Coded Caching with Polynomial Subpacketization
考虑一个具有单个服务器和$K$用户的集中式缓存网络。服务器具有$N$文件的数据库，其中每个文件被划分为$F$分组（$F$被称为子分组化），并且每个用户拥有可以存储$N$文件的$\frac{M}{N}$部分的本地高速缓存。我们构建了一个家庭的集中式编码缓存方案与多项式子分组。具体来说，给定$M$，$N$和一个整数$n\geq 0$，我们构建了一个家庭的编码缓存计划的任何$(K,M,N)$缓存系统与$F=O(K^{n+1})$。更一般地，对于任何$t\in\{1,2,\cdots,K-2\}$和任何整数$n$，使得$0\leq n\leq t$，我们构造具有$\frac{M}{N}=\frac{t}{K}$和$F\leq K\binom{\left(1-\frac{M}{N}\right)K+n}{n}$的编码高速缓存方案。
2020-01-20 cs.IT math.IT
A Low-Subpacketization High-Performance MIMO Coded Caching Scheme
在本文中，我们研究如何编码缓存可以有效地应用于多输入多输出（MIMO）通信。这是对高速缓存辅助多输入单输出（MISO）通信的扩展，其中示出了利用$L$天线发射机和编码高速缓存增益$t$，可以实现$t+L$的累积编码高速缓存和空间复用增益。我们表明，有趣的是，对于MIMO设置与$G$天线接收器，编码缓存增益大于MISO设置的$G$的乘法因子是可能的，和充分的编码缓存和空间复用增益的$Gt+L$也是可以实现的。此外，我们提出了一种新的算法，用于建立低子包化，高性能的MIMO编码缓存计划，使用现有的MISO计划的一大类。
2021-10-04 cs.IT math.IT
Coded Caching Schemes with Reduced Subpacketization from Linear Block Codes
编码缓存是一种技术，推广传统的缓存，并承诺在缓存网络流量显着减少。然而，基本的编码缓存方案要求服务器中托管的每个文件被划分为大量（即，子分组化级别）。从实际的角度来看，这是有问题的，因为这意味着先前的方案仅在文件的大小非常大时才适用。在这项工作中，我们提出了编码缓存方案的基础上组合结构称为可解析设计。这些结构可以以自然的方式从线性分组码中获得，线性分组码的生成矩阵具有一定的秩性质。我们得到几个方案的子分组化水平大大低于基本方案的成本增加的速率。取决于系统参数，我们的方法允许我们在子分组化级别与速率权衡的各个点上操作。
2018-02-19 cs.IT math.IT
Coded Caching via Projective Geometry: A new low subpacketization scheme
编码缓存是一种很有前途的解决方案，通过预取接近最终用户的流行内容并使用编码传输来降低广播网络中的峰值流量。文献中大多数编码高速缓存方案的主要问题之一是大$\textit{subpacketization}$的问题，即，它们要求将每个文件划分成大量的子文件。在这项工作中，我们提出了一个编码的缓存方案，结合有限域上的射影几何的二分图的线图。该方案实现了一个速率$Θ(\frac{K}{\log_q{K}})$（$K$是用户数，$q$是某个素数幂）与$\textit{subexponential}$子分组$q^{O((\log_q{K})^2)}$时，缓存的分数是一个常数（$\frac{M}{N}\leq \frac{1}{q^α}$）的上限为某个正整数$α$）。与早期的方案相比，所提出的方案具有较低的子分组化（尽管拥有较高的速率）。我们还提出了一个新的subpacketization依赖的缓存方案，其中每个子文件被缓存在相同数量的用户的速率的下限。与先前已知的边界相比，该边界对于缓存系统的一系列参数似乎执行得更好。
2019-02-23 cs.IT math.IT
Coded Caching with Linear Subpacketization is Possible using Ruzsa-Szeméredi Graphs
编码缓存是一个问题，其中编码广播用于满足用户请求流行文件并具有缓存功能。Maddah-Ali和Niesen最近的工作表明，通过利用编码和缓存，可以仅用恒定数量的广播传输来满足缩放数量的用户。不幸的是，所有以前的方案都需要将文件分割成指数数量的数据包，然后才能出现缓存的显著编码增益。通过多项式子分组化（在用户数量方面）可以实现什么的问题一直是该领域的一个核心开放问题。我们解决了这个问题，并提出了第一个编码的缓存方案与多项式（实际上，线性）子分组。我们获得了一些传输，这不是常数，但可以是任何多项式的用户数量与指数任意接近零。我们的核心技术工具是Ruzsa-Szeméredi图和编码缓存之间的新型连接。
2017-01-25 cs.IT math.IT
Coded Caching with Low Subpacketization Levels
高速缓存是内容分发网络中的流行技术，其允许降低从内容托管服务器到终端用户的传输速率。编码高速缓存是传统高速缓存的推广，它考虑了在高速缓存中编码和从服务器传输编码信号的可能性。这方面的先前结果表明，传输速率的巨大降低是可能的，这使得编码缓存成为下一代内容分发网络的有吸引力的选择。但是，这些结果要求将服务器中托管的每个文件划分为大量（即，子分组化级别）。从实际的角度来看，这是有问题的，因为这意味着先前的方案仅在文件的大小非常大时才适用。在这项工作中，我们提出了一种新的编码缓存方案，享有显着较低的子分组化水平比以前的计划，而只遭受边际增加的传输速率。具体地，对于固定的高速缓存大小，随着用户数量的缩放使得传输速率的增加可以忽略不计，但是子分组化级别的降低是指数的。
2016-07-27 cs.IT math.IT
Lifting Constructions of PDAs for Coded Caching with Linear Subpacketization
