基于多點合作的分段式內容分發技術研究?

馬帥帥 張一治 張柏林

（1.航天科工防御技術研究試驗中心 北京 100854）（2.北京百度網訊科技有限公司 北京 100000）

1 引言

針對移動蜂窩通信系統中頻帶資源利用效率低，信道帶寬不足的問題，學術界已有廣泛的研究［1］。D2D技術提供了一種新的通信渠道與數據傳輸方式，其優勢有：信道帶寬更大、工作能耗更低；通信距離較近，可以實現頻譜資源的復用；數據傳輸率更高、時延更低，實現多終端間的自組網；具有很強的擴展性，網絡的覆蓋范圍大，邊緣用戶的數據傳輸率得到加強［2］。為此，3GPP提出在下一代的IMT-A系統中引入終端直通通信技術——D2D（Device-to-Device），對移動蜂窩網絡進行增強［3］。

針對D2D通信的移動中斷問題，有大量學者開展了基于多節點協作分配緩存資源的協作緩存機制的研究［4］。COCA［5］是一種基于移動蜂窩網絡和終端直通技術的協作緩存機制。在此機制中，節點可以通過點對點通信從鄰居節點處獲取所需的緩存數據，將這種從鄰居節點處獲取緩存資源的機制稱為GlobalCache。網絡中的基站會定期向處于其通信范圍內的節點發送訪問率較高的資源，以提升GlobalCache的緩存質量［6］。Grococa［7］是一種基于分組的協作緩存機制，它在COCA的基礎上進行了擴展，根據節點的移動屬性和對資源的不同興趣將網絡中的節點劃分至不同的組中，并通過節點分組來統籌管理本地和全局的緩存資源分布［8］。

本文分別提出了面向移動內容分發的區域協作緩存資源規劃機制和基于區域協作緩存的移動內容分發機制。在某個節點發起請求時，首先利用資源規劃機制確定緩存區域的數量、位置及緩存任務，再利用內容分發機制完成緩存區域向請求節點的內容分發。利用omnet++搭建了系統仿真模型，將ACC技術與基于地理位置的隨機轉發路由技術［9］（GeRaF，Geograpic Random Forwarding）進行對比，得出ACC技術在不同網絡環境下均有更高的內容分發效率與可靠性，并且在節點移動較快、請求距離較遠的情況下優勢更為明顯。

2 移動D2D網絡模型

移動D2D網絡環境如圖1，在區域范圍內，有一座基站B，其余均為移動節點M?；究膳c其覆蓋范圍內的節點通信，而節點之間也可通過D2D技術通信［10］。

圖1 移動D2D網絡模型

在移動D2D網絡中，同時存在蜂窩通信和D2D通信兩種方式，因此在數據源節點S向請求節點D分發內容時［11］，可能存在三種數據傳輸方式：基站直傳方式［12］、基站協傳方式［13］和節點協傳方式［14］。本文重點研究節點協傳方式可靠性差的問題［15］。

3 面向移動內容分發的區域協作機制研究

3.1 面向移動內容分發的區域協作緩存資源規劃機制

在D2D網絡中，移動節點通過緩存數據獲取資源，會出現請求與數據源節點遠距離多跳傳輸的情況。合理部署D2D網絡中的資源，使得源更多、易獲取，會提升移動內容分發的效率［14］。移動D2D網絡的資源規劃問題即選擇何種資源部署到哪個節點上的問題［16］。

本文提出的區域協作緩存資源規劃機制，如圖2，根據請求的數據信息，將所需的資源規劃到請求節點未來移動路徑上的多個緩存區域內，每個區域保存其中一部分資源，并通過協作完成全部內容的部署。

