基于簇內(nèi)能耗最優(yōu)的設(shè)備到設(shè)備緩存通信內(nèi)容共享算法

佟 飄，龍 隆，韓 雪，邱大偉，胡 茜

(1.重慶郵電大學(xué)寬帶無線移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)實(shí)驗(yàn)室，重慶400065;2.移動(dòng)計(jì)算與新型終端北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室(中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所)，北京100190))

(* 通信作者電子郵箱tongpiao@ict.ac.cn)

0 引言

近年來，由于智能設(shè)備終端數(shù)量快速增長(zhǎng)，產(chǎn)生了多種新的無線服務(wù)，導(dǎo)致無線網(wǎng)絡(luò)的移動(dòng)數(shù)據(jù)流量急劇增長(zhǎng)，給蜂窩網(wǎng)通信帶來了巨大的壓力。根據(jù)思科的預(yù)測(cè)［1］，在未來十年，全球移動(dòng)數(shù)據(jù)流量預(yù)計(jì)有500倍的增長(zhǎng)，其中移動(dòng)視頻流量占移動(dòng)數(shù)據(jù)總流量的50%。

目前，以蜂窩網(wǎng)為基礎(chǔ)的設(shè)備到設(shè)備(Device to Device，D2D)緩存通信作為一種將流量從蜂窩網(wǎng)基站卸載的方案已經(jīng)引起了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界極大的興趣［2］。事實(shí)上，隨著智能終端設(shè)備的本地存儲(chǔ)容量增加且硬件存儲(chǔ)成本的降低，可以充分利用用戶終端設(shè)備進(jìn)行文件存儲(chǔ)。在D2D網(wǎng)絡(luò)中各個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)設(shè)備處緩存流行文件并進(jìn)行終端設(shè)備之間文件共享能夠有效地卸載蜂窩網(wǎng)基站流量，緩解蜂窩網(wǎng)通信容量瓶頸問題［3］。但終端設(shè)備電池容量有限，不能滿足用戶持久性的D2D內(nèi)容共享，如何降低數(shù)據(jù)傳輸能耗、提高文件卸載率是一個(gè)亟待解決的問題。

文獻(xiàn)［3－6］提出以用戶為中心的主動(dòng)緩存策略，通過優(yōu)化緩存分布來提升D2D緩存通信的卸載率，但其方案都沒有充分考慮到文件的獲取來源、傳輸過程中節(jié)點(diǎn)的能量消耗問題以及能耗對(duì)卸載率的影響。文獻(xiàn)［7］中報(bào)告表明，在實(shí)際生活場(chǎng)景中，用戶的行為在時(shí)間段內(nèi)具備規(guī)律性，活動(dòng)區(qū)域相對(duì)固定且與鄰近的用戶交互較多。從目前的研究來看，基于分簇的通信方案能夠有效地提高卸載率。文獻(xiàn)［8］采用分簇的方案，通過優(yōu)化傳輸距離提高蜂窩網(wǎng)流量卸載，然而該算法并未對(duì)節(jié)點(diǎn)能耗的問題進(jìn)行研究，忽略了設(shè)備的續(xù)航時(shí)間對(duì)文件卸載的影響。文獻(xiàn)［9］基于信道質(zhì)量和傳輸能耗，提出了一種成簇方案，該算法可有效提高系統(tǒng)吞吐量增益，然而以最大功率進(jìn)行文件傳輸?shù)牟呗栽斐闪藗鬏斶^程中的設(shè)備能耗過大，并沒有對(duì)能耗對(duì)卸載率的影響進(jìn)行研究。

在本文的研究中，考慮D2D用戶的場(chǎng)景，提出基于簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)能耗最優(yōu)的緩存通信內(nèi)容共享算法(Caching communication content Sharing Algorithm for minimizing inner-Cluster node energy consumption，CCSA)。其基本思路是，在全網(wǎng)用戶節(jié)點(diǎn)生成D2D簇的基礎(chǔ)上，根據(jù)簇首(Cluster Head，CH)影響因子對(duì)每個(gè)D2D簇進(jìn)行CH選取，在此基礎(chǔ)上將D2D網(wǎng)絡(luò)的卸載率歸納為一個(gè)組合優(yōu)化問題［10］。通過選取最優(yōu)的CH集，促使CH能夠滿足其所在簇的絕大多數(shù)成員(Cluster Member)的內(nèi)容需求;同時(shí)分析傳輸距離與文件卸載能耗的制約關(guān)系，優(yōu)化傳輸距離;在能耗最優(yōu)的條件下，實(shí)現(xiàn)D2D緩存通信卸載率的最大增益，并最大限度地延長(zhǎng)系統(tǒng)的生存周期。

