[发明专利]基于边缘缓存的能量有效的网络内容分发机制构建方法在审

专利信息
申请号: 202010713197.9 申请日: 2020-07-22
公开(公告)号: CN111885648A 公开(公告)日: 2020-11-03
发明(设计)人: 方超;李恭添;刘昌通;杨一辉;王朱伟 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: H04W28/14 分类号: H04W28/14;H04W52/02
代理公司: 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 代理人: 周新楣
地址: 100020 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 边缘 缓存 能量 有效 网络 内容 分发 机制 构建 方法
【权利要求书】:

1.一种基于边缘缓存的能量有效的网络内容分发机制构建方法,其特征在于,包括如下具体步骤:

根据网络服务模式的变化,构建系统模型,根据所述系统模型,在网络边缘部署内容;

根据网络边缘部署内容,构建ISP和CP的网络功耗模型,并进行约束和简化;基于强化学习对所述网络功耗模型进行优化求解。

2.根据权利要求1所述的一种基于边缘缓存的能量有效的网络内容分发机制构建方法,其特征在于,构建所述系统模型包括:

根据Zipf分布构建内容流行度模型;

构建网络模型;所述网络模型包括网络服务与架构模型、网络拓扑模型。

3.根据权利要求2所述的一种基于边缘缓存的能量有效的网络内容分发机制构建方法,其特征在于,所述内容流行度模型构建,假设内容种类数为F,按照从1到k给视频内容编号;在给定的固定时间内,网络总的请求数为R,内容编号为k的内容流行度的分布为:

其中,齐普夫偏度系数α表征了内容流行度。

4.根据权利要求1所述的一种基于边缘缓存的能量有效的网络内容分发机制构建方法,其特征在于,构建的ISP功耗模型包括:基站功耗模型、传输功耗模型和缓存功耗模型;根据构建的所述基站功耗模型、所述传输功耗模型和所述缓存功耗模型得到ISP的功耗模型;所述ISP的功耗模型如下表示:

其中,P0为基站的固有功耗;Δp是斜率参数,用来指明BS流量负载对其功耗的影响;g是通道增益;B表示系统带宽;N0是与噪声有关的功率密度;η是与误码率要求相关的常数;是第i个基站中关于内容k的请求数,sk是内容k的大小;Pn是网络节点功率;Pl是请求经过的网络链路功率;来表示基站i和内容源之间的平均跳数;Xik为布尔变量;每个缓存到达的内容请求的平均检索功耗为Pr;ωca为功率效率参数。

5.根据权利要求4所述的一种基于边缘缓存的能量有效的网络内容分发机制构建方法,其特征在于,构建的所述CP功耗模型包括:静态功耗Ps、处理边缘缓存中未满足请求所消耗的功率;所述CP功耗模型如下表示:

其中,PD为源服务器中每个用户请求的平均检索功耗。

6.根据权利要求5所述的一种基于边缘缓存的能量有效的网络内容分发机制构建方法,其特征在于,对构建ISP和CP的网络功耗模型约束条件,具体表达式如下:

其中,Ci是缓存i的最大缓存容量。

7.根据权利要求6所述的一种基于边缘缓存的能量有效的网络内容分发机制构建方法,其特征在于,所述简化方式包括:每个基站的缓存i均按照内容流行度排名的降序缓存内容以获得最佳的缓存性能;每个基站具有由表示的平均服务容量和相同数量的内容请求;

基于上述的两个条件用户请求在边缘缓存中不满足的个数被简化为:

根据所述简化方式和所述约束条件,所述网络功率模型重写为:

s.t.

其中,g是通道增益;B表示系统带宽;N0是与噪声有关的功率密度;η是与误码率要求相关的常数。

8.根据权利要求1所述的一种基于边缘缓存的能量有效的网络内容分发机制构建方法,其特征在于,使用强化学习的Q-Learning算法对所述网络功耗模型进一步求解。

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