D2D通信关键技术与应用 课件 第六章

6D2D缓存与卸载6.1概述6.3缓存策略6.2D2D缓存6.4计算卸载6.5本章小节6.1概述移动互联网流量趋势：（1）在过去五年中，移动互联网数据量增长了40倍，其中视频流量超过一半。（2）移动互联网数据增长速率远超基站增长速率6.1概述庞大的数据与计算任务给通信网络带来的影响有哪些？存储空间－－请求次数与日俱增给基站和服务器带来巨大负荷。回程链路－－用户发送请求到服务器，要先经过基站，然后将需要的资源传送到核心网，大量流行度较高的重复内容经过回程链路会造成核心网络拥堵。服务质量－－当大量请求在队列中时，不仅会造成排队等候的时延，还会造成用户被迫降低分辨率和码率，以减少请求时间。D2D缓存的概念6.2D2D缓存D2D缓存是指用户设备不直接使用BS数据进行数据中转，与本地缓存、微基站缓存和宏基站缓存不同的是，D2D缓存是通过直连链路的形式向附近UE请求已经缓存好的内容，而自身也会缓存相关数据以满足自身以后的数据请求，或者满足邻近用户的数据请求。图6-2本地缓存、微基站缓存、宏基站缓存和D2D缓存D2D缓存的优点6.2D2D缓存提升通信系统整体容量－－UE无论是从数量还是分布密度上，都远大于宏基站和微基站，虽然单个UE的收发功率、能量效率、存储能力都落后于BS和边缘服务器，但是数量和分布上的优势足以弥补这些缺陷。服务时延－－这里的时延是指发起请求到结束任务的全过程时延，考虑到用户可能在发起请求后由于时延较长、不可抗因素等原因产生放弃行为，距离发送端较近的设备时延更低。缓存策略分类6.3缓存策略

物根据不同的应用场景和性能要求，D2D缓存策略可以分为以下六个类别。图6-4缓存策略分类6.3.1主动与被动缓存6.3缓存策略

主动缓存是根据当前网络流量动态，在非高峰时段，主动将热门内容存储在选定的缓存节点中，从而缓解网络流量压力。被动缓存是在用户请求内容之后确定是否缓存内容。图6-5LRU（Leastrecentlyused）缓存替换算法常见的主动缓存6.3.1主动与被动缓存6.3缓存策略

LRU缓存的特点：（1）无法完全预测下一时刻的请求内容，因此存在缓存污染的情况。（2）如果存储空间小于或者稍大于文件体积，则不能完成缓存列表更新。（3）空间利用率较低。可通过文件预处理与分级缓存改进该策略6.3.1主动与被动缓存6.3缓存策略将请求文件分为前缀缓存与后缀缓存，后缀缓存进一步平均细分或者不规则分段一级缓存空间存储前缀部分各级空间满载后将末尾文件淘汰到下一级6.3.1主动与被动缓存6.3缓存策略用户在请求之前会优先考虑本地搜索，自缓存命中率为：除去少量的自我缓存外，绝大部分需要临近UE缓存来实现，D2D缓存命中率：

6.3.1主动与被动缓存6.3缓存策略性能仿真图6-12平均时延缓存数量对缓存命中率的影响6.3.2集中式与分布式缓存6.3缓存策略集中式与分布式缓存对比：集中式缓存下数据交互需要跨越的地理距离较远，造成数据传输延迟较大，网络链路不够稳定。当BS不属于同一服务提供商时，集中解决方案很难实现。分布式解决方案可以更快地响应本地更改，并且对其他节点的缓存决策影响较小。6.3.2集中式与分布式缓存6.3缓存策略分布式缓存网络构成6.3.2集中式与分布式缓存6.3缓存策略移动辅助设备能够预测周围的UE在接下来一段时间内可能访问的内容，从而最大程度地利用分布式缓存的多设备、高密度等优势，克服分布式设备的移动性带来的不稳定性。假设单位时间内单个UE的平均内容请求数R表示为：

6.3.2集中式与分布式缓存6.3缓存策略性能仿真图6-17命中率性能图6-18命中率与移动辅助设备的移动速度6.3.2集中式与分布式缓存6.3缓存策略性能仿真分析：在分布缓存中，假设移动辅助设备具有恒定的速度，并且能够准确地预测其移动路径，对于高密度的移动辅助设备，即使有些移动辅助设备偏离了预测路径，也可能存在其他能够提供内容的移动辅助设备。6.3.3编码缓存6.3缓存策略编码缓存是指在缓存数据之前处理掉冗余的数据或者扩充已有的数据，实现对存储量的压缩和扩张，然后再进行缓存。图6-21D2D通信建立及编码传输过程6.3.3编码缓存6.3缓存策略网络编码技术可为D2D缓存带来如下优势：图6-22蝶形网络（1）提高缓存吞吐量

能够提升网络吞吐量是网络编码技术最突出的优势。该方式通过对需要发送的数据包进行有效的线性编码重组，可以使网络用更少的传输次数传输更多的数据信息，吞吐量随之提升。节点S1向节点S2发送数据包b1，同时，节点S2向节点S1发送数据包b26.3.3编码缓存6.3缓存策略网络编码技术可为D2D缓存带来如下优势：（2）提升网络健壮性

在基于网络编码的无线网络传输过程中，编码操作使得每个数据包之间产生了相关性和联系，即使传输过程中发生数据丢失，由于采用了网络编码技术，接收节点可以避免在整个传输网络中寻找新的路由，然后进行解码恢复。（3）节约无线资源

在使用网络编码的D2D通信系统之中，网络系统容量提升，传输时隙减少，无线资源的需求量也随之降低。终端数量较多的大型D2D通信网络中，引入网络编码技术会使得无线资源需求明显减少，优势更加突出。6.4计算卸载根据移动设备的任务卸载进行建模时，任务划分粒度的不同，定义两种卸载模型：（1）完全卸载适用于高度集成或相对简单的任务，用户的任务程序被封装后卸载至辅助节点执行，这种方式无需对任务代码或数据块进行额外处理，能够简化卸载步骤。在完全卸载中，用户任务不能进行分割，必须完全在移动设备本地执行或者作为一个整体卸载到辅助节点执行。（2）部分卸载

多应用程序或任务通常由多个组件组成，或者会涉及到数据块的处理（例如视频中的目标检测涉及到的图像帧序列处理），这种情况适用于部分卸载。部分卸载允许在计算任务被划分为若干个子任务后，将这些子任务卸载至不同的实体上进行计算。6.4.1系统模型6.4计算卸载用户首先通过诸如基站收发信台（BTS，BaseTransceiverStation）、基站控制器（BSC，BaseStationController）和移动交换中心（MSC，MobileSwitchingCenter）之类的设备连接到无线网络以将数据传输到公共数据网络。然后，通信数据通过网关传输到承载高性能计算机的任何本地网络。图6-23卸载架构6.4.1系统模型6.4计算卸载包括数据传输和代码卸载的时间

6.4.1系统模型6.4计算卸载

6.4.2卸载方法6.4计算卸载（1）强化学习（2）社交感知