Random Caching in Backhaul-Limited Multi-Antenna Networks: Analysis and Area Spectrum Efficiency Optimization
在未来的无线网络中，在基站处进行缓存是一种很有前途的技术，以满足不断增长的容量需求并减少回程负载。精心设计的随机缓存可以充分利用文件的流行度，并实现良好的性能。然而，以前的随机缓存方案的工作通常假设在基站和用户的单天线，这是不是在实际的多天线网络的情况下。在本文中，我们考虑的分析和优化的缓存启用有限回程的多天线网络。我们首先推导出一个封闭形式的表达式和一个简单的紧的成功传输概率的上限，使用随机几何和伽马近似的工具。在分析结果的基础上，我们考虑了通过优化设计参数使面积频谱效率最大化，这是一个复杂的混合整数优化问题。通过分析最优解的性质，得到了一个复杂度较低的局部最优解.为了进一步简化优化，我们在高用户密度区域解决了一个渐近优化问题，使用上界作为目标函数。数值模拟表明，渐近最优缓存方案取得了更好的性能比现有的缓存方案。分析和优化结果为实际网络中随机缓存的设计提供了指导。
2017-09-19 cs.IT math.IT
Energy-Efficient Caching for Scalable Videos in Heterogeneous Networks
通过抑制重复的内容递送，无线缓存具有实质上提高第五代（5G）通信网络的能量效率（EE）的潜力。本文提出了两种新型的异构网络节能缓存方案，即基于可扩展视频编码（SVC）的部分缓存和基于SVC的随机缓存，可以提供不同感知质量的点播视频服务。我们推导出成功传输概率和遍历服务率的表达式。基于推导和建立的功耗模型，制定EE最大化问题的两个建议的缓存方案。通过对l0模进行对数逼近，标准梯度投影法可以有效地解决这些问题。数值结果验证了理论分析，并表明我们提出的缓存方案的优越性，相比三个基准策略。
2018-05-30 cs.IT eess.SP math.IT
Mobility-Aware Content Placement for Device-to-Device Caching Systems
用户移动性对D2D缓存网络中的最佳内容放置有很大影响。由于典型用户可以与停留在典型用户的D2D通信区域中的相邻用户通信，因此最佳内容放置应当根据用户移动性而改变。在考虑用户输入和输出的随机性的情况下，我们提出了一个优化问题，以最小化基站的平均数据负载。证明了基站平均数据负载的最小化问题可以转化为拟阵约束下的单调子模函数的最大化问题，并证明了贪心算法可以找到近似最优解.此外，当邻近用户的运动是快速的，最佳的内容放置导出在封闭的形式，通过合理的近似和松弛的帮助。在高流动性制度，最佳的内容放置示出缓存部分量的最流行的内容。
2020-01-02 cs.IT math.IT
Caching Policy for Cache-enabled D2D Communications by Learning User Preference
在设计缓存策略中的先前工作不区分内容流行度与用户偏好。在本文中，我们说明了利用个人用户的行为在发送请求的缓存增益。在展示了这两个概念之间的联系之后，我们提供了一个从内容流行度合成用户偏好的模型。然后，我们优化的缓存策略与知识的用户偏好和活动水平，以最大限度地提高卸载概率的缓存启用设备到设备的通信，并开发一个低复杂度的算法来找到解决方案。为了学习用户偏好，我们采用概率潜在语义分析对用户请求行为进行建模，并采用期望最大化算法学习模型参数。通过分析Movielens数据集，我们发现用户偏好不太相似，每个用户的活跃程度和主题偏好随着时间的推移而缓慢变化。在此基础上，提出了一种基于先验知识的用户偏好学习算法，该算法可以缩短学习时间。仿真结果表明，显着的性能增益的缓存策略与用户的偏好，现有的政策与内容流行度，无论是与现实的数据集和合成数据验证的真实数据集。
2018-01-03 cs.IT 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
Modeling, Analysis, and Optimization of Caching in Multi-Antenna Small-Cell Networks
