【摘 要】
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为了向灾区用户提供高速内容分发服务,基于无人机辅助蜂窝网络,提出了无人机位置移动和内容请求变化的动态场景的缓存放置与资源分配算法.构造了以长期内容传输时延最小化为
【机 构】
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北京邮电大学 信息与通信工程学院, 北京100876;中国农业大学 信息与电气工程学院, 北京100083
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为了向灾区用户提供高速内容分发服务,基于无人机辅助蜂窝网络,提出了无人机位置移动和内容请求变化的动态场景的缓存放置与资源分配算法.构造了以长期内容传输时延最小化为目标的优化问题,以联合优化动态网络中内容缓存阶段的缓存放置和内容传输阶段的无线资源分配.为了求解所提动态优化问题,将其转化为马尔可夫决策过程,并提出了一种基于Q学习的缓存放置和资源分配联合优化算法.仿真结果表明,与传统网络相比,基于移动边缘缓存与非正交多址技术的无人机应急通信网络可以有效减小内容传输时延,且提出的算法性能比基准算法有显著提升.
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