缓存使能的异构蜂窝网络：最优分层内容放置

在异构蜂窝网络（HCN）的基站（BS）处缓存热门内容，可避免内容提供商到网络边缘的频繁信息传递，从而降低延迟并缓解回传链路中的流量拥塞。一般而言，HCN 中内容放置的最优策略在很大程度上仍属未知，推导这些策略构成了本文的主题。为此，我们采用流行的随机 HCN 模型，其中 $K$ 层 BS 被建模为以不同密度分布于平面上的独立 Poisson 点过程。进一步，考虑随机缓存方案，其中给定的一组 $M$ 个具有相应流行度度量的文件以相应的概率（称为放置概率）放置在特定层的每个 BS 处。同一层内所有 BS 的概率相同，但跨层不同，由此得名分层内容放置。我们考虑网络性能度量指标——命中概率，其定义为典型用户请求的文件被成功交付给该用户的概率。我们在内容放置概率上最大化命中概率，从而得到最优分层放置策略。对于不同层 BS 成功传输的接收信号干扰比阈值一致的情况，该策略具有闭式形式，其中特定文件的放置概率正比于相应流行度度量的平方根，并带有依赖于 BS 缓存容量的偏移量。对于 SIR 阈值不一致的一般情况，该优化问题是非凸的，通过近似设计了一个次优放置策略，其结构与一致 SIR 阈值情况相似，且仿真表明其接近最优。