一种基于电量感知的边缘缓存网络用户间内容分享激励方法

技术领域

本发明属于边缘缓存技术领域，主要涉及一种基于电量感知的边缘缓存网络用户间内容分享激励方法。

背景技术

随着近年来智能手机、平板电脑等移动智能设备的持续普及，它们的存储、计算和通信能力都有了长足的进步。同时由于娱乐、社交、工作等多媒体应用的不断涌现，以视频为代表的内容分发业务已占到这些用户设备(User Devices,UDs)所有数据流量的69％，而且这种主导趋势预计到明年会增加到79％。在传统移动蜂窝网络架构下，这些内容的分发业务都采用以基础设施为中心的方式，即每个UD从附近的小基站下载他们感兴趣的源内容。然而，这种集中式的架构在当前移动业务持续增长的态势下面临着两个巨大的挑战：回程链路愈加拥堵和昂贵的流量成本。

为了弥补传统架构的难题，移动边缘缓存(Mobile Edge Caching,MEC)网络被视为一种有前途的解决方案，它通过移动边缘节点(如UDs和小基站)对流行的视频文件等内容进行缓存，并允许邻近的UDs之间通过设备间的直连(Device to Device,D2D)通信进行分享，如图1所示的校园应用典型场景。MEC网络的优势一方面是通过UDs的缓存能力来取代回程链路实现，另一方面MEC系统的性能仍然依赖于参与者的合作水平。不幸的是，由于担忧内容共享操作造成的资源消耗(如UDs的电量消耗)，用户倾向于从邻居那里下载内容，同时试图避免与邻居共享。显然，如果不加以干预，这种用户的贪婪而又理性的行为将严重削弱MEC网络的整体性能。

因此，设计一种激励方法，鼓励用户间内容分享，是一项具有重要意义和广泛适用性的工作。在本发明中，通过对积分的扣除与奖励，来激励用户间分享行为。内容请求用户需要向内容提供用户支付一定数量的积分，作为对其分享行为的奖励。当内容请求用户接收到内容后，将按照确定好的积分数量向内容提供者提供积分，从而完成一次内容分享。用户通过参与内容分享获取积分，利用自身获得的积分从别的用户处获取到所需要的内容。如果一个自私的用户，很长一段时间没有参与到用户间内容分享，就无法获取到更多的积分，当该用户积分耗尽，将不能继续从网络中获取到内容，只能选择进行内容分享来获取积分。

发明内容

发明目的：针对以上问题，本发明提出一种基于电量感知的边缘缓存网络用户间内容分享激励方法，建立一个内容分享管理系统进行MEC网络中用户间内容分享，实现用户的内容共享机制和MEC网络的激励策略，并实现社会福利最大化的目标。

技术方案：为实现本发明的目的，本发明所采用的技术方案是：一种基于电量感知的边缘缓存网络用户间内容分享激励方法，包括以下步骤：

建立边缘缓存网络场景；所述边缘缓存网络由一个配备了边缘服务器的小基站和随机分布在小基站周围的N个移动用户设备组成；

在边缘缓存网络中建立内容分享管理系统；小基站作为系统管理者，根据用户的请求将用户分为B型和S型，B型用户是发起内容缓存请求的用户，S型用户是接受内容缓存请求并提供内容数据块的用户；

基于电量感知即考虑S型用户传输数据的能量消耗，边缘缓存网络内用户进行内容分享，B型用户获取到S型用户分享的内容后，小基站扣除B型用户一定数量的积分，并将这些积分发放给S型用户，作为对S型用户分享行为的奖励；

积分数量基于B型用户估值和S型用户的能耗成本，并通过用户匹配算法和定价方案确定；小基站以实现社会福利最大化为目标，所述的社会福利是指B型用户与S型用户的效用之和。

