[发明专利]一种最大化卸载概率的D2D缓存分配方法

说明书

本发明属于移动通信领域，尤其涉及移动通信中的用户缓存网络提前在网络闲时存储附近用户需求的内容。一种最大化卸载概率的D2D缓存分配方法，可以有效的降低无线网络中缓存的冗余程度，通过基于网络最优性能的缓存分配策略，在本发明方法中，请求用户在找到需求文件的前提下满足网络传输该文件的QoS时达到整个网络的高卸载概率。通过仿真与传统方法对比，本发明方法可以大幅增大网络卸载概率，同时灵活分配缓存空间大小，提高了通信网络的整体性能。

技术领域

本发明属于移动通信领域，尤其涉及移动通信中的用户缓存网络提前在网络闲时存储附近用户需求的内容。

背景技术

日益普及的无线网络和移动设备为普适的Internet接入提供了良好的硬件基础，缓存技术是无线缓存网络中进行信息共享和分发的关键技术之一。

近年来，缓存技术已被广泛应用于计算机的数据存储，研究者们基于视频特性以及硬盘存储的现实，提出了一种新的解决方案，其基本思想就是在无线接入点处配置大容量的存储器，建立一个临时存储区域，利用非高峰期(如夜间时段)将受欢迎的视频等文件提前缓存到接入点处的存储器中。这样，使得用户经常访问的数据可以被本地流量化。通过这种方式，不仅能够大大降低了数据在回程链路及核心网络的延迟，同时也能降低了高峰期时回程链路及核心网络的负载。另外，这也降低了系统在回程链路传输容量上的要求。当视频点播业务降低了回程链路容量的占用量时，就能释放出更多的网络资源来为其他业务服务，这种方式就间接地提升系统的吞吐量。

为了提高移动用户在附近的终端缓存中找到感兴趣视频文件并成功传输的概率，一个好的缓存策略对于这样缓存网络来说是非常重要的，即确定哪些流行文件应该被终端缓存。注意到文件的请求统计是服从某种流行分布的，例如参数为的Zipf分布，排行靠前的文件被用户请求的概率越大。因此，设计缓存策略时通常要考虑Zipf分布。

在现有的缓存策略中，等概率随机缓存策略(Equal Probability RandomCaching,EPRC)和基于文件流行度Zipf分布的缓存策略(Zipf Caching,ZC)是最为普遍的应用方案。在EPRC方案中，所有文件都以相同的概率被用户随机缓存，但这会导致缓存命中概率较低。而在PC策略中，通过缓存文件库中流行的文件，这样能够提升缓存命中概率。但是这两种缓存方法都没有考虑网络的服务质量(Quality of Service,QoS)，导致缓存策略无法在实际系统中采用，对实际系统性能提升优化程度不够。

发明内容

为了解决以上问题，本发明提出了一种最大化卸载概率的D2D缓存分配方法，可以有效的降低无线网络中缓存的冗余程度，通过基于网络最优性能的缓存分配策略，在本发明方法中，请求用户在找到需求文件的前提下满足网络传输该文件的QoS时达到整个网络的高卸载概率。通过仿真与传统方法对比，本发明方法可以大幅增大网络卸载概率，同时灵活分配缓存空间大小，提高了通信网络的整体性能。

为了方便地描述本发明的内容，首先对本发明中所使用的术语和模型进行介绍：

定义1、基站(Base Station，BS)：无线电覆盖区中，与终端之间进行信息传输的无线电收发信电台。

定义2、用户(UE)：系统中的移动设备，即，用户终端。

定义3、D2D(Device to Device)：即实现终端之间近距离直接进行通信的技术，无需经过基站转发。

定义4、PPP(Poisson Point Process)：泊松点过程。

定义5、缓存(Cache)：即终端用来存储流行文件的缓冲区。

定义6、Zipf分布：用来构建用户请求文件的统计模型。

定义7、QoS(Quality of Service)：服务质量。