發(fā)布時間：2021-01-20 19:02

　　隨著各種移動互聯(lián)網(wǎng)社交平臺的發(fā)展,在朋友圈小視頻、快手、微博、抖音等短視頻APP開始流行,產(chǎn)生了大量的用戶短視頻業(yè)務請求。在傳統(tǒng)的云計算模式中,要求云計算中心必須有很強的計算和存儲能力,雖然隨著技術的發(fā)展,這些能力也在不斷進步,但隨著5G時代的到來,連入網(wǎng)絡的移動設備終端的數(shù)量的增長速度將呈現(xiàn)幾何級別,且通信業(yè)務場景的進一步的拓展等一系列問題,使得傳統(tǒng)的云計算模式無法很好滿足5G低時延、高速率的需求,急需尋找與傳統(tǒng)云計算模式不同的另一種更為合理的方式。而移動邊緣計算（MEC）這種模式的提出能夠彌補移動云計算模式的不足。高清視頻是移動邊緣計算中一個比較常見的應用場景。緩存可以起到流暢視頻流播放的目的,網(wǎng)絡擁塞導致的視頻抖動、卡頓等拉低用戶體驗的問題可以通過緩存技術來改善甚至消除,且緩存也可以解決大量用戶請求同一視頻文件所帶來的的冗余請求和鏈路消耗。針對短視頻業(yè)務的應用背景,采取合適的移動邊緣計算短視頻緩存策略有利于降低用戶的時延,更好提升用戶的Qo S。但是,現(xiàn)有的移動邊緣計算緩存解決方案具有以下問題。首先,大多數(shù)現(xiàn)有的邊緣緩存策略都是為固定的網(wǎng)絡結構而設計的,重點關注緩存部署策略而忽略... 

【文章來源】：哈爾濱工業(yè)大學黑龍江省 211工程院校 985工程院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

移動端和固定端在不同緩存空間下的緩存命中率

第2章移動邊緣計算及緩存策略相關介紹16圖2-1移動端和固定端在不同緩存空間下的緩存命中率當今微基站的密度越來越大，密集組網(wǎng)使得每個微基站所管轄區(qū)域變小，但減小了網(wǎng)絡覆蓋不到的面積，這樣網(wǎng)絡能夠覆蓋更多的用戶，基站間距離大大縮短，移動用戶在不同的微基站覆蓋區(qū)域間進行切換的行為便逐漸增加。用戶切換對緩存服務造成影響的示例如圖2-2所示。用戶當前所連接基站是基站1，它將以軌跡{1,2,3}來進行移動，則此時用戶在基站1進行了文件服務請求，它在文件傳輸?shù)倪^程中將會發(fā)生基站切換動作，這個動作導致了基站1對用戶請求響應的中斷，因為在基站2和基站3中并沒有緩存用戶所請求的文件，所以用戶需要花費更長的時延來向核心網(wǎng)請求內(nèi)容，它為切換操作付出了時延的代價。如果在進行基站切換時，比如從基站1切換至基站2，如果2中也能有用戶請求的文件，則用戶無需花費額外的時延代價來完成整個服務。一個合適的用戶移動性處理規(guī)則能夠很好地解決這種問題，使用戶的冗余時延消耗減少，提升用戶體驗。圖2-2用戶切換對緩存服務的影響

第3章移動邊緣計算短視頻緩存策略24圖3-1標準LSTM模型標準LSTM模型的結構如圖3-1所示，它有著和RNN相同的鏈式結構，但是與RNN相比，內(nèi)部有四個網(wǎng)絡層，不像RNN每個單元只有一層。在圖中，每一條黑線表示整個向量的傳輸線，它的方向指傳輸方向，橙色的圈代表pointwise，而綠色的矩陣類似于CNN里的激活函數(shù)運算，代表神經(jīng)網(wǎng)絡層。位于整個單元最上方的黑線是傳輸“細胞狀態(tài)”的重要傳輸線，LSTM的核心是“細胞狀態(tài)”，它的整個傳輸過程存在于單元中，且沒有多余的向量拷貝等操作，它將信息低損失或無損失的傳輸過整個模型。在運行過程中有三個狀態(tài)生成階段，分別是忘記階段、選擇記憶階段和輸出階段，每個階段分別有一個門來控制。（1）忘記階段首先選擇性忘記某些不重要的信息。通過一個公式（3-9）表示該部分的操作，它經(jīng)由忘記門sigmoid單元來控制狀態(tài)，每個階段都會輸入兩個值t1h和tx，該層根據(jù)t1h和tx經(jīng)由tf輸出表示該階段忘記結果的向量，值的大小表示忘記程度，越小表示忘記程度越高。（3-9）（2）選擇記憶階段其次選擇記憶某些信息。在這一階段有兩個步驟，使用的函數(shù)是公式（3-10）和（3-11）。主要是會對輸入tx進行選擇記憶。該階段的決策是通過t1h和tx的信息來進行決定的通過輸入門后就得到了ti，新的候選信息則由公式（3-11）生成，產(chǎn)生了它之后則就有了該過程所需的兩個信息，可以根據(jù)他們兩個使用公式（3-12）來進行更新。fttftfhbXW]),[(1

【參考文獻】：
期刊論文
[1]移動邊緣計算的移動性管理研究[J]. 王秋寧,謝人超,黃韜.  中興通訊技術. 2018(01)
[2]內(nèi)容流行分布動態(tài)性對基站端緩存性能的影響[J]. 戚凱強,陳彬強,楊晨陽.  信號處理. 2017(03)
[3]基于流媒體技術的現(xiàn)代遠程教育課件的設計與實現(xiàn)[J]. 盛小清,吳偉信.  福建電腦. 2007(07)

碩士論文
[1]基于移動邊緣計算的網(wǎng)絡信息監(jiān)測與緩存業(yè)務優(yōu)化[D]. 羅明.北京郵電大學 2019
[2]移動邊緣計算（MEC）架構中高效內(nèi)容分發(fā)技術[D]. 侯停停.電子科技大學 2018
[3]小小區(qū)網(wǎng)絡中基于視頻內(nèi)容的邊緣緩存技術研究[D]. 劉洪燕.北京郵電大學 2018
[4]移動短視頻發(fā)展的傳播學研究[D]. 騰云.大連理工大學 2016
[5]基于用戶特征的流媒體緩存管理機制的研究[D]. 叢日東.大連海事大學 2012
[6]邊緣網(wǎng)絡的流媒體傳輸優(yōu)化研究[D]. 程高偉.國防科學技術大學 2009



本文編號：2989601