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
Modeling and Analysis of Content Caching in Wireless Small Cell Networks
利用小小区基站的网络致密化是满足未来数据业务需求的有前景的解决方案。然而，仅仅增加小型蜂窝基站密度并不能确保更好的用户体验质量，并且会导致高昂的运营支出。因此，已经提出了在不同网络元件上的内容缓存作为通过在网络边缘缓存战略内容来卸载回程的手段，从而减少延迟。在本文中，我们研究缓存使能的小小区，我们的模型和特征的中断概率，定义为不满足用户的请求在一个给定的覆盖区域的概率。我们解析地推导出中断概率作为信号干扰比、缓存大小、小小区基站密度和阈值距离的函数的封闭形式的表达式。通过假设基站的分布为泊松点过程，我们推导出在阈值距离内找到特定内容的概率以及实现给定目标缓存命中概率的最佳小小区基站密度。仿真结果验证了分析模型的正确性。
2015-07-01 cs.IT cs.NI math.IT
Degrees of Freedom in Cached MIMO Relay Networks With Multiple Base Stations
物理层中继缓存增加单个小区的自由度（DoF）的能力最近被说明。在本文中，我们将这一结果扩展到多个小区的情况下，其中多个非合作基站（BS）之间共享缓存中继。特别是，我们表明，一个大的自由度增益可以通过利用具有共享的中继，与BS合作的好处。我们首先提出了一个缓存辅助中继协议，提高了BS和中继之间的合作机会。接下来，我们考虑缓存内容放置问题，旨在设计在中继缓存内容，使自由度增益最大化。我们提出了一个最优算法和一个接近最优的低复杂度的缓存内容放置问题的算法。仿真结果表明，使用建议的中继缓存协议的自由度增益显着改善。
2017-02-17 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
On the Fault Tolerant Distributed Data Caching using LDPC Codes in Cellular Networks
由于移动数据，基站-移动设备通信流量最近急剧增加，这反过来又使底层基础设施严重过载。为了减少基站（BS）交互，本地设备之间的小区内通信（称为设备到设备）被用于分布式数据缓存。然而，由于现有节点的不断离开和新节点的到来，丢失的缓存数据可能会导致永久的数据丢失。在这项研究中，我们提出并分析了一类LDPC码的蜂窝网络中的分布式数据缓存。与传统的分布式存储不同，提出了一种新的LDPC码修复算法，该算法利用了最小的直接BS通信。为了评估LDPC码的通用性，并建立性能比较经典的编码技术，新的理论和实验评估。本质上，在存在BS的情况下修复带宽成本的理论/数值结果在分布式缓存设置中呈现。因此，当从BS和从其他本地网络节点下载符号的成本之间的差距并不显着高，我们证明，LDPC码可以被认为是一个可行的容错替代在蜂窝系统中的高速缓存能力，为低和高的码率。
2021-10-01 cs.IT math.IT
Mean-Field Game Theoretic Edge Caching in Ultra-Dense Networks
本文研究了一个非常大量的小基站（SBS）和用户下的蜂窝边缘缓存问题。在这种超密集边缘缓存网络（UDCN）中，传统的缓存算法是不适用的，因为它们的复杂度随着小型基站（SBS）的数量而增加。此外，UDCN的性能对用户需求和SBS间干扰的动态变化高度敏感。为了克服这些困难，我们提出了一个分布式缓存算法下的随机几何网络模型，以及时空用户需求模型，其特征的内容流行动态。通过利用平均场博弈（MFG）理论，所提出的UDCN缓存算法的复杂度变得独立的SBS的数量。数值计算结果表明，与基准缓存算法相比，该缓存算法不仅降低了网络的长期平均开销，而且减少了24%和42%的冗余缓存数据.仿真结果还表明，该缓存算法在保证较低的计算复杂性的同时，对不完全流行度信息具有较好的鲁棒性。
2018-03-28 cs.IT cs.NI math.IT
Random Caching Design for Multi-User Multi-Antenna HetNets with Interference Nulling
在高速缓存网络中，由于以内容为中心的用户关联机制，用户受到的强干扰是一个严重的问题。为了解决这个问题，可以采用多天线技术来进行干扰管理。在本文中，我们考虑了一个以用户为中心的干扰置零（IN）计划在两层多用户多天线CEN，在宏基站（MBS）和小基站（SBS）的混合最流行和随机缓存政策，以提供文件的多样性。请求用户的IN范围内的所有干扰SBS使用迫零波束成形来抑制该用户处的干扰。使用随机几何分析技术，我们推导出一个易于处理的面积频谱效率（ASE）的表达式。通过优化缓存策略和IN系数，得到了ASE的下界，并据此考虑ASE最大化问题。为了解决由此产生的混合整数规划问题，我们设计了一个交替优化算法，以最小化ASE的下界。我们的数值结果表明，建议的缓存策略产生的性能接近最优，它优于几个现有的基线。
2022-01-28 cs.IT 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
Exploiting Reconfigurable Intelligent Surfaces in Edge Caching: Joint Hybrid Beamforming and Content Placement Optimization
