CN101895974B - 一种无线网卡工作模式的控制方法及*** - Google Patents
一种无线网卡工作模式的控制方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开了一种无线网卡工作模式的控制方法及***,涉及无线网卡的功耗技术。本发明公开的***中,用户行为分析模块,对应用程序代理模块所记录的输入事件进行合并操作,确定合并操作后的输入事件对应的特征向量组,并将确定的特征向量组发送给网卡模式预测模块;网卡模式预测模块,通过DTW算法判断是否查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式,如果是,则根据查找到的网络数据流模式选择无线网卡的工作模式,否则通过DTW算法,以及网络数据流代理模块所记录的统计数据信息确定并保存所接收到的特征向量组与网络数据流模式的对应关系。本发明技术方案可以合理调度无线网卡的工作模式,以保证无线网卡低功耗和低延迟。
Description
技术领域
本发明涉及一种无线网卡的功耗技术,特别是一种无线网卡工作模式的控制方法及***。
背景技术
无线网络和移动设备的飞速发展为人们提供了一个随时随地可用的网络环境。现有的移动设备上运行了大量的使用无线网卡进行通信的交互式应用软件,例如电子邮件和浏览器等网络应用程序。交互式应用程序通常根据用户的请求完成计算任务,因此其行为受到用户行为的影响。交互式应用程序在移动设备上的使用进一步增加了移动设备的功耗。移动设备通常使用电源供电,现有电源技术无法满足移动设备的功耗需求。电池容量和电子设备的功耗之间的差距日趋增大,因此节能是移动计算和普适计算发展的必然需求,是移动设备软件和硬件设计的重要准则。
无线通信是移动设备必不可少的技术之一,然而无线通信设备发送接收数据的过程中通常消耗大量能量。已有的研究显示,无线网卡的功耗占高端移动设备的10%,而在低端设备上往往能够达到50%。因此无线网卡是移动设备节能的关键部件,降低无线网卡的功耗对于延长移动设备待机时间具有重要意义。
针对无线网卡节能技术的研究多种多样,为了降低功耗,可以采用IEEE802.11协议提供的标准节能方法。IEEE802.11默认的操作模式是持续监听模式(Continuous Aware Mode,CAM),CAM模式下无线网卡一直处于高能量状态,随时发送和接收数据,能够保证最低的延迟和最大的吞吐量。IEEE802.11提供的节能模式(Power Save Mode,PSM)定时唤醒网卡,监听是否有传输请求,如果有数据要传输则进入高能量模式,否则回到睡眠模式,PSM能够有效地降低***能耗。但已有的评测结果显示,将网卡静止的设定在任何一种状态下都无法灵活的均衡功耗和性能两方面目标:CAM模式功耗开销较大,而PSM模式可能会增加响应延迟影响应用性能。
动态节能(BSD,Bounded SlowDown)方法结合了CAM和PSM的优点,在CAM模式完成高带宽数据的传输,传输结束后设置在PSM模式以节省能量。BSD方法是对MAC(Media Access Control,媒体访问控制)层功率管理机制的改进,目的是在尽量减少功耗的前提下,将由PSM引起的RTT(Round-Trip Time,往返时延)延时控制在一个给定的范围内,这个给定的范围由参数p来控制。在该协议中,参数p实际上是功耗与延迟的一个折中点,p的值越大,功耗越小,延迟越大;p的值越小,功耗越大,延迟越小。该协议为了避免由PSM引起的传输延迟,在网卡发送数据后,不管是否空闲都在给定时间内一直保持苏醒高能量状态,这段时间之后,转入睡眠,随后动态侦听信标帧,而不是每个信标间隔都会苏醒。BSD方法的缺点在于没有利用应用程序的信息,因此其保守的节能方案节能效果有限,而且BSD方法需要修改IEEE802.11b协议,为具体实现带来了困难。
相比于底层的动态节能技术,应用程序驱动的动态节能方法利用了应用程序对网络使用情况的信息,能够更好的满足应用程序的性能和功耗需求。STPM(Self-Tuning Power Mangement)是一种***级的动态节能方案,根据应用程序提供的线索推测未来的网络数据流,既减小了***的功耗,又保证了应用程序的延迟性能。但是STPM方法不适用于包含用户思考时间的请求/响应型的交互式应用程序,而且需要终端用户的协助和对应用程序的修改。