进一步的，建立一个允许D2D通信的边缘缓存网络，包括以下内容：

(1.1)每个用户设备具有有限的设备电量Q和缓存容量D，并具备两种通信接口，即直接进行D2D通信的Wi-Fi或蓝牙接口，以及直接与小基站连接的蜂窝通信接口；

(1.2)用户请求内容受到内容流行度的影响，其分布满足Zipf分布；在内容库M

其中，ε为Zipf分布的指数常数，h

(1.3)在用户周围d距离内存在l个邻居用户的概率为

其中，λ表示用户周围的邻居用户服从密度为λ的泊松分布。

进一步的，h型内容对应于内容库M

进一步的，每一轮内容分享的具体步骤如下：

(2.1)计算B型用户对内容的估值和S型用户传输内容的能耗成本；

(2.2)B型用户向小基站提交其请求信息，S型用户向小基站提交其状态信息；

(2.3)小基站收集各个用户的信息，通过用户匹配算法求出匹配成功集合；

(2.4)基于步骤(2.3)得到的匹配成功集合，使用定价方案确定B型用户的最终积分扣除量、S型用户的最终积分奖励量；

(2.5)B型用户和S型用户根据小基站公布的信息进行内容分享。

进一步的，步骤(2.1)中计算B型用户对内容的估值和S型用户传输内容的能耗成本，具体包括：

记一场内容分享中，存在m个B型用户和n个S型用户，m+n≤N，以及一个由小基站担当的系统管理者；

B型用户集合定义为B＝{B

对于

V

其中，f

对于

C

其中，q

进一步的，步骤(2.2)中B型用户向小基站提交其请求信息，S型用户向小基站提交其状态信息，各个用户在一个离散有限时间{0,1，…,T}上采用密封形式提交各自的信息，具体包括：

在开始时刻，B型用户和S型用户在规定时间内向小基站提交各自的信息，该信息只有小基站能够查看；

B

S

进一步的，步骤(2.3)中小基站收集各个用户的信息，通过用户匹配算法求出匹配成功集合，具体包括：

首先，按照内容类型将参与内容分享的用户划分成不同集合，把需要某种内容的B型用户与提供这种内容的S型用户分别统计出来，即按照h型内容将用户划分为h型内容的B型用户集合和h型的S型用户集合；然后对每个集合用户的积分扣除量或积分奖励量进行排序；

设m个B型用户和n个S型用户全部针对h型内容，对m个B型用户根据P

设经过以上排序后得到的{b

B型用户和S型用户匹配成功的前提条件有两个：第一，B型用户的积分扣除量大于或等于S型用户的积分奖励量；第二，S型用户能够提供的内容数据块数量大于或等于B型用户的需求量；

根据上述两个匹配的前提条件，找到的最后一对能匹配成功的B型用户和S型用户的编号为i

进一步的，步骤(2.4)中基于步骤(2.3)得到的匹配成功集合，使用定价方案确定B型用户的最终积分扣除量、S型用户的最终积分奖励量，具体包括：

1)计算B

设B

2)计算B

设B

其中，

3)计算S

S

进一步的，内容分享管理系统中用户个人效用和社会福利最大化目标，具体为：

设B

设S

在用户间内容分享过程中，在设计用户配对算法和定价方案时，以实现社会福利的最大化为目标；所述的社会福利是指B型用户和S型用户的效用之和；

社会福利最大化表示为

s.tγ

其中，γ

有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益的技术效果：

本发明提出一种基于电量感知的边缘缓存网络用户间内容分享激励方法，建立一个内容分享管理系统用于图1所示的MEC网络中用户间内容分享，使该系统满足理想的性质：B型用户和S型用户都满足个人理性约束特征；内容分享系统满足预算均衡特征；B型用户和S型用户符合激励相容性(真实性)。本发明通过积分的扣取和奖励有效地激励用户间内容的分享，兼顾B型用户和S型用户的利益，并且尽可能实现社会福利最大化。

附图说明

图1是移动边缘缓存网络应用场景图；

图2是内容分享激励方法的整体流程图；

图3是每一轮内容分享的流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做具体说明。

本发明所述的一种基于电量感知的边缘缓存网络用户间内容分享激励方法，建立一个内容分享管理系统用于图1所示的MEC网络中用户间内容分享。内容分享激励方法流程图如图2所示，所述边缘缓存网络由一个配备了边缘服务器的小基站和随机分布在小基站周围的N个移动用户设备组成。小基站作为系统管理者，根据用户的请求将用户分为B型和S型，B型用户是发起内容缓存请求的用户，S型用户是接受内容缓存请求并提供内容数据块的用户。建立一个允许D2D通信的边缘缓存网络：

1)每个用户设备具有有限的设备电量Q和缓存容量D，并具备两种通信接口，即直接进行D2D通信的Wi-Fi或蓝牙接口，以及直接与小基站连接的蜂窝通信接口；

2)用户请求内容受到内容流行度的影响，其分布满足Zipf分布；在内容库M

其中，ε为Zipf分布的指数常数，h

3)在用户周围d距离内存在l个邻居用户的概率为

其中，λ表示用户周围的邻居用户服从密度为λ的泊松分布。

该系统每一轮内容分享有多个B型用户和多个S型用户参与，B型用户和S型用户都具备足够的电量，并且B型用户具备足够的缓存容量来存储内容数据块和足够的积分。小基站会匹配出多个用户对，即B型用户和S型用户最终是一对一进行内容分享。

