检索结果-内蒙古大学图书馆

通信学报 2020年第12期41卷 148-161页

作者：喻鹏张俊也李文璟周凡钦丰雷付澍邱雪松北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876 重庆大学微电子与通信工程学院重庆400044

为了提升移动边缘网络中系统的能量使用效率,面向多任务、多终端设备、多边缘网关、多边缘服务器共存网络架构的下行通信过程,提出了一种基于双深度Q学习(DDQL)的通信、计算、存储融合资源分配方法。以任务平均能耗最小化为优化目标,设... 详细信息

为了提升移动边缘网络中系统的能量使用效率,面向多任务、多终端设备、多边缘网关、多边缘服务器共存网络架构的下行通信过程,提出了一种基于双深度Q学习(DDQL)的通信、计算、存储融合资源分配方法。以任务平均能耗最小化为优化目标,设置任务时延和通信、计算、存储资源限制等约束条件,构建了对应的资源分配模型。依据模型特征,基于DDQL框架,提出了适用于通信和计算资源智能决策、存储资源按需分配的资源分配模型和算法。仿真结果表明,所提出的基于DDQL资源分配方法可以有效地解决多任务资源分配问题,具有较好的收敛性和较低的时间复杂度,在保障业务服务质量的同时,相对于基于随机算法、贪心算法、粒子群优化算法、深度Q学习等方法,降低了至少5%的任务平均能耗。

关键词：移动边缘网络融合资源分配高能效双深度Q学习

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移动边缘网络中联邦学习效率优化综述

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计算机研究与发展 2022年第7期59卷 1439-1469页

作者：孙兵刘艳王田彭绍亮王国军贾维嘉华侨大学计算机科学与技术学院福建厦门361021 北京师范大学人工智能与未来网络研究院广东珠海519087 北京师范大学香港浸会大学联合国际学院人工智能与多模态数据处理重点实验室广东珠海519087 湖南大学信息科学与工程学院长沙410082 广州大学计算机科学与网络工程学院广州510006

联邦学习(federated learning)将模型训练任务部署在移动边缘设备,参与者只需将训练后的本地模型发送到服务器参与全局聚合而无须发送原始数据,提高了数据隐私性.然而,解决效率问题是联邦学习落地的关键.影响效率的主要因素包括设备与... 详细信息

联邦学习(federated learning)将模型训练任务部署在移动边缘设备,参与者只需将训练后的本地模型发送到服务器参与全局聚合而无须发送原始数据,提高了数据隐私性.然而,解决效率问题是联邦学习落地的关键.影响效率的主要因素包括设备与服务器之间的通信消耗、模型收敛速率以及移动边缘网络中存在的安全与隐私风险.在充分调研后,首先将联邦学习的效率优化归纳为通信、训练与安全隐私保护3类.具体来说,从边缘协调与模型压缩的角度讨论分析了通信优化方案;从设备选择、资源协调、聚合控制与数据优化4个方面讨论分析了训练优化方案;从安全与隐私的角度讨论分析了联邦学习的保护机制.其次,通过对比相关技术的创新点与贡献,总结了现有方案的优点与不足,探讨了联邦学习所面临的新挑战.最后,基于边缘计算的思想提出了边缘化的联邦学习解决方案,在数据优化、自适应学习、激励机制和隐私保护等方面给出了创新理念与未来展望.

关键词：联邦学习深度学习效率边缘计算移动边缘网络

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移动边缘网络缓存技术

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北京邮电大学学报 2017年第6期40卷 1-13页

作者：王莹费子轩张向阳孙瑞锦缪中宇北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京100876

移动视频业务爆炸性增长对未来无线通信网络提出了更高的要求.缓存技术通过网络热点内容的复用,将极大缓解无线网络的传输压力,逐渐成为未来第五代移动通信系统中提升虚拟现实、增强现实以及超高清视频等服务用户体验的关键性技术之一.... 详细信息

移动视频业务爆炸性增长对未来无线通信网络提出了更高的要求.缓存技术通过网络热点内容的复用,将极大缓解无线网络的传输压力,逐渐成为未来第五代移动通信系统中提升虚拟现实、增强现实以及超高清视频等服务用户体验的关键性技术之一.针对移动边缘网络中缓存技术的内容展开综述,并对缓存技术涉及的多个研究方向进行了分析.首先分析了移动边缘网络的架构,并对移动边缘网络缓存研究所具有的特性进行了概述;通过对缓存模式的分类,归纳整理了移动感知和社交感知场景的缓存技术,最后提出了移动边缘缓存技术的未来挑战与发展方向.

