Echo State Networks for Proactive Caching in Cloud-Based Radio Access Networks with Mobile Users
本文研究了云无线接入网中的主动缓存问题。在所研究的模型中，基带单元（BBU）可以预测每个用户的内容请求分布和移动模式，决定哪些内容缓存在远端射频头端和BBU。这个问题被制定为一个优化问题，它联合采用回程和前传负载和内容缓存。针对这一问题，提出了一种将回声状态网络的机器学习框架与次线性算法相结合的算法。使用回声状态网络（ESN），BBU可以预测每个用户的内容请求分布和移动性模式，同时仅具有关于网络和用户状态的有限信息。为了预测每个用户的周期性的移动性模式，以最小的复杂性，相应的ESN的记忆容量推导出一个周期性的输入。这种内存容量被证明是能够记录的最大数量的用户信息的建议ESN模型。然后，提出了一种次线性算法，以确定哪些内容缓存，同时使用有限的内容请求分布样本。使用优酷和北京邮电大学的真实数据进行的仿真结果表明，与随机缓存和随机缓存相比，该方法的总有效容量分别提高了27.8%和30.7%.
2017-03-31 cs.IT cs.NI math.IT
GreenDelivery: Proactive Content Caching and Push with Energy-Harvesting-based Small Cells
移动多媒体业务的爆炸式增长要求可扩展的无线接入具有高服务质量和低能量成本。受新兴的能量收集通信以及在接入边缘和用户终端缓存多媒体内容的趋势的启发，我们提出了一个范式转变框架，即GreenDelivery，使得基于能量收集的小型小区能够实现高效的内容交付。为了解决能量收集和内容请求到达的二维随机性，主动缓存和推送针对内容流行度分布和电池状态进行了联合优化。因此，我们开发了一种新的方式来理解内容和能量在时间和空间上的相互作用。提供的案例研究表明，宏BS活动的大幅减少，从而减少了相关的能源消耗从电网。本文还讨论了绿色交付框架的研究问题。
2015-03-22 cs.IT math.IT
On Edge Caching in the Presence of Malicious Users
在本文中，我们调查的问题，最佳的缓存放置在异构网络中的恶意移动用户的存在，其中小小区基站配备缓存，以减少整体回程负载。特别地，恶意用户旨在最大化回程处的文件拥塞，即，以最大化平均回程速率。对于该对抗模型，我们推导出异构网络可实现的平均回程速率。此外，我们从博弈论的角度研究了系统性能，自然地考虑了宏小区基站和恶意用户之间的零和Stackelberg游戏。然后，我们彻底调查的系统性能存在的对手，我们分析的系统参数，如网络拓扑结构和小小区基站的能力，在Stackelberg均衡的边缘缓存的整体性能的影响。我们的研究结果突出了恶意用户对网络整体缓存性能的影响，并进一步表明了在小小区基站上放置具有对抗意识的内容的重要性。
2016-05-24 cs.IT cs.NI math.IT
A Reinforcement-Learning Approach to Proactive Caching in Wireless Networks
Imperial College London（帝国理工学院）
本文提出基于强化学习的主动缓存策略，通过动态缓存或删除内容以降低长期平均能耗，优于传统被动下载方法。
2017-12-19 cs.IT cs.NI cs.SY
Overcoming Endurance Issue: UAV-Enabled Communications with Proactive Caching
由无人机（UAV）实现的无线通信已经成为未来无线系统中许多应用场景的吸引人的技术。然而，无人机有限的续航能力极大地阻碍了无人机通信的实际实施。为了克服这个问题，本文提出了一种新的方案，无人机使能的通信，利用有前途的技术，在用户的主动缓存。具体来说，我们专注于以内容为中心的通信系统，其中无人机被派遣到一组地面节点（GN）与随机和异步的文件从一个给定的集合中提取的请求。利用所提出的方案，在每个操作周期开始时，UAV主动地将文件发送到所选择的GN的子集，所述GN协作地缓存集合中的所有文件。因此，当请求时，每个GN可以直接从其本地缓存或通过设备到设备（D2 D）通信从缓存了该文件的最近邻居检索文件。据透露，存在一个基本的文件缓存成本之间的权衡，这是为无人机传输文件到指定的缓存GN所需的总时间，和文件检索成本，这是服务一个文件请求所需的平均时间。为了描述这种权衡，我们制定了一个优化问题，以最大限度地减少这两个成本的加权和，通过共同设计的文件缓存策略，无人机轨迹和通信调度。由于所提出的问题一般是NP-难的，我们提出了有效的算法来找到高质量的近似解。数值结果证实了我们的研究，并显示了巨大的潜力，主动缓存，以克服有限的耐力问题，在无人机使能的通信。
2018-10-02 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Proactive Caching for Fog Computing with Correlated Task Arrivals