在传统的高速缓存使能的小小区网络（SCN）中，由于内容中心基站关联，用户可能遭受强干扰。这可能会降低多个小型基站（SBS）之间的协作内容缓存（包括概率缓存和编码缓存）的优势。在这项工作中，我们通过在每个SBS部署多个天线进行干扰管理来解决这个问题。考虑两种类型的波束成形。一个是匹配滤波器（MF），以加强有效的信道增益的期望信号，另一个是迫零（ZF），以消除在选定的SBS合作组内的干扰。我们将这两种波束形成技术应用于概率缓存和编码缓存，并使用随机几何进行性能分析。我们得到精确的和近似的紧凑的积分表达式的系统性能测量的平均分数卸载流量（AFOT）和平均遍历频谱效率（AESE）。基于这些表达式，我们然后优化AFOT或AESE最大化的缓存参数。对于概率缓存，最佳的缓存解决方案。对于编码缓存，提出了一种有效的基于贪婪的算法。数值结果表明，多天线可以提高概率缓存和编码缓存的优势，传统的最流行的缓存与波束形成的适当使用。
2019-08-19 cs.IT cs.NI math.IT
Caching Policy Optimization for D2D Communications by Learning User Preference
支持缓存的设备到设备（D2 D）通信可以提高网络吞吐量。通过将内容预下载到用户的本地缓存，用户所请求的内容可以由附近的其他用户经由D2 D链路发送。现有的工作优化的缓存策略在用户的知识的内容流行度，定义为概率分布的请求的每个文件在一个库中的所有用户。然而，内容流行度不能反映每个用户的兴趣，因此基于流行度的缓存策略可能无法完全捕获缓存带来的性能增益。在本文中，我们优化缓存启用D2 D的缓存策略，通过学习用户的偏好，定义为条件概率分布的用户的文件请求给定的用户发送请求。我们首先制定了一个优化问题，与给定的用户偏好，以最大限度地提高卸载概率，这是NP-难的证明，然后提供了一个贪心算法找到解决方案。为了预测每个用户的偏好，我们采用概率潜在语义分析（pLSA）对用户的请求行为进行建模，然后应用期望最大化（EM）算法对模型参数进行估计。仿真结果表明，该算法能够快速地学习用户偏好。与基于流行度的缓存策略相比，即使预测用户偏好，该策略也可以显着提高卸载增益。
2017-04-17 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
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
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
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
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
Delay Analysis and Optimization in Cache-enabled Multi-Cell Cooperative Networks
在基站（BS）处的缓存已经被广泛采用以减少递送延迟并减轻BS与核心网络之间的回程业务。在本文中，我们考虑了支持缓存的多小区协作网络中BS之间的协作内容缓存方案，其中可以从关联BS、其他协作BS或核心网络获取所请求的内容。新颖的是，我们的随机请求流量模型，并推导出一个封闭的形式表示的平均延迟每请求的基础上多类处理器共享排队理论。然后，我们制定了一个合作的缓存优化问题，最大限度地减少在有限的缓存大小的约束下，在BS的平均延迟，并表明它至少是NP-完全的。此外，我们证明了它等价于一个单调的子模函数的最大化受拟阵约束，使我们能够采用常见的贪心算法与1/2的性能保证。一个启发式的贪婪缓存策略也被开发，实现了更好的性能比传统的贪婪解决方案。仿真结果验证了分析结果的准确性，并证明了我们提出的缓存方案所获得的性能增益。
2016-05-03 cs.IT math.IT
Cooperative Transmission and Probabilistic Caching for Clustered D2D Networks
在本文中，我们的目标是最大限度地提高缓存卸载增益集群\ac{D2D}缓存网络利用概率缓存和集群设备之间的合作传输。具有剩余存储器的设备概率性地缓存来自已知库的内容。所请求的内容或者从设备的本地缓存中获取，或者从餐饮设备协作地发送，或者作为最后手段从宏基站下载。使用随机几何，我们推导出一个封闭形式的表达卸载增益和制定卸载最大化问题。为了简化的目标函数，并获得易于分析的表达式，我们推导出一个下界的卸载增益，其中一个次优的解决方案时，考虑到一个特殊的情况。结果表明，所获得的次优解决方案可以实现高达12%的增加相比，Zipf的缓存技术的卸载增益。此外，我们还证明了网络的空间尺度参数，例如，簇的密度和同一簇中的设备之间的距离在识别内容多样性增益和协作传输增益之间的折衷中起着关键作用。
