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Game Theoretic Cache Allocation Scheme in Wireless Networks

게임이론 기반 무선 통신에서의 캐시 할당 기법

  • Received : 2017.01.23
  • Accepted : 2017.05.30
  • Published : 2017.08.15

Abstract

Caching popular videos in the storage of base stations is an efficient method to reduce the transmission latency. This paper proposes an incentive proactive cache mechanism in the wireless network to motivate the content providers (CPs) to participate in the caching procedure. The system consists of one/many Infrastructure Provider (InP) and many CPs. The InP aims to define the price it charges the CPs to maximize its revenue while the CPs compete to determine the number of files they cache at the InP's base stations (BSs). We conceive this system within the framework of Stackelberg game where InP is considered as the leader and CPs are the followers. By using backward induction, we show closed form of the amount of cache space that each CP renting on each base station and then solve the optimization problem to calculate the price that InP leases each CP. This is different from the existing works in that we consider the non-uniform pricing scheme. The numerical results show that InP's profit in the proposed scheme is higher than in the uniform pricing.

기지국(Base Station)에서 인기있는 콘텐츠(비디오)를 캐싱하는 것은 전송 대기 시간을 줄일 수 있는 효율적인 방법이다. 본 논문에서는 콘텐츠 제공자(CP)가 캐싱 절차에 참여하도록 동기를 부여하기 위해 무선 네트워크에서의 사전 인센티브 캐시 메커니즘을 제안한다. 하나 이상의 Infrastructure Provider(InP)와 많은 CP로 구성되어 있는 시스템에서, InP는 InP의 기지국에서 캐시하는 파일 수를 결정하기 위해 CP가 경쟁하는 동안 수익을 극대화할 수 있도록 CP에 청구되는 가격을 정의하는 것을 목표로 한다. 또한 InP와 CP는 Stackelberg 게임이론 내에서 각각 선도자와 추종자로 정의된다. Backward Induction을 기반으로, 각 CP가 각 기지국에서 임대한 캐시 공간의 양을 정확하게 측정한 후, 최적화 문제를 해결함으로써 InP가 각 CP를 임대하는 가격을 계산한다. 이것은 비 균일 가격 체계를 고려한 점에서 기존 연구와 차이가 있다. 수치 결과는 제안 된 방법을 통해 InP의 이익이 균일 가격 책정보다 높다는 것을 보여준다.

Keywords

Acknowledgement

Supported by : National Research Foundation of Korea(NRF)

References

  1. N. Golrezaei, A. Molisch, A. Dimakis, and G. Caire, "Femtocaching and device-to-device collaboration: A new architecture for wireless video distribution," IEEE Commun. Mag., Vol. 51, No. 4, pp. 142-149, Apr. 2013. https://doi.org/10.1109/MCOM.2013.6495773
  2. Z. Chen, Y. Liu, B. Zhou, and M. Tao, "Caching Incentive Design in Wireless D2D Networks: A Stackelberg Game Approach," IEEE ICC 2016, Kuala Lumpur, Malaysia, 2016.
  3. FeiShen et al., "A Stackelberg Game for Incentive Proactive Caching Mechanisms in Wireless Networks," GlobeCom 2016, Washington DC, USA, Dec. 2016.
  4. B. Perabathini et al., "Caching on the edge: a green perpective for 5G networks," IEEE ICC 2015, London, UK, Jun. 2015.
  5. Mao Yang et al., "Opportunistic Spectrum Sharing based Resource Allocation for Wireless Virtualization," 7th International Conference on Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing, Taichung, Taiwan, 2013.
  6. Nguyen Duy Duong et al., "Stackelberg Bayesian Game for Power Allocation in Two-Tier Networks," IEEE Transactions on Vehicular Technology, Vol. 65, No. 4, Apr. 2016.
  7. S. P. Boyd and L. Vandenberghe, "Convex optimization," Cambridge University Press, 2004.