多点协作通信研究

曹玉洁　宁远翔　施恩惠　崔甜甜　林积昶

摘 要：未来无线移动网络中，多点协作通信将会成为解决网络数据流量爆炸式增长的关键技术，而内容在多节点之间的主动缓存则是实现协作通信的基础。文章建立独立空间泊松分布模型描述通信范围内的节点分布与进入强度之间的关系，通过随机函数画出对应散点图来描述不同节点在不同进入强度下在宏小区内的分布情况。引入Zipf函数模型，根据文件的流行度排名得到每个文件的存储概率。随机生成文件存入节点中，统计节点中的文件产生频数，并画出对应的三维散点图描述不同节点在不同的内容缓存容量下的缓存情况。通过实验表明：移动节点和固定节点都呈现在中心区域密集分布，在边缘区域稀疏分布，文件的存储频数分布是随着文件的排名序号的增大而降低。

关键词：多点协作通信；Zipf模型；独立空间泊松分布；随机数

多点协作通信技术是提高小区边界用户数据速率、网络整体数据速率的核心技术。在未来网络中多点协作通信技术将会成为解决网络数据流量爆炸式增长的关键技术，而内容在多节点之间的主动缓存则是实现协作通信的基础[1]。

1 多点协作通信问题的概述

假设网络中通信半径为R=500 m的宏小区内存在两类节点：移动节点和固定节点，同时，假设这两类节点在宏小区内分别服从进入强度为λ和λ1的獨立空间泊松点分布，且缓存容量分别为m和m1。所有的移动节点可以随机产生内容请求，网络中总文件数量M=1 000，则在节点通信半径为r=50 m时，通过研究不同节点进入强度和容量对文件命中率的影响，从而求出不同类型节点在不同进入强度下在宏小区内的分布情况以及求出不同节点在不同的文件缓存容量下的内容缓存情况。

2 模型建立和求解

2.1 节点分布与进入强度关系的独立空间泊松分布模型

不同节点在不同进入强度下的宏小区分布服从独立空间泊松点分布[2]。因此，单位面积内节点数量为k的概率为：

假设移动节点的进入强度为λ，固定节点的进入强度为λ1，因此由泊松分布公式并结合随机数可以生成m×2阶均值为λπR2的泊松分布的随机矩阵：poissrnd（λ，m，2），将每行中的第一列作为节点的横坐标，第二列作为节点的纵坐标，从而找到服从泊松分布的m个节点坐标。根据生成的节点坐标从而在宏小区内画出散点图，如图1所示，从而得出移动节点在宏小区内随机分布，覆盖范围较广，而固定节点在宏小区的中心而且分布在移动节点的密集区。我们通过对λ以及λ1进行不同的赋值，得到在不同的进入强度下，节点的分布概率情况，如图1所示。

2.2 随机缓存文件概率模型

尽管网络中存在海量的数据，但不同的内容被用户访问的概率并不相同。少量的热点内容会被用户重复请求，造成了网络中大部分的数据流量。因此我们建立Zipf函数模型：

网络中不同内容的平均流行度分布与网络中的节点进行主动缓存时每个文件的存储概率均可以用该函数表示。在表示不同内容的平均流行度分布时，pi为第i个文件被用户请求的概率，它与其内容流行度服从相同分布，且与文件排列序号即内容流行度排名i成反比。在表示文件的存储概率时，用pi表示第i个文件的存储概率，存储概率表达式中γc反映了缓存方案，在这里我们取值为0.8。

通过随机函数按照内容的平均流行度赋权值随机生成的文件序号，统计他们出现的次数，作为不同节点在不同的内容缓存容量下的内容缓存情况的衡量指标（见图2和图3）。

由不同节点的容量缓存情况散点图可知，文件的频数分布是随着文件的排名序号的增大而降低，序号数越大，被存储的频数就越小。因此，不论是移动节点还是固定节点，在不同内容缓存容量下，文件的流行度越大，在文件中存储的频数就越大，被用户访问的概率就越高[3]。研究的文件对象个数越多，结论越明显。

3 结语

该模型可以用于未来网络中的多点协作通信的一个内容缓存优化问题，即如何在有限的节点范围内更好地缓存无限的文件，实现网络中更快更好的通信问题，也能在存储中避免网络繁忙问题。在蜂窝通信中，我们也可以尝试应用此项模型。我们在随后可以考虑文件在节点中的缓存的替换问题，可以考虑以文件的流行度排名对文件进行采用替换，使得每个节点中缓存的内容都是当下最热最流行的文件。

[参考文献]

[1]庄翔.多点协作通信系统的关键技术研究[J].科技创新与应用，2016（12）：87.

[2]刘晓宁.多点协作通信系统的关键技术探讨[J].中国新通信，2016（9）：25-26.

[3]张召双.多点协作通信系统关键技术分析[J].中国新通信，2016（21）：37.