2018-11-24 cs.IT eess.SP math.IT
Fairness Scheduling for Coded Caching in Multi-AP Wireless Local Area Networks
Technische Universität Berlin（柏林工业大学）；University of Oulu（奥卢大学）
本文研究了在大规模无线局域网中利用编码缓存进行按需视频流媒体传输的公平调度问题，提出了一种去中心化、异步且位置无关的缓存放置方案，并结合'过IP'交付机制，通过凸优化方法实现了最优公平性。
2026-03-30 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
Throughput Maximization for Wireless Communication systems with Backscatter- and Cache-assisted UAV Technology
无人机（UAV）由于其灵活性、机动性和敏捷性，在无线通信系统中得到了广泛的应用。然而，有限的机载电池极大地阻碍了无人机从需要高功耗的有源RF通信的通信任务延长服务时间。幸运的是，高速缓存和反向散射通信（BackCom）是节能通信系统的吸引人的技术。这促使我们调查的无线通信网络与后向散射和缓存辅助无人机技术。我们假设一个无人机与高速缓存存储器部署为飞行的反向散射设备（BD），术语的无人机使能BD（UB），中继源的信号到目的地。此外，无人机可以从源的RF信号中收集能量，然后将其用于向目的地反向散射信息。在这种情况下，我们的目标是最大限度地提高总吞吐量，通过联合优化的动态时间分裂（ESTA）比，后向散射系数，和UB的轨迹与缓存能力在UB对应的线性能量收集（LEH）和非线性能量收集（NLEH）模型。这些公式是麻烦的直接解决，因为它们是混合整数非凸问题。为了找到解决方案，我们将原始问题分解为三个子问题，而我们首先针对给定的后向散射系数和UB的轨迹优化后向散射系数，然后针对给定的后向散射系数和UB的轨迹优化后向散射系数，最后针对给定的后向散射系数和后向散射系数优化UB的轨迹。最后，密集的数值结果表明，我们提出的计划相比，基准计划实现显着的吞吐量增益。
2020-11-17 cs.IT 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
Caching Incentive Design in Wireless D2D Networks: A Stackelberg Game Approach
无线设备到设备（D2D）网络中的高速缓存可以用于在高峰时间期间卸载数据业务。然而，由于用户终端（UT）的异构偏好和自私的性质，激励机制的设计是具有挑战性的。在本文中，我们提出了一种激励机制，其中基站（BS）奖励那些使用D2D通信与他人共享内容的UT。我们研究了BS的成本最小化问题和每个UT的效用最大化问题。特别地，BS确定奖励策略以最小化其总成本，而每个UT旨在通过选择其缓存策略来最大化其效用。我们制定的UT之间的冲突和BS和UT之间的紧张局势作为一个Stackelberg游戏。我们证明了平衡点的存在性，并提出了一个迭代梯度算法（IGA），以获得Stackelberg均衡。进行了大量的模拟，以评估所提出的缓存方案的性能和比较绘制与几个基线缓存方案没有激励。数值结果表明，我们的激励机制下的缓存方案优于其他方案的BS服务成本和效用的UT。
2016-03-01 cs.GT cs.IT cs.NI
Cache-Aided Interactive Multiview Video Streaming in Small Cell Wireless Networks
具有高速率和低延迟要求的新型交互式多媒体应用的出现导致无线蜂窝网络上的视频数据流量急剧增加。为宏小区的小基站赋予可以存储一些内容的高速缓存是一种有前途的技术，以应对回程连接上不断增加的压力，并减少要求苛刻的视频应用的延迟。在这项工作中，交付的一组无线用户的交互式多视点视频异构蜂窝网络中进行了研究。从现有的工作，专注于优化的交付延迟和忽略的视频特性，缓存和调度策略联合优化，考虑到交付的视频质量和视频交付时间的限制。我们制定我们的联合缓存和调度问题的平均预期的视频失真最小化，并表明，这个问题是NP-难的。然后，我们提供了一个等价的制定子模块集函数最大化的基础上，并提出了一个贪婪的解决方案与$\frac{1}{2}(1-\mbox{e}^{-1})$近似保证。联合缓存和调度策略的评估表明，它显着优于基于流行度缓存和独立调度的基准算法。本文的另一个重要贡献是一个新的常数逼近比的贪婪子模集函数最大化受到$d$维背包约束。
