带有特征感知的D2D内容缓存策略

作     者：杨静 李金科 YANG Jing;LI Jinke

作者机构：重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 重庆高校市级光通信与网络重点实验室重庆400065 泛在感知与互联重庆市重点实验室重庆400065 

基　　金：国家自然科学基金(61871062,61771082) 重庆市高校创新团队建设计划项目(CXTDX201601020) 

出 版 物：《电子与信息学报》 (Journal of Electronics & Information Technology)

年 卷 期：2020年第42卷第9期

页      码：2201-2207页

摘      要：设备到设备通信(D2D)可以有效地卸载基站流量,在D2D网络中不仅需要共享大众化内容还需要个性化内容缓存。该文对缓存内容选择问题进行了深入研究,提出一种结合特征感知的内容社交价值预测(CSVP)方法。价值预测不仅可以降低时延也可以减少缓存替换次数降低缓存成本。首先结合用户特征和内容特征计算内容当前价值,然后通过用户社交关系计算未来价值。微基站根据内容的价值为用户提供个性化内容缓存服务,宏基站则在每个微基站的缓存内容中选择价值较大部分的内容。仿真结果表明,该文提出的缓存策略可以有效缓解基站流量,与其他方法相比降低时延约20%~40%。

主 题 词：边缘网络 D2D通信 内容缓存 探索-利用 价值预测 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081001[081001] 

核心收录：

D　O　I：10.11999/JEIT190691

馆 藏 号：203978182...