[发明专利]超密度蜂窝与D2D异构融合网络缓存优化决策方法

说明书

本发明提出一种超密度蜂窝与D2D异构融合网络缓存优化决策方法，包括：构建蜂窝与D2D异构融合网络架构；预测网络流通的多媒体内容的流行度；在接收智能终端接收广播消息组建D2D资源共享网络；各用户智能终端对访问过的多媒体内容进行协作缓存；通过用户智能终端预测蜂窝基站内各用户智能终端缓存内容可获得概率；通过蜂窝基站统计蜂窝与D2D异构融合网络中的内容传输延时；服务网关根据统计的蜂窝与D2D异构融合网络中的内容传输延时，以最小内容传输延时为目标对基站进行缓存优化，得到最终的蜂窝与D2D异构融合网络优化决策。本发明在终端与基站之间增加了内容需求反馈机制，进一步降低了D2D网络与蜂窝网络的层间缓存冗余。

技术领域

本发明属于超密度异构无线通信网络技术领域，具体涉及一种超密度蜂窝与D2D异构融合网络缓存优化决策方法。

背景技术

随着无线通信技术的高速发展，无处不在的手持智能手机和平板电脑通过移动网络接入互联网，引发了对视频/音频流的爆炸式需求。这对当前的移动网络造成了巨大的压力。据统计，网络中的大部分流量负载是由一部分热点内容的重复传输造成的。将热点内容缓存在本地的节点处，例如蜂窝基站(Base Station，BS)、移动终端设备(Device)中，能够有效的缓解网络负担。特别是在终端直通(Device-to-Device，D2D)网络与蜂窝网络共存的高密度异构网络环境中设计高效的内容缓存机制，被视为是应对无线视频业务爆炸性增长的有效方式之一。

目前，缓存技术在D2D网络和蜂窝网络方面的研究存在一些问题。在D2D通信网络中，终端设备可以对已浏览过的内容进行缓存以备再次访问。其中应用较为广泛的为最大流行度策略(Most Popular Strategy，MPC)，即终端设备按照所获取内容的流行度参数自高至低进行替换式的存储。这种策略在终端密度较低，且用户的文件请求集中度较高时会达到一定的缓存命中率。而在高密度D2D用户场景中，由于同时具有缓存能力的用户距离较近，这种策略会在局部相邻的终端设备中产生大量内容冗余，导致终端存储空间利用率不高。在蜂窝网络中，基站之间缺乏缓存数据的共享，从而导致缓存协作程度低，基站之间的存在较大的缓存冗余。特别是在蜂窝与D2D网络共同覆盖环境下，基站与D2D设备之间缺乏缓存的跨层协作，导致整个网络存储空间利用不充分。

因此，为了进一步发掘缓存技术在异构融合网络中所具有的优势，提高空间利用率，降低缓存冗余，设计合理的蜂窝与D2D融合网络缓存算法，具有重要的理论和现实意义。

发明内容

针对现有技术的不足，本发明提出一种超密度蜂窝与D2D异构融合网络缓存优化决策方法。

一种超密度蜂窝与D2D异构融合网络缓存优化决策方法，包括以下步骤：

步骤1：构建蜂窝与D2D异构融合网络架构，包括：分布式D2D资源共享网络和集中式蜂窝缓存网络；

所述分布式D2D资源共享网络由支持D2D通信的智能移动终端组成，所述集中式蜂窝缓存网络由配置有多媒体数据缓存控制器和协同控制器的蜂窝基站组成；

步骤2：预测蜂窝与D2D异构融合网络流通的多媒体内容的流行度；

步骤2.1：通过蜂窝基站统计本地用户访问内容的历史数据；

步骤2.2：采用齐夫定律量化历史数据内容的流行度，内容f_k的流行度λ^k计算公式如下所示：

其中，K为历史数据中内容总数，α为齐夫常数，即内容热度的集中程度，j为历史内容根据被访问次数按照降序排列后的编号。

步骤3：通过用户智能终端定时广播消息，在接收智能终端接收广播消息组建D2D资源共享网络；