Coded Caching via Federated Deep Reinforcement Learning in Fog Radio Access Networks
研究了光纤陀螺无线接入网中编码缓存的放置策略设计。通过考虑时变内容流行度，利用联合深度强化学习来学习我们编码缓存方案的放置策略。最初，放置问题被建模为马尔可夫决策过程（MDP），以捕捉流行度的变化，并尽量减少长期的内容访问延迟。通过决斗双深度Q学习（决斗DDQL）来解决重新表达的顺序决策问题。然后，采用联邦学习对相对低维的局部决策模型进行学习，并对全局决策模型进行聚合，避免了对带宽资源的过度消耗，避免了直接学习高维状态空间的复杂编码缓存决策模型。仿真结果表明，我们提出的方案优于基准在减少内容访问延迟，保持性能稳定，并在本地缓存增益和全局组播增益之间的权衡。
2022-06-23 cs.IT math.IT
Joint Optimization of Cloud and Edge Processing for Fog Radio Access Networks
研究了雾天无线接入网下行链路云处理和边缘处理的联合设计。在F-RAN中，如在云RAN（C-RAN）中，基带处理单元（BBU）可以代表通过前传链路连接到BBU的远程无线电头端（RRH）执行联合基带处理。除了C-RAN中的常规RRH的最小功能之外，F-RAN中的RRH还可以配备有本地高速缓存以及基带处理能力，在本地高速缓存中可以存储频繁请求的内容。因此，它们被称为增强型RRH（eRRH）。这项工作的重点是设计的交付阶段的任意预取策略，用于填充缓存的eRRH。考虑两种前传模式，即硬传送模式和软传送模式，其中，通过前传链路将非缓存文件传送到eRRH的子集，其中，前传链路用于如在C-RAN中那样传送量化的基带信号。与传统上仅在eRRH处执行基带处理的硬传输模式不同，软传输模式通过新颖的叠加编码方法基于缓存的内容来实现BBU处的集中式预编码和eRRH处的本地预编码。为了实现这两种方法的优点，一个混合设计的软，硬传输模式也提出了。在前传容量和每eRRH功率约束下解决了最大化递送速率的问题。数值结果提供硬和软传输前传模式，以及混合计划，不同的基线预取策略的性能进行比较。
2016-01-11 cs.IT math.IT
Decentralized Asynchronous Coded Caching Design and Performance Analysis in Fog Radio Access Networks
在本文中，我们研究了异步编码缓存在雾无线接入网络（F-RAN）的问题。为了最小化前传负载，提出了编码集折叠规则和编码集划分方法，建立异步和同步编码缓存的编码组播内容之间的关系。进而提出了一种分散式异步编码缓存方案，针对不同的时延要求提供了异步和同步传输方式。对于每个时隙的请求数固定的特殊情况，建立了前传负载的闭式表达式;对于每个时隙的请求数随机的一般情况，给出了前传负载的上、下界.仿真结果表明，我们提出的方案可以创造相当多的编码多播机会，在异步请求的情况下。
2019-01-13 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
Randomized Caching in Cooperative UAV-Enabled Fog-RAN
我们认为一个无人机启用（无人机启用）雾无线电接入网络（F-RAN）中，无人机被认为是飞行远程无线电头（RRH）配备缓存和合作通信能力。我们主要关注的是概率/随机的内容放置策略，并相应地制定内容放置作为一个优化问题。然后，我们通过评估平均系统容量和其能量效率来研究所提出的内容放置的效率。我们的研究结果表明，合作通信中起着至关重要的作用，无人机使能的边缘通信，因为它有效地抑制了主要的视线（LOS）接收干扰的影响。还可以看出，协同缓存使能的UAV F-RAN在高层环境中比密集的城市和郊区环境中表现得更好。这是由于高层建筑物的阻挡显著降低了接收到的LOS干扰，以及协作通信对参与信号的性能增益。比较性能的内容放置策略和传统的缓存技术表明，我们提出的概率/随机缓存优于其他在大多数的实际情况下。
2019-02-22 cs.IT math.IT
How Much Can D2D Communication Reduce Content Delivery Latency in Fog Networks with Edge Caching?
