一种未来5G网络中保障内容低时延传输的用户接入方法与流程

本发明属于移动通信领域，描述了一种未来5G网络中保障内容低时延传输的用户接入方法。

背景技术：

据思科白皮书预测，在2019年移动数据流将占到全球数据流量的约75％，由于智能设备的普及，未来移动数据流量将呈现喷井式增长趋势。现如今的宏蜂窝网络容量已经不能进一步扩大以满足日益增长的流量需求。

为了解决这一问题，引入了小小区(Small Cell)网络，在宏蜂窝网络的覆盖下，大量部署FemtoCell、PicoCell、MicroCell、WiFi AP等，从而构成异构网络。在异构小小区网络中，通过小小区基站的密集部署，极大地提升了系统的容量，满足了对网络的流量需求。

但是，小小区基站从内容提供商处获取内容的速率受到无线回程链路的速率大小限制，从而进一步影响用户的服务质量需求(如用户的服务时延等)。因为用户的服务时延包括了从内容提供商到服务基站的无线回程链路时延与服务基站到用户的前向链路的传输时延之和。

为了解决这个问题，在基站上加缓存装置并提前把从内容提供商处获取的内容，存储到基站的缓存装置上，则用户便可直接从服务基站上获取内容；这样不仅可以减缓内容提供商到基站的无线回程链路的负载，而且可以减少内容提供商到基站的时延与时延抖动，保证用户的时延需求。

在现有对带缓存的小基站研究中，大多假设系统中的用户对内容的需求概率是相似的。

如文献1:Khreishah A,Chakareski J,Gharaibeh A.协作小小区网络中联合缓存、路由以及信道分配的方案[J].arXiv preprint arXiv:1605.09307,2016；

文献2：Li H,Wang Z,Hu D.基于缓存的小小区网络中联合无线链路与回程的负载均衡方案[C]//个人、室内和移动无线电通信(PIMRC),2015年IEEE第26届年度国际研讨会.IEEE,2015:1889-1894.

文献3：Khreishah A,Chakareski J.多小小区协作系统中的协作缓存[C]

//2015年IEEE计算机通信研讨会(INFOCOM WK-SHPS).IEEE,2015:257-262.

文献4：Liu R,Yin H,Cai X,等.面向内容网络中协作缓存方案[J].IEEE通信,2013,17(4):781-784.

上述文献[1-4]在对加载了缓存装置的小小区基站，对用户接入网络的选择方案研究中，都没有根据用户请求内容的相似性采用用户分簇方法，如果通过对用户分簇之后再统一接入，可以提高缓存的利用率。

文献[5]Dehghan M,Seetharam A,Jiang B,等.异构网络中最优化路由与内容缓存方案的复杂度[C]//2015年IEEE计算机通信会议(INFOCOM).IEEE,2015:936-944.研究了在异构网络中最优化联合请求路由寻址与内容缓存的问题，并以最优化平均的内容访问时延为目标。但该文献把每个用户需求独立出来考虑，没有考虑用户之间的内容请求的相似性。

文献[6]ElBamby M S,Bennis M,Saad W,等.无线小小区网络中基于内容的用户分簇与缓存[C]//2014年第十一届无线通信系统国际研讨会(ISWCS).IEEE,2014:945-949.提出了一种无线小小区网络中联合用户分簇与缓存的方案，所提出的方案允许利用社交相似度将用户划分为不同的簇，然后每个簇均会连接到合适的小小区基站。以这种方式，小小区基站能够有效缓存最流行的内容，降低服务延迟。

仿真结果表明，通过将流行内容部署在接近小小区用户的位置，所提算法在服务延迟和卸载增益方面的性能上优于随机缓存方案和不分簇的学习算法方案。

尽管针对异构小小区网络中基于内容缓存的用户接入网选择已经有了一些研究，但大多数都忽略了用户请求内容的相似性。若根据内容需求对用户进行分簇接入，能够进一步提高小小区基站的缓存资源利用率。此外，现有研究多假设小小区基站采用单播的方式提供服务，大多数研究忽略组播带来的好处。若小小区基站采用组播方式对分簇后用户提供内容分发服务，能更进一步提高小小区基站的信道利用率。