编码缓存是一种利用多播和编码机会在缓存网络中实现更好的速率-内存权衡的技术。编码缓存中的一个关键参数是子包化，即文件为了编码而被分割成的部分的数量。原始的Maddah-Ali-Niesen方案在子分组化时具有随着用户数量呈指数增长的阶最优速率。相比之下，使用放置交付阵列（PDA）设计的编码缓存中的放置和交付方案可以具有线性子分组化，并在速率上具有惩罚。在这项工作中，我们提出了几个建设有效的PDA，通过提升，其中一个基地PDA是扩大取代每个条目由另一个PDA。通过提出并使用Blackburn兼容PDA的概念，我们提供了多个提升结构，增加编码增益。我们比较了构建的编码缓存方案与其他现有的计划，适度高数量的用户，并表明所提出的建设是通用的，并实现了良好的速率-内存权衡在低subpacketizations。
2022-04-05 cs.IT math.IT
Subexponential and Linear Subpacketization Coded Caching via Projective Geometry
高速缓存辅助的广播通信的速率的大增益是使用编码高速缓存获得的，但是为了获得这种现有的集中式编码高速缓存方案，大多数现有的集中式编码高速缓存方案要求服务器处的文件可分成大量的部分（该数量被称为子分组化）。事实上，对于某个正整数$r$和用户数$K$，大多数方案要求子分组化在$\sqrt[\leftroot{-1}\uproot{1}r]{K}$中以指数方式渐近增长。在另一个极端，已知在$K$中具有子分组化线性的方案很少;然而，它们需要存在大量用户，或者它们仅提供很少的速率增益。在这项工作中，我们提出了两个新的集中式编码缓存方案，利用有限域上的投影几何，具有低的子分组化和中等的速率增益。这两种方案都实现了相同的渐近子分组化，其在$O((\log K)^2)$中是指数的（因此改进了$\sqrt[\leftroot{-1}\uproot{1}r]{K}$指数）。第一种方案具有较大的高速缓存要求，但最多具有恒定的速率（随着$K$的增加），而第二种方案具有较小的高速缓存要求，但具有较大的速率。作为第二种方案的特例，我们得到了一种新的线性子分组方案，它比现有的线性子分组方案具有更灵活的参数范围。扩展我们的技术，我们也得到低的子包化方案，如分布式计算和高速缓存辅助干扰信道的其他多接收机设置。我们通过大量的数值比较验证了我们所有方案的性能。对于一类特殊的对称缓存方案与给定的子包化水平，我们提出了两个新…
2021-11-28 cs.IT math.IT
A New Construction Structure on Multi-access Coded Caching with Linear Subpacketization: Cyclic Multi-Access Non-Half-Sum Disjoint Packing
Guangxi Normal University（广西师范大学）；Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
本文提出一种新的多接入编码缓存方案，通过引入循环多接入非半和不相交打包结构，实现线性子分包化并降低传输负载。
2026-03-14 cs.IT math.IT
Low Subpacketization Coded Caching via Projective Geometry for Broadcast and D2D networks
编码缓存是作为一种系统地利用客户端本地可用存储来通过编码传输增加信道吞吐量的技术而引入的。文献中大多数已知的编码高速缓存方案能够在速率方面获得很大的增益，但是以子分组化为代价，该子分组化在$K^{\frac{1}{r}}$中是指数的（$K$是客户端的数量，$r$是某个正整数）。最近以前的工作编码缓存设计通过线图和有限域投影几何的基础上，我们提出了一个新的计划，在这项工作中，实现了一个次指数（$K$）subpacketization的$q^{O((log_qK)^2)}$和速率$Θ\left(\frac{K}{(log_qK)^2}\right)$，大$K$，和缓存的分数$\frac{M}{N}$的上限由一个常数$\frac{2}{q^{α-1}}$（对于一些素数幂$q$和常数$α\geq 2$）。除了这种渐进的改善，我们表明，通过一些数值比较，我们目前的计划有更低的子分组比以前的可比计划，与一些增加的交付计划的速率，对于相同的内存要求。例如，我们获得实际上相关的子分组化级别，诸如用于$10^2 - 10^4$数量的客户端的$10^2 - 10^7$。利用先前的结果，适应编码缓存方案的无差错的广播信道设备到设备的网络，我们获得了一个低的子分组化方案D2D网络也，并给出了数值比较与先前的工作。
2019-03-07 cs.IT math.IT
Adding transmitters dramatically boosts coded-caching gains for finite file sizes
在$K$ -用户BC中的编码缓存的上下文中，我们的工作揭示了令人惊讶的事实，即具有多个（$L$）发射天线，通过将所需的子分组减少到大约其$L$ th根，从而通过高达$L$的乘法因子来提升实际DoF，从而显著改善了编码缓存的长期子分组化瓶颈。在渐近条件下，这表明，只要$L$与理论缓存增益成比例，则完全累积（复用+完全缓存）增益是通过恒定的子分组化实现的。在任何已知的设置中，这是第一次在有限的文件大小约束下出现无限的缓存增益。这里实现的高速缓存增益比先前在任何单天线或多天线完全连接设置中经历的任何高速缓存增益高多达$L$倍，因此提供了对先前已知将高速缓存增益硬绑定到小常数的子分组化问题的倍增缓解。所提出的方案是实用的，它适用于所有值的$K,L$和所有的缓存大小。该方案的增益在实践中显示：例如，对于$K=100$，当$L=1$时，在原始编码缓存算法下，$G=10$的理论缓存增益将需要子分组化$S_1 = \binom{K}{G}= \binom{100}{10} > 10^{13}$，而如果添加额外的发射天线，则子分组化先前已知匹配或超过$S_1$。现在对于$L=5$，我们的方案提供了理论上的（无约束的）累积DoF $d_L = L+G = 5+10=15$，具有子分组化$S_L=\binom{K/L}{G/L} =\binom{100/5}{10/5} = 190$。这项工作扩展到多服…
2018-02-09 cs.IT math.IT
Taming Subpacketization without Sacrificing Communication: A Packet Type-based Framework for D2D Coded Caching
