超蜂窝网络基于用户行为预测的软实时服务机制与能效优化

摘要：

无线蜂窝网络中相同的数据内容被大量重复传输,造成了网络能耗的增加和无线资源的浪费.然而,现有无线蜂窝网络并不关注所传输数据的实质内容,并对所有移动用户提供无差别服务,因此无法解决这一传输冗余问题.在分析移动用户行为的基础上,结合无线蜂窝网络和数字广播系统的优势,提出了以用户为中心、具有数据业务内容动态感知能力的软实时服务机制,降低无线蜂窝网络的传输能耗和无线资源消耗,同时提升移动用户体验的服务质量.本文给出了业务内容流行度预测、用户信息访问行为预测、动态多播小区构建与内容推送等算法设计,并建立了系统的性能模型,揭示了系统参数与系统性能之间的关联.经过公共网络新闻类信息访问的实测数据模拟验证,在理想的预测算法下,广播排名前10％的热门网络内容,可将蜂窝网络中的数据传输能效提升约2倍;经过校园网络在线学习场景的两个数据集模拟验证,在理想预测算法下,可将网络数据传输能效提高50倍.

关键词：内容服务、流行度预测、用户行为、能量效率、频谱效率

所属期刊栏目：47

分类号：TP393.09;TN929.53;TP182-N945.25

资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）;教育部重点实验室开放基金

在线出版日期：2017-06-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：664-676