[发明专利]一种面向预测控制的最优缓存方法

摘要

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于控制代价的最优缓存方法。本发明相对于传统的D2D网络下的缓存方案，将预测控制系统与D2D网络结合。从控制层面来决定如何进行缓存，在最优化缓存性能的同时，使得预测控制系统的控制性能最优，以最小化控制成本。

主权项

1.一种面向预测控制的最优缓存方法，该方法用于D2D网络，定义单个BS蜂窝小区内D2D用户的总数为N，D2D用户的簇半径为R_D2D，在这个范围内，如果该用户可以从其邻近用户的缓存中找到想要的文件，它就可以通过建立一条D2D链路获得想要的文件；假设D2D用户均匀地分布在具有半径R_B的基站BS的覆盖范围内，并假设两类D2D用户Plant和Sensor到达BS覆盖区域的平均瞬时速率分别为和某个D2D用户在其D2D范围内具有y个S类用户和z个P类用户的概率分别为：定义每个S类用户缓存空间尺度C，定义f_i^c为S类用户存储第i个被控对象未来时刻的控制指令的概率，定义控制指令请求概率为f_i^r，其分布遵循Zipf分布所述最优缓存方法包括：S1、构造障碍函数r_b是惩罚因子，β(f_i^c)是由关于f_i^c的约束条件构成的惩罚项；S2、给定精度ε，选择初始点f_i^c0，f_i^c0必须是内点；选择初始惩罚因子r_b>0，惩罚因子的缩小系数φ<1，置b＝1；S3、以f_i^c0为初始点，通过求偏导解决无约束问题：设其极小点为f_i^cb；S4、若r_bβ(f_i^cb)<ε；则f_i^cb就是所求的最优解；否则进入步骤S5；S5、置r_b+1＝φr_b，b＝b+1；回到步骤S3。