随着延迟关键型应用的激增，雾无线电网络（FRAN）已被设想为一个范式转变，使云克隆设施在网络边缘的分布式部署。在本文中，我们考虑主动缓存的一个用户一个接入点（AP）雾计算系统在有限的时间范围内，在同一类型的应用程序的连续任务暂时相关。在任务输入比特长度可预测的假设下，我们提出了一个具有三时隙相关性的长期加权和能量最小化问题，以联合优化计算卸载策略和缓存决策，并受到严格的每个时隙截止期限约束。由于混合整数的非凸性，该问题很难求解。为了应对这一挑战，首先，我们假设任务相关的信息是完全已知的{ \em先验}，并提供离线解决方案，利用半定松弛（SDR）的技术，从而作为理论上的上限。其次，在离线解的基础上，提出了一种任意分布预测误差下的基于滑动窗口的在线算法。最后，通过与几个基准测试的比较，数值例子验证了计算缓存的优势以及所提出的算法。
2019-08-17 cs.IT eess.SP math.IT
Proactive Content Caching Scheme in Urban Vehicular Networks
针对城市车载网络高动态性挑战，提出边缘计算使能的分层协作缓存框架，通过轨迹与流行度预测及隐私保护，实现自适应资源管理，显著提升命中率并降低延迟。
2023-05-12 cs.IT eess.SP math.IT
Joint Content Delivery and Caching Placement via Dynamic Programming
在本文中，流行内容的下行链路传输的无线缓存节点的协助下进行了优化。具体而言，将文件请求建模为有限生存期的泊松点过程，考虑两种下行传输模式：（1）基站向请求用户和选定缓存节点多播文件片段;（2）基站主动向选定缓存节点多播文件片段，无需用户请求。因此，具有解码文件的高速缓存节点可以帮助经由其他空中接口（例如WiFi）在下一个文件请求时卸载业务。在没有主动缓存放置的情况下，我们将下行链路流量卸载表示为具有随机阶段数的马尔可夫决策过程，并提出了修正的Bellman方程来获得最优控制策略。为了解决巨大的状态空间，我们还引入了一个低复杂度的次优解的基础上的线性近似的价值函数，近似的价值函数和真正的之间的差距是有界的分析。近似的价值函数可以从给出请求用户的空间分布的解析表达式计算。此外，我们提出了一个基于学习的算法来评估近似的价值函数未知分布的请求用户。最后，一个积极主动的缓存放置算法被引入到利用阴影效应的时间多样性。仿真结果表明，基于近似价值函数的低复杂度算法可以显著降低基站的资源消耗，而主动缓存布局可以进一步提高性能。
2018-01-03 cs.IT math.IT
Proactive Edge Computing in Latency-Constrained Fog Networks
本文研究了延迟和可靠性约束下雾网络中计算任务的分发和主动缓存问题。在所提出的场景中，计算可以在用户设备本地执行，也可以卸载到边缘云。此外，小云通过主动缓存流行的任务计算结果来利用其计算和存储能力，以最小化计算延迟。为此，提出了一种用于对具有相互任务流行度兴趣的空间上接近的用户设备及其服务微云进行分组的聚类方法。然后，cloudlet可以主动缓存其集群成员的流行任务的计算，以最大限度地减少计算延迟。此外，将任务分配到云的问题公式化为匹配博弈，其中在延迟和可靠性约束下最小化计算延迟的成本函数。仿真结果表明，该方案保证了可靠的计算与有限的延迟，并实现了高达91%的计算延迟相比，基线计划减少。
2017-04-26 cs.DC cs.IT cs.NI
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
Caching in the Sky: Proactive Deployment of Cache-Enabled Unmanned Aerial Vehicles for Optimized Quality-of-Experience
在本文中，主动部署的缓存启用无人机（UAV）优化质量的体验（QoE）的无线设备在云无线接入网络（CRAN）的问题进行了研究。在所考虑的模型中，网络可以利用以人为中心的信息，如用户的访问位置，请求的内容，性别，工作和设备类型来预测每个用户的内容请求分布和移动模式。然后，给定这些行为预测，所提出的方法寻求找到用户-UAV关联、最佳UAV位置以及要在UAV处缓存的内容。该问题被公式化为优化问题，其目标是最大化用户的QoE，同时最小化UAV使用的发射功率。针对这一问题，提出了一种基于概念回声状态网络（ESN）的机器学习框架的新算法。使用ESN，网络可以有效地预测每个用户的内容请求分布和其移动模式时，有限的信息的用户和网络的状态是可用的。基于用户的内容请求分布和他们的移动模式的预测，我们得出最佳的用户-无人机关联，无人机的最佳位置以及在无人机缓存的内容。利用北京邮电大学的真实行人移动模式和优酷网的实际内容传输数据进行的仿真结果表明，与无缓存的基准算法和无无人机的基准解决方案相比，该算法的平均发射功率和QoE满意用户百分比分别提高了40%和61%。
2016-10-05 cs.IT math.IT
Online Edge Caching in Fog-Aided Wireless Network
在雾无线电接入网络（F-RAN）架构中，边缘节点（EN）（诸如基站）配备有有限容量的高速缓存，以及可以支持来自云处理器的给定传输速率的前传链路。F-RAN中的内容递送的现有信息理论分析集中于具有单独的内容放置和递送阶段的离线缓存。相比之下，这项工作认为在线缓存设置，其中一组流行的文件是随时间变化的，缓存补充和内容交付可以发生在每个时隙。该分析集中在长期的归一化传输时间（NDT），它捕获的时间依赖性的编码延迟在多个时隙中的高信噪比制度的表征。在线缓存和交付计划的基础上反应性和主动缓存的研究，其性能进行了比较，以最佳的离线缓存方案分析和通过数值结果。