技术实现要素：

本发明提出了一种未来5G网络中保障内容低时延传输的用户接入方法，在尽量满足用户需求与提高频谱效率的同时，使系统的整体时延最小化。

具体步骤如下：

步骤一、针对某个宏基站，建立覆盖范围内的小小区基站和用户之间请求内容的通信场景；

通信场景包括：K个带缓存的小小区基站，I个发起请求的用户和J个请求内容；

K个小小区基站集合为SBS_k表示第k个小小区基站；

I个用户集合为UE_i表示第i个用户；

J个请求内容集合为CT_j表示第j个内容。

步骤二、分别定义通信场景中小小区基站，用户和请求内容之间的关联关系；

设定所有的小小区基站都采用组播方式为用户提供服务；且每个用户在任何时间最多只能连接到一个小小区基站上；每个用户每次最多只能请求一个内容，每个内容的大小相同。

首先，用户与请求内容的关联关系用关联矩阵D表示；

元素表示用户i对内容j需求的指示变量，如果用户i对内容j有需求，则否则，

然后，内容与小小区基站的关联关系用关联矩阵N表示；

元素表示内容j在第k个小小区基站上的需求指示变量，如果内容j在第k个小小区基站上有需求，则否则，

最后，小小区基站到用户的覆盖列表用关联矩阵L表示；

L(i,k)＝l_ik

元素l_ik表示用户i是否被第k个小小区基站覆盖的指示变量，如果用户i被第k个小小区基站覆盖，则l_ik＝1，否则，l_ik＝0。

将关联矩阵L第i行中值为1的元素，对应的列标k构成集合即用来表示用户i可选择接入的基站的集合。

用户与小小区基站的关联关系用关联矩阵A表示；

A(i,k)＝a_ik

元素a_ik是用户i接入第k个小小区基站的指示变量，如果用户i接入第k个小小区基站，则a_ik＝1，否则，a_ik＝0。

步骤三、根据用户与请求内容的关联关系，定义用户的簇和内容集合；

针对内容j，将所有对内容j有需求的用户分在同一个簇U_j，表示如下；

针对非空的每个用户簇，记录所有簇中被用户请求的内容，形成请求内容数目集合

步骤四、根据用户与小小区基站的关联关系，定义每个小小区基站的用户接入数目，与各自能接纳的簇组中的用户总数相同；

公式如下：

为所有已接入第k个小小区基站的用户总数；

表示针对第k个小小区基站上的缓存内容j，所有对内容j有需求的用户的簇；

m(k)是该簇的标记值，与第k个小小区基站相关；

步骤五、按簇的定义将所有用户根据请求的内容进行初始分簇，并对每个小小区基站的接入用户进行初始化；

初始时，将所有对某相同内容有需求的用户分为同一个簇；初始化形成的用户分簇的数目与系统中被用户请求的内容数目相同；

初始时，统计各小小区基站的已接入用户数；若第k个小小区基站没有新用户接入，则

同时，初始定义时延矩阵为表示用户到小小区基站的传输时延，其中元素t_ik是用户i接入第k个基站时的传输时延；

步骤六、每个小小区基站更新各自实际可用的组播组上限和所能接入的用户上限；

更新第k个小小区基站的组播组上限为：

N_k表示第k个小小区基站的原有组播组上限；

更新第k个小小区基站接入用户的上限为：

F_k为第k个小小区基站的原有接入用户上限数；

步骤七、判断初始化形成的用户分簇的数目是否大于K个小小区基站更新后的组播组上限之和即是否有如果是，从用户数最少的簇开始，逐一舍弃该簇，直至进入步骤八；否则，进入步骤八；

步骤八、更新剩余簇中的所有用户序号构成集合并判断更新后的用户总个数是否大于K个小小区基站更新后的接入用户上限之和即是否满足如果是，则从用户数最少的簇开始，逐一舍弃该簇，直至进入步骤九；否则，进入步骤九。

