MMMay, 2014

缓存启用的小型蜂窝网络：建模与权衡

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TL;DR研究了在具有缓存能力的小型基站网络模型中，通过确定性分布或本地缓存满足用户需求的方式，分析了系统性能的关键操作参数，并演示了目标文件比特率、存储大小、文件长度和文件流行度对故障概率和平均交付速率的影响。
small base stationscachingpoisson point processoutage probabilityaverage delivery rate
发现论文，激发创造
  • 基于博弈论的小区域视频缓存系统的定价和资源分配

    本文针对小区缓存技术，并将其应用于商业网络服务中，建立了一个基于 Stackelberg 博弈的数学模型，研究最优租赁小区的定价、资源分配和人气分布等四个关键因素与网络压力的关系，并通过蒙特卡罗模拟对该模型进行了评估。

    Feb, 2016

  • 小区基站缓存内容的基于学习的优化

    研究了无线小型基站中有限的回程容量中的最佳缓存内容放置，使用内容级选择性卸载并基于需求历史来优化缓存内容放置，并提供了三种算法进行研究。

    Feb, 2014

  • 无线小区网络中的内容感知用户聚类和缓存

    本研究旨在优化小型基站中的内容缓存策略，提出了一种基于聚类与强化学习的方案，并在模拟中证明其相对于随机缓存和未聚类学习方案，能够最小化 42% 和 27% 的服务延迟，并获得 280% 和 90% 的更高卸载收益。

    Sep, 2014

  • 移动网络中覆盖率和速率的可计算方法

    本文使用随机几何模型对多细胞信号干扰加噪比进行建模，并开发了更可靠的计算覆盖概率表达式的方法，同时找到了静态频率重用的覆盖增益，比较了所提供的模型和实际的基站部署以及网格模型中的覆盖预测，并观察到所提出的模型是保守的而网格模型是乐观的。

    Sep, 2010

  • 基于回声状态网络的云无线接入网络中移动用户的主动缓存

    该研究旨在解决云无线电接入网络中预测式缓存的问题，通过利用基带单元的机器学习框架并结合子线性算法，确定内容缓存，研究发现该方法相较于随机缓存算法提高了 27.8％至 30.7％的有效容量。

    Jul, 2016

  • 小区缓存的协作多智体多臂赌博学习

    该研究在未知用户偏好情况下，探究了学习型缓存在小型蜂窝网络（SCN）中的应用。在这个问题中，我们从多智能体多武器老虎机（MAMAB）的角度模拟这个序列决策问题。我们提出几种 MAMAB-Based 算法，在静态和非静态环境下直接学习缓存策略，以实现最小化系统长期传输延迟的目标。该研究验证了所提出的算法的有效性，并进一步讨论了不同参数对缓存性能的影响。

    Jan, 2020

  • 用户中心小型基站部署下异构毫米波蜂窝网络的覆盖

    本文研究了具有用户中心的小型基站部署的 K 层异构下行毫米波（mmWave）蜂窝网络。使用随机几何工具，提供了信干比（SINR）覆盖概率的一般表达式，并探讨了 UE 聚类大小、主波束宽度和主波束直接收益增益等因素对该网络的覆盖概率的影响。

    Jul, 2017

  • 大数据与电信运营商的前瞻性缓存视角

    本文研究了通过在基站采用主动缓存技术，以解决 5G 无线网络优化中的大数据问题。通过利用收集自土耳其电信运营商的用户移动通信数据进行内容受欢迎程度的估计，得出当存储容量为 15.4G，内容评价占 10％时，主动缓存实现 100％的请求满足率和 98％的后端负载卸载。

    Feb, 2016

  • 异构蜂窝网络的负载均衡用户关联

    使用低复杂度的分布式算法通过对网络宽带优化来尝试解决小型细胞技术的优化问题，以及通过对偏置值的谨慎选择获得了大量吞吐量收益和速率增益。

    May, 2012

  • 基于强化学习空时流行度的 5G 最优可扩展缓存

    本研究提出了一个基于强化学习和全局 / 本地 Markov 过程的缓存策略框架，用于预取受欢迎的文件，以便下一次请求时可以快速提供服务。

    Jul, 2017