CN105307214A - 一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,属于无线通信技术领域。所述方法中,宏基站根据一段时间内微基站上报的用户端历史请求文件的文件信息,统计宏小区内用户端可能访问的文件,并将文件按流行度进行排序,得到文件集合;在小小区网络的低负载状态时,宏基站根据所有用户端的信道信息和存储介质大小,将该时间段的流行文件广播给每个用户端,从而保证存储过程对网络额外开销很小;用户端对接收到的流行文件存储在本地存储介质;若用户端请求的文件为已经在本地存储的流行文件时,直接本地获取,不产生对网络的干扰,并且不受到干扰,因此可以高效地管理干扰。
Description
技术领域
本发明涉及一种小小区网络中的基于存储的干扰管理方法,属于无线通信技术领域。
背景技术
移动通信的业务量在过去十年呈现了***式的增长,并且要承担在未来十年满足1000倍增长的挑战。网络密集化部署被认为是一种提升吞吐量的有效方式,因此面向未来移动通信***,旨在提高空间利用率的小小区网络,已得到广泛关注,但是小小区网络的性能受到干扰的严重影响,见参考文件1。
虽然工业界和学术界已存在许多的干扰管理策略,比如采用干扰对准等,见参考文件2,但是为了寻找低成本、高效的干扰管理方式来满足不断增长的业务需求,需要重新思考网络中传输的业务的特性。
近期的观测表明,绝大多数移动通信业务,是由少量文件重复传输所产生,这些文件被称为流行文件。为了利用此特征,以及考虑到存储介质的价格日益降低,在移动通信网络中部署存储自然而然的被提出。通过在基站端或者用户端存储内容,网络的吞吐量可以得到提升:在基站端存储流行文件,可以解除回传链路的容量受限,从而提升网络的吞吐量;在用户端存储流行文件,并通过采用终端到终端(D2D,Devicetodevice)的技术,可以减小文件传输距离,提高空间复用率,提升网络吞吐量,见参考文件3。
在用户端存储可能被访问的文件,来提升用户的体验(QoE,Qualityofexperience),是一项研究已久的技术,称为提前获取(Prefetching),见参考文件4。Prefetching通过预测,在用户信道较好时,将用户可能访问的文件,从服务器存储到本地存储介质中。用户发起文件请求时,如果文件在本地存储则可以获得零延时的QoE;如果没有在本地存储介质中,则从接入的基站获取。Prefetching能否提升QoE,主要取决于对用户可能访问的文件预测是否准确。
毫无疑问,在用户端存储流行文件,对QoE和吞吐量能带来一定的提升。基于存储的D2D策略,需要对用户分簇,使每个簇内各个用户存储完全不同的文件,从而提升用户通过D2D获取请求文件的概率,如何划分簇和确定存储文件都需要准确设计;另外,D2D需要用户同意消耗自身的电量去服务其他用户,而智能手机电量又是用户十分关心问题。Prefetching仅仅考虑用户信道条件进行文件提前获取,并不考虑当前网络的干扰情况,或者仅仅利用多余的网络资源,进行文件提前获取,可以存储到本地的文件数受到限制;另外Prefetching一般需要安装特定的本地应用才能实现,限制了参与的用户数;而且,Prefetching仅仅预测单个用户可能访问的文件,并未考虑整个网络的流行文件,没有利用流行文件的特征进行广播,传输效率较低。
参考文件1:N.Bhushan,J.Li,D.Malladi,R.Gilmore,D.Brenner,A.Damnjanovic,R.Sukhavasi,C.Patel,andS.Geirhofer,“Networkdensification:thedominantthemeforwirelessevolutioninto5G,”IEEECommun.Mag.,vol.52,no.2,pp.82–89,2014.
参考文件2:H.SunandS.A.Jafar,“Topologicalinterferencemanagementwithmultipleantennas,”inIEEEISIT,2014.
参考文件3:N.Golrezaei,A.F.Molisch,A.G.Dimakis,andG.Caire,“Femtocachinganddevice-to-devicecollaboration:Anewarchitectureforwirelessvideodistribution,”IEEECommun.Mag.,vol.51,no.4,pp.142–149,2013.
参考文件4:B.D.Higgins,J.Flinn,T.J.Giuli,B.Noble,C.Peplin,andD.Watson,“Informedmobileprefetching,”inACMMobiSys,2012.