关键词：缓存移动边缘网络第五代移动通信设备到设备通信

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移动边缘网络中流媒体协同缓存与分发技术研究

移动边缘网络中流媒体协同缓存与分发技术研究

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作者：屈志昊南京大学

学位级别：博士

随着移动流媒体服务的日益普及和移动用户对视频质量的追求日趋提高,无线网络上视频流量呈现指数级增长趋势。在传统的集中式服务模式下,每一个移动设备经由蜂窝网基站独立从流媒体服务器请求数据,视频服务提供商将面临巨大的带宽开销... 详细信息

随着移动流媒体服务的日益普及和移动用户对视频质量的追求日趋提高,无线网络上视频流量呈现指数级增长趋势。在传统的集中式服务模式下,每一个移动设备经由蜂窝网基站独立从流媒体服务器请求数据,视频服务提供商将面临巨大的带宽开销。同时,针对热门视频的重复传输极易造成蜂窝网基站负载过重,以及流媒体服务器到基站的回程链路拥塞,影响流媒体服务质量。为了解决这一问题,一种行之有效的方案是基于边缘移动设备和网络终端的协同,将流媒体数据的缓存和分发卸载(offload)到移动边缘网络中距离流媒体用户更近的位置,如D2D(device to device)网络和小基站(small base station)网络。在这种协同模式下,移动设备和小基站以合作的方式缓存视频数据,并将数据通过本地链路分发给有需求的流媒体用户,不仅降低视频请求的响应时延,同时在很大程度上减少流媒体服务器针对热门视频重复冗余传输,有效提高了流媒体服务质量和系统的可伸缩性。基于此,本文将围绕移动边缘网络中流媒体协同缓存及分发技术的研究展开,以卸载流媒体服务器的流量为核心驱动,以协同的对象和范围为主要研究脉络,针对单跳D2D网络中同步视频、多跳D2D网络中异步视频、小基站网络中多码率视频三种具体的场景,分别从无线信道、设备能量、和存储容量这三种瓶颈资源为切入角度,对移动流媒体的协同缓存和分发技术展开研究,旨在探索并理解不同网络架构下流媒体数据缓存与分发的协同机理,并建立多维资源与视频服务质量优化目标之间的模型关系。论文的主要贡献包含以下三个方面:(1)首先,本文考虑一组位置非常接近的移动用户播放一个同步视频的协同,用户通过D2D本地链路构建一个简单的单跳D2D网络。针对单跳D2D网络中视频的协同分发问题,传统的视频分发方案通常考虑单个D2D通信信道。为了更好的利用D2D网络中的通信资源,充分发挥多个D2D链接接口的传输能力,我们对多信道分配下视频的快速分发问题展开研究。由于网络规模较小,我们对视频的分发以时隙进行划分并且在D2D网络上以集中方式进行分发调度以提高协同效率。首先,我们考虑多个信道在每一个时隙上的分配方案,以最小化内容下载时间为优化目标,将该问题建模为整数线性规划问题,并证明该问题是NP-难和不可近似的。然后,针对D2D网络中只有单个信道可用的这一特例,我们提出了一个渐近最优算法;而对于多个信道可用的情形,我们进一步提出了一种具有低时间复杂度的启发式算法,并通过大量仿真实验证明算法的性能及效率。(2)进一步,我们将协同分发模式扩展到更大规模的多跳D2D网络中,并且支持移动用户具有异步的数据请求,即用户对于同一影片的播放位置具有差异性。与单跳网络不同,在多跳网络中视频的分发通常需要经过多个中继节点的转发,在每一跳上视频的转发都会对中继节点产生一定的能量开销。首先,针对多跳D2D网络中视频的协同分发问题,基于中继节点有限的可用传输能量,我们将该问题刻画为一个整数线性规划问题,并且证明该问题是NP-难的,甚至不存在任意的常数近似率。然后,我们提出基于能量分配和基于模拟退火改进的两种多跳路径选择机制,尽可能多的在D2D网络上分发数据以最大限度地卸载蜂窝网流量。最后,通过理论分析和仿真实验,我们证明两种算法在性能与计算效率上互有优劣。(3)最后,我们面向流媒体系统中的多个视频,以提高移动用户QoE为核心目标,深入研究小基站网络上的多码率视频的协同缓存与分发问题。在这一场景下,每一个小基站上都部署了一个移动边缘服务器,它可以为附近的用户提供高质量的数据传输,但是具有有限的缓存容量。于此同时,每一个视频被编码成具有不同码率的视频文件。考虑到密集部署的小基站对重叠覆盖区域上的用户视频质量提升带来叠加的效果,以及面向多码率视频时缓存部署在视频质量和多样性之间存在权衡,我们全面的刻画了视频码率、用户QoE、以及缓存部署之间的关系,并设计多种高效的协同缓存部署方案。我们将移动用户感知的QoE刻画为视频比特率的函数,并进一步基于小基站的重叠覆盖模型,建立用户QoE与小基站部署策略之间的关系。为了最大化移动用户QoE为目标,我们刻画多码率视频的协同缓存问题,并证明这个问题对于任何给定的正值且严格单调递增的QoE函数都是NP-难的。进一步,面向一般性的QoE函数,我们提出了一种基于每个小基站缓存部署的QoE增量最大化的贪心算法,并证明该算法可以实现任意接近1/2的近似率。特别的,对于线性QoE函数这一特例,我们深入的探索了最优解空间所具有的特有属性,并在此基础上提出了更加高效的算法。此外,我们通过理论分析和广泛的仿真实验证明了我们所提出解决方案的有效性。

