D2D用户缓存技术可以有效减轻基站(Base Station,BS)的缓存负担。为了满足用户对多种视频文件质量的需求,可以采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)方法来处理文件。文中提出了一种端到端(Device-to-Device,D2D)用户缓存场景...
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D2D用户缓存技术可以有效减轻基站(Base Station,BS)的缓存负担。为了满足用户对多种视频文件质量的需求,可以采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)方法来处理文件。文中提出了一种端到端(Device-to-Device,D2D)用户缓存场景下对SVC文件的定价和缓存策略联合优化算法。首先考虑用户和内容提供者(Content Provider,CP)的利益,结合SVC文件各层数据包间的联系,推导了缓存文件的激活概率以及请求文件通过D2D传输或BS传输的概率;在此基础上,综合考虑传输与缓存消耗,定义用户和CP的效用函数,建立以CP为领导者,用户为跟随者的斯坦伯格博弈模型;最后,分别优化文件价格与缓存策略。仿真结果表明,该算法能够合理利用网络中的传输和缓存资源,从而提高系统的总效用。
为了解决物联网信道资源有限的问题以及提高物联网系统的信息时效性,考虑了包括一个主用户(primary user,PU)和两个次用户(secondary user,SU)节点的多接入认知无线电(CR)物联网系统模型。在PU工作状态和SU数据队列稳定的约束下,分别分析了第一个SU节点在先来先服务(first come first served,FCFS)、后来先服务(last come last served,LCLS)以及包丢弃队列下的平均信息年龄(age of information,AoI),推导了在阈值策略下第二个SU节点的平均AoI。然后,提出了使第一个SU平均AoI最小化,并且第二个SU的平均AoI低于给定阈值的优化问题。优化问题的约束条件是凸的,但所得到的目标函数是非凸的,故引入了一种次优技术,利用双层凸优化算法得到最优解。仿真结果给出了所考虑优化算法在不同系统参数下的性能,该算法在不同系统参数和多天线影响下的性能表现良好。后续工作可以考虑扩展到两个以上次用户的CR物联网系统。
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