【摘 要】
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近年来,车联网（Internet of Vehicles,IoV）中的移动互联需求日益增加,各类车载应用不断出现,其中,在公共交通系统中,视频、游戏等娱乐类应用越来越受到乘客的欢迎,成为通信流量增长的主要动力。然而,传统云服务器回程链路容量有限,会导致获取视频内容的时延增加。在IoV中引入边缘缓存技术被认为是解决此问题的方法之一,该方案能够有效提升公共交通系统中的用户体验质量（Quality of
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近年来,车联网（Internet of Vehicles,IoV）中的移动互联需求日益增加,各类车载应用不断出现,其中,在公共交通系统中,视频、游戏等娱乐类应用越来越受到乘客的欢迎,成为通信流量增长的主要动力。然而,传统云服务器回程链路容量有限,会导致获取视频内容的时延增加。在IoV中引入边缘缓存技术被认为是解决此问题的方法之一,该方案能够有效提升公共交通系统中的用户体验质量（Quality of Experience,QoE）。虽然边缘缓存技术被视作潜在解决方案之一,然而其也存在着一定的问题。例如,由于乘坐公共车辆的乘客及其携带的终端会随公共车辆行驶而移动,因此与固定位置的路侧单元（Road Side Units,RSUs）或其他移动车辆很难建立稳定的通信连接。为此,一些研究者提出在公共车辆上配备移动公共服务器（Mobile Public Server,MPS）,为乘客提供内容服务。MPS与车内乘客具有较近的物理距离,能够减少传输时延。然而,当车辆内的乘客请求量较大的时候,如何利用MPS有限的存储和通信资源来进行内容缓存及分发,是亟待解决的重要问题。对此,本文展开了研究,主要工作如下:为了解决公共车辆缓存资源有限的问题,提出了 一种面向用户QoE的视频分级缓存机制。为了在MPS中缓存更多种类的视频以满足众多乘客的内容需求,设计了 MPS和RSU合作传输机制,其中MPS为车内乘客提供内容的初始片段,而RSU为乘客提供剩余的片段。为了更准确地评估用户体验,定义了 QoE命中率,即MPS和RSU分级合作为乘客成功提供所需视频的概率。另外,考虑到客流的变化会导致内容偏好的变化,本文利用深度强化学习算法生成缓存更新策略来调整MPS所缓存视频分片的比例,从而使得更多的乘客在一开始就获得所需的视频分片,以最大化QoE命中率。仿真结果表明,本文所提机制在QoE命中率和缓存开销方面比对比方案有更好的性能。此外,为了解决公共车辆通信资源不足的问题,提出了一种基于双层协作的自适应内容分发机制。该机制利用MPS层和由乘客设备组成的设备对设备（Device-to-Device,D2D）层的缓存通信资源来为车内乘客提供内容分发服务。在MPS层,考虑到MPS短时间内可能接收到众多的内容请求,为了提高请求的处理效率,本文综合考虑内容交付期限、内容大小以及支付费用等因素训练深度强化学习网络,旨在最大化MPS收益,以决定请求的处理优先级。另外,由于MPS通信资源有限,在D2D层建立了奖励模型来鼓励车内乘客参与内容共享,并采用匈牙利算法生成乘客设备间的传输匹配对,最大化内容提供者的收益。仿真结果表明,与先到先服务机制相比,所提机制能减少内容分发时延,提高分发效率。
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