[论文解读] The Throughput-Outage Tradeoff of Wireless One-Hop Caching Networks

Mingyue Ji, Giuseppe Caire+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2013

Caching and Content Delivery参考文献 28被引用 26

一句话总结

本文利用D2D通信的协议模型，分析了无线单跳设备到设备（D2D）缓存网络中的吞吐量-中断权衡。结果表明，通过在用户设备上缓存内容，随着网络规模增大，单用户吞吐量保持恒定，从而通过将存储容量转化为有效带宽实现可扩展性，吞吐量与文件库的缓存比例成正比。

ABSTRACT

We consider a wireless device-to-device (D2D) network where the nodes have pre-cached information from a library of available files. Nodes request files at random. If the requested file is not in the on-board cache, then it is downloaded from some neighboring node via one-hop "local" communication. An outage event occurs when a requested file is not found in the neighborhood of the requesting node, or if the network admission control policy decides not to serve the request. We characterize the optimal throughput-outage tradeoff in terms of tight scaling laws for various regimes of the system parameters, when both the number of nodes and the number of files in the library grow to infinity. Our analysis is based on Gupta and Kumar {\em protocol model} for the underlying D2D wireless network, widely used in the literature on capacity scaling laws of wireless networks without caching. Our results show that the combination of D2D spectrum reuse and caching at the user nodes yields a per-user throughput independent of the number of users, for any fixed outage probability in $(0,1)$. This implies that the D2D caching network is "scalable": even though the number of users increases, each user achieves constant throughput. This behavior is very different from the classical Gupta and Kumar result on ad-hoc wireless networks, for which the per-user throughput vanishes as the number of users increases. Furthermore, we show that the user throughput is directly proportional to the fraction of cached information over the whole file library size. Therefore, we can conclude that D2D caching networks can turn "memory" into "bandwidth" (i.e., doubling the on-board cache memory on the user devices yields a 100\% increase of the user throughout).

研究动机与目标

• 表征大规模无线单跳D2D缓存网络中的最优吞吐量-中断权衡。
• 研究用户设备上的缓存是否能够实现可扩展性能，即在用户数量增长时仍保持恒定的单用户吞吐量。
• 量化在随机文件请求和中断约束条件下，缓存如何将存储容量转化为有效网络带宽。
• 在Gupta-Kumar协议模型下，为D2D网络的吞吐量和中断概率建立紧致的尺度律。
• 将D2D缓存网络的性能与经典自组织网络进行比较，后者在用户数量增加时单用户吞吐量趋于零。

提出的方法

• 采用Gupta和Kumar的协议模型，对具有单跳通信的、受干扰限制的D2D无线网络进行建模。
• 将文件请求建模为用户之间独立且随机的请求，文件根据流行度和缓存容量预先缓存在用户设备中。
• 将中断事件定义为：本地邻近区域内缺少请求的文件，或接入控制被拒绝。
• 利用概率分析和渐近尺度技术，推导出总吞吐量和中断概率的上下界。
• 应用集中不等式和极值理论，分析当节点数和文件数趋于无穷大时系统的行为。
• 利用尺度律表明，对于任意固定的中断概率（0,1）区间，单用户吞吐量保持恒定，从而证明网络具有可扩展性。

实验结果

研究问题

• RQ1 随着用户数量增加，D2D缓存网络能否实现恒定的单用户吞吐量？
• RQ2 缓存内容的比例如何影响D2D缓存网络中可实现的用户吞吐量？
• RQ3 在大规模D2D缓存设置中，网络吞吐量与中断概率之间的基本权衡是什么？
• RQ4 在相同的尺度条件下，D2D缓存网络的性能与经典自组织网络相比如何？
• RQ5 D2D频谱复用与用户级缓存的结合，能否消除传统自组织网络中常见的单用户吞吐量崩溃现象？

主要发现

• D2D缓存网络在任意固定的中断概率（0,1）区间下，均能实现与用户数量无关的恒定单用户吞吐量，从而证明了其可扩展性。
• 单用户吞吐量与文件库中缓存内容的比例成正比，即缓存容量加倍可使吞吐量提高100%。
• 系统将存储容量转化为有效带宽：缓存作为一种分布式存储机制，可提升频谱效率。
• 吞吐量尺度律与经典Gupta-Kumar结果有本质不同，后者在用户数量增加时单用户吞吐量趋于零。
• 分析结果表明，在固定中断概率下，总吞吐量与用户数量呈线性增长，且中断概率可随系统参数适当调整。
• 推导出的尺度律是紧致的，表明在给定模型下，缓存带来的性能增益在渐近意义上是最优的。