Technical University of Berlin（柏林工业大学）；University of Florida（佛罗里达大学）
针对D2D编码缓存中子分包化过大的问题，提出基于分组类型的框架，通过子文件节省和进一步分割节省两种机制降低子分包化，同时保持最优通信速率。
2026-10-19 cs.IT math.IT
Hierarchical Coded Caching with Low Subpacketization and Coding Delay using Combinatorial t-Designs
本文针对两层分层网络，通过构造新的PDA和HPDA，提出了一类低子包化的分层编码缓存方案，在相同系统参数和子包化级别下实现了更优的编码延迟和传输负载。
2025-04-28 cs.IT math.IT
Low-Subpacketization Multi-Antenna Coded Caching for Dynamic Networks
多天线编码缓存将与网络中的总缓存大小成比例的全局缓存增益与源于多个发射天线的附加空间复用增益相结合。然而，经典的集中式编码缓存方案不适合动态网络，因为它们需要用户数量的先验知识来指示在放置阶段期间应该在每个用户处缓存什么数据。另一方面，完全分散的方案只有在用户数量非常大的情况下才能提供与集中式方案相当的收益。在本文中，我们提出了一种新的多天线编码的动态网络的缓存方案，而不是定义个人的缓存内容，我们将用户与一组有限的预定义的缓存配置文件。然后，在交付阶段，我们的目标是实现一个组合的缓存和空间复用增益，在很大程度上与完全集中式方案的理想情况下。由此产生的方案施加小的子分组化和波束成形开销，在动态网络条件下是鲁棒的，并且与集中式方案相比，引起小的有限SNR性能损失。
2021-11-15 cs.IT math.IT
Design of Placement Delivery Arrays for Coded Caching with Small Subpacketizations and Flexible Memory Sizes
编码缓存是一种新兴的技术，以减少数据传输负载在高峰流量时间。在这样的方案中，数据中心或库中的每个文件通常被划分为多个分组，以基于每个用户的缓存处的设计放置来追求低广播速率。然而，该方案的实现复杂度随着分组数量的增加而增加。关键是设计一种具有小的子分组化水平的方案，同时保持相对较低的传输速率。已知用户中的高速缓存的设计（即，放置阶段）和广播（即，递送阶段）可以统一在一个矩阵中，即放置递送阵列（PDA）。本文提出了一种新的PDA结构，通过选择适当的正交表（POA），它推广了一些已知的结构，但具有更灵活的内存大小。基于所提出的PDA构造，进一步提出了一种有效的变换，以使编码缓存方案具有较小的子分组化级别。此外，两个新的编码缓存计划与编码的位置被认为是。结果表明，所提出的方案产生一个较低的子分组化水平和传输速率比一些现有的计划。
2022-01-05 cs.IT math.IT
Design of Coded Caching Schemes with Linear Subpacketizations Based on Injective Arc Coloring of Regular Digraphs
编码缓存是一种有效的技术，以解除拥塞的业务量在回程链路。在这样的方案中，托管在服务器中的每个文件被分成多个数据包，以追求基于缓存到用户和广播消息的内容的精细设计的低传输速率。然而，该方案的实现复杂度随着分组的数量而增加。期望设计具有小的子分组化级别和相对低的传输速率的方案。最近，放置交付阵列（PDA）被提出来解决编码缓存的子分组化瓶颈。本文从一个新的角度研究了PDA的设计，正则有向图的内射弧染色证明了正则有向图的单射弧染色可以生成行列数相同的PDA。在此基础上，定义了一类新的正则有向图，并给出了这类图的内射色数的上界。因此，提出了一些新的编码缓存方案，具有线性子分组化水平和小的传输速率，其中之一概括了现有的方案的情况下，更灵活的用户数。
2022-07-20 cs.IT math.IT
A New Design Framework on Device-to-Device Coded Caching with Optimal Rate and Significantly Less Subpacketizations
在本文中，我们提出了一个新的设计框架上的设备到设备（D2 D）编码的缓存网络的最佳速率，但显着较少的文件subpacketizations相比，著名的D2 D编码的缓存计划提出的Ji，Caire和Molisch（JCM）。所提出的设计框架被称为{基于\em分组类型（PTB）设计}，其中D2 D用户首先被划分为多个组，这导致所谓的{ \em原始分组节省增益}。然后，基于规定的节点划分来指定对应的多播组类型和分组类型。通过仔细选择每个多播组内的发射机，也可以实现所谓的{ \em进一步的分裂比增益}。通过{ \em原始分组节省增益}和{ \em进一步分裂比增益}的联合效果，与JCM方案相比，可以实现逐阶子分组化减少，同时保持大系统参数状态的最优速率。此外，作为第一次在文献中提出的，根据我们的知识，我们发现，不平等的subpacketizaton是一个关键，以实现一个subpacketizationgain时，用户数是奇数。作为副产品，代替直接将共享链路高速缓存方案转换为D2 D高速缓存方案，至少为了子分组化，确实需要新的设计框架。
2020-04-14 cs.IT math.IT
A New Construction Structure on Coded Caching with Linear Subpacketization: Non-Half-Sum Disjoint Packing
针对现有编码缓存方案线性子分组化下传输负载高的问题，提出非半和不交分拆组合结构并构造新方案，在多类对比场景下实现更优或相近的负载性能，丰富了组合设计领域的结构研究。
2025-02-23 cs.IT math.IT
Fundamental Limits of Coded Caching with Fixed Subpacketization
本文针对固定子分包化水平下的编码缓存，提出传输负载的通用下界，并证明分区方案可实现最优速率-子分包化权衡。
