【摘 要】
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随着近些年来移动无线设备的不断涌现及其使用量的不断增加,空前的网络传输需求给移动网络造成极大负载,导致网络拥塞和高传输延迟从而降低了用户体验质量。为满足庞大的网络需求,一个可行的方案是部署小型蜂窝网络,即在宏蜂窝网络的下层部署短距离和低功耗的次级基站,从而提高空间的复用率以及网络容量。移动网络流量的爆炸式增长已然促使蜂窝网络的密集部署,城市地区尤甚。但是建立小型蜂窝网络由于物理空间及高开销的限制,
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随着近些年来移动无线设备的不断涌现及其使用量的不断增加,空前的网络传输需求给移动网络造成极大负载,导致网络拥塞和高传输延迟从而降低了用户体验质量。为满足庞大的网络需求,一个可行的方案是部署小型蜂窝网络,即在宏蜂窝网络的下层部署短距离和低功耗的次级基站,从而提高空间的复用率以及网络容量。移动网络流量的爆炸式增长已然促使蜂窝网络的密集部署,城市地区尤甚。但是建立小型蜂窝网络由于物理空间及高开销的限制,其改进空间有限。移动边缘计算利用靠近用户的设备进行计算或存储。那么将用户请求的内容存储在靠近用户的小基站,缩短了传输的距离,故能减少网络负担并降低请求网络延迟从而提高用户体验质量。研究表明网络流量分布服从Zipf分布,即很小一部分被高频请求的内容的重复传输导致了网络的高负载。因此,本文面向边缘计算提出了基于内容流行度预测的启发式主动缓存策略。本文首先分析了网络流量具有时间相关性和空间相关性的特点,并提出了移动边缘计算的架构,包括移动用户设备、边缘节点和云服务器。移动用户设备是请求任务的发起者,即是数据的消费者,也是数据的生产者。边缘节点是靠近用户的提供计算和存储能力的服务集群,包括宏基站和小基站。云服务器则类似与云计算中的中心服务集群,距离用户远但计算和存储能力极强。其次,基于移动边缘算的三大角色构建了启发式主动缓存策略的解决方案架构,除角色外包括网络模型、用户行为预测模型和缓存策略模型。本文不关注用户个体的移动性而是收集基站内请求任务所涉及的内容条目及其流行度作为群体用户行为特征。而后基于内容流行度时间序列进行分类预测:全新内容直接求平均,新内容采用指数移动平均算法,旧内容采用多步平均LSTM算法进行预测。本文考虑到预测必然存在的误差故对预测结果进行校正,即引入流行度置信因子对预测内容流行度和当前时刻的内容请求频数加权平均得到缓存优先级衡量指标。主动缓存策略将时间切分为单位时间段。在时间段初,根据此时间段的缓存优先级选择部分内容主动预取提前缓存在基站内。在时间段中期,响应请求任务,更新内容频数导致缓存优先级衡量指标的变化,故可能更新缓存内容。在时间段末,根据此时间段内容流行度的预测值和真实值自适应调整流行度置信因子。为了验证此策略的有效性,本文将此策略与常见的缓存算法和前期研究所涉及的同基于内容流行度的预取策略进行了对比。本文用不同的Zipf分布系数代表不同的请求状况,并设置不同容量的基站存储容量,验证了基于内容流行度的主动预取策略和本策略的可行性和有效性。同时针对预测不准确的情况,验证了本策略应对突发的峰值流量的能力远优于前期的预取策略。
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