設備到設備通信(D2D)可以有效地卸載基站流量,在D2D網絡中不僅需要共享大眾化內容還需要個性化內容緩存。該文對緩存內容選擇問題進行了深入研究,提出一種結合特征感知的內容社交價值預測(CSVP)方法。價值預測不僅可以降低時延也可以減少緩存替換次數降低緩存成本。首先結合用戶特征和內容特征計算內容當前價值,然后通過用戶社交關系計算未來價值。微基站根據內容的價值為用戶提供個性化內容緩存服務,宏基站則在每個微基站的緩存內容中選擇價值較大部分的內容。仿真結果表明,該文提出的緩存策略可以有效緩解基站流量,與其他方法相比降低時延約20%～40%。 

【文章來源】：電子與信息學報. 2020年09期 第2201-2207頁 北大核心

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

不同策略下的請求時延

paper-c11-738429.html,2019.[1]REBECCHIF,DEAMORIMMD,andCONANV.Droid:Adaptingtoindividualmobilitypaysoffinmobiledataoffloading[C].2014IFIPNetworkingConference,Trondheim,Norway,2014:1–9.doi:10.1109/IFIPNetworking.2014.6857087.[2]FANGChao,YAOHaipeng,WANGZhuwei,etal.Asurveyofmobileinformation-centricnetworking:researchissuesandchallenges[J].IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2018,20(3):2353–2371.doi:10.1109/COMST.[3]圖3不同策略下的命中率圖4不同策略下的請求時延圖5不同齊夫參數下的命中率圖6不同學習率下的命中率2206電子與信息學報第42卷

[1]REBECCHIF,DEAMORIMMD,andCONANV.Droid:Adaptingtoindividualmobilitypaysoffinmobiledataoffloading[C].2014IFIPNetworkingConference,Trondheim,Norway,2014:1–9.doi:10.1109/IFIPNetworking.2014.6857087.[2]FANGChao,YAOHaipeng,WANGZhuwei,etal.Asurveyofmobileinformation-centricnetworking:researchissuesandchallenges[J].IEEECommunicationsSurveys&Tutorials,2018,20(3):2353–2371.doi:10.1109/COMST.[3]圖3不同策略下的命中率圖4不同策略下的請求時延圖5不同齊夫參數下的命中率圖6不同學習率下的命中率2206電子與信息學報第42卷

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于時延優化的蜂窩D2D通信聯合用戶關聯及內容部署算法[J]. 柴蓉,王令,陳明龍,陳前斌.  電子與信息學報. 2019(11)



本文編號：2909377