1 系統(tǒng)模型

考慮如圖1所示的D2D用戶場(chǎng)景中，將全網(wǎng)用戶節(jié)點(diǎn)建模為泊松簇過程(Poisson Cluster Process，PCP)［9］。同簇的設(shè)備除了可以進(jìn)行正常蜂窩網(wǎng)上下通信外，還能在D2D鏈路上進(jìn)行設(shè)備間直接通信;D2D通信在蜂窩基站控制下進(jìn)行，為了降低干擾，D2D和蜂窩通信使用正交時(shí)頻資源。由于簇內(nèi)各設(shè)備間距較短，如同一單位、企業(yè)、校園，D2D鏈路的傳輸速率較高，一個(gè)普通視頻文件的傳輸可達(dá)秒級(jí)完成(如一部500 MB電影)。網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)都具備有限的本地?cái)?shù)據(jù)緩存的能力，不能夠緩存文件庫(kù)中所有文件;可以作為內(nèi)容提供者為其他用戶提供服務(wù);節(jié)點(diǎn)的自身的能量有限，一旦低于一定能量值就不能進(jìn)行文件共享。DR表示內(nèi)容請(qǐng)求節(jié)點(diǎn)，DT表示內(nèi)容提供節(jié)點(diǎn);DT與DR通過建立D2D鏈路進(jìn)行文件共享。如果DT節(jié)點(diǎn)分布過疏，會(huì)導(dǎo)致通信半徑rc過大，傳輸能耗過多;且當(dāng)DT能量低于一定閾值，則不足以支撐文件傳送。以上這些因素都會(huì)影響系統(tǒng)生存周期，導(dǎo)致D2D緩存通信的卸載量下降。

現(xiàn)實(shí)生活場(chǎng)景中，用戶設(shè)備的緩存容量、能量有限，在不同時(shí)間段用戶位置、請(qǐng)求的文件具有動(dòng)態(tài)變化性，因此本文引入了D2D簇的機(jī)制和“輪”的概念。假設(shè)在短時(shí)間范圍內(nèi)用戶的位置基本不變，網(wǎng)絡(luò)中各D2D簇在每輪時(shí)間都會(huì)進(jìn)行CH更新，在持續(xù)的一段時(shí)間段內(nèi)(如5小時(shí))用戶的位置可能會(huì)發(fā)生移動(dòng)、興趣偏好及請(qǐng)求的文件的流行度可能會(huì)發(fā)生變化，因此一輪持續(xù)的時(shí)間即D2D簇的CH更迭頻度與用戶的移動(dòng)性、設(shè)備現(xiàn)存能量、文件的流行度及長(zhǎng)度有關(guān)，T={t|d，E，β，F(xiàn)}。

圖1 D2D緩存通信網(wǎng)絡(luò)Fig.1 D2D cache communication network

基站負(fù)責(zé)對(duì)小區(qū)中所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行分簇及簇節(jié)點(diǎn)的管理與維護(hù)，當(dāng)節(jié)點(diǎn)位置發(fā)生變化時(shí)需要告知基站;D2D節(jié)點(diǎn)需要周期性地向基站上傳自身數(shù)據(jù);簇成員需要維護(hù)與每輪所在簇的CH節(jié)點(diǎn)的通信;CH節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)維護(hù)與本簇所有節(jié)點(diǎn)的通信。CH節(jié)點(diǎn)的位置疏密度、自身能量很大程度上決定了D2D網(wǎng)絡(luò)的卸載率及生存周期，因此，CH節(jié)點(diǎn)的選取非常重要。每輪時(shí)間開始即簇形成的初始階段，基站根據(jù)CH選取算法決定簇中節(jié)點(diǎn)是否作為本簇“CH”，并在各個(gè)簇內(nèi)進(jìn)行泛洪廣播。在簇的穩(wěn)定階段，當(dāng)成員節(jié)點(diǎn)與CH之間無文件請(qǐng)求服務(wù)時(shí)(處于空閑狀態(tài))，將成員節(jié)點(diǎn)與CH轉(zhuǎn)換為休眠模式以降低自身能耗;當(dāng)成員節(jié)點(diǎn)發(fā)起文件請(qǐng)求服務(wù)、CH收到源于簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)的文件請(qǐng)求時(shí)，從休眠狀態(tài)轉(zhuǎn)為工作狀態(tài)并重新連接通信鏈路，本文假設(shè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)轉(zhuǎn)換不消耗能量。CH負(fù)責(zé)為簇內(nèi)多數(shù)成員節(jié)點(diǎn)提供文件服務(wù)。在D2D簇通信網(wǎng)絡(luò)中，通過以“輪”為周期動(dòng)態(tài)CH的選取，避免了CH節(jié)點(diǎn)能耗過大，防止低能量節(jié)點(diǎn)成為CH，最大限度地均衡網(wǎng)絡(luò)能耗負(fù)載。CH選取算法不僅降低了D2D緩存通信中的能量消耗，且提高了D2D通信網(wǎng)絡(luò)的可靠性。

