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    面向移動(dòng)VR的部分緩存內(nèi)容共享方法

    2021-07-09 08:44:32李松余意孫彥景王博文錢(qián)申申
    關(guān)鍵詞:中繼代價(jià)基站

    李松 余意 孫彥景 王博文 錢(qián)申申

    (1.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 信息與控制工程學(xué)院,江蘇 徐州 221008;2.徐州市智能安全與應(yīng)急協(xié)同工程研究中心,江蘇 徐州 221008)

    隨著5G/B5G技術(shù)在傳輸速率、延遲等方面的性能提升,無(wú)線(xiàn)虛擬現(xiàn)實(shí)(VR,Virtual Reality)和增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR,Augmented Reality)成為5G/B5G網(wǎng)絡(luò)下的一個(gè)重要應(yīng)用[1- 5],VR和AR的頭戴式顯示設(shè)備普及程度將快速增長(zhǎng),同時(shí)VR業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流量呈爆炸式增長(zhǎng)[6]。這種高數(shù)據(jù)量特性和低時(shí)延要求給現(xiàn)有移動(dòng)通信網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)。

    在5G/B5G技術(shù)的支持下,內(nèi)容緩存和D2D(Device-to-Device)通信能夠有效地應(yīng)對(duì)上述挑戰(zhàn)。通過(guò)將某些內(nèi)容緩存到基站或者設(shè)備終端等網(wǎng)絡(luò)邊緣設(shè)備,既可以卸載核心網(wǎng)的部分?jǐn)?shù)據(jù)流量以減緩網(wǎng)絡(luò)擁塞,也能提升VR用戶(hù)體驗(yàn)[7- 8]。文獻(xiàn)[9]提出了LRU(Least Recently Used)算法和80/20法則緩存相應(yīng)的內(nèi)容以增加本地命中率;文獻(xiàn)[10]根據(jù)用戶(hù)對(duì)不同類(lèi)型文件的偏好來(lái)緩存相應(yīng)的內(nèi)容,以此提高本地命中率和用戶(hù)體驗(yàn)。由于VR視頻的數(shù)據(jù)量龐大,將內(nèi)容全部緩存到本地會(huì)占用設(shè)備大量的存儲(chǔ)空間,文獻(xiàn)[11]認(rèn)為緩存VR視頻中的部分背景比緩存整個(gè)VR視頻要更加高效。

    作為5G/B5G通信中的關(guān)鍵技術(shù),D2D通信可以使鄰近設(shè)備直接通信而無(wú)需經(jīng)過(guò)基站[12]。通過(guò)D2D通信實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的緩存內(nèi)容共享,一方面能降低重復(fù)內(nèi)容請(qǐng)求給基站帶來(lái)的壓力,另一方面還能減小設(shè)備獲取到請(qǐng)求內(nèi)容的時(shí)延[13- 14]?;谡鎸?shí)數(shù)據(jù)集的結(jié)論表明[15],通過(guò)從鄰居設(shè)備獲取到流行內(nèi)容,D2D通信可以分擔(dān)基站50%的數(shù)據(jù)流量。

    隨著入網(wǎng)的智能手持設(shè)備和可穿戴設(shè)備的增加,社交屬性已經(jīng)成為無(wú)線(xiàn)通信中不可忽略的因素,并且社交屬性能夠反映出設(shè)備在真實(shí)生活中的交互。將社交網(wǎng)絡(luò)引入無(wú)線(xiàn)通信中,既能夠有效快速地實(shí)現(xiàn)設(shè)備間的連接,也可以通過(guò)設(shè)備間的交互實(shí)現(xiàn)信任管理以保證連接的安全性。文獻(xiàn)[16]利用移動(dòng)設(shè)備之間的社交關(guān)系,減少了系統(tǒng)中的惡意設(shè)備;文獻(xiàn)[17]利用社交屬性選取D2D通信中的中繼設(shè)備使更多的D2D對(duì)成功建立D2D通信,從而提高通信質(zhì)量和系統(tǒng)吞吐量。由于隱私保護(hù)和安全性等原因,VR用戶(hù)之間同樣會(huì)表現(xiàn)出不同程度的社交行為[18]。VR設(shè)備之間的社交關(guān)系(如親密度和信任度)可以協(xié)助和增強(qiáng)設(shè)備之間的連接,激勵(lì)設(shè)備之間進(jìn)行內(nèi)容共享。

