[发明专利]移动智能终端3G通信尾能耗在线优化调度方案

摘要

移动智能终端3G通信尾能耗在线优化调度方案，分析了IDLE、FACH、DCH三种能耗状态和状态延时与转换关系，利用基于时隙的能耗状态、状态延时和状态转换的细粒度描述模型进行调度过程中的能耗评估；建立了一套调度时域内的流量预测模型，使用历史流量数据对来包概率进行概率统计和预测，增强了调度方案对未来时段可能带来的密集流量的策略调整能力。

主权项

1.移动智能终端3G通信尾能耗在线优化调度方案，其特征在于，首先，建立一套调度时域内的流量预测模型，使用历史流量数据对来包概率进行概率统计和预测，具体按以下步骤实现：步骤（11）历史记录定义为：在最近的一个历史周期T内，其包含的每个时隙t被标记为是否有请求在该时隙到来，记为c(t)，值域为[0,1]；步骤（12）根据历史记录c(t)，最大的相邻请求到达间隔记为J个时间单位，计算相邻包到达间隔为t_A个单位时间时的概率，即其中Count(t)表示相邻请求包间隔为t的情况出现的历史次数，统计c(t)中相邻1之间的间隔为t的个数即可得到；步骤（13）计算以当前包累计的时隙t₀为起点，未来时长为T₀的时段内有新的传输请求到来的概率，即其次，利用基于时隙的能耗状态、状态延时和状态转换的细粒度描述模型进行调度过程中的能耗评估，具体按以下步骤实现：步骤（21）根据手机硬件参数得到RRC模型下的能耗计算函数，定义如下：其中ST(t)为时隙t的能耗状态，状态取值为{IDLE,CELL_DCH,CELL_FACH}，P(ST)为状态取值为ST时所对应的状态功率值，由手机硬件参数决定；步骤（22）计算当某个传输请求被安排在时隙t_e发送时，其能获取的能量增量的期望值，即Eu(te,tl)=(1-σ)×(ERRC(STs(t0,tl)⊗{te})+σ×(ERRC(STs(t0,tl)⊗{te,}tl)),]]>其中STs(t1,t2)⊗I:]]>ST_s(t₁,t₂)表示在时间段[t₁,t₂]中的原能耗状态，表示与发送请求的时间点集合I作用，其值为以ST_s(t₁,t₂)作为原能耗状态，在时间点集合I上发送请求后所产生的新的能耗状态；最后，在移动终端通过3G网络进行数据通信的过程中按以下步骤实现能耗优化：步骤（31）给到达的所有网络传输请求加上一个deadline标签，标志其可容忍延时；步骤（32）对当前时隙t₀，累计未发送的网络传输请求被维护为一个队列Q，检查队列Q中各个网络传输请求，如果该请求u已经被分配调度时隙t_s并且满足t_s≥t₀时，对u进行实际请求发送动作；否则，执行以下步骤：步骤（33）按剩余时间t_r进行升序排序，其中t_r＝t_u+deadline_u-t₀，当前的调度范围记为其中t_u为请求u发生的时隙；步骤（34）依序取出各个网络传输请求u，u的调度时域范围为：I_u＝[t₀，t_u+deadline_u]，在I_u之内对其进行实际调度时隙的安排：步骤（34a）从t₀开始，遍历I_u内的下一个时隙t_e步骤（34b）如果时隙t_e所对应的时隙容量C(t_e)大于当前数据传输速率，即大于当前单位时间数据传输量时，则转到步骤（34a）；否则，继续以下步骤；步骤（34c）根据第一部分的概率模型，计算从安排时隙t_e到截止时隙t_l的时段可能来新传输请求的概率：其中t_l＝t_u+deadline_u；步骤（34d）根据第二部分的能量增量期望计算方法，计算当该请求被安排在时隙t_e时所带来的能量增量的期望：E_u(t_e,t_l)；步骤（34e）重复执行（34a）-（34d）直至I_u遍历完毕；步骤（35）将u的调度时隙分配到能量增量的期望值最小的时隙如果有多个最小期望值，则选择最大的t_s；步骤（36）重复执行步骤（34），直至当前队列中所有传输请求均被分配调度时隙；步骤（37）随着时隙t₀的增加，当队列Q中任意网络传输请求u被安排的调度时隙t_s到达时，将执行实际请求发送动作；当有任意新的传输请求到达时，将激发新一轮的调度，执行步骤（31）-（36）。