本文考慮蜂窩網(wǎng)下單個(gè)小區(qū)的場(chǎng)景，用戶節(jié)點(diǎn)的地理位置服從密度為λ的泊松簇過程［9］，如圖2所示。假設(shè)網(wǎng)絡(luò)中包含簇的數(shù)量為K，C={C1，C2，…，CK};每個(gè)簇的節(jié)點(diǎn)數(shù)為N，簇中節(jié)點(diǎn)以中心節(jié)點(diǎn)為中心，獨(dú)立同分布，且服從方差為的正態(tài)分布，Node={node1，node2，…，nodeN}。小區(qū)中每個(gè)簇具有相同屬性，且基站明確每個(gè)簇所有用戶的地理位置坐標(biāo)及緩存的文件的種類與數(shù)目，并協(xié)調(diào)D2D通信。

假設(shè)小區(qū)中的所有用戶可能請(qǐng)求的文件都包含在一個(gè)靜態(tài)的內(nèi)容目錄中，數(shù)目為Nf。文件在文件庫(kù)中的排名索引值源于文件在網(wǎng)絡(luò)中的流行度，每個(gè)文件的大小為F MB。排名為f(f=1，2，…，Nf)的文件被用戶請(qǐng)求的概率 p(f)服從Zipf［11］分布:

當(dāng)DR與DT在同一個(gè)簇，距離d小于D2D通信距離閾值rc，且兩者的現(xiàn)存能量大于能量閾值，則能夠成功建立D2D數(shù)據(jù)傳輸鏈路。如果DR在簇內(nèi)不能通過D2D鏈路獲得請(qǐng)求內(nèi)容，則向基站請(qǐng)求。

圖2 D2D成簇模型網(wǎng)絡(luò)拓?fù)銯ig.2 D2D clustering model network topology

2 自適應(yīng)加權(quán)CH選取算法

2.1 CH選取及更新機(jī)制的提出

在D2D用戶成簇的場(chǎng)景中，采用一種組合加權(quán)算法以及貪婪算法局部最優(yōu)原則對(duì)每個(gè)簇進(jìn)行自適應(yīng)CH選取，以達(dá)到優(yōu)化D2D緩存網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容共享能耗的目的。自適應(yīng)加權(quán)的原則是給每一個(gè)節(jié)點(diǎn)分配一個(gè)加權(quán)和(wCHi(k))，它指示節(jié)點(diǎn)適合充當(dāng)本簇CH的程度。貪婪算法解釋在某種意義上的局部最優(yōu)解［12］。每輪時(shí)間初始，首先借助節(jié)點(diǎn)之間的距離、能量制約因素，確定不同制約因子對(duì)優(yōu)化目標(biāo)即節(jié)點(diǎn)的CH權(quán)值wCH，k={k∈C|k≤K}的貢獻(xiàn)。其次在滿足節(jié)點(diǎn)能量閾值Eh條件下，采用局部最優(yōu)貪婪機(jī)制選擇最大的鏈路和能量組合，即 max(珔d，Ecurrrent/E0)。CH 選擇完成之后，為了滿足內(nèi)容共享連續(xù)性約束，D2D網(wǎng)絡(luò)生存周期以“輪”為單位，動(dòng)態(tài)地更新所有簇的可接入CH集合。

