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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN108259628A(43)申请公布日2018.07.06(21)申请号201810165079.1(22)申请日2018.02.28(71)申请人重庆邮电大学地址400065重庆市南岸区南山街道崇文路2号(72)发明人王蕾李云吴广富黄巍(74)专利代理机构重庆辉腾律师事务所50215代理人王海军(51)Int.Cl.H04L29/08(2006.01)H04W28/02(2009.01)H04W24/02(2009.01)权利要求书4页说明书11页附图4页(54)发明名称异构蜂窝网络中内容缓存与用户关联联合优化方法(57)摘要本发明属于移动通信领域,涉及一种异构蜂窝网络中内容缓存与用户关联联合优化方法,包括:根据基站存储容量和服务用户数的限制,以用户获取内容的平均时延的最小化为目标,建立内容缓存与用户关联的联合优化模型以及联合目标函数;根据所述联合目标函数通过三次指数平滑法预测下一周期基站上内容的访问频次,决定内容缓存;根据用户到达是否密集采取不同的关联方式,将用户关联至合适的基站;若用户到达密集,则采用时延关联方式,否则采用即时关联方式,本发明通过上述两种关联方式能够保证用户的服务质量。CN108259628ACN108259628A权利要求书1/4页1.异构蜂窝网络中内容缓存与用户关联联合优化方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、以用户获取内容的平均时延最小化为目标,建立内容缓存与用户关联的联合目标函数,得到联合优化模型;S2、将第i周期的内容缓存状态设为不缓存或随机缓存,初始周期i=1;S3、根据第i周期的用户对内容的请求到达时的疏密程度,决定第i周期的用户关联方式;S4、根据所采取的用户关联方式,在联合优化模型中的约束条件下,结合第i周期的内容缓存状态,确定第i周期用户与基站间的关联状态,并将用户关联至合适的基站;S5、根据第i个周期的用户对内容的请求状态以及第i周期用户与基站间的关联状态,在联合优化模型中的约束条件下,预测得到第i+1个周期的内容缓存状态;S6、i=i+1,返回步骤S3。2.根据权利要求1所述的异构蜂窝网络中内容缓存与用户关联联合优化方法,其特征在于,所述用户获取内容的平均时延包括:其中,表示用户获取内容的平均时延;um表示第m个用户;U表示用户的集合;tm表示用户um获取内容ck的时延;M表示用户总数;fn表示第n个基站,F表示基站的集合;ck表示第k个内容,C表示内容的集合;lk表示内容ck的大小;rmn表示基站fn给用户um提供的下载速率;TC表示回程链路上的传输时延;qmk表示用户um对内容ck的请求状态,qmk=1表示用户um请求内容ck,qmk=0表示用户um不请求内容ck;xnk表示基站fn对内容ck的缓存状态,xnk=1表示基站fn缓存内容ck,xnk=0表示基站fn上没有缓存内容ck;ymn表示用户um与基站fn间的关联状态,ymn=1表示用户um关联到基站fn上,ymn=0表示用户um不能通过基站fn获取内容;rmn表示基站fn给用户um提供的下载速率。3.根据权利要求2所述的异构蜂窝网络中内容缓存与用户关联联合优化方法,其特征在于,所述联合优化模型包括:2CN108259628A权利要求书2/4页其中,表示内容缓存与用户关联的联合目标函数,也即是用户获取内容的平均时延的最小化;Sn表示基站fn缓存容量的上限;In表示基站fn能同时服务的最大用户数;rmn表示用户um通过基站fn下载内容的速率;rmmin表示用户um要求最低的传输速率。4.根据权利要求1所述的异构蜂窝网络中内容缓存与用户关联联合优化方法,其特征在于,所述根据第i周期的用户对内容的请求到达时的疏密程度,决定第i周期的用户关联方式包括:当第i周期的用户对内容的请求到达密度密集时,采取延时关联方式;当第i周期的用户对内容的请求到达密度稀疏时,采取即时关联方式。5.根据权利要求4所述的异构蜂窝网络中内容缓存与用户关联联合优化方法,其特征在于,所述根据所采取的用户关联方式,在联合优化模型中的约束条件下,结合第i周期的内容缓存状态,确定第i周期用户与基站间的关联状态,并将用户关联至合适的基站包括:当采取的用户关联方式为即时关联方式时,第i周期的用户对内容的请求到达时,如果用户只由一个基站覆盖,则将用户关联到覆盖该用户的基站;如果用户同时被多个基站覆盖,则从所述多个基站中去掉不能满足该用户最低下载速率要求的基站,得到剩余基站;分别计算用户通过所述剩余基站获取内容的时延,从中选取时延最小的基站关联该用户,并得到第i周期用户与基站间的关联状态。6.根据权利要求4所述的异构蜂窝网络中内容缓存与用户关联联合优化方法,其特征在于,所述根据所采取的用户关联方式,