异构边缘缓存网络结合用户移动性的网络性能分析和优化

Edge caching is a key method to address the backhaul capacity issue of a densely deploying small cell scenario in 5G mobile communications system. In this proposal, we propose to study mobility-aware network performance modeling and optimization for heterogeneous networks with edge caching, from the perspective of exploring the benefits of utilizing the mobility of cache-enabled users to network capacity improvement and user’s traffic delay guarantee. The proposed research will be directed at four thrusts: 1) two focusing on theoretical performance modeling, i.e., the tradeoff problem among timely throughput, cache failure probability, and traffic tolerate delay in mobile caching user networks, and edge caching deployment optimization based on analysis of throughput order comparison between mobile caching users and caching base stations (BSs); and 2) two on technical approach design, i.e., cross-layer design based joint cooperative caching placement and updating strategy design for heterogeneous networks with edge caching, and risk analysis and design of joint BS-device proactive caching exploiting integration of multi-dimension predictable information of mobile user. On one hand, the research outcome will lead to new ideas and design approaches to 5G mobile communications system; on the other hand, it will provide theoretical guide to the practical development of edge caching technique.

边缘缓存技术是5G移动通信系统克服密集部署微蜂窝场景中回程容量瓶颈问题的重要方法。课题从探索缓存用户的移动性对于提高网络容量和用户业务时延保障的角度，研究异构边缘缓存网络结合用户移动性的网络性能分析和优化。课题研究内容包括移动终端缓存网络中的及时吞吐量、缓存失效概率和业务容忍时延折中与基于移动终端缓存与基站缓存定阶吞吐量性能比较的异构边缘缓存网络部署优化两个关键理论问题，以及异构边缘缓存网络基于跨层设计的联合协作数据存储和更新策略设计与基于移动用户多类型预测信息融合的基站与终端联合主动推送和风险分析两个关键技术问题。课题的探索和结果一方面将为5G移动通信系统的设计提供新的研究思想和设计方法，另一方面也将为边缘缓存技术未来的实用化发展提供理论指导。

边缘缓存是5G移动通信系统提升网络容量的重要方法。围绕终端直连通信辅助的移动边缘缓存网络，本项目从探索移动性对边源缓存网络性能的影响、终端能量受限和用户隐私保护需求对边缘缓存网络的影响、边缘缓存技术对支撑沉浸式多媒体应用的作用，以及内容推荐提升边缘缓存网络性能的方法等四个方面开展深入研究，取得了如下重要理论和/或技术成果。. 首先，针对双向独立移动模型和Markov移动模型两种场景，分别利用二维Markov分析方法建模编码缓存策略下网络的吞吐量、文件平均传输时延和中断概率等性能结果。仿真不仅验证了分析的准确性，而且也给出了不同网络场景/参数下终端移动性对边缘缓存网络性能的不同影响。. 其次，针对终端能量受限和用户具有隐私保护的需求，利用VCG拍卖的方法分别设计了考虑终端能量开销和进一步提供隐私保护的节点缓存激励机制。仿真不仅验证了所提激励机制可最大化网络收益和有效控制终端文件卸载的能量开销,还发现含隐私保护功能的方案也可能使网络获得比不含此功能时更高的效用。. 然后，针对具有高宽带、超可靠和超低时延通信要求的360°移动虚拟现实应用，结合深度学习视场预测技术提出一种新的基于边缘计算和主动缓存的沉浸式多媒体传输方案。基于扩散过程理论为该方案的端到端传输时延建立了分析模型。仿真不仅验证了分析模型的准确性，而且也说明所提方案对于降低端到端传输延迟的有效性，并揭示了各系统参数对通信时延和计算时延折中的影响。. 最后，考虑到用户的异构内容需求对于边缘缓存网络性能的不利影响，利用内容推荐可重塑用户需求的特点，分别研究了终端静止情况下基站推荐、用户推荐以及终端移动情况下网络辅助的用户推荐与内容缓存的联合设计方法。研究不仅验证了内容推荐对提升边缘缓存网络性能的作用，更揭示了推荐策略中参数选择的重要性，以及终端移动性在用户推荐方案中对提升系统效用的作用。