CN108377473A - D2d无线缓存网络中的文件内容分配方法及装置 - Google Patents

D2d无线缓存网络中的文件内容分配方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明实施例公开一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法及装置，能减小文件内容的缓存失败率。方法包括：S1、基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；S2、根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；S3、根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。

Description

D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及移动通信领域，具体涉及一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法及装置。
背景技术
随着智能手机、平板电脑等终端设备的迅速普及，移动数据流量喷泉似增长，传统蜂窝网络的承载能力与移动数据流量业务需求之间的平衡被打破。增加频谱资源、提高频谱利用率、提高空间复用率等传统增加蜂窝网络容量的技术因频谱资源稀缺、部署短距离基站价格昂贵等原因难以大规模实现。作为5G关键候选技术的D2D(Device-to-Device，指设备到设备)通信技术不需经过基站中转，支持设备间直接进行短距离通信，一定程度上可减轻基站负载，降低传输时延。
以视频资源为代表的移动数据流量具有内容复用特性，即流行内容会在短时间被大量用户反复观看。利用终端缓存技术，将热门内容缓存在无限接近用户的地方，比如移动设备本身，使终端设备无需通过基站从核心网下载请求文件，从而降低蜂窝负载。
D2D通信技术与终端缓存技术结合形成D2D无线缓存网络是实现流量本地化卸载的新方法。但由于D2D无线缓存网络中的缓存节点主要由手持移动终端组成，具有移动性及社会属性，这在一定程度上会影响缓存内容的分配，进而影响缓存命中率。针对于D2D缓存内容分配方案，现有的机制主要包括随机缓存机制和流行缓存机制，其中随机缓存机制将缓存内容等概率随机缓存在终端设备中，流行缓存策略则根据内容流行度进行选择性缓存。这两种分配机制皆未考虑终端的移动性和社会属性。
发明内容
针对现有技术存在的不足和缺陷，本发明实施例提供一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法及装置。
一方面，本发明实施例提出一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法，包括：
S1、基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；
S2、根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；
S3、根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
另一方面，本发明实施例提出一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配装置，包括：
分簇单元，用于基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；
确定单元，用于根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；
分配单元，用于根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括：处理器、存储器、总线及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；
其中，所述处理器，存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器执行所述计算机程序时实现上述方法。
第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述方法。
本发明实施例提供的D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法及装置，首先在考虑智能终端的移动性和社交属性的基础上，对智能终端集群进行分簇，然后根据内容的请求概率、终端设备的缓存能力利用对数障碍法确定待缓存内容的缓存概率，最后根据分簇结果及内容的缓存概率进行分配，以此来减小内容的缓存失败率。
附图说明
图1为本发明D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法一实施例的流程示意图；
图2为本发明D2D无线缓存网络中的文件内容分配装置一实施例的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明实施例保护的范围。
参看图1，本实施例公开一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法，包括：
S1、基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；
S2、根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；
S3、根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
本发明实施例提供的D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法，首先在考虑智能终端的移动性和社交属性的基础上，对智能终端集群进行分簇，然后根据内容的请求概率、终端设备的缓存能力利用对数障碍法确定待缓存内容的缓存概率，最后根据分簇结果及内容的缓存概率进行分配，以此来减小内容的缓存失败率。
本发明是一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配机制，首先基于DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise，具有噪声的基于密度的聚类方法)分簇算法对终端设备进行分簇，然后利用原始分解法和对数障碍法计算具体簇中的内容缓存概率，最后根据分簇结果和缓存概率集合完成内容分配工作。详细实现如下所述：
首先给出本文中涉及的基本定义：
基站中存储的待缓存文件内容集F＝{f1,f2,f3…fm},m＝|F|，m为待缓存文件内容总数。每个文件的信息熵为s bit,移动终端可以在任意位置请求文件集中的文件。任意移动终端的缓存能力皆为Ms bit，即缓存区中可以缓存M个文件。文件fi的索引i代表文件的流行度排名，i越小代表文件的流行度越高。
定义文件的缓存概率集合Q＝{Qa}＝{Q1,Q2…}，其中a表示具体的分簇,a＝{1,2…}。针对具体某一个簇，移动终端设备服从密度为λa(设备数/m2)的泊松分布，定义簇文件的缓存概率集合Qa＝{qa1,qa2,qa3......qam}，qai为在簇a中文件fi的缓存概率，故在簇a中缓存有文件fi的移动终端服从密度为λaqi的泊松分布。
