A Delay-Aware Caching Algorithm for Wireless D2D Caching Networks
最近，已经研究了无线高速缓存技术以满足较低的延迟要求并从高峰时段卸载业务。通过在移动用户处存储流行文件的部分，用户可以在他们自己的缓存中或在他们的邻居处的缓存中定位他们请求的一些文件。在后一种情况下，当用户从其邻居接收文件时，设备到设备（D2D）通信被启用。以蜂窝网络为基础的D2D通信也是即将到来的5G无线系统的新范例。通过允许一对相邻的D2D用户直接通信，D2D通信可以实现更高的吞吐量、更好的能量效率和更低的业务延迟。在这项工作中，我们提出了一个非常有效的缓存算法D2D使能蜂窝网络的平均传输延迟最小化。我们的算法不是搜索所有可能的解决方案，而是找出最佳的<file，user>对，这在每个循环中提供最佳的延迟改进，以形成具有非常低的传输延迟和高吞吐量的缓存策略。该算法还扩展到解决一个更一般的情况下，其中的衰落系数和系统参数的值的分布可能会随着时间的推移而改变。通过数值计算结果，该算法的优越性进行了验证，通过比较它与一个天真的算法，其中所有用户简单地缓存他们喜欢的文件。
2017-04-06 cs.IT math.IT
NOMA Assisted Wireless Caching: Strategies and Performance Analysis
传统的无线缓存假设内容可以在非高峰时段以无差错的方式推送到本地缓存基础设施;然而，如果本地缓存需要通过无线传输频繁更新，则该假设不适用。本文研究了一种新的方法，无线缓存的情况下，缓存内容必须在高峰时段更新。提出了两种非正交多址接入（NOMA）辅助缓存策略，即先推后送策略和先推后送策略。与传统的正交多址接入（OMA）策略相比，在推后送策略中，NOMA原理被应用于在高峰时段为内容推送保留的短时间间隔期间向内容服务器推送更多的内容文件，并且为内容递送提供更多的连接。推-送策略的动机是一些用户的请求不能在本地被容纳，并且基站必须直接为他们服务。在内容交付阶段期间的这些事件被利用作为内容推送的机会，这进一步促进了在内容服务器处缓存的文件的频繁更新。它还表明，这种策略可以直接扩展到设备到设备的缓存，和各种分析结果的开发，以说明所提出的缓存策略相比，基于OMA的计划的优越性。
2018-01-19 cs.IT math.IT
Secure Partial Repair in Wireless Caching Networks with Broadcast Channels
我们研究了无线缓存网络中部分修复的安全性，其中缓存节点中存储的数据包的一部分很容易被删除。让我们将已经丢失其存储的分组的部分的高速缓存节点表示为生病的高速缓存节点，并且将没有丢失任何分组的高速缓存节点表示为健康的高速缓存节点。在部分修复中，一组高速缓存节点（在生病和健康的高速缓存节点中）向其他生病的高速缓存节点广播信息以恢复被擦除的分组。来自缓存节点的广播信息被假定为被所有其他缓存节点无任何错误地接收。然后，所有生病的缓存节点都能够恢复其被擦除的数据包，同时使用广播信息和其存储中的未擦除数据包作为辅助信息。在这种情况下，如果窃听者无意中听到广播频道，它可能会获得有关存储文件的一些信息。因此，我们研究安全的部分修复的意义上的信息理论上的强和弱的安全。在这两种意义上，我们调查的保密缓存容量，即，可以存储在缓存网络中的信息的最大量，使得在部分修复过程中没有泄漏的信息。然后，我们推导出强和弱的保密缓存容量，并推导出足够的有限字段大小实现的能力。最后，我们提出了最佳的安全代码的确切部分修复，其中恢复的数据包是完全相同的删除数据包。
2015-07-20 cs.IT math.IT
Random Caching Based Cooperative Transmission in Heterogeneous Wireless Networks
异构无线网络（HetNets）中的基站协作是提高网络性能的有效途径，但同时也给回程带来了巨大挑战。另一方面，在小型基站（SBS）处的高速缓存被认为是减少HetNet中的回程负载的有效方式。在本文中，我们共同考虑SBS缓存和合作在下行链路大规模的HetNet。我们提出了两个SBS合作传输方案下的随机缓存在SBS的缓存分布作为一个设计参数。使用随机几何的工具，并采用适当的积分变换，我们首先推导出一个易于处理的表达式，成功的传输概率下的每一个计划。然后，在每种方案下，我们考虑成功的传输概率最大化通过优化缓存分布，这是一个具有挑战性的非凸目标函数的优化问题。通过探索最优性的性质，并利用优化技术，在每一个方案下，我们得到了一个局部最优解的一般情况下，在一些特殊情况下的全局最优解。与文献中的一些现有缓存设计相比，最流行的缓存，i.i.d.缓存和均匀缓存的性能比较，每种方案下的最优随机缓存都能获得更好的成功传输概率性能。分析和优化结果为实际HetNet的设计提供了有价值的见解。
2017-01-20 cs.IT math.IT
Asymptotic Scaling Laws of Wireless Adhoc Network with Physical Layer Caching
我们提出了一种用于无线自组织网络的物理层（PHY）缓存方案。PHY缓存利用缓存辅助的多跳增益和缓存诱导的双层CoMP增益，这大大提高了无线adhoc网络的吞吐量。特别是，PHY缓存方案包含一种新的PHY传输模式，称为缓存诱导的双层CoMP，它可以支持无线自组织网络中的同构机会CoMP。与传统的每节点吞吐量缩放结果Θ \left（1/ \sqrt{N} \right）相比，对于一个具有N个节点的缓存无线自组织网络，我们可以获得O（1）的每节点吞吐量。此外，我们分析了吞吐量的常规无线adhoc网络的PHY缓存方案，并研究了各种系统参数对PHY缓存增益的影响。
2015-10-18 cs.IT cs.NI math.IT
MDS-Coded Distributed Caching for Low Delay Wireless Content Delivery
我们研究使用最大距离可分离（MDS）码缓存流行的内容，以减少无线内容传输的下载延迟。特别是，我们考虑一个蜂窝系统中的设备漫游在一个细胞根据泊松随机过程。流行内容使用MDS代码被缓存在有限数量的移动设备中，并且可以使用设备到设备通信从移动设备下载。我们推导出一个解析表达式的延迟从无线网络中下载的内容，并显示使用MDS码的分布式缓存可以显着降低下载延迟的情况下，内容总是从基站下载和未编码的分布式缓存的情况下。
2017-01-05 cs.IT math.IT
On the Coded Caching Delivery Design over Wireless Networks
编码缓存是一种很有前途的网络负载迁移技术，在高峰时段，它获得了比未编码缓存更显着的收益。编码缓存方案可以分为两种类型，即集中式和分散式方案，根据放置过程是精心设计的还是随机操作的。然而，前面的大多数分析都假设服务器和用户之间的连接是无错误的。在本文中，我们探讨了编码缓存的无线网络中，所有连接的无线链路是不同的交付设计。对于集中和分散的情况下，我们提出了两个交付计划，即正交交付计划和并发交付计划。我们专注于满足系统请求所花费的传输时隙，并证明了对于集中式和分散式的情况下，并发交付总是优于正交交付方案。此外，对于正交传输方案，我们推导出分散和集中的情况下，这基本上是不超过1.5之间的传输时间方面的差距。
2016-11-15 cs.IT math.IT