    受以上研究啟發(fā),本研究構(gòu)建了面向無(wú)線(xiàn)VR應(yīng)用部分緩存內(nèi)容共享的模型,并基于設(shè)備間社交關(guān)系提出一種基于激勵(lì)的內(nèi)容共享策略,通過(guò)內(nèi)容請(qǐng)求者(CR,Content Requester)向內(nèi)容提供者(CP,Content Provider)支付一定的費(fèi)用,激勵(lì)VR設(shè)備主動(dòng)參與到緩存內(nèi)容共享的過(guò)程中。本研究的目標(biāo)是在滿(mǎn)足CR的服務(wù)質(zhì)量下,最小化所有CR的代價(jià)。將上述目標(biāo)問(wèn)題分解成VR內(nèi)容提供者的功率優(yōu)化與模式選擇以及CR與CP之間的關(guān)聯(lián)這兩個(gè)子問(wèn)題。

    針對(duì)功率優(yōu)化和模式選擇子問(wèn)題,將CR的代價(jià)建模為為其服務(wù)的CP能耗的函數(shù),根據(jù)設(shè)備之間的社交屬性定義差異化代價(jià);建立代價(jià)最小化的發(fā)送功率優(yōu)化問(wèn)題,并提出基于代價(jià)的功率優(yōu)化和模式選擇算法。針對(duì)CR與CP關(guān)聯(lián)子問(wèn)題,將CR與CP之間的關(guān)聯(lián)問(wèn)題建模為二分圖匹配問(wèn)題,基于功率優(yōu)化和模式選擇結(jié)果構(gòu)建CR和CP之間的偏好列表,并提出基于社交關(guān)系和請(qǐng)求代價(jià)的匹配算法,得到最優(yōu)的關(guān)聯(lián)結(jié)果。

    1 系統(tǒng)模型

    1.1 物理域

    如圖1所示,在一個(gè)覆蓋半徑為r的單蜂窩基站覆蓋的小區(qū)中,隨機(jī)分布n個(gè)VR設(shè)備,VR設(shè)備的集合表示為N={1,2,3,…,n},方便起見(jiàn),編號(hào)0表示基站,集合N中的設(shè)備都具備D2D通信能力。設(shè)備i和設(shè)備j之間的距離為di,j,D2D的最大通信距離為dth,若di,j≤dth,則設(shè)備i和設(shè)備j為鄰居設(shè)備,記設(shè)備i的鄰居構(gòu)成集合Ji。為了避免D2D鏈路和蜂窩鏈路之間的同頻干擾,D2D通信使用專(zhuān)有頻譜。

    圖1 物理域系統(tǒng)模型

    1.2 社交域

    VR設(shè)備之間的社交關(guān)系有助于增強(qiáng)鄰近設(shè)備之間的內(nèi)容共享,本研究引入設(shè)備之間的親密度和信任度兩種社交屬性。

    (1)

    (2)

    設(shè)備i對(duì)設(shè)備j的信任度Ei,j通過(guò)式(3)計(jì)算得到[19]:

    (3)

    (4)

    式(3)僅計(jì)算有傳輸歷史的設(shè)備間的信任度,為量化無(wú)傳輸歷史或不直接相連的設(shè)備間的信任度,本研究用有權(quán)重的無(wú)向圖來(lái)計(jì)算設(shè)備與設(shè)備之間的信任度。圖中點(diǎn)表示設(shè)備,邊表示設(shè)備間的社交連接性,每條邊的權(quán)重由式(3)計(jì)算得到。記無(wú)向圖為G=(N,E),其中N為所有設(shè)備的集合,E={(i,j),i,j∈N}表示邊的集合。記Ni={j∈N,(i,j)∈E}為與設(shè)備i有直接聯(lián)系的設(shè)備集合。

    邊e=(i,j)的權(quán)重記為we=Ei,j,Pi,j為設(shè)備i到j(luò)的路徑集合,對(duì)于每一條路徑p∈Pi,j,|p|表示路徑的長(zhǎng)度,即這條路徑中所包含的邊的個(gè)數(shù),那么每條路徑的權(quán)重w(p)就可以通過(guò)計(jì)算該條路徑中所包含的邊的權(quán)重的乘積得到。

    (5)

    設(shè)備i與設(shè)備j之間的信任度Ei,j由式(6)計(jì)算得出:

    (6)

    綜上所述,設(shè)備i與設(shè)備j之間的信任度Ei,j可寫(xiě)為

    (7)

