The Exact Load-Memory Tradeoff of Multi-Access Coded Caching With Combinatorial Topology
最近，Muralidhar等人提出了一种新颖的多访问系统模型，其中每个用户以遵循组合网络的众所周知的组合拓扑的方式连接到多个缓存。对于这种多访问拓扑，同一作者提出了一种可实现的方案，即使在非常适度的缓存资源下，也能获得前所未有的编码增益。在本文中，我们确定了这种具有特殊潜力的多路访问设置的基本限制，提供了一个信息理论的逆，该逆与Muralidhar等人的内界一起建立，在未编码预取下的确切最佳性能。
2022-02-07 cs.IT math.IT
Fundamental Rate-Memory Tradeoff for Coded Caching in Presence of User Inactivity
编码缓存利用适当的文件子打包和编码分发，充分利用内容分发中的多播机会，减轻海量内容分发场景中的文件传输负载。大多数现有的工作考虑确定性环境。一个重要的实践主题是描述用户不活动对编码缓存的不确定性的影响。我们考虑一个服务器缓存启用网络下的同构文件和网络设置中存在的用户不活动。不同于随机或概率缓存在文献中研究，确定性编码缓存被认为是，其目标是最大限度地减少最坏情况下的回程负载，通过优化文件子包和缓存策略。首先，使用编码缓存方法，其中每个文件被分割成相同类型的片段标记使用具有固定基数的集合，并证明所选择的基数的最优性。然后讨论了通过将文件拆分为多个基数标记的多个类型的片段来实现最优文件子分组。我们表明，封闭形式的最佳结果是由一个固定的基数-优化用户不活动只影响文件传输，缓存的位置不受影响。还讨论和分析了一个分散的版本，其中每个用户随机独立地填充其存储，而没有集中协调，并且在文件交付中考虑了用户的不活动。仿真结果表明，基于优化的集中式编码缓存方案提供的性能与理想的情况下，假设在放置阶段的用户不活动的充分知识，而分散式缓存对用户不活动的表现略差。
2021-09-29 cs.IT math.IT
Tradeoff Caching Strategy of Outage Probability and Fronthaul Usage in Cloud-RAN
本文提出了一种最优内容缓存策略，以联合最小化云无线接入网（Cloud-RAN）中的小区平均中断概率和前传使用。首先给出了考虑用户位置的中断概率的精确闭式表达式，并通过复合Simpson积分得到了小区平均中断概率。联合优化小区平均中断概率和前传使用的缓存策略，然后制定为一个加权和最小化问题，这是一个非线性0-1整数NP-难问题。为了解决这一NP难问题，本文提出了两种启发式算法。首先，提出了一种基于遗传算法的方法。数值结果表明，所提出的基于遗传算法的方法的性能显着降低计算复杂性是接近的最佳性能实现的穷举搜索基于缓存策略。其次，为了进一步降低计算复杂性，提出了一种模式选择方法。数值结果表明，这种方法可以通过一个单一的计算在很宽的加权因子的性能接近最优。
2018-02-05 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
Memory-Rate Tradeoff for Caching with Uncoded Placement under Nonuniform Random Demands
对于一个多用户的缓存系统，我们的目标是表征的内存速率权衡与未编码的缓存放置，根据非统一的文件流行度。关注于最近由Yu等人提出的修改的编码缓存方案（MCCS），我们制定的MCCS的缓存布局优化问题，以最大限度地减少不均匀的文件流行度下的平均交付率，限制到一类流行的第一个位置。然后，我们提出了两个信息理论上的平均速率与未编码的位置，一个一般的缓存位置和其他限制的流行第一的位置缓存的下限。通过比较优化的MCCS的平均速率与下限，我们证明了优化的MCCS达到一般的下限为两个用户的情况下，提供准确的内存速率折衷。此外，它获得了基于流行度第一的情况下，一般K用户的不同文件请求的下限。在这两种情况下，我们的研究结果还表明，流行第一的位置是最佳的MCCS，和零填充编码交付中使用的不会导致最优性的损失。对于K个用户有冗余文件请求的情况，我们的分析表明，由于零填充，优化的MCCS和下限之间可能存在差距。接下来，我们充分表征的最佳流行第一的缓存放置MCCS，这是具有一个简单的文件分组结构，可以通过一个有效的算法，使用封闭形式的表达式计算。最后，我们扩展我们的研究，以适应不均匀的文件的流行程度和大小，在那里我们表明，优化MCCS达到了两个用户的情况下，提供确切的内存速率权衡的下限。数值结果表明，对于一般的设置，优化MCCS之间的差距，下限只存在于有限的情况下，是非常小的。
2022-07-27 cs.IT math.IT
The Exact Rate-Memory Tradeoff for Caching with Uncoded Prefetching
我们考虑一个基本的缓存网络，其中一个服务器连接到多个用户通过一个共享的瓶颈链路。服务器有一个文件（内容）数据库。每个用户都有一个独立的内存，可用于在预取阶段缓存内容。在随后的交付阶段，每个用户从数据库中请求一个文件，服务器需要通过考虑用户的缓存内容来尽可能有效地交付用户的需求。我们专注于一个重要的和常用的类预取计划，其中的缓存充满未编码的数据。我们提供了确切的表征的速率-内存权衡这个问题，通过推导出最低平均速率（统一的文件流行度）和最低峰值速率所需的瓶颈链路上的给定的高速缓存大小，可在每个用户。特别是，我们提出了一种新的缓存方案，它严格提高了最先进的利用用户需求之间的共性。然后，我们证明了我们提出的计划，通过一个匹配的逆的确切的最优性，通过划分成类型的所有需求的集合，并显示在建议的缓存计划的放置阶段是普遍最优的所有类型。使用这些技术，我们还充分描述了去中心化设置的速率-内存权衡，其中用户无需任何协调即可填写缓存内容。
2019-02-18 cs.IT math.IT
The Exact Rate Memory Tradeoff for Small Caches with Coded Placement
