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移动网络中QoE驱动的缓存隐私保护与资源联合调度技术研究

批准号:
62101299
项目类别:
青年科学基金项目(C类)
资助金额:
30.0 万元
负责人:
曹腾飞
依托单位:
学科分类:
通信网络
结题年份:
2024
批准年份:
2021
项目状态:
已结题
项目参与者:
曹腾飞

项目摘要

结项摘要

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中文摘要
当前复杂移动网络环境下大规模用户、多样化业务和个性化服务依赖于高质量的缓存服务与资源调度技术。现有研究方案由于存在多维数据感知不全、隐私保护维度单一及资源调度缺乏协同等问题,造成移动用户体验质量、缓存隐私保护性能及服务资源调度效率得不到有效保障,难以适应未来移动网络下的服务发展需求。为此,本课题拟开展移动网络中QoE驱动的缓存隐私保护与资源联合调度技术研究。具体包括:(1)构建QoE驱动的多维立体感知与智能评估模型,全面挖掘多维数据间的深层关联特征,评估移动用户的QoE需求;(2)研究基于深度强化学习的隐私保护缓存服务策略,缓解移动网络流量负载,增强缓存服务的效率和隐私安全性;(3)建立面向自反馈调优的联合优化资源调度机制,提升网络资源调度效率和移动用户体验质量。通过以上研究,实现满足用户QoE需求的移动网络缓存服务与资源调度,为高质量、安全性和智能化的移动网络服务提供有力支持。
英文摘要
Recently, in the complex mobile network environment, large scale users, diversified business and personality service are depending on the high quality service caching and resource scheduling technology. However, existing research schemes have problems such as incomplete multi-dimensional data perception, single privacy protection dimension, and lack of coordination in resources scheduling, resulting in the ineffective guarantee of mobile user experience quality, cache privacy protection performance, and service resource scheduling efficiency. It is difficult to adapt to the service development needs of future mobile networks. In order to address these problems, this project aims to carry out the research on QoE-driven caching privacy preserving and resource joint scheduling technology in mobile networks. The main contents include: (1) Constructing a QoE-driven perception and estimation model of multi-dimensional user characteristics and network state for obtaining deep relevant features between them comprehensively and estimating users’ QoE requirements. (2) Researching on the privacy protection caching service strategy based on deep reinforcement learning for alleviating the traffic load of mobile networks, enhancing the efficiency and privacy security of caching services. (3) Establishing a joint optimization resource scheduling mechanism for self-feedback tuning to improve resource scheduling efficiency and the service quality of mobile users. Through the above researches, the intelligent mobile network services caching and resource scheduling that satisfies the users’ QoE can be realized, thus providing strong support for highly quality, security and intelligent mobile network services.
随着移动网络用户需求的日益个性化和网络环境的日趋复杂化,如何在满足用户高质量体验(Quality of Experience, QoE)的同时兼顾隐私保护和资源调度效率,已成为移动网络优化领域的关键科学问题。现代移动网络服务不仅需要快速响应用户多样化的需求,还要在复杂多变的网络环境中高效调配资源、降低能耗,并保障用户隐私和数据安全。本研究聚焦于这一挑战,围绕以下三个核心方向展开探索与创新。.首先是构建QoE驱动的多维感知与智能评估模型,旨在通过多维数据的深度感知和分析,全面理解用户行为及网络环境动态特性,为智能化资源调度提供基础;其次提出基于深度强化学习的隐私保护缓存服务策略,通过结合深度学习和强化学习技术,设计具有隐私保护能力的边缘缓存机制,以在降低数据泄露风险的同时提高缓存命中率与服务效率;最后开发面向自反馈调优的联合优化资源调度机制,采用自适应调优算法,在动态网络环境中实现资源利用效率的最优化,满足多用户和多业务场景下的性能需求。以上研究方向从用户体验、隐私保护和资源优化三个层面出发,形成了一个相互支撑的技术框架,有助于提升移动网络服务的智能化水平。.本研究不仅在理论上为移动网络环境下的多维感知、隐私保护和资源调度提供了新颖的方法论支持,还在实践层面为5G及未来移动网络的优化设计和实施提供了重要参考。研究成果充分体现了智能化、个性化和安全性在现代网络中的融合,为移动网络在性能、隐私和用户体验上的平衡提供了全新解决方案。这些成果的科学意义在于推动了对移动网络复杂性和动态特性的系统性理解,应用前景则体现在为运营商和相关技术提供商提升网络服务效率和用户满意度提供了技术支撑。
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