CN103596223A - 调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法 - Google Patents

Abstract

调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法，将时间离散化为一个个时隙，在保证移动应用传输性能需求的前提下，按照事先计算的最优调度发送时隙来对移动应用流量数据进行调度发送，当移动设备有多个应用需要发送一定流量数据时，把移动应用的流量划分成多个任务单元；基于给定的任务单元调度顺序、到达时隙、截止期限和用户性能需求界限，在已知传输能耗函数、尾部能耗函数和性能开销函数的情况下，根据能耗优化动态规划模型，采用迭代算法求解每个任务单元的传输调度时隙，按照传输调度时隙对流量单元进行传输调度；本发明在保证用户对移动应用性能需求的前提下对传输能耗和尾部能耗综合优化，具有任务单元传输调度顺序可控的特点，能在移动终端设备上实现。

Description

调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法

技术领域

本发明属于移动终端设备能耗优化技术领域，涉及调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法。

背景技术

近年来，随着移动设备和蜂窝通信技术的快速发展，移动设备处理能力得到了显著提高，蜂窝网络传输带宽也不断增大，从而使得蜂窝移动应用快速增长。然而，由于大量的移动应用（特别是一些能耗密集型高带宽应用，如VoD和VoIP）需要消耗大量的能量，使得移动设备的能耗和电池使用时间问题日益突出。因此，在蜂窝移动网络中，如何减少移动设备能耗，延长电池使用时间，提高用户体验，是一个值得深入研究和十分有意义的课题。

在3G蜂窝移动网络中，移动设备的能耗很大一部分来自尾部能耗和传输能耗。传输能耗是指实际传输数据的能量消耗，它与发送数据包的大小和信号强度有关。尾部能耗是指在数据发送完成后，从高能耗状态转换到低能耗状态时所持续的一段不活动时间所消耗的能量，它是由蜂窝移动网络中设计的无线资源控制策略RRC所引起的，大量的尾部能耗将造成***的能效显著下降。为了减少这两部分能耗，目前已开展了大量研究工作。在传输能耗优化方面，主要探讨了信号强度对传输能量的影响，大都通过优化数据单元调度，使得数据能够在较好信道条件下传输，从而减少传输能耗。在尾部能耗优化方面，重点研究了计时器优化、延迟传输和快速休眠策略，分别通过调整RRC配置、数据排队和批量调度、基于流量预测的主动休眠等各种优化算法来减少尾部能耗。

然而，分析现有的研究工作，可以发现还存在以下问题：一是通常只考虑其中一种能耗问题。由于同时考虑传输能耗和尾部能耗，最小化这两种能耗之和，试图找出最优的优化方案是比较困难的，所以现有文献工作通常都致力于优化减少其中一种能耗。二是忽视了用户体验。试图减少尾部能耗和传输能耗一般会带来数据包的传输延迟，现有优化方案通常仅以减少能耗为目标，很少考虑用户对传输性能的要求。三是给出的方案实现相对困难。现有低层***支持方案（如优化RRC的计时器）通常需要修改由移动网运营商控制着的一些配置，而高层传输调度机制通常需要处理传输层（如TCP拥塞控制和流量控制）和应用层（如一些应用接口）协议和配置，这使得在实际***中实现起来相对较为困难。

发明内容

为克服上述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法，既考虑传输能耗和尾部能耗，又考虑用户体验需求，并能够直接在移动终端设备上实现。

为了实现上述目的，本发明采取如下技术方案：

调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法，移动设备按如下步骤进行实现：

步骤（1）：将待传输多个移动应用的流量分解成n个任务单元，构成任务单元集U；

步骤（2）：输入每个任务单元u∈U的调度顺序ω、到达时隙t_a(u)、给定的截止期t_d(u)和用户性能需求界限

步骤（3）：按如下步骤计算u_i∈U(1≤i≤n)对应的调度时隙t_s(u_i)和所有n个任务单元调度传输完成后的最小能耗值g(n)；

步骤（3.1）：对所有的u∈U，计算每个任务单元传输结束时隙上限值 $t_{\mathrm{dd}}\left(u\right)=t_a\left(u\right)+{\mathrm{\φ}}_u^{-1}\left(\widetilde{\mathrm{\Φ}}\left(u\right)\right);$