边缘缓存可以有效地减少核心网的回程负担，提高无线边缘节点的服务质量。然而，当卸载链路处于深度衰落时，边缘缓存的有益作用不能完全实现。幸运的是，无线传播环境引起的损伤可以通过可重构智能表面（RIS）来修复。本文提出了一种新的RIS辅助边缘缓存系统，其中网络成本最小化问题，制定优化内容放置在缓存单元，主动波束形成在基站和被动相移在RIS。在将内容放置子问题与混合波束形成设计解耦后，我们提出了一种交替优化算法来解决主动波束形成和被动相移问题。对于主动波束形成，我们将问题转化为半定规划（SDP），并证明了SDP的最优解总是秩1。对于被动相移，我们引入块坐标下降法交替优化辅助变量和RIS相移。在此基础上，提出了一种基于流形优化的共轭梯度算法来处理非凸单位模约束。数值结果表明，我们的RIS辅助边缘缓存设计可以有效地降低回程容量和功耗方面的网络成本。
2020-11-07 cs.IT math.IT
Caching Meets Millimeter Wave Communications for Enhanced Mobility Management in 5G Networks
克服毫米波（mmW）通信的不确定性和动态信道变化的最有希望的方法之一是部署集成mmW和微波（$μ$ W）频率两者的双模基站。如果设计得当，这种双模基站可以增强高度移动无线环境中的移动性和切换。提出了一种新的联合$μ$ W-mmW网络移动性分析和管理方法。所提出的方法利用设备级缓存以及双模基站的功能，以最大限度地减少切换失败，减少频率间测量能耗，并在新兴的密集异构网络中提供无缝的移动性。首先，基本结果的缓存能力，包括缓存概率和缓存持续时间推导出建议的双模网络场景。第二，平均可实现的缓存速率为移动用户。第三，建议的缓存使能的移动性管理问题制定为一个动态的匹配游戏之间的移动用户设备（MUE）和小型基站（SBS）。这个游戏的目标是找到一种分布式切换机制，该机制受到HOF和有限缓存大小的网络约束，允许每个MUE在执行到目标SBS的HO、连接到宏小区基站（MBS）或通过使用缓存的内容执行透明HO之间进行选择。制定的匹配游戏允许捕获的动态的移动性管理问题所造成的HOF。为了解决这个动态匹配问题，提出了一种新的算法，并证明了其收敛到双边动态稳定的HO策略。数值结果证实了分析推导，并表明，所提出的解决方案将提供显着减少的HOF和能源消耗的MUE。
2017-03-22 cs.GT cs.IT math.IT
Analysis of QoS in Heterogeneous Networks with Clustered Deployment and Caching Aware Capacity Allocation
在蜂窝网络中，连接设备和基站的密集化导致了不断增长的流量强度，而通过智能管理缓存流行内容是缓解这种后果的一种有前途的方法。我们的研究扩展了以前提出的三层缓存启用异构网络（HetNets）的分析。主要贡献有三个方面。我们考虑更现实的假设，即小基站的分布是泊松-泊松集群过程，这反映了地理限制，用户密集区，覆盖空洞的真实情况。我们提出的下行链路数据传输容量的分配，根据请求的内容的情况下，无论是缓存或非缓存在附近的节点和阐明的流量效率的分配下的集群部署的小基站的影响。基于区分性处理器共享（DPS）队列的近似逗留时间，推导出分配系统的吞吐量和延迟。我们提出了一个更好的缓存解决方案，未来的蜂窝网络的挑战，实现的效率和这样的系统的性能的结果。
2021-03-24 cs.IT math.IT math.PR
Big Data Meets Telcos: A Proactive Caching Perspective
移动蜂窝网络的管理正变得越来越复杂，而经典的部署/优化技术和当前的解决方案（即，细胞致密化，获得更多的频谱等）成本效益低，因此被视为权宜之计。这需要开发新的方法，这些方法利用存储/内存、上下文感知、边缘/云计算的最新进展，并落入大数据的框架中。然而，大数据本身是另一个需要处理的复杂现象，并伴随着臭名昭著的4V：速度，贪婪，数量和多样性。在这项工作中，我们通过基站主动缓存的概念来解决5G无线网络优化中的这些问题。特别是，我们调查的收益主动缓存的回程卸载和请求满意度，同时处理大量的可用数据的内容流行度估计。为了估计内容受欢迎程度，我们首先从土耳其电信运营商的几个基站收集用户的移动流量数据，以小时为间隔。然后，在本地大数据平台上进行分析，并通过数值模拟研究基站主动缓存的收益。事实证明，根据可用信息的级别和存储大小，可能会有几个收益。例如，在10%的内容评级和15.4 GB的存储大小（总目录大小的87%）的情况下，主动缓存实现了100%的请求满足率，并在考虑16个基站时卸载了98%的回程。
2016-02-19 cs.IT cs.NI math.IT
Caching Eliminates the Wireless Bottleneck in Video-Aware Wireless Networks
蜂窝数据流量每年几乎翻一番，大大增加了网络容量。这一发展的主要驱动力是无线视频。用于容量增加的传统方法（如使用更多频谱和增加基站密度）非常昂贵，并且没有利用视频的独特特征，特别是高度的{ \em异步内容重用}。在本文中，我们概述了我们的工作，提出并详细介绍了一种新的传输模式，利用内容重用，以及存储是现代硬件中增长最快的数量。我们的网络结构在辅助站（毫微微缓存）和/或设备中使用缓存，并结合高频谱效率的短距离通信来传输视频文件。对于毫微微缓存，我们开发了优化视频质量的最佳存储方案和动态流媒体策略。对于设备上的缓存，结合设备到设备的通信，我们表明，移动台的{ \em集群}内的通信应使用;集群大小可以调整，以优化频率重用和设备找到所需的文件缓存在同一集群中的另一个设备的概率之间的权衡。我们表明，在许多情况下，网络吞吐量随用户数量线性增加，并且D2 D通信在吞吐量和中断之间提供比传统的以基站为中心的系统更好的折衷方面也是优越的。与现实的用户数和信道条件的仿真结果表明，网络吞吐量（可能与中断约束）可以增加两个数量级相比，传统的计划。
2014-05-22 cs.IT cs.NI math.IT
A Learning-Based Approach to Caching in Heterogenous Small Cell Networks
