【摘 要】
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随着多媒体应用的爆发式增长,大量冗余数据的请求给无线接入网的数据传输带来了巨大的压力,并严重影响了用户的体验。而边缘缓存技术以及雾无线接入网（Fog Radio Access Networks,F-RAN）架构的出现,使得运营商可以预先将热门内容缓存在网络边缘,并在用户请求时快速响应。此外,F-RAN中的雾接入点（Fog Access Points,F-AP）之间数据的共享能力,以及F-AP密集部
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随着多媒体应用的爆发式增长,大量冗余数据的请求给无线接入网的数据传输带来了巨大的压力,并严重影响了用户的体验。而边缘缓存技术以及雾无线接入网（Fog Radio Access Networks,F-RAN）架构的出现,使得运营商可以预先将热门内容缓存在网络边缘,并在用户请求时快速响应。此外,F-RAN中的雾接入点（Fog Access Points,F-AP）之间数据的共享能力,以及F-AP密集部署带来的协作传输能力使得可以向用户高效分发内容。然而,多媒体内容的多样性以及不同内容在时空属性上的差异性使得对未来的热门内容进行准确预缓存仍存在诸多困难。另一方面,随着用户更为个性化的内容需求和愈发密集的请求,如何将缓存内容高效传输给用户,同时利用有限的资源提升用户的体验质量（Quality of Experience,QoE）,仍值得进一步研究。主要研究内容分为以下两个方面:第一,为了高效利用有限的缓存资源,设计了双时间尺度下的F-RAN分层协作缓存方案。首先,在高功率节点与F-AP处采用不同时间与空间尺度来更新内容流行度,以应对内容的时空特性。进而,构建了基于内容传输的网络收益模型以及区域流量预测模型,并利用多智能体Actor-Critic的机器学习模型,更新F-AP处的缓存决策。实验结果表明,所提方案能够充分利用不同节点的缓存空间,并能够有效降低用户获取内容的时延。第二,针对缓存使能的F-RAN中用户个性化需求与有限网络资源的矛盾,设计了不同场景的无线资源管理方案。在以用户为中心的场景中,提出了联合多播波束赋形与视频质量选择的用户QoE最大化方案。考虑到资源的有限性,进而在用户密集的场景中,提出了用户服务质量感知的资源分配与用户调度方案。由于所构建的问题存在非凸优化、分式优化、整数优化等耦合因素,采用连续凸逼近技术、Dinkelbach以及l1范数优化理论对问题进行分别求解。大量仿真结果验证了所提方案在两种不同场景下都具有良好的性能。
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