【摘 要】
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面向移动VR(Virtual Reality)业务的高数据量和低时延需求,为有效降低核心网的数据流量、减小设备的内容请求代价,文中建立了面向移动VR的部分缓存内容共享模型。建模了社交属性感知的内容共享代价最小化问题,将优化问题分解为功率优化与模式选择、设备关联两个子问题,并分别提出基于代价的功率优化和模式选择算法以及基于社交关系和请求代价的匹配算法;最后,通过仿真对提出的基于部分缓存的内容请求模式选择与功率优化的方法的性能进行评价,并与其他缓存方案进行了对比分析。仿真结果表明,文中提出的基于部分缓存的内容
【机 构】
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中国矿业大学信息与控制工程学院,徐州市智能安全与应急协同工程研究中心
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0801403),国家自然科学基金资助项目(61771417,51734009,51504214),徐州市科技计划资助项目(KC18068)。
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面向移动VR(Virtual Reality)业务的高数据量和低时延需求,为有效降低核心网的数据流量、减小设备的内容请求代价,文中建立了面向移动VR的部分缓存内容共享模型。建模了社交属性感知的内容共享代价最小化问题,将优化问题分解为功率优化与模式选择、设备关联两个子问题,并分别提出基于代价的功率优化和模式选择算法以及基于社交关系和请求代价的匹配算法;最后,通过仿真对提出的基于部分缓存的内容请求模式选择与功率优化的方法的性能进行评价,并与其他缓存方案进行了对比分析。仿真结果表明,文中提出的基于部分缓存的内容
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