文摘

设备间(D2D)通信被广泛研究改善网络性能和视为一个潜在的下一代通信技术组件。考虑到不同用户的需求,质量的经验(体验质量)被公认为媒体服务的新用户的满意度在无线通信传输。此外,我们旨在促进用户的平均得分(MOS)值量化和分析用户体验质量的动态蜂窝网络。在本文中,我们探讨异质媒体服务分布在D2D通信的底层蜂窝网络改善总用户的体验质量。我们提出一个新颖的媒体服务方案基于不同的体验质量模型,共同解决巨大的蜂窝网络媒体内容传播的问题。此外,我们也调查所谓的媒体服务自适应更新方案(MSAUS)框架用户体验质量的满意度最大化,我们推导出受欢迎程度和优先级不同的媒体服务体验质量的函数表达式。然后,我们进一步设计媒体服务资源分配(同行)算法调度蜂窝网络资源有限,基于流行函数优化的总用户体验质量的满意度和避免D2D干扰。此外,数值模拟结果表明,该方案在蜂窝网络内容分发更有效,这使得它适用于各种媒体传播服务。

1。介绍

传播的内容交付合作传输技术,D2D通信被认为是最有前途的技术之一为下一代通信或新的移动应用程序,而且它最近收到了大量的兴趣(1- - - - - -3]。因此,这种D2D通信可以提供大型异构媒体内容服务,如HD(高清)视频流服务,无损的音乐服务,或网站服务问题(用户设备)4]。此外,异质媒体服务D2D通信是一个非常有趣的话题。与此同时,它可以改变我们的日常生活中,并提供一个高质量的经验(体验质量)服务娱乐(5- - - - - -7]。

1.1。相关工作

目前,大多数现有的工作内容分布D2D通信的底层蜂窝网络是专注于发展流行文件的传输速度和D2D传输半径。在[8),通过利用最优合作距离,Golrezaei等人提出了一种新颖的方案以提高吞吐量的视频文件,在蜂窝网络证明了提高频谱效率的可能性。新的架构实现无线D2D缓存协作提出了(9]从渐近的角度扩展特征和视频内容的声望。在[10),考虑到区域频谱效率的提高视频传输,Shanmugam等人提出一个小细胞异构体系结构。此外,(11研究和制定一个最大流优化问题最大化内容下载流D2D通信的底层蜂窝网络和获得内容下载性能上界。虽然这个数据传播协议和计划可以在D2D沟通学习,只关注最大容量的最优D2D半径之间的关系,和服务为D2D网络普及,他们忽略的特点,不同的媒体服务,移动机会环境,D2D干扰。此外,他们剥夺了cochannel D2D通信干扰的频率复用和体验质量的考虑动态网络调度问题(12]。从本质上讲,D2D通信技术属于点对点的通信技术,并有一定的相似之处与P2P(点对点)技术在动态网络拓扑结构和数据处理。但是D2D交流更多关注用户本地服务的范围,和P2P服务是基于IP网络的位置。同时,D2D通信是无线物理接近用户,P2P用户附近的有线或无线网络虚拟位置。因此,在D2D通信在无线传输的问题,我们需要考虑问题,而没有考虑P2P服务。

基于我们以前的工作(13),异构的问题在D2D蜂窝网络媒体服务包括下列事项:()内容体验质量满意度:我们如何分发媒体内容服务适应动态复杂网络,实现最佳的用户满意度?()缓存更新:如何更新每个问题的缓存中移动机会会议环境没有超过问题能力和带宽资源?这两个问题相互作用;因此,具有挑战性的问题关于QoE-driven网络服务出现了整个动态网络和多个问题[12]。因此,这些问题也困扰传播的媒体服务质量D2D网络。因此,我们尝试布局合适D2D分布式内容分发方案实际上对应于不同的体验质量模型。