Optimal Caching and User Association in Cache-enabled Heterogeneous Wireless Networks
异构无线网络（Hetnet）提供了一种强大的方法来满足流量需求的大规模增长，但也对回程提出了重大挑战。在小型基站（BS）处的高速缓存和无线小型小区回程已经被提出作为解决该新挑战的有吸引力的解决方案。在本文中，我们考虑最佳的缓存和用户关联，以最小化的总时间，以满足平均需求的缓存启用Hetnets与无线回程。我们制定这个问题作为一个混合离散连续优化给定的带宽和缓存资源。首先，我们描述了最优解的结构。具体来说，我们表明，最佳的缓存是存储最流行的文件在每个微微基站，和最佳的用户关联有一个阈值的形式。我们还获得了封闭形式的最优解的均匀的情况下的微微小区。然后，我们分析了带宽和缓存资源的最小总时间，以满足平均需求的影响。最后，通过数值模拟，验证了分析结果。
2016-04-20 cs.IT math.IT
Content Caching and Delivery in Wireless Radio Access Networks
当今的移动数据流量由面向内容的流量主导。在网络边缘缓存流行内容可以缓解网络拥塞并减少内容交付延迟。本文提供了一个全面的和统一的研究在无线接入网络（RAN）的缓存和交付技术在所有边缘节点（EN）和用户设备（UE）。考虑三种高速缓存辅助RAN架构：没有前传的RAN、具有专用前传的RAN和具有无线前传的RAN。它首先在教程性质中回顾了缓存如何通过启用干扰消除（IC）、迫零（ZF）和干扰对齐（IA）来促进这些网络中的干扰管理。然后，提出了两种新的交付方案。一种是用于具有专用前传的RAN，其考虑在EN处的集中式高速缓存放置，但在UE处的集中式和分散式放置。该方案将IA、ZF和IC与软传输前传结合在一起。另一种是用于具有无线前传的RAN，其考虑在所有节点处的分散式缓存放置。它利用无线前传的广播性质来获取不仅未缓存，但也缓存的内容，以提高ENs之间的传输合作。数值结果表明，这两种方案优于现有的结果为广泛的系统参数，由于各种缓存的收益机会主义。
2019-04-16 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Cache-Aided Wireless BC: Interplay of Coded-Caching and CSIT Feedback
基于Maddah-Ali和Niesen最近在编码缓存方面的突破，本文研究了具有随机衰落和不完全反馈的$K$ -用户缓存辅助无线多天线（MISO）对称广播信道（BC），分析了反馈统计量和缓存大小对吞吐量性能的影响。在这种情况下，我们的工作确定了最佳的高速缓存辅助度的自由度（DoF）的一个因素4内，通过确定接近最佳的方案，利用编码缓存和延迟CSIT之间的新的协同作用，以及通过利用高速缓存和反馈质量之间的未开发的相互作用。导出的限制有趣地揭示了不完美质量的当前CSIT、延迟CSIT和编码缓存的组合保证了DoF增益具有由当前CSIT的质量定义的初始偏移，然后归因于编码缓存的附加增益是指数的，在这个意义上，所需DoF性能的任何线性降低，允许所需高速缓存大小的指数级减小。
2016-04-25 cs.IT math.IT
A Secure Approach for Caching Contents in Wireless Ad Hoc Networks
缓存的目的是将数据本地存储在网络中的某些节点上，以便能够在较短的时间内检索内容。然而，网络中的缓存并不总是考虑安全存储（由于时间性能和安全性之间的折衷）。本文提出了一种新的分散式安全编码缓存方法。在该方案中，节点只传输编码文件，以避免窃听者窃听和保护用户的内容。在该技术中，随机向量用于使用XOR操作来组合内容。我们模拟建议的编码缓存方案的香农密码系统，以表明编码缓存实现渐近完美保密。建议的编码缓存方案显着简化了缓存网络中的路由协议，同时它减少了过度缓存，并实现了更高的吞吐量相比，未编码的缓存反应式路由。结果表明，与建议的编码缓存方案，任何内容都可以通过选择一个随机的路径，同时实现渐近最优解检索。我们还研究了缓存命中概率，并表明编码缓存命中概率显着高于未编码缓存。提出了一种安全的缓存更新算法。
2017-09-01 cs.IT math.IT
Optimizing MDS Coded Caching in Wireless Networks with Device-to-Device Communication
我们认为在密集的无线网络中的移动设备中的内容缓存使用最大距离可分离（MDS）码。我们专注于一个区域，由一个基站（BS），移动设备根据随机移动模型移动。请求特定文件的用户使用设备到设备通信从通信范围内的缓存设备下载编码分组。如果需要额外的分组来解码文件，则从BS下载这些分组。我们分析了设备的移动性，并得出一个很好的近似的分布范围内的移动设备的通信在任何给定的时间缓存设备。然后，我们优化的MDS代码，以最大限度地减少网络负载下的缓存大小的限制，并表明，使用优化的MDS代码的结果在显着降低网络负载时，缓存最流行的文件。我们进一步用数字表明，在所有移动设备上缓存每个文件的编码数据包，即，最大的扩展是最优的。
2018-10-30 cs.IT math.IT
Coded Caching for Heterogeneous Wireless Networks
本章概述了异构无线网络环境中的编码缓存。我们首先简要描述编码缓存背后的关键思想，然后详细讨论各个方面的影响，如非统一的内容流行度，多个缓存访问和干扰。
2020-06-01 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Wireless Caching with Placement Cost
编码缓存已被证明会导致显着的吞吐量增益，但它的收益证明，只有假设一个放置阶段，没有传输成本。然而，自由放置阶段是一个不切实际的假设，可能会成为实现编码缓存承诺的障碍。在[1]中，我们通过引入一个通用的缓存框架来放松这一假设，该框架在不同网络架构、内存约束和流量模式的一般假设下捕获交付和放置阶段的传输成本。在这里，我们利用这个一般的框架，并专注于分析的整体吞吐量和结构的最佳缓存方案的布局通信成本的影响，在最坏情况下的流量模式和无限的内存在最终用户的假设。有趣的是，我们发现相关的网络配置，其中未编码的缓存是最佳的解决方案。
2019-12-13 cs.IT math.IT
Wireless Caching: Technical Misconceptions and Business Barriers
缓存是一个热门的研究课题，并有望发展成为即将到来的5G无线网络的关键技术。然而，高速缓存技术的成功实施，关键取决于不同的科学领域，如网络，信息论，机器学习，和无线通信的联合研究的发展。此外，存在与所涉及的利益相关者、用户、蜂窝运营商和互联网内容提供方之间的复杂交互相关的商业障碍。在这篇文章中，我们讨论了几个技术上的误解，目的是发现使研究方向的高速缓存在无线系统中。最终，我们对5G中的无线缓存进行了投机性的利益相关者分析。
2016-06-03 cs.IT cs.NI math.IT
Probabilistic Caching in Wireless D2D Networks: Cache Hit Optimal vs. Throughput Optimal
