[發(fā)明專利]基于文件流行度的D2D融合網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)協(xié)作距離的計算方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201610065633.X
• 申請日: 2016-01-29
• 公開（公告）號: CN105791391B
• 公開（公告）日: 2018-10-30
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張超;賈美平
• 申請（專利權(quán)）人: 西安交通大學(xué)
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08;H04W40/20
• 代理公司: 西安通大專利代理有限責(zé)任公司 61200
• 代理人: 閔岳峰

本發(fā)明公開了一種基于文件流行度的D2D融合網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)協(xié)作距離的計算方法，包括以下步驟：將小區(qū)用戶運(yùn)動建模為空間泊松點(diǎn)過程隨機(jī)分布，每個用戶緩存一個視頻文件，用戶獲取視頻文件可以選擇蜂窩模式或D2D模式，利用Zipf分布模擬了視頻文件的流行度，根據(jù)D2D和蜂窩通信不同特點(diǎn)單小區(qū)內(nèi)D2D激活的用戶數(shù)N_D2D與蜂窩激活的用戶數(shù)N_BS，然后由單個用戶分別在D2D模式下與蜂窩模式下的平均吞吐量得到融合網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)容量，通過現(xiàn)有的快速迭代算法獲得了具體的應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)需求下使得D2D融合網(wǎng)絡(luò)獲得最大吞吐量的最優(yōu)協(xié)作距離d^*。

技術(shù)領(lǐng)域：

本發(fā)明屬于無線通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于文件流行度的D2D融合網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)協(xié)作距離的計算方法。

背景技術(shù)：

隨著無線通信技術(shù)的迅猛發(fā)展，追求視頻業(yè)務(wù)的用戶與日俱增。視頻請求交付所產(chǎn)生的流量很快超出其他移動網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)，無線數(shù)據(jù)流量將增加一兩個數(shù)量級。為提高消費(fèi)者的滿意度，必須開啟新的商業(yè)模式并解決負(fù)擔(dān)過重的蜂窩網(wǎng)絡(luò)可能完全阻塞的問題。

通過智能搜索發(fā)現(xiàn)絕大多數(shù)用戶關(guān)注的只是少量流行視頻,而且用戶之間通過無線網(wǎng)絡(luò)共享的視頻業(yè)務(wù)正變得越來越普遍，即地理上鄰近的用戶之間產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流量越來越大。在一定條件下，蜂窩直通通信(Device-to-Device,D2D)很好地適應(yīng)和利用這一發(fā)展趨勢和相關(guān)特性，然而D2D也具有一定的局限性，如不適合遠(yuǎn)距離傳輸?shù)取2D融合網(wǎng)絡(luò)是解決視頻業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)量快速增長和無線網(wǎng)絡(luò)傳輸容量受限之間矛盾的有效途徑。目前，D2D融合網(wǎng)絡(luò)主要對已有D2D鏈路的情況展開研究。針對具體的應(yīng)用場景和業(yè)務(wù)需求，D2D融合網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)協(xié)作距離的研究仍具有一定的挑戰(zhàn)性。

發(fā)明內(nèi)容：

本發(fā)明的目的在于克服上述現(xiàn)有技術(shù)的缺點(diǎn)，提供了一種基于文件流行度的D2D融合網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)協(xié)作距離的計算方法，該計算方法可以獲得D2D融合網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)協(xié)作距離d^*。

為達(dá)到上述目的，本發(fā)明通過如下方法予以實(shí)現(xiàn)的：

基于文件流行度的D2D融合網(wǎng)絡(luò)最優(yōu)協(xié)作距離的計算方法，包括以下步驟：

1)在單小區(qū)內(nèi)，考慮小區(qū)用戶的運(yùn)動符合泊松點(diǎn)過程，將小區(qū)用戶建模為空間泊松點(diǎn)過程記為Φ，泊松系數(shù)為ρ；每個用戶緩存一個視頻文件，用戶獲取視頻文件選擇蜂窩模式或D2D模式；當(dāng)用戶節(jié)點(diǎn)u有視頻文件需求時，用戶節(jié)點(diǎn)u向基站發(fā)出請求，基站對該用戶所在區(qū)域進(jìn)行檢索，如果該區(qū)域內(nèi)有活躍且緩存對應(yīng)用戶所需文件的D2D用戶時，基站選擇D2D通信并建立D2D鏈路，反之，基站選擇蜂窩模式將視頻文件傳給所需用戶；

2)將m種視頻文件按照其流行度緩存于小區(qū)用戶移動設(shè)備存儲區(qū)中，利用Zipf分布模擬了視頻文件的流行度，用戶緩存視頻文件i的概率p_i為

其中，r_c為Zipf分布的傾斜因子，j為第j個流行視頻文件；

3)根據(jù)小區(qū)用戶運(yùn)動符合泊松點(diǎn)過程這一特性，結(jié)合步驟2)用戶緩存視頻文件的概率得出單小區(qū)內(nèi)D2D激活的用戶數(shù)N_D2D與蜂窩激活的用戶數(shù)N_BS；

4)根據(jù)小區(qū)內(nèi)單個用戶分別在D2D模式下與蜂窩模式下的平均吞吐量C_D2D與C_BS，結(jié)合步驟3)蜂窩與D2D激活的用戶數(shù)獲得基于視頻文件的異構(gòu)融合網(wǎng)絡(luò)容量C。

本發(fā)明進(jìn)一步的改進(jìn)在于，步驟3)中單小區(qū)內(nèi)D2D激活的用戶數(shù)N_D2D與蜂窩激活的用戶數(shù)N_BS的方法如下：

參考用戶節(jié)點(diǎn)A能夠成功建立D2D鏈路來獲取所需視頻文件的概率為