We consider wireless device-to-device (D2D) caching networks with single-hop transmissions. Previous work has demonstrated that caching and coded multicasting can significantly increase per user throughput. However, the state-of-the-art coded caching schemes for D2D networks are generally impractical because content files are partitioned into an exponential number of packets with respect to the number of users if both library and memory sizes are fixed. In this paper, we present two combinatorial approaches of D2D coded caching network design with reduced packetizations and desired throughput gain compared to the conventional uncoded unicasting. The first approach uses a “hypercube” design, where each user caches a “hyperplane” in this hypercube and the intersections of “hyperplanes” represent coded multicasting codewords. In addition, we extend the hypercube approach to a decentralized design. The second approach uses the Ruzsa-Szeméredi graph to define the cache placement. Disjoint matchings on this graph represent coded multicasting codewords. Both approaches yield an exponential reduction of packetizations while providing a per-user throughput that is comparable to the state-of-the-art designs in the literature. Furthermore, we apply spatial reuse to the new D2D network designs to further reduce the required packetizations and significantly improve per user throughput for some parameter regimes.

中文翻译：

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在无线设备到设备缓存网络中实现有限文件打包

我们考虑具有单跳传输的无线设备到设备 (D2D) 缓存网络。以前的工作已经证明缓存和编码多播可以显着增加每个用户的吞吐量。然而，用于 D2D 网络的最先进的编码缓存方案通常是不切实际的，因为如果库和内存大小都是固定的，内容文件会被划分为与用户数量相关的指数数量的数据包。在本文中，我们提出了两种 D2D 编码缓存网络设计的组合方法，与传统的未编码单播相比，它们具有减少的分组化和所需的吞吐量增益。第一种方法使用“超立方体”设计，其中每个用户在这个超立方体中缓存一个“超平面”，“超平面”的交集代表编码的多播码字。此外，我们将超立方体方法扩展到去中心化设计。第二种方法使用 Ruzsa-Szeméredi 图来定义缓存放置。该图上的不相交匹配表示编码的多播码字。这两种方法都产生了分组化的指数减少，同时提供了与文献中最先进的设计相当的每用户吞吐量。此外，我们将空间重用应用于新的 D2D 网络设计，以进一步减少所需的分组并显着提高某些参数机制的每用户吞吐量。这两种方法都产生了分组化的指数减少，同时提供了与文献中最先进的设计相当的每用户吞吐量。此外，我们将空间重用应用于新的 D2D 网络设计，以进一步减少所需的分组并显着提高某些参数机制的每用户吞吐量。这两种方法都产生了分组化的指数减少，同时提供了与文献中最先进的设计相当的每用户吞吐量。此外，我们将空间重用应用于新的 D2D 网络设计，以进一步减少所需的分组并显着提高某些参数机制的每用户吞吐量。