研究了一种雾无线接入网络（F-RAN），在该网络中，支持缓存的边缘节点（ENs）通过专用的前传连接向云提供内容。使用信息理论的方法，这项工作解决了量化的潜在的延迟减少，可以通过使设备到设备（D2 D）通信带外广播链路获得的问题。在先前的工作之后，归一化传输时间（NDT）-一种捕获高信噪比最坏情况延迟的度量-被采用作为感兴趣的性能标准。提出了基于压缩和转发的联合边缘缓存、下行链路传输和D2 D通信策略，其被示出为对于问题参数的所有值而言在恒定乘法因子2内是信息理论上最优的，并且对于许多特殊情况而言实现最小NDT。该分析提供了关于D2 D协作在改善递送延迟中的作用的见解。
2019-04-02 cs.IT math.IT
Cooperative Caching in Fog Radio Access Networks: A Graph-based Approach
本文研究了雾天无线接入网中的协作缓存技术。为了最大化卸载的流量，制定了合作缓存优化问题。通过分析聚类与协作的关系，利用背包问题的解，将上述具有挑战性的优化问题转化为聚类子问题和内容放置子问题。为了进一步降低复杂性，我们提出了一个有效的基于图的方法来解决这两个子问题。在基于图的聚类方法中，构造节点图和加权图。通过将权图顶点的权值设定为其对应的完全子图的增量卸载流量，利用有效的贪心算法搜索最大权值独立子集，可以方便地得到目标聚类集.在基于图的内容放置方法中，通过移除与所获得的簇集合相对应的节点图的完全子图中的边来构造冗余图。此外，我们增强了缓存决策，以确保每个重复文件只缓存一次。与传统的近似解决方案相比，我们提出的基于图的方法具有较低的复杂度。仿真结果表明，通过使用我们提出的方法卸载流量显着改善。
2019-03-05 cs.IT math.IT
MDS Codes Based Group Coded Caching in Fog Radio Access Networks
在本文中，我们研究了基于最大距离可分离（MDS）码的分组编码缓存在雾无线接入网（F-RAN）。我们的目标是最小化非均匀文件流行情况下的平均前传速率。首先，提出了一种基于MDS编码和文件分组的编码放置方案，在提供编码数据包的同时，为最流行的文件分配更多的缓存。接着，提出了一种基于雾接入点（F-AP）分组的编码传输方案，以满足来自不同组的文件请求。此外，平均前传速率的封闭形式的表达式推导。最后，对编码缓存方案的相关参数进行了优化，充分利用了MDS编码和文件分组带来的好处。仿真结果表明，我们提出的方案获得了显着的性能改善现有的几个缓存方案的前传速率降低。
2022-06-23 cs.IT math.CO 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
Graph-based Cooperative Caching in Fog-RAN
研究了雾天无线接入网中的协作缓存问题。为了最大限度地增加卸载流量，我们制定了集群优化问题的考虑合作缓存和本地内容的流行程度，这属于组合规划的范围。%，是NP-难的。然后，我们提出了一个有效的基于图的方法来解决这个具有挑战性的问题。首先，构造一个节点图，其顶点集代表所考虑的雾接入点（F-AP）和其边缘集反映F-AP之间的潜在合作。%是否F-AP之间的距离和负载差异。然后，利用节点图中每个顶点的邻接表，提出通过间接搜索最大完全子图来得到完全子图，以降低搜索复杂度。此外，利用所得到的完全子图，构造了一个加权图。通过将加权图顶点的权值设定为其对应的完全子图的增量卸载流量，将原聚类优化问题转化为等价的0-1整数规划问题.通过我们提出的贪心算法求解上述优化问题，可以很容易地得到与目标聚类集等价的权图顶点集的最大权独立子集.我们提出的基于图的方法与具有指数复杂度的蛮力方法相比具有明显低的复杂度。仿真结果表明，通过使用我们提出的方法卸载增益显着改善。
2018-06-24 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
