Unmanned-aerial-vehicle (UAV) enabled radio access is an effective technology to improve the wireless coverage, in particular for remote and disaster-struck areas. It will become a key enabler in the forthcoming 5G heterogeneous cellular networks to provide improved and resilient coverage. In this article, we study edge caching for multiple UAV-enabled radio access networks (UAV-RANs) and investigate how the overall spectral efficiency (SE) can be improved by efficient edge caching. In this context, UAV base stations (UBSs) may not serve the immediate close-by users, but serve the users based on the requested contents, which brings the service contents closer to users. Based on analyses of the SE achieved by the content-centric UAV-RAN, a hybrid caching strategy is proposed to further improve the SE. In order to cache more files with limited cache resources while guaranteeing the quality-of-service, the contents are divided into two subsets, a popular set and a less popular set, based on their popularity profile that follows Zipf distribution. The popular files, according to the proposed hybrid caching strategy, are cached at all the UBSs, while each less popular file is cached at one UBS only. The overall SE is maximized by finding an optimal popularity threshold between the two subsets. By relaxing the formulated problem, analytical expression for the optimized threshold is derived. The effectiveness of the proposed method is verified by numerical examples where existing benchmark schemes are compared and outperformed.

中文翻译：

---

支持多UAV的无线电接入网络中的边缘缓存：3D建模和频谱效率优化

启用无人飞行器（UAV）的无线电访问是一种有效的技术，可改善无线覆盖范围，尤其是在偏远和受灾地区。它将成为即将到来的5G异构蜂窝网络中提供改进的弹性覆盖范围的关键推动力。在本文中，我们研究了多个启用了UAV的无线电接入网络（UAV-RAN）的边缘缓存，并研究了如何通过有效的边缘缓存来改善整体频谱效率（SE）。在这种情况下，UAV基站（UBS）可能不为附近的用户提供服务，而是根据请求的内容为用户提供服务，这使服务内容更接近用户。基于对以内容为中心的UAV-RAN实现的SE的分析，提出了一种混合缓存策略来进一步提高SE。为了在保证服务质量的同时用有限的缓存资源缓存更多文件，根据其遵循Zipf分布的流行性概况，将内容分为两个子集，一个流行集和一个不太流行集。根据所提出的混合缓存策略，流行文件被缓存在所有UBS上，而每个不那么流行的文件仅被缓存在一个UBS上。通过在两个子集之间找到最佳流行度阈值，可以使整体SE最大化。通过放宽提出的问题，可以得出优化阈值的分析表达式。数值例子验证了所提方法的有效性，并与现有基准方案进行了比较和优于。根据紧随Zipf分布的受欢迎程度概况，确定受欢迎程度和欠受欢迎程度。根据所提出的混合缓存策略，流行文件被缓存在所有UBS上，而每个不那么流行的文件仅被缓存在一个UBS上。通过在两个子集之间找到最佳流行度阈值，可以使整体SE最大化。通过放宽提出的问题，可以得出优化阈值的分析表达式。数值例子验证了所提方法的有效性，并与现有基准方案进行了比较和优于。根据紧随Zipf分布的受欢迎程度简介，确定受欢迎程度和欠受欢迎程度。根据所提出的混合缓存策略，流行文件被缓存在所有UBS上，而每个不那么流行的文件仅被缓存在一个UBS上。通过在两个子集之间找到最佳流行度阈值，可以使整体SE最大化。通过放宽提出的问题，可以得出优化阈值的分析表达式。通过数值示例验证了所提方法的有效性，在此示例中，对现有基准方案进行了比较和优于。通过在两个子集之间找到最佳流行度阈值，可以使整体SE最大化。通过放宽提出的问题，可以得出优化阈值的分析表达式。数值例子验证了所提方法的有效性，并与现有基准方案进行了比较和优于。通过在两个子集之间找到最佳流行度阈值，可以使整体SE最大化。通过放宽提出的问题，可以得出优化阈值的分析表达式。数值例子验证了所提方法的有效性，并与现有基准方案进行了比较和优于。