的到来5 g移动蜂窝网络和智能移动设备的普及,无线移动数据空前增加,这将不可避免地在回程施加巨大的压力,降低手机用户的体验质量。计算边缘或雾计算可以提供增强的服务质量与增加网络容量和低延迟,利用弹性边缘或雾节点资源,例如,计算、存储和网络。无线高速缓存,计算作为一个重要的技术优势,已经吸引了来自工业和学术界越来越多的关注。在caching-aided网络流行的数据文件可以主动缓存移动网络的边缘。这些缓存的内容将被交付给用户直接从网络的边缘。与此同时,无线流量集中的转变生成的语音服务在本地创建为缓存数据也提供了重要的机会,这是众所周知的趋势以信息为中心的网络。在这个特殊的问题,我们邀请了一些论文给见解无线缓存辅助5 g网络。
一纸这种特殊的地址一个节能的缓存问题backhaul-aware蜂窝网络中基于散粒噪声模型,缓存命中率和最优缓存。提出了一个分布式缓存策略来提高缓存命中率,并制定分析优化能源效率之间的权衡和缓存容量。另一篇论文提出了物联网系统的性能分析下Nakagami渠道,与直接的联系和多次反射转发缓存。其主要贡献是系统中断概率和误比特率的推导分析没有任何近似。另一篇论文调查了能源效率与有限的回程,缓存支持蜂窝网络的内容交付成功概率是随机几何计算的方法,和吞吐量的解析表达式,功耗,节能也派生的各种情况。
这个特殊问题的另一篇论文提出了一种合作策略来提高缓存替换和效率在基于ip网络的无线边缘。介绍了用户体验质量估计缓存效率,和各种缓存分配方法是采用更好的用户的体验质量。另一篇论文分析了两跳再生中继网络的系统性能没有缓存,分别。中断概率的解析表达式和符号错误率是派生的,和系统多样性秩序是采用改进的快速当缓存。另一篇论文考虑在空间调制信号检测问题3 d-mimo系统,和稀疏的归一化预处理和结构化稀疏信号利用避免overamplified噪音和减少计算,分别。仿真结果证明该算法本文超越传统探测器的信号。