7、无线软件定义网络的边缘缓存技术解析

无线软件定义网络的边缘缓存技术解析

1. 无线SDN与边缘缓存概述

在下一代无线网络中,软件定义网络(SDN)和网络内缓存是极具潜力的技术。全球移动数据流量预计在2015 - 2020年间将增长近八倍,其中75%为视频流量。同时,下一代无线网络将全面支持软件定义网络。为适应这些变化,涌现出了如异构网络(HetNets)、软件定义无线网络(SDWNs)和无线边缘缓存(WEC)等新技术。

SDWNs能降低网络的复杂性和成本,赋予无线网络可编程性,加速网络演进,甚至推动移动生态系统的根本性变革。其成功关键在于能否联合配置回程网络和无线接入网络(RANs)。

WEC作为网络内缓存的扩展,能有效减少重复内容传输,通过在无线网络中缓存内容,可降低访问延迟、流量负载和网络成本。为实现缓存与无线网络的有效结合,已有大量工作聚焦于基站(BSs)缓存内容的利用和放置。

2. 动机与贡献

视频流服务的体验质量(QoE)主要包括视频分辨率、缓冲延迟和卡顿事件。SDWN和无线边缘缓存是提升QoE的有力候选技术,但目前对SDWNs中网络和缓存资源的QoE感知联合优化研究较少。联合优化面临以下挑战:
- 内容感知的带宽分配 :SDWNs中的带宽分配应基于缓存状态和QoE的提升,为用户分配网络资源。
- 主动缓存策略 :为提高缓存命中率,缓存策略应根据当前流量、资源状态、用户行为和QoE要求进行主动调整。
- 保障整体QoE性能 :由于服务提供商的视频SDN流通常有最低要求,需保证网络的整体QoE性能。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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