从传统的缓存命中优化在启用缓存的无线网络，我们认为一种替代的优化方法的概率缓存放置在随机无线D2D缓存网络考虑到D2D传输的可靠性。使用随机几何的工具，我们提供了一个封闭形式的近似缓存辅助吞吐量，它衡量的密度成功地服务于本地设备缓存的请求，我们得到了最佳的缓存概率与数值优化。与缓存命中最优的情况相比，通过缓存辅助吞吐量优化获得的最优缓存概率在成功服务的用户请求的密度方面显示出显着的增益，特别是在密集的用户环境中。
2016-11-09 cs.IT cs.NI math.IT
Delay Analysis for Wireless D2D Caching with Inter-cluster Cooperation
主动无线缓存和D2 D通信已经成为用于增强用户的服务质量和网络性能的有前景的技术。在本文中，我们提出了一种新的架构D2 D缓存与集群间的合作。我们研究了一个蜂窝网络中，用户缓存流行的文件，并与其他用户在他们附近通过D2 D通信或与远程用户使用蜂窝传输共享它们。我们从排队的角度来描述每个请求的网络平均延迟。具体来说，我们制定的延迟最小化问题，并表明它是NP-难的。此外，我们证明了延迟最小化问题是等价的最小化一个非增单调超模函数的分区拟阵约束。提出了一种计算效率高的贪心算法，证明了该算法在最优值的2倍内是局部最优的。仿真结果表明，超过45%的延迟减少相比，D2 D缓存系统没有集群间的合作。
2017-08-23 cs.IT math.IT
Dynamic Coded Caching in Wireless Networks
我们认为分布式和动态缓存的编码内容在小型基站（SBS）在一个宏基站（MBS）服务的区域。具体地，内容使用最大距离可分离代码进行编码，并根据生存时间（TTL）缓存驱逐策略进行缓存，该策略允许定期从缓存中移除编码的分组。请求特定内容的移动用户从通信范围内的SBS下载编码分组。如果需要额外的数据包来解码文件，则从MBS下载这些数据包。我们制定了一个优化问题，可以通过数值方法有效解决，提供TTL缓存策略，最大限度地减少整体网络负载。我们证明了分布式编码缓存使用TTL缓存策略可以提供显着减少网络负载时，请求到达突发。我们展示了如何利用TTL缓存策略的分布式编码缓存问题可以作为一个特定的单缓存，凸优化问题进行分析。我们的问题包括静态缓存和单个缓存作为特殊情况。我们证明，有趣的是，静态缓存是最佳的泊松请求过程下，对于一个单一的缓存的优化问题有一个令人惊讶的简单的解决方案。
2020-12-22 cs.IT math.IT
Wireless Coded Caching Can Overcome the Worst-User Bottleneck by Exploiting Finite File Sizes
我们解决了无线编码缓存的最差用户瓶颈，这是已知的严重减少缓存辅助多播增益，由于基本的最差信道限制的多播传输。我们考虑准静态瑞利衰落广播信道，我们首先表明，有效的编码缓存增益的XOR为基础的标准编码缓存方案完全消失在低信噪比制度。然后，我们发现，这种崩溃是不是固有的编码缓存。我们这样做，提出了一种新的方案，可以完全恢复编码缓存收益的资本化的一个方面，迄今为止仍然未被利用：共享的边信息所带来的有效的不可避免的文件大小约束。因此，最差用户效应被显著改善，因为它被更微妙的最差用户组效应所取代，其中建议的分组是固定的，并且在信道或需求已知之前就决定了。在某些情况下，理论增益完全恢复，并且这是在没有任何用户选择技术的情况下完成的。我们分析了所提出的方案的可实现的速率性能，并得出有见地的性能近似证明是非常精确的。
2021-03-04 cs.IT math.IT
Joint and Competitive Caching Designs in Large-Scale Multi-Tier Wireless Multicasting Networks
高速缓存和多播是支持多层无线网络中大规模内容分发的两种很有前途的方法。本文考虑了一种随机缓存和多播方案，以两层缓存分布为设计参数，以实现两层大规模缓存无线多播网络中的高效内容传播。首先，我们推导出易于处理的表达式，成功的传输概率在一般区域以及高信噪比和高用户密度区域，分别利用随机几何工具。然后，对于两层的单个运营商的情况下，我们制定了最佳的联合缓存设计问题，以最大限度地提高成功的传输概率在渐近区域，这是非凸的一般。利用分块逐次逼近优化技术，我们提出了一个迭代算法，证明了该算法收敛于一个稳定点。接下来，对于两个不同的运营商的情况下，一个为每一层，我们制定了竞争性的缓存设计游戏，每一层最大限度地提高其成功的传输概率在渐近区域。我们证明了这个博弈有唯一的纳什均衡（NE），并给出了一个迭代算法，该算法在一个较弱的条件下收敛到NE。最后，通过数值模拟，我们表明，所提出的设计实现了显着的增益比现有的计划。
2017-06-24 cs.IT math.IT
Content Caching and Delivery over Heterogeneous Wireless Networks
新兴的异构无线架构包括密集部署的具有高数据率的本地覆盖无线接入点（AP）以及稀疏分布的大覆盖宏小区基站（BS）。我们设计了一个编码的缓存和交付方案，这样的架构，配备AP与存储，使内容预取之前，知道用户的需求。请求内容的用户通过连接到具有缓存内容的本地AP以及通过收听BS广播传输来服务。对于任何给定的内容流行度简档，目标是设计高速缓存和递送方案，以便最佳地权衡BS处的传输成本与AP处的存储成本以及连接到多个AP的用户成本。我们设计了一个编码的缓存方案，非统一的内容流行度，动态分配用户访问AP的基础上请求的内容。我们证明了我们的计划相对于信息理论界的近似最优性。我们在YouTube数据集上对其进行了数值评估，并量化了传输速率，存储和访问成本之间的权衡。我们的数值结果还表明了一种有趣的可能性，即为了获得编码缓存的大部分好处，将内容划分为少量的流行类别就足够了。
2015-03-12 cs.IT math.IT
Analysis and Optimization of Caching and Multicasting in Large-Scale Cache-Enabled Wireless Networks
在基站处的高速缓存和多播是支持通过无线网络的大规模内容递送的两种有前途的方法。然而，现有的分析和设计没有充分探索和利用这两种方法的潜在优势。在本文中，我们认为在一个大规模的缓存启用无线网络的缓存和组播的分析和优化。我们提出了一个随机缓存和组播方案的设计参数。通过仔细处理不同类型的干扰器，并采用适当的近似，我们推导出一个易于处理的表达式，在一般区域的成功传输概率，利用随机几何工具。我们还得到了一个封闭的形式表示的成功传输概率在高信号噪声比（SNR）和用户密度区域。然后，我们考虑成功的传输概率最大化，这是一个非常复杂的非凸问题。使用优化技术，我们开发了一个迭代数值算法，以获得局部最优的缓存和组播设计在一般区域。为了降低复杂性和保持卓越的性能，我们还得到了一个渐近最优的缓存和组播设计的渐近区域的基础上，两步优化框架。最后，数值模拟表明，渐近最优设计实现了显着增益的成功传输概率比一些基线计划在一般区域。
2016-02-18 cs.IT math.IT
Exploiting the Unexploited of Coded Caching for Wireless Content Distribution: Detailed Theoretical Proofs
