移动边缘计算缓存优化与用户移动性预测研究
| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题背景与研究现状 | 第9-12页 |
| 1.1.1 课题背景 | 第9-10页 |
| 1.1.2 研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2 论文的主要贡献 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第13-15页 |
| 第2章 移动边缘计算 | 第15-22页 |
| 2.1 移动边缘计算概述 | 第15-17页 |
| 2.1.1 移动边缘计算的架构 | 第15-16页 |
| 2.1.2 移动边缘计算的特点和优势 | 第16-17页 |
| 2.2 典型的应用 | 第17-20页 |
| 2.2.1 缓存内容动态优化 | 第17-18页 |
| 2.2.2 计算卸载与数据融合 | 第18-19页 |
| 2.2.3 移动大数据分析 | 第19-20页 |
| 2.3 未来的方向和挑战 | 第20-21页 |
| 2.3.1 标准化 | 第20页 |
| 2.3.2 缓存算法 | 第20-21页 |
| 2.3.3 网络安全 | 第21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基于MEC的多层次缓存优化 | 第22-37页 |
| 3.1 基于MEC的多层次缓存架构 | 第22-23页 |
| 3.2 内容分发与CMAC缓存策略 | 第23-26页 |
| 3.2.1 内容分发 | 第23-24页 |
| 3.2.2 CMAC缓存策略 | 第24-26页 |
| 3.3 CMAC建模与求解 | 第26-30页 |
| 3.3.1 CMAC缓存策略建模 | 第27-29页 |
| 3.3.2 CMAC的求解 | 第29-30页 |
| 3.4 仿真分析 | 第30-36页 |
| 3.4.1 仿真说明 | 第30-31页 |
| 3.4.2 仿真结果 | 第31-36页 |
| 3.5 小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于MEC的用户移动性预测 | 第37-58页 |
| 4.1 MPaS框架概述 | 第37-40页 |
| 4.1.1 基于MEC的MPaS架构 | 第37-39页 |
| 4.1.2 MPaS的优势和应用场景 | 第39-40页 |
| 4.2 LSTM模型概述 | 第40-42页 |
| 4.3 基于LSTM实现的MPaS | 第42-56页 |
| 4.3.1 LSTM的预测框架和模型训练 | 第43-45页 |
| 4.3.2 数据集说明和数据处理 | 第45-50页 |
| 4.3.3 模型的仿真和性能分析 | 第50-56页 |
| 4.4 小结 | 第56-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第66页 |
