[发明专利]一种车联网内容缓存决策优化方法有效

专利信息
申请号: 202010752243.6 申请日: 2020-07-30
公开(公告)号: CN111741480B 公开(公告)日: 2022-06-17
发明(设计)人: 黄晓舸;陈志;杨萱;陈前斌 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: H04W24/02 分类号: H04W24/02;H04W24/08;H04W4/40
代理公司: 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 代理人: 杨柳岸
地址: 400065 *** 国省代码: 重庆;50
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摘要:
搜索关键词: 一种 联网 内容 缓存 决策 优化 方法
【权利要求书】:

1.一种车联网内容缓存决策优化方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:

S1:运营商从设备集群中选择一部分物联网设备UE作为缓存节点CU并初始化网络;

S2:雾节点FN根据云服务中心的内容热度,在其内容数据库中初始化缓存内容,同时收集全局信道状态信息CSI与设备信息,初始化缓存策略;

S3:FN通过缓存策略向各缓存节点CU推送预测内容供其缓存;

S4:设备以广播方式向各个CU发送内容请求,若CU未返回相关内容,继而向FN发送请求,若FN未缓存相关内容,FN将从服务商获取相关内容;设备将获取内容的总时延,及所请求内容相关信息发送给FN;

S5:FN分析在时间内收到的内容请求相关信息,通过特征提取生成缓存认知回馈,FN通过该回馈预测下一时刻的请求内容,并推送给CUs;

S6:各CU计算内提供缓存服务所耗费的缓存成本,并反馈给FN;系统效用函数定义为其包括内容获取时延与缓存优化成本;通过优化策略最大化系统效用函数;H(t)为运营商的网络优化成本;D(t)为获取内容的平均时延;

在所述步骤S5中,定义缓存认知回馈CCF,位于FN的深度强化学习代理将依据缓存认知回馈对缓存策略进行优化;

缓存认知回馈由两部分组成:

1)设备认知回馈:设备所在位置、设备存储空间,网络状态以及历史请求数据;

2)内容认知回馈:内容大小、内容类型,以及内容被请求的频率;

在所述步骤S6中,RU获取内容的平均时延量化CU提供缓存服务消耗的通信与存储资源,求出运营商的网络优化成本最小化用户获取内容总时延,同时减少运营商付出的成本,系统优化效用函数定义为:

其中Υ(t)随系统状态改变,

2.根据权利要求1所述的一种车联网内容缓存决策优化方法,其特征在于:在所述步骤S1中,每个CU将上传其设备相关信息,CU会为设备簇提供其存储资源和通信资源,网络运营商支付一定费用以激励C=UE参与内容缓存。

3.根据权利要求2所述的一种车联网内容缓存决策优化方法,其特征在于:在所述步骤S2和S3中,FN根据当前时隙服务商所提供内容的Zipf分布初始化其缓存数据库,最大化地存储高流行度的内容,并且初始化其缓存策略,然后推送数据库中流行度最高的内容给RU临近的CUs;CU收到FN推送的内容队列并初始化其缓存为缓存内容集随RU的请求信息更新,通过更赋感知能力的缓存实现内容服务时延的最小化。

4.根据权利要求1所述的一种车联网内容缓存决策优化方法,其特征在于:在所述步骤S4中,假设RU在当前时隙请求某个内容,并且该内容并未存储在其本地:

针对RU请求的内容,分为以下情况:

1)CU已缓存请求内容,将CU反馈给RU的内容表示为CU-feedback,用表示RU通过D2D链路从缓存节点CU获取内容的时延,获取内容总时延为

2)CU未缓存请求内容,FN已存储请求内容,将FN反馈给RU的内容表示为FN-feedback,用表示请求内容从FN传输到RU的时延,获取内容总时延为

3)CU和FN都未缓存请求内容,则该RU的请求被发送到云端的内容服务商CP,而CP将通过FN向RU传输该内容,定义内容服务商反馈给FN的内容为CP-feedback,用TB表示内容通过回程链路从CP传输到FN的时延,获取内容总时延为

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