发明授权-2018103095177-超密度蜂窝与D2D异构融合网络缓存优化决策方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利

(10)授权公告号CN108600998B
(45)授权公告日2020.11.17
(21)申请号201810309517.7H04W28/14(2009.01)
(22)申请日2018.04.09(56)对比文件
(65)同一申请的已公布的文献号CN107567068A,2018.01.09
申请公布号CN108600998ACN107484245A,2017.12.15
CN106303927A,2017.01.04
(43)申请公布日2018.09.28CN107623720A,2018.01.23
(73)专利权人东北大学WO2016169621A1,2016.10.27
地址110819辽宁省沈阳市和平区文化路3PengLin,QingyangSong,Yao
号巷11号Yu.ExtensiveCooperativeCachinginD2D
(72)发明人宋清洋林鹏IntegratedCellularNetworks.《IEEE
COMMUNICATIONSLETTERS》.2017,
(74)专利代理机构沈阳东大知识产权代理有限
员杨听月
公司21109审查
代理人李运萍
(51)Int.Cl.
H04W4/70(2018.01)
H04W28/06(2009.01)权利要求书4页说明书11页附图8页
(54)发明名称
超密度蜂窝与D2D异构融合网络缓存优化决
策方法
(57)摘要
本发明提出一种超密度蜂窝与D2D异构融合
网络缓存优化决策方法，包括：构建蜂窝与D2D异
构融合网络架构；预测网络流通的多媒体内容的
流行度；在接收智能终端接收广播消息组建D2D
资源共享网络；各用户智能终端对访问过的多媒
体内容进行协作缓存；通过用户智能终端预测蜂
窝基站内各用户智能终端缓存内容可获得概率；
通过蜂窝基站统计蜂窝与D2D异构融合网络中的
内容传输延时；服务网关根据统计的蜂窝与D2D
异构融合网络中的内容传输延时，以最小内容传
输延时为目标对基站进行缓存优化，得到最终的
蜂窝与D2D异构融合网络优化决策。本发明在终
端与基站之间增加了内容需求反馈机制，进一步
降低了D2D网络与蜂窝网络的层间缓存冗余。
CN108600998B
CN108600998B权利要求书1/4页

1.一种超密度蜂窝与D2D异构融合网络缓存优化决策方法，其特征在于，包括以下步
骤：
步骤1：构建蜂窝与D2D异构融合网络架构，包括：分布式D2D资源共享网络和集中式蜂
窝缓存网络；
所述分布式D2D资源共享网络由支持D2D通信的智能移动终端组成，所述集中式蜂窝缓
存网络由配置有多媒体数据缓存控制器和协同控制器的蜂窝基站组成；
步骤2：预测蜂窝与D2D异构融合网络流通的多媒体内容的流行度；
步骤3：通过用户智能终端定时广播消息，在接收智能终端接收广播消息组建D2D资源
共享网络；
步骤4：各用户智能终端对访问过的多媒体内容进行协作缓存；
步骤5：通过用户智能终端预测蜂窝基站内各用户智能终端缓存内容可获得概率；
步骤6：通过蜂窝基站统计蜂窝与D2D异构融合网络中的内容传输延时；
所述内容传输延时包括：蜂窝小区内部传输延时、相邻基站的内容共享传输延时、基站
到核心网内容服务器传输延时、以及D2D异构融合网络共享传输延时；
步骤7：服务网关根据统计的蜂窝与D2D异构融合网络中的内容传输延时，以最小内容
传输延时为目标对基站进行缓存优化，得到最终的蜂窝与D2D异构融合网络优化决策；
所述步骤2包括以下步骤：
步骤2.1：通过蜂窝基站统计本地用户访问内容的历史数据；
k
步骤2.2：采用齐夫定律量化历史数据内容的流行度，内容fk的流行度λ计算公式如下
所示：

其中，K为历史数据中内容总数，α为齐夫常数，即内容热度的集中程度，j为历史内容根
据被访问次数按照降序排列后的编号。
2.根据权利要求1所述的超密度蜂窝与D2D异构融合网络缓存优化决策方法，其特征在
于，所述步骤3包括以下步骤：
步骤3.1：通过用户智能终端定时广播消息，附近的其他智能终端接收广播消息，并在
智能终端形成邻居用户集合，并发布各自的本地缓存信息表S；

所述智能终端形成邻居用户集合NUj为智能终端设备以实际接收到的信号与干扰加噪

声功率比SINR阈值来定义邻居用户集合，其中，用户uj的邻居用户结合NUj的计算公式如下
所示：

NUj＝{um∈U:SINRjm＞T}；

其中，um为用户uj的邻居用户，SINRjm为用户uj与其邻居用户um的干扰加噪声功率比，T
为干扰加噪声功率比阈值；

步骤3.2：通过用户智能终端缓存热点多媒体数据，即根据邻居用户集合NUj和本地缓存

信息表S构建各用户的邻居内容集合NFj；

所述用户