Abstract-I detta dokument studeras problemet med proaktiv distribution av cache-aktiverade obemannade luftfartyg (UAV) för att optimera kvaliteten på erfarenhet (QoE) av trådlösa enheter i ett molnradionät. I den aktuella modellen kan nätverket utnyttja mänsklig-centrerad information, såsom användares besökta platser, begärt innehåll, kön, jobb, och enhetstyp för att förutsäga innehållet begäran distribution, och rörlighet mönster för varje användare. Sedan, med tanke på dessa beteendeprognoser, den föreslagna metoden försöker hitta användar-UAV associationer, de optimala UAV: s platser, och innehållet att cache på UAVs. Detta problem är formulerat som ett optimeringsproblem vars mål är att maximera användarnas QoE samtidigt minimera den sändningskraft som används av UAVs. För att lösa detta problem föreslås en ny algoritm baserad på ramverket för maskininlärning av konceptorbaserade ekostatsnät (ESN). Med hjälp av ESN kan nätverket effektivt förutsäga varje användares innehållsförfrågan distribution och dess rörlighet mönster när begränsad information om tillstånden för användare och nätverket finns tillgänglig. Baserat på förutsägelserna om användarens innehållsförfrågan distribution och deras rörlighet mönster, härleder vi de optimala platserna för UAVs samt innehållet att cache på UAVs. Simuleringsresultat med hjälp av verkliga rörlighetsmönster för fotgängare från BUPT och faktiska innehållsöverföringsdata från Youku visar att den föreslagna algoritmen kan ge 33,3% respektive 59,6% vinster i termer av genomsnittlig sändningseffekt och procentandelen användare med nöjd QoE jämfört med en referensalgoritm utan cache och en referenslösning utan UAV.
I REF föreslås en proaktiv användning av cacheaktiverade drönare för att förbättra användarnas upplevelsekvalitet.
Caching in the Sky: Proactive Deployment of Cache-Enabled Unmanned Aerial Vehicles for Optimized Quality-of-Experience
{'venue': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'journal': 'IEEE Journal on Selected Areas in Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}