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  

Energy efficiency of soft real time service in hyper-cellular network with users' behavior prediction

作　　者：钟晓峰[1,2] 张宏纲[3] 周世东[1,2] 王京[1,2] 

机构地区：[1]清华大学电子工程系,北京100084 [2]清华大学信息科学与技术国家实验室(筹),北京100084 [3]浙江大学电信工程系,杭州310058

出　　处：《中国科学：信息科学》2017年第5期664-676,共13页Scientia Sinica(Informationis)

基　　金：国家重点基础研究发展计划(973)(批准号:2012CB316000);泛网无线通信教育部重点实验室开放课题(批准号:KFKT-2014101)资助项目

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.Many users require the same content, such as breaking news, newly released movies, and favorites videos. The same content is transmitted multiple times across wireless cellular network because current wireless network is designed to transmit data based on user requests, which exhausts wireless bandwidth and incurs high energy costs. This paper presents a soft real time service frame that is user-centric and content-aware. The frame broadcasts popular content to user equipment before users ask for it to achieve higher network energy efficiency and enhance quality of service. We propose a popularity prediction scheme, a target user group prediction scheme, a dynamic broadcast area calculation schenm, and a content pushing scheme. We build a system model to analyze key parameters in the service framework. As shown in simulations, the wireless network energy efficiency is improved 2 times with news contents in public cellular scenarios, and is improved 50 times with online study contents in campus cellular scenarios.

关 键 词：内容服务 流行度预测 用户行为 能量效率 频谱效率 

分 类 号：TN929.5[电子电信—通信与信息系统]