绿色云小小区网络中的长期缓存分配与短期内容投递联合优化

近年来，移动数据流量呈指数级增长，可能导致无线网络严重的流量负担与可观的功耗。网络致密化与边缘缓存是应对这些挑战的有效途径。在本研究中，我们研究云小小区网络（C-SCNs）中的长期缓存分配与短期内容投递联合问题，其中多个小小区基站（SBSs）通过前传链路连接到中央处理器，并可存储热门内容以减少网络中的重复传输。据此，在服务质量（QoS）与存储约束下，通过联合优化多播波束赋形、基站聚类与缓存分配，构建了一个长期功耗最小化问题。所得混合时间尺度设计问题是一个反因果问题，因为最优缓存分配依赖于未来的文件请求。为处理该问题，利用用户请求与信道状态信息的历史知识，提出了一种两阶段优化方案。具体而言，在线内容投递设计采用基于惩罚的方法处理，而周期性缓存更新采用分布式交替方法优化。仿真结果表明，所提方案显著优于传统方案，并在低缓存区域表现得极其接近带先知辅助下界（genie-aided lower bound）。