Device-to-device (D2D) kommunikation är ett lovande tillvägagångssätt för att optimera utnyttjandet av luftgränssnittsresurser i 5G-nätverk, eftersom det möjliggör decentraliserad opportunistisk kortdistanskommunikation. För att D2D ska vara användbart måste mobila noder ha innehåll som andra mobiler vill ha. Därför är intelligenta caching tekniker nödvändiga för D2D. I detta papper använder vi resultat från stokastisk geometri för att härleda sannolikheten för framgångsrik innehållsleverans i närvaro av störningar och buller. Vi använder en allmän överföringsstrategi, där flera filer är cachad hos användarna och olika filer kan överföras samtidigt i hela nätverket. Vi formulerar sedan ett optimeringsproblem, och hitta caching distribution som maximerar densiteten av framgångsrika mottagningar (DSR) under en enkel överföringsstrategi, där en enda fil överförs vid en tidpunkt i hela nätverket. Vi modellerar filförfrågningar av en Ziff distribution med exponent γ r, vilket resulterar i en optimal caching distribution som också är en Ziff distribution med exponent γ c, som är relaterad till γ r genom ett enkelt uttryck som involverar sökvägen förlust exponenten. Vi löser problemet med optimal innehållsplacering för mer generella efterfrågeprofiler under Rayleigh, Ricean och Nakagami småskaliga blekningsdistributioner. Våra resultat tyder på att det krävs att tillplatta begäran distribution för att optimera caching prestanda. Vi utvecklar också strategier för att optimera innehåll caching för mer allmänt fall med flera filer, och bundna DSR för det scenariot.
Författarna till REF tillhandahöll slutna uttryck för optimal innehållscachelagring och optimala cachingstrategier som syftade till att maximera den genomsnittliga densiteten för framgångsrika mottagningar i närvaro av störningar och buller.
Optimizing Content Caching to Maximize the Density of Successful Receptions in Device-to-Device Networking
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}