1.2。贡献

在本文中,我们考虑一个媒体服务通过投机取巧D2D通信的底层蜂窝网络内容分发问题,建立多元化的媒体服务框架在蜂窝用户自发传播。我们的目标是最大化整个用户体验质量的MOS值和之间达到一个平衡的媒体服务的数量和细胞资源。我们首先要确定一个目标函数,包含不同的媒体体验质量特征和模式。有别于传统的内容分发问题只在D2D网络媒体的普及服务被认为是,我们在这里采取另外的渠道影响不同的媒体服务,除了传输丢包率D2D直接的联系。虽然有一些成熟的内容分发算法在点对点(P2P)网络,这些算法是不适合的媒体服务在移动机会环境,忽视D2D网络中的传输干扰。本文的贡献是双重的如下:(1)我们介绍了动态分布式异构媒体服务自适应更新方案(MSAUS) D2D底层的通信蜂窝网络根据受欢迎程度函数和优先级函数。然后,我们建立了一个D2D媒体服务分配方案基于声望和优先级函数来衡量数据传播特点和试图实现的最大满意度移动蜂窝网络的机会的环境。(2)我们采用资源贪婪算法媒体服务资源分配(同行)优化的总用户满意度降低干扰D2D媒体服务更新。这种方法减少了乐队D2D干扰造成的影响多路复用流行媒体服务。

1.3。大纲和符号

本文的其余部分组织如下:部分2描述了蜂窝网络媒体服务系统模型。节3,我们将展示一个最优分布式媒体服务方案基于用户缓存和媒体服务的普及。和细胞资源分配问题已经解决了4。然后,广泛的仿真结果和比较提供了部分5。部分6提供了结论和未来的工作前景。在本文下面的符号将被雇佣。此外,在符号,我们总结这篇论文使用的主要符号。

2。系统模型和问题公式化

分析本文的场景是描绘在图1。有一个异构为细胞和D2D通信网络媒体服务架构,它包含三个组件,即D2D内容分发网络,网络提供商和媒体内容服务提供商(13]。D2D和蜂窝网络组件,一个问题可以通过手机访问BS(基站)链接在基站覆盖或问题时选择附近通过D2D问题实现服务链接。的网络提供商,BS作为网关的用户连接到媒体服务提供商。(8- - - - - -10]。

在我们的模型中,每个用户移动和总是连接到b表示 。时间是离散指数分为时段 。在每个时间段,我们假设没有错误的接收到请求媒体服务和媒体服务更新完成,没有时间。此外,BS控制D2D链接的资源分配和细胞连接。根据害怕带宽资源 干扰是影响通信质量的关键因素之一。注意,我们假设最大数量的来源是干扰。然后,手机网络总带宽资源的表示

2.1。媒体服务请求生成模型

在一个时间段的开始,每个用户请求一个随机媒体从媒体服务的图书馆服务 。对于每一个媒体服务,我们假设它遵循Zipf分布,决定了媒体服务的受欢迎程度排名顺序。这一假设已广泛应用(8]流行分布来描述内容。根据Zipf分布、服务的受欢迎程度由一个用户请求是由 在哪里是一个固定参数,描述了媒体服务的偏态受欢迎,它定义了相关的用户请求。高的值意味着大多数的请求来自几个最受欢迎的文件。对于随机请求的用户,的概率可以被视为媒体服务的请求的文件是图书馆吗。如果 概率,所有媒体服务有相同的请求,同时,对于高价值的价值,大部分的服务请求的概率和较低只有几个流行的文件。

2.2。体验质量描述模型

在蜂窝网络中,我们认为用户体验质量获得由媒体服务请求从用户。每个用户在许多不同的请求要求媒体服务。与此同时,不同的媒体服务类型是一个重要的指标有效地分配资源异构多媒体流量。体验质量函数的相对满意度水平反映了一个用户对于资源的分配。由于要求不同的服务和体验质量的过程模型函数,异质媒体服务反映了多样化的体验质量模型。由于用户可能异构的媒体服务的需求,灵活的模型要求我们占了他们的金属氧化物半导体。在这篇文章中,我们定义体验质量函数来描述用户的体验为不同类型的媒体服务交付。我们考虑以下D2D应用程序:使用媒体服务类型(T1)尽最大努力服务(BES):非实时服务,如文件下载或数据传输;(T2)视频模型:高清电视信号传输,视频点播;(T3)音频模式:数字无线电广播、无损的音乐服务(6,7,14]。我们利用不同的体验质量函数在前面工作量化用户的满意度(15),如表所示1。

根据先前的研究15),在蜂窝网络媒体服务大大地影响传输速率和每包错误率)。自媒体服务总是喜欢尽快满足用户的需求,我们假设D2D链接速度率高于细胞联系吗在细胞中获得更高的用户满意度。

然后,最大可以达到的平均数据传输速率之间的下行BS和问题用,如下所示: 在哪里从b意味着传动功率。让表示的集合中的所有D2D沟通对细胞和分配带宽资源。自从D2D沟通对共享同一频谱的细胞上行,我们应该考虑所有不同的D2D之间的干扰对和的平均传输速率D2D对,用。 在哪里被定义为传动功率的问题。在这个时候,我们假设发射机和接收机丢弃数据包的恶意;已收到ACK包,以确保签署吗成功接收到来自用户的媒体服务。一个成功传输概率和传播有关或,包指数,数量最大的干扰来源(16]。然后,每给出的概率 在哪里