编码缓存的概念是由Maddah-Ali和Niesen提出的，他们证明了编码在缓存问题中的优势。为了抓住问题的本质，他们引入了$(N, K)$规范缓存网络，其中具有$M$大小的独立缓存的$K$用户从具有$N$文件的服务器请求文件。在其他结果中，他们提出的高速缓存方案和下限导致的确切速率内存权衡时，$M\geq \frac{N}{K}(K-1)$的表征。这些下限以及Chen等人提出的缓存方案导致了当$M\leq \frac{1}{K}$。在本文中，我们专注于小缓存，其中$M\in \left[0,\frac{N}{K}\right]$，并得出新的下限。对于$\big\lceil\frac{K+1}{2}\big\rceil\leq N \leq K$和$M\in \big[\frac{1}{K},\frac{N}{K(N-1)}\big]$的情况，我们的下限证明了G{<$}mez-Vilardeb{<$}引入的缓存方案是最优的，从而扩展了精确速率内存权衡的表征。对于$1\leq N\leq \big\lceil\frac{K+1}{2}\big\rceil$的情况下，我们表明，新的下界改进后，以前已知的下界。
2021-02-09 cs.IT math.IT
Improved Characterization of the Memory-Rate Tradeoff for Demand-Private Coded Caching With Multiple Demands
School of Information Science and Engineering, Southeast University（东南大学信息科学与工程学院）；National Mobile Communications Research Laboratory, Southeast University（东南大学移动通信国家重点实验室）
研究在隐私约束下实现按需编码缓存，提出新方案以处理任意数量的文件和用户，通过非隐私方案转换并证明方案在因子6内最优。
2026-10-06 cs.IT math.IT
Communications-Caching-Computing Tradeoff Analysis for Bidirectional Data Computation in Mobile Edge Networks
随着现代移动通信的出现，例如，在线游戏、增强现实交付等，一种新颖的双向计算任务模型正在作为5G的重要用例出现，其中每个任务的输入数据由两部分组成，一部分在移动终端实时生成，另一部分主动源自互联网。在本文中，为了便于分析，我们认为在一个移动边缘网络，其中包括一个移动边缘计算（MEC）服务器和一个移动终端，都启用计算和缓存功能的同构双向计算任务模型。每个任务可以通过三种机制来完成，即，具有本地缓存的本地计算、不具有本地缓存的本地计算以及在MEC服务器处的计算。为了最小化平均带宽，我们制定了联合缓存和计算的延迟，缓存大小和平均功耗约束下的优化问题。我们推导出最优策略和最小带宽的封闭形式的表达式。通过分析和数值计算，说明了通信、计算和缓存之间的权衡，为网络设计者提供了有见地的指导。
2020-01-12 cs.IT eess.SP math.IT
Decentralized Caching under Nonuniform File Popularity and Size: Memory-Rate Tradeoff Characterization
本文研究非均匀文件流行度与大小下的去中心化缓存存储-速率折中，提出逐次几何规划近似算法和基于文件分组的低复杂度策略优化D-MCCS缓存放置，证明其在特定条件下可达下界并表征精确折中。
2023-06-26 cs.IT math.IT
Caching and Delivery via Interference Elimination
我们提出了一种新的缓存方案，在用户缓存的文件段的线性组合，文件的数量不大于用户的数量的情况下。当用户在交付阶段请求某个文件时，缓存的线性组合中的其他文件段可以被视为干扰。该方案结合秩度量码和最大距离可分离码，以方便解码和消除这些干扰，并同时提供有用的内容给预期的用户。该方案的性能可以明确评估，我们表明，该方案实现的折衷点可以严格提高已知的折衷内界在文献中，对于某些特殊情况下，新的折衷点可以被证明是最优的。
2016-04-28 cs.IT math.IT
On the Optimal Memory-Load Tradeoff of Coded Caching for Location-Based Content
在无线边缘节点进行缓存是提高空间和频谱效率的一种有效方法，可以减轻网络中与内容相关的流量。最初由Maddah-Ali和Niesen引入的编码缓存通过同时传输对多个用户有用的多播消息来显著加快通信效率。大多数编码缓存的工作都是基于这样的假设，即每个用户都可以请求库中的所有内容。然而，在许多应用中，用户仅对取决于其位置的有限的内容集感兴趣。出于这些考虑，本文阐述了具有边缘缓存节点的基于位置的内容的编码缓存问题。所考虑的问题包括具有对基于$N$位置的文件（例如，高清地图）、位于不同区域的$K$边缘缓存节点和$K$用户（即，车辆），其中每一个都在一个高速缓存节点的服务区域中，并且可以以可忽略的成本检索该高速缓存节点的高速缓存内容。根据位置的不同，每个用户仅从库的位置相关子集中请求文件。目的是最大限度地减少最差情况下的载荷。对于这种新的编码缓存问题，我们提出了一个高度非平凡的逆约束下未编码的缓存放置，这表明一个简单的可实现的计划是最佳的未编码的缓存放置。此外，还证明了该方案在$3$因子内是一般阶最优的.最后，我们将基于位置的内容的编码缓存问题扩展到最初由Hachem等人提出的多路访问编码缓存拓扑，其中每个用户连接到最近的高速缓存节点$L$。当$L \geq 2$时，我们描述了最坏情况下负载的精确最优性。
2022-03-17 cs.IT 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
Dynamic Bandwidth Allocation and Edge Caching Optimization for Nonlinear Content Delivery through Flexible Multibeam Satellites
下一代多波束卫星开辟了一种新的方式来设计卫星通信信道，具有充分的灵活性，在带宽，发射功率和波束覆盖管理。在本文中，我们利用灵活的多波束卫星的能力和用户的地理分布，以提高卫星辅助边缘缓存系统的性能。我们的目标是联合优化多波束中的带宽分配和边缘节点处的缓存决策，以解决两个重要问题：i）缓存馈送时间最小化和ii）缓存命中最大化。为了解决联合优化问题的非凸性，我们把原来的问题转化为一个差分凸（DC）的形式，然后解决所提出的迭代算法，其收敛到至少一个局部最优值理论上是有保证的。此外，所提出的设计的有效性进行评估下的卫星SES-14和Movielens数据集的现实波束覆盖。数值计算结果表明，与现有方案相比，本文提出的联合设计方案可以减少缓存馈送时间50%，提高缓存命中率10%~ 20%.此外，我们研究了多点波束和多载波宽波束的联合设计的影响，并讨论了潜在的研究方向。
