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Decentralized Coded Caching Under Heterogeneous Cache Sizes and Arbitrary Popularity Distribution
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AI
DOI：10.1109/TCOMM.2025.3644472.png)
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摘要
En 中文
编码缓存已作为一种有效技术缓解网络拥塞。虽然用户缓存大小或文件流行度的影响已分别研究，但它们对编码缓存的联合影响尚不明确。本文首先表征了预期传输速率的两个信息论下界。第一个下界引入了一种新颖的割集方法，允许用户以不同频率重复请求文件，考虑了用户缓存大小和文件流行度的异质性。第二个下界源自传统的割集下界，假设每个文件最多被请求一次。随后提出了一种基于分组的、多轮分散式编码缓存方案。我们证明该方案的预期传输速率最多偏离第二个下界O(log K)倍，适用于任何缓存和流行度分布，其中K为用户数量。此外，结合第一个下界，推导出幂函数和Zipf缓存分布下上下界之间更紧的O(log(K) m(K)/m(1))间隙，其中m(1)和m(K)分别表示最小和最大缓存大小。仿真结果表明所提出方案的性能优越。
Keyword:
Lower bound
Servers
Upper bound
Simulation
Libraries
Indexes
Encoding
Artificial intelligence
Wireless networks
Telecommunication traffic
Decentralized coded caching
nonuniform cache sizes
arbitrary popularity distributions
converse bounds
期刊
IF:
8.3
论文数:
1.2W
被引数:
3.6W
机构
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