2017-12-03 cs.IT cs.NI math.IT
Caching at the Edge: a Green Perspective for 5G Networks
凭借上下文感知和主动功能，在网络边缘本地缓存用户内容能够应对5G无线网络中不断增长的数据流量需求。在这项工作中，我们专注于缓存启用无线蜂窝网络的能源消耗方面，特别是在区域功耗（APC）和能源效率（EE）。我们假设，基站（BS）和移动用户分布根据均匀泊松点过程（PPP），我们引入了一个详细的功率模型，考虑到缓存。我们研究的条件下，区域功耗最小化的BS发射功率，同时确保一定的服务质量（QoS）的覆盖概率。此外，我们提供了最佳的BS发射功率，最大限度地提高每单位总功率消耗的面积频谱效率。本文的主要内容是缓存似乎是一种节能的解决方案。
2015-03-18 cs.IT cs.NI math.IT
Fairness and Transmission-Aware Caching and Delivery Policies in OFDMA-Based HetNets
最近，无线边缘缓存已经作为未来无线网络的有前景的技术出现，以通过在网络边缘主动存储内容来应对对高数据率和低延迟多媒体服务的指数增长的需求。在这里，我们的目标是设计高效的缓存放置和交付策略的正交频分多址（OFDMA）为基础的缓存启用异构蜂窝网络（C-HetNet），在两个独立的阶段：缓存阶段（CP）和交付阶段（DP）。由于保证移动用户（MU）之间的公平性没有得到很好的研究，在高速缓存辅助的无线网络中，我们首先提出了两个基于延迟的公平性计划，称为比例公平（PF）和最小最大公平（MMF）。PF方案处理最小化MU的总加权延迟，而MMF旨在最小化它们之间的最大延迟。在CP中，我们提出了一种新的主动公平性和传输感知缓存放置策略（CPS），对应于每个目标公平方案，利用灵活的无线接入和回程传输的机会。具体来说，我们共同执行的物理资源的分配，存储和无线电，用户关联，以提高CPS的灵活性。此外，在每个公平方案的DP，提出了一个有效的交付策略的基础上的到达请求的MU，CSI和缓存状态。数值评估表明，我们提出的CPS优于总延迟的MU高达27%相比，传统的基线流行的CPS。
2018-11-27 cs.IT math.IT
Viewport-Aware Deep Reinforcement Learning Approach for 360$^o$ Video Caching
University of Essex（埃塞克斯大学）
360 $^o$视频是VR/AR/MR系统的重要组成部分，为用户提供身临其境的体验。然而，360 $^o$视频与高带宽要求相关联。所需的带宽可以通过利用用户只对观看视频场景的一部分感兴趣并且用户请求彼此重叠的视口的事实来减少。最近的作品，而不是缓存整个360 $^o$视频缓存的优势，在本文中，我们介绍了虚拟视口的概念，具有相同数量的瓷砖与原始视口的发现。形成这些视口的图块是每个视频中最受欢迎的图块，并由用户的请求确定。然后，我们提出了一个主动缓存方案，假设未知的视频和视口的流行度。我们的方案确定哪些视频缓存以及哪个是每个视频的最佳虚拟视口。虚拟视口允许降低缓存优化问题的维度。为了解决这个问题，我们首先将360个$^o$视频在边缘缓存网络中的内容放置公式化为马尔可夫决策过程（MDP），然后使用深度Q网络（DQN）算法确定最佳缓存放置。所提出的解决方案旨在通过以基本质量高速缓存最流行的360 $^o$视频以及以高质量高速缓存虚拟视口来最大化递送给终端用户的360 $^o$视频的整体质量。我们广泛地评估所提出的系统的性能，并将其与已知的系统，如LFU，LRU，FIFO，在合成和真实的360 $^o$视频轨迹。结果显示，在渲染视口的整体质量、缓存命中率和服务成本方面，虚拟视口的主动缓存比原始视口具有很大的优势。
2020-04-10 cs.IT cs.LG cs.MM
Cooperative Edge Caching in User-Centric Clustered Mobile Networks
通过将文件主动存储在基站（BS），移动边缘缓存可以实现直接内容交付，而无需远程文件获取，这可以减少端到端延迟，同时减轻回程压力。为了在实践中有效地利用有限的缓存大小，可以利用合作缓存来利用缓存的多样性，通过允许用户在新兴的以用户为中心的网络架构下由多个基站服务。本文探讨了延迟最优的合作边缘缓存在大规模的以用户为中心的移动网络，其中的内容放置和集群大小的基础上优化的随机信息的网络拓扑结构，流量分布，信道质量，和文件的流行度。具体地，提出了一种基于最优带宽分配的贪婪内容放置算法，该算法能够以线性计算复杂性实现（1-1/e）最优性。此外，还研究了以用户为中心的最优簇大小，并给出了一个约束最大簇大小的条件，该条件反映了缓存分集和频谱效率之间的权衡。进行了大量的模拟分析验证和性能评估。数值结果表明，所提出的贪婪内容放置算法可以减少平均文件传输延迟高达50%的非合作和命中率最大计划相比。在此基础上，考虑不同系统参数的影响，讨论了最优聚类问题.
