[发明专利]一种蜂窝网络中基于流行度预测的缓存优化方法

说明书

本发明公开一种蜂窝网络中基于流行度预测的缓存优化方法，属于移动通信技术领域。主要解决5G边缘缓存领域，缓存节点容量受限的缓存文件选择以及缓存策略设计问题。首先选择缓存文件类型并进行预处理，构建文件特征提取模型，提取文件特征，之后关联文件特征与用户请求，构建关联矩阵，并利用关联矩阵计算下一时隙文件流行度值。建立边缘网络系统架构，根据已知的文件流行度设计协作缓存策略，将其建模为一个缓存容量受限的能耗优化问题并求解。本发明将文件自身特征与用户请求偏好相关联，提高了文件的流行度预测精度，并根据预测结果设计了能耗优化协作缓存策略，可以有效地提高缓存命中率并降低回程负载以及系统能耗。

技术领域

本发明设计移动通信技术领域，涉及一种蜂窝网络中基于流行度预测的缓存优化方法。

背景技术

近年来，随着5G网络的广泛部署，移动无线通信、社交网络、移动智能终端等地快速发展，人类的生活与工作逐渐向移动互联网全面迁徙，全球移动数据流量爆炸式增长。据思科2019年发布的全球移动数据流量预测白皮书数据显示，到2022年，总移动数据流量预计将增至每月77艾字节。面对如此爆炸性的流量，通过在无线边缘缓存内容可以将流量分流到网络中实现数据的高效处理，边缘缓存的基本思想是利用移动网络边缘的各种设备，例如基站(Base Station,BS)、小基站(Small Base Station,SBS)、甚至用户终端等，在非高峰时段预先下载和缓存受欢迎的内容，使得用户在高峰时段可以直接从本地获取请求内容，而不必经过回程链路。应用边缘缓存技术，能够大大减少流行文件的重复传输，降低回程链路负载，并且可以加速实时传输，有效降低服务时延，减低系统能耗。

在具有缓存能力的网络中，边缘缓存设备以更靠近终端的方式响应部分请求，但是边缘缓存设备具有容量限制，网络中产生的文件数据却是海量的，如果缓存设备中的缓存文件的可复用性太低，会给运营商带来很高的成本负担，造成资源的浪费，因此确定缓存内容显得尤为重要。针对缓存什么内容的问题，首先需要缓存的文件有着较高的可复用性，虽然用户的未来请求是未知的，但是未来文件的流行程度却具有一定的可预测性，所以大量基于文件流行度预测以提高缓存命中率的研究应运而生。传统的流行度预测方法如最近最少使用、先进先出等仅仅根据用户的历史请求进行统计从而做出流行度的判断，预测精度不高。

与此同时，绿色通信是5G通信的一个重要研究方向，而边缘缓存技术虽然在一定程度上降低了系统能耗，但是随着系统中小基站和用户等数目的持续增加以及业务流量的不断增长，内容缓存以及文件交付等过程中的能量消耗仍然是可观的，所以能耗问题仍然是缓存设计中需要考虑的重要方面。现有对边缘缓存的研究往往侧重于时延的优化，对能耗的研究较少，且大多将用户请求拟合为Zipf分布，为考虑文件流行度变化对缓存更新的影响。

现有针对上述问题也有一些研究，专利文献“一种基于边缘计算的内容缓存优化方法”(申请公布号：CN108551472A)中根据用户移动轨迹的规律性对某一区域进行区域划分，再利用最优化理论进行缓存分配，进而优化缓存，以保证缓存内容尽量多，在此基础上减少业务传输时延，改善用户的缓存体验。但该方案假设文件流行度已知且未考虑边缘节点之间的协作问题。专利文献“一种移动边缘计算中的缓存策略决策方法”(申请公布号：CN112218337A)中构建了多小区网络模型，为解决多小区的协作缓存问题，通过移动边缘计算服务器能够缓存定量的文件为移动用户提供缓存服务，若移动边缘计算服务器内缓存的文件命中了移动用户的文件请求，便能为该移动用户提供低时延的缓存服务并缓解回程链路的负载。由于边缘服务器缓存容量有限，该方法引入深度Q网络算法得到满足要求的各小区基站的缓存策略。但该方案同样假设文件流行度已知且在设计缓存策略时未考虑能耗的影响。

发明内容

为解决现有技术的不足，本发明提供了一种蜂窝网络中基于流行度预测的缓存优化方法。通过该方法能够提高缓存文件流行度值的预测精度，进而为缓存文件的更新提供指导，并根据预测结果设计了能耗优化协作缓存策略，可以有效降低回程负载以及系统能耗，提高了蜂窝网络的系统性能。