步骤九、判断更新后的用户分簇数目是否满足如果是，进入步骤十，检查每个簇内用户覆盖范围的一致性；否则，当满足进入步骤十一；

步骤十、将每个用户簇裂分为数个覆盖范围更一致的子簇；

具体步骤如下：

步骤1001、当簇舍弃后，从剩余簇的更新用户集合中将所有用户按编号从小到大排序；

步骤1002、选取当前编号为i′的用户作为基准，根据当前用户i′所在的簇中请求的内容j'，选取用户i′所在的某个簇；

初始

步骤1003、依次选取该簇中的其余用户i″，计算用户i″的接入集合分别统计该簇中每个用户的接入集合。

步骤1004、依次判断用户i″与基准用户i′之间的接入集合中是否存在至多两个不同值，也就是是否有如果是，将用户i″划分进基准用户i′所在的子簇，进入步骤1005，否则直接进入步骤1005；

基准用户i′所在的子簇初始元素仅为基准用户i′；

步骤1005、依次选取该簇中的下一个用户，返回步骤1004，直至该簇中所有的用户都比较完毕，得到两个簇：基准用户i′所在的子簇和剩余用户形成的簇；

步骤1006、判断裂分完后的簇数目是否满足如果是，则循环结束；否则，进入步骤1007。

步骤1007、针对剩余用户形成的簇，选取最小编号的用户作为基准用户，返回步骤1003，直至该簇不能在划分为止；

该簇共划分的子簇标号用m'表示；表示内容j′的第m'个子簇；m'＝{1,2,3...}。

步骤1008、从剩余簇的更新用户集合中选取下一个基准用户，返回步骤1002，直至裂分的簇数目满足则循环结束。

步骤十一、对生成的用户子簇及实际可用组播组上限，按时延权值执行最佳匹配KM算法。

时延权值是指每一子簇内对应所有用户到基站的时延总和；

根据步骤十得到的用户子簇或者步骤七得到的更新簇，结合实际的组播组上限构造二分图，其中边的权为对应用户簇里所有用户到小小区基站的时延之和。用户簇与所有小小区基站的每个信道之间的匹配问题映射为加权二分图求解最佳匹配的问题。

步骤十二、按KM算法求得的结果，将每个用户子簇的标号对应到其分配的基站，也即将变为更新基站接纳集合并向每个用户发送其应当接入的基站序号，通信结束。

本发明的优点在于：一种未来5G网络中保障内容低时延传输的用户接入方法，基于用户内容请求的相似度对用户进行分簇，用户以簇的形式接入到服务基站中，同时基站以组播的形式对用户进行服务。该方案利用分簇算法和KM算法相结合求解离散问题，以较低的复杂实现了保障内容低时延传输的用户接入方案。

附图说明

图1是本发明小小区基站和用户之间基于内容缓存的用户分簇通信场景示意图；

图2是本发明一种未来5G网络中保障内容低时延传输的用户接入方法流程图；

图3是本发明将每个用户簇裂分为数个子簇的方法流程图；

图4是本发明三种算法下用户数目与系统总时延的关系图；

图5是本发明三种算法下内容数目与系统总时延的关系图；

图6是本发明三种算法下基站数目与系统总时延的关系图。

具体实施例

下面结合附图对本发明的具体实施方法进行详细说明。

本发明在为用户进行接入网选择时，综合考虑当前系统中用户的具体内容需求情况、基站的负载情况和组播组接入数量限制以及用户数接入数量的限制；基于用户内容需求相似度对用户进行分簇，用户以簇的形式接入到服务基站中，同时基站以组播的形式对用户进行内容服务；把具有相同内容需求的用户放在同一个簇内，然后按基站覆盖情况的差异分为不同的子簇，基站基于这些子簇选择组播组，使得有限的信道资源能够服务更多的用户，并提高了基站的服务效率，从而减少不必要的无线链路的传输，以降低内容分发过程的总时延，使系统中用户的总时延最小化。

