面向具有移动用户的云无线接入网络中主动缓存的回声状态网络
信息论
2017-04-04 v2 网络与互联网体系结构
math.IT
摘要
本文研究了云无线接入网络(CRANs)中的主动缓存问题。在所研究的模型中，基带单元(BBUs)能够预测每个用户的内容请求分布和移动模式，并决定在远程无线电头端和 BBUs 处缓存哪些内容。该问题被表述为一个联合考虑回传与前传负载以及内容缓存的优化问题。为了解决这一问题，提出了一种将回声状态网络的机器学习框架与次线性算法相结合的算法。利用回声状态网络(ESNs)，BBUs 能够在仅拥有关于网络和用户状态的有限信息的情况下，预测每个用户的内容请求分布和移动模式。为了以最小复杂度预测每个用户的周期性移动模式，推导了周期输入下相应 ESN 的记忆容量。结果表明，该记忆容量能够为所提出的 ESN 模型记录最大量的用户信息。随后，提出了一种次线性算法，用于在使用有限的内容请求分布样本时确定缓存哪些内容。使用来自 Youku 和北京邮电大学的真实数据进行仿真，结果表明，与带聚类的随机缓存和不带聚类的随机缓存算法相比，所提出的方法在总有效容量方面取得了显著增益，分别高达 27.8% 和 30.7%。
引用
@article{arxiv.1607.00773,
title = {Echo State Networks for Proactive Caching in Cloud-Based Radio Access Networks with Mobile Users},
author = {Mingzhe Chen and Walid Saad and Changchuan Yin and Mérouane Debbah},
journal= {arXiv preprint arXiv:1607.00773},
year = {2017}
}
备注
Accepted in the IEEE Transactions on Wireless Communications