考虑了基站、小基站和用户按独立泊松点过程分布的异构网络。假设SBS节点具有高存储容量，并形成分布式缓存网络。流行的文件存储在SBS的本地缓存中，使得用户可以从其附近的SBS之一下载所需的文件。卸载损失通过成本函数来捕获，该成本函数取决于这里提出的随机缓存策略。缓存内容的流行度概况是未知的，并且使用指定时间间隔内来自用户的瞬时需求来估计。的成本函数的估计获得的最佳随机缓存策略的设计。如果用户密度大于预定义阈值，则实现所实现的成本与最优成本之间的$ε>0$差的训练时间是有限的，并且按$N^2$缩放，其中$N$是流行度简档的支持。提出了一种基于迁移学习的方法来改善这种估计。当使用分布的参数族对流行度概况进行建模时，训练时间减少;延迟与$N$无关，并且与分布参数的维度成线性比例。
2016-03-15 cs.IT math.IT
Delay-Aware Coded Caching for Mobile Users
在这项工作中，我们研究了缓存容量和用户延迟之间的权衡合作小基站（SBS）编码缓存系统与移动用户。首先，延迟感知的编码缓存策略，它考虑到文件的流行度和最大重缓冲延迟，以最小化移动用户的平均重缓冲延迟在给定的缓存容量约束下，介绍。随后，我们解决的情况下，一些文件是由宏小区基站（MBS）时，SBS的缓存容量不足以存储库中的所有文件。对于这种情况下，我们开发了一个编码的缓存策略，最大限度地减少了平均再缓冲延迟约束下的MBS服务的平均数据量。
2018-07-06 cs.IT cs.MM eess.IV
On the Effective Throughput of Coded Caching: A Game Theoretic Perspective
最近编码缓存已成为一种很有前途的手段来处理不断增加的无线流量。然而，编码缓存需要用户合作，以尽量减少整体传输速率。不同偏好的用户如何在编码缓存中进行合作，以及如何计算由此产生的缓存收益仍然是一个悬而未决的问题。在本文中，一个两阶段的缓存辅助网络进行了研究，在该网络中，具有异构偏好的用户通过共享链路由基站提供服务。有效吞吐量被认为是一个性能指标。证明了有效吞吐量的可达域是一个凸集，并可用其边界来刻画。研究了一种特殊类型的缓存机制，即未编码放置绝对公平（UPAF）缓存。对于两个用户的情况下，制定游戏分配有效的吞吐量增益为两个用户。对于一般的多用户情况下，UPAF策略提出了组织用户合作。结果表明，偏好集中的用户可以获得更高的有效吞吐量。
2019-11-29 cs.IT math.IT
Edge-Caching Wireless Networks: Performance Analysis and Optimization
边缘缓存作为一种有效的技术，通过使数据更接近最终用户来减少高峰流量期间的传输延迟和网络拥塞，受到了广泛的关注。现有的工作通常设计缓存算法分开的物理层设计。在本文中，我们分析边缘缓存无线网络，考虑到缓存能力时，设计的信号传输。特别是，我们调查多层缓存，基站（BS）和用户都能够在本地缓存存储内容数据，并分析两个显着的未编码和编码的缓存策略下的边缘缓存无线网络的性能。首先，我们提出了一个编码的缓存策略，适用于任意值的缓存大小。所需的回程和接入速率被导出为BS和用户缓存大小的函数。其次，推导了两种缓存方式对应的系统能量效率（EE）的闭式表达式。基于推导出的公式，系统EE最大化通过预编码向量的设计和优化，同时满足预定义的用户请求速率。第三，提出了两个优化问题，以最小化两种缓存策略的内容交付时间。最后，数值结果验证了这两种缓存方法的有效性。
2018-02-06 cs.IT math.IT
Caching with Unknown Popularity Profiles in Small Cell Networks
在异构网络中，基站（BS）、小基站（SBS）和用户按照独立的泊松点过程（PPP）分布。我们让SBS节点拥有很大的存储容量，并假设它们组成一个分布式缓存网络。受欢迎的数据文件存储在SBS的本地缓存中，以便用户可以根据可用性从附近的SBS之一下载所需的文件。卸载损失是通过一个成本函数，这取决于本文提出的随机缓存策略。成本函数取决于流行度简档，其通常是未知的。在这项工作中，在BS处使用在时间间隔$[0,τ]$中来自用户的可用瞬时需求来估计流行度简档。然后，这是用来找到一个估计的成本函数的最佳随机缓存策略的设计。这项工作的主要结果如下：首先，它表明，等待时间$τ$实现$ε>0$之间的差异实现和最佳成本是有限的，提供的用户密度大于预定义的阈值。在这种情况下，$τ$被示为缩放为$N^2$，其中$N$是流行度简档的支持。其次，提出了一种基于迁移学习的方法来获得用于计算经验成本函数的流行度概况的估计。推导出一个条件下，建议的迁移学习为基础的方法比随机缓存策略表现更好。
2015-07-26 cs.IT math.IT
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
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
Secure and Energy-Efficient Transmissions in Cache-Enabled Heterogeneous Cellular Networks: Performance Analysis and Optimization
本文研究了由宏基站和多个小基站（SBS）组成的支持缓存的异构蜂窝网络的物理层安全。我们研究了一个联合设计的缓存位置和文件传输实现安全和节能的传输对随机分布的窃听。我们提出了一种新的混合“最流行的内容”和“最大的内容多样性”缓存放置策略来分发不同流行的文件。根据所请求的文件的可用性和位置，我们采用三种合作传输方案，即分布式波束成形，频域正交传输，最佳SBS中继，分别。我们推导出解析表达式的连接中断概率和保密中断概率为每个传输方案。之后，我们设计了最佳的传输速率和缓存分配，以实现最大的整体保密吞吐量和保密能量效率，分别。数值结果验证了理论分析的正确性，并证明了混合缓存策略的优越性.
