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龙图腾网获悉重庆邮电大学申请的专利一种传输感知的协作缓存方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116456390B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310443978.4，技术领域涉及：H04L67/06；该发明授权一种传输感知的协作缓存方法是由彭海英;晋壮壮;张鸿;王汝言;吴大鹏;张普宁设计研发完成，并于2023-04-23向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种传输感知的协作缓存方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种传输感知的协作缓存方法，属于无线通信领域。该方法首先通过分析主要用户PUs的位置以及所请求的内容的流行度对主要内容进行缓存放置。然后，通过次要基站SBS之间的水平协作，进一步优化主要内容的缓存布局，通过制定的PU服务规则，在传输维度和存储维度上以最小化PU请求延迟为优化目标，对PUs提供更快的服务。最后，在剩余的时间内，通过缓存替换，以最大化次要用户SUs的吞吐量为目标来缓存次要内容。本发明可以显著降低CRN中PUs获取内容的请求延迟，同时给SUs带来更大的吞吐量收益，提升无线接入网的整体性能。

本发明授权一种传输感知的协作缓存方法在权利要求书中公布了：1.一种传输感知的协作缓存方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：系统冷启动：初始化确定网络拓扑、相关内容库信息、主要用户PU和次要用户SU位置、信道状况、以及不同位置获取缓存文件的时间成本； S2：建立主要内容缓存决策：在不考虑次要基站SBS之间的协作缓存下，为在常数时间内得到主要内容缓存放置，通过基于遗传算法的内容缓存联合优化进行求解，得到次优缓存布局 S3：水平协作：在次优缓存布局的基础上，通过相邻SBS之间的水平协作，减少PU请求内容的延迟，得到在大规模内容的场景下每个SBS的最优缓存策略； S4：内容路由：在最终的内容放置策略X下，通过制定的PU服务规则，做出不同位置的用户请求不同内容时的最优传输策略，以达到最小的内容交付延迟； S5：缓存替换：用效用较高的次要内容替换掉部分效用不高的主要内容，通过牺牲一定的PU服务时常来缓存次要内容，增加SU的吞吐量； 所述相关内容库信息包括内容大小和内容流行度； 所述S1具体包括以下步骤： S11：确定网络拓扑：用δir来表示SBSbi与SBSbr之间是否为邻居，若bi与br为邻居，则δir＝1，否则δir＝0，若给出网络拓扑，δir的值已知，则由表示的相邻SBS由以下公式给出： 其中，表示SBS的集合，b0表示PBS，表示所有基站的集合； S12：获取文件库中主要内容和次要内容被请求的概率和具体表示为： 其中，和为主要内容和次要内容的平均请求到达率；和表示主要内容和次要内容的内容流行度； S13：SBSbi根据长期平均来判断PU位于SBSbi小区核心或边缘： 式中，T是更新的时间长度；ρi为SBSbi的发射功率；vij为信道功率增益；是从SBSbi到PUpj的路径损耗；σ2为噪声功率；Ij为其它干扰； 确定与SBSbi相关联的小区边缘的PU集合： 式中，τ指可以执行合格ST传输的SINR阈值；小区核心的用户集合表示为： SBS根据报告的定期更新和 S14：对于每个主要内容表示主要内容m在SBSbi上的缓存状态，其中表示主要内容被缓存；类似地，对于每个次要内容表示次要内容n在SBSbi上的缓存状态，其中表示次要内容被缓存；所以，x＝xp,xs表示内容在SBSbi上的缓存状态，其中 并且，缓存状态满足SBS的容量限制： S15：SBSbi的小区核心内的PU用ST访问主要内容m的总延迟计算为： 式中，用户使用ST传输的时延为： SBSbi的小区边缘内的PU用JT访问主要内容m的总延迟计算为： 式中，引入了一个JT决策变量来表示选择的传输方法，若则代表使用JT传输；其中使用JT传输的时延为： PU通过邻居基站协作获取主要内容m的延迟计算为： 