[发明专利]一种基于节点社交特性的D2D缓存方法

说明书

一种基于节点社交特性的D2D缓存方法，本发明属于计算机软件的技术领域，应用在通信技术方面。提出了基于节点社交特性的设备到设备(Device‑to‑Device,D2D)缓存决策策略。由于通信设备大多被用户携带，其设备在地理位置上的分布特性受用户社交关系影响。为此，本发明从D2D网络终端的离线社交特性出发，将节点进行社团分配，并考虑社团内用户在线社交特性，计算用户影响度因子，在基于印度自助餐过程(Indian buffet process,IBP)内容请求过程中实施内容缓存决策与内容获取机制。更进一步地优化D2D网络中缓存内容的时空分布，提升缓存命中率与网络的传输效率。

技术领域

本发明属于计算机软件的技术领域，应用在通信技术方面。

背景技术

D2D(Device-to-Device)通信是指终端用户在进行信息交互时，不以基站等作为中继节点直连通信的过程，为下一代移动通信网络(5G)的关键技术之一，能缓解高峰时段大批用户请求所带来的网络拥塞，降低传输时延，提高传输吞吐量和空口资源利用率。其中，每个终端都增添了内置缓存，好的缓存策略能更进一步地提高系统增益，达到事半功倍的收效。

在D2D通信网络中，由于各种终端设备是由用户所携带，设备与设备之间能够根据用户关系，构建一定的社交网络。社交网络的形成分为离线(offline)方式和在线(online)方式。离线方式根据移动用户在地理位置上的特性来形成相应的离线社交网络层；在线方式根据分析用户的一些在线社交平台上内容兴趣方面的属性确定用户关系，如：微博、微信等，形成在线社交网络层。分析用户离线社交层特性可知：由于设备大多为用户所携带，其设备在地理位置上的分布特性受用户日常活动所影响。在一定的观测时间内，用户集中分布并常活跃于相对固定的公共场合如:商业场所、办公场所、学校等。而在一些空旷的地方，其用户密集度较低。因此，基站所承载的数据量主要来源于用户密集度较高的区域。分析密集区域中用户地理位置上的社交特性可知，用户能形成社团，且在同一社团内用户之间交互频率较高，而在不同社团之间，用户之间的交互相对较少；此外，在用户的在线社交层中，用户之间的兴趣特性能够反映用户对不同内容请求上的同质性与差异性。而目前，国内外学者在对D2D缓存策略的研究中，较少考虑用户之间的社交特性、社团性以及其在社团中的影响度对缓存策略与内容获取所带来的影响。

相关工作

近年来研究者们对D2D缓存策略进行了广泛的研究，其代表成果如下：

Golrezaei N等人[1]在附带缓存帮助器基站的无线网络架构中，将缓存功能也引入了终端用户，以此建立D2D网络，实现内容共享，提升整个网络吞吐量。随后，该团队[2]比较了确定性缓存和随机缓存两种D2D缓存策略，为最大化分簇内D2D通信链路数目，在提高同一分簇内获取请求文件概率与提高频谱资源复用之间的折中，寻求最优协作距离，其结果显示随机缓存策略更适合实际应用场景。Krishnan S等人[3]将流行度高的内容分块随机缓存于终端设备中，形成分布式的D2D的缓存网络，以此提升内容在网络中的时空分布和降低传输时延。Ji M等人[4]提出两种D2D编码多播的缓存策略：确定性随机缓存和随机编码缓存。从理论上分析了这两种策略的适应环境和局限性，如：确定性随机缓存不适合用户位置变化的场景，而随机编码缓存对用户的移动性的适应能力较强等。Wang R等人[5]以最大化数据卸载率为目标，将D2D缓存问题建模，提出一种移动感知缓存放置策略。结果显示，移动速度较快或者较慢的终端缓存流行度最高的文件，移动速度中等的节点应该缓存流行度较低的文件，避免重复。

[1]Golrezaei N,Molisch AF,Dimakis AG,et al.Femtocaching and device-to-device collaboration:A new architecture for wireless video distribution[J].IEEE Communications Magazine,2013,51(4):142-149.