2.3。流动模型

用户移动模式是泊松过程建模为一个点(PPP)模型。问题本身不知道问题的概率满足没有废话的帮助控制。具体来说,在每个时间段的开始,每个问题拿起一个方向行走 随机和独立。问题也选择一个恒定的速度在其余的时间槽。它们可以与其他用户在移动过程中。在这项工作中,我们假设所有用户的相同的流动模式。因此,在每一个时间段,用户移动方向独立将刷新。因此,设备随机移动蜂窝网络的泊松分布密度到处都是;其中的用户数量有关吗在蜂窝网络15]。

因此,这三个条件下,用户的体验质量值表达式是不一样的在这种异构和移动媒体服务情况。描述真正的移动网络环境中,我们定义的 如果问题拥有的服务吗,否则。此外,我们假设所有问题都有相同的缓存大小。矩阵 表示状态的分布式缓存问题的D2D半径报道。

一般来说,我们定义是生成的体验质量预期获得服务的请求从用户。因此,我们表示为媒体服务MOS函数代表体验质量的分数。的D2D资源分配问题QoE-driven媒体服务分布可以明确制定 在这里,和提出的请求分发D2D沟通或细胞联系,另行规定。由此可见,总用户体验质量获得用户缓存分配的影响,、媒体服务的受欢迎程度和带宽资源,和。因此,这个媒体服务问题是再加上媒体内容的位置,用户缓存更新和资源分配。在本文的其余部分,我们提出一个分布式D2D媒体服务方案,每个用户和媒体服务结合在一起,通过有效的合作解决这个问题。

3所示。分布式媒体服务计划D2D沟通

在本节中,我们提出一个基于不同体验质量的移动D2D数据传播流行函数和优先级函数。特别是,我们假设的问题可能会遇到彼此一个机会。假设之间的会议问题遵循独立和无记忆的过程。这可以帮助我们找到最佳的体验质量计划之前评估这些复杂的网络。

由于变量蜂窝网络,用户的连接是基于D2D通信半径。与此同时,问题不能清楚地理解传输通道的状态。问题应该试图实现最有价值的媒体服务对稀缺资源和有限的缓存存储。因此,当问题寻求适当的媒体服务更新手机网络,我们假设问题不考虑干扰,以大大提高用户满意度。根据上面提到的体验质量分析,是基于媒体服务的优先级函数和与欧氏距离。对购买力平价手机网络的分布密度(17),在一个槽的概率设备D2D通信领域 因此,对于网络中的问题的概率至少另一个用户缓存获取所请求的媒体服务在D2D通信范围内缓存大小 然后,我们有 在哪里代表随机变量的期望系统。根据预期的定义在会议上获得插槽,我们可以看到,每个用户体验质量主要由D2D和手机媒体服务。对于公式(10),只有和 是某些网络变量。如果我们尝试改善,我们应该调整不同的媒体服务分布网络中根据不同的服务体验质量的功能 。

因此,总用户体验质量MOS值的值可以总结为每个媒体服务;也就是说,

在本节的其余部分,我们试图设计优先级和流行功能基于体验质量函数设计分布式媒体服务计划算法1。这种方法可以避免的盲目性问题媒体服务更新和网络中分布式服务达到平衡状态。

3.1。优先级函数的表达式

对我们提出的模型中,当用户请求服务的需求,用户可以选择附近的媒体服务用户体验质量或更高的eNB MOS值。因此,如果我们想提高体验质量的期望满意度的每个用户,应该包含更丰富的媒体服务吗。另一方面,不同的媒体服务分布在用户的缓存,它可以根据调节状态和。因此,我们定义异构媒体服务优先级功能 媒体服务的过程中优先级估计,没有D2D传播行为发生和服务更新是一种自发的行为,不影响用户满意度的其他服务。因此,在预测服务优先级的过程中,我们假设D2D通信干扰并不认为,这意味着干扰指数 。然而,服务更新的问题造成服务质量的下降在同一个乐队将在下一节中讨论。因此,根据(3),(4)和(5), 被表示为 然而,不同的媒体有不同的体验质量要求服务表中1,在那里是用户的欧几里得距离D2D对在这种情况下。T1类型的服务,如文件下载,是无论每和线性MOS值降低。T2服务,如视频或会议D2D传输传输距离非常敏感。此外,T3的边际MOS值递减服务,如无损音乐服务,变小了,小如的距离增加。体验质量函数对不同类型媒体服务的例子在图所示2。