为寻找包含所请求的主要内容m并且具有最低传输时间的的优化问题： 式中，V是常量，以确保不包含主要内容m的被忽略；如果其直接连接的SBSs之一存储主要内容m，则SBSbi将从这些节点之一下载该内容，而不是通过SBS从核心网或从网络中的另一个SBS下载内容； PU将从核心网中获取主要内容m，延迟计算为： 式中，为从PBSb0下载主要内容m到SBSbi的延迟； 所述S2具体包括以下步骤： S21：对于考虑的具有B个BS和M个内容的网络，个体的染色体是B×M的二进制矩阵，其中矩阵第b行就代表SBSb中可能缓存的内容，表达式为： 设定初始种群Q中有Npop个个体矩阵；将群体中前Npop-2个个体初始化为Xn＝0M×B,n∈[1,Npop-2]的全零矩阵，然后以矩阵中每一行为单位将其中的元素随机设置为0或1，表示SBSb中缓存内容m，并且满足以下条件： 最后，将MPC和LCD方案处理后的两个矩阵个体和加入到初始种群Q中，用来提高整个算法的收敛速度； S22：按照以下方式执行适应度函数来评估Npop个个体的适应度值： 其中，式中， 在每次选择过程中，随机挑选种群中R个个体进入到锦标赛组，并选择适应度值最好的个体进入下一代作为父代个体；直到由精英个体组成的新父代种群Qnew足够；为降低算法复杂度，按照适应度降序选择种群中前Nele个个体，并将它们作为父代个体直接复制到下一代种群E中； S23：为提高算法的交叉效率，采用多行并行多点交叉策略；每次选择相邻的两个矩阵个体，然后对于个体中的每行选择多个交叉点以概率进行交叉，以产生两个新的后代个体；其次，为避免陷入局部最优，还需要变异操作，在变异过程中，子代个体随机位置以概率pmut进行翻转；对交叉和变异之后的个体进行检查和修复，在修复过程中，对违反容量约束的基站中已缓存的内容按照流行度升序进行排序并依次翻转，即对于小于基站容量的个体，需要将0翻转为1，对于大于基站容量的个体，需要将1翻转为0；直到满足容量约束，以确保缓存内容的大小等于每个SBS的存储空间； S24：重复S22和S23，直到两个种群之间的适应度差值达到预设的阈值，迭代结束，得到主要内容的次优的缓存布局； 所述S3具体包括以下步骤： S31：获取内容的初始状态并检查当前基站的已缓存内容的大小，然后通过下式获取当前缓存条件下的交付延迟，并记为 s.t.C1:TP≤T 式中，θ为缓存分割比例，即SBS用的空间来缓存主要内容，设θ＝1； S32：检查SBSbi的邻居基站是否缓存有相同内容，即 若是缓存相同的内容m，选择内容m之外且其邻居基站没有缓存的内容m*进行缓存，并满足SBS容量约束，若满足容量约束，即则进行缓存更新计算当前SBS已缓存内容的大小以及SBSbi覆盖范围内所有用户的交付延迟 S33：在检查完所有的SBS后，计算总交付延迟若此时的总时延变小，则更新内容以及新的交付延迟，得到在大规模内容的场景下每个SBS的最优缓存策略； 所述S4具体包括以下步骤： S41：SBS接收来自PU的请求并检查内容缓存状态，并判断PUpj在小区内的位置； S42：若SBSbi缓存了PUpj所请求的文件m，即且PUpj位于小区核心，则执行ST为用户提供服务；若PUpj位于小区边缘，则通过邻居基站的缓存状态来判断需要执行的步骤； S43：若则将请求路由到次要基站SBSbr，并用JT，其中否则，SBSbi用ST满足该请求； S45：若SBSbi没有缓存PUpj所请求的文件m，即则需要判断邻居基站的缓存状态若则从最近的邻居基站获取；若则从PBS获取； 所述S5具体包括以下步骤： S51：计算SBSbi中已缓存内容的总大小，记为将SBSbi中已缓存的主要内容按照PU请求数升序排序，记为将所有待缓存的次要内容按照SBSbi中SU请求数降序排序,记为 S52：检查SBSbi中所缓存的所有内容，在满足SBS容量的前提下，用流行度高的次要文件替换部分效用不高的主要文件；若满足则计算替换掉后，导致服务时长增加的时间T1，PU从PBS获取该内容的时间和原来请求内容m所需的时间之差； S53：直到其中为提前设定的停止替换阈值；当替换主要内容之后所带来的时延收益即时间T1不足以给系统带来更大的收益时，替换完成。

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