- 文献综述（或调研报告）：
随着近几年通信技术和智能终端设备的发展，网络中的用户数量和用户的流量需求急剧增加，通信系统往往在高峰时段拥挤，在非高峰时段未得到充分利用。为了合理利用网络资源，避免流量峰值时段的网络拥堵，我们可以利用分布在网络中各个部分的存储资源。在非流量峰值期间，即网络负载低的时段，复制部分内容在用户附近的或者用户终端自带的存储设备中。在流量峰值时期，当用户发起请求时，首先在本地查找资源，如果请求资源在这些存储设备中有备份，就可以不通过网络而直接通过这些存储设备来满足请求，从而降低网络中的传输流量，这就是缓存技术。这样利用缓存，我们可以有效地改善网络中的流量的变化性，将高峰时期的流量转移到流量较少的时间，以减少网络拥塞，减轻信道负载，从而提高传输效率。
传统缓存的模型，仅仅是将服务器中的部分文件的副本拷贝到本地缓存器中，并利用正交单播技术进行信息传输。当用户发出消息请求时，用户首先在本地缓存中查找是否有需要的文件，查找不到时，再从远程服务器通过网络进行传输。这种由本地缓存部分文件而减少网络流量的增益称之为本地缓存增益。本地缓存增益当且仅当服务器中的文件大小与单个用户缓存大小相当的时候有显著的效果，而当服务器中文件的总大小远远大于用户缓存大小时，本地缓存增益微乎其微。Maddah-Ali 和 Niesen 在论文[1]中提出了编码缓存的技术和算法，该技术将系统分为放置阶段和传输阶段。我们在放置阶段对用户的缓存内容进行优化设计，将文件划分为一定的子文件，部分存储在用户缓存中；在传输阶段，可以利用无线信道的广播特性在多个用户间进行多播传输，使收到相同信息的用户，可以根据其本地缓存的内容，解码得到各自所需的内容，得以同时满足多个用户的需求。通过对放置阶段和传输阶段的共同设计，我们不仅能保留本地缓存增益，还可以实现新的全局缓存增益。即使单个用户的缓存较小，只要所有用户总的缓存大小和服务器中数据大小相当，就可以得到可观的全局缓存增益。因此，编码缓存逐步成为研究的热点。
在[1]中研究的编码缓存模型中，系统中的各种要素是对称的，即服务器中文件的大小和被访问的频率、用户缓存的大小、不同用户连接服务器的信道传输速率都是相等的，并且采取了无噪声的理想传输信道。与未编码缓存相比，本文提出的编码缓存方法给服务器和用户带来了额外的计算负担，尤其是当K比较大的时候。之后，文献[2]、[13]研究了对称情况下非中心化的编码缓存问题，系统中用户数量和身份动态变化，即用户随时离开或进入系统。这两篇论文都给出了一种缓存传输算法，并与传统的非编码缓存方案进行了对比，在方案的最优性上，利用割集定理给出了码率的下界，众所周知，该下界在一般情况下是不紧的，因此方案不是最优的。而且对称性的要求在现实中是无法满足的，因此在之后的编码缓存研究中，越来越多的科研人员开始关注非对称模型下的编码缓存问题。在Young-Han Kim 的文章[6] ,[7]和 [9] 中，基于香农随机编码的第一个原理，分别研究了在编码缓存问题中引入复合编码（CC）方案和随机编码的结果，着力于降低这两种方案的计算复杂性。文献[8] 研究了在内容未经编码放置在缓存中的情况下（即，仅在缓存中复制文件位的情况）的相同模型。作者通过利用编码缓存与索引编码问题的联系来研究这个模型，即建立未编码缓存放置和索引编码问题的联系。文献[10]、[14]通过回顾Maddah-Ali和Niesen的缓存方案，提出要实现编码缓存方案，必须将每个文件拆分为多个数据包，通常随着用户数量呈指数增长。因此需要设计出合适的子文件数量。作者提出了放置传送阵列（PDA）的设计问题，用于描述缓存系统中的放置和交付方案。通过设计适当的PDA，将缓存问题的两个过程用数学语言描述出来，得以以最小的子文件数实现最佳的编码增益。文献[11]介绍了一种新颖的具有私人需求的共享链接缓存模型，其目的是设计一种具有最小负载的两阶段缓存方案，同时保留用户需求的私密性。作者提出了两种具有最优结果的私有缓存方案，还提出了一种私有方案，以在每个用户有不同请求的情况下进一步降低传输负载。
参考文献索引
[1] Maddah-Ali M A, Niesen U. “Fundamental limits of caching” [J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2014, 60(5):2856–2867.
[2] Maddah-Ali M A, Niesen U. “Decentralized Coded Caching Attains Order-Optimal Memory-Rate Tradeoff” [J]. Ieee Acm Transactions on Networking, 2015, 23(4):1029–1040.
[3] Niesen U, Maddah-Ali M A. “Coded caching with nonuniform demands” [J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2017, 63(2):1146–1158.
[4] Chao Tian. “Symmetry, Outer Bounds, and Code Constructions: A Computer-Aided Investigation on the Fundamental Limits of Caching” [J] Entropy 20. 603 (2018):1-43.
[5] Kai Wang, and Chao Tian. “On the Symmetry Reduction of Information Inequalities” [J] IEEE Transactions on Communication 66. 6 (2018):2396-2408.
[6] Fatemeh Arbabjolfaei, Bernd Bandemer, Young-Han Kim, Eren Sasglu, and Lele Wang. “On the Capacity Region for Index Coding” [J] IEEE International Symposium on Information Theory. 2018.
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