2017-10-24 cs.IT cs.NI math.IT
Optimizing Joint Probabilistic Caching and Channel Access for Clustered D2D Networks
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。基于物理干扰模型的这种D2D缓存网络的分析通常通过假设均匀分布的设备来执行。然而，这种方法没有捕捉设备集群的概念。在这方面，本文提出了一个联合通信和缓存优化框架，集群D2D网络。设备在空间上分布到不相交的集群，并假定有一个盈余的内存，用于主动缓存文件，随机概率缓存方案。通过联合优化信道访问和缓存方案，使缓存卸载增益最大化。给出了一种封闭形式的缓存解，并采用二分法搜索方法，直观地获得了最优信道接入概率。结果表明，显着改善卸载增益达到10%相比，Zipf缓存基线。
2020-03-03 cs.IT eess.SP 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
Air-Ground Integrated Vehicular Network Slicing with Content Pushing and Caching
提出了一种空地一体化车载网络（AGIVEN）架构，空中高空平台（HAP）通过大面积广播主动向车载推送内容，地面路侧单元（RSU）按需提供高速单播服务。为了有效地管理多维异构资源，引入了面向服务的网络切片方法，将AGIVEN虚拟地划分为多个切片，每个切片支持特定的应用，并保证服务质量（QoS）。具体而言，多资源供应AGIVEN切片的基本问题进行了研究，考虑到典型的车辆应用程序的基于位置的地图和基于流行度的内容服务。对于基于位置的地图服务，相对于HAP广播速率和车辆缓存大小导出HAP车辆主动推送的能力，其中存在指示最优通信缓存资源交易的鞍点。对于共同感兴趣的热门内容，获得平均板载内容命中率，HAP推送新生成的内容以保持板载缓存新鲜。然后，最小RSU传输速率推导出满足平均延迟要求的每个切片。分析结果揭示了RSU传输速率、HAP广播速率和车辆缓存大小之间的服务相关资源配置和交易关系，为实际多资源网络切片提供了指导。仿真结果表明，所提出的AGIVEN网络切片方法匹配多资源跨切片，从而RSU传输速率可以节省40%，而保持相同的QoS。
2018-06-11 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
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
Active RIS-Aided Anti-Jamming Wireless Communications: A Stackelberg Game Perspective
Xi’an Jiaotong University（西安交通大学）；Research & Development Institute of Northwestern Polytechnical University in Shenzhen（西北工业大学深圳研究院）；School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University（西北工业大学电子信息学院）；National Key Laboratory of Science and Technology on Space Microwave（空间微波科学与技术国家重点实验室）；Nanyang Technological University（南洋理工大学）；University of Houston（休斯顿大学）；Kyung Hee University（庆熙大学）
本文提出一种基于主动RIS和Stackelberg博弈的抗干扰通信方案，通过博弈论模型优化合法用户和自适应干扰者的策略，提升通信安全性和可靠性。
2025-12-19 cs.IT eess.SP math.IT
Edge Caching in Delay-Constrained Virtualized Cellular Networks: Analysis and Market
在蜂窝基站处缓存流行内容，即，为了消除通过回程的重复传输，边缘高速缓存可以减少$5$ G网络中的数据传递的延迟。然而，由于缓存只能减少回程延迟，因此还需要使用诸如基站密集化之类的技术来减少前传延迟。在本文中，使用随机几何的结果，我们首先模拟基站的致密化和缓存大小对系统的延迟的影响。然后，我们推导出一个紧近似的缓存命中概率。为了优化部署基站和缓存所带来的网络开销，在概率时延约束下，将基站强度与缓存容量乘积的最小化问题转化为几何规划并解析求解.然后使用结果来分析启用缓存的虚拟化蜂窝网络的经济性，其中网络基础设施，即，由基础设施提供商（InP）拥有的BS和高速缓存存储在多个移动网络运营商（MNO）之间共享。对于InP和MNOs之间的定价，我们制定了一个Stackelberg游戏，InP作为领导者和多个MNOs作为追随者。在此虚拟化场景中，租用基础设施的共同成本通过使用Shapely值在MNO之间以公平的方式分摊。提供了一种有效的算法来划分MNO之间的租金。
2018-02-13 cs.IT math.IT
Caching and Coded Delivery over Gaussian Broadcast Channels for Energy Efficiency
考虑了高速缓存辅助的$K$ -用户高斯广播信道（BC）。发射机有一个$N$等速率文件库，每个用户都需要一个。研究了等容量接收机缓存对满足所有用户需求所需的最小发射功率的影响。考虑到整个库中的均匀随机需求，研究了最小平均功率（所有需求组合的平均值）和最小峰值功率（满足所有需求组合所需的最小功率）。上限上的最小所需的平均和峰值发射功率作为缓存容量的函数，考虑集中式和分散式缓存。假设未编码的高速缓存放置的最小所需的平均和峰值功率值的下限也来自。峰值和平均功率值的界限被证明是紧密的集中的情况下，通过数值模拟。本文中的结果表明，主动缓存和编码交付可以提供显着的节能无线网络。