最近的研究表明，编码缓存技术可以促进无线内容分发，通过减轻无线业务速率在高峰流量时间，其中的内容被部分预取到本地缓存的移动设备在非高峰时间。剩余的内容，然后联合编码，并在多播中交付，当许多内容请求在高峰流量时间发起。请求的内容可以从本地预取和多播数据中恢复，请求者经历较少的干扰。然而，编码缓存方案的好处仍然估计不足，其中适当的缓存分布的潜在收益未被充分利用。在本文中，我们提出了一个理论模型，以最大限度地减少编码缓存所需的平均无线流量速率，优化的缓存分布与内容流行度分布考虑在内。为了提高计算效率，以确定适当的缓存分布，我们将目标函数从平均无线流量速率的平均大小的未预取的内容。我们从理论上证明了原始模型和松弛模型所得结果的阶最优性。仿真结果表明，该缓存分布可以进一步提高编码缓存的性能。
2014-07-05 cs.IT cs.NI math.IT
Dynamic Coded Caching in Wireless Networks Using Multi-Agent Reinforcement Learning
我们考虑在无线网络中的几个小基站（SBS），其中的内容是使用最大距离可分离的代码编码的内容的分布式缓存。具体来说，我们应用软生存时间（STTL）缓存管理策略，其中编码数据包可能会定期从缓存中驱逐。我们提出了一个强化学习（RL）的方法来找到编码的STTL政策，最大限度地减少整体网络负载。我们证明，这样的缓存策略实现了几乎相同的网络负载，通过优化获得的政策，后者假设完美的知识，文件请求之间的时间分布以及用户发出请求的通信范围内的SBS数量的分布。我们还提出了一个多代理RL（MARL）框架的情况下，非均匀分布的空间请求。对于这样的情况下，我们表明，MARL缓存策略实现较低的网络负载相比，优化的缓存策略假设一个统一的请求位置。我们还提供了令人信服的证据，同步更新提供了一个较低的网络负载比异步更新空间同质的更新请求过程中，由于更新过程的内存。
2021-04-14 cs.IT math.IT
Caching in Wireless Small Cell Networks: A Storage-Bandwidth Tradeoff
在网络边缘缓存内容是卸载流量、减少延迟和提高用户体验质量的有效手段。在这封信中，我们专注于存储带宽的权衡方面，其中小小区基站分布根据一个均匀的泊松点过程和缓存内容根据一个给定的内容流行度分布，受存储约束。我们提供了一个封闭形式的表达的缓存未命中概率，定义为不满足用户的请求在一个给定的覆盖区域的概率，作为信号干扰比，缓存大小，基站密度和内容流行度的函数。特别是，它示出，对于一个给定的最小缓存大小，基于流行度的缓存策略实现较低的中断概率为一个给定的基站密度相比，均匀的缓存。此外，我们表明，流行度为基础的缓存达到更好的性能在缓存未命中概率相同的频谱。
2016-03-17 cs.IT math.IT
Interference Cancellation at Receivers in Cache-Enabled Wireless Networks
在本文中，我们建议利用有限的缓存数据包作为边信息，以消除传入的干扰在接收器侧。我们考虑一个随机网络中的随机位置的基站和用户使用泊松点过程建模。缓存方案，以获得本地缓存增益和干扰消除增益的用户开发基于两个因素：不同的用户子集的密度和相应的子集中缓存的数据包。分组丢失率（PLR）进行了分析，这取决于缓存的数据包和信道状态信息（CSI）在接收器处可用。理论分析结果表明，在缓存资源和无线资源之间进行权衡。不同的缓存方案的性能进行了分析，并得出了分布式缓存的最小可实现PLR。
2016-11-14 cs.IT math.IT
Online Caching with Wireless Fronthauling and Delivery in Fog-Aided Networks
雾无线电接入网络（F-RAN）利用边缘节点（EN）处的缓存内容和到云的前传连接进行内容交付。假设云和每个EN之间的专用前传链路，以前的工作集中在使用离线或在线缓存的F-RAN的分析上，这取决于内容流行度是时不变的还是时变的。扩展已经完成了多播前传链路连接云只有两个EN和时间不变的流行。相比之下，这项工作的范围是在多播前传链路将任意数量的EN连接到云的情况下，并且内容流行度是随时间变化的。归一化传输时间（NDT）被用作性能指标，并通过调查主动在线缓存，分析结果表明，前传传输的功率缩放设置F-RAN的性能限制。
2020-06-12 cs.IT math.IT
Towards Practical File Packetizations in Wireless Device-to-Device Caching Networks
我们考虑具有单跳传输的无线设备到设备（D2 D）缓存网络。以前的工作已经证明，缓存和编码的组播可以显着增加每用户的吞吐量。然而，用于D2 D网络的现有技术的编码高速缓存方案通常是不切实际的，因为如果库和存储器大小都是固定的，则内容文件相对于用户的数量被划分成指数数量的分组。在本文中，我们提出了两种组合的D2 D编码缓存网络设计的方法，与传统的未编码的单播相比，减少了分组和所需的吞吐量增益。第一种方法使用“超立方体”设计，其中每个用户在该超立方体中缓存“超平面”，并且“超平面”的交叉点表示编码的多播码字。此外，我们扩展了超立方体的方法，分散的设计。第二种方法使用Ruzsa-Szeméredi图来定义缓存放置。该图上的不相交匹配表示编码的多播码字。这两种方法产生的打包的指数减少，同时提供每用户吞吐量，这是在文献中的最先进的设计相媲美。此外，我们应用空间复用到新的D2 D网络设计，以进一步减少所需的分组，并显着提高每个用户的吞吐量为一些参数制度。
2019-10-13 cs.IT math.IT
Mobility-Aware Caching for Content-Centric Wireless Networks: Modeling and Methodology
随着移动服务从“以连接为中心”的通信向“以内容为中心”的通信转变，以内容为中心的无线网络作为发展当前网络架构的有前途的范例而出现。在无线边缘（包括基站（BS）和用户终端（UT））处缓存流行内容提供了减轻回程链路上的沉重负担以及降低延迟和部署成本的有效方法。与有线网络相比，以内容为中心的无线网络（CCWN）的一个独特特征是移动用户的移动性。虽然在缓存设计中的现有工作很少考虑用户移动性，但用户移动性包含各种有用的辅助信息，可以利用这些信息来提高BS和UT处的缓存效率。在本文中，我们提出了一个通用的框架，在CCWN的移动性感知缓存。用户的移动模式，是有用的内容缓存的关键属性将首先确定，然后将提出不同的设计方法，移动感知缓存。此外，将提供两个设计实例来详细说明所提出的框架，并将确定有趣的未来研究方向。
2016-05-12 cs.IT cs.NI math.IT
Cache-Enabled Physical-Layer Security for Video Streaming in Wireless Networks with Limited Backhaul
