隨著互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)以及智能移動(dòng)終端的普及,全球范圍內(nèi)的移動(dòng)數(shù)據(jù)流量正以指數(shù)式的速度增長(zhǎng),其中視頻流量的占比高達(dá)7成。如何在這樣的網(wǎng)絡(luò)壓力下保證性能,對(duì)運(yùn)營(yíng)商而言是巨大的挑戰(zhàn)。提高基站的部署密度以及提高頻率的復(fù)用效率等傳統(tǒng)的圍繞基站展開的技術(shù)手段能一定程度上能緩解移動(dòng)流量激增問題。但它們卻無法決解有限的回程鏈路容量與持續(xù)激增的數(shù)據(jù)流量之間的矛盾。隨著無線通信的發(fā)展,演進(jìn)至5G時(shí)代,人在其中將扮演越來越重要的角色。通過挖掘用戶的行為規(guī)律,如用戶申請(qǐng)文件的反復(fù)性,無線邊緣緩存技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。將用戶反復(fù)申請(qǐng)的流行文件緩存至邊緣網(wǎng)絡(luò),如蜂窩網(wǎng)絡(luò)、D2D(Device-to-Device)網(wǎng)絡(luò),用戶下載這些文件時(shí)不需要經(jīng)過回程鏈路從核心網(wǎng)獲取,因而解放了回程鏈路的壓力,進(jìn)一步提高了網(wǎng)絡(luò)性能。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)無線邊緣緩存策略雖然已進(jìn)行了大量的研究,但仍存在兩大問題:一方面,大部分的研究工作并沒有跳出在傳統(tǒng)有線網(wǎng)絡(luò)中研究緩存策略的思維框架,即無線接入網(wǎng)中的上下文信息,如用戶的移動(dòng)特性,社交關(guān)系等并沒有被充分考慮以及合理利用;另一方面,在蜂窩網(wǎng)絡(luò)或在D2D網(wǎng)絡(luò)下,相關(guān)的緩存策略研究雖然很多,但在基站通信與D2D通信共存的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下,很少有研究結(jié)果能回答基站緩存與D2D緩存孰優(yōu)孰劣,以及如何在這樣的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下設(shè)計(jì)緩存策略的問題。針對(duì)上述兩大問題,本論文從無線邊緣網(wǎng)絡(luò)中上下文信息感知的角度入手,研究如何利用無線網(wǎng)絡(luò)中的上下文信息來提升邊緣網(wǎng)絡(luò)緩存的性能并回答基站通信與D2D通信共存的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下,如何統(tǒng)籌基站緩存與D2D緩存優(yōu)勢(shì)的問題。本論文的主要工作以及主要貢獻(xiàn)為以下三方面:一、蜂窩網(wǎng)絡(luò)中用戶移動(dòng)感知的緩存策略研究:考慮到無線網(wǎng)絡(luò)中用戶具有移動(dòng)性的特點(diǎn),并將用戶移動(dòng)快慢的上下文信息以及分布式緩存的思想融入到經(jīng)典的隨機(jī)緩存策略中,在微基站網(wǎng)絡(luò)的場(chǎng)景下我們提出了一種基于用戶移動(dòng)感知的編碼隨機(jī)緩存策略。該策略以最大化微基站的吞吐量為優(yōu)化目標(biāo)權(quán)衡了用戶移動(dòng)性、文件多樣性、信道分集這三方面帶來的增益。通過隨機(jī)幾何以及探索式算法,我們從數(shù)值上分析了用戶移動(dòng)性,文件流行度以及回程鏈路容量對(duì)所提出的緩存策略的參數(shù)和性能的影響。從性能上看,所提出的緩存策略在吞吐量上整體高于經(jīng)典的隨機(jī)緩存策略和傳統(tǒng)的最流行文件緩存策略。在用戶移動(dòng)快,文件喜好不均勻性較低以及回程鏈路容量十分有限的情境下,所提出的緩存策略取得的性能優(yōu)勢(shì)尤為明顯。二、D2D網(wǎng)絡(luò)中用戶移動(dòng)感知的緩存策略研究:首先研究了在D2D通信的場(chǎng)景下,用戶移動(dòng)感知的緩存策略。利用排隊(duì)論等數(shù)學(xué)工具,將用戶的移動(dòng)行為建模成排隊(duì)行為。通過優(yōu)化問題構(gòu)建與相應(yīng)的求解,得到了以最大化吞吐量為目標(biāo)的緩存決策以及該決策隨著用戶移動(dòng)性強(qiáng)度,文件流行度,用戶密度等因素變化而變化的規(guī)律。最后,結(jié)合微基站網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)感知緩存策略的研究結(jié)果,統(tǒng)籌用戶移動(dòng)性,文件流行度以及用戶密度等諸多因素的影響,回答了基站與D2D通信共存的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下,應(yīng)采取何種移動(dòng)感知的緩存策略的問題。三、多維上下文信息感知的緩存策略研究:與上述基于典型用戶分析的研究工作不同的是,多維上下文信息感知的緩存策略研究將研究目光從典型用戶轉(zhuǎn)而投向網(wǎng)絡(luò)中的所有用戶,利用無線網(wǎng)絡(luò)中實(shí)時(shí)的用戶信息,如移動(dòng)路徑,文件申請(qǐng)情況,流量使用量以及社交網(wǎng)絡(luò)信息等,在線學(xué)習(xí)不同類型用戶的行為規(guī)律,建立并更新用戶類別與用戶行為的映射關(guān)系。最終利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法實(shí)現(xiàn)用戶行為的預(yù)測(cè)并以最大化回程鏈路流量的卸載量為優(yōu)化目標(biāo)對(duì)網(wǎng)絡(luò)文件進(jìn)行預(yù)先緩存。相比于只考慮單一上下文信息的移動(dòng)感知緩存策略,所提出的緩存策略在性能上取得超過30%的提升。
【學(xué)位單位】：北京郵電大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