2018-04-03 cs.IT cs.MM cs.NI
Decentralized Asynchronous Coded Caching in Fog-RAN
在本文中，我们研究异步编码缓存在雾无线接入网络（F-RAN）。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来建立异步和同步编码缓存中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。仿真结果表明，我们提出的方案创造了相当多的编码多播机会，在异步请求的情况下。
2018-06-24 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
Multicast Transmission Design with Enhanced DoF for MIMO Coded Caching Systems
本文研究缓存辅助MIMO系统，通过扩展MISO编码缓存方法并精细调整每次传输服务的用户数以最大化自由度，同时提出基于SCA的多播发射协方差矩阵设计，显著提升了系统DoF和对称速率性能。
2023-11-23 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
On Meta Distribution and Local Delay for Cache-Enabled Networks with Random DTX: Analysis and Optimization
对启用缓存的网络进行细粒度分析对于系统设计至关重要。在本文中，我们专注于Meta分布的信号干扰比（SIR）的缓存使能网络中的基站（BS）的位置被建模为泊松点过程（PPP）。在随机缓存和随机不连续传输（DTX）机制的基础上，利用随机几何方法推导了条件成功传输概率（STP）的矩、精确Meta分布及其beta近似。局部延迟的均值和方差的封闭形式表达式（即，网络抖动）。然后，我们考虑最大化的平均STP和最小化的平均系统传输延迟，通过联合优化缓存概率和BS的活动概率。最后，数值结果表明，所提出的优化方案优于现有的缓存策略，并揭示了缓存启用网络的平均STP，STP方差，Meta分布，平均本地延迟和网络抖动方面的关键网络参数的影响。
2021-02-07 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
Three-user D2D Coded Caching with Two Random Requesters and One Sender
针对三用户D2D网络中仅两用户随机请求、另一用户担任发送者的情形，提出2RR1S最优编码缓存方案，并推广及验证其在多种D2D场景下的性能优势。
2023-08-17 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
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
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
Caching-Aided Coded Multicasting with Multiple Random Requests
在过去的几年中，缓存网络的容量受到了相当大的关注。一个特别研究的设置是共享链接缓存网络，其中一个单一的源访问一个文件库与多个用户进行通信，每个用户都有能力存储段（数据包）的库文件，在一个共享的多播链接。每个用户根据一个共同的需求分布从库中请求一个文件，服务器发送一个编码的组播消息，以满足所有用户一次。该问题包括找到最小可能的平均码字长度，以满足这样的请求。在本文中，我们考虑的情况下，每个用户的地方L >= 1独立的请求，根据相同的公共需求分布的推广。我们提出了一个可实现的方案的基础上随机向量（分组）缓存的位置和多个组播索引编码，示出的顺序最优的渐近制度，其中每个文件B的数据包的数量趋于无穷大。然后，我们表明，标量（B = 1）版本的建议方案仍然可以保持秩序最优时，每用户的请求数L是足够大的。我们的研究结果提供了一阶最优的表征共享链路缓存网络与多个随机请求，揭示了关键影响L的缓存辅助编码组播方案的性能。