圖2 區域協作緩存資源規劃機制示意圖

區域協作緩存資源規劃機制的基本工作流程如下：

1）獲取全網節點地理位置信息并預測請求節點移動趨勢；

2）根據D2D通信帶寬與請求數據量大小計算出所需的緩存區域個數；

3）根據請求節點移動趨勢和數據源節點地理位置計算出緩存區域的潛在選擇范圍；

4）確定各緩存區域的具體位置；

5）根據緩存區域數量及請求數據信息為各區域分配緩存任務。

3.2 基于停留時間分析的緩存區域數量規劃策略

在本文所述機制中，根據請求數據包中數據量的不同，規劃不同數量的緩存區域。在確定緩存區域的數量時，要保證請求節點在區域內的停留時間大于數據包傳輸所需時間。記數據包所需傳輸總時間為t，請求節點在每個區域中的期望停留時間為 ti，則，其中na為所需區域總數。在滿足上述條件時，可盡量減少區域的冗余面積，使用較少的緩存節點完成同樣的任務，記每個區域內期望緩存節點數為mi，則可使得緩存節點最少。同時還要保證區域內至少有兩個緩存節點，即mi應有一個最小值mimin。綜上可得約束條件：

由于本機制根據請求來決定緩存區域，計算量不宜過大，可令每個區域擁有相同的期望緩存節點數mp，期望傳輸時間也相同，記為tse。同時，當各區域期望傳輸時間之和剛好等于數據包所需傳輸時間t時，緩存節點的冗余最小，則式（1）可簡化為

式（2）的求解如下：當有節點請求數據時，節點所需數據傳輸總時間 t［11］，則

上式中m為請求數據包大小，B為通信帶寬。根據網絡中的節點密度p（每平方米中的節點數量）可算出圓形緩存區域半徑r：由于不同緩存區域的大小相同且面積固定不變，而網絡中各處的節點密度相同，因此每個緩存區域中所停留的期望節點數mp相同，可據此來計算緩存區域的半徑，即

根據緩存區域半徑r與請求節點移動速度vd可計算出請求節點在區域內的最大停留時間tsm，即請求節點由緩存區域直徑穿越區域時，所需要的時間：

由于請求節點可能不是沿直徑穿越區域，但在大多數情況下穿越區域的路程不會小于直徑的，因此期望停留時間不會小于最大停留時間的，取tse=作為請求節點在緩存區域中的期望停留時間，即

根據傳輸總時間與請求節點在每個區域的期望停留時間可計算出所需區域總數，即

由式（2）和（7）可知：

式（8）與 mp成正比，要使其最小，則要使mp取最小值。由式（2）可知，mp最小可取3，因此某次請求緩存區域的數量應不小于。若網絡環境對于資源利用率的要求不高，而對內容分發可靠性的要求較高，可適當提升mp的取值。

在確定緩存區域的數量后，可以進一步確定每個區域大致所需緩存的數據量。由于每個緩存區域的大小相同，因此可給每個區域規劃同等數量的緩存，將總數據量按照區域數量等分可計算出每個區域所需部署的緩存數據量mn，即

將數據包按此數據量分塊，每塊數據任務對應其中一個緩存區域。

3.3 基于移動趨勢分析的緩存區域位置規劃策略

在請求節點移動路線上，最早能接收到全部緩存資源的位置，將所述位置作為圓心的緩存區域記為“最快到達緩存區域”。每次確定緩存區域位置時，都要首先計算“最快到達緩存區域”的位置。

在無阻擋的地理環境下，網絡中節點按照直線移動，此時“最快到達緩存區域”位置的計算方法如下：

圖3 無阻擋環境下計算最快到達緩存區域位置

由圖3，在T0時刻請求節點d與數據源節點s之間距離為l。請求節點d有一近似直線傳輸方向，在t時刻后與最快到達的中繼節點相遇，此相遇位置為dt。請求節點d有一平均速度v1，因此d與dt之間距離為v1t。請求節點s通過一次或多次中繼節點攜帶數據，將數據包從s位置傳輸到dt位置。假設各中繼節點m有相同的移動方向，均向dt直線移動，此時攜帶緩存的中繼節點將會以最快的速度與請求節點相遇，因此dt是請求節點最早可以獲得數據的地點。在dt之前的位置，請求節點不可能與帶有緩存的中繼節點相遇，在dt之后的位置均有可能相遇。ds與ddt之間夾角為θ，根據余弦定理：

