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公开(公告)号：CN111277860A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010076758.9
申请日：2020-01-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/25 , H04N21/258 , H04W4/08 , G06N3/04
Abstract: 本公开实施例公开了一种移动边缘网络中视频缓存的方法、装置、设备及可读介质，所述方法包括：初始化基站与用户设备的连接变量φ，建立基站与用户设备的连接；为用户设备分组，利用小组与视频文件的交互数据集训练神经网络模型，并基于神经网络模型预测小组偏好，所述小组偏好用于描述小组对不同视频文件的点击情况；基于小组偏好，从视频文件服务器中缓存对应分辨率的视频文件，并在不同时间尺度上联合优化小组更新以及基站缓存更新。该技术方案将基站范围内的用户设备划分为不同的小组，利用神经网络模型预测小组偏好，并基于小组的整体偏好缓存视频文件，既降低了传输时延，满足了用户需求，又实现了增强用户体验和提高整体网络性能的平衡。
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公开(公告)号：CN111277860B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202010076758.9
申请日：2020-01-23
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/234 , H04N21/25 , H04N21/258 , H04W4/08 , G06N3/04
Abstract: 本公开实施例公开了一种移动边缘网络中视频缓存的方法、装置、设备及可读介质，所述方法包括：初始化基站与用户设备的连接变量φ，建立基站与用户设备的连接；为用户设备分组，利用小组与视频文件的交互数据集训练神经网络模型，并基于神经网络模型预测小组偏好，所述小组偏好用于描述小组对不同视频文件的点击情况；基于小组偏好，从视频文件服务器中缓存对应分辨率的视频文件，并在不同时间尺度上联合优化小组更新以及基站缓存更新。该技术方案将基站范围内的用户设备划分为不同的小组，利用神经网络模型预测小组偏好，并基于小组的整体偏好缓存视频文件，既降低了传输时延，满足了用户需求，又实现了增强用户体验和提高整体网络性能的平衡。
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公开(公告)号：CN110248206B
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN201910691532.7
申请日：2019-07-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/231 , H04N21/222 , H04N21/258 , H04N21/845 , H04N21/647 , H04N17/00 , H04W28/14 , H04L29/08 , H04L12/26
Abstract: 本公开实施例公开了一种用于边缘网络系统的资源分配方法、装置及电子设备，所述方法包括获取缓存方案，所述缓存方案包括每个片段在所述第一基站的缓存情况，基于所述缓存方案，确定传输时延集合，所述传输时延集合包括每个终端设备获取每个片段时的传输时延，基于所述缓存方案和所述传输时延集合，确定推荐方案，以使综合时延最小，其中，所述推荐方案包括对于每个终端设备的推荐内容，所述推荐内容包括所述F个视频文件中的至少一个，所述综合时延为所述U个终端设备的时延期望值之和，基于所述传输时延集合和所述推荐方案，确定所述缓存方案的更新方案，以使综合时延最小。该技术方案能够减轻通信链路的传输压力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112261668B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011125620.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种移动边缘网络中的内容缓存方法、装置、电子设备，所述方法包括：获取预设时间段内用户对内容的访问记录；利用所述访问记录训练得到概率预测模型；其中，所述概率预测模型用于预测用户对内容的点击概率；利用所述概率预测模型预测内容集合中各内容将被用户所访问的概率；基于所述概率将所述内容集合中的内容存储在基站。该技术方案能够实现小基站侧用户需求的提取，并权衡考虑个人偏好与群体偏好之间的关系，在考虑用户QoE要求的同时，尽可能选出大多数用户感兴趣的内容并缓存在基站，在尽可能保证单一用户偏好获得满足的前提下，通过联合处理内容缓存和推荐问题，提供缓存在网络边缘的内容的命中率。
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公开(公告)号：CN112272410B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202011140507.9
申请日：2020-10-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种NOMA网络中用户关联与资源分配的模型训练方法，所述方法包括：获取NOMA异构网络中的样本用户设备在采样时刻的第一传输速率、样本用户设备在采样时刻处理任务所需的第一时间、样本用户设备在采样时刻从所接入的基站分配到的第一功率；将样本用户设备的第一传输速率、第一时间和第一功率作为DDPG网络模型中Actor网络的输入状态，获得Actor网络输出的预测动作；根据NOMA机制确定预测动作对应的下一状态，以及计算预测动作对应的奖励；将输入状态、预测动作、奖励以及下一状态作为一个样本数据加入样本数据集合中；利用样本数据集合训练DDPG网络模型。
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公开(公告)号：CN110248206A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910691532.7
申请日：2019-07-29
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04N21/231 , H04N21/222 , H04N21/258 , H04N21/845 , H04N21/647 , H04N17/00 , H04W28/14 , H04L29/08 , H04L12/26
Abstract: 本公开实施例公开了一种用于边缘网络系统的资源分配方法、装置及电子设备，所述方法包括获取缓存方案，所述缓存方案包括每个片段在所述第一基站的缓存情况，基于所述缓存方案，确定传输时延集合，所述传输时延集合包括每个终端设备获取每个片段时的传输时延，基于所述缓存方案和所述传输时延集合，确定推荐方案，以使综合时延最小，其中，所述推荐方案包括对于每个终端设备的推荐内容，所述推荐内容包括所述F个视频文件中的至少一个，所述综合时延为所述U个终端设备的时延期望值之和，基于所述传输时延集合和所述推荐方案，确定所述缓存方案的更新方案，以使综合时延最小。该技术方案能够减轻通信链路的传输压力。
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公开(公告)号：CN112272410A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011140507.9
申请日：2020-10-22
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种NOMA网络中用户关联与资源分配的模型训练方法，所述方法包括：获取NOMA异构网络中的样本用户设备在采样时刻的第一传输速率、样本用户设备在采样时刻处理任务所需的第一时间、样本用户设备在采样时刻从所接入的基站分配到的第一功率；将样本用户设备的第一传输速率、第一时间和第一功率作为DDPG网络模型中Actor网络的输入状态，获得Actor网络输出的预测动作；根据NOMA机制确定预测动作对应的下一状态，以及计算预测动作对应的奖励；将输入状态、预测动作、奖励以及下一状态作为一个样本数据加入样本数据集合中；利用样本数据集合训练DDPG网络模型。
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公开(公告)号：CN112261668A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011125620.X
申请日：2020-10-20
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本公开实施例公开了一种移动边缘网络中的内容缓存方法、装置、电子设备，所述方法包括：获取预设时间段内用户对内容的访问记录；利用所述访问记录训练得到概率预测模型；其中，所述概率预测模型用于预测用户对内容的点击概率；利用所述概率预测模型预测内容集合中各内容将被用户所访问的概率；基于所述概率将所述内容集合中的内容存储在基站。该技术方案能够实现小基站侧用户需求的提取，并权衡考虑个人偏好与群体偏好之间的关系，在考虑用户QoE要求的同时，尽可能选出大多数用户感兴趣的内容并缓存在基站，在尽可能保证单一用户偏好获得满足的前提下，通过联合处理内容缓存和推荐问题，提供缓存在网络边缘的内容的命中率。
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