步骤（3.2）：按任务单元调度顺序ω对u∈U进行排序，排序后的任务集为U={u₁,u₂,...,u_n}；

步骤（3.3）：构造离散时隙集合∏(t_s(u₁))；

步骤（3.4）：对所有的k∈∏(t_s(u₁))，计算u₁在时隙k被调度传输时的能耗值f(1,k)=E_trans(k,k+t_r(u₁))+E_tail(T)，其中t_r(u₁)表示u₁的传输延迟时隙，T表示一个完整的尾部时间；

步骤（3.5）：计算U中第1个任务单元传输完成后的最小能耗值 $g\left(1\right)=\underset{k\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_1\right)\right)}{\min }\left\{f(1,k)\right\};$

步骤（3.6）：令参数i=2；

步骤（3.7）：构造离散时隙集合∏(t_s(u_i))；

步骤（3.8）：对所有的k∈∏(t_s(u_i))，计算u_i在时隙k被调度传输时，U中前i个任务单元传输完成后的最小能耗值f(i,k)，其中t_r(u_i)表示u_i的传输延迟时隙：

$f(i,k)=\underset{j\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_{i-1}\right)\right)\mathrm{and\; j}+t_r\left(u_{i-1}\right)\≤k}{\min }\{E_{\mathrm{trans}}(k,k+t_r\left(u_i\right))+E_{\mathrm{tail}}(k-(j+t_r\left(u_{i-1}\right)))+f(i-1,j)\},$ 并记录使得f(i,k)为最小值时所对应的j值，同时将该j值赋给Last(i,k)；

步骤（3.9）：计算U中前i个任务单元传输完成后的最小能耗值 $g\left(i\right)=\underset{k\∈\∏\left(t_s\left(u_i\right)\right)}{\min }\left\{f(i,k)\right\};$

步骤（3.10）：令参数i=i+1；

步骤（3.11）：如果参数i≤n，则转步骤（3.7），否则转步骤（3.12）；

步骤（3.12）：计算 $t_s\left(u_n\right)=\arg \underset{j\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_n\right)\right)}{\min }\left\{f(i,j)\right\};$

步骤（3.13）：令参数i=n-1；

步骤（3.14）：计算t_s(u_i)=Last(i,t_s(u_i＋1))；

步骤（3.15）：令参数i=i-1；

步骤（3.16）：如果参数i>0，则转步骤（3.14），否则转步骤（3.17）；

步骤（3.17）：输出每个任务单元的传输调度时间t_s(u_i)和所有任务单元传输完成后对应的最小能耗值g(n)；

步骤（4）：按照t_s(u_i)依次对传输任务单元u_i进行调度发送。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：（1）将移动设备的传输能耗和尾部能耗两种能耗作为一个整体进行优化，使得移动设备的综合能耗最小化；（2）移动设备能耗优化以满足用户移动应用性能需求为前提，保证了用户有较好的应用传输体验；（3）由用户来决定任务单元的传输调度顺序，使得任务单元传输调度顺序可控，同时可满足某些特定移动应用的发送顺序需求，避免接收终端对任务单元进行不必要的重排序；（4）能耗优化方法仅对移动应用流量的传输调度时间进行优化，没有涉及任何移动运营商控制的参数和移动***网络协议的修改，完全能够在移动终端设备上实现。

附图说明

图1是本发明的总体流程图。

图2是本发明的具体流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明的具体实施方式进行详细描述。

如图1所示，本发明调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法主要是根据考虑用户性能需求的能耗优化模型求解最优任务传输调度时间。设计思路是将时间离散化为一个个时隙，并按时隙对流量数据单元进行传输调度，具体是根据建立的能耗优化模型，事先计算出每个数据单元的最优传输调度时隙，并基于该时隙对移动应用流量数据进行调度发送，从而达到在满足用户性能需求条件下的能耗最小化。本发明建立了考虑用户性能需求的传输能耗和尾部能耗综合优化模型，并引入任务单元调度顺序，将优化模型转换为动态规划问题。具体内容如下：