记一轮内容分享中，存在m个B型用户和n个S型用户，m+n≤N，以及一个由小基站担当的系统管理者；B型用户集合定义为B＝{B

步骤1：计算B型用户对内容的估值和S型用户传输内容的能耗成本。估值指代B型用户获取内容所需最大积分扣除量，能耗成本指代S型用户分享内容所需最低积分奖励量。

由于用户扮演的角色不同，其目的和意愿也是不同的。其中，不同的B型用户对于不同内容具有不同的估值，因为还受到内容流行度的影响，不同内容数据块，其在网络中的应用价值亦不同。根据每个B

因此，B

其中，f

若S型用户匹配成功，将内容传输给对应的B型用户可获取积分奖励。由于传输内容将耗费S型用户的设备电量，因此S型用户将产生一定的耗能成本。当S

其中，q

步骤2：B型用户向小基站提交其请求信息，S型用户向小基站提交其状态信息；

内容分享是在一个离散有限时间{0,1，…,T}上探讨的，用户采用密封形式提交信息。在开始时刻，B型用户和S型用户在规定时间内向小基站提交各自的信息，该信息只有小基站能够查看。

对于B

S

步骤3：小基站收集各个用户的信息，通过用户匹配算法求出匹配成功集合，即合理地实现买卖用户间的撮合配对。

首先，按照内容类型将参与内容分享的用户划分成不同集合，把需要某种内容的B型用户与提供这种内容的S型用户分别统计出来，即按照h型内容将用户划分为h型内容的B型用户集合和h型的S型用户集合。然后对每个集合用户的积分扣除量或积分奖励量进行排序，为之后得到匹配成功集合做准备。

设m个B型用户和n个S型用户全部针对h型内容，对m个B型用户根据P

设经过以上排序后得到的{b

根据上述两个匹配的前提条件，找到的最后一对能匹配成功的B型用户和S型用户的编号为i

上述算法的时间复杂度包括排序和匹配。对B型用户序列和S型用户序列进行排序的总时间复杂度为O(mlogm)+O(nlogn)。由于网络内具有M个流行内容，因此内容分类的时间复杂度为O(M)。对排序后的序列进行匹配的时间复杂度为O(i

步骤4：基于步骤3得到的匹配成功集合，使用定价方案确定B型用户的最终积分扣除量、S型用户的最终积分奖励量。

在获得匹配成功集合后，小基站将通过定价方案确定B型用户的最终积分扣除量、S型用户的最终积分奖励量。为保证系统的真实性，本发明在步骤3的基础上，使用类似于广义第二高价(Generalized Second Pricing,GSP)的定价方案来B型用户的最终积分扣除量、S型用户的最终积分奖励量。该定价方案具体过程如下：

1)计算B

设B

2)计算B

设B

其中，

3)计算S

S

综上，本发明设计的定价方案的原则是假设B

步骤5：B型用户和S型用户根据小基站公布的信息进行内容分享。

在定价完成以后，小基站将公布相关信息，包括匹配成功集合和定价结果，其中匹配成功集合就是成功匹配的B型用户和S型用户。最后，B型用户和S型用户就能根据这些信息完成用户间内容数据块分享。

进一步地，上述系统中用户个人效用和社会福利最大化目标的具体关系如下：

MEC网络内所有的用户都希望从内容分享中获取个人最大效用。其中，B型用户想要以较低的积分扣除量获取内容，而S型用户则期望以较高的积分奖励量分享内容。面对这种情况，假设B

同样地，假设S

在内容分享过程中，为了解决B型用户和S型用户的冲突，同时保持内容分享系统能够稳定运行，并持续吸引用户参与到内容分享，在设计内容分享的用户匹配算法和定价方案时，都要以实现社会福利的最大化为目标。所述的社会福利是指的B型用户和S型用户的效用之和。因此，社会福利最大化问题表示为

s.tγ

其中，γ

然而，B型用户和S型用户首先考虑的都是自身效用的最大化问题，不会为了社会福利最大化而牺牲自己的效用。因此，需要制定合理的用户匹配算法和定价方案以激励用户真实提交信息并参与内容分享，保障社会福利最大化。下面说明本发明提出的用户匹配算法和定价方案如何实现社会福利最大化。

规定参与内容分享的所有用户均已满足上述社会福利最大化问题的约束条件。根据步骤3得到的匹配成功集合，只有前i

因此，社会福利最大化问题可以转化为

对于匹配成功集合中每一对匹配成功的用户，B型用户获得的内容数据块数量等于S型用户分享的内容数据块数量，B型用户获得内容的积分扣除量等于S型用户分享内容的积分奖励量，故以B

U

U

U

因此，社会福利最大化问题又可以转化为

由步骤3的用户匹配算法可知，B型用户的积分扣除量降序排序过后，前i