2025-10-25 cs.IT math.IT
Subpacketization-Rate Trade-off in Multi-Antenna Coded Caching
编码高速缓存可以通过将编码数据块多播波束成形到仔细选择的用户组并使用用户高速缓存中的现有文件片段来解码每个用户处的期望文件而应用于无线多天线通信中。然而，一个文件应该被分割成的数据包的数量（称为子包化）随着网络规模呈指数级增长。我们提供了一个新的方案，它使子分组化的水平，根据基本的网络参数，如天线和用户数之间的一组预定义的值自由选择。一个简单的效率指数也提出了在不同的子分组化水平的性能指标。数值例子表明，较大的子分组通常会导致更好的效率指数和更高的对称速率，而较小的子分组会导致可达速率的显着损失。这实现了更高效的缓存方案，适合于可用的计算和功率资源。
2019-05-10 cs.IT cs.NI math.IT
New coded caching schemes from placement delivery arrays
低子包化和小传输速率的编码缓存方案在实践中是理想的，这是由于低实现复杂度和传输效率的要求。放置交付阵列（简称PDA）可用于生成编码缓存方案。然而，许多已知的编码高速缓存方案具有大的存储器比率。在本文中，我们认识到，一些计划与低的子分组产生的PDA不充分利用用户的缓存内容来创建组播的机会，从而提出克服这一缺点。作为应用，我们得到了两个新的方案与低的子包，这是显着的优势，在存储率和传输速率相比，原来的计划。
2020-08-24 cs.IT math.IT
Multi-access Coded Caching with Optimal Rate and Linear Subpacketization under PDA and Consecutive Cyclic Placement
这项工作考虑了Hachem等人提出的多访问缓存系统，其中每个用户以循环环绕方式访问L个相邻高速缓存。我们首先提出了一个放置策略称为连续循环放置，它实现了最大的本地缓存增益。然后在连续循环放置下，从放置交付阵列（PDA）的角度推导出最优编码缓存增益，从而得到PDA速率的下界。最后，在连续循环放置下，我们构造了一类PDA，导致一个多路访问编码缓存方案与线性子分组化，这达到了我们推导出的下限的一些参数，而对于其他参数，实现编码缓存增益仅为1小于最佳的。分析和数值比较所提出的计划与现有的计划，以验证性能。
2022-09-07 cs.IT math.CO math.IT
A New Construction Structure on MISO Coded Caching with Linear Subpacketization: Half-Sum Disjoint Packing
Guangxi Normal University（广西师范大学）；Huazhong University of Science and Technology（华中科技大学）；Technische Universität Berlin（柏林工业大学）
本文提出了一种基于半和不相交打包的MISO编码缓存方案，通过构造L-HSDP结构，实现高总自由度和低子包大小。
2026-01-15 cs.IT math.IT
Secretive Coded Caching from PDAs
具有保密约束的编码缓存问题，用户不应该能够获得关于他们不需要的文件的内容的任何信息，这被称为秘密编码缓存问题。这是Ravindrakumar等人在2018年\emph{ IEEE Transactions on Information Forensics and Security}上发表的题为“私有编码缓存”的论文中提出的，其特征是子分组化水平随着用户数量呈指数级增长。在没有保密的编码缓存的上下文中，编码缓存计划在次指数subpacketization水平是可行的，通过表示的缓存系统的形式的放置交付阵列（PDA）和设计的位置和交付policies从it.Motivated，我们提出了一个秘密的编码缓存计划，低subpacketization使用PDA，为用户提供专用的缓存在集中设置。当我们的计划被应用到一个特殊的类的PDA称为MN PDA，Ravindrakumar等人提出的计划。恢复。
2021-07-01 cs.IT math.IT
Coded Caching via Line Graphs of Bipartite Graphs
我们提出了一个编码的缓存框架，使用线图的二分图。线图的团覆盖描述了用户处未缓存的子文件。线图平方补的团覆盖给出了满足用户需求的传输方案。然后，我们定义了一个特定的类，这样的缓存线图，其中的subpacketization，速率和未缓存的编码缓存问题的分数可以通过其图论参数捕获。我们提出了一个建设这样的缓存线图使用射影几何。所提出的方案具有从上到下由具有子分组化级别$q^{O((log_qK)^2)}$和未缓存分数$Θ(\frac{1}{\sqrt{K}})$的常数限定的速率，其中$K$是用户的数量，并且$q$是素数幂。我们还提出了一个subpacketization相关的下限编码缓存方案的速率为一个给定的广播设置。
2018-05-23 cs.IT math.IT
Low-Subpacketization MIMO Coded Caching with Flexible Stream Allocation
University of Oulu（奥卢大学）
针对多天线无线网络中编码缓存的子包化问题，提出一种低复杂度MIMO编码缓存方案，通过虚拟广播信道分解和共享缓存模型扩展，实现灵活速率适配并大幅降低子包化需求。
2026-10-06 cs.IT eess.SP math.IT
Placement Delivery Array Design for Combination Networks with Edge Caching