定义文件fi的请求概率pi服从齐普夫(Zipf)分布，其中参数θ决定文件请求的关联度，θ越大代表更多的请求集中在更少的文件中。
定义请求终端设备获取所需内容的途径为：(1)在对终端设备进行分簇之后，请求设备终端只能从所在簇中寻找请求内容；(2)针对单个分簇，请求设备终端优先从自身缓存区中寻找请求文件，若自身缓存区中没有所需文件，则从能进行D2D通信的邻近设备中寻找请求文件。设置容忍时间Ttolerate，若请求终端在容忍时间内最终无法从自身或者邻近设备中获取文件，则终端请求失败，请求终端向基站请求文件。
对于某个分簇a中的任意移动终端，从自身缓存区中得到请求文件fi的概率为：
Fself(a,i)＝piqai，
在以请求设备为圆心，以D2D通信距离d为半径的圆内，从邻近设备中得到请求文件fi的概率为：
其中，为在以任意请求文件fi的请求设备为圆心，以D2D通信距离d为半径的区域通信圆内，簇a中存在n个缓存有文件fi的移动终端的概率。
定义文件的缓存失败率为：
s.t
0≤qi≤1,i∈{1,2,3......m}
在前文定义的基础上，所述S1，可以包括：
对预设的容忍时间段进行时隙划分，得到n个时隙，针对单个时隙，基于预设的最小邻域点数及邻域半径，对所述智能终端集群进行DBSCAN分簇；
计算所述n个时隙中，任意两个终端的同簇次数，根据所述同簇次数及预设的同簇次数阈值，确定所述智能终端集群的最终分簇结果。
在前述方法实施例的基础上，所述S2，可以包括：
计算待缓存文件内容fi的请求概率pi，计算公式为
其中，i∈{1,2,3…,m}，m为待缓存文件内容的数量，θ为待缓存文件内容请求的关联度参数；
针对每一个簇a，利用原始分解法将目标函数进行分解，得到目标分解函数
其中，qai为在簇a中待缓存文件内容fi的缓存概率，d为D2D通信距离，λa为簇a的簇设备密度，M为智能终端缓存区中可以缓存的文件数量；
利用近似障碍函数和对数障碍法将所述目标分解函数转化成近似目标分解函数
ta1和ta2为设置的近似障碍函数参数；
利用Netown法求解所述近似目标分解函数，并将每次求解的结果与所述近似目标分解函数的极小值进行比较，在求解的结果与所述近似目标分解函数的极小值的差值的绝对值小于预设的精度时，确定求解的结果对应的所述待缓存文件内容的缓存概率为所要求的结果。
参看图2，本实施例公开一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配装置，包括：
分簇单元1，用于基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；
确定单元2，用于根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；
分配单元3，用于根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
具体地，所述分簇单元1基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；所述确定单元2根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；所述分配单元3根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
本发明实施例提供的D2D无线缓存网络中的文件内容分配装置，首先在考虑智能终端的移动性和社交属性的基础上，对智能终端集群进行分簇，然后根据内容的请求概率、终端设备的缓存能力利用对数障碍法确定待缓存内容的缓存概率，最后根据分簇结果及内容的缓存概率进行分配，以此来减小内容的缓存失败率。
在前述装置实施例的基础上，所述分簇单元，具体可以用于：
对预设的容忍时间段进行时隙划分，得到n个时隙，针对单个时隙，基于预设的最小邻域点数及邻域半径，对所述智能终端集群进行DBSCAN分簇；
计算所述n个时隙中，任意两个终端的同簇次数，根据所述同簇次数及预设的同簇次数阈值，确定所述智能终端集群的最终分簇结果。
在前述装置实施例的基础上，所述确定单元，具体可以用于：
计算待缓存文件内容fi的请求概率pi，计算公式为
其中，i∈{1,2,3…,m}，m为待缓存文件内容的数量，θ为待缓存文件内容请求的关联度参数；
针对每一个簇a，利用原始分解法将目标函数进行分解，得到目标分解函数
其中，qai为在簇a中待缓存文件内容fi的缓存概率，d为D2D通信距离，λa为簇a的簇设备密度，M为智能终端缓存区中可以缓存的文件数量；
利用近似障碍函数和对数障碍法将所述目标分解函数转化成近似目标分解函数
ta1和ta2为设置的近似障碍函数参数；
利用Netown法求解所述近似目标分解函数，并将每次求解的结果与所述近似目标分解函数的极小值进行比较，在求解的结果与所述近似目标分解函数的极小值的差值的绝对值小于预设的精度时，确定求解的结果对应的所述待缓存文件内容的缓存概率为所要求的结果。
本实施例的D2D无线缓存网络中的文件内容分配装置，可以用于执行前述方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图3示出了本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器11、存储器12、总线13及存储在存储器12上并可在处理器11上运行的计算机程序；
其中，所述处理器11，存储器12通过所述总线13完成相互间的通信；
所述处理器11执行所述计算机程序时实现上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。术语“上”、“下”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
本发明的说明书中，说明了大量具体细节。然而能够理解的是，本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中，并未详细示出公知的方法、结构和技术，以便不模糊对本说明书的理解。类似地，应当理解，为了精简本发明公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个，在上面对本发明的示例性实施例的描述中，本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而，并不应将该公开的方法解释呈反映如下意图：即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说，如权利要求书所反映的那样，发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此，遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式，其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明并不局限于任何单一的方面，也不局限于任何单一的实施例，也不局限于这些方面和/或实施例的任意组合和/或置换。而且，可以单独使用本发明的每个方面和/或实施例或者与一个或更多其他方面和/或其实施例结合使用。
最后应说明的是：以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围，其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。

