【摘 要】
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5G时代移动设备产生了海量数据，其中大多数是多媒体内容。通过无线网络传输如此规模的多媒体内容将会消耗大量无线频谱资源，进而导致网络拥塞和较长的服务时延。目前比较好的解决策略是通过在网络边缘(例如移动边缘计算(MobileEdgeComputing，MEC)中的基站)处缓存内容来减轻核心网的负载压力。然而，仅仅利用边缘缓存可能无法在高峰时段内应对激增的流量。
本文面向地面网络的频谱资源短缺挑战，提出利用卫星网络来增强地面网络的性能，并设计边缘计算使能的天地一体化信息网络(Space-Ground
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5G时代移动设备产生了海量数据，其中大多数是多媒体内容。通过无线网络传输如此规模的多媒体内容将会消耗大量无线频谱资源，进而导致网络拥塞和较长的服务时延。目前比较好的解决策略是通过在网络边缘(例如移动边缘计算(MobileEdgeComputing，MEC)中的基站)处缓存内容来减轻核心网的负载压力。然而，仅仅利用边缘缓存可能无法在高峰时段内应对激增的流量。
本文面向地面网络的频谱资源短缺挑战，提出利用卫星网络来增强地面网络的性能，并设计边缘计算使能的天地一体化信息网络(Space-Ground Integrated Information Networks，SGIN)中通信与存储资源联合调度算法进行内容的缓存及分发。本文的主要研究内容及贡献如下：
1)面向边缘计算使能的SGIN场景中的内容分发业务，考虑通信资源和存储资源的联合调度，设计内容缓存和分发策略以最大化系统效用(提高缓存命中率并降低带宽消耗)；
2)通过分阶段调度策略将通信资源与存储资源解耦。首先在多播传输阶段(Multicast Transmission，MT)提出基于遗传算法(Genetic Algorithm，GA)的用户-边缘节点匹配算法，其次，在缓存放置阶段(Cache Placement，CP)提出基于多智能体强化学习(Multi-agent Deep Reinforcement Learning，MADRL)的缓存放置算法；
3)从多个方面对所提出算法进行仿真和对比分析：SGIN和地面网络对比；MT阶段中采用不同用户-边缘节点匹配算法对比；CP阶段中采用不同缓存算法对比；多智能体算法和单智能体算法对比；调整不同参数对比。相较于其他基准算法，所提出的算法取得了更高的系统效用。
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