边缘端缓存文件分配方法及系统、存储介质及基站技术方案

本发明专利技术提供一种边缘端缓存文件分配方法及系统、存储介质及基站，包括以下步骤：将用户请求内容划分为SNM内容和IRM内容；发送IRM表至Helper节点，以使所述Help节点根据所述IRM表缓存对应的IRM内容，并在所述Helper节点之间共享所述IRM表，所述IRM表用于记录所述Helper节点的缓存信息；发送SNM表至D2D节点，以使所述D2D节点根据所述SNM表缓存对应的SNM内容，所述SNM表用于记录所述D2D节点的缓存信息。本发明专利技术的边缘端缓存文件分配方法及系统、存储介质及基站将文件分类成IRM与SNM这两种不同的到达模型，并通过D2D设备以及Helper节点来协作进行缓存资源的分配，从而延长了D2D设备的使用时间，节省了能量消耗。节省了能量消耗。节省了能量消耗。

【技术实现步骤摘要】
边缘端缓存文件分配方法及系统、存储介质及基站


[0001]本专利技术涉及无线通信的
，特别是涉及一种边缘端缓存文件分配方法及系统、存储介质及基站。

技术介绍

[0002]随着社交网络和移动应用在商业、医疗、金融和娱乐领域的影响力越来越大，应用的爆炸式增长导致了大量的移动数据流量。指数级的流量增长给传统的网络架构带来挑战。现有的无线网络中的流量优化问题一直没有好的解决办法，网络中的节点存储空间非常有限，容易造成用户的拥堵，这样会影响用户到基站间的数据传递。通过蜂窝网络中收集的用户数据流量，在基站或者其他的设备上缓存可以提供给访问用户一些内容。在目前的大部分做法中，缓存的内容会是最受欢迎的内容。整个缓存系统通过响应用户请求，直接从本地的缓存给用户提供服务，而无需从服务器下载新内容，从而减少了回程负载。这也是目前处理大量流量的有效方法之一。此外，从附近的具有缓存能力的基站(Base Station)来获取用户请求的内容减少了请求的响应时间，提高了用户的体验质量(Quality of Experience，QoE)。然而，现在的基站端缓存有重复缓存，导致冗余过多，缓存效率降低，从而会导致资源的浪费。此外，在缓存策略中分布广泛使用的Zipf分布模型有其适用范围，实际的用户的请求文件模型更加符合非均匀泊松分布过程。Zipf分布不适用于非均匀泊松分布的模型，且当缓存的流行度动态变化的时候，Zipf分布模型也不能对变化的流行度做出反应。
[0003]在边缘端缓存已被证明是一种有前途的技术，可以支持爆炸式增长的流量需求，并改善用户体验。然而，内容流行度的时变性使得流行度预测远非完美，从而不可避免地降低了缓存的收益。大多数现有的解决方案都明确或隐含地假设对内容的请求服从于Zipf分布。例如，独立参考模型(Independent Reference Model，IRM)使用的分布是服从Zipf分布的。该模型假设内容目录是固定的，并且流行度分布是静态的。实际上是假设所有内容都具有较长的生命周期，并遵循静态目录大小的静态流行度分布。在这样的假设下，使用IRM分布的模型易于被优化和分析，因此也被广泛使用。但是，当对给定内容的请求在短时间内(相对于跟踪持续时间)变得密集时，流行度分布开始变化，这和实际中的情况一样。流行度分布也总是动态时变的，而广泛使用的IRM模型完全忽略了请求序列中的所有时间相关性，因此很难准确预测它不适合描述内容请求的现实到达过程。因此，需要更加一般的模型来处理实际的用户请求。基于此，需要使用另外的数学模型对具有时变平均到达率、动态流行度分布的实际数据流进行描绘。
[0004]D2D传输技术是5G移动通信中的关键的边缘缓存技术之一，它允许终端在基站的控制下通过复用小区资源，在相邻的设备之间直接进行通信。在一定程度上解决了无线通信系统中频谱资源短缺的问题。此外，它还可以减轻蜂窝网络的负担，降低移动终端的电池功耗，提高比特率，提高网络基础设施故障的鲁棒性，支持新的小规模点到点数据业务。D2D可应用于各种本地通信业务，短距离或同一房间内的业务。相比于基站，D2D的缓存能力能
够更加靠近用户从而能够提供更加高效的连接。但是D2D设备也存在限制，如有限的能量，有限的资源(频谱、缓存空间等)等，这些是短期无法有效弥补的。
[0005]D2D设备也被用来作为缓存和中继的媒介。现有技术中，D2D设备使用与基站端相同的缓存方案，即统一缓存相同的、最受欢迎的内容。但是D2D设备大多数是资源有限的设备，不使用外接电源，自身的电源需要为其他服务提供能量。另外，D2D设备的存储空间一般也很有限，不如基站端或者Helper节点端，需要给D2D设备提供不同于基站端的缓存方案。每个助手和D2D节点，如果缓存都是相同的内容，会造成总体内容上的冗余。而D2D节点相对于Helper节点或者基站节点，还存在能量限制的问题。
[0006]Helper节点是一种类似毫微微蜂窝基站的基站，是一种低带宽回程链路但高存储容量的小型基站，具有回程链路弱、存储容量大的特点，可以缓存流行文件，并通过实现本地化通信和频率重用来满足移动用户终端的请求。此外，相比于用户到基站的距离，用户到Helper节点的距离更近，缓存文件的传输可以更加高效的完成。更具体地来讲，Helper节点是被放置在小区中的固定位置的，并且被假定具有大存储容量、能够实现高频重用的本地化的高带宽通信能力、可以是有线或无线的低速率回程链路。如果有足够的内容重用，即使许多用户请求相同的视频内容，缓存可以取代回程通信。
[0007]在网络缓存中，一个关键挑战是如何在大量现有内容中检测流行内容。流行度可以从两个角度来考虑“普遍流行度”和“局部流行度”。一般来说，网络中的所有用户都具有相同的内容流行度分布。现在主流的处理方法是假定整体的数据服从Zipf分布。在Zipf分布中，α是Zipf分布的参数，总共被分为n个文件，其中，第k个文件被请求到的概率为：Zipf的模型缓存内容有限、用户有限的系统。当n很大时，此时所有文件的请求次数将会相对平均，服从于非均匀泊松分布，这时Zipf分布的模型就并不适用。并且，Zipf分布的模型没有考虑到流行度动态变化的情况。现有技术中，处理时变的流行度分布，有如下的几种方法：
[0008](1)定期预测随时间变化的流行度分布，以更新主动缓存策略。但是，该方法的缓存性能受到动态流行度预测不准确的限制，特别是对于在下一次缓存更新期间将被请求但以前从未被请求过的冷启动内容。
[0009](2)采用请求驱动的缓存更新，以更好地跟踪流行度分布的动态，从而能够从过去的经验中学习主动缓存策略。
[0010](3)设计混合主动和被动缓存，利用主动缓存的优势，同时处理请求概率难以甚至不可能预测的内容。
[0011]应用Zipf分布模型的前提是对内容流行度的完美预测，但是完美预测目前的研究实现难度较大。流行内容的内容目录是动态的，新内容的诞生和旧内容的消亡，会降低主动缓存的性能。大多数现有的关于主动缓存的工作都假设对内容目录和内容流行度有很好的了解。主动缓存在减轻回程负担方面有很大的潜力，但准确的流行度预测对于实现这一潜力至关重要。即使在假设冷启动视频不可预测的情况下，随着已经观察到的内容的完美流行，主动缓存仍然可以比被动缓存和多播获得明显的收益。
[0012]现实中的视频流相对于常用仿真中的假设，存在下面三种不同：(1)具有时变的平均到达率；(2)随着时间的推移而变化，即使给定Zipf偏斜度参数，动态内容目录也会导致
动态流行度分布；(3)请求数量和内容目录大小之间的强相关性。仿真中使用的模拟请求到达过程中使用的假设对于真实世界的数据集是无效的。这些假设不适于捕捉视频点播流量中通常遇到的那种时间局部性。因为它们不容易捕捉与内容流行动态相关的内在非静态宏观效果，这给确定流行度分布带来了困难。