2015-11-24 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
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
A Personalized Preference Learning Framework for Caching in Mobile Networks
EURECOM（欧洲通信技术学院）；Korea University（高丽大学）；Yonsei University（延世大学）；Department of Communication System, EURECOM（欧洲通信技术学院通信系统系）；School of Electrical Engineering, Korea University（高丽大学电气工程学院）；Department of Electrical and Electronic Engineering, Yonsei University（延世大学电气电子工程系）；Department of Computational Science and Engineering, Yonsei University（延世大学计算科学与工程系）
本文全面研究了以内容为中心的移动网络的基础上的偏好学习框架，其中每个移动用户配备了一个有限大小的缓存。我们考虑一个实际的情况下，每个用户根据自己的喜好，这是出于不同的用户之间的文件偏好的异质性的存在，要求一个内容文件。在我们的模型下，我们考虑了一个单跳为基础的设备到设备（D2D）的内容传输协议，并描述了以下两个文件偏好的情况下的平均命中率：个性化的文件偏好和常见的文件偏好。通过假设模型参数，如用户活动水平，用户文件偏好，和文件的流行程度是未知的，因此需要推断，我们提出了一个基于协同过滤（CF）的方法来学习这些参数。然后，我们将命中率最大化问题转化为子模函数最大化问题，并提出了两个计算效率高的算法，包括贪婪的方法来有效地解决缓存分配问题。分析了每种算法的计算复杂性。此外，我们分析了相应的水平的近似，我们的贪心算法可以实现的最优解相比。使用一个真实世界的数据集，我们证明了所提出的框架采用个性化的文件偏好带来了实质性的收益超过其对应的各种系统参数。
2020-02-20 cs.IR cs.IT cs.LG
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
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
Coded Caching in Fog-RAN: b-Matching Approach
雾无线接入网（Fog-RAN）将缓存和计算能力推向网络边缘，通过精心设计的缓存放置和内容替换算法，能够高效地向用户提供内容。本文将针对Fog-RAN中的编码缓存，从传输方案设计和编码参数优化两个方面进行研究，其中内容分发的可靠性，即，内容中断概率被用作性能度量。该问题将被表述为一个复杂的多目标概率组合优化问题。然后提出一种新的最大b-匹配方法来获得具有公平性约束的Pareto最优解。基于快速消息传递方法，提出了一种低内存占用的分布式算法，其内存占用率为O（M + N），其中M为用户数，N为Fog-AP数。虽然通常很难推导出最优解的封闭式公式，但也将获得内容中断概率的近似公式作为编码参数的函数。通过定义和推导中断指数区域（OER）和分集复用区域（DMR），可以获得渐进最优编码参数。仿真结果验证了理论推导的正确性，并验证了所提出的方法的中断性能。因此，本文不仅提出了一种实用的分布式编码缓存Fog-AP选择算法，而且提供了一个系统的方法来评估和优化Fog-RAN的性能。
2019-01-22 cs.IT math.IT
Distributed Edge Caching in Ultra-dense Fog Radio Access Networks: A Mean Field Approach
本文研究了超密集雾无线接入网（F-RAN）中的边缘缓存问题。考虑到时变的用户请求和超密集部署的雾接入点（F-AP），我们提出了一个动态的分布式边缘缓存方案，以联合最小化请求服务延迟和前传流量负载。考虑到F-AP之间的互动关系，我们建模的缓存优化问题作为一个随机微分博弈（SDG），捕捉F-AP状态的时间动态，并结合用户的请求状态。SDG进一步近似为平均场博弈（MFG），利用超密集性质的F-RAN。在MFG中，每个F-AP可以通过迭代求解相应的偏微分方程来独立地优化其缓存策略，而无需与其他F-AP进行任何信息交换。仿真结果表明，所提出的边缘缓存方案优于基线计划在静态和时变的用户请求。
