發(fā)布時(shí)間：2025-02-05 14:25

　　隨著移動(dòng)通信與多媒體技術(shù)的快速發(fā)展,視頻業(yè)務(wù)已然成為未來移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流量的主體,如何承載海量的視頻數(shù)據(jù)和提升用戶的服務(wù)體驗(yàn)成為移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的關(guān)鍵。用戶之間直連通信技術(shù)(Device-to-Device,D2D),通過共享頻譜的方式成倍提高頻譜利用率,有效提升網(wǎng)絡(luò)承載能力,被認(rèn)為是下一代移動(dòng)通信的關(guān)鍵技術(shù)之一。本論文結(jié)合內(nèi)容流行度、用戶需求、服務(wù)特性與網(wǎng)絡(luò)框架,開展對(duì)D2D通信中視頻內(nèi)容緩存與分發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)研究,通過卸載海量重復(fù)或相似視頻數(shù)據(jù),有效降低移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)核心數(shù)據(jù)流量,提升用戶體驗(yàn)。論文的研究工作主要包括以下四個(gè)方面:首先,針對(duì)用戶分布隨機(jī)和緩存受限的問題,提出了一種D2D內(nèi)容聚類分發(fā)方案。該方案利用用戶的媒體云和D2D通信技術(shù),完成視頻內(nèi)容的分發(fā)。此外,采用高效自適應(yīng)媒體云聚類機(jī)制和最小化D2D跳數(shù)算法,實(shí)現(xiàn)了基于視頻內(nèi)容流行度和用戶分布的網(wǎng)絡(luò)緩存合理部署。仿真結(jié)果表明,系統(tǒng)內(nèi)容請(qǐng)求響應(yīng)時(shí)間縮短了50%,有效地減小了內(nèi)容流行度變化對(duì)系統(tǒng)性能的影響。其次,針對(duì)服務(wù)需求的多樣性和用戶請(qǐng)求的個(gè)性化,分析不同類型服務(wù)的用戶體驗(yàn)與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)參數(shù)之間的關(guān)系,提出了一種多類型服務(wù)QoE驅(qū)動(dòng)下的D2D...

【文章頁數(shù)】：117 頁

【學(xué)位級(jí)別】：博士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 相關(guān)技術(shù)介紹
        1.2.1 D2D通信技術(shù)
        1.2.2 視頻內(nèi)容緩存與分發(fā)相關(guān)技術(shù)
    1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.4 本文工作及章節(jié)結(jié)構(gòu)
第二章 D2D內(nèi)容聚類分發(fā)方案研究
    2.1 本章引言
    2.2 聚類分發(fā)方案系統(tǒng)建模
    2.3 聚類分發(fā)方案設(shè)計(jì)
        2.3.1 聚類選擇算法
        2.3.2 緩存解決方案
        2.3.3 D2D通信路由
    2.4 仿真和數(shù)值分析
    2.5 本章小結(jié)
第三章 QoE驅(qū)動(dòng)下的D2D網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分發(fā)研究
    3.1 本章引言
    3.2 D2D網(wǎng)絡(luò)中視頻QoE性能分析
        3.2.1 D2D網(wǎng)絡(luò)中視頻QOE分析
        3.2.2 D2D網(wǎng)絡(luò)中視頻傳輸分析
    3.3 多服務(wù)D2D網(wǎng)絡(luò)建模
    3.4 QoE驅(qū)動(dòng)下多服務(wù)緩存優(yōu)化
    3.5 QoE驅(qū)動(dòng)下多服務(wù)資源分配
    3.6 仿真和數(shù)值分析
    3.7 本章小結(jié)
第四章 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容緩存分析與優(yōu)化
    4.1 本章引言
    4.2 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型
    4.3 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景分析
    4.4 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中鏈路選擇和調(diào)度
    4.5 仿真和數(shù)值分析
    4.6 本章小結(jié)
第五章 基于輔助緩存的智慧城市低延時(shí)方案研究
    5.1 本章引言
    5.2 智慧城市中緩存計(jì)算方案研究
        5.2.1 智慧城市中緩存計(jì)算服務(wù)分類
        5.2.2 異構(gòu)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)
        5.2.3 緩存計(jì)算服務(wù)性能分析
    5.3 智慧城市多層協(xié)作緩存方案研究
        5.3.1 智慧城市中公共服務(wù)分類
        5.3.2 多層協(xié)作緩存方案
        5.3.3 仿真與數(shù)值分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 全文總結(jié)
    6.2 未來工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄1 攻讀博士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀博士學(xué)位期間參加的科研項(xiàng)目
致謝



本文編號(hào)：4029975