무선 네트워크에서 소셜 네트워크 인식 장치 간 통신

장치 간 (D2D) 통신은 임박한 무선 용량 부족을 극복하고 새로운 응용 서비스를 가능하게 하는 주요 기술로 여겨진다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 계층과 물리적 무선 네트워크 계층이라는 두 가지 계층을 활용하여 D2D 통신을 최적화하기 위한 새로운 소셜 인식 접근 방식을 제안한다. 특히, 물리적 계층 D2D 네트워크는 사용자의 만남 기록을 통해 포착된다. 그 후, 사용자의 온라인 소셜 네트워크에서 내용의 분포를 모델링하기 위한 이른바 인디안 뷔페 프로세스에 기반한 접근 방식이 제안된다. 기지국에 의해 수집된 사회적 관계를 바탕으로 D2D 통신의 트래픽 오프로드 프로세스를 최적화하기 위한 새로운 알고리즘이 개발된다. 또한, 오프로드된 트래픽의 체르노프 경계와 근사 누적 분포 함수 (cdf)가 도출되며 경계와 cdf의 유효성이 증명된다. 실제 추적을 기반으로 한 시뮬레이션 결과는 우리의 모델의 효율성을 입증하고 제안된 접근 방식이 네트워크 트래픽을 성공적으로 오프로드할 수 있음을 보여준다.