2022-01-24 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
Modeling and Trade-off for Mobile Communication, Computing and Caching Networks
研究了支持计算和缓存的多用户移动边缘计算（MEC）系统中的计算任务服务交付问题，MEC服务器可以通过无线多播信道将任务的输入或输出数据交付给移动设备。支持计算和缓存辅助的移动设备能够存储某些任务的输入或输出数据，并且还能够本地计算某些任务，从而减少无线带宽消耗。建立了相应的系统框架，并在时延约束下，联合优化移动设备的缓存和计算策略，以最小化所需的传输带宽。证明了联合策略优化问题是NP-难的，基于等价变换和精确惩罚，利用凹凸过程（CCCP）得到了问题的稳定点.此外，在一个对称的情况下，这种方法所提供的收益，推导出分析理解的影响，在移动设备的缓存和计算资源，多播传输，移动设备的数量，以及任务的数量上的传输带宽。我们的研究结果表明，利用计算和缓存资源在移动设备上可以提供显着的带宽节省。
2018-07-15 cs.IT math.IT
Critical Database Size for Effective Caching
将流行内容复制或缓存到分布在网络上的内存中是一种减少峰值网络负载的技术。传统上，缓存的性能增益被认为是由于使所请求的数据的一部分更接近最终用户。最近，已经表明，通过使用精心设计的技术来将内容存储在高速缓存中并跨数据流进行编码，可以在减少网络负载方面实现更显著的增益。在（Maddah-Ali和Niesen，2012）中获得了网络负载v/s缓存内存权衡的内部和外部边界。我们给出了一个改进的网络负载v/s缓存内存权衡的外部边界。我们解决的问题，在何种程度上缓存是有效的，在减少服务器负载时，文件的数量变得很大的用户数量相比。我们表明，缓存的有效性变得很小，当文件的数量变得相当的用户数量的平方。
2015-01-12 cs.IT math.IT
Improved Approximation of Storage-Rate Tradeoff for Caching with Multiple Demands
在网络边缘处的高速缓存已经成为一种可行的解决方案，用于通过以本地化内容存储和递送的形式利用网络负载平衡来缓解现代以内容为中心的无线网络中的严重容量紧缩。在这项工作中，我们考虑一个缓存辅助网络的缓存存储阶段是由一个中央服务器和用户可以要求在每个传输间隔多个文件的协助。为了服务于这些需求，我们考虑两种递送模型- $(1)$集中式内容递送，其中在每个传输间隔处的用户需求由中央服务器经由多播传输来服务;以及$(2)$设备到设备（D2 D）辅助分布式递送，其中用户彼此多播以便服务文件需求。对于这样的缓存辅助网络，我们提出了新的结果的基本缓存存储与传输速率的权衡。具体来说，我们开发了一种新的技术，用于表征信息理论的下限上的存储速率的权衡，并表明，新的下限严格严格比从文献中的割集界。此外，使用新的下限，我们建立了最佳的存储速率权衡内一个常数乘法间隙。我们发现，对于每个用户的多个需求，可实现的计划的基础上重复的计划，单一的需求是订单最优的两种交付模式。
2016-06-14 cs.IT cs.NI math.IT
Demand Private Coded Caching: Small Cache Size
本文研究小缓存容量下的需求私有编码缓存问题，提出基于虚拟用户和MDS码的可行方案，结合新反向界，刻画了多种参数范围内的最优内存-速率权衡。
2025-04-25 cs.IT math.IT
Decentralized Coded Caching Attains Order-Optimal Memory-Rate Tradeoff
将流行内容复制或缓存到分布在网络上的内存中是一种减少峰值网络负载的技术。传统上，这种缓存的主要性能增益被认为是由于使所请求的数据的一部分更接近最终用户。相反，我们最近表明，通过使用缓存来创建编码多播机会，甚至对于具有不同需求的用户，通过跨数据流编码，可以实现更显着的收益。这些编码多播的机会是通过仔细的内容重叠在网络中的各种缓存，由中央协调服务器创建。在许多情况下，这样的中央协调服务器可能不可用，这就提出了一个问题，即这种多播增益是否仍然可以在更分散的设置中实现。在本文中，我们提出了一个有效的缓存方案，其中的内容放置是在一个分散的方式进行。换句话说，内容放置不需要协调。尽管这种缺乏协调，所提出的方案仍然能够创建编码多播的机会，并实现接近最佳的集中式方案的速率。
2014-03-28 cs.IT cs.NI math.IT
Computer-aided Characterization of Fundamental Limits of Coded Caching with Linear Coding
本文提出一种计算机辅助框架，用于在线性编码约束下表征缓存系统的根本极限，并证明了某些内存-负载权衡点的最优性。
2025-11-24 cs.IT math.IT
AoI-Delay Tradeoff in Mobile Edge Caching with Freshness-Aware Content Refreshing
移动边缘缓存可以有效地减少服务延迟，但可能会引入信息陈旧，需要及时的内容刷新。然而，内容刷新消耗额外的传输资源，并可能降低移动系统的延迟性能。在这项工作中，我们提出了一个新鲜度感知的刷新计划，以平衡服务延迟和内容新鲜度测量的信息年龄（AoI）。具体地，如果AoI超过某个阈值（称为刷新窗口），则缓存的内容项将在用户请求时被刷新为最新版本。近似地导出了平均AoI和服务延迟的封闭形式，这揭示了AoI-延迟相对于刷新窗口的折衷关系。此外，刷新窗口被优化以最小化平均延迟，同时满足AoI要求，并且结果指示为流行内容项设置较小的刷新窗口。在OMNeT++平台上进行了大量的仿真，以验证分析结果。结果表明，该方案可以抑制频繁的刷新请求到达率的增加，从而可以减少约80%的平均延迟，同时保持AoI低于1秒的重载场景.