    令Ei,i≡1、Ei,0≡1,即設(shè)備i對(duì)自己的信任度和對(duì)基站的信任度始終為1。

    1.3 內(nèi)容請(qǐng)求模式及請(qǐng)求代價(jià)

    由于設(shè)備之間的社交關(guān)系、信道質(zhì)量的不同以及設(shè)備中緩存內(nèi)容的差異,文中定義4種內(nèi)容請(qǐng)求模式。

    模式1 基站緩存。CR從基站獲取請(qǐng)求內(nèi)容,如圖2(a)所示。

    模式2 伙伴緩存。CR從鄰居設(shè)備獲取請(qǐng)求內(nèi)容,如圖2(b)所示。

    模式3 伙伴部分緩存。CR的部分請(qǐng)求數(shù)據(jù)從鄰居設(shè)備獲取,部分請(qǐng)求數(shù)據(jù)經(jīng)由基站直傳鏈路獲取,如圖2(c)所示。

    模式4 協(xié)作中繼緩存。CR的部分請(qǐng)求數(shù)據(jù)從鄰居設(shè)備獲取,部分請(qǐng)求數(shù)據(jù)經(jīng)由鄰居設(shè)備轉(zhuǎn)發(fā)從基站獲取或者全部經(jīng)由鄰居設(shè)備轉(zhuǎn)發(fā)從基站獲取,如圖2(d)所示。

    圖2 不同請(qǐng)求模式的示意圖

    定義模式集合D={1,2,3,4},每種模式下,CR需要為所請(qǐng)求的內(nèi)容向CP支付一定的代價(jià),由于CP需要消耗自身功率為CR提供服務(wù),文中將代價(jià)定義為內(nèi)容提供者功率的函數(shù)。

    (1)模式1

    CRi和基站直連進(jìn)行蜂窩通信并從基站處獲取內(nèi)容Qi,基站與CRi之間的信道增益為h0,i,基站的發(fā)射功率記為P0,i。CRi從基站獲取到所請(qǐng)求內(nèi)容時(shí),基站的傳輸時(shí)間t0,i由式(8)計(jì)算得到,

    (8)

    CRi的接收信噪比SNR0,i由式(9)計(jì)算得到,

    (9)

    (10)

    (2)模式2

    CRi的鄰居CPj(j≠0)緩存有請(qǐng)求內(nèi)容Qi的全部數(shù)據(jù),即xj,Qi=1,CRi直接和鄰居CPj建立D2D連接。CPj的傳輸功率記為Pj,i,該模式下的傳輸時(shí)間tj,i為

    (11)

    (12)

    (13)

    (14)

    (3)模式3

    CRi的鄰居CPj(j≠0)緩存內(nèi)容Qi的比例為xj,Qi,xj,Qi∈(0,1)。該模式下,CRi和CPj通過(guò)D2D鏈路獲取到部分緩存內(nèi)容,其比例為xj,Qi;其余部分的內(nèi)容,CRi通過(guò)與基站的直傳鏈路獲取,其比例為1-xj,Qi。

    CRi和基站間傳輸時(shí)間、CRi和CPj間傳輸時(shí)間分別由式(15)、(16)得出,

    (15)

    (16)

    其中,SNR0,i、SNRj,i可由式(9)、(12)算得。

    (17)

    (4)模式4

    CRi的鄰居CPj(j≠0)本地已緩存內(nèi)容Qi的比例為xj,Qi,且xj,Qi∈[0,1)。CRi可以和CPj建立D2D連接,CRi從CPj本地獲取到部分緩存內(nèi)容,并且由CPj向基站請(qǐng)求其余部分內(nèi)容并作為中繼轉(zhuǎn)發(fā)至CRi。記CPj與基站通信過(guò)程中,基站的發(fā)射功率為P0,j,這一過(guò)程的傳輸時(shí)間為

    (18)

    其中,SNR0,j表示CPj向CRi轉(zhuǎn)發(fā)內(nèi)容過(guò)程中的信噪比,通過(guò)式(9)計(jì)算得到。

    CPj與CRi之間的傳輸時(shí)間tj,i由式(12)計(jì)算得到。

    (19)

    2 問(wèn)題構(gòu)建

    記CRi請(qǐng)求到內(nèi)容Qi的代價(jià)和時(shí)延分別為ui和ti,Φ(i)表示與CRi建立連接提供服務(wù)的CP,PΦ(i),i表示CPΦ(i)的發(fā)送功率。系統(tǒng)的優(yōu)化問(wèn)題可建模為

