【摘 要】
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近年来,随着移动互联网和智能终端的迅速普及,全球移动数据流量呈现出前所未有的增长,其中流量增长主要由多媒体业务和视频业务产生。在这种情况下,通过在5G网络边缘部署大量的低功率节点设备,将数据流量卸载到网络边缘设备上,能够有效减轻宏基站回程链路以及下行链路带来的网络流量负担。与此同时,随着D2D通信技术的兴起,将数据流量卸载到移动用户设备上,能够进一步提升网络的频谱利用率和吞吐量,减少时延和传输成本
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近年来,随着移动互联网和智能终端的迅速普及,全球移动数据流量呈现出前所未有的增长,其中流量增长主要由多媒体业务和视频业务产生。在这种情况下,通过在5G网络边缘部署大量的低功率节点设备,将数据流量卸载到网络边缘设备上,能够有效减轻宏基站回程链路以及下行链路带来的网络流量负担。与此同时,随着D2D通信技术的兴起,将数据流量卸载到移动用户设备上,能够进一步提升网络的频谱利用率和吞吐量,减少时延和传输成本,极大提升用户体验质量。因此,本文通过将D2D通信引入到蜂窝网络中,对D2D与蜂窝通信中的边缘协作缓存策略进行研究。第一,通过考虑缓存文件的空间位置变化,用户设备之间共享缓存文件以及用户设备和小蜂窝基站(SBS)之间的协作缓存来研究其平均缓存命中率最大化问题。为了解决这一最大化问题,本文研究了一种最优分层协作缓存网络模型。首先,对D2D与蜂窝通信中的边缘协作缓存网络进行最优分层建模,包括:网络模型、文件流行度分布、文件搜索与缓存命中。其次,基于该网络模型,研究了一种最优分层的协作缓存策略(OH-CC)。然后,通过考虑用户之间以及用户与SBS之间的移动性变化关系,进一步研究了移动性对用户平均缓存命中率的影响问题。为了解决这一问题,本文在OH-CC缓存策略的基础上,研究了一种基于移动性的最优分层缓存策略(MOH-CC),并再次对D2D与蜂窝通信中的边缘协作缓存网络进行移动性的最优分层建模,包括:网络模型、移动缓存模型描述、文件请求与缓存命中。与OH-CC缓存策略相比,MOH-CC缓存策略进一步考虑了用户之间以及用户与SBS之间的移动协作缓存关系,最后,经过对数学模型进行子模态优化,本文采用遗传算法对重塑的数学模型进行求解。第二,本文对MOH-CC、OH-CC以及基于Zipf分布的随机缓存策略(RC-ZD)这三种缓存策略进行仿真分析。首先,通过仿真对比这三种缓存策略在不同参数情况下对平均缓存命中率影响;然后,对仿真结果进行分析说明;最后经过仿真验证,本文所提的MOH-CC缓存策略在考虑用户移动性的同时,能够取得最好的缓存性能,比其他两种缓存策略相比具有更好的性能。图 [16] 表[3] 参 [79]
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