支持上行缓存的大规模 MIMO 异构网络的建模与性能分析

诸如社交媒体等应用将用户生成内容上传至互联网，给无线网络带来了沉重负担。为应对这场移动数据海啸，我们开发了一种新颖的 MIMO 网络架构，其基站（BS）随机分布、配备大量天线，并采用支持缓存的\textit{上行}传输。具体而言，我们构建了一个场景，用户将内容上传至其最强基站（BS），这些基站服从泊松点过程（PPP）分布。此外，基站利用大规模 MIMO 的优势，通过有限速率回程将内容上传至核心网。在提出缓存策略（其中我们提出{修正的} von Mises 分布作为流行度分布函数）后，我们借助确定性等效（DE）与随机几何分析工具推导了中断概率与平均传输速率。数值结果从关键运行参数方面研究了所提出的异构支持缓存上行链路在网络中的实际性能增益。例如，揭示了有关基站存储大小的见解。此外，还研究了文件流行度分布、目标比特率等关键参数的影响。具体而言，中断概率随存储大小增加而降低，而平均传输速率则增加。另外，定义中间节点（流行度）存储文件数量的集中参数直接影响所提出的指标。较高的目标速率导致较高的中断，因为满足该约束的用户更少。我们还证明，更密集的网络可降低中断并提高传输速率。因此，在系统设计的上升链路中引入缓存改善了网络性能。