KFUPM ePrints

Modeling, Analysis, and Optimization of Cache-Assisted Wireless Networks- A Stochastic Geometry Approach

l Modeling, Analysis, and Optimization of Cache-Assisted Wireless Networks- A Stochastic Geometry Approach. PhD thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

[img]PDF
Restricted to Abstract Only until 06 August 2019.

1771Kb

Arabic Abstract

تعد الشبكات المعتمدة على ذاكرة التخزين احدى المكونات الاساسية للجيل الخامس للشبكات الخلوية. تتيح هذه الشبكات تخزين الملفات عالية الطلب من مستخدمى الخدمة بذاكرة التخزين لدى وحدات الارسال الصغيرة المنتشرة . تتولى هذه الوحدات القريبة من المستخدمين خدمتهم مباشرة بدلا من خدمتهم عبر الخادمات المركزية البعيدة وهذا من شأنه يعزز الخدمة ويقلل الضغط على كابلات التواصل مع الخادمات المركزية. تعد احتمالية خدمة المستخدم عبر هذه الوحدات هو الآلية للحكم على مثل هذه الشبكات. علما بأنه يتم خدمة المستخدم من خلال اقرب وحدة تحتوى الملف المطلوب فى ذاكرتها والتى من الممكن الا تكون اقرب وحدة منه مكانيا. تبنى هذا الأسلوب من شأنه يزيد التداخلات وخاصة من الوحدات الاقرب للمستخدم من وحدته الخادمة. أولا: فى هذه الرسالة نسعى التعظيم هذه الاحتمالية من اجل تحسين أداء الشبكة ولذلك تم استخدام تقنية خدمة المستخدم على تردد مختلف عن المستخدم من قِبل الوحدات الأقرب منه مكانيا. تبنى هذه التقنية تؤدى الى تقليل التداخلات عند المستخدم وبالتالى التحسين العام لمستوى الخدمة. ثانيا: دراسة كيفية توزيع الملفات داخل وحدات الارسال معتمدة فى ذلك على معدل طلب المستخدمين لكل من هذه الملفات. دمج آلية الارسال على ترددات مختلفة مع التوزيع الأمثل للملفات داخل الوحدات من شأنه تعظيم احتمالية خدمة المستخدم عبر هذه الوحدات دون الحاجة لخدمته عبر الخادمات المركزية. ثالثا: تم حل مسألة تعظيم لإيجاد الآلية المثلى لتوزيع الملفات داخل الوحدات وتم مقارنتها بالآليات التقليدية المتعارف عليها وأظهرت النتائج افضلية للنظام المقترح ولا سيما فى ظل تجنب التداخلات بتبنى الآلية المذكورة آنفاً. رابعا: تم دراسة الشبكة المعتمدة على ذاكرة التخزين والمستخدمة لتقنية ارسال الاشارات عالية الترددات (Millimeter-Wave) وتم تبنى مقترح من شأنه ربط متوسط الوحدات ذوى ذاكرة التخزين بسعة ذاكرة التخزين لديهم. فكلما زاد هذا المتوسط كلما قلت سعة التخزين. تم ايضا ايجاد التوزيع الامثل للملفات الى جانب النسبة المثلى للوحدات ذوى ذاكرة التخزين. تم مقارنة الآلية المقترحة بالآليات المتواجدة لإظهار تفوق المقترح.

English Abstract

Cache-enabled small base station (SBS) densification is foreseen as a key component of 5G cellular networks. This architecture enables storing popular files at the network edge (i.e., SBS caches), which empowers local communication and alleviates traffic congestions at the core/backhaul network. The hit probability, which is the probability of successfully transmitting popular files request from the network edge, is a fundamental key performance indicator (KPI) for the cache-enabled network. Maximizing the hit probability requires both an optimal content placement in the SBSs and an efficient spectrum/interference management. However, the literature mostly focuses on the optimal caching problem and overlooks the appropriate spectrum and interference management aspects of cellular networks. We propose the use of opportunistic spectrum access (OSA) in caching systems, which was not previously considered in the literature. Exploiting the available multi-channels that are universally reused by all SBSs, the catering SBS opportunistically transmits the requested file on a channel that is not used by any closer SBS to the requesting user. This would increase the hit probability in case the requested file is not cached in a closer SBS. We develop a scheduling aware mathematical framework, based on stochastic geometry, to characterize the hit probability of single-user cache-enabled network in a multi-channel environment with OSA. To this end, we assess and compare the performance of two widely employed caching distribution schemes, namely, uniform caching and Zipf caching. The numerical results show that the commonly used single channel environment leads to pessimistic assessment for the hit probability of cache-enabled network. Furthermore, the numerical results manifest the superiority of the Zipf caching scheme and quantify the hit probability gains in terms of the number of channels and cache size. We model and analyze a multi-channel cache-enabled 5G networks with both unicast/multicast capabilities and OSA. To this end, we first derive the hit probability. An optimization framework for file caching is then developed to maximize this hit probability. To this end, a simple concave approximation for the hit probability is proposed, which highly reduces the optimization complexity and leads to a closed-form solution. The sub-optimal solution is benchmarked against the uniform and Zipf caching, through numerical results and extensive simulations. It is shown that the caching strategy should be adapted to the network parameters and capabilities. For instance, diversifying file caching according to the Zipf distribution is better in multicast systems with large number of channels. However, when the number of channels is low and/or the network is restricted to unicast transmissions, it is better to confine the caching to the most popular files only. Finally, we propose a flexible caching scheme for the mmWave partially cache-enabled network in which the cache size is inversely proportional to the intensity of cache-enabled SBSs. The optimal caching parameters (i.e., caching distribution and the cache-enabled fraction) that maximizes the hit probability is obtained. To this end, the optimal solution is benchmarked against the most popular caching. The trade-off between the cache-size and the intensity of cache-enabled SBSs is addressed via simulation results. The optimal caching outperforms the most popular caching thanks to both the dependency of the network parameters and the files diversity.



Item Type:Thesis (PhD)
Subjects:Engineering
Electrical
Divisions:College Of Engineering Sciences > Electrical Engineering Dept
Committee Advisor:Al-Ghadban, Samir
Committee Members:Al-Naffouri , Tareq and Zerguine, Azzedine and Muqaibel, Ali and Mahmoud, Ashraf
ID Code:140785
Deposited By:MOSTAFA EMARA (g201406360)
Deposited On:06 Aug 2018 11:07
Last Modified:06 Aug 2018 11:07

Repository Staff Only: item control page