发明内容
本发明的目的是为了解决上述问题,提出一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,Precaching。利用移动通信业务中少量文件重复传输造成大部分负载的特征,以及用户端本地存储介质的价格日益降低的特点,在用户端存储流行文件,使得用户端在请求流行文件时不会产生干扰,也不会受到干扰的影响,从而减少小小区网络中的绝大部分干扰,提升小小区网络的吞吐量和用户端的QoE。利用一定区域用户喜好的相似性,对所有用户端本地存储相同的流行文件,具有低复杂度,易于实现的特点。利用网络负载的潮汐特性,在网络负载较低时通过广播的方式,将流行文件传输到用户端的本地存储介质,提升流行文件存储过程的效率,且存储过程对网络的额外开销几乎可以忽略不计。
由于本发明充分利用用户端的本地存储介质提前存储流行文件,在用户端在请求文件时,如果该请求文件为流行文件,则流行文件可以从本地存储介质获取,而从本地获取流行文件时,不会对网络产生干扰,同时也卸载了网络的负载,从而减少了干扰,可以提升小小区网络容量;另外用户从本地存储介质中获取流行文件,不受到其他用户端的干扰,可以提升用户端的QoE。
本发明为一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,所述的小小区网络包括一个宏小区,宏小区包括一个宏基站和多个微基站,宏基站主要负责在网络负载较低时广播流行文件到用户端,微基站在不同于宏基站的频段上负责处理用户端的文件请求。小小区网络服务用户端,假设所有用户端的本地存储介质的大小相同,所述的干扰管理方法包括以下步骤:
步骤1:宏基站根据一个时间段内微基站上报的各用户端历史请求文件的文件信息,统计宏小区内所有用户端可能访问的文件,并将所述可能访问的文件按流行度从大到小进行排序,得到文件集合,便于选取用户端需要存储的文件;所述流行度是指文件被用户端请求的概率,概率越大流行度越高。
步骤2:宏基站在小小区网络的低负载状态时,获取所有用户端的信道信息和本地存储介质大小,并据此得到该时间段内的流行文件,将所述时间段内的流行文件广播给每个用户端,从而保证存储过程对网络额外开销很小;所述的流行文件是指所述的文件集合中流行度最高的前Nu个文件,Nu为本地存储介质的大小。
步骤3:用户端对接收到的流行文件存储在本地存储介质;
步骤4:用户端发起文件请求时,判断请求文件是否为已经存储在本地存储介质中的流行文件;若是流行文件,则直接从本地存储介质获取流行文件,不产生对网络的干扰,并且不受到干扰,因此可以高效地减少干扰。若不是流行文件,用户端接入距离最近的基站,从基站获取文件。
本发明的优点在于:
(1)本发明具有高效的管理干扰的优点。
本发明提出基于存储的干扰管理方案,充分利用网络业务的特点,在用户端存储流行文件,使得用户在请求流行文件时不会产生干扰,也不会受到干扰的影响。流行文件产生的负载占据了网络负载的绝大部分,也是绝大部分干扰产生的来源,消除流行文件产生的干扰,可以减少网络中的大部分干扰,提升小小区网络的吞吐量;用户请求流行文件不会被干扰,而流行文件占据绝大多数的网络负载,因此可以提升大部分用户的QoE。
(2)本发明具有复杂度低,易于实现的优点。
本发明利用一定区域用户喜好的相似性,对所有用户存储相同的流行文件。相比基于存储的D2D方案需要设计分簇和单个用户的存储文件;Prefetching对单个用户可能访问的文件进行预测,并需要选取每个用户提前获取文件的时间。
(3)本发明具有低开销的优点。
本发明提出的基于存储的干扰管理方案,利用网络负载的潮汐特性,在网络负载较低时通过广播的方式,将流行文件传输到用户存储介质,存储过程对网络产生的开销小,基本可以忽略不计。
(4)本发明具有不增加额外部署,广泛性强的优点。
本发明通过统计流行文件,进行广播传输实现文件存储过程,只需要每个用户的终端具有少量的存储能力,对用户的要求低,而且考虑到智能终端的发展,用户终端的存储空间十分充足。本发明不需要增加任何额外的部署,可以广泛实现。相比,Prefetching需要用户安装特定的应用,参与用户的数量受到限制;D2D需要每个用户都同意服务其他用户,受到用户对隐私担忧的限制,并且需要消耗终端电量。
附图说明
图1是本发明的方法流程图;
图2是本发明的3小基站的小小区网络示意图。
具体实施方式
下面将结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。
本发明提供一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,所述的小小区网络包括一个宏小区,宏小区包括一个宏基站和多个微基站,宏基站主要负责在网络负载较低时广播流行文件到用户端,微基站在不同于宏基站的频段上负责处理用户端的文件请求。假设所有用户端的本地存储介质的大小相同。
本发明提出一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,包括以下几个步骤:
步骤1:宏基站根据一定时间段内微基站上报的各用户端历史请求文件的文件信息,统计宏小区内所有用户端可能访问的文件,并将所述可能访问的文件按流行度(文件被用户请求的概率,概率越大流行度越高)从大到小进行排序,得到文件集合。便于选取用户端需要存储的文件。所述的时间段根据实际需要进行设定,一般是指一天。
所述的文件信息包括:请求文件的类型、请求文件的大小和各个文件被请求的次数。