2018-09-22 cs.IT math.IT
A rolling-horizon dynamic programming approach for collaborative caching
本文从网络经济学的角度研究了在线协作内容缓存问题。该网络由具有有限缓存容量的小小区基站（SCBS）和宏小区基站（MCBS）组成。SCBS通过高速链路与其相邻的SCBS连接，并协作决定缓存哪些数据。内容在非高峰时段“免费”放置在SCBS上，并在考虑网络使用成本的情况下根据内容需求在白天进行更新。我们首先建模的缓存优化作为一个有限的地平线马尔可夫决策过程，采用自回归模型来预测内容需求的演变。该问题是NP-难的，并且只能针对少量的基站和内容找到最优解。为了让推导出接近最优的解决方案，为较大的网络，我们提出了滚动时域方法，它近似未来的网络使用成本，考虑一个小的决策范围。结果表明，滚动时域方法明显优于比较方案。最后，我们研究了两个简化的问题，以加快解决方案的速度：（a）我们限制网络中的内容副本的数量和（b）我们限制允许的内容替换。结果表明，滚动时域方案可以减少超过84%的通信成本相比，运行最近最少使用（LRU）更新离线计划。结果还揭示了缓存策略的效率和运行在线算法所需的时间之间的权衡。
2019-07-31 cs.IT cs.NI math.IT
Mobility Management for Heterogeneous Networks: Leveraging Millimeter Wave for Seamless Handover
克服毫米波（mmW）通信的不确定性和动态信道变化的最有希望的方法之一是部署集成mmW和微波（$μ$ W）频率两者的双模基站。特别地，如果设计得当，这种双模基站可以增强高度移动无线环境中的移动性和切换。提出了一种新的联合$μ$ W-mmW网络移动性分析和管理方法。所提出的方法利用设备级缓存以及双模基站的功能，以最大限度地减少切换失败，并提供无缝的移动性。首先，基本结果的缓存能力，包括缓存概率和缓存持续时间，推导出建议的双模网络场景。第二，平均可实现的缓存速率为移动用户。然后，缓存的切换次数（HO）和平均切换失败（HOF）的影响进行了分析。推导的分析结果表明，内容缓存将减少HOF和增强移动性管理的异构无线网络与毫米波的能力。数值结果证实了分析推导，并表明，所提出的解决方案提供了显着减少的平均HOF，达到45%，移动用户移动速度相对较高。
2017-09-04 cs.IT cs.NI math.IT
Fundamental Limits of Caching in Wireless D2D 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。用户从有限的文件库中发出任意请求，并在其设备上预先缓存信息，但受到每个节点存储容量的限制。类似的问题已经在"基础设施“设置中考虑过，其中所有用户从单个全知服务器接收公共多播（编码）消息（例如，具有库中所有文件的基站）通过共享瓶颈链路。在这项工作中，我们考虑D2D的“无基础设施”版本的问题。我们提出了一种基于确定性分配的库文件的子数据包的缓存策略，和一个编码的交付策略，用户发送线性编码的消息，以集体满足他们的需求。我们还考虑了随机缓存策略，这更适合于完全分散的实现。在一定条件下，这两种方法都能在一个常数乘因子内达到信息论的外界。在我们以前的工作中，我们表明，缓存D2D无线网络与一跳通信，随机缓存，和未编码的交付，实现相同的吞吐量缩放定律的基础设施为基础的编码组播方案，在大量的用户和文件的制度在图书馆。这表明D2D网络的空间重用增益与单个基站传输的编码多播增益是阶等价的。因此，很自然地会问这两个收益是否是累积的，即，如果具有本地通信（空间重用）和编码多播两者D2D网络可以提供改进的缩放定律，有些违反直觉，我们表明，这些收益不累积（吞吐量缩放定律）。
2014-05-21 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
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
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
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
Reinforcement Learning Based Cooperative Coded Caching under Dynamic Popularities in Ultra-Dense Networks
Southeast University（东南大学）；Purple Mountain Laboratories（紫金山实验室）；Georgia Institute of Technology（佐治亚理工学院）