本发明首先搭建带缓存的小基站移动网络仿真场景，将用户按所需的内容先分为几个较大的簇，并统计全部基站的组播组上限之和，以及全部基站的用户接纳上限之和，并按此限制删除多余的簇，继续判断若用户簇少于组播组上限之和，则对每个簇进行筛选分类，将其再分为子簇，使用户簇等于组播组上限之和；然后，对所有子簇及基站的组播频段执行KM算法，最后，基站将用户分簇结果以及接入基站结果发送给用户，并通知各基站准备接收用户请求，完成通信。

具体实施步骤如图2所示，如下：

步骤一、针对某个宏基站，建立覆盖范围内的小小区基站和用户之间请求内容的通信场景；

如图1所示，考虑一个宏基站的覆盖下K个带缓存的小小区基站的蜂窝网络的下行链路，通信系统中包括I个用户，J个内容。K个小小区基站集合为SBS_k表示第k个小小区基站；

I个用户集合为UE_i表示第i个用户；

J个请求内容集合为CT_j表示第j个内容。

步骤二、分别定义通信场景中小小区基站，用户和请求内容之间的关联关系；

假设所有的小小区基站都采用组播的方式为用户提供服务；每个用户在任何时间最多只能请求一个内容，且每个用户在任何时间最多只能连接到一个小小区基站上；假设每个内容的大小是一样的。

定义关联矩阵D，表征用户与请求内容的关联关系，其中元素是用户i对内容j需求的指示变量，其元素定义如下：

定义关联矩阵N，表征内容与小小区基站的关联关系，其中元素是内容j在第k个小小区基站上的需求指示变量，其元素定义如下：

定义关联矩阵L，表征小小区基站到用户的覆盖列表，其中的元素l_ik即用户i是否被小小区基站k覆盖的指示变量，其元素L(i,k)＝l_ik定义如下：

将关联矩阵L第i行中值为1的元素，对应的列标k构成集合即用来表示用户i可选择接入的基站的集合。

定义关联矩阵A，表征用户与小小区基站的关联关系，其中元素a_ik是用i接入第k个基站的指示变量：

步骤三、根据用户与请求内容的关联关系，定义用户的簇和内容集合；

用户的分簇由内容需求决定：

针对内容j，将所有对内容j有需求的用户分在同一个簇U_j，表示如下；

针对非空的每个用户簇，记录所有簇中被用户请求的内容，形成请求内容数目集合同时作为用户初始簇的标号集合：

步骤四、根据用户与小小区基站的关联关系，定义每个小小区基站的用户接入数目，与各自能接纳的簇组中的用户总数相同；

小小区基站接入的分组由用户接入情况决定：表示小小区基站k下接入的用户；

用户分簇与小小区基站接入分组的关系：表示小小区基站k下接入的用户数与接入的用户簇数内的用户总和一致；

是U_j的标记值为m(k)的子集，与第k个小小区基站对应；

步骤五、按簇的定义将所有用户根据请求的内容进行初始分簇，并对每个小小区基站的接入用户进行初始化；

初始时，将所有对某相同内容有需求的用户分为同一个簇；初始化形成的用户分簇的数目与系统中被用户请求的内容数目相同；

初始时，统计各小小区基站的已接入用户数；若第k个小小区基站没有新用户接入，则小小区基站接入集合

同时，初始定义时延矩阵为表示用户到小小区基站的传输时延，其中元素t_ik是用户i接入第k个基站时的传输时延：；

步骤六、每个小小区基站更新各自实际可用的组播组上限和所能接入的用户上限；

更新第k个小小区基站的组播组上限为：

N_k表示第k个小小区基站的原有组播组上限；

更新第k个小小区基站接入用户的上限为：

F_k为第k个小小区基站的原有接入用户上限数；

步骤七、判断初始化形成的用户分簇的数目是否大于K个小小区基站更新后的组播组上限之和即是否有如果是，从用户数最少的簇开始，逐一舍弃该簇，直至进入步骤八；否则，进入步骤八；

步骤八、更新剩余簇中的所有用户序号构成集合并判断更新后的用户总个数是否大于K个小小区基站更新后的接入用户上限之和即是否满足如果是，则从用户数最少的簇开始，逐一舍弃该簇，直至进入步骤九；否则，进入步骤九。