2018-04-30 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Coded Caching: Improved Delivery Rate-Cache Capacity Trade-off
一个集中式编码缓存系统，包括一个服务器提供N个流行的文件，每个大小F位，K个用户通过一个无错误的共享链接，被认为是。假设每个用户都配备有具有容量MF位的本地高速缓存存储器，并且内容可以在低流量时段内主动地高速缓存到这些高速缓存中;然而，无需了解用户需求。在流量高峰期，每个用户从服务器请求单个文件。目标是在所有用户需求组合中，最小化服务器在共享链路上传输的比特数（称为传输速率）。提出了一种新的缓存容量为M=（N-1）/K的编码缓存方案。当K > N >= 3时，该方案比文献中已有的编码缓存方案具有更小的传输速率。此外，我们认为，所提出的方案的交付率是在一个常数乘法因子2的最佳交付率的缓存容量1/K <= M <=（N-1）/K，当K > N >= 3。
2016-12-13 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
Securing Integrated Sensing and Communication Against a Mobile Adversary: A Stackelberg Game with Deep Reinforcement Learning
本文针对6G ISAC系统中恶意无人机窃听威胁，提出SCA资源优化与DRL轨迹规划相结合的Stackelberg博弈方法，在保障保密速率和感知性能的同时降低网络功耗并削弱对手截获能力。
2025-09-15 cs.IT eess.SP math.IT
Decentralized Caching and Coded Delivery with Distinct Cache Capacities
在内容分发网络中研究了分散式主动缓存和编码分发，其中每个用户配备有不一定具有相等容量的缓存存储器。在非高峰业务时段期间以分散的方式提前填充高速缓存存储器，即，而不知道活动用户的数量、他们的身份或他们的特定需求。用户需求在流量高峰期显示，并通过无错误的共享链接同时提供服务。目标是找到在高峰交通期间足以满足所有可能的需求组合的最小交付速率。提出了一种基于组的分散式缓存和编码的交付方案，它被证明是改善后的最低所需的交付率方面的国家的最先进的系统中有更多的用户比文件。数值结果表明，随着用户的缓存容量变得更加偏斜，这种改善更加显著。一个新的下界的交付率也提出了，它提供了一个更严格的界限比经典的割集界。
2017-07-31 cs.IT math.IT
Proactive Push with Energy Harvesting Based Small Cells in Heterogeneous Networks
针对能量收集通信的发展现状，以及接入边缘和用户终端多媒体内容缓存和推送的趋势，研究异构网络中能量收集供电的小小区基站（SBS）如何设计有效的推送机制。该问题被公式化为一个马尔可夫决策过程，通过优化基于电池能量，用户请求和内容流行状态的推送策略，以最大限度地提高服务能力的SBS。我们广泛地分析了这个问题，并提出了一个有效的策略迭代算法来找到最优策略。根据数值结果，我们发现，最优策略揭示了一个状态依赖的阈值为基础的结构。此外，与非推送策略相比，最优推送策略获得了超过50%的性能增益。
2015-01-26 cs.IT math.IT
Cellular-Broadcast Service Convergence through Caching for CoMP Cloud RANs
由于市场需求的不同，蜂窝和广播服务传统上被独立对待，从而导致不同的商业模式和正交频率分配。然而，随着廉价内存和智能缓存的出现，这种传统的模式可以融合成一个单一的系统，可以提供这两种服务，在一个有效的方式。本文重点介绍了多媒体传输通过一个综合网络，包括蜂窝（也称为单播或宽带）和广播最后一英里的共享频谱上运行。网络的订户配备有高速缓存，其可以有效地为多媒体递送创建零感知延迟，假设内容已经被主动地和智能地高速缓存。这项工作的主要目标是建立一个直观的成本函数的基础上，分析最佳的内容流行度阈值。换句话说，目的是导出哪些内容应该被广播以及哪些内容应该被单播。为了促进这一点，协作多点（CoMP）联合处理算法被用于单向和广播PHY传输。为了实际实现这一点，假设集成网络控制器能够访问内容流行度方面的业务统计。仿真结果提供评估增益的总频谱效率。一个传统的系统，其中两个网络独立运行，被用作基准。
2015-04-30 cs.IT cs.NI math.IT
Coded Caching for a Large Number Of Users
信息论分析的编码缓存系统被认为是一个服务器的数据库中的N个相等大小的文件，每个F位长，服务K个用户。假设每个用户具有可以存储M个文件的本地缓存，即，MF比特的容量。主动缓存到用户终端被认为是，其中的缓存被填充的服务器提前在放置阶段，而不知道用户的请求。每个用户请求一个文件，所有的请求在交付阶段通过一个共享的无错误链接同时得到满足。首先，集中式编码缓存的研究假设在交付阶段的活跃用户的数量和身份是已知的服务器在放置阶段。针对缓存容量为M = N/K的情况，提出了一种新的基于组的集中式编码缓存（GBC）方案。结果表明，该方案实现了一个较小的交付率比所有已知的方案在文献中。改进，然后扩展到更广泛的缓存容量之间的建议计划和其他已知的计划在文献中通过内存共享。接下来，所提出的集中式编码缓存的想法被利用在分散的设置，其中参与交付阶段的用户的身份被假定为在放置阶段是未知的。结果表明，建议的分散式缓存方案也实现了交付率小于国家的最先进的。数值模拟也证实了我们的理论结果。
2016-05-06 cs.IT math.IT
Incentive Mechanism Design for Cache-Assisted D2D Communications: A Mobility-Aware Approach
