基于内容推荐的缓存赋能移动网络基础理论与关键技术研究

For content caching-enabled mobile networks, the pressure of the backhaul link during peak hours can be reduced and the experience of users can be improved by storing popular contents at the edge of mobile networks. However, the limited cache size of base stations leads to a low cache-hit rate, and the unstable wireless channel state may lead to failure transmissions of cache-hit contents. Recommendation system can increase the probability of requesting local contents, which will be an important component of caching-enabled mobile networks. It is necessary to investigate the performance and algorithms of caching-enabled mobile networks with content recommendation. Firstly, using the stochastic geometry and probability theory, the project will firstly analyze the performance of caching-enabled mobile networks with content recommendation. Then, the user incentive and wireless-based content recommendation will be studied to improve the cache-hit ratio. Furthermore, the wireless channel state will be concerned and wireless-aware economically optimal content delivery is investigated to improve the successful probability of content delivery. Through the research of this project, key factors which affect the performance of caching-enabled mobile networks with content recommendation will be investigated and key technologies will be developed. These results will provide valuable reference for the design and optimization of future caching-enabled mobile systems.

内容缓存赋能的移动网络采用边缘缓存技术，将热点内容存储在移动网络边缘，可以降低高峰时段回传链路压力，提升用户性能。但基站缓存空间有限，内容命中率低；且基站到用户的无线传输条件不稳定，命中内容的分发可能不成功。推荐系统能增加用户请求缓存内容的概率，将是未来缓存赋能移动网络的重要组成。因此，亟需针对基于内容推荐的基站缓存赋能移动网络的基本性能和技术展开研究。本项目将基于随机几何和概率论，分析基于内容推荐的缓存赋能移动网络的性能；在此基础上，研究联合定价激励和无线覆盖特征的内容推荐策略来提升系统内容命中率；并考虑无线传输不稳定的特性，研究无线感知的经济学最优内容分发方法，提升内容分发成功率。通过上述研究，明确提升缓存赋能移动网络性能的关键因素，提出关键技术，为未来缓存赋能移动网络系统设计和优化提供理论指导。

内容缓存赋能的移动网络采用边缘缓存技术，将热点内容存储在移动网络边缘，可以降低高峰时段回传链路压力，提升用户性能。但基站缓存空间有限，内容命中率低；且基站到用户的无线传输条件不稳定，命中内容的分发可能不成功。推荐系统能增加用户请求缓存内容的概率，将是未来缓存赋能移动网络的重要组成。本项目对基于内容推荐的基站缓存赋能移动网络的基本性能和技术展开了研究。. 首先，对内容分发网络向缓存赋能移动网络演进的挑战进行了分析，提出了内容推荐、编码多播、协作缓存等技术研究的开放性问题。然后，推导了基于内容推荐的编码多播传输性能，提出了一种基于MDS编码协作缓存的前传网带宽需求优化方法，有效降低了前传网带宽需求。在基于定价激励和无线覆盖特征的内容推荐方面，提出了一种QoE感知的缓存内容联合推荐与传输方法，并扩展到编码多播，提出了一种基于经济激励的异步编码多播机制，达到系统容量和基站服务利润的双提升。最后，在内容分发方面，提出了一种基于经济学的最优内容分发方法和一种基于智能推荐的用户面切换方案，提升了系统利润和用户在移动过程中缓存内容分发的吞吐量、用户服务满意度。. 本项目在研究过程中形成了丰富的技术积累，发表了多篇高质量的学术论文。这些都将为缓存赋能移动网络的研发提供强有力的技术理论基础，并为缓存赋能移动网络在实际场景中的落地积累关键技术。