4.1　引言

近年来，互联网流量猛增，视频会议、视频点播、在线游戏和在线交易等新兴应用日益流行，其中高分辨率视频的流媒体需要非常高的数据速率和低时延[1]。此外，移动数据流量的急剧增长和对无线通信的巨大需求，引发了能源消耗和温室气体排放的急剧上升。因此，为了建设生态友好型无线通信系统，促进可持续发展，将绿色和可持续技术融入5G无线网络可以显著节约能源。内容缓存可以在本地服务用户请求，通常能够降低无线接入网络中繁重的通信负载和端到端时延，以支持许多关键的物联网服务和应用，它被认为是一种能够解决互联网流量显著增长带来的挑战的技术。因此，支持缓存的网络和内容缓存等技术被用来减少无线网络中的内容交付时间和交通拥塞[2]。尽管引入内容缓存是为了实现更快的内容传输，但它在减少能源需求方面同样也表现出了巨大的潜力。最近有许多研究报告称，在配备了缓存的网络中，内容缓存有助于降低能源成本。这是因为缩短内容传输距离既减少了内容传输能源消耗，也减少了网络资源的利用。

在启用缓存的HetCNets中，由于MBS和SBS都有很大的缓存空间，所以用户可以直接从最近的SBS或MBS中获取请求的文件。在启用缓存的HetCNets中有两种拓扑：一种是网格拓扑，其中MBS通常位于每个单元的中心，一些SBS也部署在单元内部；另一种是随机的空间拓扑，MBS和SBS随机部署在每个单元中。

近年来，随机几何作为一种统计建模工具，被广泛用于分析和设计蜂窝网络中的缓存技术。该模型假设一个随机拓扑由一个随机过程决定，如广泛使用的泊松点过程（Poisson Point Process，PPP）和泊松簇过程（Poisson Cluster Process，PCP）。根据所选泊松过程的特性，可以推导出高速缓存无线通信网络的中断概率和覆盖概率的理论表达式[3]。因此，利用统计信息为大量用户实现良好的性能是至关重要的。

综上所述，本章针对文件传输给回程链路带来的高时延压力，以及密集部署SBS将消耗更多能源的问题，建立了时延-能耗优化问题。首先，提出了一种由功率控制、用户关联和内容缓存联合执行的机制；其次，利用广义Benders分解（Generalized Benders Decomposition，GBD）方法进一步分解优化问题，其中，首要问题利用功率感知的用户关联来动态地连接到不同的BS，主要问题则采用最优内容缓存策略，根据用户请求的文件内容流行度，将文件分别放置在不同的SBS上；最终，提出了一种迭代功率感知的用户关联和内容缓存（Power-Aware User Association and Content Caching，PAUA-CC）算法，在满足用户最小通信速率的前提下，在文件传输时延和能耗之间实现了最佳权衡。