在一輪時(shí)間內(nèi)，如果系統(tǒng)中無滿足能量閾值的節(jié)點(diǎn)，即CH集合為空，算法結(jié)束;否則進(jìn)行下一輪時(shí)間的CH選擇。上述最差情況出現(xiàn)在所有節(jié)點(diǎn)的能量都小于閾值，則不能進(jìn)行D2D緩存通信文件卸載。

在D2D簇初始階段，將網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)簇的位置中心節(jié)點(diǎn)作為簇的CH，即第一輪D2D用戶節(jié)點(diǎn)簇的CH，為成員節(jié)點(diǎn)提供文件服務(wù)。對(duì)于簇的穩(wěn)定階段，根據(jù)本文提出的基于節(jié)點(diǎn)距離和現(xiàn)存能量的CH選取策略，用于第一輪之后的時(shí)間段內(nèi)的動(dòng)態(tài)CH選擇，目的是降低文件傳送的能耗成本，延長(zhǎng)每個(gè)簇的生存周期，從而提高系統(tǒng)D2D緩存通信的卸載率。在第一輪內(nèi)容共享結(jié)束后，所有簇的CH由CH選取算法確定。

一旦DT與DR建立D2D鏈路，DR處的信號(hào)與干擾加噪聲比(Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR)［13］可表示為:

其中:Pt表示DT的傳送功率;σ02表示高斯白噪聲的方差;h和r分別表示信道系數(shù)以及DT和DR之間的距離，h服從單位方差內(nèi)的零均值高斯分布;α表示路徑損耗指數(shù)。

根據(jù)文獻(xiàn)［12］，1+γ(r)約服從γ分布，對(duì)于小尺度信道衰落的平均數(shù)據(jù)傳輸速率［13］可以推導(dǎo)為:

其中W表示帶寬。

通過使用一階近似［14］，文件大小為F的平均傳輸時(shí)間可以表示為F/珔R。

2.2 預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的現(xiàn)存能量

假設(shè)一輪時(shí)間內(nèi)每個(gè)簇存在節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)Nx向其所在簇的CH請(qǐng)求文件，則通過距離為r的D2D鏈路的內(nèi)容共享能耗為:

其中CH的能耗［10］為:

簇內(nèi)成員節(jié)點(diǎn)的能耗為:

式中:Pr(r)和Pt(r)分別表示DT的傳送功率和DR的接收功率;Pc表示節(jié)點(diǎn)自身的功耗;η表示功放效率。

假設(shè)簇中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)在系統(tǒng)初始階段所具備的能量都是E0，且節(jié)點(diǎn)從休眠轉(zhuǎn)換為工作狀態(tài)不消耗能量，經(jīng)過一輪時(shí)間t后，各個(gè)節(jié)點(diǎn)經(jīng)過傳送或接收文件、自身能耗，現(xiàn)存能量為Ecurrent。

每個(gè)節(jié)點(diǎn)當(dāng)前時(shí)間(第ring_c輪)現(xiàn)存能量模型為:

其中:ring_c≥1;k表示D2D網(wǎng)絡(luò)中簇的編號(hào)。

2.3 節(jié)點(diǎn)之間的距離

假設(shè)D2D節(jié)點(diǎn)R與S之間的距離為d:

其中，R與S在小區(qū)中的坐標(biāo)為NodeR=(xR，yR)，NodeS=(xS，yS)。

根據(jù)歐氏定理，有:

那么，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)i(i=1，2，…，N)到其他節(jié)點(diǎn)的平均距離為:

2.4 自適應(yīng)加權(quán)CH選取

針對(duì)D2D網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)簇，考慮簇中節(jié)點(diǎn)位置的疏密度以及其現(xiàn)存能量，確定是否作為本簇的CH。簇中節(jié)點(diǎn)位置越疏，即DT與DR之間的平均距離越大，節(jié)點(diǎn)的傳輸能耗越多，自身能量越低，進(jìn)而導(dǎo)致文件卸載量降低;反之，節(jié)點(diǎn)現(xiàn)存能量越高，系統(tǒng)生存周期越長(zhǎng)，進(jìn)行文件卸載的概率則越大?？赡艹霈F(xiàn)一種極端情形，位置越疏的節(jié)點(diǎn)，其現(xiàn)存能量越高。針對(duì)以上情景，在CH選擇過程中，通過引入δ、θ作為節(jié)點(diǎn)的現(xiàn)存能量比率、地理位置疏密度的權(quán)重因子，可動(dòng)態(tài)調(diào)整，某個(gè)參數(shù)對(duì)目標(biāo)優(yōu)化問題越重要，對(duì)應(yīng)權(quán)重因子越大，并滿足δ+θ=1的制約條件，具體取值根據(jù)應(yīng)用環(huán)境決定。