2020-02-14 cs.IT cs.NI math.IT
Fundamental Limits of Coded Caching: From Uncoded Prefetching to Coded Prefetching
为了表征多用户缓存系统的高速缓存存储器的量和递送传输速率之间的权衡的基本限制，在文献中已经提出了各种编码方案。这些方案在很大程度上可以分为两类，即未编码的预取方案和编码的预取方案。虽然未编码的预取方案一般提供顺序的最佳性能，编码的预取方案往往有更好的性能在低缓存内存制度。这两个类之间编码组件的显著差异可能会给人留下它们在很大程度上不相关的印象。在这项工作中，我们提供了由Maddah Ali和Niesen提出的未编码预取方案（及其改进版本由Yu等人）和由Tian和Chen提出的编码预取方案之间的连接。首先给出了一个关键的观察，其中田-陈方案中的编码组件可以用二进制码代替，这使我们能够将这两个方案视为更一般方案的极端。给出了一个明确的例子表明，这个一般计划的中间工作点，实际上可以提供新的内存速率权衡点以前不知道是在文献中实现。这个新的一般编码方案，然后提出和严格的分析，这产生了一个新的内界的内存速率权衡的缓存问题。
2017-12-22 cs.IT math.IT
Fundamental Storage-Latency Tradeoff in Cache-Aided MIMO Interference Networks
高速缓存是一种有效的技术，以改善用户感知体验的内容交付在无线网络中。无线缓存不同于传统的Web缓存，因为它可以利用无线介质的广播性质，从而机会主义地改变网络拓扑结构。本文研究了一个由3个发射机和3个接收机组成的MIMO干扰网络。通过在发送器和接收器侧进行缓存，网络被改变为MIMO广播信道、MIMO X信道和MIMO多播信道的混合形式。我们分析了这些新的信道模型的自由度（DoF）使用实际的干扰管理方案。基于对这些DoF结果的集体使用，我们然后获得网络的可实现的归一化交付时间（NDT），这是一种信息理论度量，用于评估给定缓存大小下的最坏情况交付时间。所获得的NDT是针对任意M、N和任何可行的高速缓存大小。它被证明是最佳的，在某些情况下，在其他情况下，从最佳的乘法差距为3。本文还讨论了任意数量的发射机和接收机的网络的扩展问题。
2017-05-14 cs.IT math.IT
Storage-Repair Bandwidth Trade-off for Wireless Caching with Partial Failure and Broadcast Repair
在分布式无线内容缓存系统中研究了多个部分失效的缓存节点的修复，其中总共$n$缓存节点中的$r$丢失其缓存数据的一部分。广播修复失败的缓存内容在网络边缘的研究，即幸存的缓存节点发送广播消息失败的，然后使用，连同幸存的数据在其本地缓存存储器，恢复丢失的内容。导出了存储容量和修复带宽之间的折衷关系。它示出，利用广播性质的无线介质和幸存的缓存内容在部分失败的节点显着降低了每个节点所需的修复带宽。
2018-06-30 cs.DC cs.IT math.IT
Optimal caching placement for wireless femto-caching network
本文研究了无线毫微微缓存网络的最优缓存位置。平均比特出错率（BER）被公式化为在无线衰落下的缓存放置的函数。为了最小化平均误码率，我们提出了一种贪心算法，以低计算复杂性找到最佳的缓存位置。利用我们推导出的最优缓存位置的属性，该算法可以在大大减少的搜索空间上执行。相反，最佳的缓存位置不考虑无线衰落方面，我们发现，最佳的缓存位置可以达到平衡两个不同的增益之间的权衡：文件分集增益和信道分集增益。此外，我们还确定的条件下，可以找到最佳的位置，而不运行建议的贪心算法，并推导出相应的最佳缓存位置在封闭的形式。
2016-06-01 cs.IT math.IT
Joint Pushing and Caching for Bandwidth Utilization Maximization in Wireless Networks
联合推送和缓存被认为是一种有效的补救措施的频谱稀缺的问题所引起的巨大的移动数据流量。在本文中，通过利用存储资源在终端用户和用户需求过程的可预测性，我们设计了最佳的联合推送和缓存策略，以最大限度地提高带宽利用率，这是移动电信运营商的根本重要性。特别是，我们制定的随机优化问题作为一个无限的地平线平均成本马尔可夫决策过程（MDP），一般只存在数值解没有很多见解。通过结构分析，我们展示了最优策略如何在当前输电成本和未来平均输电成本之间实现平衡。此外，我们表明，最佳的平均传输成本随着缓存大小的下降，揭示了缓存大小和带宽利用率之间的权衡。然后，由于事实上，获得数值最优解遭受灾难的维数和实现它需要一个集中的控制器和全局系统信息，我们开发了一个分散的政策与多项式的复杂性w.r.t.通过价值函数的线性近似和优化松弛技术，对用户数、文件数以及缓存大小进行优化。接下来，我们提出了一个在线分散算法，实现所提出的低复杂度的分散政策，使用Q学习技术，当用户需求过程的先验知识是不可用的。最后，使用数值结果，我们证明了所提出的解决方案的优势，一些现有的设计。本文中的结果提供了有用的指导方针，设计实用的缓存启用内容为中心的无线网络。
2017-06-29 cs.IT math.IT
An Improved Outer Bound on the Storage-Repair-Bandwidth Tradeoff of Exact-Repair Regenerating Codes
在本文中，我们建立了一个改进的外界的存储-修复-带宽权衡再生码下的精确修复。结果表明，特别是，它是不可能构建精确修复再生码，渐近实现的折衷，持有功能修复。虽然这已经表明田早些时候为特殊情况下的$[n,k,d]=[4,3,3]$，目前的结果持有一般$[n,k,d]$。新的外边界是通过建立在Shah等人早些时候建立的框架上获得的。
2013-12-20 cs.IT math.IT
Fundamental Tradeoff between Storage and Latency in Cache-Aided Wireless Interference Networks
