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公开(公告)号：CN109218747B
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201811109539.5
申请日：2018-09-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/222 , H04N21/231 , H04N21/239 , H04N21/845 , H04L29/08 , H04W28/14
Abstract: 本发明是一种在超密集异构网络中基于用户移动性的视频业务分类缓存方法，属于无线通信技术领域。本发明将每个小基站的缓存空间分成两个区域，以分别为用户提供普通的网络视频和典型的流媒体视频，针对两种不同类型的视频服务业务采用不同的缓存策略。对普通的网络视频，采用编码缓存和延迟卸载策略，将缓存问题描述为一个以最小化缓存内容的平均传输成本的优化问题。对典型的流媒体视频，在用户以较高概率通过的小基站中预先放置所请求视频的未编码的视频片段。本发明可以显著降低缓存内容的平均传输成本，大大减少了回程网络中的流量。此外，所设计的缓存策略考虑了用户的移动性以及用户与小基站连接时长的限制，从而更加符合实际的网络场景。
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公开(公告)号：CN109218747A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811109539.5
申请日：2018-09-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/222 , H04N21/231 , H04N21/239 , H04N21/845 , H04L29/08 , H04W28/14
Abstract: 本发明是一种在超密集异构网络中基于用户移动性的视频业务分类缓存方法，属于无线通信技术领域。本发明将每个小基站的缓存空间分成两个区域，以分别为用户提供普通的网络视频和典型的流媒体视频，针对两种不同类型的视频服务业务采用不同的缓存策略。对普通的网络视频，采用编码缓存和延迟卸载策略，将缓存问题描述为一个以最小化缓存内容的平均传输成本的优化问题。对典型的流媒体视频，在用户以较高概率通过的小基站中预先放置所请求视频的未编码的视频片段。本发明可以显著降低缓存内容的平均传输成本，大大减少了回程网络中的流量。此外，所设计的缓存策略考虑了用户的移动性以及用户与小基站连接时长的限制，从而更加符合实际的网络场景。
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公开(公告)号：CN109041217B
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201811109519.8
申请日：2018-09-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种异构网络中的分级移动性预测方法，属于无线通信技术领域。具体步骤包括：首先根据数据网络记录DNRs中的用户移动轨迹得出小基站为用户提供数据服务的总时长，得到一个小基站的有序列表；对有序列表中的小基站进行聚类，得到一个地理区域的集合；然后将地理区域内小基站的服务时长累加得到该区域总的访问时长，得到最终的IGAs的集合；最后，判断用户当前所在位置是否位于IGAs内，如果是，执行粗粒度预测，然后执行细粒度预测；如果否，结束预测。本发明的预测过程被划分为两个不同粒度的预测阶段，并通过联合考虑预测准确度与复杂度实现一个折衷，提高了预测的精度，能够显著降低实现复杂度和预测消耗的时间。
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公开(公告)号：CN109041217A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811109519.8
申请日：2018-09-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明提出一种异构网络中的分级移动性预测方法，属于无线通信技术领域。具体步骤包括：首先根据数据网络记录DNRs中的用户移动轨迹得出小基站为用户提供数据服务的总时长，得到一个小基站的有序列表；对有序列表中的小基站进行聚类，得到一个地理区域的集合；然后将地理区域内小基站的服务时长累加得到该区域总的访问时长，得到最终的IGAs的集合；最后，判断用户当前所在位置是否位于IGAs内，如果是，执行粗粒度预测，然后执行细粒度预测；如果否，结束预测。本发明的预测过程被划分为两个不同粒度的预测阶段，并通过联合考虑预测准确度与复杂度实现一个折衷，提高了预测的精度，能够显著降低实现复杂度和预测消耗的时间。
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