在设备到设备（D2 D）通信的辅助下，在移动设备处缓存流行内容被认为是用于移动内容递送的有前景的技术。它可以有效地减少回程流量和服务成本，以及提高频谱效率。然而，由于移动用户的自私性，将需要激励机制来激励设备缓存。在本文中，我们研究的激励机制设计在缓存辅助D2 D网络，利用用户的移动性信息。采用一个接触模型来捕获每个设备对的两个连续接触之间的平均时间。制定了一个Stackelberg游戏，每个用户扮演的追随者，旨在最大限度地提高自己的效用和移动网络运营商（MNO）扮演的领导者，旨在最大限度地减少成本。假设用户的反应可以预测的MNO，制定成本最小化问题。由于该问题是NP-难的，我们将其转化为一个非负子模极大化问题，并提出了一种$(\frac{1}{4+ε})$ -近似局部搜索算法来求解该问题，仿真结果表明，该局部搜索算法具有接近最优的性能.通过与其他缓存策略的比较，我们验证了所提出的基于激励的移动性感知缓存策略的有效性。
2017-05-09 cs.IT math.IT
Coded Caching in a Multi-Server System with Random Topology
缓存辅助的内容交付研究了多服务器系统中的$P$服务器和$K$用户，每个配备有一个本地缓存存储器。在交付阶段，每个用户随机连接到$P$服务器中的任何$ρ$。由于多个服务器的可用性，其模拟具有有限存储容量的小型基站，用户需求可以通过每个服务器处的减小的存储容量和每个服务器的减小的递送速率来满足;然而，与同时服务所有用户的单个服务器相比，这也导致减少的多播机会。提出了一种联合存储和主动缓存方案，该方案利用服务器上的编码存储，用户处的未编码缓存放置和编码交付。研究了从服务器传输\textit{successive}和\textit{simultaneous}的\textit{latency}传递。它示出，与连续传输的可实现的平均交付延迟是可比的，实现了由一个单一的服务器，而两者之间的差距取决于$ρ$，跨服务器的可用冗余，并可以减少通过增加存储容量在SBS。
2018-04-13 cs.IT eess.SP math.IT
Energy Costs for Traffic Offloading by Cache-enabled D2D Communications
设备到设备（D2D）通信可以卸载流量并提高蜂窝网络的吞吐量。通过在用户处缓存文件，如果助手用户愿意将缓存的文件发送给请求该文件的用户，则可以经由D2D链路卸载内容递送业务。然而，目前尚不清楚帮助用户需要消耗多少能量来支持流量卸载。在本文中，我们努力找到所需的最小能量消耗在一个助手用户，以最大限度地减少流量。为此，我们引入了一个以用户为中心的主动缓存策略，可以控制帮助用户传输文件的能源成本，然后优化缓存策略，以最大限度地减少流量。为了减少传输过程中的能量，我们优化了发送功率，以最大限度地减少帮助发送文件所消耗的能量。通过数值模拟分析了优化后的缓存策略和传输功率对流量卸载和能量消耗的影响，结果表明，在合理的能量消耗下，可以卸载大量的流量.
2016-03-15 cs.IT math.IT
Coded Caching in Multi-server System with Random Topology
缓存辅助的内容交付研究了多服务器系统中的$P$服务器和$K$用户，每个配备有一个本地缓存存储器。在交付阶段，每个用户随机连接到$P$服务器中的任何$ρ$。由于多个服务器的可用性，这些服务器模拟了小型小区基站（SBS），可以通过降低每个服务器的存储容量和降低每个服务器的传输速率来满足需求;然而，与单服务器场景相比，这也导致了组播机会的减少。提出了一种联合存储和主动缓存方案，该方案利用服务器上的编码存储，用户处的未编码缓存放置和编码交付。针对来自服务器的\textit{successive}和\textit{parallel}传输，研究\textit{latency}的递送。它示出，与连续传输的可实现的平均交付延迟是可比的单服务器的情况下实现的，而两者之间的差距取决于$ρ$，可用的冗余跨服务器，并可以通过增加存储容量在SBS减少。所提出的方案与未编码的缓存放置和MDS编码的服务器存储的最优性也证明了连续传输。
2020-03-09 cs.IT math.IT
Cache-Enabled Physical Layer Security for Video Streaming in Backhaul-Limited Cellular Networks
在本文中，我们提出了一种新的无线缓存方案，以提高在有限的回程容量的蜂窝网络中的视频流的物理层安全性。通过经由高速缓存和回程加载两者跨基站（BS）的子集主动地共享视频数据，可以根据高速缓存状态、信道条件和回程容量来动态地启用若干BS的安全协作联合传输。假设发射端的信道状态信息（CSI）不完全，提出了一个两阶段的非凸混合整数鲁棒优化问题，在保证视频传输的服务质量（QoS）和通信保密性的同时最小化总发射功率，其中缓存和协作传输策略分别在离线视频缓存阶段和在线视频传输阶段进行优化.虽然制定的优化问题原来是NP难的，低复杂度的多项式时间算法，其解决方案在一定条件下是全局最优的，提出了缓存训练和视频传输控制。高速缓存被证明是有益的，因为它减少了施加在容量受限的回程链路上的数据共享开销，引入了额外的安全自由度，并且实现了功率高效的通信系统设计。仿真结果表明，该缓存方案同时实现了较低的秘密中断概率和较高的功率效率。此外，由于所提出的鲁棒优化，不完善的CSI知识所造成的性能损失，可以显着降低时，高速缓存容量变得很大。
2017-11-07 cs.IT math.IT
Beef up mmWave Dense Cellular Networks with D2D-Assisted Cooperative Edge Caching