关键词：移动边缘网络流媒体服务协同缓存协同分发

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移动边缘网络协作式资源调度算法设计

移动边缘网络协作式资源调度算法设计

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作者：余诺哈尔滨工业大学

学位级别：博士

为了满足移动网络用户多样化、高标准的服务需求,移动边缘网络采用密集组网的方式部署了通信、计算和缓存等多种资源。现有以通信资源调度为核心的网络资源管理方法不能对这些有限并且分散的资源进行有效利用,使得移动边缘网络面临服务... 详细信息

为了满足移动网络用户多样化、高标准的服务需求,移动边缘网络采用密集组网的方式部署了通信、计算和缓存等多种资源。现有以通信资源调度为核心的网络资源管理方法不能对这些有限并且分散的资源进行有效利用,使得移动边缘网络面临服务效率低和能量消耗大的问题。为了提高移动边缘网络的资源利用效率,就必须充分利用基站之间的协作特性,对分散部署的多种网络资源进行协作调度。由于不同基站的资源调度存在耦合性,并且不同网络资源的分配存在关联性,移动边缘网络资源的协作调度存在一定困难。为了解决网络资源协作调度存在的具体问题,提高移动边缘网络的能量效率、计算服务效率和数据传输效率,本文开展了以下四个方面的研究工作。(1)为了减少移动边缘网络基站的能耗,本文提出了一种协作式基站开关与通信调度方法。由于基站能耗包含了工作能耗和切换能耗,该方法分两步对基站能耗优化问题进行求解。首先,该方法提出了基于能耗准则的用户设备连接分配算法,解决相邻基站开关设置的空间耦合性问题,实现对基站工作能耗的优化。其次,该方法将基站的开关状态转换过程表示为网络流图,进而提出了网络流算法,解决同一基站开关设置的时间耦合性问题,实现对基站切换能耗的优化。实验结果表明,与现有方法相比,本文所提出的方法可以优化基站的开关设置和用户设备的连接分配,从而大幅减少移动边缘网络基站的总能耗。(2)为了减少云无线接入网的能耗,本文提出了一种协作式动态资源调度方法。该方法基于射频远端和基带处理单元的动态开关策略,提出了迭代装箱算法对射频远端的开关设置和基带处理单元的虚拟机整合进行同步优化,从而达到减少网络能耗的目的。同时,为了降低虚拟机迁移对基带信号处理稳定性的影响,该方法还通过控制需要重新整合虚拟机的基带处理单元数量,实现对网络能耗和虚拟机迁移次数的权衡。实验结果表明,本文所提出的方法可以显著减少云无线接入网的能耗,并有效控制虚拟机的迁移次数。(3)为了提高移动边缘网络的计算服务效率,本文提出了一种协作式服务部署与任务请求调度方法。综合考虑计算服务需求的多样性和不同用户设备可连接基站数量的差异,该方法提出了基于计算资源利用效率的服务部署策略。进一步,该方法将服务调度问题转化为计算任务请求与网络资源之间的匹配问题,并提出了基于贪婪策略及网络流方法的集中式算法和基于匹配理论的分布式算法进行求解。实验结果表明,本文所提出的方法可以提高移动边缘网络的计算服务效率,减少需要转发至云计算中心的任务请求流量。(4)为了提高移动边缘网络的数据传输效率,本文提出了一种协作式数据部署与传输调度方法。该方法分两步对基站的数据部署与传输调度进行优化。首先,该方法提出了一种迭代松弛线性规划算法和两种网络流算法,对用户设备与基站之间的连接进行调度,从而优化基站需要缓存的数据文件集合。其次,该方法利用不同用户设备所需数据文件的编码性质,提出了一种采用最大度优先策略的图顶点着色算法,对基站的多播组划分进行优化。实验结果表明,本文所提出的方法可以提高移动边缘网络的数据传输效率,减少基站数据下载与传输的总代价。