无线网卡节能方案的目标是实现功耗和性能之间的权衡,通常是在传输过程中将网卡设置在高能量模式,在空闲时将网卡设置在低功耗模式。节能方案中的一个关键问题就是何时切换网卡状态以及在相应状态所需持续的时间。现有的很多预测技术对计算密集型应用效果较好,但采用处理计算密集型应用的方法来处理延迟敏感的交互式应用,没有充分的考虑和利用交互式应用的特性,往往会降低交互式程序的性能甚至会增加交互式应用的功耗。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是,提供一种无线网卡工作模式的控制方法及***,以解决现有无线网卡的应用性能和功耗之间的均衡问题。
为了解决上述问题,本发明公开了一种无线网卡工作模式的控制***,包括网络数据流代理模块,该无线网卡还包括应用程序代理模块、用户行为分析模块和网卡模式预测模块,其中:
所述网络数据流代理模块,用于收集和记录网络行为的统计数据信息;
所述应用程序代理模块,用于捕获和记录用户发起的输入事件,其中,所述输入事件包括鼠标事件和键盘事件;
所述用户行为分析模块,用于对所述应用程序代理模块所记录的输入事件进行合并操作,确定合并操作后的输入事件所对应的特征向量组,并将所确定的特征向量组发送给所述网卡模式预测模块;
所述网卡模式预测模块,用于通过动态时间规整(DTW)算法判断是否可以查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式,如果是,则根据所查找到的网络数据流模式选择无线网卡的工作模式为持续监听模式或者节能模式,否则通过DTW算法,以及所述网络数据流代理模块所记录的统计数据信息确定并保存所接收到的特征向量组与网络数据流模式的对应关系。
进一步地,上述***中,所述用户行为分析模块,对设定时间内所记录的所有输入事件进行合并操作,所述合并操作包括鼠标事件聚类、鼠标事件消除和成对输入事件的合并。
其中,所述用户行为分析模块,根据合并操作的各输入事件的特征向量,确定所述特征向量组。
所述设定时间为100毫秒。
所述应用程序代理模块,用于记录用户发起的所有输入事件。
本发明还公开了一种无线网卡工作模式的控制方法,包括:
捕获和记录用户发起的输入事件,对所记录的输入事件进行合并操作,确定合并操作后的输入事件所对应的特征向量组,并通过动态时间规整(DTW)算法判断是否可以在本地查找到所确定的特征向量组对应的网络数据流模式,如果是,则根据所查找到的网络数据流模式选择无线网卡的工作模式为持续监听模式或者节能模式,否则通过DTW算法,以及记录的统计数据信息确定并保存所接收到的特征向量组与网络数据流模式的对应关系,其中,所述输入事件包括鼠标事件和键盘事件。
进一步地,上述方法中,对所记录的输入事件进行合并操作指:对设定时间内所记录的所有输入事件进行合并操作,所述合并操作包括鼠标事件聚类、鼠标事件消除和成对输入事件的合并。
其中,确定合并操作后的输入事件所对应的特征向量组指,根据合并操作的各输入事件的特征向量确定所述特征向量组。
所述设定时间为100毫秒。
记录用户发起的输入事件指,记录用户发起的所有输入事件。
本发明技术方案可以合理调度无线网卡的工作模式,以保证无线网卡低功耗和低延迟,同时保证无线网卡的高性能。特别面向延迟敏感型交互式应用场景时,采用本发明技术方案效果尤佳。
附图说明
图1是本发明所提供的无线网卡工作模式的控制***的结构示意图;
图2(a)是图1所示***中用户行为分析模块进行鼠标事件聚类操作示意图;
图2(b)是图1所示***中用户行为分析模块进行成对事件合并操作示意图;
图2(c)是图1所示***中用户行为分析模块将一组输入事件进行合并操作的示意图;
图3是图1所示***中用户行为分析模块及网卡模式预测模块之间的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图及具体实施例对本发明的技术方案作进一步详细描述。
一种无线网卡工作模式的控制***,可内置于计算机***侧或者无线网卡侧,也可以为独立***,其通过对无线网卡工作模式的控制,以保证无线网卡低功耗,低延迟,高性能。该***的结构如图1所示,至少包含应用程序代理模块、网络数据流代理模块、用户行为分析模块和网卡模式预测模块。