    (20)

    s.t.Φ(i)∈Ui;

    |Φ(i)|∈{0,1},Φ(i)≠0。

    2.1 發(fā)送功率優(yōu)化與模式選擇

    由式(10)、(14)、(17)、(19)可知,在每種請(qǐng)求模式下,CRi的代價(jià)都是CPj的發(fā)送功率的函數(shù),為了使所有CR的總代價(jià)最小,首先通過(guò)模式選擇和CP發(fā)送功率優(yōu)化,最小化每個(gè)CR的代價(jià),k表示CRi所選擇的請(qǐng)求模式。發(fā)送功率優(yōu)化與模式選擇問(wèn)題可以寫(xiě)成:

    (21)

    s.t.k∈D;

    j∈Ui;

    2.2 設(shè)備關(guān)聯(lián)

    由于在一個(gè)時(shí)間段內(nèi)一個(gè)設(shè)備最多只允許和一個(gè)設(shè)備建立連接。將設(shè)備關(guān)聯(lián)問(wèn)題建模成二分圖匹配問(wèn)題并寫(xiě)為式(22),設(shè)備關(guān)聯(lián)結(jié)果記為I={(i,Φ(i))}。

    (22)

    s.t.Φ(i)∈Ui;

    |Φ(i)|={0,1},Φ(i)≠0。

    3 問(wèn)題求解

    3.1 基于代價(jià)的功率優(yōu)化和模式選擇算法

    (23)

    依據(jù)各模式下的最小請(qǐng)求代價(jià)進(jìn)行模式選擇,CRi的請(qǐng)求代價(jià)ui為

    (24)

    上述基于代價(jià)的功率優(yōu)化和模式選擇算法描述如下。

    輸入:設(shè)備的SNR閾值,設(shè)備的最大傳輸功率,設(shè)備的最大等待時(shí)間,最大的D2D通信距離dth,CR的集合M

    輸出:CP的最優(yōu)發(fā)射功率,CR的最優(yōu)請(qǐng)求模式

    fori= 1 tom

    根據(jù)dth得到CRi的鄰居設(shè)備集合Ji;

    forj=1 to |Ji|

    階段1:功率優(yōu)化

    情況1:模式k=1

    根據(jù)式(8)、(9)及優(yōu)化問(wèn)題(式(21))的限制條件得到BS傳輸功率P0,i的范圍;

    通過(guò)微分得到式(10)在無(wú)限制條件下的極小值點(diǎn);

    else

    end if

    情況2:模式k=2

    根據(jù)式(11)、(12)及優(yōu)化問(wèn)題(式(21))的限制條件得到CPj的傳輸功率Pj,i的范圍;

    else

    end if

    情況3:模式k=3

    情況4:模式k=4

    階段2:模式選擇

    end for

    end for

    上述算法中參與匹配的CR的數(shù)量和CP的數(shù)量分別為M和N-M,在最壞的情況下,所有的CP都是CR的鄰居設(shè)備,在這種情況下算法的復(fù)雜度為O(NM)。

    3.2 基于社交關(guān)系和代價(jià)的匹配算法

    (1)匹配

    CR的集合M和CP的集合{N-M}是兩個(gè)不相交的集合,那么集合中的一對(duì)一匹配函數(shù)Φ:M→{N-M}可以定義為

    ①Φ(Mi)∈N-M,|Φ(Mi)|={0,1};

    ②Φ({N-M}j)∈M,|Φ(N-M}j)|={0,1}。

    其中Mi是集合M中的第i個(gè)設(shè)備,{N-M}j是集合{N-M}中的第j個(gè)設(shè)備,Φ(Mi)={N-M}j?Φ({N-M}i)=Mi

    (2)偏好列表

    在上述最小化CR的請(qǐng)求代價(jià)問(wèn)題中,CR對(duì)CP的偏好程度可以用付出的請(qǐng)求代價(jià)來(lái)衡量。對(duì)于任意CRi∈M,它對(duì)CPj的偏好程度pj,i由式(25)得到:

    (25)

    其中:η是調(diào)整系數(shù);uj,i為CRi向CPj支付的最小代價(jià),可根據(jù)3.1節(jié)中基于代價(jià)的功率優(yōu)化和模式選擇算法得到。

    根據(jù)式(25)可以得到CRi對(duì)集合Ji∪{0}中各設(shè)備的偏好。CRi對(duì)基站的偏好p0,i記為CRi的偏好閾值,刪掉所有偏好小于p0,i的設(shè)備并按偏好降序排列得到CRi的偏好列表PLi。

