[发明专利]一种时延驱动的D2D网络缓存下载方法

权利要求书

1.一种时延驱动的D2D网络缓存下载方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：构建一个具有N个D2D设备的单小区缓存下载网络具有L个文件在自身发生数据请求前，D2D设备可从基站端提前下载文件进行存储，由基站(BS)到设备D_i的传输速率设备D_i向基站请求提前下载存储文件的时延

用a＝{a₁,a₂,…,a_N}表示下载策略，D_i的缓存策略可用c_i＝{c_i,1,c_i,2,…,c_i,L}表示，当设备发生数据下载需求时，设备可以通过检查自身缓存、由已缓存数据的D2D设备处下载或由基站处下载，若自身已缓存则下载时延为零，假设一个D2D设备只能向一个其余D2D设备或基站发出请求，而一D2D设备也仅能为一个设备提供下载帮助，同时所有D2D链路复用相同资源传输，用表示设备D_i下载文件的链路选择，由设备D_j到设备D_i的传输速率由基站(BS)到设备D_i的传输速率设备从给其提供下载服务的设备或基站处下载文件的传输速率R_j,i，时延为

步骤2：基于步骤1中构建的网络，构建通过优化缓存策略，下载策略和链路选择最小化网络的平均传输时延的优化问题，时延包括从基站处提前下载存储产生的时延和产生文件下载需求进行下载所产生的传输时延两个部分，优化问题如下：

其中下载链路选择，表示文件缓存策略，a表示提前下载策略，下载成功概率因该门限ε，ε∈[0,1]；

步骤3：一种时延驱动的缓存下载算法解决步骤2中所提优化问题，该算法通过固定另外两个优化变量求其中一个优化变量的解，反复迭代求解上诉优化问题，如算法1所示；

在算法1的基础上，设计了分别求解每一步迭代中v，c和a的子算法；

根据优化问题，可以得出以下结论：

定理1：如果给定其余设备的下载策略，可以得到当前设备的最优下载策略；

定理2：如果给定其余设备的缓存策略，可以得到当前设备的最优缓存策略；

根据定理1设计了求解a的子算法，如算法2所示；

根据定理2设计了求解c的子算法，如算法3所示；

求解v时，利用一种基于惩罚函数的二元粒子群算法进行求解；

求解v的子算法，如算法4所示。

2.根据权利要求1所述的一种时延驱动的D2D网络缓存下载方法，其特征在于，步骤1中，假设网络中的N个设备服从密度为λ独立泊松点过程(PPP)，假设每个D2D设备兼具有下载所需数据的需求和缓存功能，D2D设备索引用集合表示，代表N个活跃D2D链路假设每个D2D只能存储一个文件，所有信道将服从瑞利衰落模型，基站可为个M设备提供下载服务，假设网络中一共有L个文件可能被D2D设备请求下载，文件大小均为F_Lbit，根据文件流行度由大到小用集合表示文件索引，该集合表示了L个文件设备D_i对文件f_l的请求概率为p_i,l，用a＝{a₁,a₂,…,a_N}表示下载策略，其中a_i＝1表示设备D_i从基站中提前下载存储了文件，a_i＝0表示D_i未进行提前下载存储，同时为每个设备考虑一个独立的概率缓存策略，D_i的缓存策略可用c_i＝{c_i,1,c_i,2,…,c_i,L}表示，其中c_i,l表示设备D_i缓存文件f_l的概率，用表示设备D_i下载文件的链路选择，如果v_j,i＝1则设备D_i将从设备D_j(或基站)处进行文件下载。