在本文中，我们调查的第一次无线网络的物理层安全（PLS）的无线缓存的好处。特别地，提出了一种用于具有受限回程容量的蜂窝视频流的实现功率高效PLS的高速缓存方案。通过经由高速缓存和回程加载两者跨基站（BS）的子集共享视频数据，根据高速缓存状态、信道条件和回程容量来动态地启用若干BS的安全协作传输。因此，高速缓存减少了容量受限的回程链路上的数据共享开销。更重要的是，缓存引入了额外的安全自由度，并实现了高能效设计。我们调查的最佳缓存和传输策略，以最大限度地减少总发射功率，同时提供服务质量（QoS），并保证视频传输过程中的保密性。提出了一个两阶段非凸混合整数优化问题，分别对离线视频缓存阶段的缓存策略和在线视频分发阶段的协作传输策略进行优化.由于该问题是NP-难的，针对低复杂度的缓存训练和分发控制分别提出了次优多项式时间算法。最优性的充分条件下，所提出的计划获得全局最优解，也提供了。仿真结果表明，所提出的方案具有较低的秘密中断概率和较高的功率效率。
2016-12-04 cs.IT math.IT
Bandwidth Gain from Mobile Edge Computing and Caching in Wireless Multicast Systems
在本文中，我们提出了一种新的移动边缘计算（MEC）模型，其中MEC服务器具有所有计算任务的输入和输出数据，并通过共享的无线链路与多个支持缓存和计算的移动设备进行通信。每个任务请求可以从本地输出高速缓存、具有输入高速缓存的本地计算、本地计算或MEC计算来服务，其中的每一个引起多播链路的唯一带宽要求。以最小化传输带宽为目标，在时延、缓存、能量和组播传输约束条件下，对移动设备的本地缓存和计算策略进行了设计和优化。联合策略优化问题被证明是NP难的。当输出数据的大小小于输入数据的大小时，我们将问题转化为拟阵约束下的单调次模函数的极小化问题，并通过Schrijver的强多项式算法得到最优解.另一方面，当输出数据的大小大于输入数据的大小时，利用样本逼近和凹凸过程，结合乘子交替方向法，提出了一种低复杂度的高性能算法，并证明了该算法收敛于一个稳定点.此外，我们从理论上揭示了多少带宽增益可以实现从计算和缓存资源在移动设备或对称情况下的组播传输。我们的研究结果表明，利用计算和缓存资源在移动设备以及组播传输可以提供显着的带宽节省。
2019-01-23 cs.IT math.IT
Analysis and Optimization of Caching and Multicasting in Large-Scale Cache-Enabled Heterogeneous Wireless Networks
异构无线网络（HetNet）提供了一种强大的方法来满足急剧增长的移动流量，但也对回程提出了重大挑战。在宏基站和微微基站（BS）处的缓存和多播是支持大规模内容递送和减少HetNet中的回程负载的两种有前途的方法。在本文中，我们共同考虑在一个大规模的缓存启用HetNet回程约束的缓存和组播。我们提出了一种混合缓存设计，包括相同的缓存在宏层和随机缓存在微微层，和相应的组播设计。通过仔细处理不同类型的干扰器，并采用适当的近似，我们推导出易于处理的表达式，成功的传输概率在一般区域以及高信噪比（SNR）和用户密度区域，利用工具从随机几何。然后，我们考虑成功传输概率最大化通过优化设计参数，这是一个非常具有挑战性的混合离散-连续优化问题，由于成功传输概率的复杂结构。通过使用优化技术和探索的结构特性，我们得到了一个接近最优的解决方案，具有优越的性能和可管理的复杂性。在较弱的条件下，该解在一般区域内的性能优于任何渐近最优解。分析和优化的结果提供了有价值的设计见解，实际的缓存启用的HetNet。
2016-04-08 cs.IT math.IT
Towards Jointly Optimal Placement and Delivery: To Code or Not to Code in Wireless Caching Networks
编码缓存技术最近受到了极大的关注，由于其可证明的收益，在减少无线网络中的数据传输的成本。然而，这些收益只是在免费安置阶段的假设下才得到证明。这种不切实际的假设造成了很大的限制，特别是在积极的布局策略可能导致显着的传输成本，甚至可能高于相应的交付阶段的成本的情况下。在本文中，我们放松了这一假设，并提出了一个通用的缓存框架，捕获的两个阶段的传输成本，因此，在最小化的缓存网络的整体速率的结果。我们通过一个成本结构，允许不同的网络架构和每次传输的成本，在整个布局和交付阶段的动态性质的网络模型。我们开始的情况下，个人用户没有限制的可用缓存内存和特征的联合最优解决方案作为我们的成本结构中的不同参数的函数。然后，我们描述了记忆约束的效果，在某些特殊情况下的最优解。有趣的是，我们的研究结果确定的区域，未编码的缓存方案优于其编码的对应。此外，编码缓存仅在放置阶段的网络架构不同于交付阶段时才能提供性能增益。
2020-03-24 cs.IT math.IT
Enhancing Physical Layer Security of Random Caching in Large-Scale Multi-Antenna Heterogeneous Wireless Networks
在本文中，我们提出了一种新的安全的随机缓存方案的大规模多天线异构无线网络中，基站（BS）提供随机缓存的机密内容的合法用户存在的被动窃听以及主动干扰。为了保障内容传输，我们认为BS将人工噪声与有用信号一起发送。利用随机几何中的工具，分析了平均可靠传输概率（RTP）和平均保密传输概率（CTP），其中既考虑了窃听者的影响，又考虑了干扰者的影响。我们进一步提供严格的平均RTP的上限和下限。这些分析结果使我们能够获得丰富的见解的平均RTP和平均CTP相对于关键系统参数的行为。此外，我们优化了文件的缓存分布，以最大限度地提高系统的平均RTP，同时满足缓存大小和平均CTP的约束。通过数值计算，我们表明，我们提出的安全随机缓存方案可以有效地提高系统的保密性能相比，现有的解决方案。
2020-02-25 cs.IT math.IT
Simplifying Wireless Social Caching
社会群体为一种新的缓存形式提供了机会。在本文中，我们研究了一个社会群体的用户可以共同优化带宽的使用，每个缓存部分的数据需求，然后机会主义地分享这些部分在他们之间的会议。我们将此问题表示为具有指数复杂度的线性规划（LP）。基于最优解，我们提出了一个简单的启发式的二分集覆盖问题，操作在多项式时间。此外，我们证明了启发式和LP解决方案之间的最坏情况下的差距。最后，我们评估我们的算法使用真实世界的移动轨迹从麻省理工学院现实挖掘项目数据集和两个移动轨迹，使用SWIM模型合成的性能。在大多数情况下，我们的启发式算法的性能接近最优，与其他解决方案相比表现出更好的性能。
2016-05-12 cs.IT math.IT
Optimal Delay-Outage Analysis for Noise-Limited Wireless Networks with Caching, Computing, and Communications -- Derivations and Proofs
由于许多新兴应用需要3C功能，因此联合执行缓存、计算和通信（3C）的网络的性能评估和优化最近引起了极大的关注。然而，在文献中的研究大多集中在特定的算法和设置这样的网络，而他们的理论理解和表征一直较少探索。为了填补这一空白，本文进行了渐近（标度律）分析的联合3C噪声限制的无线边缘网络的延迟中断权衡。特别是，假设用户请求不同的任务遵循Zipf分布，我们推导出最佳缓存策略的解析表达式。在此基础上，我们接下来推导出最佳中断概率作为延迟和其他网络参数的函数的封闭形式的表达式的情况下，Zipf参数小于1。然后，对于Zipf参数大于1的情况下，我们推导出最佳中断概率的上界和下界的封闭形式的表达式。我们提供的见解和解释的基础上派生的表达式。计算机模拟验证了我们的分析结果和见解。
