面向5G移动通信网的无线协作编码缓存技术研究

Recently, wireless content caching was proposed as one of the key emerging technologies for 5G mobile networks. By caching the most requested contents in advance at the edge of wireless networks, the content caching based wireless networks could support a large volume of parallel high-quality data and video traffics of extremely high data rates and ultra-low latency for a large number of end users. However, the user mobility significantly degrades the performance of wireless content caching. There are very few works which have focused on studying mobility-aware content caching techniques and obtained available solutions for supporting a large number of mobile users. Therefore, this proposal will focus on studying collaborative and coded content caching techniques for 5G mobile networks in which the end devices are equipped with cache storages and distributed storage coding is applied to relieve the pressure caused by user mobility. This proposal is divided into three research tasks which study the mobility-aware coded content scheduling problem, the distributed and collaborative cache placement schemes, and the coded caching aided optimal resource allocation and efficient transmission schemes, respectively. And low computation complexity algorithms are developed accordingly. Our study will effectively dig the application potentials of wireless collaborative and coded content caching techniques in order to satisfy the requirements of high data-rate and low-latency traffics and improve the quality of experience for mobile users.

无线内容缓存是近年来提出的面向5G移动通信网的关键技术，通过将用户所需内容提前存储到无线网络边缘设备上，能够同时为大规模终端用户提供超高速率超低延时的高质量数据视频业务。然而，用户移动行为将导致无线内容缓存性能急剧下降，国内外相关研究还比较少，其研究结果不足以支持大规模移动用户的业务需求。因此，本项目针对无线网络分布式缓存场景，引入分布式存储编码技术缓解用户移动造成的压力，研究面向5G移动通信网的无线协作编码缓存问题。相关研究分为三个子课题，分别研究面向移动用户的编码缓存内容调度机制，分布式协作内容缓存机制设计，以及基于编码缓存的资源分配与高效传输机制，并针对性设计低复杂度实用算法。相关研究成果必能有效挖掘无线协作编码缓存技术的应用潜力，满足移动用户高速率低延时数据业务需求，从根本上改善移动用户的服务体验。

本项目围绕无线内容缓存这一5G通信系统关键技术，面向无线接入网中用户移动性与个性化内容偏好，以分布式存储编码为出发点，研究基于用户偏好及内容流行度预测的编码分组缓存内容调度、分布式协作内容缓存策略以及基于协作通信、D2D通信和无人机技术等的资源分配与高效传输机制。具体来说：1）首先，面向无线接入网中用户移动性与个性化内容偏好，利用马氏决策过程理论，研究了基于分布式存储编码的缓存内容调度问题，并且，结合深度增强学习框架，提出基于用户偏好及内容流行度预测的编码分组缓存调度算法；2）其次，研究面向协作通信的多基站协同内容缓存问题，将其建模成拟阵约束下的次模优化问题，并提出了集中式贪婪算法和基于消息传递的分布式算法来取得近似最优的次优解，进一步研究了基于D2D通信和频率复用的分布式节点协作内容缓存问题，提出改进的低复杂度贪婪算法；3）最后，研究不同应用场景下的基于内容缓存的高效传输问题，提出基于队列和信道状态的资源分配与高效传输方法，证明了最优功率分配与传输策略是双门限策略，推导了时延-功率折中性能，提出基于内容缓存的多用户非正交多址接入传输策略，分析了其最优功率分配策略和容量性能，此外，将内容缓存与无人机移动中继技术相结合，研究了无人机飞行轨迹对内容下载性能的影响。这些研究工作分别从宏观和微观两个层面，解答了如何将用户所偏好的内容分布式存储至用户所在云雾接入网内并以何种方式传送到用户端的问题。相关成果主要发表和录用在IEEE重要期刊和国际会议上，共发表9篇论文，申请3个专利。

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