其中,不同类型的媒体服务获得相同的体验质量MOS值 通过手机联系,可以视为固定不变。与此同时,它不与媒体服务交互更新在蜂窝网络。因此,我们主要关注用户的满意度在D2D分布式方案。现在,我们获得的概率分布函数的D2D半径;我们使用分解函数模型专用的用户,也就是说, 因此,我们定义异构媒体服务优先级功能 这个方程表明, 在哪里被定义为

因此,我们可以设置优先级函数的顺序等级的媒体服务自己的缓存和删除优先级低的媒体服务;与此同时,确保不同的媒体服务的公平性。

3.2。受欢迎程度函数的表达式

我们现在描述优先级功能和流行之间的关系函数。首先,我们给予期望值的服务接受数(SRC)这是一个测量变量为服务在问题当一个问题满足他人。大约有一个概率媒体服务可以提供。因此,我们可以设置问题的流行功能 作为第一顺序。与此同时,为每个用户的缓存,新媒体服务总是取代的概率。此外,媒体服务传播媒体服务的比例和数量成反比对所有的服务。稳定状态稳定,新服务的出现就等于删除或替换旧的服务。因此,我们有 有很多常量的方程,因此,我们可以写 另外,方案稳定状态应满足平衡条件 在哪里定义如上所示。很容易得到两个函数之间的关系。根据总用户体验质量值,系统达到最大时,受欢迎的功能和优先级功能满足[13]

之间的关系的基础上,优先级和受欢迎程度函数,受欢迎程度函数可以表示为

其中,意味着媒体用户的服务请求的频率蜂窝网络。问题的服务请求是独立的细胞中,我们使用可以很容易地和明确地计算每个用户为媒体服务的抱负水平。

我们表明,每个媒体服务的优先级和流行功能可以设置自适应实现最优的稳定解MSAUS方案。此外,我们总结不同优先级和受欢迎的表情功能的媒体服务第三和第四排表1。

4所示。资源管理在不同的媒体服务交付

不同的媒体服务,细胞之间的权衡资源和性能也不同。因此,最突出的问题在D2D通信之间的干扰传输(4]。我们如何实现干扰控制之间的权衡问题,更新D2D干扰?在这里,在这一部分中,我们将深入这个问题。

我们举个例子体验质量函数和D2D干涉图不同类型媒体服务3。在图3的影响,我们可以清楚地看出D2D干扰源的多媒体服务质量是非常不同的。增加干扰来源对T3服务最大的影响。在干扰来源的平均增长,服务质量将会下降了0.05 MOS值。因此,对于不同的D2D干扰对服务的影响,信道干扰特征应考虑资源的分配。

为了确保持续的媒体服务的传输质量,用户请求,我们提出一个资源管理方案基于媒体服务流行功能。我们称它为媒体服务资源分配(同行)策略。注意,我们考虑更新成本之间的权衡和D2D干扰部署有限的带宽资源合理和有效的。每个媒体服务找到一个合适的资源分配呈现服务或更新它根据受欢迎程度函数。

微软的核心观点的策略是找到最优带宽复用在蜂窝网络。每一个媒体服务和用户合作标志着不同的带宽和避免巨大的干扰减少持续的服务质量。我们还定义要申报的带宽分配的条件来处理不同渠道的使用状态。基于用户发起请求的随机性异构服务的和不确定性,一般最佳代数优化方法不适合在这种情况下这个资源分配问题。因此,在本文中,我们使用贪婪算法最大化传输性能蜂窝网络。微软的详细操作算法所示2。

5。数值结果

在本节中,我们考虑一个蜂窝网络,传统的问题是随机分布在细胞。由于D2D用户通常是在短距离内,我们采用媒体服务分布模型,D2D用户均匀分布在一个位于圆和仿真参数设置根据(4]。总用户的体验质量MOS值是用来评估性能。此外,我们把我们的方案与LRU (5)(最近最少使用)算法通常用于P2P网络和典型的网络。