对于具有无线回程的超密集网络，通常具有有限存储的小型基站（SBS）处的缓存策略对于满足大规模高数据率请求至关重要。由于内容的流行度随着时间的变化在一个未知的方式，我们利用强化学习（RL）设计一个合作的缓存策略与最大距离可分离（MDS）编码。我们将基于MDS编码的协作缓存建模为马尔可夫决策过程，以捕获流行动态并最大化由SBS直接服务的长期预期累积流量负载，而无需访问宏基站。对于公式化的问题，我们首先通过将协作MDS编码嵌入到Q学习中来找到小规模系统的最优解。为了处理大规模的情况下，我们近似的状态-行动价值函数抽象。近似函数只包括少量的可学习参数，使我们能够提出一种快速有效的动作选择方法，大大降低了复杂性。数值结果验证了所提出的基于RL的算法的最优性/近最优性，并显示了与基线计划相比的优越性。它们对不同的环境也表现出良好的鲁棒性。
2020-03-08 cs.IT cs.LG math.IT
Edge Caching in Dense Heterogeneous Cellular Networks with Massive MIMO Aided Self-backhaul
研究了密集异构蜂窝网络（HetNets）中的边缘缓存问题，在HetNets中，缓存容量有限的小型基站（SBS）存储流行内容，而当SBS需要非缓存内容时，大规模多输入多输出（MIMO）辅助的宏基站提供无线自回程。我们的目标是解决小区负载和命中概率对成功内容交付（SCD）的影响，并给出避免任意小小区中的接入过载和任意宏小区中的回程过载所需的最小基站密度。推导了无需下行信道估计的大规模MIMO回程可达速率，计算了回程时间，并对此类网络的时延进行了评估。分析结果证实，命中概率需要适当地选择，以实现SCD。明确量化了缓存大小和SCD之间的相互作用。理论上证明，当请求非缓存内容时，如果缓存内容交付的平均访问速率低于自回传内容交付的平均访问速率，则非缓存内容交付的平均延迟可以与大规模辅助MIMO自回传的缓存内容交付相当。仿真结果验证了我们的分析。
2018-07-10 cs.IT cs.NI math.IT
Decentralized Multi-Antenna Coded Caching with Cyclic Exchanges
本文考虑了一个单小区多天线基站提供内容多缓存启用单天线用户。编码策略的发展，允许分散放置在无线设置。三种不同的情况下，即，最大-最小组播，在复杂的领域中的线性组合，和在有限域中的线性组合，被认为是和封闭形式的速率表达式，持有高概率。对于最大-最小公平多播交付的情况下，我们提出了一种新的编码方案，能够只与两个用户的广播。循环交换协议，有效的内容交付的建议和执行几乎以及原始的多用户广播计划。
2018-10-08 cs.IT math.IT
On Optimal Geographical Caching in Heterogeneous Cellular Networks
在这项工作中，我们研究最佳的地理缓存在异构蜂窝网络中，不同类型的基站（BS）有不同的缓存容量。用户根据已知的概率分布从内容库请求文件。性能度量是总命中概率，其是在平面中的任意位置处的用户将在其所覆盖的BS之一中找到其需要的内容的概率。我们考虑的问题，最佳地放置在所有BS的内容联合。由于这个问题是不凸的，我们提供了一个启发式的计划，找到一种类型的基站的条件下放置在所有其他类型的最佳放置策略。我们证明，这些个人的优化问题是凸的，我们提供了一个解析解。作为一个例子，我们发现的最佳布局策略的小基站（SBS）取决于宏基站（MBS）的布局策略。我们展示了命中概率如何随着SBS部署密度的变化而变化。我们发现，最受欢迎的内容在MBS的启发式几乎是最佳的SBS部署后，最佳的放置策略。此外，对于SBS，不能使用这种启发式方法;最佳放置明显优于存储最受欢迎的内容。最后，我们表明，解决个别问题，找到最佳的放置策略，为不同类型的BS迭代，即反复更新的放置策略，并没有提高性能。
2017-01-23 cs.IT cs.NI 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
Cache-Aided Massive MIMO with Linear Precoding in Multi-cell Systems
在本文中，我们提出了一种新的联合缓存和大规模多输入多输出（MIMO）传输方案，称为\emph{cache-aided massive MIMO}，多小区下行链路传输到多个缓存使能接收器。利用所提出的方案，已经缓存了他们请求的文件（的一部分）的用户被卸载，并且因此在下行链路传输期间（部分）不活动。其他用户或者受益于用于减轻导频污染的高速缓存使能卸载，或者利用高速缓存但未请求的文件来消除上行链路信道估计和下行链路文件接收期间的干扰。此外，通过重新设计基于用户的缓存状态和信道状态信息的发送预编码器，我们获得了额外的自由度的大规模MIMO传输。对于给定的缓存状态，我们分析等效内容交付率（ECDR），即，对于采用重新设计的最大比传输（MRT）、迫零（ZF）预编码和正则化迫零（RZF）预编码的高速缓存辅助的大规模MIMO，经由高速缓存和大规模MIMO传输向请求用户递送所请求的文件的平均速率。基于推导的结果，（随机）未编码缓存和编码缓存的重新设计的预编码方案的性能的影响进行了研究。仿真结果验证了我们的推导，并表明，缓存是有益的预编码下行链路传输，因为它提高了发射功率分配，减轻内和小区间的干扰，并减少导频污染造成的损害。与传统的大规模MIMO没有缓存和缓存无关预编码相比，所提出的缓存辅助大规模MIMO方案实现了显着更高的ECDR，即使当用户的数量接近发射天线的数量。
