基于FCM聚类算法的多分组和分层的协作缓存策略

随着新兴应用对通信服务质量需求的不断提高,无线网络中的通信量呈指数级增长,给移动核心网络和回程链路带来了巨大的负担。第五代移动通信(5G,the Fifth Generation Mobile Communication)已经成为学术界和工业界关注的热点。其中移动边缘计算(MEC,Mobile Edge Computing)被认为是满足用户需求、减少内容传输延迟的关键技术之一。文章主要研究的是移动边缘计算中协作缓存策略的改进。目前国内外对移动边缘缓存策略虽然已进行了大量的研究,但仍有问题没有考虑到:第一,大部分研究都没有考虑到用户的分布与MEC服务器的位置之间的关系。第二,现有的研究很少考虑内容流行度和缓存容量之间的关系。于是论文在原有的协作缓存的基础上提出了基于分组和分层的协作缓存策略。因此,论文考虑当MEC服务器位置较为分散时,需要将服务器分为两个以上的簇时对内容传输延迟的影响,提出基于模糊c均值聚类算法(FCM,Fuzzy C-means Algorithm)的多分组和分层的协作缓存策略,并通过仿真实验进行验证分簇数的变化是否会对内容传输延迟有影响。