其中,应用程序代理模块:主要负责捕获及记录输入事件(输入事件即指用户发送给应用程序的鼠标和键盘事件);
记录输入事件指,生成输入事件的记录(即生成鼠标和键盘事件的记录),应用程序代理模块可以为所捕获的所有输入事件分别生成输入事件的记录,或者仅为所捕获的输入事件中重要事件生成输入事件记录。
网络数据流代理模块:主要收集和记录网络行为的统计数据信息,所统计的数据信息包括数据流的时间和传输的字节数;
用户行为分析模块,用于对应用程序代理模块所记录的输入事件进行合并操作,确定合并操作后的输入事件所对应的特征向量组,并将所确定的特征向量组发送给网卡模式预测模块;
具体地,用户行为分析模块,读取应用程序代理模块中的输入事件的记录,并将设定时间内(该设定时间的时间间隔较短,例如100毫秒)的记录的输入事件进行合并操作,合并操作后的输入事件认为是一个用户交互事件,最后确定用于表示合并操作后的输入事件(即用户交互事件)的特征向量组,其中,典型的输入事件的记录包括事件的类型(如鼠标事件或者键盘事件),事件的时间和事件的参数等。键盘事件的参数包括键盘的扫描码、键盘的按下和释放动作,鼠标事件的参数包括鼠标的坐标位置(x,y)、鼠标的移动、按下和释放动作。
上述合并操作指,将时间上非常接近(例如100毫秒内)的一组输入事件作为一个用户交互事件,从而可以以组为单位(即以用户交互事件为单位)统一预测网络数据流。这是由于计算机***关心的输入事件与用户关心的输入事件在粒度上并不严格匹配,例如在用户进行文本输入时,计算机***关心的输入粒度比较细:它关心的是某个键的按下和释放;而用户关心的粒度比较粗:用户的操作习惯往往是快速连续的一组击键输入事件,然后稍作停顿,判断由此产生的响应出现。这样,计算机***和用户对输入事件理解上的差异会违反输入与输出之间的因果关系假定,因为在完成一组击键输入过程中,相邻击键事件间隔太短,可能前一个输入事件还没来得及被***处理并输出结果,后一个输入事件就已经开始了。研究表明对于响应时间小于50至100毫秒的延迟,用户通常是感觉不到的,事件分组则对间隔时间小于100毫秒的击键事件进行合并,将这些时间上非常接近的一组输入事件作为一个用户交互事件并对他们的网络数据流模式进行统一预测。在合并操作过程中,包括鼠标事件聚类、鼠标事件消除和成对输入事件的合并等。当设定时间内所要进行合并操作的输入事件中包括鼠标事件时,要先对鼠标事件进行聚类。具体地,用户行为分析模块可利用功能单元实现对鼠标事件的聚类操作,即将同一个功能单元上的鼠标点击事件划分到一个类中。其中,功能单元指:用户通过用户接口(即用户同***之间交互的界面)预先定义和限制同软件的交换,交互式程序的每个接口组成部件通常对应一个固定的功能,对应同一功能的接口组成即可认为是一功能单元。
例如图2(a)所示的三个鼠标事件,分别为移动(Move)、按下(Press)和释放(Release),根据这三个鼠标事件的参数,得到这三个鼠标事件的特征向量如表1所示,从表1中可以看出这三个鼠标事件的特征向量中对应同一功能单元(即均对应的功能单元的标识均为Button-id2),故这三个鼠标事件是同一类事件,需要进行聚类操作。
表1鼠标事件及其对应的特征向量
消除鼠标事件指忽略用户所不关心的输入事件,用户所不关心的输入事件典型的是鼠标移动事件。这是由于鼠标移动事件具有两个特点:一是发生频率极高,且很多时候是在用户无意识的情况下产生的,极易干扰用户真正关心的输入事件;二是***对鼠标移动事件的响应速度极快,超出了用户能够感知的范围,其响应时间实际上并不影响用户使用***的感受,因此从用户的角度出发,可以忽略类似鼠标移动的机器事件。
成对输入事件的合并指,侦测成对出现的输入事件,并将其合并。由于用户通过键盘或鼠标输入时大部分事件是成对出现的,例如鼠标左键的按下和释放,而用户关注的往往是整个点击事件的响应,而非单个按下或释放事件,并且对单个事件进行预测往往是无法实现的(因为前一个事件触发的响应可能会被后一个事件中断),因此,需要采用事件合并,以避免上述问题的发生。表2所示即为本实施例中成对输入事件的合并的结果。
例如图2(b)所示的成对的键盘事件,分别为按下(Press)和释放(Release),这两个键盘事件需要进行合并,合并为一组(Group 2)。具体地,这两个键盘事件的特征向量及合并后的组标识如表2所示。