Maddah-Ali-Niesen编码高速缓存技术的主要实际限制是它们的高子分组化水平。Yan \emph{et al.}针对单服务器多用户的简单网络，提出了一种使用所谓的布局交付阵列（PDA）的替代方案。这种方案需要稍高的传输速率，但显著降低了子分组化水平。在本文中，我们扩展了PDA的框架，并提出了三个低子分组化方案的组合网络，即，具有单个服务器、多个中继和连接到中继子集的多个高速缓存辅助用户的网络。其中一种方案在高速缓存存储器足够大时实现了链路速率的割集下限。我们的另外两个方案只适用于\emph{resolvable}组合网络。对于这些网络和广泛的高速缓存大小，新的计划执行接近直接应用Maddah-Ali-Niesen计划的编码缓存计划，同时具有显着降低的子分组化水平。
2020-01-21 cs.IT math.IT
Stochastic Coded Caching with Optimized Shared-Cache Sizes and Reduced Subpacketization
本文研究了具有$Λ$缓存的$K$ -用户广播信道，当用户和缓存之间的关联是随机的，即，对于每个用户可以出现在基于给定概率分布的特定高速缓存的覆盖区域内并且随后由特定高速缓存辅助的情况。缓存受累积内存约束的约束，该约束等于库大小的$t$倍。我们提供了一个计划，包括三个阶段：存储分配阶段，内容放置阶段，和交付阶段，并表明，一个优化的存储分配跨缓存连同修改后的未编码的缓存放置和交付策略，通过显着减少由于随机性的乘法性能恶化的缓存负载不平衡的不利影响。简而言之，我们的工作提供了一个计划，管理，以大大减轻缓存负载不平衡的随机网络的影响，以及--与最著名的现有技术相比--通过显示其在确定性设置中的可应用性（对于该确定性设置，其实现相同的递送时间）--这被证明对于$t$的有界值接近最优--来解决著名的子分组化瓶颈，在子分组化中具有指数减少。
2021-12-28 cs.IT math.IT
On Secure Coded Caching via Combinatorial Method
编码缓存是一种有效的方法，通过在用户的本地缓存存储一些内容，而不知道以后的需求，来减少高峰时段的网络流量拥塞。编码缓存设计的目标是最小化传输速率和子分组化。在实践中，每个用户的需求是敏感的，因为当一个用户获得其他用户的需求时，它可以获得其他用户的偏好。Wan等人提出了第一个具有私有需求的编码缓存方案，但其传输速率和子包化程度随着存储在库中的文件数量的增加而增加。在本文中，我们考虑以下安全的编码缓存：防止窃听器从获取任何信息的文件在服务器上，并保护所有用户的需求在交付阶段。我们首先介绍了一个组合结构称为安全放置交付阵列（SPDA在短期内）实现编码缓存方案，我们的安全设置。然后通过构造SPDA得到三类安全方案，其中一类方案是最优的。值得注意的是，我们的方案的传输速率和子分组是独立的文件号。此外，与以前已知的方案具有相同的安全设置相比，我们的计划有显着的优势，在子分组和某些参数的传输速率上的优势。
2020-05-03 cs.IT math.IT
A Construction Framework of Coded Caching Scheme for Multi-Access MISO Systems via Knapsack Problem
Guangxi Normal University（广西师范大学）；ShanghaiTech University（上海科技大学）
本文提出了一种基于背包问题的多接入MISO系统编码缓存方案构建框架，旨在实现高总自由度和低子包化复杂度。
2026-01-16 cs.IT math.IT
Symmetric uncoded caching schemes with low subpacketization levels
缓存是内容分发网络中常用的技术，其目的是以最有效的方式将信息从托管服务器传递到用户。2014年，Maddah-Ali和Niessen将缓存定义为一个正式的信息理论问题，从那时起，它就受到了广泛的关注。它是已知的，由Ali-Niesen和Yu et.这些方法都是最优的，也就是说，它们需要来自服务器的最少数量的传输来满足所有用户的需求。然而，为了使这些方案工作，每个文件需要被划分为$F^*$子文件（$F^*$被称为文件的子分组化级别），其中$F^*$随着$K$的用户数量呈指数级增长。结果，在实际情况中应用这些方案是有问题的，其中$K$趋于非常大。存在以下问题：（1）是否存在将每个文件划分为$F$子文件的最佳方案，其中$F$不是指数的，例如在$K$中是多项式的？(2)如果这个问题的答案是否定的，是否存在一个接近最优的方案，一个与\cite{ali1,yu}中的方案一样渐近好的方案，其中$F$多项式在$K$中？这两个问题都是开放的。本文的主要贡献是对上述问题的回答。首先，我们证明了在对用户缓存率的适当限制下，不存在$F$小于$F^*$的最优方案。此外，我们给出了这种情况下最优方案存在的充分必要条件。其次，我们通过一个明确的结构和详细的性能分析，对上述第二个问题提供了肯定的回答。
2020-02-26 cs.IT math.IT
Centralized Hierarchical Coded Caching Scheme over Two-Layer Networks
本文考虑了一个分层缓存系统，其中一个服务器连接多个镜像站点，每个连接一组不同的用户，镜像站点和用户都配备了缓存内存。虽然已经存在研究这种设置并提出编码缓存方案以减少传输负载的工作，但仍存在两个主要问题需要解决：1）由$R_1$表示的第一跳的未编码放置下的最佳通信负载仍然未知。2)以前的方案是基于Maddah-Ali和Niesen的数据放置和传送，这需要较高的子分组化水平。如何在分层缓存系统中实现传输负载和子分组化级别之间的良好折衷还不清楚。在本文中，我们旨在解决这两个问题。我们首先提出了一个新的组合结构命名为分层放置交付阵列（HPDA），它的特点是任何分层缓存系统的数据放置和交付。然后，我们构造两类HPDA，其中第一类导致在某些情况下实现最佳$R_1$的方案，而第二类需要较小的子分组级别，但代价是稍微增加传输负载。
2022-09-25 cs.IT math.IT
Coded Caching Schemes with Low Rate and Subpacketizations