Fundamental Latency Limits for D2D-Aided Content Delivery in Fog Wireless Networks
设备到设备（D2 D）通信可以通过减少网络基础设施中的业务来支持蜂窝系统的操作。在本文中，D2 D通信的好处进行了调查的背景下，雾无线接入网络（F-RAN），利用边缘缓存和前传连接的内容交付的目的。假设离线缓存、带外D2 D通信以及具有两个边缘节点和两个用户设备的F-RAN，提出了信息理论上最优的缓存和递送策略，其最小化高信噪比状态下的递送时间。递送时间考虑了由前传、下行链路和D2 D传输引起的延迟。所提出的最佳策略是基于一种新的计划，利用真正的干扰对齐的工具与接收机合作的X通道。提供了关于D2 D通信有益的制度的见解。
2018-04-04 cs.IT math.IT
On the Achievability of Coded Multicasting Fronthaul Delivery in Fog-Aided Networks
雾网络受益于边缘节点（EN）的内容缓存以及到云的前传连接。在以前的工作中，专用和多播前传链路已被认为是在不同的假设下与归一化的传输时间（NDT）作为一个标准来衡量性能。虽然在不同的缓存场景中已经广泛研究了专用链路，但是在2 × 2雾网络的假设下已经开发了多播链路，其中云连接到服务于两个用户的两个EN。扩展到任意数量的EN和用户仅提供可实现性能的下限。相比之下，这封信提出了一个可实现的编码多播方案的一般M-by-K雾网络与M个EN和K个用户。所提出的方案的最优性进行了评估，使用与理论下限的比较，以及使用数值分析。
2022-02-26 cs.IT math.IT
User Preference Learning Based Edge Caching for Fog Radio Access Network
研究了雾天无线接入网（F-RAN）中的边缘缓存问题。通过最大化整体缓存命中率，边缘缓存优化问题，制定找到最佳的政策。从区域用户的角度考虑内容在时间和空间上的受欢迎程度。提出了一种利用内容特征和用户偏好的在线内容流行度预测算法，以及一种利用{在线梯度下降}（OGD）方法和{跟随（邻近）正则化领导者}（FTRL-Proximal）方法的离线用户偏好学习算法。我们提出的边缘缓存策略不仅可以以低复杂度的在线方式及时预测未来的内容流行度，{而且}可以跟踪内容流行度的空间和时间流行度动态的时间没有延迟。此外，我们设计了两个基于学习的边缘缓存架构。此外，我们从理论上推导出流行度预测误差的上限，缓存命中率的下限，以及我们提出的边缘缓存策略的整体缓存命中率的遗憾界。仿真结果表明，我们提出的策略的整体缓存命中率优于传统的策略，并渐近接近最优性能。
2019-02-27 cs.IT cs.NI 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
Online Edge Caching and Wireless Delivery in Fog-Aided Networks with Dynamic Content Popularity
雾无线电接入网络（F-RAN）架构可以利用云处理和边缘缓存来向用户提供内容。为此，F-RAN利用边缘节点（EN）处的缓存和将云处理器连接到EN的前传链路。假设时不变的内容流行度，F-RAN中内容交付的现有信息理论分析依赖于具有单独内容放置和交付阶段的离线缓存。相比之下，这项工作的重点是场景中的一组流行的内容是随时间变化的，因此有必要在线补充的EN的高速缓存随着所请求的文件的交付。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。在线边缘缓存和交付计划的串行和流水线传输模式的前传和边缘段。分析结果表明，在内容流行度随时间变化的情况下，前传链路的速率对F-RAN系统的长期无损检测设置了根本限制。分析结果进一步验证了数值模拟，产生重要的设计见解。
