Abstract-I denna uppsats studeras problemet med proaktiv caching för cloud radio access nätverk (CRANs). I den studerade modellen kan basbandsenheterna (BBU) förutsäga varje användares distributions- och mobilitetsmönster och bestämma vilket innehåll som ska caches vid fjärrradiohuvuden och BBU. Detta problem är formulerat som ett optimeringsproblem, som tillsammans innehåller backhaul och fronthaul laster och innehåll caching. För att lösa detta problem föreslås en algoritm som kombinerar ramverket för maskininlärning av echo state-nätverk (ESN) med sublinjära algoritmer. Med hjälp av ESN kan BBU förutsäga varje användares innehållsförfrågan distribution och rörlighet mönster samtidigt som endast begränsad information om nätverkets och användarens tillstånd. För att förutsäga varje användares periodiska rörlighetsmönster med minimal komplexitet, härleds minneskapaciteten för motsvarande ESN för en periodisk inmatning. Denna minneskapacitet visar sig fånga upp den maximala mängd användarinformation som krävs för den föreslagna ESN-modellen. Därefter föreslås en sublinjär algoritm för att bestämma vilket innehåll som ska cache samtidigt som man använder begränsade innehållsförfrågan-distributionsprover. Simuleringsresultat med hjälp av verkliga data från Youku och Beijing University of Posts and Telecommunications visar att det föreslagna tillvägagångssättet ger betydande vinster, i termer av total effektiv kapacitet, som når upp till 27,8 % respektive 30,7 %, jämfört med två basalgoritmer: slumpmässig cachelagring med kluster och slumpmässig cachelagring utan klusterbildning.
I REF föreslås en algoritm som kombinerar ramverket för maskininlärning av echo state-nätverk (ESN) med sublinjära algoritmer.
Echo State Networks for Proactive Caching in Cloud-Based Radio Access Networks With Mobile Users
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}