编码缓存技术是一种在网络流量高峰期提高传输效率的有效技术，近年来在编码领域得到了广泛的应用。通常，速率可以测量到高峰业务时间的传输，即，该效率随着速率的降低而增加。为了实现编码缓存方案，库中的每个文件必须被拆分成一定数量的数据包。并且这个数字直接反映了编码缓存方案的复杂性，即，复杂度随着分组数目的增加而增加。然而，在速率和分组数目之间存在折衷。因此，这是有意义的，以表征这种权衡和设计相关的帕累托最优编码缓存方案关于这两个参数。最近，一个新的概念被称为放置交付阵列（PDA）提出来描述编码缓存方案。然而，据我们所知，还没有人证明以前已知的PDA之一是帕累托最优的。在本文中，我们首先推导出两个下界的速度下PDA的框架。因此，由Maddah-Ali和Niesen提出的PDA是帕累托最优的，并且对于某些参数，获得了速率和分组数量之间的折衷。然后，从上述观察和组合设计的角度来看，两个新的类的Pareto最优PDA。在此基础上，得到了低速率、低包数的分组调度方案。最后，通过与这两类方案的比较，估计了一些已知的PDA的性能。
2017-10-02 cs.IT math.IT
Shared Cache Coded Caching Schemes Using Designs and Circuits of Matrices
在本文中，我们研究了共享缓存编码缓存（SC-CC）：一组缓存服务于一组更大的用户，每个用户访问一个缓存，和缓存可能会为许多用户。对于这个问题，在未编码的放置下，Parrinello，Ünsal和Elia展示了一个最佳的SC-CC方案，其中子分组化级别取决于缓存的数量。我们展示了一个SC-CC方案，其中子分组化水平不直接取决于用户或缓存的数量;任何数量的缓存和用户可以容纳一个固定的子分组化水平。此外，可以添加新的高速缓存，而无需重新放置现有的高速缓存。我们表明，允许的子分组化水平的上限，我们的SC-CC方案可能会实现比其他相关的SC-CC方案的速率较低。我们的方案是使用矩阵和设计构造的。拟阵可以从有限域上的矩阵获得;我们的方案的放置由从矩阵构造的设计决定;从矩阵和设计获得的拟阵的回路用于决定交付。
2022-12-29 cs.IT math.IT
Reducing Subpacketization in Device-to-Device Coded Caching via Heterogeneous File Splitting
Technical University of Berlin（柏林工业大学）；University of Florida（佛罗里达大学）；University of Utah（犹他大学）
本文提出一种异构子包框架，通过优化包大小、用户分组和多播发射机选择，实现设备到设备编码缓存中子包数量的减少，同时保持最优通信速率。
2026-04-01 cs.IT math.IT
Optimal Placement Delivery Arrays from $t$-Designs with Application to Hierarchical Coded Caching
本文从组合$t$-设计出发提出两类新的放置交付阵列（PDA）构造，在低子包化水平下改进传输速率并达到$S$下界，进而构造分层放置交付阵列（HPDA）用于两层编码缓存系统。
2024-02-26 cs.IT math.IT
D2D Coded Caching from Two Classes of Optimal DPDAs using Cross Resolvable Designs
Indian Institute of Science（印度科学学院）
本文提出基于两种类最优DPDAs的D2D编码缓存方案，通过交叉可分辨设计和新块设计构造了低子分包化D2D方案，实现了新的传输负载下界。
2026-01-19 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
Multi-access Coded Caching with Linear Subpacketization
针对多接入编码缓存，提出满足线性子分组化约束的放置与交付策略，通过映射至索引编码问题推导传输速率上界，实现性能改进。
2023-05-09 cs.DC cs.IT math.IT
Coded Caching for Combination Networks with Multiaccess
在传统的$(H, r)$组合网络中，每个用户连接到唯一的一组$r$中继。然而，很少有研究工作考虑$(H, r, u)$多址组合网络的问题，每个$u$用户连接到一个独特的一组$r$中继。获得用于$(H, r, u)$多址组合网络的编码缓存方案的一种简单策略是通过对用于传统$(H, r)$组合网络的编码缓存方案进行$u$次重复应用。显然，该普通方案的每个中继的传输负载正好是原始方案的传输负载的$u$倍，这意味着随着用户数量的增加，每个中继的传输负载也将增加。因此，设计一种适合于$(H, r, u)$多址接入组合网络的编码缓存方案，使每个中继节点的传输负载更低，具有重要的意义。本文将Zewail和Yener提出的编码方法直接应用于$(H, r)$组合网络，得到了一种适用于$(H, r, u)$多址组合网络的编码缓存方案（ZY方案）。然而，该方案的子分组化与用户数呈指数关系，这导致了较高的实现复杂度。为了减少子分组，利用组合设计理论，提出了一种直接构造$(H, r, u)$多址组合网络编码缓存方案的方法，其中参数$u$必须是一个组合数.对于任意参数的$u$，在直接构造的基础上，提出了一种混合构造的$(H, r, u)$多址组合网络编码缓存方案。理论和数值分析表明，与普通方案相比，后两种方案的每个中继节点的传输负载更小，与ZY方案相比，其子分组化程度更低。
2021-08-22 cs.IT math.IT
Uncoded Placement Optimization for Coded Delivery
我们认为经典的编码缓存问题所定义的Maddah-Ali和Niesen，其中一个服务器与一个图书馆的$N$文件的大小相等的连接到$K$用户通过一个共享的无错误的链接。每个用户都配备了一个容量为$M$文件的缓存。我们的目标是设计一个静态的内容放置和交付方案，使共享链接的平均负载最小化。我们首先提出了一类集中式编码缓存方案组成的一般内容放置策略指定的文件分区参数，使高效和灵活的内容放置，和一个特定的内容交付策略，使负载降低利用不同用户的共同请求。对于建议的类的计划，我们考虑两种情况下的文件分区参数的优化，这取决于是否允许或不允许一个大子包化级别。在一个不受限制的子包化水平的情况下，我们制定的编码缓存优化，以尽量减少平均负载下的任意文件的流行程度。问题的直接公式化涉及$N2^K$变量。通过施加一些附加条件，将问题归结为一个线性规划问题，其中变量为任意文件流行度下的$N(K+1)$和变量为统一文件流行度下的$K+1$.我们可以恢复Yu { \em et al.}的最优方案的统一文件流行度作为我们的问题的最优解决方案。当一个低的子分组化水平是理想的，我们引入一个子分组化水平的约束，涉及每个文件的$\ell_0$规范。同样，通过施加相同的附加条件，我们可以将问题简化为具有$N(K+1)$变量的两个凸函数（DC）的差的问题，该问题可以被有效地求解。