    為了保證連接的可靠性和傳輸內(nèi)容的安全性,CP對(duì)CR的偏好可以通過(guò)親密度和信任度來(lái)衡量,受參考文獻(xiàn)[19]的啟發(fā),通過(guò)式(26)計(jì)算CPj對(duì)CRi的偏好pi,j:

    (26)

    (3)匹配算法

    上述基于社交關(guān)系和代價(jià)的匹配算法描述如下。

    輸出:關(guān)聯(lián)結(jié)果I

    Repeat

    ifj=0

    else

    ifBj(t)=1

    ifpj,i>pj,Φ(j)

    else

    維持當(dāng)前的關(guān)聯(lián)結(jié)果;

    end if

    else

    end if

    t=t+1;

    otherwise,轉(zhuǎn)到Repeat;

    end Repeat

    獲得關(guān)聯(lián)結(jié)果。I={(i,Φ(i))}

    上述算法中參與匹配的CR的數(shù)量和CP的數(shù)量分別為M和N-M,在最壞的情況下所有CR對(duì)基站的偏好都是最差的,在這種情況下算法的復(fù)雜度為O(NM)。

    4 仿真結(jié)果與分析

    對(duì)文中提出的基于部分緩存的內(nèi)容請(qǐng)求模式選擇與功率優(yōu)化的方法進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)和性能評(píng)價(jià)。仿真中,基站覆蓋半徑為300 m,VR設(shè)備總數(shù)量為50個(gè),其中CR的數(shù)量為15個(gè),系統(tǒng)帶寬為5 MHz,單個(gè)內(nèi)容大小為1 GB,噪聲功率為-144 dBm,路徑損耗指數(shù)為4,路徑損耗常數(shù)為10-2,信噪比閾值為10 dB,設(shè)備最大傳輸功率為30 dBm,快衰落增益呈均值為1的指數(shù)分布,慢衰落增益呈標(biāo)準(zhǔn)差為8 dB對(duì)數(shù)正態(tài)分布,基站電路損耗功率為1 W,VR設(shè)備電路損耗功率為0.1 W,單位能耗定價(jià)為1。仿真過(guò)程中設(shè)備的分布情況如圖3所示。仿真過(guò)程中將文中算法和以下3種緩存方案進(jìn)行性能比較:方案1(Only BS-Caching),僅基站提供緩存,CR只能與基站建立直傳鏈路獲取請(qǐng)求內(nèi)容[21];方案2(No Peer-Caching),僅基站提供緩存,CR可與基站建立直傳鏈路獲取請(qǐng)求內(nèi)容,也可通過(guò)鄰居設(shè)備中繼轉(zhuǎn)發(fā)獲取,但鄰居設(shè)備不提供緩存;方案3(No Peer-Relaying),基站和設(shè)備均可提供緩存,但設(shè)備不可作為中繼[22]。

    圖3 VR設(shè)備分布圖

    不同方案下CR的平均請(qǐng)求代價(jià)與CP數(shù)量的關(guān)系如圖4所示。

    圖4 CR平均請(qǐng)求代價(jià)與CP數(shù)量的關(guān)系

    由圖4可見(jiàn),方案1下,所有的CR只能與基站進(jìn)行蜂窩通信,所以CR的平均請(qǐng)求代價(jià)不會(huì)隨著CP數(shù)量的變化而變化;方案2下,CP無(wú)法提供內(nèi)容緩存,CR只能通過(guò)與基站進(jìn)行蜂窩通信或者完全由CP進(jìn)行中繼轉(zhuǎn)發(fā)獲取到請(qǐng)求的內(nèi)容;方案3下,CR可通過(guò)CP提供請(qǐng)求內(nèi)容的緩存獲取請(qǐng)求內(nèi)容,CR的平均請(qǐng)求代價(jià)隨著CP數(shù)量增加呈遞減趨勢(shì);文中方案下,CR既可以與基站直接通信,也可以與附近的CP建立D2D通信,同時(shí)CP可實(shí)現(xiàn)中繼通信,這種方案下不但可以確保CR能從附近的CP獲取到已緩存的內(nèi)容,而且能夠保證基站邊緣CR可以通過(guò)CP中繼以較低的代價(jià)獲取到請(qǐng)求內(nèi)容。隨著CP設(shè)備數(shù)量的增加,能夠提供內(nèi)容緩存的CP和作為中繼的CP也會(huì)增加,故文中方案比其他方案性能更好。