关键词：移动边缘网络资源调度能耗优化服务部署数据传输

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移动边缘网络内容缓存机制研究

移动边缘网络内容缓存机制研究

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作者：邱娅重庆大学

学位级别：硕士

移动互联网的发展使得视频应用蓬勃兴起,在全球范围内爆炸式增长的数据流量中视频流量占据着主导地位。随着移动数据流量的增长,传统的基于云计算的移动互联网架构难以满足视频应用低时延需求,同时网络带宽消耗急剧增长。因此移动通信... 详细信息

移动互联网的发展使得视频应用蓬勃兴起,在全球范围内爆炸式增长的数据流量中视频流量占据着主导地位。随着移动数据流量的增长,传统的基于云计算的移动互联网架构难以满足视频应用低时延需求,同时网络带宽消耗急剧增长。因此移动通信网络架构的中心从基站向信息和内容方向演进,移动边缘网络(Mobile Edge Network,MEN)包括移动前传网络(射频单元至分布单元之间)、移动中传网络(分布单元至集中单元之间)和移动后传网络(集中单元以上)。缓存技术是移动边缘网络的关键技术之一。内容缓存机制能有效降低用户获取内容时延,并且减少网络传输带宽消耗。传统的内容缓存机制如处处缓存机制(LCE,Leave Copy Everywhere)中数据包的缓存发生在回传路径的每一个节点,将造成节点缓存内容严重冗余。移动边缘网络内容缓存机制将用户访问内容缓存在靠近用户的边缘节点处,通过增加缓存内容的多样性,不仅能有效降低用户访问时延和缓解网络带宽压力,还能增强用户数据的安全性。然而现有的移动边缘网络内容缓存机制如协作式内容缓存机制依然面临着缓存空间不足以及用户移动性无法感知等问题。为了解决上述问题,本论文从两个角度提出了两种MEN内容缓存机制,并对其性能进行分析与评价。为了解决内容缓存位置以及边缘节点缓存空间不足的情况,提出一种基于内容信息年龄和流行度的缓存机制Ao IPC(Age of Information and Popularity based Caching,Ao IPC)。该机制利用边缘节点的通信、计算和缓存三大属性,将节点的通信能力、计算能力和缓存能力作为衡量节点重要性的评价指标,从而选择合适的边缘节点缓存用户所需内容,在缓存空间不足时将缓存节点中缓存内容的信息年龄和流行度作为参考指标进行内容替换。仿真实验表明:与处处缓存机制LCE及概率缓存机制Prob相比,Ao IPC提高了边缘节点缓存内容命中率分别为12.3%和10.8%。为了解决用户移动性无法感知的问题,提出一种基于用户移动性感知和节点中心性度量的内容中心移动边缘网络缓存机制UMANCC(User Mobility-Aware and Node Centrality based Caching)。该机制综合计算节点中心性、缓存空闲率以及小区内用户逗留时间。通过移动边缘网络控制器综合各边缘节点的信息,计算各边缘节点的重要性并进行优先级排序,最后根据排序结果选择合适的内容缓存节点。仿真实验结果表明:与传统缓存机制LCE及Prob相比,UMANCC有效减少用户获取内容的平均跳数高达15.9%,提高边缘节点缓存命中率至少13.7%,减少进入核心网流量高达32.1%。综上所述,本论文研究了移动边缘网络内容缓存问题,提出了Ao IPC机制和UMANCC机制,分别提升了移动边缘网络缓存系统中的缓存内容命中率、用户平均访问时延、用户获取内容平均跳数以及内容源节点平均接受请求次数等性能,得到的研究成果将为移动边缘网络的应用提供技术基础。