2018-07-07 cs.IT math.IT
A Secretive Coded Caching for Shared Cache Systems using PDAs
本文认为，秘密编码的缓存问题与共享缓存中，没有用户必须访问的文件，它没有要求。在共享缓存网络中，用户由较少数量的助手缓存提供服务，并且每个用户仅连接到一个助手缓存。为了确保共享缓存网络中的保密约束，每个用户都需要有一个至少单位文件大小的个人缓存。对于这种设置，最近在文献中提出了一种秘密编码的高速缓存方案（\enquote{Secretive Coded Caching with Shared Caches}，在\textit{IEEE Communications Letters}，2021年），并且它需要子分组化级别，该子分组化级别是辅助高速缓存数量的指数级。通过利用PDA的建设，我们提出了一个程序，以获得新的秘密编码的共享缓存方案，减少子分组化水平。我们还表明，现有的秘密编码的共享缓存的缓存方案可以使用我们的过程中恢复。此外，我们推导出一个下界的秘密传输速率使用割集参数，并证明了顺序最优的建议秘密编码缓存方案。
2021-10-21 cs.IT math.IT
On the Effects of Subpacketization in Content-Centric Mobile Networks
一个大规模的内容为中心的移动ad hoc网络采用子分组化的研究，其中每个移动节点具有有限大小的缓存移动根据重组移动模型，并要求从库中的内容对象独立随机根据Zipf流行度分布。而不是假设一个内容对象是在一个单一的时隙中传输，我们考虑一个更具挑战性的情况下，每个内容对象的大小是相当大的，因此只有一个文件的子分组可以在一个时隙，这是由一个快速的移动性的情况下，可以提供。根据我们的移动模型，我们认为一个单跳为基础的内容交付和吞吐量和延迟之间的基本权衡的特点。顺序最优的吞吐量延迟权衡分析，提出以下两种内容接收策略：顺序接收未编码的缓存和随机接收的最大距离可分离（MDS）编码的缓存。我们还进行了数值计算，以验证我们的分析结果。特别是，我们进行未编码的缓存和MDS编码的缓存策略之间的性能比较，通过识别的制度，在这两个缓存策略之间的性能差异变得突出的系统参数，如Zipf指数和子包的数量。此外，我们将我们的研究扩展到随机游走流动性的情况下，并表明我们的主要结果基本上是相同的那些在重新洗牌的流动性模型。
2018-04-20 cs.IT cs.NI math.IT
Low-Complexity High-Performance Cyclic Caching for Large MISO Systems
已知多天线编码高速缓存将与在网络上发现的累积高速缓存大小成比例的全局高速缓存增益与源于使用多个发射天线的附加空间复用增益组合。然而，仔细观察揭示了两个严重的瓶颈;众所周知的指数子分组化瓶颈，大大降低了性能时，通信的文件大小是有限的，和相当大的优化复杂性波束成形多播消息时，SNR是有限的。在这里，我们提出了一个全新的缓存方案，称为\emph{cyclic multi-antenna coded caching}，其独特的结构允许在许多发射天线的关键政权的上述瓶颈的决议。对于这种制度，其中复用增益可以超过编码增益，我们的新算法是第一个实现精确的一次性线性最佳DoF的子分组复杂度，仅与用户数量呈线性关系，并且第一个受益于允许利用上行链路-下行链路二元性的多播结构，以产生优化的波束形成器超快。最后，我们的新解决方案为有限SNR，有限文件大小和许多用户的网络提供了出色的性能。
2021-10-11 cs.IT math.IT
On the Dynamic Centralized Coded Caching Design
编码缓存方案为我们提供了一个有效的框架，以实现额外的编码多播增益，利用编码到多个传输信号。编码缓存设计的目标是联合优化的放置和交付方案，以最大限度地减少传输的编码信号的量。然而，很少有研究工作考虑多轮编码缓存的设计问题，其中固定和移动用户可能共存于一个网络中不同数量的活跃用户存在于连续轮。显然，这种动态的网络配置可能会导致不希望的频繁放置缓存内容更新在用户端，如果我们假设编码缓存方案的每一轮分别。因此如何定制编码缓存设计，使得可以避免在放置阶段频繁的缓存内容更新，并且同时在多轮中保持交付阶段的全部缓存增益将变得非常期望。在本文中，通过仔细检查二分图表示的编码缓存方案，提出了一个动态集中式编码缓存设计的基础上，基于拼接的布局和饱和匹配的交付计划。分析结果表明，本文提出的动态编码缓存方案能够实现灵活的编码组播，并且是顺序最优的。
2019-06-20 cs.IT math.IT
A Coded Caching Scheme with Linear Sub-packetization and its Application to Multi-Access Coded Caching
针对集中式编码缓存系统中子分组数随用户数呈指数增长的问题，提出了一种新的编码缓存方案，该方案受对称相邻连续边信息索引编码问题的启发.该计划有一个放置策略，其中所需的子数据包的数量只与用户的数量线性增长，没有限制的文件大小，和一个交付政策，这是即时解码。此外，新的交付计划中的多访问编码缓存设置的应用进行了研究，并在该方向上的一些结果。特别是，在多路访问设置中，对于最优速率-存储器权衡特性可用的情况下，它示出了新的交付方案实现最优或接近最优速率。
2020-09-23 cs.IT math.IT
PDA Construction via Union of Cartesian Product Cache Configurations for Coded Caching
本文提出一种通过基础PDA的m重笛卡尔积缓存配置并集构造新PDA的方法，实现用户数量和编码缓存增益的指数增长，同时保持负载恒定，并产生三种覆盖现有方案的新编码缓存方案。
