考虑内容偏好与共享意愿的D2D辅助卸载优化
网络与互联网体系结构
2017-03-01 v1
摘要
设备到设备（D2D）辅助卸载严重依赖人类用户的参与。人类用户的内容偏好和共享意愿是D2D辅助卸载中的两个关键因素。本文中，考虑到这两个因素，通过构建一个优化问题以最大化由卸载流量衡量的卸载增益，研究了最优内容推送策略。用户根据其内容偏好被分组，并以不同的共享概率与组间和组内用户共享内容。尽管优化问题是非凸的，但当组间和组内用户的共享概率相同时，获得了特殊情况的闭式最优解。此外，提出了一种交替组优化（AGO）算法来求解优化问题的一般情况。最后，提供了仿真结果以证明特殊情况的最优推送策略和AGO算法所实现的卸载性能。一个有趣的结论是，具有最多感兴趣用户数的组不一定被给予最高的推送概率。更重要的是将高推送概率给予具有高共享意愿的用户。
引用
@article{arxiv.1702.00209,
title = {On Consideration of Content Preference and Sharing Willingness in D2D Assisted Offloading},
author = {Yijin Pan and Cunhua Pan and Huiling Zhu and Qasim Zeeshan Ahmed and Ming Chen and Jiangzhou Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1702.00209},
year = {2017}
}
备注
This work has been accepted by the IEEE JSAC Special Issue on Human-In-The-Loop Mobile Networks