关键词：移动边缘网络内容缓存信息年龄流行度移动感知

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移动边缘网络中基于能耗的边缘缓存策略研究

移动边缘网络中基于能耗的边缘缓存策略研究

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作者：李东栋南京邮电大学

学位级别：硕士

随着互联网业务的增长以及智能移动终端的普及,例如可穿戴设备、智能手机、虚拟现实、增强现实等使得移动数据流量正在经历爆炸性增长。爆炸式的移动互联网流量需求,给移动通信网络带了极大的压力与挑战。提高基站的部署密度以及提高频... 详细信息

随着互联网业务的增长以及智能移动终端的普及,例如可穿戴设备、智能手机、虚拟现实、增强现实等使得移动数据流量正在经历爆炸性增长。爆炸式的移动互联网流量需求,给移动通信网络带了极大的压力与挑战。提高基站的部署密度以及提高频率的复用效率可以在一定程度上缓解流量激增的问题,但是却无法解决有限的回程链路容量与持续激增的数据流量之间的矛盾。为了给用户提供更高体验质量的移动网络服务,在网络中部署缓存是减低网络时延和系统能耗,减小内容冗余传播,提升内容分发效率的有效方法。将用户经常请求的流行文件缓存至边缘网络,用户请求时不需要通过回程链路从核心网获取,因此可以降低回程链路的压力,减小系统能耗,进一步提升网络性能。首先,本文在MBS和SBS缓存的基础之上,引入D2D层缓存,形成三层缓存架构。并且针对此三层结构进行系统各个组成部分的进行建模分析。针对现有制定缓存策略的研究中对内容大小考虑不足的问题,本文研究的缓存策略考虑了内容大小的影响。对传统的基于Zipf分布的流行度进行内容大小加权优化调整,并将其应用于三层缓存架构,并探究了一定范围内权重因子对系统能耗的影响。仿真结果表明,D2D的引入与基于缓存内容大小加权的新流行度的结合,相较于无缓存以及直接利用Zipf分布的流行度来缓存流行内容的缓存策略都可以带来系统能耗的下降。然后本文在MBS、SBS与D2D即设备形成的三层缓存架构的基础上,采用部分缓存的思想。在制定缓存策略时不仅考虑流行度高的内容还考虑了流行度低的内容,以免用户在请求流行度低的内容时产生较大的回程率和系统能耗。基于此思想和三层缓存架构,对新的回程率和系统能耗进行了理论分析,给出了新的回程率和系统能耗的表达式以及相关的公式推导和证明,并将能耗最小转化为最优化问题,即求得每个内容合适的缓存比例。仿真结果证明了D2D的引入和基于部分缓存的思想制定的缓存策略可以带来系统能耗的下降。

关键词：移动边缘网络边缘缓存 D2D 流行度部分缓存系统能耗

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移动边缘网络缓存资源优化问题研究

移动边缘网络缓存资源优化问题研究

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作者：徐成西南交通大学

学位级别：硕士

随着视频直播、短视频、视频会议、VR/AR以及全息视频等应用逐步走进人们的日常生活,网络流量也因此呈爆发式的增长。传统集中式的网络架构早已不堪重负,移动边缘架构的出现就有了至关重要的意义。移动边缘计算是云计算技术的延伸,将计... 详细信息

