一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法技术

本发明专利技术公开了一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法，该方法包括：(1)每个用户根据距离确定默认服务的雾接入点，并形成每一雾接入点的默认服务用户簇；(2)每一时隙内，各用户发出文件请求，并根据信道情况与缓存状态选择雾接入点进行关联；(3)雾接入点记录每时隙用户对每一文件的请求数，迭代求解微分方程组至收敛，得出各文件关于缓存状态的缓存策略与成本值函数；(4)雾接入点将各文件根据价值大小比值降序排序，依次缓存直至达到雾接入点缓存容量。本发明专利技术可以减少前传负载，降低服务时延，满足时变的用户请求。

A Distributed Edge Caching Method Based on Mean Field Game in Fog Wireless Access Network

The invention discloses a distributed edge caching method based on mean field game in fog wireless access network, which includes: (1) each user determines the fog access point of default service according to the distance, and forms the default service user cluster of each fog access point; (2) within each time slot, each user issues file requests, and chooses fog access point according to the channel condition and the buffer state for correlation. (3) The fog access point records the number of requests for each file per slot, iteratively solves the differential equations to converge, and obtains the caching strategy and cost-value function of each file about the cache state; (4) The fog access point decreases the order of the files according to the value-to-size ratio, and then caches them in turn until the fog access point caching capacity is reached. The invention can reduce the forward load, reduce the service delay and satisfy the time-varying user request.

