移动蜂窝网络中基于轨迹预测和兴趣感知的缓存策略研究

来源 :安徽大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ceshi110
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
随着移动通信网络技术的发展,越来越多的移动设备接入到通信网络中,在一定程度上加重了回程链路的负载,同时,用户对数据传输速率的要求也越来越高。可以通过在网络中引入缓存技术来减轻回程链路的压力,提升网络的整体性能。网络缓存需要考虑缓存内容和缓存位置两方面的问题,只有准确地将用户的兴趣内容放置在用户的关联基站上,才可以在满足用户需求的同时有效地减轻回程链路的压力。论文的主要研究内容如下:首先,考虑移动蜂窝网络用户静止情况下的应用场景,为了提高系统的缓存命中率,设计了一种感知用户个人偏好的聚类缓存部署策略。根据用户的历史请求和内容之间的相似程度,计算用户各种潜在的兴趣内容,确定系统缓存内容。通过基站及用户间的内容协作缓存方法来提高系统缓存收益,然后建立优化问题,并使用贪婪算法求最优解,最后,通过仿真验证了该缓存部署策略的缓存命中率和平均传输时延等性能明显优于对比策略。其次,考虑移动蜂窝网络用户移动情况下的应用场景,设计了一种基于轨迹预测和内容兴趣感知的缓存策略。首先,考虑用户的移动性问题,将预测阶段划分为若干个时间段,通过马尔可夫模型和统计概率模型,分级预测用户下一时刻可能关联的宏基站以及小基站。然后,利用用户的历史请求数据以及内容之间的相似程度预测用户的兴趣内容,并根据内容请求因子部署缓存内容。最后,通过仿真验证了该缓存策略在预测准确率、缓存命中率和平均传输时延性能方面均有提升。
其他文献
软件定义网络(Software Defined Network,SDN)是新一代计算机网络架构。凭借数据转发和逻辑控制相分离的优势,软件定义网络相比传统网络能更快速地响应用户请求。同时,网络可编程特性则使其能方便地实现诸如负载均衡等复杂网络功能。然而,因为整个网络的逻辑控制功能都集成在逻辑控制平面,该平面发生故障将影响整个网络的性能,严重时将使整个网络瘫痪。针对控制器的分布式拒绝服务(Distri
人工智能作为一个曾经让人感到很遥远的词,往往只出现在各种影视作品中,然而现如今,这个词已经渐渐的深入到我们的生活中来。商品识别,人脸检测,面容支付,语音控制等等这些基于人工智能的技术极大的方便了我们的生活。而这些技术的发展也离不开优化的算法,诸如卷积神经网络的不断发展以及具有强大算力的硬件设备的支持。随着所需处理的数据量愈发庞大,目前的冯诺依曼结构由于速度的限制可能在不久的将来成为人工智能发展的瓶
科技的飞速发展促进了新兴技术被广泛的应用到人类的日常生活中,然而应用程序需要处理的数据量也随之陡增。由于内存技术的发展趋势不能像计算性能那样迅速扩展,从而导致了所谓的冯·诺依曼内存墙。为了解决“内存墙”及其带来的一系列问题,学者们提出了一种新型计算架构-存内计算架构。本文首先介绍了半导体行业发展的背景和现状,并从SRAM(Static Random Access Memory)存储单元着手,详细介
随着云计算技术的不断成熟,基于服务的系统(Service-Based System,SBS)正在快速增长,SBS根据业务流程的形式组合现有的服务为用户提供服务。但是这种架构也给系统的容错带来了更复杂的问题。在动态的云环境中,SBS的组件服务可能会遇到由于各种运行时异常(例如虚拟机故障、软件异常等)而导致的多维度服务质量(Quality of Service,QoS)下降的情况。及时且经济高效地处理
计算机视觉的处理和研究作为一个有价值和意义的课题受到研究者们的广泛关注。在计算机视觉问题中,图像的语义分割技术在自动驾驶汽车、军事武器、人机交互、智慧工地、虚拟现实、智慧生产等领域有着深远的影响,但是深度卷积神经网络的结构也会使得分割任务面对一些问题。一方面,深度神经网络在深层学习高级语义信息的过程中,部分边界轮廓信息和位置信息会丢失。另一方面,对于图像的语义分割的结果,由于特征包含的空间信息不足
随着数据的海量增长,许多用户选择利用云服务器存储数据,从而降低本地存储数据的负担。但是利用云服务器存储数据会导致数据的控制权和使用权分离。此外,云服务器可能由于软硬件故障等因素损坏用户数据。因此用户需要不定期的对外包数据进行完整性审计。然而随着云计算的发展,不可信的云服务器可能会泄露外包数据中的隐私信息。因此,隐私保护的数据完整性审计逐渐成为研究重点。尤其是在物联网环境下,面对跨域存储的外包数据,
动态随机存储器(Dynamic Random Access Memory,DRAM)是存储器产业的重要组成部分。灵敏放大器(Sense Amplifier,SA)作为DRAM的关键电路,在数据读取时发挥着至关重要的作用。在DRAM中,接入灵敏放大器的位线是成对存在的,灵敏放大器的功能是识别两端位线之间微弱的电压差,并将此电压差放大至外围电路可以识别的电压差。在生产过程中,由于晶体管阈值电压的不同,
激光自混合干涉法作为一种非接触式光学传感测量技术受到航天、生物医疗、自动驾驶以及自然灾害预防等领域专家的广泛关注。与传统双光束干涉方案相比,激光自混合技术具有结构简单、光路易于准直、灵敏度高、测量距离不依赖于光源的相干长度等优点,可实现远距离非合作目标物理量的测量。特别是激光自混合测量技术与外腔频移技术相结合可加强反馈光与腔内激光的干涉强度与频率,进一步拓展了激光自混合测量方案的应用领域。近年,基
金属-氧化物-半导体场效应晶体管(Metal-Oxide-Semiconductor Field Effect Transistor,MOSFET)的特征尺寸随等比例缩小规则不断减小,导致其亚阈值摆幅、电流开关比等性能变差,由其构成的静态随机存储器(Static Random-Access Memory,SRAM)的静态功耗较高,阻碍了其在低功耗设备中的应用。而隧穿场效应晶体管(Tunnel Fi
激光测风雷达已经逐渐融入人类的生活,在天气预报、航天航空安全和智能风电等领域都有着广泛的运用。相比于传统的微波测风雷达,激光测风雷达使用波长更短的光源,因此更容易在微小的气溶胶粒子上产生米氏散射,从而可以有效探测晴空条件下的风场信息。在已有的各类激光测风雷达中,使用1550nm激光的全光纤结构连续波激光相干多普勒测风雷达拥有一些特别优势,如人眼的最大允许曝光量较高、结构简单、关键器件的成本低、可靠