D2D用户缓存技术可以有效减轻基站(Base Station,BS)的缓存负担。为了满足用户对多种视频文件质量的需求,可以采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)方法来处理文件。文中提出了一种端到端(Device-to-Device,D2D)用户缓存场景...D2D用户缓存技术可以有效减轻基站(Base Station,BS)的缓存负担。为了满足用户对多种视频文件质量的需求,可以采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)方法来处理文件。文中提出了一种端到端(Device-to-Device,D2D)用户缓存场景下对SVC文件的定价和缓存策略联合优化算法。首先考虑用户和内容提供者(Content Provider,CP)的利益,结合SVC文件各层数据包间的联系,推导了缓存文件的激活概率以及请求文件通过D2D传输或BS传输的概率;在此基础上,综合考虑传输与缓存消耗,定义用户和CP的效用函数,建立以CP为领导者,用户为跟随者的斯坦伯格博弈模型;最后,分别优化文件价格与缓存策略。仿真结果表明,该算法能够合理利用网络中的传输和缓存资源,从而提高系统的总效用。展开更多
文摘D2D用户缓存技术可以有效减轻基站(Base Station,BS)的缓存负担。为了满足用户对多种视频文件质量的需求,可以采用可伸缩视频编码(Scalable Video Coding,SVC)方法来处理文件。文中提出了一种端到端(Device-to-Device,D2D)用户缓存场景下对SVC文件的定价和缓存策略联合优化算法。首先考虑用户和内容提供者(Content Provider,CP)的利益,结合SVC文件各层数据包间的联系,推导了缓存文件的激活概率以及请求文件通过D2D传输或BS传输的概率;在此基础上,综合考虑传输与缓存消耗,定义用户和CP的效用函数,建立以CP为领导者,用户为跟随者的斯坦伯格博弈模型;最后,分别优化文件价格与缓存策略。仿真结果表明,该算法能够合理利用网络中的传输和缓存资源,从而提高系统的总效用。
