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摘要
随着用户终端数量的激增和5G技术的发展，形成了宏基站和小基站并存的网络。同时超高清视频、云VR/AR等应用对时延提出了更高的要求。为了缩短5G网络中的时延，文中结合小基站协同、多播和用户行为可预测的特性，提出了一种基于对抗自动编码(Adversarial Autoencoders, AAE)的协同多播主动缓存方案(Collaborative Multicast Proactive Caching Scheme Based on Adversarial Autoencoders, CMPCAAE)。该方案首先根据用户的特征信息将用户划分成偏好不同的用户组，然后通过AAE预测每个用户组可能请求的内容。为了减少缓存内容的冗余，采用蚁群算法(Ant Colony, ACO)将预测的内容预先部署到各小基站以实现小基站间的协同。在内容分发阶段，若分组中用户请求的是流行度高的内容，则以多播的方式将该内容主动缓存到分组中其他未发送请求的用户，否则以正常的方式进行分发。仿真结果表明，CMPCAAE方案在系统的平均请求时延和丢失率方面均优于经典的缓存方案。
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单位通信与信息工程学院; 南京邮电大学
