[发明专利]超密集异构网络中基于用户移动性的视频业务分类缓存方法

说明书

本发明是一种在超密集异构网络中基于用户移动性的视频业务分类缓存方法，属于无线通信技术领域。本发明将每个小基站的缓存空间分成两个区域，以分别为用户提供普通的网络视频和典型的流媒体视频，针对两种不同类型的视频服务业务采用不同的缓存策略。对普通的网络视频，采用编码缓存和延迟卸载策略，将缓存问题描述为一个以最小化缓存内容的平均传输成本的优化问题。对典型的流媒体视频，在用户以较高概率通过的小基站中预先放置所请求视频的未编码的视频片段。本发明可以显著降低缓存内容的平均传输成本，大大减少了回程网络中的流量。此外，所设计的缓存策略考虑了用户的移动性以及用户与小基站连接时长的限制，从而更加符合实际的网络场景。

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种在超密集异构网络中基于用户移动性的视频业务分类缓存方法。

背景技术

随着智能终端的普及和多媒体应用的多样化，移动数据流量在全球范围内呈现出前所未有的增长。移动网络中这种迅猛增长的流量将会导致更高的传输时延和能量消耗。用户急剧增长的需求正在推动无线通信技术在容量和覆盖方面接近其极限。为了应对这种严峻的挑战，研究人员已经提出在现有的网络中部署能够与传统的宏小区基站MBSs协同工作的小小区基站SBSs，以提升网络容量。然而，连接SBSs和核心网的过载且昂贵的回程链路逐渐成为提高网络性能的瓶颈。在移动网络边缘进行缓存已经成为缓解回程链路中拥塞的一种有效措施。将用户频繁请求的内容预先存储在小基站的缓存中，不仅可以避免通过回程链路冗余的文件检索，而且还能够降低用户体验的时延。近年来，为了满足不同的用户需求，各种多媒体应用不断涌现。不同类型的视频业务对缓存的内容具有不同的要求，比如针对流媒体视频，应该确保按序的内容传输，而普通的网络视频则没有这样的要求。

在小小区网络场景中，文献[1]研究了基于移动性的内容缓存问题，该问题被描述为一个优化问题，目的是最大化缓存的效用。由于该优化问题属于NP-完全问题，文中提出了一种多项式时间启发式解，并且证明了它的近似比是有界的。文献[2]首先将用户在小区中的驻留时间建模为一个服从指数分布的随机变量，然后基于编码缓存提出了一种文件分配策略。文献[3]研究了用户移动性对内容缓存的影响，旨在最大限度地减少宏小区网络的负载。

在超密集网络场景下，用户在小区间的切换将变得更加频繁。对用户的移动模式进行分析和利用可以显著提高缓存策略的效率。现有技术均假设一旦用户与小基站建立了连接，就能从所关联的小基站的缓存中下载所请求内容的所有数据，这是不合理的。文献[3]首次将延迟卸载技术引入到缓存中，但它没有对用户请求的有效期进行分析。此外，现有技术也并没有考虑不同的视频业务对缓存策略的影响，用户终端上不同类型的多媒体应用对缓存的内容具有不同的要求这一问题。

参考文献如下：

[1]Y.Guan,Y.Xiao,H.Feng,C.C.Shen and L.J.Cimini,MobiCacher:Mobility-aware content caching in small-cell networks,2014IEEE Global CommunicationsConference,Austin,TX,2014,pp.4537-4542.

[2]T.Liu,S.Zhou and Z.N.Tsinghua,Mobility-aware coded-caching schemefor small cell network,2017IEEE International Conference on Communications(ICC),Paris,2017,pp.1-6.

[3]K.Poularakis and L.Tassiulas,Code,Cache and Deliver on the Move:ANovel Caching Paradigm in Hyper-Dense Small-Cell Networks,in IEEETransactions on Mobile Computing,vol.16,no.3,pp.675-687,March 1 2017.