我们第一次评估MSAUS和同行方案的性能。图4比较了三种方案:蜂窝网络与MSAUS +同行,只有MSAUS, LRU,当用户数量是50, 和三种媒体服务比例是1:1:1。从图4,用户的体验质量增益随时间槽。因此,MSAUS和同行计划几乎可以达到9性能收益相比只有MSAUS方案。然后,MSAUS +同行,只有MSAUS计划几乎可以达到21日和10性能与LRU算法,分别。由于快速交互的用户,在平衡,大量的用户使用LRU算法存储许多相同的高流行媒体服务和删除患病率相对较低的媒体服务。缺乏网络缓存资源利用率非常不均匀,导致困难的媒体服务质量的进一步提高。结果表明,尽管LRU算法适用于P2P网络,动态网络的算法并不欣赏。

不平衡媒体服务的情况下,我们的方案取得了更好的体验质量获得蜂窝网络,如图5。特别是,使用该方案的最大MOS值是231.6,而只是217.3 204.2使用MSAUS和LRU的情况下。这也表明该方案,最大程度上适应环境拥有丰富的体验质量高要求媒体服务,如视频或音频服务。针对不同媒体之间的质量服务,该算法的效率尤为突出媒体服务分布不平衡的情况下,和文件流行和频谱资源的调度问题是同等重要的改善媒体网络的服务质量。在图6,我们对不同的重复结果。请注意,只有某些影响用户体验质量的提高速度,但稳定的状态总价值不会获得更多的改进。的干扰引起的媒体服务更新,不同类型,不同优先级产生深远影响的性能服务。是非常重要的分配有限的频带,但乐队的数量只是服务的收敛速度的影响,但与收敛性能。

在图7我们可以清楚地看到,在系统的开始,本文提出的方案可以快速调整用户服务和提高用户满意度的分布相比,现有的计划。此外,在不同的服务分配的情况下,当流行的服务主要集中在一些服务,系统效率更明显。当 普通用户的MOS值提高了0.21 MOS LRU的方案比较方案,几乎等于时的两倍 。图8显示了媒体服务D2D击中概率(18)与两种不同的方案,分别。正如预期的那样,媒体服务D2D击中概率增加的计划。此外,我们看到的媒体服务方案在LRU缓存命中概率远高于缓存方案,由于服务优先级功能平衡效果。用户之间的相互作用使平均MOS收敛速度;媒体服务存储的理性导致了更高的D2D命中率基于我们提出的算法。

6。结论

在本文中,我们提出了一个分布式媒体服务交付和D2D通信网络的资源分配方案。与其他传统媒体服务计划或内容交付的提议,我们不专注于最优数量的服务或吞吐量。此外,我们的工作旨在实现最大动态蜂窝网络的用户体验质量的总价值共同考虑媒体服务分布和机会主义的传播。重要的是,我们将优先级和受欢迎程度函数,带宽分配和缓存实现价值最大化的目标总用户的体验质量和解决不同的内容传播问题D2D通信的底层蜂窝网络。我们的模拟结果表明,该方案实现甚至有些体验质量提升与其它方案。

为实际异构D2D通信的底层蜂窝网络媒体服务,额外的工作需要挖掘。例如,我们试图开发一个媒体内容检索方案来提高用户的体验质量在异构的媒体服务体系和研究最优的媒体服务发现方法和盲问题会议信息。在我们正在进行的工作,我们计划解决更多的媒体服务传输特点和研究对实际D2D网络的影响。

符号

	移动用户、移动用户
	时间,时间
	带宽资源
,	干扰指数最大的干扰来源
,	媒体服务、媒体服务库
	一个固定的参数描述了媒体服务的受欢迎程度的偏态
,	数据传输速率D2D链接或细胞之间的链接
,	BS的传动功率,传动功率的问题
,	的请求分发D2D沟通或细胞连接
	包指数
	包错误率(/)
	泊松分布的密度随机移动设备
	拥有服务的指标
	缓存大小
	金属氧化物半导体为媒体服务功能
	受欢迎程度函数
	优先级函数
SRC:	服务接收数
	用户欧几里得距离D2D一对。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项工作在一定程度上是由中国国家自然科学基金(61571240)、优先级学术项目江苏高等教育机构的发展,江苏省自然科学基金(BK20161517),清朝局域网项目,重点实验室开放研究基金的宽带无线通信和传感器网络技术(NUPT),教育部(NYKL201509),国家重点实验室开放研究基金的综合服务网络,宁海西店(ISN17-04)大学的自然科学基金重点项目江苏高等教育机构(16 kja510004)、江苏省自然科学基金(批准号BK20161517),中国博士后科学基金(批准号2017 m611881)。