存储、计算和通信融合的无线接入网异质资源高效利用理论研究

By deploying computing and storage nodes in the radio access networks, the computing, caching and communication functionalities integrate and converge at the edge of wireless networks. This provides new opportunities for the quality of service provisioning for the delay-sensitive and computation-intensive mobile services, but brings the efficient utilization problems of the heterogeneous resources. This proposal would focus on three mobile multimedia services, i.e., mobile video, augment reality, and adaptive streaming services, in the radio access networks which integrates computing, caching and communication functionalities. Based on the interaction between the heterogeneous resources utilization and the QoS provisioning, three problem would be investigated. The first one is the joint optimization of cache content placement and user association for mobile video services. The second one is the joint optimization of computing and communication resources based on the tradeoff of quality of computation and service for augment reality services. The third one is the QoE-driven joint optimization of computing, caching, and communication for adaptive streaming services. The overall objective is to design efficient resources allocation and QoS provisioning algorithms, to improve the utilization efficiency of the heterogeneous resources, and improve the QoS provisioning capability of the wireless networks.

移动边缘缓存和计算技术通过在无线接入网侧部署计算和存储节点，使计算、存储和通信功能在无线网络边缘实现融合，这既为时延敏感、计算密集的移动多媒体业务的服务质量保障提供了新机遇，同时也带来异质资源的协同高效利用问题。本项目将面向计算、存储和通信融合的无线接入网场景，聚焦于移动视频、增强现实、自适应流媒体三大多媒体业务，研究1）移动视频业务的缓存内容选择、缓存内容放置和基站-用户连接协同优化，2）增强现实业务中基于计算质量与服务质量折中的计算与通信资源协同优化，以及3）自适应流媒体业务用户体验驱动的计算、存储和通信资源协同优化。通过探究无线网络多维异质资源利用与移动多媒体业务质量保障之间的相互影响，设计高效的异质资源分配以及服务质量保障决策算法，从而提高计算、存储和通信资源的利用效率，增强无线网络利用有限资源保障移动多媒体业务质量与业务体验的能力。

移动边缘计算和缓存技术可在无线网络边缘侧引入计算、通信和存储功能，从而可以为时延敏感、计算密集、大带宽需求的新型移动多媒体业务质量保障提供潜力和空间。然而，计算、通信和存储异质资源通常是有限且相互耦合的，如何协同高效利用成为了关键问题。.项目面向计算、通信和存储融合的无线接入网络，基于多维异质资源之间的矛盾和耦合关系和多媒体业务的QoS保障需求，采用深度学习、强化学习和凸优化等技术，研究无线网络异质多维资源高效利用以及业务的QoS保障优化技术，充分挖掘无线接入网计算、存储和通信融合的技术优势。.课题组从移动边缘网络场景出发，分别从计算、通信和缓存资源优化等角度，研究了多维异质资源的分配和调度算法，最后拓展研究了移动边缘计算使能的垂直业务优化问题。具体地，针对计算任务动态变化的网络场景，采用图神经网络对动态变化的计算任务进行处理，从而解决了现有计算任务边缘卸载调度方案泛化性较差的问题。针对基于无人机的移动边缘计算系统，采用基于渐次图逼近的交替算法来处理非凸计算任务卸载问题，从而实现了无人机能量效率的最大化。针对具有缓存功能的无线网络中回程链路带宽受限和不受限两个场景，采用了凸优化对问题进行求解，从而实现了最优的文件缓存和文件传输策略。针对具有缓存功能的无线网络场景，采用了凸优化和神经协同过滤方案提高了缓存命中率，从而提高了网络效用和用户体验。针对无线边缘异构网络场景，采用基于深度确定性策略梯度算法设计了功率控制和用户关联算法，从而实现了在保障合理的能源开销的情况下实现网络的负载均衡。针对移动边缘网络使能的车联网场景，采用基于隐私保护和信誉值的参与者招募方案，从而在保护隐私的同时，准确评估信誉值，快速检测恶意车辆，实现了基于边缘计算的车联网群智感知应用。.通过大量的仿真验证实验，本课题中设计的各类算法实现了无线网络中异质多维资源的高效利用和多媒体业务的QoS保障等目标。

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