【技术实现步骤摘要】
一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法
本专利技术涉及无线传感网络，尤其涉及一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法。
技术介绍
为应对移动数据爆炸式增长对前传链路造成的巨大压力，边缘缓存技术通过在用户附近存储流行内容，能够显著降低前传负载和服务时延，已成为研究的热点。而分布式的缓存布置使得雾接入点无需与控制中心进行通信，而可在掌握自身及少数邻近接入点的信道与缓存信息的情况下自主地完成缓存，能够充分利用边缘计算和缓存资源，降低复杂度，并进一步减小前传负载和时延。然而目前对分布式边缘缓存方法的研究大多存在雾接入网之间的信息交互，在雾接入点密集分布的情况下带来额外的通信开销；另外，许多目前方案假设用户对不同文件的请求服从静止的概率分布，与通常时变的用户实际请求情况不符。因此如何设计动态的完全分布式缓存布置方案，使得雾接入点仅根据本地信息满足动态的用户请求，实现减少前传负载与服务时延的优化缓存布置，是一个迫切需要解决的关键问题。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术存在的问题，提供一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法，该方法为完全分布式的动态布置方案，可以减少前传负载，降低服务时延。本专利技术所采用的技术方案是：一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法，包括以下步骤：S1：每个用户根据距离确定默认关联的雾接入点，具有同一默认关联的雾接入点的用户形成该雾接入点的默认服务用户簇；S2：各用户根据当前时隙请求内容、默认关联的雾接入点的缓存状态，及邻近其它雾接入点的信道与缓存状态，选择雾接入点进行关联；S3：雾接入点记录每时隙用户对每一文件的请求数，依据用户对各文件的请求数，得到各文件关于缓存状态的缓存策略与成本值函数；S4：根据S3得到的各文件的成本值函数与相应的缓存策略，按照缓存带来的成本值函数降低量与缓存策略的比值，将各个文件按照降序排列；按照排列顺序，进行依次缓存，直至达到雾接入点缓存容量。进一步的，S2中，当默认关联的雾接入点缓存有请求的文件时，选择默认关联的雾接入点进行关联；当默认关联的雾接入点未缓存请求的文件，且有邻近的其它雾接入点缓存有该文件时，选择其中能够提供最大传输速率的雾接入点进行关联；当默认关联与邻近的其它雾接入点均未缓存请求的文件时，选择默认关联的雾接入点进行关联；进一步的，S3中对每一文件建立相应的HJB微分方程进行求解得到成本值函数，并得到与成本值函数对应的缓存策略。进一步的，S3具体包括以下步骤：S3-1：雾接入点记录每时隙用户对每一文件的请求数qn(t)；S3-2：对每一文件建立相应HJB与FPK微分方程组；所述HJB微分方程：其中，分别为成本值函数vn关于时间t、缓存状态sn的偏导，S为每个文件的大小，a为缓存清除速率参数，Dn(t),On(t)分别为服务时延、前传负载函数，ω1,ω2分别为服务时延与前传负载在总成本中的权重，η1,η2为前传链路负载函数中的数值参数；其中，服务时延函数为：前传负载函数为：其中，Ui为雾接入点i的默认服务用户簇，Rk(t)表示雾接入点与用户之间的传输速率，RF表示前传链路传输速率，η为数值参数，s-,n(t)为其它雾接入点的缓存状态，C1(t,sn(t)),C2(t,sn(t),s-,n(t)),C3(t,sn(t),s-,n(t))分别对应S2中的三种雾接入点关联情况：当默认关联的雾接入点缓存有请求的文件时，选择默认关联的雾接入点进行关联；当默认关联的雾接入点未缓存请求的文件，且有邻近的其它雾接入点缓存有该文件时，选择其中能够提供最大传输速率的雾接入点进行关联；当默认关联与邻近的其它雾接入点均未缓存请求的文件时，选择默认关联的雾接入点进行关联；根据HJB微分方程解出的成本值函数vn(t,sn(t))按照式(4)得到与缓存状态相关的缓存策略所述FPK微分方程：其中，分别为平均场分布mn关于时间t、缓存状态sn的偏导；根据FPK微分方程解出的平均场分布mn(t,sn(t))，按照式(6)更新其它雾接入点的缓存状态s-,n(t)，进而更新HJB方程中的服务时延、前传负载函数Dn(t),On(t)：s-,n(t)＝∫sn(t)mn(t)dsn(6)对HJB微分方程和FPK微分方程组进行迭代求解，直到成本值函数vn(t,sn(t))与平均场分布mn(t,sn(t))达到收敛，得到最终每一文件相对应的与缓存状态相关的缓存策略与成本值函数vn(t,sn(t))。进一步的，S4具体包括：根据S3得到各文件的最终收敛的成本值函数vn(t,sn(t))与相应的缓存策略按照缓存带来的成本值函数降低量与缓存策略的比值，将各个文件按照降序排列；按照排列顺序，依次缓存相应文件，当剩余缓存容量大于当前文件缓存策略时，按照缓存策略缓存；当剩余缓存容量小于当前文件缓存策略且大于零时，按剩余的缓存容量进行缓存；当剩余缓存容量等于零时，结束缓存。有益效果：本专利技术具有以下优点：1、本专利技术实现的缓存布置方法采用了完全分布式的实现方式，各雾接入点无需与云中心或邻近其它雾接入点进行信息交互，能够仅根据本地信息完成缓存布置，避免了额外的通信开销、前传负载与时延，适用于雾接入点密集部署的雾无线接入网。2、考虑到用户对不同文件的请求随时间变化这一实际情况，本方法以时隙划分的系统，在每一时隙均根据实际的请求进行不同文件相应的缓存更新，能够实现动态的最优缓存布置。3、对前传链路负载与用户服务时延进行联合优化，并设置两种指标的分别权重，可通过权重调节来获得负载与时延之间的折中权衡，以适应具体的场景需求。附图说明图1是本专利技术的流程示意图；图2是本专利技术求解缓存策略与成本值函数的流程示意图。图3是本专利技术实施例得出的性能比较图。具体实施方式下面结合附图和实施例进一步阐述本专利技术。如图1所示，本实施例的一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法，包括以下步骤：S1：每个用户距离最小的雾接入点作为默认关联的雾接入点，具有同一默认关联的雾接入点的用户形成该雾接入点的默认服务用户簇；S2：各用户根据当前时隙请求内容、默认关联的雾接入点的缓存状态，及邻近其它雾接入点的信道与缓存状态，按照如下规则进行选择关联的雾接入点；规则为：当默认关联的雾接入点缓存有请求的文件时，选择默认关联的雾接入点进行关联；当默认关联的雾接入点未缓存请求的文件，且有邻近的其它雾接入点缓存有该文件时，选择其中能够提供最大传输速率的雾接入点进行关联；当默认关联与邻近的其它雾接入点均未缓存请求的文件时，选择默认关联的雾接入点进行关联；S3：雾接入点记录每时隙默认服务用户簇对每一文件的请求数，迭代求解微分方程组至收敛，得出各文件关于缓存状态的缓存策略与成本值矩阵；具体包括：雾接入点记录每时隙默认服务用户簇对每一文件的请求数qn(t)，即时隙t内对文件n的请求数量；参见图2，设置雾接入点缓存状态初始值sn(t0)，即文件n在时隙t0缓存的比特数，以及平均场初始值mn(t0)；对雾接入点的每一文件建立对应的HJB微分方程和FPK微分方程组；HJB微分方程：其中，分别为成本值函数vn关于时间t、缓存状态sn的偏导，S为每个文件的大小，a为缓存清除速率参数，Dn(t),On(t)分别为服务时延、前传负载函本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：每个用户根据距离确定默认关联的雾接入点，具有同一默认关联的雾接入点的用户形成该雾接入点的默认服务用户簇；S2：各用户根据当前时隙请求内容、默认关联的雾接入点的缓存状态，及邻近其它雾接入点的信道与缓存状态，选择雾接入点进行关联；S3：雾接入点记录每时隙用户对每一文件的请求数，依据用户对各文件的请求数，得到各文件关于缓存状态的缓存策略与成本值函数；S4：根据S3得到的各文件的成本值函数与相应的缓存策略，按照缓存带来的成本值函数降低量与缓存策略的比值，将各个文件按照降序排列；按照排列顺序，进行依次缓存，直至达到雾接入点缓存容量。