2018-06-24 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
Low-Rank Matrix Completion for Mobile Edge Caching in Fog-RAN via Riemannian Optimization
即将到来的大数据时代可能需要大量的计算和存储资源用于通信。通过将计算和存储推到网络边缘，雾无线接入网络（Fog-RAN）可以有效地提高网络吞吐量并降低传输延迟。此外，我们可以利用Fog-RAN中启用缓存的架构的优势，以低延迟交付内容。无线电接入单元（RAU）需要通过有线链路从雾服务器进行内容递送，而多个移动设备无线地从RAU获取内容。这项工作提出了一个统一的低秩矩阵完成（LRMC）的方法来解决在有线和无线部分的Fog-RAN的内容分发问题。为了实现低缓存延迟，我们提出了一个高精度的方法与黎曼信赖域方法来解决具有挑战性的LRMC问题，利用固定秩矩阵的商流形几何。数值结果表明，新方法具有更快的收敛速度，能够达到最优的结果，并优于其他国家的最先进的算法。
2016-09-04 cs.IT math.IT
Caching at the Edge with Fountain Codes
我们解决使用线性随机喷泉码缓存计划在异构卫星网络。我们考虑一个由多个集线器和地球同步轨道卫星组成的系统。编码内容存储在集线器的缓存中，以便立即服务于用户请求并减少卫星回程链路的使用。我们推导出平均回程速率的解析表达式，以及一个严格的上限，它与一个简单的表达式。此外，我们推导出最佳的缓存策略，最大限度地减少平均回程速率和比较性能的线性随机喷泉码方案的方案，使用最大距离可分离码。我们的模拟结果表明，使用喷泉码获得的性能是类似的最大距离可分离码。
2018-07-15 cs.IT math.IT
On the Average Performance of Caching and Coded Multicasting with Random Demands
对于具有一个发送方、$n$接收方（用户）和$m$可能的消息（文件）的网络，在用户处高速缓存辅助信息允许通过发送公共（多播）编码消息来满足任意的同时需求。在最坏情况下的需求设置，明确的确定性和随机缓存策略和明确的线性编码方案已被证明是顺序最优的。在这项工作中，我们考虑相同的情况下，用户的需求是随机的i.i.d.，根据Zipf流行度分布。在这种情况下，我们提出的问题的最小平均数的等效消息传输。我们提出了一种新的分散随机缓存的位置和编码的交付计划，以实现订单最优性能。事实上，这是随机需求情况下缓存和编码组播问题的一阶最优结果。
2014-07-02 cs.IT cs.NI 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
On Coded Caching Systems with Decentralized Linear Coding Placement
University of Illinois Chicago（伊利诺伊大学芝加哥分校）
本文研究了去中心化编码缓存系统中随机线性编码放置的极限，提出可实现和反向界限，证明在某些条件下这些界限相等。
2026-04-29 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
Edge Caching with Real-Time Guarantees
近年来，在无线缓存使能网络中成功传输概率的优化已经被广泛研究。然而，很少有工作关注的缓存启用网络的实时的【形】性能。在本文中，我们研究的性能缓存启用与实时的【形】保证，采用年龄的信息（AoI）作为度量来表征的及时性交付的信息。我们利用随机几何学和排队论建立了一个时空模型，该模型同时捕捉了时间上的交通动态和交通者的地理分布。在随机缓存框架下，采用最大平均接收功率准则进行用户关联，得到了AoI的封闭表达式。最后，我们制定了一个凸优化问题的峰值AoI（PAoI）的最小化，并利用Karush-Kuhn-Tucker（KKT）条件获得最佳的缓存概率。数值结果表明，随机缓存策略在提高缓存文件的实时的【形】性能和保持文件多样性的同时，优于目前流行的内容一致缓存策略.
