無線蜂窩網(wǎng)絡中基于業(yè)務信息的基站主動存儲.pdf

1、隨著無線寬帶業(yè)務及其流量的增長，目前的無線蜂窩網(wǎng)絡將很快無法滿足業(yè)務的需求，如何針對有限的網(wǎng)絡資源降低蜂窩網(wǎng)絡系統(tǒng)的流量負載成為了學術(shù)界和業(yè)界關(guān)注的重點。流量本地化是降低網(wǎng)絡流量的有效途徑之一，但由于蜂窩系統(tǒng)無線鏈路的特點，傳統(tǒng)的P2P技術(shù)將極大地增加空口上行鏈路負載。基站主動存儲是將業(yè)務數(shù)據(jù)主動存儲于蜂窩系統(tǒng)的基站中，可以減小回傳鏈路的流量，進而緩解蜂窩系統(tǒng)中的流量負載，改善系統(tǒng)的性能。通過將主動存儲與網(wǎng)絡編碼技術(shù)相結(jié)合，有業(yè)務需求的

2、基站從鏈路狀態(tài)最好的臨近基站中接收足夠數(shù)量的文件分組即可，有效降低了傳輸占用的網(wǎng)絡資源并且避免了由于個別基站鏈路狀態(tài)較差無法響應請求的風險。本文考慮的是蜂窩網(wǎng)絡的基站主動存儲技術(shù)，對基站存儲資源分配、基于業(yè)務的基站緩存更新以及結(jié)合D2D傳輸模式的存儲分配等方面面臨的一些問題開展了探索性的研究。
　　首先研究了靜態(tài)基站存儲分配算法。通過將業(yè)務主動存儲于蜂窩網(wǎng)絡的各基站中，當用戶對于業(yè)務發(fā)出請求時，本地基站從鄰近基站獲取業(yè)務數(shù)據(jù)傳輸?shù)?/p>

3、用戶，以流量本地化的方式降低了蜂窩網(wǎng)絡的流量。通過對存儲分配算法的研究，在已知基站鏈路狀態(tài)信息的基礎上，采用隨機線性網(wǎng)絡編碼的方式將文件存儲于蜂窩系統(tǒng)的各基站中。在滿足傳輸代價門限的條件下，最小化基站存儲空間。在文中證明基站存儲分配問題是NP問題，無法在可接受的時間內(nèi)求得最優(yōu)解。因此，本文提出一個啟發(fā)式的初始化存儲分配方案，在此基礎上通過迭代算法可以得到優(yōu)化的存儲分配方案，同時證明了迭代算法的收斂性。此外，還考慮了網(wǎng)絡發(fā)生擁塞時或是業(yè)務

4、繁忙基站負載過大時，基站無法傳輸我們期望數(shù)量的業(yè)務分組，而是根據(jù)當前網(wǎng)絡及自身狀態(tài)傳輸可行數(shù)量的業(yè)務分組。根據(jù)網(wǎng)絡的不確定性，采用區(qū)間規(guī)劃的方法將已有存儲分配算法擴展，并且提出用戶滿意度的概念，在保證用戶滿意度的情況下得到最優(yōu)存儲分配策略。
　　然后研究了分布式動態(tài)基站存儲更新策略。在蜂窩系統(tǒng)中，分布式的業(yè)務存儲相對于集中式的存儲能夠更為有效地應對業(yè)務需求變化，同時不需要中心控制，降低控制信令的開銷。考慮到存儲空間受限，基站必須基

5、于業(yè)務熱點程度調(diào)整緩存的數(shù)據(jù)以得到更高的緩存效率。我們研究了基站緩存替換策略以最小化蜂窩網(wǎng)基站間的傳輸代價。將問題建模為馬爾科夫決策過程，基站間對于緩存內(nèi)容沒有額外的信息交換。我們提出了基于Q學習的緩存替換策略。對于每一次到達的業(yè)務請求，根據(jù)統(tǒng)計先前數(shù)據(jù)的請求和基站間的傳輸，我們對可能的緩存更新行為計算傳輸代價以更新Q函數(shù)。分布式緩存替換策略的收斂性通過序貫階段博弈模型得到證明。
　　最后研究了結(jié)合D2D傳輸?shù)幕局鲃哟鎯Ψ椒?。?/p>

6、統(tǒng)的蜂窩通信方式中，一個用戶需要將數(shù)據(jù)傳送給另一個用戶時，必須通過基站進行通信。而在D2D通信模式下，兩個鄰近用戶可以不經(jīng)過基站而直接通信，減輕蜂窩小區(qū)基站的負荷?；拘枰紤]D2D傳輸對用戶向基站進行業(yè)務請求的影響，根據(jù)D2D用戶存儲信息調(diào)整存儲策略。當D2D用戶不移動或是移動速度很低時，在設計存儲分配及更新算法時，建立各業(yè)務D2D用戶的網(wǎng)絡拓撲，確定同時通信的最大D2D用戶數(shù)，從而獲得用戶選擇D2D模式通信的概率。若D2D用戶移動速