With the advances in communications, computing technology, and the proliferation of mobile smart devices, video services have grown exponentially. However, the available bandwidth is not sufficient to support this trend. In 2014, Maddah-Ali and Niesen from Bell Labs used the idea of network coding to creatively propose coded caching schemes: store a portion of video content in the storage of the end-user when the core network is idle; and during its peak phase, based on the multicast opportunities created by the cooperation of user- storage, deliver video by multicasting the (linear combination) encoding of the various video contents requested by the individual users, which dramatically reduces the communication overhead. Up to now, the research of coding cache is in the ascendant so that the theoretical results are constantly emerging, but the high complexity hinders its practical application. This project aims at coded caching techniques with high performance and low complexity: study the basic theory of the two core models, i.e., centralized model and decentralized model, and the practical solutions to one important application scenario, i.e., D2D communication networks: 1) Centralization coded caching with high performance and low complexity; 2) Decentralized coded caching with high performance and low complexity; 3) D2D coding caching with high performance and low complexity.
随着通信、计算技术的进步,以及移动智能设备的蓬勃发展,视频业务呈指数增长,现有的可用带宽已不足以支撑这一趋势。2014年,贝尔实验室的Maddah-Ali 和 Niesen 利用网络编码思想,创造性地提出编码缓存技术:在业务空闲时,存储一部分视频内容在终端用户存储中;而在业务峰值阶段,基于用户的存储内容合作创造出的多播机会,通过多播发送各自用户请求视频内容的(线性组合)编码来实现视频分发,极大地降低通信开销。目前,编码缓存的研究方兴未艾,理论成果不断涌现,但是高复杂性阻碍了其实用化。本项目计划研究高性能、低复杂度的编码缓存技术,研究两个核心模型 — 中心化和去中心化模型的基础理论和重要应用场景 — D2D通信网络的实用化方案:1)高性能、低复杂度的中心化编码缓存研究;2)高性能、低复杂度的去中心化编码缓存研究;3)高性能、低复杂度的D2D通信网络编码缓存研究。
基于缓存的编码技术最近通信、分布式计算、分布式存储等系统中发挥了重要的作用,可以有效地降低通信开销、对抗错误节点等等。本项目对基于缓存的分布式编码技术进行了深入研究,取得一系列重要研究成果:1. 针对中心化、D2D等通信场景,设计了高性能、低复杂度的编码缓存方案;2. 针对分布式计算系统,基于缓存设计了具有低通信开销、隐私保护性质的计算编码方案;3. 针对分布式存储系统,基于缓存设计了低通信开销、低复杂度的实用存储编码方案,相关技术被华为公司评价为“全球领先”。该项目目前已发表论文24篇,其中:国外英文刊物发表论文23篇(含美国IEEE TIT 8篇、IEEE TCom 7篇、IEEE JSAC 1篇、IEEE TIFS 1篇、IEEE TIFS 1篇、IEEE/ACM TON 1篇),Sci收录24篇,Ei收录1篇。培养博士生3名,其中一位博士生获得中国电子学会信息论分会最佳博士学位论文奖。
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数据更新时间:2023-05-31
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