2019-12-26 cs.IT 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
Cloud Radio Access Networks with Coded Caching
云无线电接入网络（C-RAN）被认为是满足无线网络中更高数据率需求的期望的候选者。在C-RAN中，低能量基站（BS）被部署在小的地理区域上，并且被允许经由有限容量的回程链路连接到云，其中信息被处理。然而，传统的C-RAN需要高容量回程链路，因为所请求的文件需要在将它们传送给用户之前首先从云传送到BS。克服回程链路的限制的一种方法是在BS处引入本地存储高速缓存，其中流行文件被本地存储以便减少回程链路的负载。此外，我们利用编码缓存的目标是最小化总网络成本，即，发射功率和与回程链路相关联的成本。该模型的优化问题的初始公式是非凸的。我们首先重新制定，然后通过一些松弛技术凸的问题。在比较未编码的缓存在BS，我们的研究结果突出了与编码缓存的好处，并表明，它降低了回程成本。
2016-02-10 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
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
Multi-Access Coded Caching with Secure Delivery
多访问变量的编码缓存问题中存在的外部窃听器进行了研究。提出了一种由$K$用户、$K$缓存和$N$文件组成的多路访问编码缓存方案，其中每个用户以循环环绕的方式访问$L$相邻的缓存，该方案对窃听器是安全的.传统的不安全方案中的每个传输现在将由随机密钥加密。该方案使用了一种新的技术，在高速缓存中的关键位置。它还表明，所提出的安全多路访问编码缓存方案是一个恒定的乘法因子从信息理论的最优速率为$L\geq \frac{K}{2}$和$N\geq 2K$。
2021-05-12 cs.IT math.IT
Cooperative Hierarchical Caching in 5G Cloud Radio Access Networks (C-RANs)
在过去几年中，云无线电接入网络（C-RAN）已经作为5G蜂窝网络的变革性架构而出现，其将云计算的灵活性和敏捷性带到无线通信中。与此同时，无线网络中的内容缓存已经成为降低内容访问延迟和回程流量负载的必要解决方案，这转化为用户体验质量（QoE）的改善和网络成本的降低。在这篇文章中，介绍了一种新的协作分层缓存（CHC）框架中的C-RAN的内容被联合缓存在基带单元（BBU）和无线电远程头（RRH）。与传统方法不同，BBU处的缓存（云缓存）在缓存层次结构中呈现了一个新的层，弥合了传统的基于边缘和基于核心的缓存方案之间的延迟/容量差距。跟踪驱动的模拟表明，CHC产生高达80%的高速缓存命中率的改善，平均内容访问延迟减少21%，回程流量负载减少20%相比，仅边缘缓存方案具有相同的总缓存容量。在结束本文之前，重点介绍了在C-RAN中部署内容缓存的几个挑战和有希望的机会，以实现以内容为中心的移动无线网络。
2017-04-08 cs.IT cs.NI math.IT
Optimal Caching and Scheduling for Cache-enabled D2D Communications
为了最大化启用高速缓存的设备到设备（D2D）通信的卸载增益，应当联合设计内容放置和递送。在这封信中，我们联合优化缓存和调度策略，以最大限度地提高成功卸载概率，定义为用户可以在本地缓存中或通过D2D链路以大于给定阈值的数据率获得所需文件的概率。我们得到的随机调度策略，可以控制干扰的分布式方式，和一个低复杂度的解决方案来计算缓存分布的最佳调度因子。我们表明，卸载增益可以显着提高联合优化。
2017-01-17 cs.IT math.IT
Coded Caching Schemes for Two-dimensional Caching-aided Ultra-Dense Networks
编码缓存技术是降低网络传输负载的一种有效方法，近年来在异构网络环境下得到了广泛的研究。在本文中，我们考虑一个新的广泛的缓存系统称为$(K_1,K_2,U,r,M,N)$二维的【形】（2D）缓存辅助超密集网络（UDN）的服务器包含$N$文件，$K_1K_2$缓存节点整齐地排列在网格上的$K_1$行和$K_2$列，和$U$缓存无用户随机分布在缓存节点。每个缓存节点最多可以缓存$M\leq N$文件，并且通过欧氏距离具有一定的服务区域。服务器通过一个无错误的共享链接连接到用户，缓存节点服务区域内的用户可以自由地检索该缓存节点的所有缓存内容。我们的目标是设计一个编码缓存方案的二维缓存辅助UDN系统，以减少在最坏情况下的传输负载，同时满足所有可能的用户的需求。首先，我们根据地理位置将所有可能的用户分为四类。然后基于Maddah-Ali和Niesen格式提出了一阶最优格式。此外，通过对基于最大距离可分码（MDS）的第一种方案的发送信号进行压缩，得到了一种改进的阶数最优方案，该方案具有较小的传输负载。
2022-12-27 cs.IT math.IT
