| 摘要 | 第5-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状及存在的挑战 | 第12-17页 |
| 1.2.1 无线边缘网络内容缓存 | 第12-14页 |
| 1.2.2 无线边缘网络内容分发 | 第14-17页 |
| 1.3 研究内容 | 第17-18页 |
| 1.3.1 构建无线边缘网络基站缓存的系统模型 | 第17页 |
| 1.3.2 分布式基站协作缓存机制设计 | 第17页 |
| 1.3.3 构建无线边缘网络内容分发过程的系统模型 | 第17-18页 |
| 1.3.4 动态激励机制的设计 | 第18页 |
| 1.3.5 信息不对称对网络效用的影响 | 第18页 |
| 1.4 研究成果与主要创新点 | 第18-19页 |
| 1.5 本文组织结构 | 第19-21页 |
| 第二章 相关技术及理论基础 | 第21-31页 |
| 2.1 无线边缘网络内容缓存 | 第21-25页 |
| 2.1.1 内容流行度的学习 | 第21-22页 |
| 2.1.2 用户附着策略 | 第22-23页 |
| 2.1.3 边缘缓存策略 | 第23-25页 |
| 2.2 无线边缘网络内容分发 | 第25-29页 |
| 2.2.1 D2D网络分层结构 | 第25-26页 |
| 2.2.2 内容分发现有研究分类 | 第26页 |
| 2.2.3 内容缓存和分发的动机 | 第26-27页 |
| 2.2.4 内容分发的链路配对和资源分配 | 第27-28页 |
| 2.2.5 激励机制 | 第28-29页 |
| 2.3 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 无线边缘网络中的内容缓存策略 | 第31-41页 |
| 3.1 系统模型和问题构建 | 第31-33页 |
| 3.1.1 系统模型 | 第31-32页 |
| 3.1.2 用户附着策略 | 第32-33页 |
| 3.1.3 问题构建 | 第33页 |
| 3.2 基于势博弈的分布式协作缓存算法 | 第33-36页 |
| 3.2.1 纳什均衡 | 第34页 |
| 3.2.2 势博弈 | 第34页 |
| 3.2.3 最佳响应 | 第34-36页 |
| 3.3 性能仿真与分析 | 第36-40页 |
| 3.3.1 仿真设置 | 第36-37页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第37-39页 |
| 3.3.3 复杂度分析 | 第39-40页 |
| 3.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 边缘网络内容分发过程中的激励机制设计 | 第41-53页 |
| 4.1 系统模型 | 第41-42页 |
| 4.1.1 场景描述 | 第41页 |
| 4.1.2 成功分发概率 | 第41-42页 |
| 4.2 激励机制 | 第42-44页 |
| 4.2.1 网络侧效用模型 | 第42-44页 |
| 4.2.2 用户侧效用模型 | 第44页 |
| 4.3 动态激励机制设计 | 第44-47页 |
| 4.3.1 关于信息的两种场景 | 第45-46页 |
| 4.3.2 最优解 | 第46-47页 |
| 4.4 性能仿真与分析 | 第47-52页 |
| 4.4.1 仿真设置 | 第47-48页 |
| 4.4.2 仿真结果分析 | 第48-52页 |
| 4.4.3 复杂度分析 | 第52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-57页 |
| 5.1 总结 | 第53-54页 |
| 5.1.1 基于势博弈的分布式协作缓存算法 | 第54页 |
| 5.1.2 基于马尔可夫决策过程的动态激励机制 | 第54页 |
| 5.2 展望 | 第54-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第64页 |