2018-04-22 cs.IT cs.NI math.IT
On the Fundamental Limits of Fog-RAN Cache-aided Networks with Downlink and Sidelink Communications
Maddah-Ali和Niesen（MAN）在2014年的研究表明，单链路广播网络中的编码缓存允许为任意数量的配备缓存的用户提供服务，其总链路负载（每单位时间的比特数）不随用户数量而扩展。从那时起，编码缓存的一般主题产生了巨大的兴趣，无论是从信息理论和（网络）编码理论的观点，并从应用的观点。在MAN工作的基础上，本文考虑了一种特殊的网络拓扑结构，称为高速缓存辅助雾无线电接入网络（Fog-RAN），其中包括一个宏小区基站（MBS）与内容服务器，几个配备高速缓存的小小区基站（SBS），和许多用户没有缓存。一些用户直接由MBS广播下行链路服务，而其他用户由SBS服务。SBS还可以经由称为“侧链路”的侧信道经由多轮直接通信来交换数据。对于这种新颖的Fog-RAN模型，在标准最坏情况需求场景下，研究了（a）SBS处的高速缓存存储器的量、（b）下行链路上的负载（从MBS到直接服务的用户和SBS）和（c）侧链路上的聚合负载之间的基本折衷。几个现有的结果恢复作为该网络模型的特殊情况，并给出独立利益的副产品的结果。最后，拓扑感知与拓扑不可知的缓存的作用进行了讨论。
2019-05-23 cs.IT math.IT
Information-Theoretic Analysis of D2D-Aided Pipelined Content Delivery in Fog-RAN
在Fog-Radio接入网络（F-RAN）中，边缘缓存和到云处理器的前传连接被用于内容递送的目的。附加的设备到设备（D2 D）通信能力可以通过减轻前传和云处理负载以及减少递送时间来支持F-RAN的操作。在这项工作中，基本限制的标准化交付时间（NDT）度量，它捕获的高信噪比最坏情况下的延迟提供任何请求的内容给用户，推导。假设主动离线缓存，带外D2 D通信，和F-RAN具有两个边缘节点和两个用户，信息理论上最优的缓存和交付策略。与先前的工作不同，NDT性能在流水线传输下进行研究，其中边缘节点在无线信道上发送，同时通过前传链路接收消息，并且用户在D2 D链路上发送消息，同时在无线信道上接收。洞察提供的制度，其中D2 D通信是有益的，并最大限度地改善延迟的特点。
2019-12-18 cs.IT math.IT
A New Class of Structured Beamforming for Content-Centric Fog Radio Access Networks
多用户雾无线电接入网络（F-RAN）被设计用于支持以内容为中心的服务。所请求的内容被划分为子内容，然后由远程无线电头端（RRH）对子内容进行“波束成形”以传输给用户。由于必须设计大量的波束形成器，这就带来了计算上的挑战。我们通过提出一类新的正则化迫零波束成形（RZFB）来解决这一挑战，用于直接减轻内容间干扰，而“内容内干扰”则通过在用户端进行连续干扰消除来减轻。因此，每个波束形成器由单个实变量（对于适当的高斯信令）或由一对复变量（对于不适当的高斯信令）决定。因此，决策变量的总数大大减少，以促进易于处理的计算。为了解决受到多个约束的能量效率优化问题，例如单个用户速率要求和RRH与集中式基带信号处理单元之间的链路的前传约束，以及总发射功率预算，我们开发了低复杂度的路径跟踪算法。最后，我们通过仿真实现了它们的性能。
2021-08-14 cs.IT eess.SP math.IT
QoS-Driven Resource Optimization for Intelligent Fog Radio Access Network: A Dynamic Power Allocation Perspective