由上式可解得：

取上式中的正值作為t的取值。由此可確定請求節點在t時刻后的潛在位置dt。以dt為圓心，請求節點通信范圍為半徑做圓，則該圓形區域為“最快到達緩存區域”。

3.4 基于區域協作的緩存資源分配策略

在本文所述的區域協作緩存資源規劃機制中，緩存區域的數量很可能不止一個，因此需要給不同的區域分配不同的緩存數據?；舅悸肪褪前凑諈^域的數量，將原有數據包分為區域數量對應的塊數，給每個區域都分配獨有的緩存資源。如果用戶請求的資源是流媒體，則需要按照時間序列將數據按順序分配給離請求節點最近到最遠的區域。同時，需要在分配緩存資源時，提前考慮可能出現的問題，設置一部分區域間的冗余緩存，兼顧可靠性。由于只有在請求節點到達某個區域時，才能判斷其在前一區域是否獲得了足夠的數據，因此可在每個區域設置一部分前一區域的緩存任務，以彌補可能出現的緩存故障。

資源分配策略如下：

1）判斷請求節點與數據源節點的相對位置與移動趨勢，如果兩者位置很近，不僅已經處于D2D通信范圍內，而且在斷開連接前可以傳輸全部的數據，則無需對數據包進行處理，直接發送即可；

2）判斷緩存區域的數量，若區域個數僅為1個，則該資源數據量較小，無需對其進行分塊處理，直接尋找中繼節點發往緩存區域即可；

3）若緩存區域的個數大于1，則將其分為區域個數對應的塊數。其中，如果該數據包是流媒體資源，則對其按照時間序列的順序進行分塊，保證每一塊數據都是可以連續的，可以直接觀看其內容；

4）在未分配的數據塊中挑選時間序列最靠前的，分配給沒有數據塊任務的區域中離請求節點最近的區域；

5）重復步驟4），直至所有區域都分配好緩存數據任務；

6）如圖4，在基本緩存任務分配好后，為增強可靠性，增設前向協作緩存，內容為每個區域所承擔數據任務在時間序列上的前向延伸，具體數據量視網絡情況而定（若請求節點移動方向改變的幾率較大，則設置較多的前向協作緩存；若請求節點移動方向改變幾率較小，則設定較少的前向協作緩存）。

圖4 緩存區域所承擔的緩存任務

3.5 區域協作內容分發策略

由于各區域所分配的緩存任務各不相同，因此需要各區域協作將內容分發給請求節點。若某個區域中的緩存節點與請求節點的通信時間不足以完成該區域的既定內容分發任務，則由與其相鄰的區域完成剩余數據的分發。而當某個區域內容分發任務完成后，請求節點仍未離開，則由當前區域繼續向請求節點分發下一區域的內容。具體實現步驟如下：

1）在相鄰兩區域緩存資源充足，而請求節點尚未到達時，由后一區域的節點將該區域數據傳輸給前一區域的節點，此部分數據記為后向協作緩存數據。兩相鄰區域是緊密相聯的，它們之間必然有節點處于通信范圍內，可以在請求節點到達前持續傳輸數據，數據量最多不超過后一區域既定任務的1/3；

2）在請求節點到達某個緩存區域后，判斷其在前一區域是否完全獲取了既定內容數據。若完全，則由本區域節點直接向其分發既定的任務數據；若不完全，則本區域節點先向請求節點補充發送前一區域內容，完成后再分發本區域既定的任務內容；

