【摘要】：隨著新興應用對通信服務質量需求的不斷提高和智能終端數(shù)量的急劇增長,網絡中的數(shù)據(jù)量以指數(shù)形式迅速增長。第五代移動通信(the Fifth Generation Mobile Communication,5G)已經成為學術界和工業(yè)界關注的熱點。其中,超密集網絡(Ultra-Dense Network,UDN)被認為是滿足用戶需求、提高系統(tǒng)容量的關鍵技術之一。UDN通常密集部署了大量的低功率小型基站(Small Base Stations,SBSs),可以同時為眾多用戶提供極高的數(shù)據(jù)傳輸速率。同時,邊緣緩存技術可以使網絡中的文件更貼近用戶,從而縮短下載時延。將邊緣緩存技術引入UDN是目前的熱點研究方向之一。UDN中單個SBS的緩存容量一般比較小。因此,多個SBS之間的協(xié)作緩存顯得尤為重要。需要綜合考慮緩存命中率、文件流行度、傳輸時延和用戶移動性等限制條件,設計高效的協(xié)作緩存及傳輸機制。本文的主要工作如下:提出了一個在超密集網絡中考慮用戶靜止、基站緩存容量有限的情況下,基于分簇的協(xié)作緩存機制。根據(jù)SBSs的負載能力和位置信息,設計了一種SBSs分簇算法。將文件按照流行度排序,并根據(jù)簇內SBSs個數(shù)將文件切割成對應數(shù)量的碎片,將相應文件碎片緩存到不同的SBSs中。接下來對用戶如何選擇連接SBSs請求并下載文件的問題進行建模,把簇內SBSs的數(shù)量作為變量,將優(yōu)化目標設定為最小化用戶平均下載時延,按照所提傳輸機制計算下載時延并通過遍歷法找到最優(yōu)解。仿真結果表明所提機制可以降低用戶的平均下載時延,提高緩存命中率。提出了一個在超密集網絡中考慮用戶移動的情況下,基于圖著色的協(xié)作緩存及傳輸機制。SBSs覆蓋范圍較小,用戶隨機移動有可能導致文件下載中斷甚至失敗。提出采用隨機螞蟻著色算法按照SBSs的位置信息對其分類并讓每類基站緩存相應分片后的文件。對如何確定每類SBSs緩存相應文件碎片的百分比進行建模,優(yōu)化目標為最大化單位時間內用戶從小型基站下載的數(shù)據(jù)量。將該最優(yōu)化問題分解成互相獨立的多個子問題,采用貪婪算法對每個子問題求解并結合啟發(fā)式算法獲得結果。仿真數(shù)據(jù)表明,所提緩存機制可以有效地降低用戶下載時延。
【圖文】：

基站部分無線控制功能抽離進行分簇化集中式控制，，簇內單獨運用資源分配、干逡逑擾協(xié)調等技術來提升用戶的體驗。除此之外，其還將使用本地緩存等技術來提升逡逑網絡性能，具體架構如圖２－１所示逡逑８逡逑

站中仍沒有此文件，則宏基站將繼續(xù)向核心網請求，核心網將此文件傳輸?shù)胶昊义险荆昊驹偻ㄟ^無線傳輸將文件傳送給簇頭，最后由該簇頭將文件傳輸給用戶。逡逑其具體的網絡系統(tǒng)架構圖如圖３－１所示：逡逑＼邋＼逡逑６邋緩存邐＾邋ＳＢＳ邐用戶逡逑圖３－１邋ＵＤＮ中基于ＳＢＳ分簇協(xié)作緩存網絡系統(tǒng)架構圖逡逑３．３算法設計與實現(xiàn)逡逑３．３．１問題描述及建模逡逑在３．２節(jié)介紹的超密集網絡中基于小型基站分簇協(xié)作緩存網絡系統(tǒng)架構的基逡逑礎上，本小節(jié)將對需要解決的問題進行數(shù)學建模。逡逑小型基站分簇的關鍵在于選取基站間的相似度特征，雖然有許多的相似度特逡逑征可供選擇，但是其中較為重要的兩項特征分別是小型基站的位置信息和負載能逡逑２１逡逑
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TN929.5

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本文編號：2607083