【技术特征摘要】
1.一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：每个用户根据距离确定默认关联的雾接入点，具有同一默认关联的雾接入点的用户形成该雾接入点的默认服务用户簇；S2：各用户根据当前时隙请求内容、默认关联的雾接入点的缓存状态，及邻近其它雾接入点的信道与缓存状态，选择雾接入点进行关联；S3：雾接入点记录每时隙用户对每一文件的请求数，依据用户对各文件的请求数，得到各文件关于缓存状态的缓存策略与成本值函数；S4：根据S3得到的各文件的成本值函数与相应的缓存策略，按照缓存带来的成本值函数降低量与缓存策略的比值，将各个文件按照降序排列；按照排列顺序，进行依次缓存，直至达到雾接入点缓存容量。2.根据权利要求1所述的一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法，其特征在于：所述S2中，当默认关联的雾接入点缓存有请求的文件时，选择默认关联的雾接入点进行关联；当默认关联的雾接入点未缓存请求的文件，且有邻近的其它雾接入点缓存有该文件时，选择其中能够提供最大传输速率的雾接入点进行关联；当默认关联与邻近的其它雾接入点均未缓存请求的文件时，选择默认关联的雾接入点进行关联。3.根据权利要求1所述的一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法，其特征在于：S3中对每一文件建立相应的HJB微分方程进行求解得到成本值函数，并得到与成本值函数对应的缓存策略。4.根据权利要求3所述的一种雾无线接入网中基于平均场博弈的分布式边缘缓存方法，其特征在于：S3具体包括以下步骤：S3-1：雾接入点记录每时隙用户对每一文件的请求数qn(t)；S3-2：对每一文件建立相应HJB与FPK微分方程组；所述HJB微分方程：其中，分别为成本值函数vn关于时间t、缓存状态sn的偏导，S为每个文件的大小，a为缓存清除速率参数，Dn(t),On(t)分别为服务时延、前传负载函数，ω1,ω2分别为服务时延与前传负载在总成本中的权重，η1,η2为前传链路负载函数中的数值参数；其中...

【专利技术属性】
技术研发人员：蒋雁翔，胡雅白，郑福春，尤肖虎，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32