雾无线接入网络（Fog-RAN）被认为是一种有前途的无线接入架构，以帮助缩短通信延迟并减轻回程链路上的大数据传输负担。然而，受限于传统的灵活的通信设计，Fog-RAN不能用于一些复杂的通信场景。在这项研究中，我们专注于研究一种更智能的Fog-RAN，以帮助在高速铁路环境中进行通信。由于训练的连续运动，通信需要智能化设计以适应信道的变化。具体而言，我们动态优化功率分配在远程无线电头端（RRH），以最大限度地减少总的网络功率成本考虑多个服务质量（QoS）的要求和信道变化。考虑了缓存对功率分配的影响。分析了动态功率优化问题，在一定条件下得到了闭合解。进一步讨论了总网络成本、延迟和交付内容大小之间的内在权衡。为了评估所提出的动态功率分配的性能，我们提出了一个不变的功率分配作为性能比较基准。我们的模拟结果表明，动态功率分配可以显着优于不变的功率分配方案，特别是与随机缓存策略或有限的缓存资源在RRH。
2021-03-03 cs.IT eess.SP math.IT
Cache-Aided Content Delivery in Fog-RAN Systems with Topological Information and no CSI
在这项工作中，我们考虑一个雾无线电接入网络（F-RAN）系统与部分连接的无线拓扑结构和没有信道状态信息可在云和边缘节点（EN）。F-RAN由配备有缓存并通过前传链路连接到云的EN组成。我们首先关注云连接被禁用的情况，因此EN必须仅基于其缓存内容来满足用户需求。针对一类部分连通的规则网络，提出了一种在EN上结合文件内MDS编码缓存和无线边缘信道上的盲干扰避免的传输方案。该方案需要最小的存储，并导致可实现的归一化交付时间（NDT），这是在一个恒定的乘法因子的最佳已知的NDT与完整的存储。接下来，我们为启用云连接的情况提供了可实现的方案，并且当仅提供拓扑信息时，我们对云连接和边缘缓存之间的相互作用提供了新的见解。
2019-12-19 cs.IT math.IT
Cache-Aided Fog Radio Access Networks with Partial Connectivity
集中式编码缓存和交付研究了部分连接的雾无线接入网络（F-RAN），其中一组H边缘节点（EN）（无缓存），通过正交前传链路连接到云服务器，通过无线边缘为K个用户提供服务。云服务器被假设为保持N个文件的库，每个文件的大小为F比特;并且配备有大小为MF比特的高速缓存的每个用户被连接到不同的r个EN的集合;或者等效地，从EN到用户的无线边缘被建模为部分干扰信道。目标是最小化归一化交付时间（NDT），这是指最坏情况下的交付延迟，当每个用户从库中请求一个文件。提出了一种可实现的编码缓存和传输方案，该方案在放置阶段采用最大距离可分离（MDS）码，在传输阶段采用实干扰对齐（IA）码，并给出了在r = 2和任意缓存大小M时以及在缓存容量足够大时r为任意值时的可实现NDT。
2018-02-25 cs.IT math.IT
Performance Analysis of Fog-Aided D2D Networks with Multicast-Based Opportunistic Content Delivery
在本文中，我们开发了一个全面的和易于处理的分析框架的基础上随机几何评估大规模雾辅助设备到设备（F-D2 D）网络的性能与机会内容组播。作为分析的一部分，为了解决来自不能高速缓存的常规用户设备（C-UE）的文件请求的竞争，考虑了用于高速缓存使能的雾用户设备（F-UE）的两种简单而典型的候选文件选择方案，即随机文件选择（RFS）方案和最多请求文件选择（MRFS）方案。此外，为了抑制F-UE的并发传输之间的有害干扰，通过探索机会性频谱接入（OSA）的思想，提出了一种基于组播的机会性内容分发策略。假设分散的概率缓存，我们首先推导出F-UE的激活概率。然后，通过采用适当的近似，评估F-D2 D网络的高速缓存命中概率、覆盖概率，从而评估F-D2 D网络的成功内容递送概率（SCDP）。我们还开发了一个迭代算法的基础上的梯度投影方法，以获得一个次优的缓存策略的SCDP最大化。大量的仿真和数值结果验证了我们的分析，并证明了所提出的基于组播的机会主义内容分发策略的优越性能。