2022-06-08 cs.IT math.IT
Stochastic Design and Analysis of Wireless Cloud Caching Networks
本文开发了一种基于随机几何的方法，用于云内多天线无线电单元（RU）组成的无线云缓存网络的建模、分析和优化。我们认为，马特恩集群过程中建模RU和概率内容放置到RU中的缓存文件。因此，我们研究了两种策略的用户感兴趣的准确命中概率;最接近的选择，其中用户由具有其所请求的文件的最接近的RU服务，以及最佳选择，其中具有所请求的文件的服务RU在用户处提供最大瞬时接收功率。作为分析的关键步骤，导出了云外干扰的拉普拉斯变换、最近选择中的期望链路距离分布和最佳选择中的期望链路接收功率分布。此外，我们近似推导出的准确命中概率最接近和最好的选择，这样的方式，相关的目标函数的内容缓存设计的网络可以导致易于处理的凹优化问题。解决优化问题，我们提出了算法，有效地找到他们的最佳内容放置。最后，我们研究了不同的参数，如天线的数量和缓存内存的大小对缓存性能的影响。
2019-05-05 cs.IT math.IT
Wireless Content Caching for Small Cell and D2D Networks
第五代无线网络必须提供快速可靠的连接，同时应对不断增长的流量。至关重要的是，所需的资源，如能源和带宽，不随流量而扩展。虽然总的网络流量以前所未有的速度增长，但用户倾向于在不同的时刻请求相同的流行内容。因此，在网络边缘缓存最受欢迎的内容是一种有前途的解决方案，以减少回程链路上的流量和能量消耗。在本文中，考虑了两种情况，其中缓存是在一个小基站，或直接在用户终端，使用\ac{D2D}通信进行通信。在这两种情况下，联合设计的传输和缓存策略的研究时，用户需求是已知的。这种联合设计提供了两种不同的高速缓存增益，即\textit{pre-downloading}和\textit{local caching gains}。结果表明，有限的缓存容量限制了可达到的增益，并创建一个固有的权衡两种类型的增益。在这种情况下，制定一个连续时间优化问题，以确定最佳的传输和缓存策略，最小化通用成本函数，如能源，带宽，或吞吐量。通过证明以恒定速率缓存文件是最佳的，这使得重新制定的问题作为一个有限维凸规划的联合最优解。数值结果表明，所提出的联合传输和高速缓存策略显著降低了总成本，这是具体的总能量消耗在\ac{MBS}，以及总的经济成本的服务提供商，当用户需要经济的激励，通过D2D链路向其他用户提供内容。
2016-03-14 cs.IT math.IT
Deep Multi-Agent Reinforcement Learning Based Cooperative Edge Caching in Wireless Networks
Syracuse University（雪城大学）
高质量和低延迟的多媒体服务的需求不断增长，导致了边缘缓存技术的兴趣。出于这一动机，我们在本文中考虑边缘缓存在基站未知的内容流行度分布。为了解决缓存决策的动态控制问题，我们提出了一个基于深度行动者-批评者强化学习的多智能体框架，其目标是最小化整体平均传输延迟。为了评估所提出的框架，我们比较了基于学习的性能与其他三个缓存政策，即最近最少使用（LRU），最不频繁使用（LFU），先进先出（FIFO）的政策。通过仿真结果，性能改进的建议框架，这三种缓存算法已被确定，其优越的能力，以适应不同的环境中被证明。
2019-05-13 cs.IT cs.LG math.IT
The Throughput-Outage Tradeoff of Wireless One-Hop Caching Networks
我们考虑无线设备到设备（D2 D）网络，其中节点具有来自可用文件库的预缓存信息。节点随机请求文件。如果请求的文件不在板载缓存中，则通过单跳“本地”通信从某个相邻节点下载。当在请求节点的邻域中没有找到所请求的文件时，或者如果网络准入控制策略决定不服务于该请求，则发生中断事件。当库中的节点数和文件数都增长到无穷大时，我们用系统参数的各种制度的紧缩放定律来描述最佳吞吐量-中断权衡。我们的分析是基于Gupta和Kumar { \em协议模型}的基础D2 D无线网络，广泛用于文献中的容量缩放定律的无线网络没有缓存。我们的研究结果表明，D2 D频谱重用和缓存在用户节点的组合产生的每个用户的吞吐量独立于用户的数量，对于任何固定的中断概率在$(0,1)$。这意味着D2 D缓存网络是“可扩展的”：即使用户数量增加，每个用户也能实现恒定的吞吐量。这种行为是非常不同的经典Gupta和Kumar的ad-hoc无线网络上的结果，其中每个用户的吞吐量为零的用户数量的增加。此外，我们表明，用户的吞吐量是成正比的缓存信息在整个文件库大小的分数。因此，我们可以得出结论，D2 D缓存网络可以将“内存”转化为“带宽”（即，使用户设备上的板载高速缓冲存储器加倍产生100%的用户吞吐量增加）。
2015-07-28 cs.IT math.IT
Enhancing Performance of Random Caching in Large-Scale Heterogeneous Wireless Networks with Random Discontinuous Transmission
为了更好地利用随机缓存提供的文件多样性，提高文件的成功传输概率（STP），我们考虑在一个大规模的缓存启用异构无线网络（HetNet）采用随机缓存的随机不连续传输（DTX）重传。我们分析和优化STP在两个移动场景，即，高移动性场景和静态场景。首先，在每种情况下，通过使用随机几何的工具，我们得到的STP在一般和低信号干扰比（SIR）的阈值制度，分别封闭形式的表达式。分析表明，在这两种情况下，更大的缓存概率对应于更高的STP;随机DTX可以提高静态场景中的STP，并且当移动性增加时，其益处逐渐减小。然后，在每种情况下，我们考虑最大化的STP相对于缓存概率和BS活动概率，这是一个具有挑战性的非凸优化问题。特别地，在高流动性的情况下，我们得到了一个全局最优解，使用内点方法。在静态的情况下，我们开发了一个低复杂度的迭代算法，以获得一个固定点使用交替优化。最后，数值结果表明，所提出的解决方案取得了显着的增益比现有的基线计划，可以很好地适应系统参数的变化，以明智地利用存储资源和传输机会。
2018-02-12 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Decentralized Caching in Fog-RANs with Wireless Fronthaul
本文旨在描述分布式缓存和无线前传在雾无线接入网（Fog-RAN）的协同作用，其中所有的边缘节点（EN）和用户设备（UE）有一个本地缓存和存储内容独立随机。该网络分两个阶段运行，一个是基于文件拆分的分散式缓存放置阶段，另一个是前传辅助的内容交付阶段。我们采用归一化的交付时间（NDT）来表征渐近延迟性能的缓存大小和前传容量。得到了无损检测的一个可实现的上界和一个理论下界，其乘积差在12以内。在建议的交付方案中，我们利用前传链路，通过利用编码多播，获取非缓存和缓存的内容，以提高EN合作的访问链路。具体地，为了获取已经在EN处缓存的内容，在前传链路中的UE所期望的编码消息上添加编码多播的附加层。我们的分析表明，所提出的交付方案可以平衡的前传链路和访问链路之间的交付延迟，并在分散式缓存近似是最佳的。