步骤九、判断更新后的用户分簇数目是否满足如果是，进入步骤十，检查每个簇内用户覆盖范围的一致性；否则，当满足进入步骤十一；

步骤十、将每个用户簇裂分为数个覆盖范围更一致的子簇；

如图3所示，具体步骤如下：

步骤1001、当簇舍弃后，从剩余簇的更新用户集合中将所有用户按编号从小到大排序；

步骤1002、选取当前编号为i′的用户作为基准，根据当前用户i′所在的簇中请求的内容j'，选取用户i′所在的某个簇；

初始

步骤1003、依次选取该簇中的其余用户i″，计算用户i″的接入集合分别统计该簇中每个用户的接入集合。

步骤1004、依次判断用户i”与基准用户i′之间的接入集合中是否存在至多两个不同值，也就是是否有如果是，将用户i″划分进基准用户i′所在的子簇，进入步骤1005，否则直接进入步骤1005；

基准用户i′所在的子簇初始元素仅为基准用户i′；

步骤1005、依次选取该簇中的下一个用户，返回步骤1004，直至该簇中所有的用户都比较完毕，得到两个簇：基准用户i′所在的子簇和剩余用户形成的簇；

步骤1006、判断裂分完后的簇数目是否满足如果是，则循环结束；否则，进入步骤1007。

步骤1007、针对剩余用户形成的簇，选取最小编号的用户作为基准用户，返回步骤1003，直至该簇不能在划分为止；

该簇共划分的子簇标号用m'表示；表示内容j′的第m'个子簇；m'＝{1,2,3...}。

步骤1008、从剩余簇的更新用户集合中选取下一个基准用户，返回步骤1002，直至裂分的簇数目满足则循环结束。

步骤十一、对生成的用户子簇及实际可用组播组上限，按时延权值执行最佳匹配KM算法。

时延权值是指每一子簇内对应所有用户到基站的时延总和；

本发明以最小化系统总时延为目标进行数学建模。用户的服务时延为服务基站到用户的前向链路传输时延与内容提供商到服务基站的无线回程链路时延之和。在本发明的模型中，假设用户请求的内容必须首先缓存到基站上，然后才会转发给用户。而内容提供商到基站的回程链路时延与基站到用户的前向链路时延相当。因而在本次接入分配周期内，所请求内容不在基站缓存上的用户的请求将被顺延至下一接入分配周期执行。并且，由于内容提供商到服务基站的内容下发过程应当在上一周期执行，所以此处优化的目标函数不考虑从内容提供商到服务基站的时延。

本发明中系统优化的目标是最小化系统总时延，即目标函数应当表示为：

t_ik是用户i接入第k个小小区基站SBS_k的时延；

系统总时延受到以下约束条件的制约：

N_k表示第k个小小区基站的组播组上限；c_k为第k个基站的缓存列表向量，其中包含有内容1到J是否缓存于基站k的信息。

在约束条件中，约束条件C₁表示第i个用户在同一时刻内能且只能接入一个小小区基站；

约束条件C₂表示第k个小小区基站的接入用户数不得超过该小小区基站所能接入的用户上限F_k限制；

约束条件C₃表示第k个小小区基站接入的不同内容需求的用户组不能超过广播组上限N_k；

约束条件C₄表示第i个用户在同一时刻内最多只能请求一个内容；

约束条件C₅表示对第k个小小区基站，用户接入总数应和该小小区基站的对所有内容需求的用户数之和相等。也就是第k个小小区基站下接入的用户总数与请求该小小区基站上缓存内容的用户簇集合中，所有的用户总和数目相同。

该模型最终要求解出用户的接入选择方案，即矩阵A，得到用户与小小区基站之间的最佳匹配。根据步骤十得到的用户子簇或者步骤七得到的更新簇，结合实际的组播组上限构造一个二分图，其中边的权为对应用户簇里所有用户到小小区基站的时延之和。用户簇与所有小小区基站的每个信道之间的匹配问题映射为加权二分图求解最佳匹配的问题。