2022-07-17 cs.IT math.IT
Cache Placement in Fog-RANs: From Centralized to Distributed Algorithms
为了应对大规模移动用户的高速和/或超低延迟数据业务的快速增长，雾无线电接入网络（Fog-RAN）已经成为下一代无线网络的有前途的架构。在Fog-RAN中，边缘节点和用户终端具有不同程度的存储、计算和通信功能，这为网络操作提供了高度灵活性，即，从完全集中到完全分散。在本文中，我们研究的缓存放置在Fog-RAN的问题，考虑到灵活的物理层传输方案和不同的内容偏好的不同用户。我们开发了集中式和分布式传输感知缓存放置策略，以最大限度地减少用户的平均下载延迟的存储容量的限制。在集中式模式下，将缓存放置问题转化为拟阵约束的子模最大化问题，并提出了一种在常数因子内找到最优解的近似算法.在分布式模式下，提出了一种基于置信传播的分布式算法，以提供次优解，在每个BS上基于本地收集的信息进行迭代更新。仿真结果表明，通过利用缓存和合作增益，所提出的传输感知缓存算法可以大大降低用户的平均下载延迟。
2017-08-10 cs.IT eess.SP math.IT
Cloud-Edge Non-Orthogonal Transmission for Fog Networks with Delayed CSI at the Cloud
在雾无线电接入网络（F-RAN）中，云处理器（CP）通过前传链路从边缘节点（EN）收集信道状态信息（CSI）。因此，云端的CSI通常会受到由于过时而导致的错误的影响。在这项工作中，基于前传传输和边缘缓存的内容分发的问题进行了研究，从信息理论的角度来看，在高信噪比（SNR）制度。对于所研究的设置，在完美CSI的假设下，先前的工作已经示出了一种方案的（近似或精确）最优性，在该方案中，EN通过正交资源传输从云接收的信息和缓存的内容。在这项工作中，它表明，非正交传输方案是能够大大提高延迟性能的存在下，不完美的CSI在云。
2018-05-25 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
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
A Joint Reinforcement-Learning Enabled Caching and Cross-Layer Network Code for Sum-Rate Maximization in F-RAN with D2D Communications
在本文中，我们利用强化学习（RL）和跨层网络编码（CLNC）有效地预取用户的内容到本地缓存，并将这些内容提供给用户在下行链路雾无线接入网络（F-RAN）与设备到设备（D2 D）通信。在所考虑的系统中，雾接入点（F-AP）和缓存使能的D2 D（CE-D2 D）用户配备有本地缓存，以减轻在前传的流量负担，而用户的内容可以很容易地和快速地容纳。在CLNC中，编码决策考虑用户的内容、其速率以及F-AP和CE-D2 D用户的功率水平，并且RL优化缓存策略。为了实现这一目标，一个联合内容放置和交付问题制定为一个优化问题的目标，以最大限度地提高系统的总和率。对于这个NP难题，我们首先开发了一种创新的分散式CLNC联盟形成（CLNC-CF）算法，以获得内容交付问题的稳定解决方案，其中F-AP和CE-D2 D用户利用CLNC资源分配。通过考虑F-AP和CE-D2 D用户的行为，我们开发了一种多代理RL（MARL）算法，用于优化F-AP和CE-D2 D用户的内容放置。仿真结果表明，与最优未编码算法、标准速率感知NC算法和网络层优化的基准经典NC算法相比，联合CLNC-CF和RL框架可以有效地提高和速率，分别提高30%、60%和150%.