3）若請求節點在某區域時，本區域任務提前完成，則由本區域內的節點繼續向請求節點發送后向協作數據，直至離開；

4）重復步驟3）、4），直至請求節點經過所有緩存區域，若收集到足夠數據則內容分發完成。

4 性能仿真與分析

4.1 實驗環境和參數設定

本次性能仿真實驗使用omnet++平臺來搭建仿真系統。仿真實驗在500m*500m的方形區域范圍內進行，區域正中有一基站，其不直接參與內容分發，其余節點均為移動節點并隨機分布在實驗區域內。

表1 仿真實驗參數

4.2 針對內容分發效率的仿真實驗

實驗內容為，將本文的ACC（Area Cooperative Caching）技術與前述的GeRaF技術，在不同的網絡環境下進行對比，評價標準為限時內容分發成功率。限時內容分發成功率的定義為單次請求內容分發時間小于某一閾值的次數與總請求次數的比值。

4.2.1 不同網絡環境下兩種技術的性能對比

圖5對比了在不同節點移動速度的情況下，ACC技術與GeRaF技術的限時內容分發成功率。由圖中知：在節點不移動時，兩種技術的限時內容分發成功率相近；而在節點移動的情況下，不論速度如何變化，本文技術的限時內容分發成功率均大于GeRaF技術。

圖5 限時內容分發成功率與節點移動速度的關系（D2D通信范圍175m，節點規模40個）

圖6 對比了在不同D2D通信范圍下，ACC技術與GeRaF技術的限時內容分發成功率。由圖可知：隨著通信范圍的增大，兩種技術的限時內容分發成功率都隨之增大。

圖7對比了在不同節點規模下，ACC技術與GeRaF的限時內容分發成功率。由圖中數據可知：隨著節點規模的增大，兩種技術的限時內容分發成功率都有所提高，但本文技術的限時內容分發成功率始終高于GeRaF。

圖6 限時內容分發成功率與D2D通信范圍的關系（節點移動速度為10m/s，節點規模為40個）

綜合可見：不論節點規模、節點移動速度、D2D通信范圍如何變化，ACC技術的限時內容分發成功率對比GeRaF均有較大優勢，且在網絡中節點移動速度更快時，ACC技術的內容分發效率優勢也更大。

4.2.2 不同請求距離下兩種技術的性能對比

圖8對比了在請求節點發起請求時刻，其與數據源節點的相對距離處于不同范圍時，ACC技術與GeRaF技術的限時內容分發成功率。由圖可知：隨著請求距離的增大，二者的限時內容分發成功率均呈下降趨勢，但ACC的下降幅度更小，且成功率始終大于GeRaF。由此可見，ACC在請求距離更遠時，有更高的內容分發效率與可靠性。

圖9對比了在請求節點發起請求時刻，其與數據源節點的相對距離處于不同范圍時，ACC技術與GeRaF技術的平均成功內容分發時間。其中，平均成功內容分發時間的定義為成功完成一次請求內容分發所需的平均時間。由圖可知：隨著請求距離的增大，二者的平均成功內容分發時間均呈增大趨勢，但ACC的增長幅度相比GeRaF要更小。同時，在請求距離較小時，GeRaF的平均成功內容分發時間較少；而請求距離較遠時，ACC的平均成功內容分發時間較少。由此可見，ACC在請求距離更遠時的內容分發效率更高，而在請求距離較近時的內容分發效率不如GeRaF。

圖8 限時內容分發成功率與請求距離的關系

圖9 平均成功內容分發時間與請求距離的關系

5 結語

本文提出了一種更適合移動D2D網絡環境的基于區域協作緩存的移動內容分發技術。從移動D2D網絡環境中節點移動頻繁、通信范圍受限等特點出發，提出了區域協作緩存資源規劃機制；在此基礎上又提出了一種移動D2D網絡環境下基于區域協作緩存的內容分發技術，通過仿真證明，該技術比現有GeRaF技術在不同的網絡環境下均對移動內容分發效率有較大提升。