随着视频直播、短视频、视频会议、VR/AR以及全息视频等应用逐步走进人们的日常生活,网络流量也因此呈爆发式的增长。传统集中式的网络架构早已不堪重负,移动边缘架构的出现就有了至关重要的意义。移动边缘计算是云计算技术的延伸,将计算和缓存资源下沉至网络边缘,为用户就近提供服务,提升用户体验。在移动边缘网络架构中往往需要大规模密集型部署搭载MEC服务器的基站为用户提供服务,如何降低基站的能耗具有重要意义。部署在网络边缘的基站以及其他可以提供服务的小型设备缓存资源十分有限。如何高效利用边缘节点的缓存资源使得大部分的网络请求可以在网络边缘得到解决,直接影响了网络整体的延迟和能耗。本文提出一种基于群体记忆策略的探路者算法(Pathfinder Algorithm,PFA)进化算法来优化移动边缘网络的缓存资源分配方案,降低网络整体的能耗。考虑到缓存内容的时效性和时变性,静态的缓存分配方案在内容流行度变化大的场景下会失去效果。本文提出一种动态的缓存分配机制,该机制可以确保在缓存内容流行度变化的情况下,提供最优的缓存分配方案,同时降低网络的能耗和时延。具体内容如下:1)针对移动边缘网络缓存静态模型,提出了一种改进的PFA算法来降低网络的整体能耗。在PFA算法中引入了群体记忆的策略,每个个体都会记录自己到达过的最优位置信息。在个体更新的操作中同时受到领导者位置和个体历史最优位置的影响。实验证明改进后的PFA算法在性能和收敛性方面明显好于其他对比算法和原算法。在缓存资源分配的模型中该算法得到的缓存分配方案产生的能耗最低。本文提出的新算法收敛速度快,全局搜索能力强,能够快速得到全局最优解。2)针对移动边缘网络缓存动态模型,提出了一种动态缓存分配机制,可以同时优化移动边缘网络的能耗和时延。该机制采用实时预测和动态分配的方式,实时收集热门视频文件的历史播放量信息,根据需要使用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)模型预测下一个或几个时隙的视频播放量并转化为流行度信息。基于预测结果,采用多目标进化算法生成时延和能耗最优的缓存分配方案。

关键词：移动边缘网络缓存资源优化时延和能耗 LSTM 进化算法

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移动边缘网络中的D2D内容共享与缓存

移动边缘网络中的D2D内容共享与缓存

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作者：匡燕河南师范大学

学位级别：硕士

随着移动设备数量和数据流量的爆炸式增长,用户对高速通信和应用程序的实时处理需求日益凸显,边缘计算为解决这一问题提供了一种可行的方案。边缘计算通过在更靠近用户的位置处理任务需求,使得设备上无法处理的一些复杂任务在边缘侧可... 详细信息