2021-03-22 cs.IT math.IT
Decentralized Coded Caching in Wireless Networks: Trade-off between Storage and Latency
研究了雾无线接入网（F-RAN）的分布式编码缓存，其中两个边缘节点（EN）通过有限容量的前传链路连接到云服务器，为$K_r$用户的请求提供服务。我们认为所有的EN和用户都配备了缓存。提出了一种分散式内容放置，以在非高峰时段在每个网络节点独立地存储内容。在此基础上，我们设计了一个编码的交付计划，以提供用户的需求在高峰时段的目标下，最小化的归一化交付时间（NDT），这是指最坏的情况下交付延迟。最小无损检测的信息理论下限推导出任意数量的EN和用户。我们数值评估的分散计划的性能。此外，我们证明了一个特殊的情况下，当缓存只在EN的分散计划的近似最优性。
2017-01-25 cs.IT math.IT
Backhaul Traffic Balancing and Dynamic Content-Centric Clustering for the Downlink of Fog Radio Access Network
最近，已经提出了云无线电接入网络（C-RAN）的演进，称为雾无线电接入网络（F-RAN）。与C-RAN相比，F-CAN中的无线电单元（RU）配备了本地缓存，可以存储一些经常请求的文件。在下行链路中，请求相同文件的用户形成多播组，并且由RU的集群协作地服务。请求的文件可以在此群集的缓存中本地获得，也可以通过回程从中央处理器（CP）获取。因此，缓存一些频繁请求的文件可以大大减少回程链路的负担。集群中是否应涉及特定RU以服务多播组取决于其回程容量、请求的文件、缓存的文件和信道。因此，它需要优化。在本文中，我们研究的联合设计多播波束成形，动态分簇和回程流量平衡。波束成形和集群联合优化，以最大限度地减少功耗，同时要满足每个用户的QoS和每个回程链路上的流量是根据其容量平衡。
2016-02-22 cs.IT math.IT
Fog Computing based Radio Access Networks: Issues and Challenges
本文提出了一种基于雾计算的无线电接入网络（F-RAN），作为第五代（5G）无线通信系统的有前途的范例，以提供高频谱和能量效率。其核心思想是充分利用边缘设备的本地无线信号处理、协作无线资源管理和分布式存储能力，减轻前传的沉重负担，避免集中式基带单元池的大规模无线信号处理。本文全面介绍了F-RAN的系统结构和关键技术。重点讨论了传输模式选择和干扰抑制等关键技术及其解决方案。边缘缓存，软件定义网络，和网络功能虚拟化方面的开放问题，也被确定。
2015-06-13 cs.IT cs.NI 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
Completion Time Minimization in Fog-RANs using D2D Communications and Rate-Aware Network Coding
被称为\textit{D2D-aided F-RAN}的设备到设备通信辅助雾无线电接入网络利用增强型远程无线电头端（eRRH）处的高速缓存和D2 D邻近度来提高系统性能。对于D2 D辅助的F-RAN，我们开发了一个框架，该框架利用eRRH处的缓存内容、它们的传输速率/功率以及不同用户先前接收的内容，以最小的完成时间将请求内容传递给用户。由于完成时间最小化问题的棘手性，我们制定它在每个传输近似的完成时间和解耦成两个子问题。在第一子问题中，我们最小化eRRH下行链路传输中的可能完成时间，而在第二子问题中，我们最大化要在D2 D链路上调度的用户的数量。我们设计了两个理论图，即\textit{interference-aware instantly decodable network coding (IA-IDNC)}和\textit{D2D conflict}图，将两个子问题分别转化为最大权团和最大独立集问题。使用这些图，我们启发式地开发联合和协调调度方法。通过大量的仿真结果，我们证明了所提出的计划对现有的基线计划的有效性。仿真结果表明，所提出的两种方法实现了相当大的性能增益方面的完成时间最小化。
2020-07-09 cs.IT math.IT
Delivery Latency Trade-Offs of Heterogeneous Contents in Fog Radio Access Networks
