2019-04-01

1. Channel 选择

接上篇论文("Wireless Video Caching and Dynamic StreamingUnder Differentiated Quality Requirements")（昨天）involved reference"Caching Placement in stochastic wireless caching helper networks: channel selection diversity via caching"
主要是为了看channel选择部分是怎么和content placement嵌入的。所以只记录此部分。

• Motivation: hit rate和spectral efficiency的tradeoff
  Specially, if the more nodes store the same contents, they offer the shorter geometric communication distance as well as the better small-scale fading cahnnel for selection diverdity gain. On the contrary, if the nodes cache all contents uniformly, they can cope with all content requests but channel selection diversity gain cannot help being small.
  艾玛，看明白一星半点，待续吧。。。（chaneel部分真是复杂，好多不明白的公式，看明白都费劲还要会用
  额）
• Slivnyak's theorem
  以PPP分布的随机节点=PPP中的原点
  这样的目的是方便计算原点为中心圆或者计算两点间的放射夹角。

2. HetNet中多channel的选择

"Analysis on cache-enabled wireless heterogeneous networks."论文中提到relay， 还以为是那个relay,后来才知道是中继器的意思。
看了一丢丢，有个知识点有点意思，起码之前不知道。
好像也知道，只是不知道可以这么用

• 文中假设relay和BS的分布都服从PPP
• PPP中有n个节点落在以r为半径范围内概率为：（lamda=lamdapair^2带入泊松分布）
  同理，n=0
• 基于上述，PDF（probability density function）即为对上式求导。
• 基于此连乘可以求出联合概率PDF，进而求出联合概率。
  本文初始想法为：
  在cache node为设备、中继器、BS情况下，选择（association = {0,1}接受信号最强的缓存节点类型。
  做法：
• 定义节点 i receive power
• 将上述公式+Euclidean region + 进行积分
  丧心病狂啊

3. Thinking

delivery 部分实在太复杂，且基于目前所掌握的东西，暂时无法提出有效的观点，所以还是focus on在CP部分。

• 由于之前考虑CP在device && BS之间互补：即device基于节点的相遇信息（PPP）来缓存，实际都只能满足local request；
• 而若由BS assisted device caching, means device获取cache 通过multicast；
• 两者本质：
  ①一个common 放在BS，device保持其cluster的异质性；另一个common放在device, 牺牲异质性。
• 不确定两者之间哪种效果更好。想做一个比较。