边缘缓存技术通过在小型基站（SBS）中主动缓存流行内容，从而减少超密集网络中的内容检索延迟，减轻回程链路的巨大负担。然而，单个SBS的约束缓存资源显著地抑制了边缘缓存的性能。在本文中，我们提出了一个设备到设备（D2D）辅助合作边缘缓存（DCEC）毫米波（mmWave）密集网络的政策，合作利用用户和SBS的缓存资源在附近。在所提出的DCEC策略中，可以根据内容流行度将内容缓存在用户的设备或SBS中，并且用户可以经由D2D链路从相邻用户或经由蜂窝链路从相邻SBS检索所请求的内容，以有效地利用缓存分集。与需要复杂的干扰管理技术来抑制干扰的较低频段中的现有协作缓存策略不同，我们利用毫米波系统中的定向天线来确保高传输速率，同时减轻干扰足迹。考虑到实际的定向天线模型和网络密度，基于网络拓扑的随机信息，推导了回程卸载性能和内容检索延迟的闭合表达式。此外，分析结果表明，随着网络密度的增加，通过D2D链路的内容检索延迟显著增加，而通过蜂窝链路的内容检索延迟略有增加。综合仿真验证了我们的理论分析，并表明，该政策可以实现更高的性能，卸载回程流量，减少内容检索延迟相比，最先进的最流行的缓存（MPC）政策。
2023-01-02 cs.IT cs.SY eess.SY
Cooperative Multi-Bitrate Video Caching and Transcoding in Multicarrier NOMA-Assisted Heterogeneous Virtualized MEC Networks
移动边缘计算（MEC）网络中的协作视频缓存和转码是未来无线网络的新范例，5G和5G之后，通过在无线电接入网络（RAN）内预取视频文件来减少稀缺且昂贵的回程资源使用。该技术与其他新兴技术（例如无线网络虚拟化和多载波非正交多址（MC-NOMA））的集成提供了更灵活的视频交付机会，这导致网络收入和终端用户服务体验的增强。在这方面，我们提出了一个两阶段的RAF的并行合作联合多比特率视频缓存和转码异构虚拟化MEC网络。在缓存放置阶段，我们提出了新的主动交付感知缓存放置策略（DACPSs），通过联合分配物理和无线电资源的基础上，网络随机信息，利用灵活的交付机会。然后，对于交付阶段，我们提出了一个基于用户请求和网络信道条件的交付策略。对应于两个阶段的优化问题旨在最大化网络切片的总收益，即，虚拟网络这两个问题都是非凸的，并且具有高计算复杂性。对于每个阶段，我们展示了如何有效地解决问题。我们还提出了一个低复杂度的RAF中的复杂度的交付算法显着降低。针对网络随机信息的动态变化，提出了一种在网络分发阶段的分发感知缓存刷新策略（DACRS）。广泛的数值评估表明，我们提出的DACPSs和DACRS比传统方法的性能提高了30%。
2019-04-14 cs.IT math.IT
Exploiting Deep Reinforcement Learning for Edge Caching in Cell-Free Massive MIMO Systems
针对铁路无线通信中无蜂窝大规模MIMO系统因传播环境剧变导致内容交付时延高的问题，提出基于启发式凸优化和结合SAC的深度强化学习的边缘缓存算法，有效提升了QoE与内容命中率。
2024-09-11 cs.AI cs.IT math.IT
Analysis on Cache-enabled Wireless Heterogeneous Networks
缓存流行的多媒体内容是释放无线网络最终潜力的一种有前途的方法。在本文中，我们有助于提出和分析基于缓存的内容交付在一个三层异构网络（HetNet），其中包括基站（BS），中继和设备到设备（D2D）对。我们提倡在网络非高峰时，将热门内容主动缓存在中继和部分有缓存能力的用户中。高速缓存的内容可以被重新用于频繁访问以卸载蜂窝网络业务。首先将节点位置建模为相互独立的泊松点过程（PPP），并开发了相应的内容访问协议。然后对下行链路的平均遍历速率和中断概率进行了理论分析。基于\emph{multiclass processor-sharing queue}模型和连续时间马尔可夫过程，我们进一步推导了吞吐量和延迟。根据HetNet中稳态的临界条件，研究了最大流量负载和全局吞吐量增益。此外，一些关键网络特性的影响，例如，多媒体内容的异构性、节点密度和有限的缓存容量对系统性能的影响被详细阐述以提供有价值的见解。
2015-08-12 cs.IT math.IT
Fog-Aided Wireless Networks for Content Delivery: Fundamental Latency Trade-Offs
研究了一种雾辅助无线网络架构，其中边缘节点（EN），如基站，通过专用的前传链路连接到云处理器，同时也被赋予缓存。云处理使得能够在EN处集中实现协作传输策略，尽管代价是由于前传传输而增加的延迟。相比之下，在EN处对流行内容的主动缓存允许缓存文件的低延迟交付，但是通常具有在EN之间的合作传输的有限机会。云处理和边缘缓存之间的相互作用从信息理论的观点通过调查高信噪比（SNR）度量的基本限制来解决，称为归一化交付时间（NDT），其捕获用于将任何所请求的内容递送到用户的最坏情况的编码等待时间。NDT定义的假设下，无论是串行或流水线的前传边缘传输，并作为一个函数的前传和缓存容量的限制进行了研究。提出了跨前传和无线或边缘段的放置和交付策略，目的是最大限度地减少NDT。NDT的信息理论下限也来自。可扩展性参数和下限被用来描述最小NDT在一些重要的特殊情况下，包括没有缓存能力的系统，以及证明所提出的方案实现最优性在一个常数乘因子2的所有值的问题参数。
2019-12-18 cs.IT cs.NI math.IT
Joint Task Offloading and Cache Placement for Energy-Efficient Mobile Edge Computing Systems
这封信研究了一个支持缓存的多用户移动边缘计算（MEC）系统，该系统具有动态任务到达，并考虑到主动缓存放置对系统整体能耗的影响。我们考虑在\emph{task caching}阶段中，接入点（AP）调度无线设备（WD）在执行有限库的任务的同时卸载计算任务，使得具有稍后到达的相同任务请求的附近WD可以在\emph{task arrival and execution}阶段中直接下载任务结果。我们的目标是最大限度地减少系统的加权和能量在有限的时间范围内，通过联合优化的任务缓存决策和MEC执行的AP，本地计算以及任务卸载的WD在每个时隙，受缓存容量，任务的因果关系，和完成期限的限制。公式化的设计问题是一个混合整数非线性规划。在任务到达完全可预测的假设下，我们首先提出了一种基于分支定界（BnB）的方法来获得最优离线解决方案。接下来，我们提出了两个低复杂度的计划，分别基于凸松弛和任务流行度。最后，数值结果表明，所提出的计划优于现有的基准计划。
