基于用戶QoS速率需求的5G網絡主動緩存方法

馮小江

（中通服咨詢設計研究院有限公司，江蘇 南京 210019）

0 引 言

隨著網絡的推廣和信息流量暴增，網絡的擁塞現象愈發嚴重[1]。緩存技術通過將數據內容存儲到不同位置的服務器來避免多跳重傳，從而節省帶寬[2]。由于網絡數據量的增長，人們對網絡緩存速率的要求也逐年提高，早期的Web緩存方法難以滿足需求，后續提出的邊緣緩存方法對用戶帶寬的分配較差且具有一定的局限性，因此研究一種新的緩存方法十分必要[3]。

1 5G網絡主動緩存方法

1.1 用戶QoS等級帶寬劃分

由于不同用戶的網絡使用需求不同，因此需要對用戶的QoS等級進行劃分，以得出對應的帶寬需求[4]。本文利用MAC協議，根據用戶認購速率的QoS等級來對用戶QoS等級進行劃分，并得出不用等級下用戶的速率需求。

設網絡中存在N個用戶，可用帶寬為BWAtotal，用戶在進行請求時需求的帶寬為BWRtotal，認購的速率為γ個等級，網絡單位的認購速率為SRi，其中的認購速率設為ρ，而每個用戶的認購速率為υi(i=1,2,3,…,N)。則得出：

式中，QuiL代表網絡分配授權中優先用戶的帶寬，QuiM代表網絡分配授權低優先用戶的帶寬。則可以得出總剩余帶寬以及相應的分配剩余帶寬為：

利用上述算法中的結果，根據用戶QoS的帶寬供應優先級來進行帶寬分配。

1.2 分布式緩存和用戶管理算法設計

緩存分配過程可以看作一個整數混合的規劃[5]。本文在進行緩存分配時則將其轉化為：

式中，κ代表博弈者的集合。本文采用博弈論對公式（3）進行求解，將用戶看作博弈者，以此來滿足用戶自身的QoS/QoE需求，用Sk代表用戶k的基站關聯策略集合，并將κ的效用函數設為Uκ。其中的策略集合可表示為Sk={sk}，而sk=[t0k, t1k, t2k,…, tMk]T。用矩陣表示相關用戶的管理策略，用戶之間的關聯策略向量元素為1，其余元素為0。由此，用戶k可以選擇與對應的基站m相互連接，那么效用函數Uκ可以計算為：

當用戶k的鄰近用戶與基站m連接時，用戶k可以根據對應的用戶策略來進行基站間的選擇，并提高對應的緩存效用函數。網絡中用戶緩存效用函數的擬定均與鄰近用戶有關，而本文利用分布式結構部件來進行信息接收。根據博弈論，當用戶發送的信息改變，其造成的效用改變會反映在全局函數中。根據該特點，將用戶之間的關聯看作EPG結構，則得出：

以公式（6）形成的博弈 ψ=[κ,{Sk}k∈κ,{Uk}k∈κ] 為EPG形式，且公式（6）中的函數Φ作為博弈ψ的勢函數。

1.3 緩存實現過程

確定用戶的分配速率后可以進行緩存操作，網絡根據不同用戶需求將請求分配在不同載波節點中。利用5G網絡上傳請求，由中心服務器判斷需求業務類型并計算用戶載波上每個反應速率及其對應的MOS值。劃分用戶QoS優先級，對不同用戶進行帶寬分配。同時分別測試網絡帶寬，直到進行操作的用戶均得到了可以滿足其QoS速率需求的帶寬，避免重復分配。此外，對資源進行分配，將請求發送至服務器，并使其數據進行增量，刷新網絡服務器內的空閑列表，并執行對應的資源分配優先級排序，通過迭代分配得到對應的數據，從而完成緩存。

2 實驗論證分析

為了驗證設計緩存方法的可行性，本文利用OAI（OpenAirInter-face）軟件開發仿真環境，通過5G網絡進行傳輸。

2.1 實驗參數

仿真以LTE-A上行鏈路為網絡結構，通過5G網絡技術傳輸數據，傳輸頻帶為Band4以及Band14用戶的載波帶寬為4 MHz，用戶數量為15，分布模式隨機，仿真時長為2 min×7。通過對比本文方法與傳統方法來判斷其可行性。

2.2 實驗結果

以不同CDF下的緩存數據吞吐量作為判斷指標，考慮到緩存方法對用戶QoS的滿足情況，利用公平性因子來進行判斷。結果如表1所示。

在主動緩存的過程中，由于緩存次數的增加，需要緩存的數據量也隨之增加。由表1可知本文設計的主動緩存方法的吞吐量更高，證明該方法的網絡效用值更高。且本文方法的公平性指數同樣優于傳統方法，對用戶的QoS速率分配更優。

表1 網絡主動緩存方法性能仿真結果

3 結 論

通過對用戶QoS帶寬分配的優化運算提高了緩存方法的速率分配，進而提升了網絡效用性，通過仿真實驗證明了該方法的可行性。而在未來研究中會對設計方法進行實際試點實驗，以檢測其實際使用效果并發現存在的問題，加以解決。