随着移动设备数量和数据流量的爆炸式增长,用户对高速通信和应用程序的实时处理需求日益凸显,边缘计算为解决这一问题提供了一种可行的方案。边缘计算通过在更靠近用户的位置处理任务需求,使得设备上无法处理的一些复杂任务在边缘侧可以高效完成。同样,边缘侧存储的内容也能更快传输给请求用户,既缓解了回程链路压力,还降低了内容传输时延。然而,边缘数据存储与共享需要部署密集的基站与边缘服务器,这将大大增加服务运营商和服务提供商的部署成本,尤其在偏远地区部署基站或服务器时无法产生收益。而用户设备作为边缘网络中的一环,数量密集且具有一定的服务与计算资源,若是对移动设备进行有效利用,不仅能够提高网络覆盖率、降低部署成本,还可以提高数据传输效率。事实上,在边缘网络结构中,移动终端设备占据了很大一部分网络结构与资源,尤其是随着智能终端设备存储能力与计算能力的不断提升,可以形成用户-设备-内容关联的端到端(Device-to-Device,D2D)内容共享网络。D2D内容共享网络利用终端之间直连通信技术,通过将请求内容提前放置在终端设备处,辅助边缘服务器,可以实现用户低时延、低资费、高可靠的本地内容共享需求,有效提升用户使用体验,推动边缘网络缓存与计算性能显著提升。因此,本文主要面向未来移动边缘网络,针对D2D内容共享与缓存策略展开研究,主要工作如下: (1)针对D2D内容共享网络中的设备资源有限、用户自私等问题,提出了一种综合考虑设备异质性、用户社交性以及兴趣差异性的D2D内容共享模型,并将多目标约束问题转化为最优节点选择和功率控制问题。首先,基于网络中用户设备的属性特征异质性,构建用户-设备-内容的关联特性及知识图谱表示模型。然后,研究用户设备意愿度和用户社交意愿度表示方法,构建用户共享意愿度度量模型。最后,根据用户共享意愿度构建面向内容共享的D2D协作簇,设计了一种基于能量效率的成本控制模型以最大化网络内容共享性能。 (2)针对用户需求多样性和缓存空间限制等问题,提出了一种综合考虑用户偏好、内容流行度以及协作簇划分的用户内容请求模型,通过引入内容推荐模式重新构建用户请求模型,提出了内容推荐与D2D协作的联合缓存策略,以实现缓存命中率的最大化目标。首先,综合考虑用户偏好和内容流行度以构建满足实际需求的用户请求模型,提出了基于粒子群优化的长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory based on Particle Swarm Optimization,PSO-LSTM)算法对内容库中的内容进行内容流行度预测。同时,引入模块度概念,采用多层次逐轮启发式迭代算法(Multi-level Round By Round Iteration Heuristic Algorithm,M-RIHA),基于用户偏好、内容流行度构建了一种动态协作簇的用户初始请求模型,并结合内容推荐模型,重构了用户对内容的初始请求模型。最后,基于重构后的用户请求模型,提出一种联合内容推荐与D2D协作的缓存策略,有效提高缓存命中率。

关键词：移动边缘网络 D2D通信内容共享用户偏好内容推荐

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移动边缘网络中缓存策略与用户请求预测算法研究

移动边缘网络中缓存策略与用户请求预测算法研究

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作者：孙毅南京邮电大学

学位级别：硕士

现代社会中,人与人、人与物、物与物之间的信息交换越来越频繁,数据传输量越来越大,无线通信网络中数据传输爆炸式增长,给无线通信系统带来了十分艰巨的挑战。用户数据的大幅增长,使得网络带宽压力剧增,用户服务延迟愈发严重。如何降低... 详细信息

现代社会中,人与人、人与物、物与物之间的信息交换越来越频繁,数据传输量越来越大,无线通信网络中数据传输爆炸式增长,给无线通信系统带来了十分艰巨的挑战。用户数据的大幅增长,使得网络带宽压力剧增,用户服务延迟愈发严重。如何降低网络带宽压力,减少用户服务时延,提高无线网络系统容量,是一个非常具有现实意义的问题。而在无线边缘网络中引入边缘缓存技术,让用户请求的内容离用户更近,可以减少核心网络的带宽压力,有效地降低用户服务时延。本文将边缘缓存技术引入了移动边缘网络,主要研究及贡献如下:首先,本文深入研究了两层异构网络在两种不同缓存策略下的能量消耗。对支持缓存的异构网络能耗的各个组成部分分别进行了建模。在一定中断概率条件下,推导了异构网络能量消耗与小基站分布密度、用户负载及缓存容量之间的关系表达式。仿真结果表明,边缘缓存技术的引入能够有效降低异构网络的能量消耗,而对于不同的小基站分布密度和用户负载,两种缓存策略的优劣性是不同的。两种缓存策略的总能耗和平均能耗分别随小基站分布密度和小基站用户负载的增加而降低。此外,小基站的缓存容量也会对系统能量消耗产生不可忽视的影响。然后,本文提出一种改良的推荐算法,综合考虑用户个人喜好、请求历史及相似用户请求数据,用于选择用户缓存内容。首先,利用改良的协同过滤算法对用户-内容评分矩阵进行评分补全,然后以用户请求频率作为标准,对用户进行分级,最终,根据用户等级、用户评分及内容的访问历史综合评定内容评分,并以此为依据选择评分最高的一些内容作为待缓存内容,在合适时间进行内容主动式缓存。仿真结果表明,在边缘网络中引入这样的推荐算法,可以有效地提高用户请求的命中概率。

关键词：移动边缘网络边缘缓存边缘计算异构网络推荐算法

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