表2成对输入事件的特征向量及合并结果表
最后以图2(c)所示的一组键盘事件为例说明用户行为分析模块进行合并操作的过程,其中,一组键盘事件分别为Press Alt、Press F、Release Alt和Release F,这四个键盘事件进行合并操作(即合并为Group 3),合并操作后确定该组输入事件对应的用户交互事件即为敲击组合键“Alt+F”。其中,这四个键盘事件的特征向量及合并后的组标识如表3所示。
表3一组键盘事件的特征向量及合并结果表
网卡模式预测模块,主要用于在每次接收到用户行为分析模块发送的一特征向量组时,通过动态时间规整(DTW)判断是否可以查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式,如果是,则根据所查找到的网络数据流模式选择无线网卡的工作模式为CAM模式或者PSM模式,否则通过DTW算法,以及网络数据流代理模块所记录的统计数据信息确定并保存所接收到的特征向量组与网络数据流模式的对应关系,其中,可以利用现有技术来确定不同的网络数据流模式所对应选择的无线网卡的工作模式。本实施例中,网卡模式预测模块与用户行为分析模块之间的结构关系如图3所示。
具体地,网卡模式预测模块操作主要可分为DTW训练过程和DTW识别过程。
网卡模式预测模块在DTW训练过程中接收到代表一个用户交互动作的一特征向量组时,若判断已保存该用户交互事件行为(即网卡模式预测模块通过DTW算法查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式),则更新识别模版,若判断该用户交互事件是新的用户交换事件(即网卡模式预测模块通过DTW算法未查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式),则生成识别模版。
网卡模式预测模块在DTW识别过程中,计算待识别的特征向量组(即所接收到的特征向量组)同识别模版之间的相似度,每次从模版库中选择一个模版,如果相似度为当前最高,则根据该模版记录的网络行为模式预测未来网络数据流模式,否则读取下一个模版并进行匹配。
其中,网卡模式预测模块生成的每个识别模版包括代表用户交互事件的特征向量组和对应的网络数据流模式。识别模版可以保存在硬盘上,每次应用程序启动后加载模版库,能够降低每次程序启动后的训练开销。由于不同的应用程序通常产生各自不同的用户交互行为和网络数据流,因此可以为每个应用程序提供一个单独的模版库,在每次启动应用程序时,加载相应的模版库即可。
下面介绍上述***控制无线网卡工作模式的过程,通过对无线网卡工作模式的控制可达到无线网卡的节能效果。
上述无线网卡工作模式的控制***捕获和记录用户发起的输入事件,对所记录的输入事件进行合并操作,确定合并操作后的输入事件所对应的特征向量组,并通过DTW算法判断是否可以在本地查找到所确定的特征向量组对应的网络数据流模式,如果是,则根据所查找到的网络数据流模式选择无线网卡的工作模式为持续监听模式或者节能模式,否则,通过DTW算法,以及记录的统计数据信息确定并保存所接收到的特征向量组与网络数据流模式的对应关系,其中,输入事件包括鼠标事件和键盘事件。
上述过程中,无线网卡工作模式的控制***对所记录的输入事件进行合并操作具体是对设定时间(例如100毫秒)内所记录的所有输入事件进行合并操作,而合并操作可包括鼠标事件聚类、鼠标事件消除和成对输入事件的合并等。
在优选的方案中,无线网卡工作模式的控制***需要记录用户发起的所有输入事件。
从上述实施例可以看出,本发明技术方案中进行了用户交互行为的分析,从而更好的理解用户的交互意图,为网络数据流模式预测提供有力依据,即保证了无线网卡的性能。同时,本发明采用快速准确、开销小的DTW算法实现网络数据流模式的预测,因此保证了无线网卡低功耗,低延迟。
当然,本发明还可有其他多种实施例,在不背离本发明精神及其实质的情况下,熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形,但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种无线网卡工作模式的控制***,其特征在于,包括网络数据流代理模块,该无线网卡还包括应用程序代理模块、用户行为分析模块和网卡模式预测模块,其中:
所述网络数据流代理模块,用于收集和记录网络行为的统计数据信息;
所述应用程序代理模块,用于捕获和记录用户发起的输入事件,其中,所述输入事件包括鼠标事件和键盘事件;
所述用户行为分析模块,用于对所述应用程序代理模块所记录的输入事件进行合并操作,确定合并操作后的输入事件所对应的特征向量组,并将所确定的特征向量组发送给所述网卡模式预测模块;
所述网卡模式预测模块,用于在每次接收到用户行为分析模块发送的一特征向量组时,通过动态时间规整(DTW)算法判断是否可以查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式,如果是,则根据所查找到的网络数据流模式选择无线网卡的工作模式为持续监听模式或者节能模式,否则通过DTW算法,以及所述网络数据流代理模块所记录的统计数据信息确定并保存所接收到的特征向量组与网络数据流模式的对应关系;
其中,通过动态时间规整(DTW)算法判断是否可以查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式是指:
网卡模式预测模块在DTW训练过程中接收到代表一个用户交互动作的一特征向量组时,若判断已保存该用户交互事件行为,则表示网卡模式预测模块通过DTW算法查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式,若判断该用户交互事件是新的用户交换事件,则表示网卡模式预测模块通过DTW算法未查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式。
2.如权利要求1所述的***,其特征在于,
所述用户行为分析模块,对设定时间内所记录的所有输入事件进行合并操作,所述合并操作包括鼠标事件聚类、鼠标事件消除和成对输入事件的合并。
3.如权利要求2所述的***,其特征在于,
所述用户行为分析模块,根据合并操作的各输入事件的特征向量,确定所述特征向量组。
4.如权利要求2或3所述的***,其特征在于,
所述设定时间为100毫秒。
5.如权利要求1、2或3所述的***,其特征在于,
所述应用程序代理模块,用于记录用户发起的所有输入事件。
6.一种无线网卡工作模式的控制方法,其特征在于,该方法包括:
捕获和记录用户发起的输入事件,对所记录的输入事件进行合并操作,确定合并操作后的输入事件所对应的特征向量组,并在每次接收到用户行为分析模块发送的一特征向量组时,通过动态时间规整(DTW)算法判断是否可以在本地查找到所确定的特征向量组对应的网络数据流模式,如果是,则根据所查找到的网络数据流模式选择无线网卡的工作模式为持续监听模式或者节能模式,否则通过DTW算法,以及记录的统计数据信息确定并保存所接收到的特征向量组与网络数据流模式的对应关系,其中,所述输入事件包括鼠标事件和键盘事件;
其中,通过动态时间规整(DTW)算法判断是否可以本地查找到所确定的特征向量组对应的网络数据流模式是指:
网卡模式预测模块在DTW训练过程中接收到代表一个用户交互动作的一特征向量组时,若判断已保存该用户交互事件行为,则表示网卡模式预测模块通过DTW算法查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式,若判断该用户交互事件是新的用户交换事件,则表示网卡模式预测模块通过DTW算法未查找到所接收到的特征向量组对应的网络数据流模式。
7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,
对所记录的输入事件进行合并操作指:对设定时间内所记录的所有输入事件进行合并操作,所述合并操作包括鼠标事件聚类、鼠标事件消除和成对输入事件的合并。
8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,
确定合并操作后的输入事件所对应的特征向量组指,根据合并操作的各输入事件的特征向量确定所述特征向量组。
9.如权利要求7或8所述的方法,其特征在于,
所述设定时间为100毫秒。
10.如权利要求6、7或8所述的方法,其特征在于,
记录用户发起的输入事件指,记录用户发起的所有输入事件。
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