第ring輪(ring ＞ 1)，計(jì)算簇k(k=1，2，…，K)包含的節(jié)點(diǎn)i的CH權(quán)值wCHi(k)，在約束條件下，從備選CH節(jié)點(diǎn)中選擇CH權(quán)值最優(yōu)的節(jié)點(diǎn):

其中δ+θ=1，0≤δ≤1，0≤θ≤1。

根據(jù)式(12)，設(shè)定兩個(gè)對(duì)應(yīng)的閾值 dh、Eh，若 Ecurrent，i＜Eh，則能量權(quán)重因子δ取值為0;若di＞dh，則距離權(quán)重因子θ取值為0。最優(yōu)的CH權(quán)重值為:

通過式(12)自適應(yīng)得到網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)簇各個(gè)節(jié)點(diǎn)的當(dāng)選權(quán)重，根據(jù)貪婪局部最優(yōu)原則選擇權(quán)值最大的節(jié)點(diǎn)作為本簇當(dāng)前輪的CH，并通過基站在簇中進(jìn)行廣播。

3 基于D2D簇的內(nèi)容共享算法

為了減輕蜂窩網(wǎng)基站負(fù)載，本文力求找出每個(gè)簇最優(yōu)的CH，并通過優(yōu)化通信距離最大化卸載率。在每一輪時(shí)間開始，選取當(dāng)前簇的CH，并為其所在簇的成員節(jié)點(diǎn)提供當(dāng)前輪內(nèi)容服務(wù)。

蜂窩網(wǎng)包含簇的個(gè)數(shù)為K，用戶節(jié)點(diǎn)在一輪持續(xù)時(shí)間段(0，t)時(shí)間內(nèi)，可請(qǐng)求一個(gè)文件至多一次，多個(gè)用戶節(jié)點(diǎn)可同時(shí)訪問同一個(gè)文件，則同時(shí)訪問文件排名為f、用戶數(shù)為n的概率為:

請(qǐng)求文件f的節(jié)點(diǎn)在它所在的簇k的通信范圍rc內(nèi)獲得緩存文件的概率［7］為:

針對(duì)文件庫(kù)中的所有文件，根據(jù)式(14)、(15)可獲得當(dāng)前簇k的卸載率:

其中0≤n≤N。

由式(16)可推導(dǎo)出系統(tǒng)中K個(gè)簇的卸載率:

則由式(18)平均每個(gè)簇的卸載率:

于是可將優(yōu)化卸載率問題建模［15］如下:

函數(shù)是關(guān)于WCH(k)、n、Nf的凸函數(shù)，n和Nf是目標(biāo)函數(shù)的線性約束，根據(jù)KKT條件［14］，可求得CH權(quán)重因子的最優(yōu)解WCH*(k)。具體算法流程如下:

1)根據(jù)歐氏定理，計(jì)算簇中節(jié)點(diǎn)i與其余節(jié)點(diǎn)之間的平均距離 珔di，并獲取節(jié)點(diǎn)的當(dāng)前剩余能量 Ecurrent，i(i=1，2，…，N)。

2)由式(12)，在每輪生存周期的開始階段根據(jù)距離制約因子珔di和節(jié)點(diǎn)的現(xiàn)存能量Ecurrent，i求解當(dāng)前輪所有簇包含的節(jié)點(diǎn)i的CH權(quán)重值wCHi(k)，為網(wǎng)絡(luò)中CH集的選取作準(zhǔn)備工作。

3)基于以上步驟，判斷D2D簇的各節(jié)點(diǎn)的現(xiàn)存能量是否大于能量閾值，若大于則運(yùn)行步驟4);否則，網(wǎng)絡(luò)中所有簇的CH集合為空，算法結(jié)束。

4)在節(jié)點(diǎn)的現(xiàn)存能量滿足能量閾值Eh的條件下求解式(13)，即得到簇k最優(yōu)的CH權(quán)重值WCH*(k)，從而獲取當(dāng)前輪網(wǎng)絡(luò)中所有簇的最優(yōu)CH節(jié)點(diǎn)的集合，即:

4 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析

實(shí)驗(yàn)的硬件環(huán)境為聯(lián)想 G470AH-ITH(i)，Intel酷睿i3-2350M處理器，主頻為2.3 GHz。利用Matlab 2014a仿真平臺(tái)對(duì)成簇隨機(jī)選CH(Random)算法算法及文獻(xiàn)［15］中非成簇能耗優(yōu)化(Energy Cost optimal，EC)算法進(jìn)行仿真性能比較。Random算法在D2D用戶成簇場(chǎng)景中采取隨機(jī)選取CH策略，每輪時(shí)間初始階段基站在每個(gè)簇當(dāng)前所有D2D用戶節(jié)點(diǎn)中隨機(jī)選取節(jié)點(diǎn)作為其所在簇的CH，為其成員節(jié)點(diǎn)提供內(nèi)容服務(wù)。

根據(jù)系統(tǒng)模型，對(duì)于單小區(qū)蜂窩網(wǎng)絡(luò)，其范圍設(shè)為500 m×500 m，用戶節(jié)點(diǎn)在小區(qū)中隨機(jī)分布，并進(jìn)行泊松成簇，密度 λ =0.03，方差 σnode=10。

文件庫(kù)中目錄長(zhǎng)度Nf=1 000，其中每個(gè)文件大小F=30 MB，Zipf分布的參數(shù)β=1，信道的傳輸帶寬W=20 MHz，σ02=－95 dBm，路徑損耗α=4。節(jié)點(diǎn)的最大傳輸功率Pmax=23 dBm，功放η=0.2，節(jié)點(diǎn)設(shè)備自身電量消耗Pc=115.9 mW。CH選取算法中現(xiàn)存能量比率權(quán)重因子和位置疏密度權(quán)重因子 δ、θ分別取 0.6、0.4。

為了反映DT傳送一個(gè)文件所消耗的電量，本文將能耗比率［15］定義為:

其中:Q表示電池容量，單位是mAh;V0表示運(yùn)行電壓。

用戶設(shè)備的運(yùn)行電壓 V0=4 V，電池容量 Q =1800 mAh(目前手機(jī)普遍的電池容量，如iPhone6s)。

為了驗(yàn)證本文提出的CCSA的性能優(yōu)勢(shì)，將該算法與Random算法以及EC算法進(jìn)行比較。在仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)比中，選取D2D緩存通信的通信距離、生存周期(以輪為單位)、現(xiàn)存能量比率、卸載率四個(gè)性能指標(biāo)。其中:現(xiàn)存能量比率定義為當(dāng)前時(shí)間網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的現(xiàn)存能量與初始能量的比值;卸載率定義為針對(duì)文件庫(kù)中所有文件平均每個(gè)簇的卸載率。

圖3(a)顯示了在系統(tǒng)運(yùn)行一定時(shí)間內(nèi)，CCSA、Random、EC算法在傳輸距離rc變化時(shí)系統(tǒng)卸載率的變化趨勢(shì)。伴隨rc在一定范圍內(nèi)的增大，DT能夠滿足更多DR節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)文件的請(qǐng)求，因此三種算法的卸載率均呈現(xiàn)遞增趨勢(shì)，同時(shí)得益于CCSA算法考慮每個(gè)簇的CH節(jié)點(diǎn)相對(duì)于成員節(jié)點(diǎn)之間的位置疏密、節(jié)點(diǎn)現(xiàn)存能量的動(dòng)態(tài)變化，可以觀察到其卸載率性能伴隨著rc的增大而逐漸凸顯，相比Random及EC算法可以更加有效地提高D2D用戶文件的卸載率。

網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)存能量比率反映了節(jié)點(diǎn)在滿足文件需求的同時(shí)自身能量的消耗情況。如圖3(b)中所示，rc較小時(shí)，即CH的通信范圍較短，簇中多數(shù)成員節(jié)點(diǎn)通過訪問基站獲取文件，其能耗遠(yuǎn)大于D2D緩存通信的能耗，所以系統(tǒng)的現(xiàn)存能量比率較低;隨著rc的增大，簇中成員節(jié)點(diǎn)通過D2D緩存通信的方式獲取文件所占的比重，逐漸大于通過訪問基站獲取文件所占的比重，所以三種算法的系統(tǒng)現(xiàn)存能量比率隨著rc的增大而增大。由于EC算法在系統(tǒng)中隨機(jī)選取DT進(jìn)行文件卸載，因此在文件卸載時(shí)受限于傳輸距離和節(jié)點(diǎn)能量，網(wǎng)絡(luò)的現(xiàn)存能量比率低于CCSA和Random算法。由圖3(b)可見，在rc=80 m時(shí)，CCSA和Random算法的現(xiàn)存能耗比率相差最大，約達(dá)到40個(gè)百分點(diǎn)。