2022-04-10 cs.IT math.IT
Ultra-Dense Edge Caching under Spatio-Temporal Demand and Network Dynamics
本文研究了一个蜂窝边缘缓存设计下的一个非常大的数量的小基站（SBS）和用户。在这种超密集边缘缓存网络（UDCN）中，SBS-用户距离缩小，每个用户可以从多个SBS请求缓存的内容。不幸的是，现有的缓存控制机制的复杂性随着SBS的数量而增加，使得它们不适用于解决基本的缓存问题：如何最大限度地提高本地缓存增益，同时最小化复制的内容缓存？此外，由于干扰的激增，干扰的空间动态在UDCN中不再是可忽略的。此外，缓存控制应该考虑用户需求的时间动态。为了克服这些困难，我们提出了一种新的缓存算法编织在一起的平均场博弈论和随机几何的概念。这些使我们的缓存算法变得独立的SBS和用户的数量，同时将空间干扰动态以及内容流行度和存储约束的时间动态。数值评估验证了这样一个事实，即该算法不仅降低了至少24%的长期平均成本，但也复制的内容的数量由56%相比，基于流行度的算法。
2017-03-03 cs.IT cs.NI math.IT
D2D-Enabled Mobile User Edge Caching: A Multi-Winner Auction Approach
在支持设备到设备（D2D）的缓存蜂窝网络中，用户终端（UT）协作地存储并共享来自基站（BS）的大量流行内容，以用于业务卸载和递送延迟减少。在这篇文章中，研究了D2D使能的缓存蜂窝网络中基于多赢家拍卖的缓存放置，以用于UT边缘缓存激励和内容缓存冗余减少。首先，对UT边缘缓存的多赢家一次拍卖进行建模，该拍卖针对多个UT拍卖多个内容。然后，内容缓存收入最大化的优化问题制定。具体地，UT之间的“缓存冲突”约束关系被用作问题中的约束之一，以减少UT移动场景中的内容缓存冗余。通过半定规划（SDP）松弛来求解该问题，以获得近似的最优缓存位置。此外，拍卖的支付策略被开发为一个纳什讨价还价的游戏，为个人的利润公平的UT谁赢得了拍卖的内容缓存。随后，提出了一种多赢家一次拍卖的缓存（MOAC）放置算法。此外，针对MOAC算法的高复杂度，本文进一步提出了一种启发式的基于多赢家重复拍卖的缓存放置（MRAC）算法，该算法在性能损失很小的情况下大大降低了算法的复杂度。仿真结果表明，与现有的缓存放置算法相比，本文提出的算法能够有效降低网络流量和平均内容访问延迟。
2019-10-18 cs.IT cs.NI 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
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
Coded Caching for Hierarchical Two-Layer Networks with Coded Placement
针对两层分层编码缓存场景，提出带编码放置的分层缓存方案，引入复合速率指标，分析全局内存与速率的权衡，还给出单镜像场景的优化方案，性能优于现有方案。
2025-01-19 cs.IT math.IT
Distributed Caching for Data Dissemination in the Downlink of Heterogeneous Networks
考虑具有嵌入式小小区的异构蜂窝网络（HCN），其中多个移动用户希望下载不同流行度的网络内容。通过将数据缓存到小小区基站（SBS），我们将设计分布式缓存优化算法，通过置信传播（BP），以最大限度地减少下载延迟。首先，我们推导出延迟最小化的目标函数（OF），并制定一个优化问题。然后，我们开发了一个框架，用于建模的基础HCN拓扑结构的帮助下的因子图。在此基础上，提出了基于网络因子图的分布式BP算法。接下来，我们证明了我们的分布式BP算法的收敛存在一个不动点。为了降低BP算法的复杂度，提出了一种启发式BP算法。此外，我们评估我们的HCN的平均下载性能为不同的数量和位置的基站（BS）和移动用户（MU），与随机几何理论的帮助。通过使用泊松点过程建模的节点分布，我们开发的平均因子图度分布的表达式，以及随机缓存方案的中断概率的上限。我们还提高了随机缓存的性能。仿真结果表明：（1）提出的分布式BP算法具有接近最优的时延性能，接近于高复杂度的穷举搜索算法;（2）改进的BP算法在较低的通信复杂度下具有良好的时延性能;（3）基于随机几何的平均度分布和中断上限分析与Monte-Carlo仿真结果吻合较好，（4）基于上界的优化提供了比基准更好的中断和更好的延迟性能。
2020-03-27 cs.IT eess.SP math.IT
Edge Caching for Cache Intensity under Probabilistic Delay Constraint