本文研究了一般无线干扰网络中所有发射机和接收机都配备缓存的存储和延迟之间的基本权衡。该折衷由信息理论度量\emph{normalized delivery time}（NDT）表征，其是在由给定信道的自由度（DoF）指定的传输速率下的实际业务负载的最坏情况递送时间。我们得到一个可实现的上限和理论上的最小NDT的下限为任何数量的发射机，任何数量的接收机，和任何可行的缓存大小元组。我们表明，可实现的NDT是完全最佳的在某些缓存大小的区域，是在一个有界的乘法差距的理论下限在其他地区。在可扩展性分析中，我们首先提出了一种新的协作发送器/接收器编码缓存策略。它提供了自由调整文件分割率NDT最小化。然后，我们提出了一个交付策略，考虑干扰网络转换成一类新的合作X-组播信道。它利用本地缓存增益，编码多播增益，和发射机合作增益（通过干扰对齐和干扰抵消）机会主义。最后，通过求解线性规划问题得到可实现的无损检测。这项研究表明，在发送端和接收端的缓存，网络可以同时受益于流量负载的减少和传输速率的提高，从而有效地减少内容交付延迟。
2017-06-17 cs.IT math.IT
Power-Bandwidth Tradeoff in Dense Multi-Antenna Relay Networks
我们考虑了一个密集衰落多用户网络，其中多个有源多天线源-目的地对终端通过一个大的公共集合的$K$多天线中继终端在全空间复用模式下同时通信。我们使用香农理论的工具来分析能量效率和频谱效率之间的权衡（称为功率带宽权衡）在有意义的渐近制度的信噪比（SNR）和网络规模。我们设计了线性分布式多天线中继波束形成（LDRB）计划，利用多用户干扰的空间特征，并在源和中继传输的系统范围内的功率约束下，表征其功率带宽权衡。多个用户，多个中继和多个天线上的高和低SNR制度的关键性能指标的影响进行了研究，以揭示新的光功率和带宽的要求，通过使用这种实际的中继合作技术的可能减少。我们的研究结果表明，由分布式中继波束成形技术支持的点对点编码多用户网络产生增强的能量效率和频谱效率，并且具有适当的信令和足够的天线自由度，可以实现渐进最优的功率-带宽折衷，具有最佳可能性（即，如在割集边界中）$K^{-1}$的能量缩放以及对于大量中继终端在任何SNR下的最佳可能频谱效率斜率。
2007-02-02 cs.IT math.IT
Power-Bandwidth Tradeoff in Multiuser Relay Channels with Opportunistic Scheduling
本文的目标是了解多跳中继技术的关键优点，共同在他们的能源效率和频谱效率的优势，在存在多用户分集增益从机会（即，信道感知）调度，并识别中继辅助多用户通信提供优于直接多用户通信的明显优势的机制和条件。为此目的，我们使用香农理论工具来分析在大（但有限）用户数量的渐近状态下具有$K$用户的衰落多用户中继信道上的能量效率和频谱效率之间的权衡（称为功率带宽权衡）（即，密集网络）。受益于\cite{Oyman_isit07}的极值理论的结果，我们描述了功率带宽的权衡和相关的能量和频谱效率的措施，带宽有限的高信噪比（SNR）和功率有限的低信噪比制度，并利用它们在调查的大系统行为的多用户中继信道的用户数和物理信道信噪比的函数。我们的分析结果在大（但有限）的$K$制度，量化能源和频谱效率性能非常准确的封闭形式的公式，并提供见解的影响，多跳中继和多用户分集技术的功率带宽权衡。
2008-10-28 cs.IT math.IT
Feedback-Aided Coded Caching for the MISO BC with Small Caches
这项工作探讨了编码缓存在对称的$K$用户缓存辅助MISO BC与不完善的CSIT型反馈，对于特定的情况下，缓存大小远小于库的大小。基于最近探索的缓存和延迟CSIT之间的协同作用，并建立在缓存和CSIT质量之间的权衡，工作提出了新的计划，提高小缓存的影响，重点放在累积缓存大小小于库大小的情况下。对于这种小缓存设置，基于所提出的接近最优的方案，工作确定了最佳的缓存辅助自由度（DoF）的性能在一个因素4。
2016-06-17 cs.IT math.IT
Novel Delivery Schemes for Decentralized Coded Caching in the Finite File Size Regime
本文分析了分散式缓存系统中缓存大小和下载速率之间的可实现的权衡与未编码的缓存放置最初由Maddah-Ali和Niesen提出。它提出了两个新的交付计划，利用多播的机会，出现时，一个文件是由多个用户的需求。这些交付方案是已知方案对文件大小有限的制度的扩展。数值评估的情况下，文件的均匀流行度表明，所提出的计划优于以前的所有值的缓存大小。
2017-05-24 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
On the Placement and Delivery Schemes for Decentralized Coded Caching System
基于分布式内容缓存的网络是一种新的体系结构，以缓解对多媒体流量的持续爆炸性需求。在缓存网络中，编码缓存是最近提出的技术，实现显着的性能增益相比，未编码的缓存方案。在本文中，我们推导出一个平均速率的下限与内存约束的家庭的缓存分配位置和家庭的XOR合作交付。下限启发我们如何放置和交付影响的速率内存权衡。根据这些线索，我们设计了一个新的布局和两个新的交付算法。一方面，新的布局方案可以更灵活地分配缓存分组方案相比。另一方面，新的交付可以利用更多的合作机会相比，已知的计划。模拟验证了我们的想法。
2017-10-13 cs.IT math.IT
Speeding up Future Video Distribution via Channel-Aware Caching-Aided Coded Multicast