2018-05-09 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Distributed Caching in D2D Wireless Networks
我们考虑无线设备到设备（D2D）网络，其中通信被限制为单跳，用户从可能的文件的有限库做出任意请求，并且用户设备以来自库中的文件的分组的线性组合的形式缓存信息（编码缓存）。我们认为在缓存和交付阶段的编码，实现“编码多播增益”，和空间重用，由于本地短程D2D通信的综合效果。有些违反直觉，我们表明，编码的多播增益和空间复用增益不累积，在吞吐量的缩放定律。特别地，在我们先前关于未编码随机缓存的工作中示出的空间重用增益和本文中示出的编码多播增益产生相同的缩放定律行为，但是通过使用编码缓存和D2D空间重用两者不能实现进一步的缩放定律增益。
2013-04-22 cs.IT cs.NI math.IT
Efficient Betweenness Based Content Caching and Delivery Strategy in Wireless Networks
在这项工作中，我们提出了一个内容缓存和交付策略，以最大限度地提高吞吐量在高速缓存启用的无线网络。为此，有效介数（EB），这表明通过一个节点的内容传递路径的比例，首先定义捕捉的影响，内容缓存和交付网络流量负载分布。在EB的帮助下，吞吐量的上限是所有节点之间的成功交付概率（SDP）EB的最小比率。该策略通过有效地匹配节点的EB和SDP，以较低的计算复杂度提高了吞吐量。仿真结果表明，所提出的策略与最优策略（通过穷尽搜索得到）之间的差距小于6%。
2020-05-08 cs.IT cs.NI math.IT
Throughput and Delay Analysis of Wireless Caching Helper Systems with Random Availability
在本文中，我们研究了无线缓存系统中突发流量和缓存助手随机可用性的影响。更明确地说，我们认为一个一般的系统组成的缓存助手与其专用用户在附近和另一个非专用用户请求的内容。非专用用户和助手都具有有限的存储能力。当用户无法在自己的缓存中找到所请求的内容时，则其请求应由缓存助手或大型数据中心提供。假设突发请求从其专用目的地到达缓存助手，其服务于其他用户的可用性受到请求速率的影响，这将进一步影响系统吞吐量和非专用用户所经历的延迟。考虑到缓存助手的请求到达率、用户的请求概率和数据中心的可用性，我们表征了所考虑系统的最大加权吞吐量和每个数据包的平均延迟。我们的研究结果提供了基本的见解，在吞吐量和延迟的行为，这样的系统，这是必不可少的进一步调查，在更大的拓扑结构。
2017-08-31 cs.IT cs.NI math.IT
Caching at Base Stations with Multi-Cluster Multicast Wireless Backhaul via Accelerated First-Order Algorithm
云无线接入网（C-RAN）已被公认为是下一代无线系统的有前途的架构，以满足\textcolor{black}{support}对更高数据率的快速增长的需求。然而，C-RAN的性能受到回程容量的限制，特别是对于无线部署。虽然具有固定BS缓存的C-RAN已经被证明可以减少回程消耗，但是进一步优化具有多集群多播回程的BS处的缓存分配更具挑战性，其中集群间干扰引起缓存优化问题的额外非凸性。尽管面临挑战，我们提出了一个加速的一阶算法，它实现了更高的内容下载总速率比二阶算法运行相同的时间。仿真结果表明，通过将所需内容同时传送到不同的组播簇，该算法获得了比时分单簇传输方案更高的下载总速率.此外，它被发现，所提出的算法分配较大的高速缓存大小的较近的集群内的较远的BS，这提供了洞察所提出的高速缓存分配的优越性。
2020-01-21 cs.IT math.IT
On the Tradeoff between Energy Harvesting and Caching in Wireless Networks
自供电、能量收集的小型蜂窝基站（SBS）有望成为下一代无线网络的组成部分。然而，由于所收集的能量的不确定性，有必要采用能量有效的功率控制方案来降低SBS的能量消耗，从而确保用户的服务质量（QoS）。这种节能设计也可以通过使用内容缓存来完成，这减少了容量有限的SBS回程的使用。在SBS的流行内容的减少也可以证明在这方面通过减少回程使用是有益的。在本文中，一个在线的能量有效的功率控制方案的能量收集SBS配备了无线回程和本地存储。在我们的模型中，能量到达被假定为泊松分布和流行度分布的请求内容建模使用齐普夫定律。将功率控制问题转化为一个（折扣）无限时域动态规划问题，并采用数值迭代算法求解。使用模拟，我们提供了宝贵的见解的能量收集和缓存的能量和总吞吐量性能的SBS的影响，网络大小是不同的。我们的研究结果还表明，在SBS的缓存和能量收集设备的大小可以权衡，同时仍然满足所需的系统性能。
2015-05-23 cs.IT math.IT
Efficient Scheduling and Power Allocation for D2D-assisted Wireless Caching Networks
我们研究了一个单跳设备到设备（D2D）辅助无线缓存网络，流行的文件随机和独立的最终用户的内存中缓存。每个用户可以在没有任何传输的情况下从其自己的存储器获得所请求的文件，或者通过单跳D2D传输从助手获得所请求的文件，或者从基站（BS）获得所请求的文件。我们制定了一个联合D2D链路调度和功率分配问题，以最大限度地提高系统吞吐量。然而，该问题是非凸的，并且获得最优解在计算上是困难的。或者，我们将问题分解为D2D链路调度问题和最优功率分配问题。为了解决这两个子问题，我们首先开发了一种D2D链路调度算法，以选择满足信号干扰噪声比（SINR）和发射功率约束的最大数量的D2D链路。然后，我们开发了一种最优功率分配算法，以最大化调度的D2D链路的最小传输速率。数值结果表明，与现有技术相比，Zipf分布缓存方案、D2D链路调度算法和最优功率分配算法可以同时提高D2D链路的调度数量和系统吞吐量。
2015-12-17 cs.IT math.IT
Analysis and Optimization of Caching and Multicasting for Multi-Quality Videos in Large-Scale Wireless Networks
视频的有效传播是移动电信运营商的重要问题。在本文中，为了促进大规模的视频传播，我们研究了联合缓存和多播的多质量视频编码使用两种视频编码技术，即可伸缩视频编码（SVC），HEVC或H. 264在动态自适应流HTTP（DASH）分别，在大规模的无线网络。首先，对于每种类型的视频，我们提出了一个随机的缓存和组播方案，仔细反映了基于SVC的视频或基于DASH的视频描述层之间的关系。然后，对于每种类型的视频，我们推导出易于处理的表达式，成功的传输概率在一般和高用户密度区域，分别利用随机几何工具。分析结果表明，在高用户密度区域，当缓存概率增加时，具有一定质量的视频的成功传输概率相对于缓存概率的边际增加减小。接下来，对于每种类型的视频，我们考虑在高用户密度区域中的成功传输概率的最大化，这是一个具有非常大数量的优化变量的凸问题。我们提出了一个两阶段的优化方法，以获得一个低复杂度的近最优解，通过解决一个松弛凸问题和相关的包装问题。优化结果揭示了基于SVC的视频的层的缓存增益或基于DASH的视频的描述对其缓存概率的影响。最后，我们表明，所提出的解决方案，基于SVC和DASH的视频实现了显着的性能增益超过基线计划在一般和高用户密度区域，并展示了各自的操作区域，使用基于真实视频序列的数值结果。