技术实现思路

[0013]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术的目的在于提供一种边缘端缓存文件分配方法及系统、存储介质及基站，将文件分类成IRM与散粒本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种边缘端缓存文件分配方法，其特征在于：包括以下步骤：将用户请求内容划分为SNM内容和IRM内容；发送IRM表至Helper节点，以使所述Help节点根据所述IRM表缓存对应的IRM内容，并在所述Helper节点之间共享所述IRM表，所述IRM表用于记录所述Helper节点的缓存信息；发送SNM表至D2D节点，以使所述D2D节点根据所述SNM表缓存对应的SNM内容，所述SNM表用于记录所述D2D节点的缓存信息。2.根据权利要求1所述的边缘端缓存文件分配方法，其特征在于：将用户的请求内容划分为SNM内容和IRM内容包括以下步骤：获取所述D2D设备和所述Helper节点采集的所述用户请求内容；获取所述用户请求内容的请求次数；当r
ij
‑
r
ij
′
＞αR
T
时，将所述用户请求内容划分为所述IRM内容，否则划分为所述SNM内容；其中，r
ij
表示在第j个接入点处用户请求内容i的请求次数，r
ij
′
是前一个时隙中第j个接入点处用请求内容i的请求次数，R
T
表示当前时隙中的总请求次数，α表示自定义系数。3.一种边缘端缓存文件分配系统，其特征在于：包括划分模块、第一发送模块和第二发送模块；所述划分模块用于将用户请求内容划分为SNM内容和IRM内容；所述第一发送模块用于发送IRM表至Helper节点，以使所述Help节点根据所述IRM表缓存对应的IRM内容，并在所述Helper节点之间共享所述IRM表，所述IRM表用于记录所述Helper节点的缓存信息；所述第二发送模块用于发送SNM表至D2D节点，以使所述D2D节点根据所述SNM表缓存对应的SNM内容，所述SNM表用...

【专利技术属性】
技术研发人员：张涵，欧阳玉玲，周婷，桑健，王振宇，胡宏林，
申请(专利权)人：中国科学院上海高等研究院，
类型：发明
国别省市：