圖3 D2D通信距離與不同性能指標(biāo)之間的仿真關(guān)系Fig.3 Simulation relationship between D2D communication distance and different performance indicators

圖4 (a)為了系統(tǒng)生存周期與D2D緩存通信卸載率的變化情況。顯然，系統(tǒng)生存周期越長(zhǎng)，D2D緩存通信的卸載率越高。圖中CCSA、Random、EC三種算法的卸載率均隨著生存周期的增加而增大，當(dāng)系統(tǒng)運(yùn)行到一定周期，CCSA算法的卸載率趨于峰值并持平。由圖4(a)可知，當(dāng)ring=2000時(shí)，與Random和EC算法相比，CCSA卸載性能最好，卸載率分別提升約4.6個(gè)百分點(diǎn)、5.5個(gè)百分點(diǎn)。

圖4(b)為CCSA、Random、EC三種算法的系統(tǒng)生存周期與現(xiàn)存能量的關(guān)系。隨著生存周期的延長(zhǎng)，三種算法的系統(tǒng)現(xiàn)存能量比率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，當(dāng)生存周期達(dá)到一定長(zhǎng)度，三種算法的現(xiàn)存能量比率差異逐漸消失。相比Random、EC算法，采用CCSA的系統(tǒng)生存周期較長(zhǎng)，CH權(quán)值最優(yōu)促使簇的能耗均衡負(fù)載，當(dāng)ring=500時(shí)，現(xiàn)存能量比率高出約56個(gè)百分點(diǎn)，能耗較低，且CCSA的系統(tǒng)生存周期分別延長(zhǎng)了約60個(gè)百分點(diǎn)、72個(gè)百分點(diǎn)。

綜上所述，在D2D緩存通信網(wǎng)絡(luò)中通過對(duì)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)考慮位置、現(xiàn)存能量因素自適應(yīng)選取 CH，相比隨機(jī)選取 CH(Random)算法、非成簇能耗優(yōu)化(EC)算法，在一定通信范圍內(nèi)，能夠?qū)崿F(xiàn)卸載率的提升，并降低了D2D簇節(jié)點(diǎn)的能耗，延長(zhǎng)了系統(tǒng)生存周期。

圖4 系統(tǒng)的生存周期與不同性能指標(biāo)之間的仿真關(guān)系Fig.4 Simulation relationship between survival cycle of system and different performance indicators

5 結(jié)語

針對(duì)D2D緩存網(wǎng)絡(luò)中用戶設(shè)備電量有限的實(shí)際情況，本文提出了以最大化D2D網(wǎng)絡(luò)卸載率為目標(biāo)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)能耗優(yōu)化的內(nèi)容共享算法。在D2D網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)成簇的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)簇內(nèi)基于貪婪機(jī)制的自適應(yīng)CH的動(dòng)態(tài)選取方案，并對(duì)D2D緩存通信的卸載率和節(jié)點(diǎn)能耗進(jìn)行建模與分析，在兼顧D2D緩存通信系統(tǒng)卸載率的同時(shí)，有效地控制了網(wǎng)絡(luò)中各簇D2D節(jié)點(diǎn)的文件卸載能耗，使內(nèi)容共享能耗最低。仿真結(jié)果表明，相對(duì)于Random算法及EC算法，本文提出的CCSA算法通過簇內(nèi)最優(yōu)CH的選取，在系統(tǒng)卸載率和生存周期具有明顯的優(yōu)勢(shì)。但該研究并未涉及選取CH的更迭替換時(shí)間，即“輪”的持續(xù)時(shí)間，因此下一步研究計(jì)劃以一種自學(xué)習(xí)機(jī)制從用戶的移動(dòng)性、興趣偏好、文件流行度及長(zhǎng)度等方面對(duì)系統(tǒng)中簇內(nèi)CH的更迭頻度進(jìn)行優(yōu)化。