面向無(wú)線緩存的D2D技術(shù)研究.pdf

1、無(wú)線視頻業(yè)務(wù)已經(jīng)成為了無(wú)線數(shù)據(jù)流量的主要驅(qū)動(dòng)力之一。數(shù)據(jù)流量的快速增長(zhǎng)給現(xiàn)今的無(wú)線通信系統(tǒng)帶來(lái)了巨大的負(fù)擔(dān)，特別是在通信高峰期。傳統(tǒng)的通信技術(shù)并沒(méi)有利用視頻文件的重要特性—內(nèi)容復(fù)用性，即少數(shù)的熱點(diǎn)視頻會(huì)在一段時(shí)間內(nèi)被大量用戶重復(fù)觀看。隨著計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力的提高，緩存架構(gòu)應(yīng)用于無(wú)線通信系統(tǒng)引起了越來(lái)越多研究者的關(guān)注，特別是D2D（Device-to-Device）無(wú)線緩存網(wǎng)絡(luò)。這項(xiàng)技術(shù)被視為是應(yīng)對(duì)無(wú)線視頻業(yè)務(wù)爆炸性增長(zhǎng)的有效技術(shù)之一，并

2、為未來(lái)無(wú)線通信的發(fā)展提供一個(gè)新的方向。
　　在D2D無(wú)線緩存網(wǎng)絡(luò)中，流行的視頻文件可以在非高峰通信期間提前地緩存到終端。在緩存的幫助下，用戶可以從自身緩存或者通過(guò)D2D傳輸技術(shù)從周?chē)脩舻木彺嬷蝎@取請(qǐng)求的視頻文件，而不再是通過(guò)基站下載。這種方式不僅可以極大地降低系統(tǒng)的負(fù)載、空口擁塞、時(shí)延以及能耗，而且能夠?yàn)橛脩魩?lái)更好的服務(wù)體驗(yàn)。
　　本文主要針對(duì)于D2D無(wú)線緩存通信網(wǎng)絡(luò)展開(kāi)了以下的研究工作：
　　第一，對(duì)現(xiàn)有的無(wú)線緩

3、存網(wǎng)絡(luò)技術(shù)進(jìn)行了詳細(xì)地調(diào)研，分類(lèi)和總結(jié)。
　　第二，針對(duì)緩存階段，研究了D2D無(wú)線緩存網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)緩存策略。在緩存空間受限條件下，以最大化緩存命中概率為目標(biāo)對(duì)最優(yōu)緩存策略進(jìn)行建模，并提出了兩種低復(fù)雜度的次優(yōu)算法，分別為截?cái)嗍诫S機(jī)緩存策略和分段式隨機(jī)緩存策略。仿真結(jié)果顯示，這兩種次優(yōu)算法均可以實(shí)現(xiàn)接近于最優(yōu)緩存策略的性能。
　　第三，針對(duì)傳輸階段，研究了D2D無(wú)線緩存網(wǎng)絡(luò)的調(diào)度算法。在滿足鏈路目標(biāo)信干噪比的限制條件下，以最大化D

4、2D鏈路激活數(shù)為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行建模，并將該問(wèn)題劃分了兩個(gè)子問(wèn)題，即潛在鏈路配對(duì)問(wèn)題和配對(duì)鏈路激活問(wèn)題。對(duì)于這兩個(gè)子問(wèn)題分別提出相應(yīng)的解決算法。仿真結(jié)果顯示，我們提出的調(diào)度算法可以實(shí)現(xiàn)比現(xiàn)有的調(diào)度算法更好的性能。
　　第四，我們?cè)诰彺骐A段考慮了D2D激活概率，研究了D2D無(wú)線緩存網(wǎng)絡(luò)的能效問(wèn)題。在緩存空間受限條件下，以最小化能量消耗為目標(biāo)，對(duì)最優(yōu)緩存策略進(jìn)行了建模，并提出了一種兩段式的隨機(jī)緩存策略。仿真結(jié)果顯示，引入緩存的D2D無(wú)線通