为了分析这一问题，首先介绍图论中有关二分图的定义及本发明后面用到的假设。

所述加权二分图可表示为G＝(X,Y,E)。其中，G表示一个完整的二分图；X表示用户簇；Y表示所有备选小小区基站信道；E为二分图中边的集合，表示用户簇与小小区基站信道之间的链路；边xy的权值为该子簇内所有用户到基站的时延总和，表示为w(xy)。当某个用户簇确定接入某一小小区基站的信道，也即X中的某一顶确定与Y中的某一顶关联时，称为X中(或Y中)的该顶被许配。包含所有顶以及被许配的顶间的边的子图称为图G的一个匹配。设S为G的子图，N_G(S)称为G中S的补图，定义为G的边集与顶集去掉S的边集与顶集后所得的子图。若M是图G中的一个匹配，G中的一条轨P(u,v)上，u与v分别是X与Y中未被M许配的顶，但P(u,v)上的边交替地不在M中出现与在M中出现，则称P(u,v)为M的可增广轨。为了对加权二分图应用KM算法，还需要为每个顶v赋予一个顶标l(v)，当x∈X且y∈Y且l(x)+l(y)≥w(xy)时，称此种顶标为正常顶标。以下步骤中所称的初始正常顶标皆遵循如下定义：

KM算法具体步骤如下：

步骤1101、以全部用户子簇(也即组播组)及基站接纳集合为顶，构作图G；为图G的各顶选定初始正常顶标，构作图G_l，在G_l中确定初始匹配M；

步骤1102、若X中顶皆被M许配，转到步骤1104；否则取G_l中未被M许配的顶u，令S＝{u}，

步骤1103、若转到步骤1104，若则取：

然后令

步骤1104、选中的一项y，若y已被M许配，且yz∈M，则S∪{z}→S，T∪{y}→T，转到步骤1103；否则S∪{z}→S，取G_l中一个M可增广轨P(u,y)，令转到步骤1102；

步骤1105、若集合A中的元素的数目card(A)＝I或X中顶皆被M许配，则停止，M即所求的最佳匹配，输出M；

步骤十二、按KM算法求得的结果，将每个用户子簇的标号对应到其分配的基站，也即将变为更新基站接纳集合并向每个用户发送其应当接入的基站序号，通信结束。

由M求得每个用户子簇(也即组播组)及基站接纳集合的对应接入关系，并向每个用户发送其应当接入的基站序号，通信结束。

具体实施例：

仿真场景设置为异构网络的常用仿真网络配置。通信系统设置如下(均为不作为变量时的设置)：5个小小区基站，每个基站的负载能力大小为30个用户及随机数目的组播组，各基站均有预先缓存好的内容。在基站的周围1km半径内随机分布着200个用户。系统中总的内容数目为20，其中每个内容的大小一样。

本申请主要从用户的增加对系统总时延的影响、内容的增加对系统总时延的影响、基站数目的不同对系统总时延的影响几方面来进行仿真分析。为了体现提出的策略的性能，采用了随机分配算法(RA)和平均分配算法(EA)这两种算法进行比较。

如图4所示，显示了KM算法、EA算法和RA算法在基站数目和内容数目固定不变时，用户数目与系统总时延的关系。可以看出，随着用户数目的增加，系统总时延也在上升。这是因为系统中用户数目增加，可能接入的用户也在增加，所以系统总时延也在增加。此外，KM算法下的系统总时延低于其他两个算法下的总时延，原因在于KM算法求得的是最优解，克服了其他两个算法泛最小化的不足。另外，从仿真运行的时间可以得知，EA算法与RA算法得到的次优解并没有相差很大，但在算法复杂度上却明显低于KM算法。由此可见，传统的泛最小化算法虽然性能较低，但仍广泛运用，因其在过去计算处理硬件落后时更节省时间。

如图5所示，显示了在用户数目和基站数目固定不变时，不同用户数目(150个用户及200个用户)下内容数目与系统总时延的关系。可以看出，随着内容数目的增加，系统总能耗在下降。这是因为虽然系统中内容数目增加，然而每个内容平均感兴趣的用户却在减少(因用户数目不变)，所以分簇变多的同时每个簇内的用户变少，最终导致了总时延变小。此外，用户数目为150和比用户数目为200的曲线位置更低。原因也在于随着每个内容分簇内的用户数量变少，因此总的来说时延更低了。

