端到端(D2D:Device-to-device)技術(shù)應(yīng)用在蜂窩移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中具有頻譜利用率高、能耗低、覆蓋面積大、網(wǎng)絡(luò)吞吐量高的特點(diǎn),是未來(lái)通信系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)之一。然而現(xiàn)有的D2D通信緩存優(yōu)化設(shè)計(jì)大都依據(jù)傳統(tǒng)的物理網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行,并未考慮到進(jìn)行D2D通信的用戶群體所構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)特性對(duì)緩存優(yōu)化產(chǎn)生的影響。而移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)用戶構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)在帶來(lái)移動(dòng)數(shù)據(jù)流量爆發(fā)式增長(zhǎng)的同時(shí),也對(duì)D2D通信成功率產(chǎn)生影響,同時(shí)用戶終端設(shè)備的緩存優(yōu)化策略迎來(lái)新的挑戰(zhàn)。本文首先研究了基于用戶存儲(chǔ)資源和用戶社交屬性的D2D通信系統(tǒng)優(yōu)化設(shè)計(jì)。在D2D通信接入?yún)f(xié)議方面,除了考慮連接時(shí)間、通信半徑等方面的約束,本文還考慮了用戶社交關(guān)系對(duì)D2D通信鏈路的制約,即只有存在社交關(guān)系的兩個(gè)用戶之間才有可能進(jìn)行D2D通信。而另一方面,考慮到用戶終端具有一定的存儲(chǔ)空間,因此用戶可以存儲(chǔ)文件,可以并通過(guò)D2D通信將所緩存的文件傳給與自己具有社交關(guān)系的用戶,即“朋友”,然后“朋友”又可以把這個(gè)文件傳給“朋友的朋友”這樣無(wú)限擴(kuò)散下去。為此,本文研究了用戶端存儲(chǔ)設(shè)計(jì)問(wèn)題,以使得社交網(wǎng)絡(luò)下通過(guò)D2D通信進(jìn)行的數(shù)據(jù)分流最大化。我們推導(dǎo)出該優(yōu)化問(wèn)題是01背包問(wèn)題,可以采用傳統(tǒng)的貪婪算法(Greedy)來(lái)解決,但在用戶數(shù)達(dá)到一定數(shù)量級(jí)時(shí),該算法計(jì)算復(fù)雜度會(huì)急速上升,造成非常大的延遲。因此,本文提出了一種基于社區(qū)和貪心算法的緩存策略來(lái)降低算法復(fù)雜度。這種新的帶權(quán)重的Fast Unfolding算法根據(jù)用戶的社會(huì)關(guān)系、位置和通信半徑對(duì)用戶進(jìn)行社區(qū)劃分。然后我們證明了重構(gòu)后的最優(yōu)問(wèn)題是擁有擬陣約束的單調(diào)最大化子模塊問(wèn)題,并使用基于社區(qū)和貪心算法的緩存策略進(jìn)行求解。最后,仿真結(jié)果表明本文提出的緩存配置方案比現(xiàn)有方案有了顯著的性能提升。其次,為了獲得更大的數(shù)據(jù)分流比率,基于用戶社交屬性,本文就用戶的興趣行為對(duì)用戶存儲(chǔ)的影響展開研究,提出了結(jié)合內(nèi)容推薦系統(tǒng)的存儲(chǔ)優(yōu)化策略。本文先給出了基于社交網(wǎng)絡(luò)與推薦系統(tǒng)的D2D網(wǎng)絡(luò)模型,將研究區(qū)域劃分成多個(gè)部分,然后為每個(gè)部分選擇一個(gè)重要的用戶(Important User,IU)。然后通過(guò)使用三種算法:預(yù)過(guò)濾器、協(xié)同過(guò)濾算法和隱語(yǔ)義模型算法,設(shè)計(jì)了一種基于移動(dòng)緩存社交網(wǎng)絡(luò)和用戶下載歷史的推薦系統(tǒng)。最后,推薦系統(tǒng)產(chǎn)生的內(nèi)容可以緩存在重要用戶的終端,其他用戶可以通過(guò)D2D通信獲取到請(qǐng)求的文件。
【學(xué)位單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

圖 2-1 用戶訪問(wèn)量隨視頻流行度變化[6]Fig.2-1 Hits of user interests across videos --流行度分布斜率。高表示流行度更高的文件將會(huì)獲得更多關(guān)注度；當(dāng) = 時(shí)， 為常擁有相同的被請(qǐng)求概率。 越大，文件請(qǐng)求的分布越不均勻，某些文越大。

12圖 2-2 用戶視頻類型喜好餅圖[28]Fig.2-2 User video type preferences pie grap用戶在網(wǎng)站訪問(wèn)過(guò)程中的行為匯總，在大中的行為規(guī)律。通過(guò)對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)的藏等，可以知道用戶的行為偏好，從而基于用戶行為特征的，即用戶可能并不沒(méi)有興趣。例如，一個(gè)用戶熱愛(ài)軍事節(jié)

建立連接的，否則用戶的隱私和安全將受到威脅。假設(shè)用戶A與用戶B有社交關(guān)系，則用戶A可以發(fā)送發(fā)現(xiàn)信號(hào)，然后用戶B接受到發(fā)現(xiàn)信號(hào)后即可與用戶A建立D2D連接，如圖2-4所示。圖 2-4 網(wǎng)絡(luò)中的 D2D 通信模型[30]Fig. 2-4 D2D communication model in networks
【參考文獻(xiàn)】

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1 郭朝先;王宏霞;;中國(guó)制造業(yè)發(fā)展與“中國(guó)制造2025”規(guī)劃[J];經(jīng)濟(jì)研究參考;2015年31期

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本文編號(hào)：2840045