隨著移動網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用及高速多媒體業(yè)務(wù)需求的爆炸式增長,傳統(tǒng)單一網(wǎng)絡(luò)接入技術(shù)已無法滿足用戶多樣化的業(yè)務(wù)需求。為應(yīng)對上述挑戰(zhàn),研究人員提出蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。然而,蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中大量小基站(Small Base Stations,SBS)的密集部署將給回程網(wǎng)絡(luò)帶來巨大壓力。通過采用緩存技術(shù)將熱門內(nèi)容緩存在邊緣網(wǎng)絡(luò),可顯著緩解網(wǎng)絡(luò)回程壓力,提升網(wǎng)絡(luò)性能。本文就蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)及內(nèi)容緩存算法開展研究,具體包含以下內(nèi)容:首先,在對當(dāng)前蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及特點進(jìn)行概述的基礎(chǔ)上,介紹了蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵技術(shù),并對蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中用戶關(guān)聯(lián)、內(nèi)容緩存、聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)及內(nèi)容緩存等算法進(jìn)行歸納總結(jié)并強調(diào)了聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)及內(nèi)容緩存算法的重要性。針對具有終端直通(Device-to-Device,D2D)能力的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),本文考慮了聯(lián)合SBS緩存器空間分配、用戶關(guān)聯(lián)及內(nèi)容緩存問題并提出一種兩步算法。首先,為提高緩存器空間資源利用率,本文提出一種基于破產(chǎn)博弈的SBS緩存器空間分配算法以獲得合理的緩存器空間分配策略�；谠摬呗赃M(jìn)一步提出一種聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)及內(nèi)容緩存算法以實現(xiàn)用戶總服務(wù)時延最小化。通過引用麥考密克包絡(luò)及拉格朗日部分松弛法將原優(yōu)化問題轉(zhuǎn)換,進(jìn)而采用迭代算法以獲得聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)及內(nèi)容緩存優(yōu)化策略。針對支持內(nèi)容緩存及基站協(xié)作的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò),本文提出一種基于網(wǎng)絡(luò)成本最小化的聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)及內(nèi)容緩存算法。將網(wǎng)絡(luò)成本建模為用戶總業(yè)務(wù)時延、SBS緩存器能耗及網(wǎng)絡(luò)回程能耗的加權(quán)和,其中,SBS緩存器能耗即為用戶從緩存器中獲取內(nèi)容對應(yīng)的緩存器所產(chǎn)生的能耗�；诓煌脩魳I(yè)務(wù)需求及網(wǎng)絡(luò)資源狀態(tài),建模聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)及內(nèi)容緩存問題為網(wǎng)絡(luò)成本最小化問題。為求解該問題,采用拉格朗日部分松弛法將原問題分解為兩個子問題并提出一種合作分級算法,進(jìn)而基于迭代算法獲得聯(lián)合用戶關(guān)聯(lián)及內(nèi)容緩存優(yōu)化策略。
【學(xué)位單位】：重慶郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TN929.5
【部分圖文】：

圖 1.1 多種蜂窩通信模式共存的蜂窩異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與傳統(tǒng) MBS 所具有的高功耗、高部署及運營成本以及廣覆蓋所不同，SBS 具耗、部署維護(hù)成本低，組網(wǎng)靈活等優(yōu)點，已成為 MBS 的有效補充。以下對各類

MBS緩存器圖3.1 蜂窩D2D異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)緩存架構(gòu)定義1SBS {SBS ,...,SBS }N 表示SBS集合，其中SBSn代表第n個SBS，1 n N。定義第n個SBS的緩存器容量為bnS ，令 1RU = RU ..., RUM表示RUs集合，其中RUm代表第m個RU，1 m M。令 1SU = SU ...,SUK表示SU集合，其中SUk代表第k個SU，1 k K。定義 1= ...,LF F F 為內(nèi)容集合

2總月浸各時征與佚托次教美案圖

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本文編號：2822772