如图6所示，显示了在用户数目和内容数目固定不变时，不同基站数目与系统总时延的关系。可以看出，随着基站数目的增加，系统总时延在上升。这是因为系统中基站数目增加，可以接入的用户也在增加，所以系统总时延也在增加。此外，能明显观察到基站数目从3增加到5的过程中时延有较大幅度的增加。原因在于基站数目为3时用户尚不能完全接入到基站之中，有一部分用户因超出基站接入数目的综合而被拒绝了内容请求。而当基站数目为5或更多时，用户已经可以完全接入到基站之中，因而对某些未存储内容(即传输时延较大的内容)有需求的用户也可以接入基站，使得总时延相对地变得更高了。由此可见，本发明所提出的用户接入选择的方案，在基站尚未密集部署而小基站通常超负荷工作情况下，降低当前移动网络系统总时延方面，有很大的性能提升。

本发明总体分为如下三个阶段：用户分簇阶段，基站检测阶段和接入选择阶段；

在用户分簇阶段，按系统内所有用户的具体内容需求，把具有相同内容需求的用户分到同一个大簇内。分簇结束后，所存在的簇的数量应当不大于内容总数。

在这一阶段中，根据用户向小小区基站发出的内容请求信息，用户自然地被分为几个大簇。之所以按照不同的内容请求为用户分簇，是因为本发明假设的通信场景使用了组播技术，而为了达到最大化利用组播技术的优势，就必须使具有相同内容请求(也即可以通过同一组播组获取内容)的用户一开始就处于相同的簇中。

基站检测阶段中，小小区基站需要统计自身已经接纳了多少组播组，还需要对用户数目进行统计。将已接入的用户从接入上限中去除后得到新的组播组上限及用户接入上限。随后按照用户覆盖表对第一步中的每个簇进行筛选分类，将其分为几个不可再分的子簇。所谓“不可再分”即指该子簇内的所有用户可选择接入的小小区基站范围完全一致。

以上的分类标准及去除办法也符合直观观察的结果：当用户分簇完毕后，首先可以按用户簇来计算其是否超过了小小区基站接入的上限，此时的接入限制为组播组的数目，也即用户簇的总数不能超过所有基站组播组上限之和；随后在用户数目较少的簇确定被舍弃后，将无法再从小小区基站组播组数目中观察出用户数目的限制，因此此时必须具体计算剩余各用户簇中的用户总数，并与各小小区基站能接纳的用户总数上限之和比较，然后再剔除用户数目较少的簇；最后若由于第二步执行使用户簇的数目小于小小区基站组播组上限之和，则可以将较大的簇分为较小的簇，使用户簇数目刚好等于基站组播组上限之和，以便充分利用组播通信的优势，为用户带来更好的服务体验。

在接入选择阶段，以优化目标函数为目的，计算用户的时延限制，及小小区基站的发射功率限制。对所有子簇及小小区基站的组播频段执行KM算法。所得结果即用户按内容接入的组播实现方案。

值得注意的是这一步骤中的用户簇接入网选择使用了集中式的KM算法，集中式算法对于算法的具体执行者有一定要求。在本发明中假设执行此算法的实体为全体小小区基站，各小小区基站采取分布式的计算手段，并伴随着计算进行小小区基站间的数据交换；计算的过程则是集中式的管理，管理这一运算过程的是由特定算法选定的一个基站，它的数据交换时延较小，可以方便地命令各小小区基站为此算法实现执行各自特定的运算步骤。管理小小区基站的选择算法本发明不涉及，并且KM算法执行时认为管理基站已在基站检测阶段结束后，接入选择阶段开始前选择完毕。

本发明基于用户内容需求相似度对用户进行分簇，基站采取组播发送内容的方式，利用分簇算法与KM算法相结合，实现用户接入选择的方案；对用户应当接入的基站进行分配，使系统以可接受的复杂度达到总时延最小化。