1、伴隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展，傳統(tǒng)的語音業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流量占總體數(shù)據(jù)流量的比例越來越小，取而代之的是移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流量急劇升高。下一代移動通信系統(tǒng)(5G)必須能夠滿足極高的通信要求：數(shù)以百億計的移動設(shè)備接入需求，應(yīng)用服務(wù)對計算處理資源、下載速率、傳輸時延要求越來越高，爆發(fā)式增長的海量數(shù)據(jù)流量正給網(wǎng)絡(luò)帶來極大的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，IMT-2020(5G)以及3GPP等標(biāo)準(zhǔn)化組織引入云計算和虛擬化技術(shù)，提出功能模塊化、服務(wù)分層化、網(wǎng)絡(luò)

2、虛擬化，以及接入面、數(shù)據(jù)面和控制面分離原則。
　　考慮到業(yè)界對于5G系統(tǒng)的普遍共識，以及總結(jié)前人研究工作，本文提出了分層次分布式云服務(wù)網(wǎng)絡(luò)模型(HDCSN)，該模型由“接入云+分布式微云+核心云”三層次組成，符合IMT-2020(5G)以及3GPP對網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)架構(gòu)提出的基本需求。接入云考慮采用中移動提出的C-RAN網(wǎng)絡(luò)，部署超高密度的蜂窩小區(qū)以滿足海量移動設(shè)備的接入需求。在接入云基礎(chǔ)之上，部署分布式微云系統(tǒng)，將遠(yuǎn)端核心云服務(wù)器的服務(wù)

3、能力遷移到本地區(qū)域，用戶可以從本地區(qū)域的微云服務(wù)器獲取到高質(zhì)量低時延的應(yīng)用服務(wù)。
　　移動設(shè)備和數(shù)據(jù)流量爆發(fā)式增長，對無線資源和虛擬資源的需求也隨之增長，然而，無線資源和虛擬資源的增長速度卻相對慢了許多。因此，資源如何進行高效地調(diào)度和分配，以此增加資源利用率和系統(tǒng)容量成為本文研究的重點問題。本文針對此問題進行了以下研究：
　　1)選取流媒體應(yīng)用作為研究對象。由于流媒體應(yīng)用對頻帶、功率、計算處理以及緩存等資源的消耗量巨大，因此

4、，高效的資源調(diào)度和分配方案會有更大的優(yōu)勢。本文提出了資源聯(lián)合調(diào)度與分配方案(JRSA)，依據(jù)不同區(qū)域的業(yè)務(wù)繁忙程度，采用集中式的資源調(diào)度方案；同時，在每個區(qū)域內(nèi)部，C-RAN的無線資源與微云的虛擬資源之間需要協(xié)調(diào)分配，以盡可能提高資源利用效率。仿真結(jié)果顯示，JRSA方案能夠最大化資源利用效率，同時，JRSA能夠均衡整個網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載，進一步提高資源利用效率和擴大系統(tǒng)容量。
　　2)考慮在點播流媒體應(yīng)用服務(wù)場景下的分布式內(nèi)容緩存策略。本

5、文以用戶獲取應(yīng)用服務(wù)的平均時延作為服務(wù)的QoS指標(biāo)，通過分析不同流媒體服務(wù)在不同小區(qū)的流行度差異，提出了改進型的分布式聚類內(nèi)容緩存與更新方案。仿真結(jié)果顯示，與傳統(tǒng)方案相比，應(yīng)用改進型的內(nèi)容緩存和更新策略，用戶獲取服務(wù)的時延得到很大程度降低。同時，由于采用以負(fù)載均衡為標(biāo)準(zhǔn)的更新方案，整個網(wǎng)絡(luò)的“熱區(qū)冷區(qū)”負(fù)載不均衡問題得到很大程度緩解，實現(xiàn)了整個網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡。
　　3)本文考慮當(dāng)系統(tǒng)處于業(yè)務(wù)繁忙狀態(tài)時，如何高效利用資源以擴大系統(tǒng)容