[發明專利]無線通信網絡中基于學習的主動緩存控制方法

在審

• 申請號: 201711324278.4
• 申請日: 2017-12-13
• 公開（公告）號: CN108153830A
• 公開（公告）日: 2018-06-12
• 發明（設計）人: 楊綠溪;王馭揚;代海波;黃永明;李春國
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30;H04L29/08
• 代理公司: 南京眾聯專利代理有限公司 32206
• 代理人: 蔣昱

本發明公開了一種無線通信網絡中基于學習的主動緩存控制方法，屬于無線通信技術領域。本發明提供的無線通信網絡中基于學習的主動緩存方案使用主動緩存技術，通過在網絡邊緣設備進行緩存來主動地服務可預測的用戶需求。在進行預測和估計文件與用戶之間的受歡迎度時，針對現實中文件受歡迎度矩陣通常很大并且稀疏的問題，使用協同過濾和遷移學習來獲得了更準確的估計結果。在制定小基站的緩存策略時，設計了一個分布式迭代算法更好地探索了緩存的全局最優解。采用我們設計的主動緩存方案可以有效提高用戶數據速率并降低回程負載。

技術領域

本發明涉及無線通信技術領域，特別是涉及無線通信網絡中基于學習的主動緩存控 制方法。

背景技術

隨著移動通信、移動智能終端以及社交網絡的發展，我們開始越來越多的通過移動 終端來體驗豐富多樣的在線服務。用戶需求層次的提高帶動了大量新興無線通信業務的 發展，同時也帶來了移動互聯網的數據量爆炸式增長。為應對當今移動數據量的爆炸式增長，我們傳統的方法是提高頻譜資源(帶寬)，頻譜效率(調制、編碼、MIMO)，或者 空間復用(基站密度)。但是在實際應用條件下，這些方法提供的吞吐量增益相當有限，

而且實現成本較高。無線通信網絡緩存應運而生。

無線通信網絡緩存可以利用網絡邊緣的各種端設備，如基站、移動終端等來進行內 容的緩存。無線通信網絡緩存之所以引起學術界及工業界的廣泛關注，一方面是因為近年來緩存設備的價格不斷下降，而且移動終端的存儲空間越來越大；另一方面，無線網 絡緩存可通過提前緩存內容并利用無線網絡邊緣內部、邊緣設備互相之間良好的短距離 協作通信來傳輸內容，有效降低服務延時，也能減小基站的峰值速率、卸載基站的流量。

對于無線通信網絡中的緩存問題，可以利用主動緩存的動態性和5G網絡的預測能力， 在網絡邊緣設備處進行緩存來服務可預測的用戶請求。主動網絡的“主動性”植根于所有網絡節點(即基站以及手持設備和智能電話)，利用用戶的情境感知，預測用戶的需求 并利用其預測能力來實現資源節省，同時保證服務質量要求和成本/能源支出。

在主動緩存時，我們需要預測和估計文件與用戶之間的相關度，即文件對于用戶的 受歡迎度矩陣。而目前主動緩存使用基于奇異值分解(SVD)的協同過濾(CF)技術估 計文件受歡迎度矩陣，然后貪婪地緩存最受歡迎的文件。而現實中文件受歡迎度矩陣通 常很大并且稀疏，使得CF技術在數據稀疏和冷啟動等問題上的表現欠佳，促使我們去 尋求更好的學習方法來提高緩存方案的性能。此外對于小基站的緩存策略，貪心緩存最 受歡迎的文件得到的是局部最優，目前沒有一種較好的小基站緩存策略去獲得全局最優 解。

發明內容

為了解決上述存在的問題，本發明提供無線通信網絡中基于學習的主動緩存控制方法， 使用主動緩存技術，通過在網絡邊緣設備進行緩存來主動地服務可預測的用戶需求。先使用 協同過濾和遷移學習來預測和估計用戶對內容的歡迎程度，再基于此預測結果設計一個分布 式迭代算法，得出小基站的最優緩存策略，為達此目的，本發明提供無線通信網絡中基于學 習的主動緩存控制方法，具體步驟如下：

(1)先使用協同過濾和遷移學習來預測和估計用戶對內容的歡迎程度，

(2)再基于此預測結果設計一個分布式迭代算法，得出小基站的最優緩存策略。

進一步的，所述步驟(1)中使用協同過濾和遷移學習來預測和估計用戶對內容的歡迎程 度，具體步驟為：

步驟1.1：設置無線通信網絡中的主動緩存問題為目標域，社交網絡即用戶間端到端(D2D) 通信相關的信息交互為源域。目標域記為S^(S)，其中用戶對內容文件的請求服從Zipf分布， 文件受歡迎度矩陣記為P_tar；源域記為S^(T)，其中用戶選擇內容文件的過程用中國餐館過程 (CRP)模擬，文件受歡迎度矩陣為P_D2D；