移动感知 D2D 缓存网络的性能研究
网络与互联网体系结构
2019-03-26 v1
摘要
对基于频谱服务需求的增长在无线网络中形成了瓶颈。设备到设备 缓存网络通过利用用户行为的可预测性以及用户间共享数据的可能性来缓解网络拥塞，从而解决了这一问题。然而，捕获移动性统计信息使得服务提供商 能够增强其缓存策略。在这项工作中，我们引入了一种移动感知 D2D 缓存网络，其中 SP 利用用户需求和移动性统计信息，通过最优缓存策略来最小化所产生的服务成本。我们研究了两种缓存方案：集中式和分散式缓存方案。在集中式缓存方案中，SP 做出缓存决策以实现成本最小化，从而增加其利润。然而，最优缓存策略的复杂性随用户数量呈指数级增长。因此，我们讨论了一种具有多项式阶复杂度的贪心缓存算法。我们还使用该贪心算法来建立最优缓存策略所实现的前瞻性服务增益的上下界。在分散式缓存方案中，用户接管并以受 SP 定价策略影响的分布式方式做出缓存决策，以实现其支付最小化。我们将 SP 与用户之间的博弈表述为 Stackelberg 博弈。使用最优反应分析来确定用户之间的子博弈完美纳什均衡。发现所提出模型的最优解取决于 SP 奖励偏好，这会影响用户设备中分配的内存。我们发现了 SPNE 不唯一的某些奖励值区间。采用公平分配缓存策略来选择这些 SPNE 之一。为了理解用户行为的影响，我们研究了一些特殊情况以探索用户的移动性统计信息如何影响其缓存决策。
引用
@article{arxiv.1903.10071,
title = {On the Performance of Mobility-Aware D2D Caching Networks},
author = {Sameh Hosny and Atilla Eryilmaz and Alhussein A. Abouzeid and Hesham El Gamal},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.10071},
year = {2019}
}