步骤2:宏基站在小小区网络的低负载状态时,获取所有用户端的信道信息和本地存储介质大小,将所述时间段内的流行文件广播给每个用户端,从而保证存储过程对网络额外开销很小。
设定负载门限,当所述小小区网络负载低于负载门限时,认为所述的小小区网络处于低负载状态;
宏基站通知每个用户端估计其信道信息;
每个用户将信道信息和本地存储介质的大小(即可以存储的文件数Nu)反馈给宏基站;
宏基站通过核心网(连接无线接入网和互联网的网络)获取文件集合中流行度最高的前Nu文件,作为流行文件,并将这些流行文件广播给所有用户端。
步骤3:用户端将接收到的流行文件存储在本地存储介质。
步骤4:用户端发起文件请求时,判断请求文件是否为已经存储在本地存储介质中的流行文件;若是流行文件,则直接从本地存储介质获取流行文件,使得用户端在获取流行文件时不受到来自宏小区其他用户端的干扰,并且不会对其他用户端产生干扰。
若本地存储介质中尚未存储此文件,用户接入距离最近的基站,从基站获取文件。
实施例:
本发明提出一种异构网中的低能耗协作传输方案,其流程图如图1所示。实施例场景如图2所示,图中MBS表示宏基站,SBS1和SBS2表示微基站,UE11和UE12表示微基站SBS1服务的用户端,UE21和UE22表示微基站SBS2服务的用户端,每个用户端可能访问的文件个数为N,N个文件根据流行度进行排序为{1,2,…,N},文件1为流行度最高的流行文件,每个流行文件大小为F字节,每个用户端可存储Nu个文件,Nu小于N。应用本发明提供的方法,主要步骤如下:
步骤1:宏基站根据一段时间内微基站上报的各用户端历史请求文件的文件信息,统计宏小区内用户端可能访问的文件,并将文件按流行度进行排序,得到文件集合。便于选取终端需要存储的文件。
宏基站根据用户端UE11、UE12、UE21和UE22的历史访问记录,通过统计得到流行文件的列表{1,2,…,N}。
步骤2:宏基站在小小区网络的低负载状态时,获取所有用户端的信道信息和本地存储介质大小,将当前的流行文件广播给每个用户端。
宏基站在小小区网络负载较低时刻t,将流行文件{1,2,…,Nu}广播给所有用户端。
步骤3:用户端对接收到的流行文件{1,2,…,Nu},存储在本地存储介质。
步骤4:本地存储介质中存储有用户端最可能访问的文件,用户端发起文件请求时,若请求文件为本地存储介质中存储的流行文件,直接获取所述流行文件,不产生对网络的干扰,并且不受到干扰,因此可以高效地减少干扰。
UE11、UE12、UE21和UE22发起文件请求分别是在流行文件{1,2,…,N}中的分别为{F11,F12,F21,F22},其中{F11,F12,F22<Nu}。因此,F11、F12和F22在UE11、UE12和UE21的本地存储介质中,F21不在UE21的本地存储介质中。用户UE11、UE12和UE21通过本地存储介质,获取请求的文件,达到理想QoE,并且不会对UE21产生干扰,也不会受到UE21的干扰。小区中的干扰得到减小,UE21通过接入SBS2从回传链路获取请求的文件,相比于存在来自UE11、UE12和UE21的干扰的情况,可以达到更高的数据率,因此***的吞吐量得到提升。可以看出由于对流行文件进行了存储,流行文件F11、F12和F22可能产生的干扰,和请求F11、F12和F22可能会受到的干扰均被减小,而流行文件F11、F12和F22又占据了网络的绝大部分的负载,因此通过存储流行文件可以高效的管理干扰。
Claims (5)
1.一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,其特征在于:假设所有用户端的本地存储介质的大小相同,所述的干扰管理方法包括以下步骤:
步骤1:宏基站根据一个时间段内微基站上报的各用户端历史请求文件的文件信息,统计宏小区内所有用户端可能访问的文件,并将所述可能访问的文件按流行度从大到小进行排序,得到文件集合;
步骤2:宏基站在小小区网络的低负载状态时,获取所有用户端的信道信息和本地存储介质大小,并据此得到该时间段内的流行文件,将所述时间段内的流行文件广播给每个用户端;
步骤3:用户端对接收到的流行文件存储在本地存储介质;
步骤4:用户端发起文件请求时,判断请求文件是否为已经存储在本地存储介质中的流行文件;若是流行文件,则直接从本地存储介质获取流行文件;若不是流行文件,用户端接入距离最近的基站,从基站获取文件。
2.根据权利要求1所述的一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,其特征在于:所述的小小区网络包括一个宏小区,宏小区包括一个宏基站和多个微基站,宏基站负责在网络低负载状态时广播流行文件到用户端,微基站在不同于宏基站的频段上负责处理用户端的文件请求。
3.根据权利要求1所述的一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,其特征在于:所述流行度是指文件被用户端请求的概率,概率越大流行度越高。
4.根据权利要求1所述的一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,其特征在于:所述的流行文件是指所述的文件集合中流行度最高的前Nu个文件,Nu为本地存储介质的大小。
5.根据权利要求1所述的一种小小区网络中基于存储的干扰管理方法,其特征在于:所述的文件信息包括请求文件的类型、请求文件的大小和各个请求文件被请求的次数。
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