2025-01-21 cs.IT math.IT
Improved Constructions of Coded Caching Schemes for Combination Networks
在$(H,r)$组合网络中，单个内容库通过所部署的不具有高速缓存存储器的$H$中继被递送到${H\choose r}$用户，使得具有本地高速缓存存储器的每个用户同时由正交非干扰且无差错信道上的不同的$r$中继子集服务。组合放置传递阵列（CPDA）可以用来实现组合网络的编码缓存方案。本文提出了一种基于CPDA实现组合网络编码缓存方案的新算法，使得获得的方案具有更小的子分组级别或比以前已知的方案更灵活地实现。然后我们着重于用$r<H$直接构造任意正整数$H$和$r$的CPDA。这与参考文献（IEEE ISIT，17-22，2018）中在$r$划分$H$的约束下的分组方法不同。从而得到两类CPDA。最后与Yan等人提出的方案和方法进行了比较，(IEEE ISIT，17-22，2018）我们的CPDA实现的方案在子分组化水平和传输速率上具有显着优势。
2019-10-24 cs.IT math.IT
A framework of constructing placement delivery arrays for centralized coded caching
在高速缓存系统中，为了提高在高峰业务时间的传输效率并降低实现复杂度，期望设计具有尽可能小的传输负载$R$和子分组化$F$的编码高速缓存方案。Yan等人将集中式编码缓存方案重新表述为设计称为放置交付阵列（PDA）的对应$F\times K$阵列，其中$F$是子分组化，而$K$是用户数量。出于几个构造的PDA，我们介绍了一个框架，用于构建PDA，其中每行是由一个矩阵的行向量称为行索引矩阵和每列的索引标记的直积集的元素。利用这个框架，得到了一个新的方案，它可以被看作是一些以前已知的方案的推广。当$K$等于${m\choose t}q^t$的正整数$m$，$t$与$t<m$和$q\geq 2$，我们证明了行索引矩阵必须是一个正交数组，如果所有的用户有相同的内存大小。此外，如果编码增益为${m\choose t}$，则行索引矩阵必须是覆盖阵列，这是我们框架下的最大编码增益。因此，在我们的框架下的传输负载和子分组化的计划的下界。最后，使用正交数组作为行索引矩阵，我们获得了两类更显式的方案，这些方案在子分组化方面具有显着优势，而传输负载等于或接近于上官等人（IEEE Trans. Inf. Theory，64，5755-5766，2018）针对相同数量的用户和内存大小构造的方案。
2021-05-31 cs.IT math.CO math.IT
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
Combinatorial Analysis of Coded Caching Schemes
针对现有最优编码缓存方案数据包拆分过多的问题，该研究在数据包数量受限条件下定义了编码缓存方案的优化指标，并给出若干无穷类最优方案的构造方法。
2024-03-07 cs.IT math.IT
D2D Coded Caching Schemes for Multiaccess Networks with Combinatorial Access Topology
Indian Institute of Science（印度科学学院）
本文提出基于t-设计和t-GDD拓扑的多接入D2D编码缓存方案，改进了子分包化级别和负载性能。
2026-01-19 cs.IT math.IT
Cache-Aided Interference Management with Subexponential Subpacketization
考虑由$K_T$发射机和$K_R$接收机组成的干扰信道，具有AWGN噪声和复信道增益，并且系统中具有$N$文件。在称为\textit{one-shot}方案的一类方案下，该信道的单次$\mathsf{DoF}$是当$\mathsf{SNR}$变大时可以同时服务的接收机的最大数量，其中错误概率为零。考虑存在可以分别存储库的部分$\frac{M_T}{N}$和部分$\frac{M_R}{N}$的发送器和接收器侧高速缓存。这种高速缓存辅助干扰信道设置的最新工作表明，使用精心设计的预取（高速缓存）阶段，以及与发射机处的波束成形系数的适当选择相结合的一次性编码递送方案，我们可以实现$t_T+t_R$的$\mathsf{DoF}$，其中$t_T=\frac{M_T K_T}{N}$和$t_R=\frac{M_R K_R}{N},$被证明几乎是最优的。现有的方案涉及将文件分割成$F$子文件（参数$F$称为\textit{subpacketization}），其中$F$可以非常大（实际上，对于大的$K_R$，在恒定的高速缓存分数下，它在$K_R$中变成指数）。在这项工作中，我们的第一个贡献是一个计划，实现了相同的$\mathsf{DoF}$的$t_T+t_R$与一个较小的子包比以前的计划。我们的第二个贡献是一个新的编码缓存方案的干扰信道的基础上，在有限域上的投影几何实现了一次性$\mathsf{D…
2019-04-10 cs.DM cs.IT math.IT
On the Gap Between Decentralized and Centralized Coded Caching Schemes
缓存技术是一种很有前途的解决方案，以满足不断爆炸性的需求，多媒体流量。最近，Maddah-Ali和Niesen提出了集中式和分散式编码缓存方案，这些方案能够获得比未编码缓存方案显著的性能增益。特别是，他们的工作表明，分散式编码缓存方案和集中式编码缓存方案之间存在性能差距。在本文中，我们调查了这一差距。因此，我们证明了乘法间隙（即，它们的性能之比）在1和1：5之间。上限收紧了Maddah-Ali和Niesen的12个原始值，而下限验证了集中式编码缓存方案总是优于分散式缓存方案的直觉。值得注意的是，这两个界限在某些情况下都是可以实现的。此外，我们还证明了在用户数足够大的情况下，该间隙可以任意接近于1，这表明在实际应用中使用不太理想但更实用的分散编码缓存方案具有巨大的潜力
2017-08-01 cs.IT math.IT