Claims (8)

1.一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配方法，其特征在于，包括：
S1、基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；
S2、根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；
S3、根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述S1，包括：
对预设的容忍时间段进行时隙划分，得到n个时隙，针对单个时隙，基于预设的最小邻域点数及邻域半径，对所述智能终端集群进行DBSCAN分簇；
计算所述n个时隙中，任意两个终端的同簇次数，根据所述同簇次数及预设的同簇次数阈值，确定所述智能终端集群的最终分簇结果。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述S2，包括：
计算待缓存文件内容fi的请求概率pi，计算公式为
其中，i∈{1,2,3…,m}，m为待缓存文件内容的数量，θ为待缓存文件内容请求的关联度参数；
针对每一个簇a，利用原始分解法将目标函数进行分解，得到目标分解函数
其中，qai为在簇a中待缓存文件内容fi的缓存概率，d为D2D通信距离，λa为簇a的簇设备密度，M为智能终端缓存区中可以缓存的文件数量；
利用近似障碍函数和对数障碍法将所述目标分解函数转化成近似目标分解函数
ta1和ta2为设置的近似障碍函数参数；
利用Netown法求解所述近似目标分解函数，并将每次求解的结果与所述近似目标分解函数的极小值进行比较，在求解的结果与所述近似目标分解函数的极小值的差值的绝对值小于预设的精度时，确定求解的结果对应的所述待缓存文件内容的缓存概率为所要求的结果。
4.一种D2D无线缓存网络中的文件内容分配装置，其特征在于，包括：
分簇单元，用于基于智能终端的移动性和社交属性，对智能终端集群进行分簇；
确定单元，用于根据待缓存文件内容的请求概率和智能终端的缓存能力，并利用对数障碍法确定所述待缓存文件内容的缓存概率；
分配单元，用于根据所述智能终端集群的分簇结果及所述待缓存文件内容的缓存概率，将所述待缓存文件内容分配给所述智能终端集群。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述分簇单元，具体用于：
对预设的容忍时间段进行时隙划分，得到n个时隙，针对单个时隙，基于预设的最小邻域点数及邻域半径，对所述智能终端集群进行DBSCAN分簇；
计算所述n个时隙中，任意两个终端的同簇次数，根据所述同簇次数及预设的同簇次数阈值，确定所述智能终端集群的最终分簇结果。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：
计算待缓存文件内容fi的请求概率pi，计算公式为
其中，i∈{1,2,3…,m}，m为待缓存文件内容的数量，θ为待缓存文件内容请求的关联度参数；
针对每一个簇a，利用原始分解法将目标函数进行分解，得到目标分解函数
其中，qai为在簇a中待缓存文件内容fi的缓存概率，d为D2D通信距离，λa为簇a的簇设备密度，M为智能终端缓存区中可以缓存的文件数量；
利用近似障碍函数和对数障碍法将所述目标分解函数转化成近似目标分解函数
ta1和ta2为设置的近似障碍函数参数；
利用Netown法求解所述近似目标分解函数，并将每次求解的结果与所述近似目标分解函数的极小值进行比较，在求解的结果与所述近似目标分解函数的极小值的差值的绝对值小于预设的精度时，确定求解的结果对应的所述待缓存文件内容的缓存概率为所要求的结果。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器、总线及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序；
其中，所述处理器，存储器通过所述总线完成相互间的通信；
所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
8.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-3中任一项所述的方法。
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