为了减少数据传送的延迟，技术之一是在基站（BS）处缓存流行内容，即边缘缓存。然而，在边缘处缓存的技术只能减少回程延迟，还需要考虑诸如BS致密化的其他技术来减少前传延迟。在这项工作中，我们研究了在一个典型的用户（UE）的延迟约束下BS致密化和缓存大小之间的权衡。为此，我们使用基于随机几何分析获得的下行链路SINR覆盖概率和吞吐量。在概率时延约束下，将基站和缓存的网络部署归结为基站强度与缓存大小的乘积（即\tit{cache intensity} '的乘积）的最小化问题.我们检查的情况下，当（i）BS强度或高速缓存大小保持固定，和（ii）当BS强度和高速缓存大小都不同。当BS强度和缓存大小都是可变的情况下，该问题成为非凸的，我们转化为一个几何规划，我们解决它的解析。
2018-08-28 cs.IT math.IT
Index Coding Problem with Side Information Repositories
为了解决蜂窝网络中移动视频业务的预期巨大增长，已经提出了一种涉及基站以及缓存毫微微站（称为助手）的架构，其在用户附近存储流行文件[1]。缓存的主要好处是，当一个流行的文件在请求该文件的用户附近的助手处可用时，下载速率会大大提高。在这项工作中，我们通过索引编码的镜头，探索在这种架构中的缓存的第二个好处。我们假设一个系统有n个用户和恒定数量的缓存助手。只有帮助程序存储文件，即有辅助信息。我们研究以下场景：每个用户请求一个不同的文件，该文件在附近的助手集中找不到。全知基站为用户提供编码数据包（通过索引码）。每个用户从编码分组和来自附近助手的边信息分组中解码出其期望的分组。我们假设用户可以获得任何文件存储在他们的邻居助手，而不会产生传输成本。对于所采用的索引码，我们研究了两种可实现的方案：1）基于与问题相关的边信息图的着色的XOR着色和2）基于边信息图的分数着色的向量XOR着色。我们表明，一般的问题减少到一个典型的问题，每个用户连接到一个帮手在一些拓扑约束。对于正则问题，当帮助者数目为常数时，我们证明了计算最佳XOR/向量XOR着色方案的复杂性是用户数n的多项式。结果利用了一个特殊的完整的二部结构，侧信息图展示任何有限的k。
2013-11-16 cs.IT math.IT
Caching and Coded Multicasting: Multiple Groupcast Index Coding
在过去的几年中，缓存网络的容量受到了相当大的关注。特别研究的设置是单个服务器的情况（例如，基站）和多个用户，每个用户将文件段高速缓存在有限库中。每个用户请求库中的一个（整个）文件，服务器发送一个共同的编码组播消息，以满足所有用户一次。这个问题包括找到最小可能的码字长度来满足这样的请求。在本文中，我们考虑的情况下，每个用户的地方$L \geq 1$请求的推广。明显的朴素方案包括对单个请求应用$L$乘以顺序最优方案，获得多播码字长度的线性$L$缩放。我们提出了一个新的可实现的计划，多个组播索引编码的基础上，实现了显着的增益在天真的计划。此外，通过信息论的逆，我们发现，所提出的计划是近似最优的一个常数的因素（最多）$18$。
2014-10-29 cs.IT 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
Living on the Edge: The Role of Proactive Caching in 5G Wireless Networks
本文探讨了利用小型蜂窝网络部署的超$4$ G无线网络的关键推动因素之一，即主动缓存。由于具备预测能力，并利用存储、上下文感知和社交网络的最新发展，可以通过在基站和用户设备上进行缓存，主动满足可预测的用户需求，从而大幅降低峰值流量需求。为了显示主动缓存的有效性，我们研究了两个案例研究，利用网络的空间和社会结构，其中主动缓存起着至关重要的作用。首先，为了缓解回程拥塞，我们提出了一种机制，使文件主动缓存在非高峰期的需求的基础上，文件的流行度和用户和文件模式之间的相关性。其次，利用社交网络和设备到设备（D2D）的通信，我们提出了一个程序，利用网络的社会结构，预测一组有影响力的用户（主动）缓存战略内容，并通过D2D通信传播给他们的社会关系。利用这种积极的缓存范例，数值结果表明，重要的收益，可以获得每个案例研究，回程节省和满意的用户高达$22\%$和$26\%$，分别较高的比率。通过增加网络边缘的存储能力，可以进一步获得更高的增益。
2014-05-23 cs.IT cs.NI math.IT
Backhaul-Aware Caching Placement for Wireless Networks
随着移动应用的容量需求不断增加，回程网络正在成为下一代无线网络中支持高质量体验（QoE）的瓶颈。在基站（BS）处的内容缓存是减轻回程负担和减少用户感知延迟的有前途的方法。在本文中，我们考虑一个无线缓存网络，所有的BS连接到一个中央控制器通过回程链路。在这样的网络中，如果数据被预先缓存，则用户可以从候选BS获得所需的数据。否则，需要首先从中央控制器向本地BS检索用户数据，这在回程上引入了额外的延迟。为了减少下载延迟，需要优化缓存放置策略。我们制定这样一个设计问题，最小化的平均下载延迟超过用户请求，受到每个BS的缓存容量约束。与现有的工作不同，我们的模型考虑了基站在无线接入中的合作，并充分了解回程链路上的传播延迟。设计问题是一个混合整数规划问题，是非常复杂的，因此我们放松的问题，并提出了一个低复杂度的算法。仿真结果表明，该算法可以有效地确定接近最优的缓存放置，并提供显着的性能增益比传统的缓存放置策略。
