面向5G移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)中內(nèi)容分發(fā)機(jī)制.pdf

1、在移動(dòng)通信系統(tǒng)的極速發(fā)展進(jìn)程中，移動(dòng)設(shè)備的數(shù)量以爆發(fā)式的速度增長(zhǎng)。傳統(tǒng)的語(yǔ)音業(yè)務(wù)正逐漸地被移動(dòng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)所取代，下一代移動(dòng)通信系統(tǒng)（5G）將會(huì)面臨巨大的挑戰(zhàn)。為了解決下一代移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中巨大的數(shù)據(jù)流量帶來(lái)的沖擊，有效提高用戶體驗(yàn)質(zhì)量(Quality of Experience，QoE)并減少網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營(yíng)成本，發(fā)展高效的內(nèi)容分發(fā)與緩存技術(shù)來(lái)減少冗余數(shù)據(jù)傳輸以提升移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)性能勢(shì)在必行。近年來(lái)新興的移動(dòng)云計(jì)算技術(shù)能夠?yàn)閿?shù)據(jù)內(nèi)容服務(wù)提供充足的存儲(chǔ)與計(jì)算資

2、源，為互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的發(fā)展提供了新的技術(shù)途徑。
　　由于目前的移動(dòng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)采用集中式架構(gòu)，系統(tǒng)中無(wú)線接入網(wǎng)、回程網(wǎng)絡(luò)以及核心網(wǎng)絡(luò)的無(wú)線鏈路容量與帶寬實(shí)際上不足以應(yīng)對(duì)移動(dòng)通信系統(tǒng)中數(shù)據(jù)流量的增長(zhǎng)。針對(duì)5G通信系統(tǒng)中海量的數(shù)據(jù)流量對(duì)移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)的沖擊問(wèn)題，本文從以下三個(gè)方面對(duì)內(nèi)容分發(fā)與緩存技術(shù)進(jìn)行了研究：
　　首先，我們對(duì)面向5G網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容分發(fā)與緩存的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了調(diào)研?；谕ㄐ艠I(yè)界對(duì)于未來(lái)5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的共識(shí)，在前人研究工作的基

3、礎(chǔ)上，我們?cè)诒疚闹刑岢鲆环N面向5G的分層次分布式云服務(wù)移動(dòng)通信系統(tǒng)架構(gòu)（HDCSN），該模型由云接入層（C-RAN）、分布式微云系統(tǒng)（DCSN），以及核心云數(shù)據(jù)中心（DCs）三個(gè)層次組成。DCSN由多個(gè)被部署到網(wǎng)絡(luò)邊緣的微云（Cloudlet）所組成，可以將DCs中的服務(wù)內(nèi)容（Web、Video）提前部署緩存到本地微云服務(wù)器，以減少用戶請(qǐng)求內(nèi)容在網(wǎng)絡(luò)中重復(fù)冗余的傳輸以減少網(wǎng)絡(luò)流量，減少內(nèi)容獲取時(shí)延以獲得更高質(zhì)量的用戶體驗(yàn)。
　　在

4、HDCSN架構(gòu)基礎(chǔ)上，我們提出一種合作內(nèi)容緩存架構(gòu)，基本思路是利用微云服務(wù)之間相互協(xié)作共享緩存內(nèi)容?；谠摼彺婕軜?gòu)，我們提出一種最優(yōu)化協(xié)作式內(nèi)容分發(fā)機(jī)制，利用流行度區(qū)分內(nèi)容，根據(jù)內(nèi)容在系統(tǒng)中被請(qǐng)求、更新與新到達(dá)的情況進(jìn)行狀態(tài)變換，實(shí)施內(nèi)容緩存的動(dòng)態(tài)管理。我們基于內(nèi)容狀態(tài)建立并求解一個(gè)最優(yōu)化模型，以得到最優(yōu)的內(nèi)容分發(fā)方案，在HDCSN中獲得盡可能低的平均總傳輸時(shí)延。計(jì)算機(jī)仿真結(jié)果顯示，本文提出的方案可以明顯提高緩存命中率，減少網(wǎng)絡(luò)流量和減

5、少內(nèi)容傳輸時(shí)延。
　　另外，針對(duì)緩存內(nèi)容的實(shí)時(shí)更新與節(jié)省網(wǎng)絡(luò)傳輸開(kāi)銷的問(wèn)題，我們?cè)谶M(jìn)一步的研究中提出了一種基于馬爾科夫決策過(guò)程（MDP）的內(nèi)容緩存與傳輸機(jī)制。在HDCSN架構(gòu)基礎(chǔ)上，該方案利用隨機(jī)線性網(wǎng)絡(luò)編碼處理DCs中的數(shù)據(jù)內(nèi)容，微云服務(wù)器預(yù)先在本地緩存數(shù)據(jù)服務(wù)（例如網(wǎng)頁(yè)、視頻等）的編碼包，并同樣采用流行度區(qū)分內(nèi)容。我們提出了三種在貪心算法背包問(wèn)題中的度量標(biāo)準(zhǔn)，并利用貪心算法基于MDP動(dòng)態(tài)地進(jìn)行緩存更新與數(shù)據(jù)傳輸決策，以最小化H