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面向内容中心业务的雾无线接入网优化设计

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摘要

1.1研究背景及意义

1.2研究现状与存在问题

1.2.1边缘缓存技术

1.2.2无线组播技术

1.2.3面向内容下载业务的组播和缓存联合优化

1.2.4面向视频点播业务的组播和缓存的联合优化

1.3论文主要创新工作

1.4论文主要章节及安排

1.5本章小结

2 以内容为中心的雾无线接入网系统架构研究

2.1 传统F-RAN架构

2.2无线前传链路

2.3无线内容中心网

2.4 CCF-RAN系统架构

2.5 本章小结

3 面向内容下载业务的CCF-RAN系统优化设计

3.1 系统模型

3.1.1网络模型

3.1.2用户请求和F-AP缓存模型

3.2问题描述及转换

3.2.1 问题描述

3.2.2问题转化

3.3 CCF-RAN下缓存和前传链路调度的联合优化步骤和算法

3.3.1 F-AP缓存和前传链路调度的联合优化步骤

3.3.2 F-AP缓存和前传链路调度的联合优化算法

3.4仿真验证

3.5本章小结

4面向视频点播业务的CCF-RAN系统优化设计

4.1 系统模型

4.1.1网络模型

4.1.2用户请求和F-AP缓存模型

4.2 问题描述

4.3问题求解

4.3.1 最优的前传链路组播策略

4.3.2 目标函数的具体刻画

4.3.3最优的缓存策略求解

4.4仿真验证

4.5本章小结

5.1 论文总结

5.2不足与展望

参考文献

作者简历

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摘要

雾无线接入网(Fog Radio Access Network,F-RAN)是面向5G的移动网络架构之一。其利用雾层网络设备的计算和存储能力,实现更优的网络性能增益。然而,近年来,以内容为中心的移动业务呈现出指数增长的态势,使F-RAN的前传链路负载激增,成为瓶颈。视频点播(Video on Demand,VoD)和内容下载业务作为内容中心业务主要类型,对前传链路负载影响最大。然而,已有的研究大部分仅考虑采用雾层的缓存或前传链路组播降低前传链路负载,并未研究二者联合优化方案,也没有针对前述两类业务的系统优化方案。因此,本文在F-RAN架构下,对于内容下载和视频点播业务,采用雾层缓存和前传链路组播的联合优化方法,在保证用户体验的同时可有效降低前传链路负载。本文主要工作如下:
  根据内容下载业务时延小、传输持续时间较短等特点,将前传链路负载刻画为平均传输时延。在满足用户时延要求的前提下,考虑有缓存的组播链路速率约束和缓存空间约束,通过联合优化前传链路组播和雾层缓存策略,使前传链路的平均传输时延最小。该优化问题为混合整数非线性规划问题,采用整数松弛、引入辅助变量、函数上图重组(Epigraph Reformulation)和连续凸近似等方法对该优化问题进行转化求解,并据此提出缓存和组播联合优化算法。通过该优化问题求解可以证明,小基站有缓存时,前向链路组播调度与云端到该基站的链路质量无关,从而能更好的减轻前传链路负载。仿真结果也表明,该联合优化策略较缓存和组播单独优化策略能更好的降低前传链路的平均传输时延。
  根据视频点播业务要求传输时间持续较长且对传输速率有要求等特点,将前传链路负载刻画为平均传输速率。根据视频点播对同一内容的请求不同时发生的特点,在雾层小基站引入缓冲空间。考虑缓存和缓冲空间对减小前传链路传输的作用,提出缓存和缓冲空间使能的打补丁组播策略(Caching and Buffering Enabled Multicast Patching,CBE-MP),并证明其最优性。在CBE-MP策略的基础上,通过缓存策略最小化前传链路的平均传输速率。求解该优化问题,得到最优的缓存策略。该缓存策略通过缓存视频开头部分以“富集”异步需求,进而减少组播次数,更好的降低前传链路的开销。仿真结果也验证了该缓存策略比基于流行度的缓存策略和平均缓存策略能更好的降低前传链路的平均速率,且在不同的缓存空间、内容流行度和内容请求速率下均具有良好的性能。

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