    不同方案下CR的平均請(qǐng)求代價(jià)與D2D通信距離的關(guān)系如圖5所示。

    圖5 CR平均請(qǐng)求代價(jià)與D2D通信距離的關(guān)系

    由圖5可見(jiàn),方案1下,CR只能與基站進(jìn)行蜂窩通信,所以CR的平均請(qǐng)求代價(jià)不會(huì)隨著D2D通信距離的變化而變化;方案2下,隨著D2D通信距離的增加,CR的鄰居設(shè)備集合中的CP數(shù)量會(huì)增加,CR有更大幾率通過(guò)鄰居設(shè)備中繼轉(zhuǎn)發(fā)獲取,CR的平均請(qǐng)求代價(jià)整體上呈減小的趨勢(shì);方案3下,鄰居設(shè)備可為CR提供請(qǐng)求內(nèi)容的緩存,隨著D2D通信距離的增加,CR的平均請(qǐng)求代價(jià)呈遞減的趨勢(shì);在文中方案下,CR既可以與基站直接通信,也可以與附近的CP建立D2D通信,同時(shí)CP作為中繼輔助通信,隨著D2D通信距離的增加,能提供內(nèi)容緩存的CP和作為中繼的CP會(huì)增加,能夠保證基站邊緣CR可以通過(guò)CP中繼以較低的代價(jià)獲取到請(qǐng)求內(nèi)容,所以文中方案性能更好。

    不同方案下CR的平均請(qǐng)求代價(jià)隨CP本地單個(gè)內(nèi)容緩存比例的變化如圖6所示。

    圖6 CR平均請(qǐng)求代價(jià)與CP內(nèi)容緩存比例的關(guān)系

    由圖6可見(jiàn),方案1下,CR只能與基站進(jìn)行蜂窩通信獲取請(qǐng)求內(nèi)容,CR的平均請(qǐng)求代價(jià)不會(huì)隨著CP緩存每個(gè)內(nèi)容比例的變化而變化;方案2下,鄰居設(shè)備無(wú)法提供緩存,CR的平均請(qǐng)求代價(jià)也不會(huì)隨著CP緩存每個(gè)內(nèi)容比例的變化而變化;方案3下,鄰居設(shè)備可為CR提供請(qǐng)求內(nèi)容的緩存,CR的平均請(qǐng)求代價(jià)隨著CP緩存每個(gè)內(nèi)容比例的增加而減小;文中方案下,CR既可以與基站直接通信,也可以與附近的CP建立D2D通信,同時(shí)CP可作為中繼輔助通信,隨著CP本地單個(gè)內(nèi)容緩存比例的增加,CR能夠從CP獲取更多已緩存的請(qǐng)求內(nèi)容以減小請(qǐng)求代價(jià),同時(shí)CP中繼可以減小基站邊緣CR的請(qǐng)求代價(jià),所以文中方案可取得更好的性能。

    5 結(jié)語(yǔ)

    為應(yīng)對(duì)無(wú)線(xiàn)VR場(chǎng)景下大流量、高密度內(nèi)容請(qǐng)求和低時(shí)延需求的挑戰(zhàn),文中構(gòu)建了面向無(wú)線(xiàn)VR部分緩存內(nèi)容共享的模型。該模型當(dāng)中,無(wú)線(xiàn)VR設(shè)備緩存有VR應(yīng)用的部分內(nèi)容,并基于設(shè)備間社交關(guān)系建立內(nèi)容共享激勵(lì)模型。為了最小化VR內(nèi)容請(qǐng)求者的請(qǐng)求代價(jià),本研究根據(jù)設(shè)備間距離、社交屬性以及設(shè)備緩存狀態(tài)提出了4種請(qǐng)求模式。通過(guò)定義內(nèi)容請(qǐng)求者差異化代價(jià)函數(shù),建立了代價(jià)最小化的聯(lián)合功率優(yōu)化、模式選擇和用戶(hù)關(guān)聯(lián)問(wèn)題。首先提出聯(lián)合功率優(yōu)化與模式選擇算法,進(jìn)而通過(guò)二分圖匹配方法解決內(nèi)容請(qǐng)求者與內(nèi)容提供者之間的關(guān)聯(lián)問(wèn)題。仿真結(jié)果表明,文中提出來(lái)的基于部分緩存的內(nèi)容請(qǐng)求模式選擇與功率優(yōu)化方案可有效降低內(nèi)容請(qǐng)求者的請(qǐng)求代價(jià)。

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