未来的互联网使用将由消费的丰富多样的在线多媒体服务，从指数增长的多媒体能力的移动设备访问为主。因此，未来的互联网设计将面临挑战，以提供解决方案，可以提供带宽密集型，延迟敏感，点播视频为基础的服务，在日益拥挤，带宽有限的无线接入网络。无线网络运营商面临带宽压力的主要原因之一是，当无线用户或接入点很少经历相同的信道条件或同时访问相同的内容时，难以利用无线介质的多播性质。在本文中，我们提出并分析了一种新的无线视频传输模式的基础上结合使用的信道感知缓存和编码组播，允许同时服务多个缓存启用接收器，可能会要求不同的内容，并经历不同的信道条件。为此，我们重新制定的高速缓存辅助编码多播问题作为一个联合源信道编码问题，并设计一个可实现的方案，保留了高速缓存启用乘法吞吐量增益的无差错的情况下，通过保证每接收机的速率不受影响的接收器的存在与更差的信道条件。
2016-05-17 cs.IT math.IT
High Throughput Opportunistic Cooperative Device-to-Device Communications With Caching
为了实现通过设备到设备（D2 D）通信为蜂窝网络提供高吞吐量的潜力，应该仔细管理D2 D链路之间的干扰。在本文中，我们提出了一种机会合作的D2 D传输策略，利用缓存能力在用户控制D2 D链路之间的干扰。我们考虑覆盖带内D2 D，将D2 D用户划分为簇，并将不同的频带分配给协作和非协作D2 D链路。为了提供合作传输的高机会，我们引入了缓存策略。为了最大化网络吞吐量，我们联合优化簇的大小和带宽分配，其中带宽分配因子的封闭形式的表达式获得。仿真结果表明，在内容流行度分布不均匀的情况下，与传统D2 D通信相比，该策略可以获得400%-500%的吞吐量增益，在内容流行度分布均匀的情况下，该策略可以获得60%-80%的吞吐量增益。
2016-06-09 cs.IT math.IT
The Exact Rate Memory Tradeoff for Large Caches with Coded Placement
Maddah-Ali和Niesen提出了内容分发网络的编码缓存思想，他们考虑了规范的$(N, K)$缓存网络，其中具有$N$文件的服务器满足$K$用户的需求（每个用户配备有大小为$M$的独立缓存）。在其他结果中，他们的工作提供了一个表征的确切速率内存权衡的问题时，$M\geq\frac{N}{K}(K-1)$。在本文中，我们改进了这一结果与$M\geq \frac{N}{K}(K-2)$大缓存。对于$\big\lceil\frac{K+1}{2}\big\rceil\leq N \leq K$的情况下，我们提出了一种新的编码缓存方案，并推导出匹配的下界，以表明所提出的方案是最优的。这将精确速率存储器折衷的表征扩展到$M\geq \frac{N}{K}\Big(K-2+\frac{(K-2+1/N)}{(K-1)}\Big)$的情况。对于$1\leq N\leq \big\lceil\frac{K+1}{2}\big\rceil$情形，我们导出了一个新的下界，证明了Yu等人提出的方案是最优的，从而将精确速率记忆折衷的特征推广到$M\geq \frac{N}{K}(K-2)$情形.
2021-01-24 cs.IT math.IT
Symmetry, Outer Bounds, and Code Constructions: A Computer-Aided Investigation on the Fundamental Limits of Caching
我们说明了如何计算机辅助的方法可以用来调查的缓存系统，这是显着不同的传统的分析方法，通常在信息论文献中看到的基本限制。熵空间的线性规划（LP）外边界作为这种方法的起点;然而，我们的努力远远超出了使用它来证明信息不等式。我们首先确定和形式化的对称结构的问题，这使我们能够显示最佳对称解的存在性。然后，使用一个简化的线性规划来确定几个小的情况下，我们得到了一组紧的外边界的内存传输速率权衡的边界。一般假设的最佳权衡区域形成从这些计算数据，然后分析证明。这导致了一个完整的表征系统的最佳权衡只有两个用户，和某些部分表征系统只有两个文件。接下来，我们表明，通过仔细分析某些情况下的联合熵结构的外边界，一个新的代码结构可以进行逆向工程，最终导致一个一般类的代码。最后，我们表明，外部边界可以通过战略放松LP计算以不同的方式，这可以用来探索计算问题。这使我们能够首先推导出通用特性的逆证明，其次计算外边界的较大的问题的情况下，尽管看似不可能的计算规模。
2018-08-25 cs.IT math.IT
A Rate-Distortion Approach to Caching
本文采用率失真方法来理解高速缓存辅助通信系统的信息理论定律。具体来说，我们将优化的交付率之间的权衡，缓存容量和重建失真的单用户问题和一些特殊情况下的两个用户的问题。我们的分析考虑离散无记忆源，预期和过度失真约束，可分离和f-可分离的失真函数。我们还建立了一个强大的可分离失真函数的逆，我们表明，共同的信息（Gács-Körner和Wyner）的有损版本在缓存中发挥了重要作用。最后，我们说明并明确评估这些法律的多元高斯源和二进制对称源。
2016-10-24 cs.IT math.IT
Characterizing the Rate-Memory Tradeoff in Cache Networks within a Factor of 2
我们考虑一个基本的缓存系统，其中一个单一的服务器与数据库的$N$文件（如电影）连接到一组$K$用户通过共享瓶颈链路。每个用户都有一个大小为$M$文件的本地缓存。该系统分两个阶段运行：放置阶段，其中每个高速缓存存储器从数据库填充到其大小，以及随后的交付阶段，其中每个用户从数据库请求文件，并且服务器负责交付所请求的内容。我们的目标是设计两个阶段，以最大限度地减少瓶颈链路的负载（峰值或平均）。我们的特征的速率-内存权衡上述高速缓存系统的一个因素内的$2.00884$的峰值速率和平均速率（在统一的文件流行度），提高了国家的艺术是在一个因素内的$4$和$4.7$分别。此外，在一个实际上重要的情况下，文件（$N$）的数量很大，我们确切地描述的权衡系统不超过$5$用户，否则在一个因素内的权衡$2$的特征。为了建立这些结果，我们开发了两个新的逆边界，提高了最先进的。
2018-08-31 cs.IT math.IT