2015-09-02 cs.IT cs.NI math.IT
Mobility-Aware Caching in D2D Networks
在移动设备处的缓存可以促进设备到设备（D2 D）通信，这可以显著地提高频谱效率并减轻回程链路上的沉重负担。然而，大多数以前的工作忽略了用户的移动性，从而具有有限的实际应用。在本文中，我们利用不同用户之间的相互接触时间的用户移动性模式，并提出了一个移动性感知的缓存放置策略，以最大限度地提高数据卸载率，这是定义为所请求的数据，可以通过D2 D链路，而不是通过基站（BS）交付的百分比。针对NP难的缓存放置问题，我们首先提出了一种最优的动态规划（DP）算法来获得性能基准，但其复杂度比穷举搜索低得多。然后，我们将证明，该问题属于单调子模极大化类的拟阵约束，并提出了一个时间有效的贪心算法，它实现了近似比为1/2。仿真结果与现实生活中的数据集将验证我们提出的移动感知缓存放置策略的有效性。我们观察到，无论是非常低或非常高的速度移动的用户应该缓存最流行的文件，而用户以中等速度移动应该缓存不太流行的文件，以避免重复。
2017-03-04 cs.IT cs.NI math.IT
Wireless Device-to-Device Caching Networks: Basic Principles and System Performance
由于无线视频传输是数据流量增长最快的形式，因此频谱高效的视频点播无线流传输方法对服务提供商和用户都至关重要。视频点播的一个关键属性是异步内容重用，使得少数主导视频占流量的很大一部分，但用户在不同时间观看。结合D2 D通信在设备上缓存内容允许利用该属性，并且提供显著超过从基站单播的常规方法和用于常规数据业务的传统D2 D网络两者的网络吞吐量。本文以半教程的简明形式介绍了一些最新的结果与高速缓存和异步内容重用的无线网络的吞吐量缩放定律，对比D2 D方法与竞争的方法的基础上组合的高速缓存设计和网络编码传输从基站（BS），称为编码组播。有趣的是，前者的空间重用增益和后者的编码多播增益在某种程度上令人惊讶地产生了相同的接近最优的吞吐量行为，在相关的制度中，库中的视频文件的数量小于流媒体用户的数量。基于我们最近的理论结果，我们提出了一个整体的D2 D系统设计，它结合了传统的微波（2 GHz）以及毫米波D2 D链路;到基站的直接连接可以用来提供那些在本地缓存中找不到的罕见视频请求。我们提供了广泛的模拟各种系统设置下，并比较我们的计划与其他现有的计划由BS。我们表明，尽管类似的行为的缩放定律，所提出的D2 D方法提供了非常显着的吞吐量增益相对于BS的唯一的计划。
2014-04-24 cs.IT cs.MM cs.NI
Mean-Field Game-Theoretic Edge Caching
在本章中，我们研究了超密集边缘缓存网络（UDCN）中的分布式内容缓存问题，其中大量小型基站（SBS）预取流行文件，以应对5G及以后不断增长的用户需求。在UDCN中，即使是对用户需求的小的错误预测也可能使大量的预取数据过时。此外，由于SBS间距离短，干扰方差很高，使得难以量化数据下载速率。最后，由于每个SBS的缓存决策与所有其他SBS的缓存决策相互作用，问题的复杂性随着SBS的数量呈指数增长，这不适合于UDCN。为了解决这些具有挑战性的问题，同时反映时变和位置相关的用户需求，我们利用平均场博弈（MFG）理论，通过该理论，每个SBS仅与单个虚拟SBS交互，该虚拟SBS的状态来自整个SBS群体的状态分布，即，平均场（MF）分布。这种MF近似渐近地保证了当SBS的数量接近无穷大时达到最大纳什均衡。为了描述这样一个MFG理论的缓存框架，本章的目的是提供一个简短的回顾MFG，并证明其有效性的UCDN。
2021-01-01 cs.IT cs.NI math.IT
Spatial multi-LRU: Distributed Caching for Wireless Networks with Coverage Overlaps
本文介绍了一种新的家庭分散的缓存政策，适用于无线网络的边缘节点（站）有限的存储。这些基于最近最少使用替换原则的策略在这里被称为空间多LRU。它们以向被一个以上的站覆盖并因此能够访问该站的用户提供内容多样性的方式更新高速缓存库存。提出了两种变化，多LRU-一个和-所有，这在所涉及的缓存中插入的副本的数量不同。我们分析了他们的表现下两种类型的交通需求，独立参考模型（ESTA）和模型，表现出时间局部性。对于非线性系统，我们提出了一个类似于Che的近似来预测命中概率，这给出了非常准确的结果。数值评估表明，多LRU的性能增加更多的多覆盖区域的增加，它是接近集中式策略的性能，当多覆盖是足够的。对于MIMO业务，multi-LRU-One优于multi-LRU-All，而当业务表现出时间局部性时，-All变化可以执行得更好。这两种变化都优于简单的LRU。当流行知识不准确时，新策略可以比集中式策略表现得更好。
2016-12-13 cs.IT cs.MM cs.NI
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
