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[發(fā)明專利]一種基于蜂窩網絡的內容分發(fā)方法有效

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 201810533077.3 申請日: 2018-05-29
公開(公告)號: CN108777708B 公開(公告)日: 2020-09-29
發(fā)明(設計)人: 張?zhí)炜?/a>;方鑫源 申請(專利權)人: 北京郵電大學
主分類號: H04L29/08 分類號: H04L29/08;H04W4/70;H04W28/02;G06Q30/02;G06Q30/08
代理公司: 北京卓特專利代理事務所(普通合伙) 11572 代理人: 陳變花
地址: 100876 *** 國省代碼: 北京;11
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 基于 蜂窩 網絡 內容 分發(fā) 方法
【說明書】:

本申請公開了一種基于蜂窩網絡的內容分發(fā)方法,該內容分發(fā)方法具體為:將待分發(fā)的內容分割或組合成多個大小相同的內容塊;根據本地流行度確定內容塊的拍賣順序;確定內容塊的最佳緩存部署;確定當前拍賣內容塊的定價;檢查拍賣進度,確定是否存在剩余緩存空間;若無剩余緩存空間,則基站和贏家用戶傳輸內容塊,完成內容塊的分發(fā)與共享。本發(fā)明達到了對多個待緩存內容塊的連續(xù)拍賣,有效減小基站負載以及用戶獲取內容塊的通信時延,提升移動用戶服務體驗的技術效果。

技術領域

本發(fā)明涉及無線通訊技術領域,尤其涉及一種基于蜂窩網絡的內容分發(fā)方法。

背景技術

隨著移動互聯(lián)網絡的發(fā)展以及智能終端的普及,產生了越來越多的移動數據服務需求,這導致蜂窩網中保證移動用戶服務體驗的內容分發(fā)壓力增大。由于移動互聯(lián)網絡上的大部分下載流量都由高流行度內容分發(fā)引起,即大部分用戶下載相似的多媒體內容,這種特點使基于小型化基站和用戶終端的內容邊緣緩存技術有了用武之地。內容邊緣緩存技術,即將用戶終端的智能設備作為緩存節(jié)點存儲內容的副本,可以有效緩解蜂窩網在高峰時段的負載壓力,減小用戶獲取內容的平均時延提升用戶服務體驗。D2D通信技術,又可以被稱為臨近服務(Proximity Service,ProSe),是一種點到點的無線通信技術,通過在蜂窩通信系統(tǒng)的控制下利用蜂窩內無線頻帶資源,實現在臨近的一定范圍內的LTE終端之間不通過基站直接進行通信。

將邊緣緩存技術與D2D通信結合,直接在用戶終端之間對已緩存的內容進行分享,可以進一步提升蜂窩網絡中的內容分發(fā)性能,在增加蜂窩網絡容量的同時節(jié)省帶寬資源,減小基站的回程鏈路開銷與內容獲取時延。

但是,已有研究結合D2D通信與內容邊緣緩存技術進行內容分發(fā),主要基于用戶興趣或用戶終端的信道條件等進行緩存部署優(yōu)化。已有基于D2D緩存的內容分發(fā)方法存在以下不足:

D2D緩存沒有考慮用戶興趣:焦點在于D2D緩存技術,在設計內容緩存部署時并未對不同內容對于不同用戶的流行度進行考量。

D2D緩存沒有考慮用戶自私性:已有研究通過引入合作緩存的方法來提高內容分發(fā)性能,然而這種合作緩存的方式往往忽略了用戶節(jié)點的自私性。這些研究通常假設用戶終端都愿意為幫助其他節(jié)點緩存,卻沒有考慮用戶的自私性,缺少相應的鼓勵用戶終端進行內容緩存的激勵機制。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于蜂窩網絡的內容分發(fā)方法,以達到對多個待緩存內容塊的連續(xù)拍賣,有效減小基站負載以及用戶獲取內容塊的通信時延,提升移動用戶服務體驗的技術效果。

為達到上述目的,本發(fā)明采用如下技術方案:

一種基于蜂窩網絡的內容分發(fā)方法,該內容分發(fā)方法具體為:將待分發(fā)的內容分割或組合成多個大小相同的內容塊;根據本地流行度確定內容塊的拍賣順序;確定內容塊的最佳緩存部署;確定當前拍賣內容塊的定價;檢查拍賣進度,確定是否存在剩余緩存空間;若無剩余緩存空間,則基站和贏家用戶傳輸內容塊,完成內容塊的分發(fā)與共享。

優(yōu)選的,確定內容塊的拍賣順序的具體方法為:計算每個待緩存的內容塊的本地流行度,計算公式為:其中,Fm表示內容塊m的本地流行度;表示用戶終端n對拍賣內容塊m的偏好程度,要求同時滿足條件以及M表示待緩存的內容塊的總數;N表示參與拍賣的用戶終端數;m為區(qū)分不同的內容塊的代稱;n為區(qū)分不同的用戶終端的代稱;計算出每個待緩存的內容塊的本地流行度后,將內容塊按照本地流行度從高到低排列。

優(yōu)選的,優(yōu)先拍賣本地流行度高的內容塊。

優(yōu)選的,確定內容塊的最佳緩存部署的具體方法為:計算用戶終端的D2D收益;確定用戶終端之間的D2D關系;根據內容塊的拍賣順序、用戶終端的D2D收益和用戶終端之間的D2D關系求解最大緩存收益的最優(yōu)化問題,確定最佳緩存部署。

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