Ｐｒｏｇｒｅｓｓ邋ｂａｒ邋ｏｆ邋ａ邋ｄｏｗｎｌｏａｄｅｄ邋ｖｉｄｅｏ逡逑圖２－１系統(tǒng)模型逡逑如圖２－１所示，本章的研宄是在單層微基站網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上進(jìn)行的�；陔S機(jī)逡逑幾何理論，我們將微基站的在二維空間上的分布建模成獨(dú)立齊次的泊松點(diǎn)過程，逡逑并以表示全體微基站集合，其空間密度為毛。每座微基站均連有一臺(tái)ＭＥＣ服逡逑務(wù)器，其存儲(chǔ)能力以＜＾表示。由于絕大部分的移動(dòng)數(shù)據(jù)流量是由視頻點(diǎn)播業(yè)務(wù)逡逑（Ｖｉｄｅｏ－ｏｎ－Ｄｅｍａｎｄ，ＶｏＤ）引起的［１］，因而我們考慮該無線網(wǎng)絡(luò)的主要任務(wù)是保逡逑證視頻文件的傳輸，且ＭＥＣ服務(wù)器所緩存的文件為視頻文件。逡逑基于實(shí)際情況出發(fā)，我們假設(shè)連接微基站與核心網(wǎng)的回程鏈路帶寬是受限的，逡逑其大小為％。相比之下，微基站下行鏈路的帶寬％要相對(duì)較高，即滿足不等式逡逑７逡逑

０逡逑圖２－２邐隨用戶平均逗留時(shí)間的變化規(guī)律逡逑用戶移動(dòng)性對(duì)所提緩存策略的影響如圖２－２，圖２－３以及圖２－４所示，其中逡逑回程鏈路容量系數(shù)０均設(shè)為０．５，這代表了中等的回程鏈路容量。由圖２－２可知，逡逑隨著用戶平均逗留時(shí)間ｚ■的增加，‘呈單調(diào)遞增趨勢(shì)，最終趨近平緩，這表明隨逡逑著用戶整體移動(dòng)性變?nèi)�，微基站傾向于對(duì)中的每個(gè)文件緩存更大占比的數(shù)據(jù)逡逑量。此外，我們還可以發(fā)現(xiàn)這種趨勢(shì)將隨著文件流行度的不均性系數(shù)／的提高而逡逑１６逡逑

邐第二章蜂窩網(wǎng)絡(luò)中用戶移動(dòng)感知的緩存策略研究變得更加顯著。以上結(jié)果還從側(cè)面說明在我們應(yīng)用移動(dòng)感知的無線邊緣緩存策的時(shí)候，在用戶整體處于中等移動(dòng)性（５０％Ｓｔ／７；Ｓ１５０％）的情景下，ＭＥＣ服器對(duì)用戶的移動(dòng)行為信息的精準(zhǔn)反饋十分關(guān)鍵，因?yàn)橛蓤D２－２可見，對(duì)７■微小預(yù)測(cè)偏差會(huì)導(dǎo)致的大幅偏移，這在文件流行度不均性高的時(shí)候尤為明顯。逡逑

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本文編號(hào)：2829951