支持缓存的密集分布式MIMO系统的成本效率优化文献综述

1. 文献综述（或调研报告）：

随着互联网的快速发展，各互联网站点的用户访问数量激增，面对社交网络平台容量不

断增长的需求，全球移动数据流量在第五代蜂窝网络（5G）中也有望显著增长[1],[2]。而这导致了网络出口带宽的瓶颈效应，也降低了远距离用户访问的响应速度。目前广泛应用的端到端（P2P）技术和内容分发网络技术，在一定程度上缓解了用于对内容共享的需求。但是内容分发网络的内容服务器的选择与IP层的路由优化是一种非合作式博弈，而这种模式会大大降低内容的分发效率。

针对上述问题，目前的主流思路是建立以内容为中心的网络，将内容与主机在网络层面区分开，内容不再依托于特定的主机。目前的第五代通信系统（5G）的功能之一便是引入内容中心通信[3]来支持用户所需要内容服务。随着接收者的增多，需要发送的数据包里线性增长，对于单个接收者，需要发送同一个数据包的n份拷贝，这样通信量就会成倍的增加，也会占用网络的许多带宽，有时会引起网络堵塞。但是多播通信IP数据包仅发送一次，因此用户同时请求的内容服务多播是一种在内容服务的通信中节省数据流量的实用方法[4]。

分布式多输入多输出（MIMO）系统收发端都使用多天线，频谱利用率高。对现有频谱资源充分利用的基础上通过利用空间资源来获取可靠性与有效性两方面增益，能有效降低发送功率，提高覆盖范围。但是在能获取足够站址的前提条件下，站点越多，意味着站间距越小，而这么密集的网络也带来了新的问题，就是干扰。为了解决多天线技术存在的问题，将集中放置在基站(Base Station, BS)处的天线随机分散放置在小区内部。在分布式天线系统中，基站处只安装单根天线，其余天线会根据小区的人流量密度安置在合适的位置，所有天线都通过光纤或者专用无线链路与基站的中央处理器相连进行信号处理等操作。用户只需选择离自己最近的天线接入，这样能有效减少信道的大尺度衰落(路径损耗)，从而使得分布式小天线只需提供较少的发射功率就能保证该用户的服务质量要求。每一个远程天线单元((Remote Antenna Unit, RAU)可以负责服务一定区域内的用户，因而有效提高了系统覆盖范围，同时也避免了因不同基站覆盖而产生的越区切换和干扰问题。此外，安装分布式小天线要比新建基站更加方便、更加经济节能。与集中式天线系统相比，DAS中因为各RAU经历不同的大尺度衰落，所以能获得空间宏分集增益。而在多天线系统中使用波束成形技术可以定向传输信号，能有效抑制电磁波衰减，改善接收端的信噪比，提高信号传输距离。

对于接收端小区用户而言，吞吐量和频谱效率对无线接入网是同样重要的，尤其是用户

（UE）在小区边缘进行业务时。部署空间分布的小型基站（SBS）就是提高网络吞吐量或增强小区边缘用户的吞吐量的一种5G 工具。但是由于回程链路（小型基站与核心组网的骨干链路）[5]带宽的限制，其带来的吞吐量增益并不能在网络的高峰流量期间持续保持。而现在通过为SBS配备高处理速率的本地存储[6]，SBS中的缓存被认为是一个可以减轻回程链路负担的有效的方法[5]。

在为多个用户服务的SBS和宏基站（MBS）的异构网络背景下，为了实现吞吐量和频谱效

率的改善，我们可以考虑混合缓存和多播[7]。文献[7]中提出了分散SBS上普遍缓存内容项的一种单播传输方案和MBS上对同时请求的内容项的一种多播传输方案。为此，本文提出了一种随机内容多播调度的方法，最大程度地减少MBS和SBS 不同时运行时的平均网络延迟和功耗。同时还要考虑考虑到回程线路约束，即大规模异构网络中随机存储相同内容项的MBS 和存储不同内容项的SBS的成功传输概率。

现有的关于缓存的研究大多数关注于如何减轻回程链路的负担或缩短传输时延，只有小

部分研究关注了缓存对能量效率（EE）——一个5G 的重要性能指标的影响。例如，在以用户为中心的网络中EE与缓存命中率之间的关系。目前已进行的研究中已经确定了缓存有助于提高影响EE 效率的一些关键要素[8]。像是在支持缓存的云无线电中接入有EE意识的多播波束成形[9]，但这需要很高的计算成本且无法保证最优性。