2023-01-31 cs.IT math.IT
Cache-enabled Device-to-Device Communications: Offloading Gain and Energy Cost
通过在用户处缓存文件，如果助手用户愿意将缓存的文件发送给请求该文件的用户，则可以经由设备到设备（D2D）链路卸载内容递送业务。在实践中，用户设备具有有限的电池容量，并且可以在其电池几乎没有剩余能量时终止D2D连接。因此，考虑助手用户支持D2D所允许的电池消耗引入了可能的卸载量的减少。在本文中，我们研究了系统的卸载增益和每个辅助用户的能量成本之间的关系。为此，我们引入了一个以用户为中心的协议来控制帮助用户传输文件的能源成本。然后，我们优化的主动缓存策略，以最大限度地提高卸载的机会，并优化在每个助手的发送功率，以最大限度地提高卸载概率。最后，我们评估了卸载到D2D链路的流量的总量，并评估了每个助手的平均能耗，以及优化的缓存策略和发射功率。仿真结果表明，即使在能量成本保持较低的情况下，也可以卸载大量的流量。
2016-06-09 cs.IT math.IT
Joint Computing, Pushing, and Caching Optimization for Mobile Edge Computing Networks via Soft Actor-Critic Learning
针对 MEC 网络计算、推送与缓存联合优化问题，提出基于 soft actor-critic 的 DRL 框架，通过连续松弛、向量量化和动作校正降低维度并加速收敛，显著降低带宽与计算成本。
2023-09-27 cs.IT math.IT
Energy Efficiency in Cache Enabled Small Cell Networks With Adaptive User Clustering
使用启用缓存的小型小区网络，可以通过主动获取最有可能被请求的内容来显著减少高峰时段的流量。在本文中，我们的目的是探索主动缓存的一个重要指标，为下一代网络，即能源效率（EE）的影响。我们认为，利用用户内容流行度配置文件中的相关性，除了空间上的重新分区的用户具有可比的请求模式，可以大大提高可实现的能源效率的网络。在本文中，优化EE的问题被解耦成两个相关的子问题。第一个解决了内容流行度建模的问题。虽然大多数现有的作品假设网络中的所有用户相似的流行配置文件，我们认为一个替代的缓存框架，用户根据他们的内容流行配置文件进行聚类。为了展示建议的聚类方案的效用，我们使用统计模型选择标准，即赤池信息准则（AIC）。使用随机几何，我们推导出一个封闭形式的表达式，可实现EE，我们找到最佳的活动小小区密度向量，最大化it.Second子问题调查的影响，利用空间重新分区的用户具有可比的请求模式。在考虑网络的快照后，我们制定了一个组合优化问题，该问题能够优化内容放置，使得所使用的传输功率最小化。数值结果表明，聚类方案，使显着提高缓存命中概率，从而EE相比，非聚类的方法。仿真结果也表明，小基站分配算法的结果，提高了能量效率和命中概率。
2017-11-08 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Cloud and Cache-Aided Interference Management with Multi-Antenna Edge Nodes
在雾辅助蜂窝系统中，可以通过联合优化边缘缓存和传输策略来最小化内容交付延迟。为了解决边缘节点（EN）处的高速缓存容量限制，传输通常涉及从能够访问内容库的云处理器到EN的前传传送以及从EN到用户的无线递送。在本文中，从信息理论的角度研究了由此产生的问题，通过作出以下实际相关的假设：1）EN具有多个天线; 2）只允许未编码的部分缓存; 3）前传链路用于发送内容的部分;以及4）EN被约束为在无线信道上使用一次性线性预编码。假设离线主动缓存，并专注于高信噪比（SNR）的延迟度量，最佳的信息理论性能的串行和流水线的前端传输模式下进行了研究。该分析根据最坏情况下用户需求的标准化交付时间（NDT）来表征最小高SNR延迟。该表征对于系统参数的子集是精确的，并且对于串行情况在3/2的乘法因子内和对于流水线情况在2的乘法因子内通常是最优的。研究结果揭示了雾辅助无线网络中边缘和云处理之间的最佳相互作用，作为系统资源的函数，包括EN的天线数量，EN的缓存容量和前传容量。
2018-03-21 cs.IT math.IT
Throughput Maximization of Network-Coded and Multi-Level Cache-Enabled Heterogeneous Network
支持多级缓存（MLCE）的网络的最大优势之一是将内容推到网络边缘附近，并在多个发射机处主动缓存它们（即，小型基站（SBS）、无人驾驶飞行器（UAV）和启用高速缓存的设备到设备（CE-D2 D）用户）。因此，减轻了核心网络与大量发射机之间的前传拥塞。为了这个目标，我们利用网络编码（NC）调度一组用户到同一个发射机。针对这一点，我们考虑吞吐量最大化问题，优化联合网络编码的用户调度和功率分配，受到前传容量，发射功率和NC约束。鉴于问题的棘手性，我们将其解耦为两个独立的子问题。在第一个子问题中，我们考虑了网络编码的用户调度问题，对于给定的功率分配，而在第二子问题中，我们使用NC产生的用户调度优化的功率水平。我们设计了一个创新的\textit{two-layered rate-aware NC (RA-IDNC)}图来解决第一个子问题，并使用迭代函数评估（IFE）的方法来评估第二子问题。仿真结果描绘的吞吐量增益所提出的方法在现有的解决方案。
2021-02-05 cs.IT math.IT
