摘要：针对数据流量爆发式增长所引发的网络拥塞、用户体验质量恶化等问题,提出一种用户属性感知的边缘缓存机制.首先,利用隐语义模型获知用户对各类内容的兴趣度,进而估计本地流行内容,然后微基站将预测的本地流行内容协作缓存,并根据用户偏好的变化,将之实时更新.为进一步减少传输时延,根据用户偏好构建兴趣社区,在兴趣社区中基于用户的缓存意愿和缓存能力,选择合适的缓存用户缓存目标内容并分享给普通用户.结果表明,所提机制性能优于随机缓存及最流行内容缓存算法,在提高缓存命中率、降低传输时延的同时,增强了用户体验质量.

摘要：为了保障智能网联汽车的低时延通信,利用蜂窝车联网中V2X(vehicle to everything)信道模型、边缘计算技术,研究计算卸载与边缘缓存联合优化策略。设计了一种智能网联汽车计算卸载与边缘缓存协同模型L-DDPG(least-deep deterministic policy gradient),通过对车载本地与边缘计算资源的整合,支持V2X场景下对不同计算任务的分类处理。由边缘平台对车载计算请求进行预判决,确保对连续的计算任务快速响应;结合基于最近最少使用(least recently used,LRU)的边缘缓存策略,实现对新计算任务的高效管理;基于DDPG算法对计算卸载与边缘缓存进行联合卸载决策。仿真结果表明:L-DDPG模型性能优于传统模型,能够有效提升系统的工作效能,在保障业务服务质量的同时降低时延和系统资源消耗。

摘要：针对传统的由数据中心直接响应用户内容请求存在延迟的问题,提出了一种基于强化学习算法的分层协作边缘缓存架构(HCEA),在靠近用户的边缘端部署多个小型基站来动态缓存数据中心的内容。上述架构基于A3C强化学习算法,利用上述算法可以学习到最优的内容缓存策略。对于新增节点会导致的冷启动问题,提出通过KNN算法找到新增节点的最近邻,然后通过迁移学习传递神经网络参数的方法来解决。通过设计双层网络模型来减少回程链路负载,进一步降低延迟。仿真结果表明,与其它算法相比,上述架构能有效提高缓存命中率和解决新增节点的冷启动问题。

摘要：边缘缓存技术能够将热点内容提前放置在距离用户较近的网络边缘,可以显著降低传输时延、提高网络效率。然而,不同的运营商各自部署边缘设备,投入巨大且缓存内容相互隔离,无法共享。针对此问题,改进了一种基于联盟链的边缘缓存系统架构,运营商部署的边缘设备间能够打破内容隔离,实现更大范围的内容共享。此外,设计了基于智能合约的内容交易流程,使得不同运营商之间的合作变得可信、公平和可追踪。最后,考虑到热门内容的流行程度、文件大小以及传输时延等,对热点内容进行定价,并以收益最大化为目标,通过贪婪算法确定缓存内容放置的位置。仿真实验表明,基于该架构下的收益最大化缓存策略能够有效增加边缘缓存的收益。

摘要：针对不同运营商各自部署边缘设备,投入巨大且缓存内容相互隔离,无法共享的问题,改进了一种基于联盟链的边缘缓存系统架构,使运营商部署的边缘设备间能够打破内容隔离,实现更大范围的共享。为了提高运营商缓存收益,同时保证用户传输质量,降低用户传输时延,首先针对缓存内容流行度、内容大小以及边缘设备的协作能力,分析不同内容交付方式对于用户传输时延和运营商缓存收益的影响;然后,以最大化缓存收益和最小化传输时延为目标建立优化问题;最后,为解决构建的高维度大规模的缓存决策问题,采用基于异步优势动作评价的内容缓存算法确定内容的最佳放置位置。仿真结果表明,所提缓存策略能够有效地提高边缘缓存收益,降低内容传输时延,提升用户体验。

摘要：针对当前的边缘缓存策略存在的传输时延高、对较小区域中用户社会关系感知不足的问题,结合热点内容平均流行度和用户兴趣度,提出基于社会关系感知的边缘缓存策略。首先,根据热点内容平均流行度和用户兴趣度,估算用户需求,用户需求相似度反映了用户的社交关系强度;然后,依据用户的关系强度选择用户作为辅助缓存位置;最后,综合考虑缓存位置的选取和用户需求的选择,设计了基站协作缓存、用户辅助缓存的联合缓存策略。仿真实验表明,所提缓存策略相比较于传统的缓存策略在缓存命中率和系统缓存时延上均有一定的提升。

摘要：SDN与ICN的结合已逐渐成为未来网络的研究热点,POF-ICN是其中具有代表性的架构,其核心设计思想之一是在网络边缘使用ICN路由.为使内容路由与缓存访问能适应SDN的控制与转发分离机制,本文通过哈希获取扁平化的内容名字,借鉴CAN网络的内容寻址思想,将边缘POF内容交换机网络映射为自组织的存储转发网络,通过控制器在内容交换机上构建缓存访问与转发流表,实现转发平面的内容缓存与路由.仿真实验表明,本文提出的边缘缓存机制相较于传统的ICN缓存策略能够明显降低请求时延,并在提高缓存命中率的同时保证边缘网络内容分发的高效和稳定.

摘要：针对当前的边缘缓存策略存在的传输能耗高、对较小区域中用户需求感知不足的问题,结合全网与区域在流行内容和流行特征的差异,提出基于区域用户需求感知的边缘缓存策略。首先,依据区域用户的长/短期兴趣和全网流行度信息,估算用户的请求意愿;然后,综合区域用户的需求选择待缓存内容及缓存优先级;最后,考虑基站的位置和用户需求的差异,设计区域缓存能耗优化的联合放置策略。仿真结果表明,所提策略与传统的缓存策略相比在请求命中率、字节命中率和缓存能耗上均有一定提升。

摘要：电工装备智慧物联有利于电力装备行业实现高水平发展,而传统信息交互架构无法适应智慧物联的信息交互需求。针对电工装备智能监造平台信息分发效率问题,设计一种基于边缘缓存的电工装备信息分发架构。考虑到网络建设成本以及业务数据的分发时延需求,以电力公司服务缓存收益最大化为目标,研究一种面向电工装备智能监造的边缘信息缓存策略。为降低问题求解复杂度,提出一种基于改进粒子群的缓存决策算法完成问题求解。仿真结果表明,所提缓存算法在保证部分时延优先级较高的数据缓存需求的情况下实现了电力公司高缓存服务收益的获取。

摘要：由于大量用户和设备共存,移动网络经历了数据量和用户密度的巨大增长。在宏基站(macro base station, MBS)覆盖区域内部署小蜂窝基站(small basic station, SBS),并提前在SBS缓存热门内容,是下一代移动通信网络提供高速、低时延服务的有效手段。针对异构网络环境不稳定以及难以找到精确的数学模型进行优化的问题,提出一种基于传输时延最小的异构网络协作边缘缓存算法。首先以Markov移动预测模型为基础,考虑用户社交关系对于用户移动性的影响,给出了新的用户移动位置预测方法;其次,采用多智能体深度确定性策略梯度(multi-agent deep deterministic policy gradient, MADDPG)算法,通过用户关联、延迟控制和缓存设计来减少内容传输时延并提高缓存命中率。仿真结果表明,同传统DDPG和Greedy算法相比,MADDPG算法缓存命中率分别提高17.89%和42.71%,内容传输时延分别降低9.07%和12.86%,能够有效地解决异构网络中的资源分配和缓存设计问题。