[论文解读] Cloud Radio Access Networks with Coded Caching

Uğur Yiğit, Zohaib Hassan Awan+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 8, 2015

Caching and Content Delivery参考文献 14被引用 43

一句话总结

本文提出在基站在缓存中采用编码缓存的云无线电接入网络（C-RAN），通过优化波束成形向量和缓存放置，最小化总网络成本——即回传链路与传输功率之和。编码缓存通过存储编码的文件片段来降低回传负载，在 $ S=9 $ 时相比非编码缓存可将回传成本降低高达 86.6%，显著优于非编码缓存和无缓存方案。

ABSTRACT

A cloud radio access network (C-RAN) is considered as a candidate to meet the expectations of higher data rate de- mands in wireless networks. In C-RAN, low energy base stations (BSs) are deployed over a small geography and are allowed to connect to the cloud via finite capacity backhaul links where the information is processed. A conventional C-RAN, however, requires high capacity backhaul links, since the requested files need to be transferred first from the cloud to the BS before conveying them to the users. One approach to overcome the limitations of the backhaul links is to introduce local storage caches at the BSs, in which the popular files are stored locally in order to reduce the load of the backhaul links. Furthermore, we utilize coded caching with the goal to minimize the total network cost, i.e., the transmit power and the cost associated with the backhaul links. The initial formulation of the optimization problem for this model is non-convex. We first reformulate and then convexify the problem through some relaxation techniques. In comparison to the uncoded caching at the BSs, our results highlight the benefits associated with coded caching and show that it decreases the backhaul cost.

研究动机与目标

• 通过联合优化波束成形与缓存放置，最小化具有有限容量回传链路的 C-RAN 中的总网络成本。
• 研究编码缓存相较于非编码缓存在降低回传负载与成本方面的性能增益。
• 通过松弛技术处理优化问题的非凸性，以获得可解的解决方案。
• 在服务质量约束下，评估回传成本与传输功率之间的权衡。
• 在不同缓存大小下，证明编码缓存降低网络成本的优越性。

提出的方法

• 将网络成本最小化问题建模为带有指示函数和缺失文件比例参数的非凸优化问题。
• 通过引入最大函数处理由缓存可用性引入的非凸性。
• 采用半定规划（SDP）松弛方法使问题凸化，并通过 CVX 实现高效求解。
• 将回传成本与传输功率的加权和作为总成本度量，其中权衡参数为 $\lambda$。
• 通过在基站之间存储文件的校验位实现编码缓存，从而在无需回传的情况下实现部分文件恢复。
• 使用 3GPP 路损模型、瑞利衰落信道和参数 $\alpha=1.2$ 的帕累托分布文件流行度，在超过 100 个时隙内进行仿真。

实验结果

研究问题

• RQ1 在具有有限容量回传链路的 C-RAN 中，编码缓存相较于非编码缓存，在降低回传成本方面表现如何？
• RQ2 在使用编码缓存与非编码缓存时，缓存大小对回传成本降低的影响是什么？
• RQ3 在服务质量约束下，波束成形优化与编码缓存相结合，能在多大程度上降低总网络成本？
• RQ4 不同缓存大小与缓存策略下，回传成本与传输功率之间的权衡关系如何变化？
• RQ5 在回传成本降低方面，编码缓存相较于无缓存和非编码缓存的性能增益如何？

主要发现

• 在缓存大小 $ S=9 $ 时，编码缓存相比非编码缓存将回传成本降低 86.6%，展现出显著的效率优势。
• 在 $ S=3 $ 时，编码缓存相比无缓存将回传成本降低 68.1%，表明即使缓存容量较小也具有显著增益。
• 将缓存大小从 $ S=3 $ 提高到 $ S=6 $ 时，回传成本额外降低 18.1%，表明在较大缓存容量下增益呈递减趋势。
• 在高传输功率水平下，回传成本趋于饱和，表明功率与回传使用之间存在根本性权衡。
• 编码缓存始终优于非编码缓存，且在 $ S=9 $ 时相对增益最大。
• 所提出的 SDP 松弛方法能有效求解非凸优化问题，为 C-RAN 中编码缓存的实际部署提供了可行性。