Outer Bounds on the Storage-Repair Bandwidth Tradeoff of Exact-Repair Regenerating Codes
本文给出了在精确修复（ER）条件下，参数集为$\{(n,k,d),(α,β)\}$的再生码的归一化存储修复带宽（S-RB）折衷的三个外界.第一外边界适用于每个参数集$(n,k,d)$，并且结合称为{ \em改进的分层码}的码构造，它表征了$(n,k=3,d=n-1)$情况下的归一化ER折衷。它为每个$(n,k,d)$建立了ER和功能修复（FR）权衡之间的非零差距。第二个边界是对Mohajer等人的现有边界的改进，并且在远离最小存储再生（MSR）点的区域中比第一个边界更紧。第三个界限是针对线性设置下的$k=d$的情况。该外边界与{ \em分层码}的可实现区域匹配，从而表征当$k=d=n-1$时线性ER码的归一化ER折衷。
2016-06-14 cs.IT math.IT
New Order-Optimal Decentralized Coded Caching Schemes with Good Performance in the Finite File Size Regime
Maddah-Ali和Niesen提出了一种基于独立随机内容放置的分散编码缓存方案，并已被证明在文件大小达到无穷大时实现了顺序最优的内存负载权衡。然后，Shanmugam等人相继表明，在文件大小有限的实际操作制度中，这种方案产生的负载增益要小得多。在本文中，我们提出了一个分散的随机编码缓存方案和一个部分分散的顺序编码缓存方案，在内容放置阶段具有不同的协调要求。建议的内容放置和交付方法的目的是确保丰富的编码组播的机会，在内容交付阶段时，文件大小是有限的。我们首先分析了这两个计划的负载，并表明顺序计划优于随机计划在有限的文件大小制度。我们还表明，我们提出的方案优于Maddah-Ali-Niesen和Shanmugam等人。的分散计划有限的文件大小，当用户数量足够大。然后，我们表明，我们的计划实现了相同的内存负载权衡Maddah-Ali-Niesen的分散计划时，文件大小趋于无穷大，因此也是为了最优的。最后，我们分析了这两种方案的负载增益，并描述了相应的所需的文件大小。
2017-01-10 cs.IT math.IT
Rack-Aware Cooperative Regenerating Codes
在分布式存储系统中，协作再生码在多个节点故障的情况下权衡存储和修复带宽。在机架感知分布式存储系统中，不存在与在机架内传送符号相关联的成本。因此，修复带宽将仅考虑跨机架传输。机架感知再生码的情况下，单节点故障进行了研究，其修复带宽权衡的特点。在本文中，我们认为框架的机架感知合作再生码的情况下，多个节点故障的节点故障均匀分布在一定数量的机架。我们的特点的存储修复带宽的权衡，以及推导出的最小存储和最小修复带宽点的权衡。我们还提供了所有参数的最小带宽机架感知合作再生码的建设。
2021-02-24 cs.IT math.IT
Information Theoretic Caching: The Multi-User Case
在本文中，我们考虑一个缓存辅助网络，其中每个用户被假定为有个人的缓存，而在用户的请求，更新消息发送通过一个共同的链接到所有用户。首先，我们制定了一个一般的信息理论设置，表示数据库作为一个离散的无记忆源，和用户的请求作为边信息，除了在缓存编码器是无处不在。解码器的目标是恢复源和边信息的函数。通过查看高速缓存辅助网络的一般分布式信源编码问题，并通过信息理论的参数，我们提出了内部和外部边界的高速缓存内存的大小和更新率的基本权衡。然后，我们专门我们的一般内部和外部边界的特定模型的内容分发网络：文件选择网络，其中的数据库是一个独立的相等大小的文件的集合，每个用户独立请求的文件之一。对于文件选择网络，我们提供了一个外部边界和两个内部边界（用于集中式和分散式缓存策略）。对于用户请求信息均匀分布的情况，我们将速率与缓存大小的权衡特征描述为在4的乘法间隙内。通过进一步扩展我们的论点的框架Maddah-Ali和Niesen，我们还建立了一个新的外部边界和两个新的内部边界，它被证明恢复集中和分散的战略，以前建立的Maddah-Ali和Niesen。最后，在速率与缓存大小的权衡方面，我们将之前的乘法差距从72提高到4.7，用于均匀请求的平均情况。
2016-04-08 cs.IT math.IT
Storage and Repair Bandwidth Tradeoff for Distributed Storage Systems with Clusters and Separate Nodes
节点存储和修复带宽之间的最佳折衷是分布式存储系统（DSS）的一个重要问题。对于具有集群的现实DSS，在修复故障节点时，从集群内节点下载更多数据比从跨集群节点下载更多数据更有效。因此，区分簇内和跨簇的修复带宽是有意义的。对于集群DSS的权衡已被认为是与特殊的修复假设，其中所有的活节点被用来修复故障节点。在本文中，我们研究了更一般的存储/修复参数下的集群DSS的最佳权衡。此外，再生代码的建设策略，实现点的最佳折衷曲线提出了集群DSS与特定参数作为一个数值例子。此外，分散节点的影响的权衡也被认为是具有集群和分散的节点的DSS。
2018-03-13 cs.DC cs.IT math.IT
Optimized Caching and Spectrum Partitioning for D2D enabled Cellular Systems with Clustered Devices
在移动设备处缓存和利用设备到设备（D2D）通信是支持通过无线网络的大规模内容递送的两种有前景的方法。高速缓存使能的无线网络的分析通常通过假设设备均匀分布来进行，然而，在社交网络中，移动设备本质上被分组为不相交的集群。在这方面，本文提出了一个时空的数学模型，跟踪服务请求的到来，并考虑到集群设备的几何形状。假设两种设备，具体地，内容客户端和内容提供方。假设内容提供方具有剩余存储器，该剩余存储器被利用来遵循随机概率缓存方案主动缓存来自已知库的内容。内容客户端可以从其附近（集群）的最近内容提供方或者作为最后手段的基站（BS）检索所请求的内容。开发的时空模型被用来制定一个联合优化问题的内容缓存和频谱划分，以最大限度地减少平均服务延迟。由于优化问题的高复杂性，缓存和频谱划分问题是解耦的，并使用块坐标下降（BCD）优化技术迭代求解。为此，带宽划分和概率缓存子问题，分别获得了最优和次优的解决方案。数值结果突出了所提出的计划优于传统的缓存计划下平等和优化的带宽分配。特别是，它示出的平均服务延迟减少了近100%和350%，相比，Zipf和均匀的缓存计划下，相等的带宽分配，分别。