雾无线电接入网络（F-RAN）是一种蜂窝无线系统，其通过在边缘节点（EN）处缓存流行内容和云处理来实现内容递送。F-RAN系统的现有信息理论分析及其特殊情况假设所有请求都应保证相同的传递延迟，这导致内容库中所有文件的延迟相同。然而，在实践中，内容可能具有异构的及时性要求，这取决于在其上操作的应用程序。给定每EN高速缓存容量约束，在不同用户的请求的递送延迟之间存在基本的权衡，因为被分配更多高速缓存空间的内容通常享有较低的递送延迟。对于具有两个EN和两个用户的情况，最佳延迟权衡的特征在于在高SNR制度方面的归一化传递时间（NDT）度量。通过数值例子说明了主要结果。
2017-04-18 cs.IT cs.NI math.IT
Resource Allocation in NOMA based Fog Radio Access Networks
随着智能移动设备的增长和移动互联网的带宽需求应用的广泛使用，无线数据业务和无处不在的移动宽带的需求正在迅速增加。由于这些发展，第五代（5G）网络的研究在全球范围内呈现加速趋势。边缘计算在降低网络时延、提高网络服务质量方面受到了广泛关注。而雾无线接入网（F-RAN）是一种新兴的架构，充分利用了边缘设备的边缘计算和分布式存储能力。在本文中，我们提出了一种基于非正交多址接入（NOMA）的F-RAN架构，该架构具有强大的边缘计算能力，可以满足5G系统中的异构需求。具有连续干扰消除（SIC）的NOMA被认为是一种关键的多用户接入技术。在NOMA中，多个用户可以访问相同的时间、码域和频率资源。通过为多用户分配不同的功率水平并实现SIC，可以实现多用户检测。在本文中，我们提供了一个基于NOMA的F-RAN架构的描述，并讨论了资源分配。我们将集中在功率和子信道分配考虑使用NOMA和边缘缓存。仿真结果表明，提出的基于NOMA的F-RAN体系结构和资源管理机制可以实现较高的网络利用率。
2018-03-15 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Cooperative Caching in UAV Networks
针对无人机（UAV）网络，研究了联合缓存与协作通信（Fog-RAN）的能量效率。由于无人机的电池和缓存有限，将流行的内容放在缓存中并管理无人机的能量消耗变得至关重要。我们制定的能量消耗的无人机作为一个聚合的通信/缓存，悬停，和垂直位移能量，然后设计一个优化问题，最佳分配内容的缓存和选择的高度无人机。采用随机几何的工具，我们还推导出EE在一个数值上易于处理的形式作为密度的函数，合作区的半径，缓存大小，主要的通信/物理特性的无人机，和有影响力的环境参数。我们开发了两种具有低计算复杂性的内容放置策略。进行的数值结果表明，通过采用这些算法，与常见的内容放置方案相比，能够将EE提高高达800%，例如，最不常用的（LRU），最流行的，和点击率。此外，虽然在LRU和命中率方案下，垂直位移无人机没有任何好处，但在我们的算法下，可以将EE提高至多600%。重要的是，通过我们的算法，可以增加合作区的大小，以稳定地增加EE，这是不是LRU的情况下，最流行的，命中率计划。我们最后观察到，有最佳值的密度和缓存大小的无人机，授予最大EE。
2019-08-20 cs.IT eess.SP math.IT
Fundamental Limits on Delivery Time in Cloud- and Cache-Aided Heterogeneous Networks
雾无线电接入网络被认为是一种网络架构候选，以满足下一代无线网络在可靠性，频谱效率和延迟方面的飙升需求。该架构结合了与集中式云处理和无线边缘缓存相关的优势，主要实现在适度前传容量要求下的低延迟传输。我们在本文中考虑的F-RAN是由一个集中的云服务器，通过前传链路连接到两个边缘节点，通过Z形部分连接的无线网络服务于两个移动用户。我们定义了一个信息理论度量，每比特的交付时间（DTB），它捕获了最坏情况下的每比特交付延迟，用于将任何请求的内容传送给用户。对于云和无线传输顺序或并行发生的情况下，我们建立一致的下限和上限的DTB作为缓存大小，回程容量和无线信道参数的函数。通过优化的速率分配，我们的可识别性方案确定了最佳组合的私人，共同的信令和干扰抵消相匹配的反过来。我们的反向边界使用F-RAN的无线、前传和缓存资源的子集作为辅助信息，其使得单个接收器能够解码一个或两个用户的请求文件。我们显示的DTB的最优所有通道制度。在串行传输的情况下，功能DTB行为在前传容量阈值处改变。在这种情况下，我们将多个信道机制组合到共享相同前传容量阈值的信道机制类，因此具有相同的DTB功能。总的来说，我们的分析确定了四个类别;其中只有三个边缘缓存和云处理可以提供非平凡的协同和非协同性能增益。
2017-06-23 cs.IT math.IT
