蜂窩網(wǎng)絡(luò)中基于基站端緩存的資源分配策略研究.pdf

1、隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的不斷發(fā)展，新興的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)需求越來(lái)越高，同時(shí)由于智能終端的大規(guī)模普及，網(wǎng)絡(luò)連接設(shè)備越來(lái)越多，使移動(dòng)數(shù)據(jù)流量呈指數(shù)式增長(zhǎng)。為應(yīng)對(duì)2020年移動(dòng)通信海量數(shù)據(jù)激增的需求，第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(Fifth-Generation Mobile Communication System，5G)給出系統(tǒng)容量千倍增長(zhǎng)的目標(biāo)，新型多址、超密集組網(wǎng)等技術(shù)均被視為系統(tǒng)容量增長(zhǎng)的關(guān)鍵技術(shù)。密集組網(wǎng)技術(shù)中由于小基站的大量部署，回程鏈路容量成為約束系統(tǒng)

2、性能提升的瓶頸，無(wú)線端緩存成為研究的熱點(diǎn)。因此，設(shè)計(jì)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中基于不同緩存方案下的無(wú)線資源分配策略具有重要的研究意義。
　　在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，根據(jù)不同的緩存模型，可以分為緩存整個(gè)文件的最受歡迎緩存和隨機(jī)緩存等，以及緩存部分文件的前綴緩存和基于比例的部分緩存等幾類(lèi)。不同的緩存模型將會(huì)給蜂窩網(wǎng)絡(luò)的資源分配帶來(lái)不同的變化。因此，本文將在基于不同的緩存模型下，以蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的資源分配策略為研究重點(diǎn)，圍繞著不同的優(yōu)化目標(biāo)，展開(kāi)深入的研究。

3、　　針對(duì)部分緩存方案，即基站端緩存受歡迎文件前一部分，如果用戶(hù)請(qǐng)求文件緩存命中，則基站只需要通過(guò)回程鏈路從核心網(wǎng)中獲取該文件的后一部分，否則用戶(hù)需要從核心網(wǎng)獲取完整的文件。由于基站的回程鏈路容量受限和緩存的加入，用戶(hù)數(shù)據(jù)傳輸速率不僅與物理信道狀態(tài)有關(guān)，還受用戶(hù)請(qǐng)求文件緩存命中與否及回程鏈路容量約束。本文在基于基站端部分緩存下，提出一種滿足回程鏈路約束下，最小化文件傳輸時(shí)延的無(wú)線資源分配方案。由于形成的優(yōu)化問(wèn)題中用戶(hù)歸屬和子載波分配變量都

4、是布爾變量，使原問(wèn)題非凸，難以直接求解，因此本文把原問(wèn)題分解成兩個(gè)子問(wèn)題進(jìn)行求解。先在固定用戶(hù)歸屬的情況下，優(yōu)化子載波分配，然后提出一種啟發(fā)式算法求解用戶(hù)歸屬問(wèn)題。仿真結(jié)果表明基于該部分緩存方案，優(yōu)化無(wú)線資源分配能帶來(lái)較為明顯的傳輸時(shí)延降低。
　　針對(duì)聯(lián)合緩存方案，由于不同的緩存方案各有優(yōu)缺點(diǎn)，單一的緩存方案只能利用其本身的優(yōu)點(diǎn)，考慮一種結(jié)合最受歡迎緩存和前綴緩存的聯(lián)合緩存策略。基于該緩存模型下，本文形成了最小化視頻播放時(shí)延的資源

5、分配優(yōu)化問(wèn)題。由于回程鏈路容量的約束，使得該優(yōu)化問(wèn)題非凸，難以直接求解，所以把原問(wèn)題通過(guò)轉(zhuǎn)化為凸問(wèn)題進(jìn)行求解。由于第三類(lèi)用戶(hù)的速率不受回程鏈路容量約束，把原問(wèn)題轉(zhuǎn)化為最小化功耗問(wèn)題，通過(guò)不斷增加第三類(lèi)用戶(hù)數(shù)據(jù)速率，使最小化功耗問(wèn)題趨近于基站的最大發(fā)射功率。最小化功率問(wèn)題仍不是凸問(wèn)題，通過(guò)松弛變量和變量代換把最小化功耗問(wèn)題轉(zhuǎn)化為凸問(wèn)題，然后進(jìn)行求解，根據(jù)凸問(wèn)題的最優(yōu)解進(jìn)而求得原問(wèn)題的解。由仿真結(jié)果可見(jiàn)，所提的基于聯(lián)合緩存模型優(yōu)化無(wú)線資源分