2019-02-03 cs.IT math.IT
Optimal Storage Allocation for Wireless Cloud Caching Systems with a Limited Sum Storage Capacity
在无线云存储系统中，恢复失败概率不仅取决于无线信道条件，而且还取决于每个分布式存储节点的存储大小。为了有效地利用有限的存储容量和性能表征的分配策略，我们渐近分析的恢复失败概率的无线云存储系统的总存储容量的限制为高信噪比制度和低信噪比制度。然后，我们找到了最佳的存储分配策略跨分布式存储节点的渐近恢复失败概率。我们的分析表明，最大的对称分配是最佳的高信噪比制度和最小的分配（$\lfloor T\rfloor$完整的存储节点和一个不完整的存储节点）是最佳的低信噪比制度，其中$T$是总的存储容量。基于数值研究，我们还表明，在中等信噪比制度，之间的平衡分配的最小分配和最大的对称分配将不需要，如果我们选择它们之间根据信噪比。
2016-06-04 cs.IT math.IT
Wireless Multihop Device-to-Device Caching Networks
我们考虑无线设备到设备（D2D）网络，其中$n$节点随机均匀地分布在网络区域上。我们让每个具有存储容量$M$的节点缓存大小为$m \geq M$的库中的文件。网络中的每个节点根据流行度分布随机地独立地从库请求文件，并且由在其本地高速缓存中具有所请求的文件的其他节点经由（可能地）多跳传输来服务。在经典的无线网络“协议模型”下，我们刻画了一大类重尾流行度分布（包括指数小于1的Zipf分布）的最优节点容量缩放定律.在感兴趣的参数制度，我们表明，一个分散的随机缓存策略与均匀的概率在图书馆产生最佳的每节点容量缩放的$Θ(\sqrt{M/m})$，这是恒定的$n$，从而产生吞吐量的可扩展性与网络的大小。此外，多跳容量缩放可以显著优于单跳缓存网络的情况，单跳缓存网络的每节点容量是$Θ(M/m)$。对于指数大于某个阈值$> 1$的Zipf分布，可以通过在库中最流行的文件的子集上均匀地使用分散的随机缓存来进一步改进多跳容量缩放定律。即，忽略不太流行的文件的子集（即，有效地减小库的大小）可以显著地提高吞吐量缩放，同时保证随着$n$的增加，所有节点将以高概率被服务。
2015-11-09 cs.IT math.IT
Optimal Caching Designs for Perfect, Imperfect and Unknown File Popularity Distributions in Large-Scale Multi-Tier Wireless Networks
大多数现有的无线网络缓存解决方案都基于一个不切实际的假设，即文件流行度分布是完全已知的。在本文中，我们考虑在大规模多层无线网络中完美，不完美和未知的文件流行度分布的最佳缓存设计。首先，在完美的文件流行度分布的情况下，我们制定的优化问题，以最大限度地提高成功的传输概率（STP），这是一个非凸问题。我们开发了一个有效的并行迭代算法，以获得一个稳定点使用并行逐次凸逼近（SCA）。然后，在不完美的文件流行度分布的情况下，我们制定了强大的优化问题，以最大限度地提高最坏情况下的STP。为了解决这个具有挑战性的极大极小问题，我们将其转换为一个等价的互补几何规划（CGP），并开发了一个有效的迭代算法，该算法被证明收敛到一个稳定点使用SCA。据我们所知，这是第一个明确考虑文件流行度分布的估计误差在优化缓存设计的工作。接下来，在未知文件流行度分布的情况下，我们用公式表示随机优化问题以最大化随机STP（即，随机形式的STP），这是一个具有挑战性的非凸随机优化问题。基于随机并行SCA，我们开发了一个有效的迭代算法来获得一个稳定点，利用随机STP的结构特性，并充分利用瞬时文件请求。据我们所知，这是第一个考虑随机优化的大规模多层无线网络的工作。最后，通过数值计算结果，我们表明，所提出的解决方案在所有三种情况下都取得了显着的收益。
2019-04-12 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Wireless Caching Under Mixed Cacheable and Uncacheable Traffic
我们认为，高速缓存辅助无线通信的情况下，每个用户都请求一个文件从先验生成的可缓存库（称为“内容”），和一个不可缓存的“非内容”的消息在无线传输会话的开始。这种情况很容易在现实世界的无线网络中找到，其中两种类型的流量共存并共享有限的无线电资源。我们专注于单发射机，单天线的无线网络与缓存辅助接收器，其中的无线信道建模的退化高斯广播信道（GBC）。对于这种设置，我们研究的延迟率的权衡，其特征在于可以同时实现的内容交付时间和非内容通信速率。我们提出了一个基于分离原则的方案，它将编码缓存和组播问题与物理层传输问题隔离开来。我们表明，这种分离为基础的计划是足以实现信息理论上的顺序最优性能，高达2.01的乘法因子的内容传输时间，当工作在广义自由度（GDoF）的限制。我们进一步表明，可实现的性能是接近最佳后放松的GDoF限制，高达额外的附加因子的2位每维的非内容率。从我们的计划中出现的一个关键的见解是，在某些情况下，相当数量的非内容流量可以进行通信，同时保持最小的内容传输时间，在没有非内容消息的情况下实现;恭维的“拓扑洞”所产生的不对称的无线信道增益。
2021-04-02 cs.IT math.IT
Echo-Liquid State Deep Learning for $360^\circ$ Content Transmission and Caching in Wireless VR Networks with Cellular-Connected UAVs
在本文中，内容缓存和传输的问题进行了研究的无线虚拟现实（VR）网络中，无人机（UAV）捕捉视频现场比赛或风景，并将它们发送到小型基站（SBS），服务的VR用户。然而，由于其有限的容量，无线网络可能无法满足这种360度内容传输的延迟要求。为了满足VR延迟要求，UAV可以提取特定的可见内容（例如，用户视场），并将该可视内容发送给用户，以便减少回程和无线接入链路上的业务负载。为了进一步减轻UAV-SBS回程流量，SBS还可以缓存用户请求的流行内容。该联合内容缓存和传输问题被公式化为优化问题，其目标是最大化用户的可靠性，该可靠性被定义为每个用户的内容传输延迟满足瞬时VR延迟目标的概率。为了解决这个问题，提出了一种分布式深度学习算法，该算法汇集了来自液态机（LSM）和回声状态网络（ESN）的新神经网络思想。该算法使每个SBS预测用户的可靠性，从而找到最佳的内容缓存和内容传输格式为每个无人机。分析结果得出暴露的各种网络因素，影响内容缓存和内容传输格式的选择。仿真结果表明，与Q学习算法相比，该算法的可靠性提高了25.4%。实验结果还表明，与随机缓存算法相比，该算法可以实现14.7%的可靠性增益，由于减少了回程上的流量负载。
2018-04-10 cs.IT math.IT
