【摘 要】
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边缘缓存是移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）的一个重要应用,可以使用户不需要从远端服务器而直接从网络边缘接入点获取所需内容,减小传输时延,提升用户体验。本文对基站的边缘缓存策略展开研究。本文所做的主要工作如下:一、针对最大化平均缓存命中率的优化目标,以宏小区下单个边缘小基站的无线网络为研究场景,提出了一种最大化边缘小基站缓存命中率的缓存策略。首先给出平均缓存命中率的
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边缘缓存是移动边缘计算（Mobile Edge Computing,MEC）的一个重要应用,可以使用户不需要从远端服务器而直接从网络边缘接入点获取所需内容,减小传输时延,提升用户体验。本文对基站的边缘缓存策略展开研究。本文所做的主要工作如下:一、针对最大化平均缓存命中率的优化目标,以宏小区下单个边缘小基站的无线网络为研究场景,提出了一种最大化边缘小基站缓存命中率的缓存策略。首先给出平均缓存命中率的定义,提出优化目标;然后推导出最优解,从理论上证明了最大化平均缓存命中率、最大流行度和最小化平均传输时延三者的等价性;最后进行仿真对比,分析本文所提缓存策略与其他几种缓存策略的平均缓存命中率和回程链路负载率性能。仿真结果表明,除了理想缓存外,本文所提缓存策略相比于其他缓存策略能够有效地提升缓存命中率,减小回程链路负载率。二、针对最小化平均传输时延的优化目标,以宏小区下单个边缘小基站的无线网络为研究场景,提出了一种基于改进Apriori算法的最小化时延缓存策略。根据历史请求记录找出用户请求内容之间的关联,以当前时间片请求内容为条件,计算下一时间片用户请求内容的概率,找出最有可能请求的内容,并将此内容缓存到用户关联的边缘小基站。当基站缓存空间不足时,引入缓存更新策略,进行缓存内容更新。仿真结果表明,本文所提改进Apriori算法相比较经典Apriori算法在运行时间上有一定程度的减少,所提的缓存策略与无缓存策略和内容历史记录策略相比,有效地降低了用户获取内容的平均时延。
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