[发明专利]一种移动边缘计算网络下内容缓存和用户关联优化方法

说明书

本发明公开一种移动边缘计算网络下内容缓存和用户关联优化方法，步骤为：1)建立超密集移动边缘计算系统；2)获取信息数据；3)初始化超密集移动边缘计算系统的参数；4)确定当前t时刻的内容缓存策略a^t和用户关联策略b^t；5)修正当前t时刻的用户关联策略b^t；6)计算超密集移动边缘计算系统中总平均系统成本7)判断tT是否成立，若不成立，则令t＝t+1，返回步骤4)，若成立，则进入步骤8)；8)选取最优内容缓存a和最优用户关联策略b。本发明给出了基站内容的最佳缓存，通过基于匹配论的懒重新关联算法确定用户关联策略，很减低了系统成本，提高了用户的服务质量。

技术领域

本发明涉及边缘计算领域，具体是一种移动边缘计算网络下内容缓存和用户关联优化方法。

背景技术

随着自动化程度的不断提高和智能移动设备的迅速普及，用户对互联网内容(如视频、音频内容等)需求日益密切，移动网络流量呈现爆发式增长趋势。传统以云服务器为中心的存储模式，由于请求内容离用户较远，在面对海量用户请求时，会产生高额的内容传输成本，难以满足用户对高质量服务的需求。移动边缘计算作为一种新型的计算模式，通过下沉计算、存储资源到网络边缘来提高用户的服务质量。在移动边缘计算网络环境下，边缘服务器可以部署在基站中或者基站附近，互联网厂商通过将热点内容缓存在边缘服务器中，以减少内容获取的传输成本。

近年来，5G互联网通信技术取得了实质性的突破，为了实现对热点区域的全面覆盖和提高流量峰值时期用户服务质量，基站的密集部署已经成为一种合理的解决方案。在超密集移动边缘计算系统中，如何联合优化内容缓存和用户关联，以降低边缘计算系统中内容获取的传输成本已经成为了一个热门的研究问题。目前普遍采用的策略是在边缘服务器中缓存最流行的内容，将用户与信号功率最强的基站关联，但是这种模式存在着一些难以解决的问题：第一：内容流行度难以预测且时空差异明显，难以捕获用户的实时请求。第二：用户总是试图与信号最强的服务器关联，容易导致基站之间的负载失衡。第三：在用户动态移动的场景下，内容缓存和用户关联没有联合考虑，会导致用户与基站之间频繁切换，降低用户服务质量，导致整个移动边缘计算网络效率低下。

发明内容

本发明的目的是提供一种移动边缘计算网络下内容缓存和用户关联优化方法，包括以下步骤：

1)建立超密集移动边缘计算系统。所述超密集移动边缘计算系统包括远程云服务器、宏基站、M个不同密集部署的微基站、N个移动设备和C个内容文件。其中，每个微基站均具有边缘服务器。

2)获取当前移动网络中所有移动用户、边缘服务器的信息数据。

所述移动用户和边缘服务器的信息数据包括边缘服务器的缓存大小D_m、边缘服务器最大服务用户数Z_m、内容文件大小v_c、用户的移动路径矩阵X_N×T、用户的内容请求矩阵Y_N×T和状态转移矩阵B_M×M。边缘服务器序号m＝1,2，…，M。M为边缘服务器总数。内容文件序号c＝1,2，…，|C|；|C|为内容文件总数；C为内容文件集合。

3)初始化时刻t＝0。初始化超密集移动边缘计算系统的参数，令所有的边缘服务器内容缓存策略a＝0，移动用户关联策略b＝0。其中a＝0表示边缘服务器不缓存内容文件，b＝0表示边缘服务器与移动用户不关联。

所述超密集移动边缘计算系统参数包括观测时间ε、最大容忍访问间隔σ和内容优先级系数p。

4)确定当前t时刻的内容缓存策略a^t和用户关联策略b^t。

确定当前t时刻的内容缓存策略a^t和用户关联策略b^t的步骤如下：