2020-03-24 cs.IT cs.NI math.IT
Regenerating codes with minimal disk I/O cost achieving optimal tradeoff between storage and repair bandwidth
School of Science and Engineering（科学与工程学院）；The Chinese University of Hong Kong, Shenzhen（香港中文大学（深圳））
本文提出一种具有最小磁盘I/O成本的再生码方案，实现存储与修复带宽的最佳权衡。
2026-08-19 cs.IT math.IT
Design and Optimization of VoD schemes with Client Caching in Wireless Multicast Networks
随着多媒体业务的爆炸式增长，视频点播（VoD）业务的可扩展性变得越来越重要。通过利用客户端潜在的缓存能力，视频片段预缓存可以提高视频点播组播传输的性能。在本文中，我们解决了客户端缓存启用VoD计划在无线多播网络中的异步请求的性能限制。反应和主动系统进行了研究。具体来说，对于反应式系统，视频按需传输，我们提出了一个联合缓存分配和组播交付计划，以尽量减少平均带宽消耗下的零延迟约束。针对视频周期性广播的主动系统，提出了一种缓存带宽分配算法和分发机制的联合设计，以在总带宽约束下最小化平均等待时间.除了客户端完整地查看视频的完整访问模式之外，我们还进一步考虑了具有随机端点、固定大小间隔和下载需求的访问模式。阐述了不同访问模式对资源分配算法和传递机制的影响。仿真结果验证了分析结果的准确性，也提供了有用的见解，在设计视频点播网络与客户端缓存。
2017-08-10 cs.IT cs.NI math.IT
Deep Reinforcement Learning for IoT Networks: Age of Information and Energy Cost Tradeoff
在大多数物联网（IoT）网络中，边缘节点通常用作中继器，以缓存IoT传感器生成的感知数据，并为数据消费者提供通信服务。然而，物联网传感的一个关键问题是数据通常是瞬时的，这需要缓存内容项的时间更新，而频繁的缓存更新可能导致相当大的能源成本，并挑战物联网传感器的寿命。为了解决这个问题，我们采用信息时代（AoI）来量化数据的新鲜度，并提出了一个在线缓存更新计划，以获得平均AoI和能源成本之间的有效权衡。具体来说，我们首先通过结合成功的传输条件来描述物联网传感器的传输能耗。然后，我们将缓存更新建模为马尔可夫决策过程，以最小化平均加权成本，并对状态、动作和奖励进行明智的定义。由于用户对内容项的偏好通常是未知的，并且通常是随时间变化的，因此我们开发了一种深度强化学习（DRL）算法来实现智能缓存更新。通过试错探索，可以学习有效的缓存策略，而不需要确切的内容流行度知识。仿真结果证明了该框架的优越性。
2020-10-23 cs.IT math.IT
Caching with Time Domain Buffer Sharing
在本文中，存储高效缓存的基础上，时域缓冲区共享。缓存策略允许用户根据其随机请求时间的预测（也称为请求延迟信息（RDI））来确定是否应该缓存内容项以及应该缓存内容项多长时间。特别是，其目的是最大限度地提高通信的缓存增益，同时限制其存储成本。为了实现这一目标，首先建立了一个无限缓冲区缓存的优化理论模型，其中采用Little定律来权衡命中率和平均缓冲区消耗。当存在具有不同RDI的多个内容类时，通过仔细分配存储成本来进一步优化存储效率。为了使有限缓冲区缓存更实用，建立了$G/GI/L/0$队列模型，采用扩散近似和Erlang-B公式确定缓冲区溢出概率和相应的命中率。最佳命中率被证明是有限的需求概率和缓冲区大小分别为大型和小型缓冲区。在实践中，用户可以利用具有随机最大缓存时间的概率缓存和算术缓存，而不需要任何内容到达统计，以有效地在空中收获内容文件。
2018-04-09 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
Distortion-Memory Tradeoffs in Cache-Aided Wireless Video Delivery
移动网络运营商正在考虑将缓存作为跟上对高清无线视频流的日益增长的需求的策略之一。通过将流行内容预取到无线接入点或最终用户设备的内存中，可以在本地满足请求，从而缓解昂贵回程的压力。此外，使用网络编码允许经由共同编码的多播传输同时服务不同的高速缓存未命中，从而与利用常规递送方案实现的负载减少相比，导致显著更大的负载减少。然而，先前的工作没有利用视频的属性，只是将内容视为用户想要完全下载的固定大小的文件。我们的工作是出于这样一个事实，即视频可以以可伸缩的方式编码，解码视频质量取决于用户能够接收的层数。使用高斯源模型，缓存和编码交付方法被设计为最小化最终用户设备处的平方误差失真。我们的工作是一般足以考虑异构缓存大小和视频流行度分布。
2015-11-12 cs.IT math.IT
Coded Caching for Delay-Sensitive Content
编码缓存是最近提出的技术，实现显着的性能增益缓存网络相比，未编码的缓存方案。然而，这种实质性的编码增益是以大的递送延迟为代价获得的，这在诸如视频流之类的延迟敏感的应用中是不可容忍的。在本文中，我们确定和调查的编码缓存的性能增益和交付延迟之间的权衡。我们提出了一个计算效率高的缓存算法，提供编码的收益和尊重延迟约束。该算法实现了大延迟的最佳性能，但仍然提供了小延迟的主要收益。这些收益证明在一个实际的设置与视频流原型。
2014-07-16 cs.IT cs.NI math.IT