将来自于移动应用的流量分解成n个传输任务单元。对某一传输任务单元u，设它的到达时隙为t_a(u)，被调度发送的时隙为t_s(u)，传输延迟开销为t_r(u)个时隙，被完全传输的结束时隙为t_e(u)=t_s(u)+t_r(u)，传输截止期时隙为t_d(u)。

考虑用户性能需求的能耗优化模型如下所示，这里U={u_i|1≤i≤n}为传输任务单元集，Γ为给定时间：

$\left\{\begin{array}{c}\min \{{\tilde{E}}_d(U,t_s\left(U\right),\mathrm{\Γ})+{\tilde{E}}_t(U,t_s\left(U\right),\mathrm{\Γ})\}\\ {\mathrm{\φ}}_u(t_e\left(u\right)-t_a\left(u\right))\≤\widetilde{\mathrm{\Φ}}\left(u\right)\\ \underset{u\∈\left\{u\right|t_s\left(u\right)=t\}}{\mathrm{\Σ}}{v}_u\left(t\right)\≤c\left(t\right)\end{array}\right.$

其中，

分别表示时间Γ内，传输任务单元集U在t_s(U)时隙调度传输后的总传输能耗和总尾部能耗。φ_u(.)表示移动应用性能开销函数，

表示用户期望的性能界限值。c(t)表示一个时隙t的信道容量，v(t)表示一个传输任务u在时隙t的传输速率。

模型中，总传输能耗

可通过如下方法进行估算：

${\tilde{E}}_d(U,t_s\left(U\right),\mathrm{\Γ})=\underset{u\∈U}{\mathrm{\Σ}}{E}_{\mathrm{trans}}(t_s\left(u\right),t_e\left(u\right))$

这里E_trans(t₁,t₂)表示从时间隙t₁到t₂的数据传输能耗，可采用

进行计算，signal(τ)表示时隙τ时信号的强度，P_sig(signal)表示产生信号的功率。

总尾部能耗

可通过如下方法时行估算：

${\tilde{E}}_t(U,t_s\left(U\right),\mathrm{\Γ})=\underset{2\≤i\≤n}{\mathrm{\Σ}}{E}_{\mathrm{tail}}\left(\mathrm{\Δ}{t}_i\right)+E_{\mathrm{tail}}\left(T\right)$

这里E_tail(t)表示从上一个任务单元传输结束到下一个任务单元被调度前的时隙段内的尾部能耗

pD、pF分别表示DCH状态和FACH状态对应的功耗，δ_D、δ_F分别表示状态DCH→FACH、FACH→IDLE的转换时间；T=δ_D+δ_F表示一个完整的尾部时间。

应用性能开销函数φ_u(t)可通过如下方法进行计算：

这里D(u)=t_e(u)-t_a(u)表示任务延迟（包括缓冲延迟和传输延迟），S(u)表示任务u的数据大小，f₁和f₂表示一个应用对延迟的敏感程度，权值w_u表示用户对移动应用产生任务u的喜好程度。

求解上述能耗优化模型是一个NP难问题，为了快速求解，引入传输任务单元调度顺序ω，将优化模型求解NP难问题转化为动态规划问题。具体描述如下：

根据每一个任务单元对应的ω值对U中元素进行排序，排序后的任务集为U={u₁,u₂,...,u_n}，则优化模型目标函数式变换为：

$E(U,t_s\left(U\right),\mathrm{\Γ})=E_{\mathrm{trans}}(t_s\left(u_1\right),t_e\left(u_1\right))+E_{\mathrm{tail}}\left(T\right)+\underset{i=2}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\{E_{\mathrm{trans}}(t_s\left(u_i\right),t_e\left(u_i\right))+E_{\mathrm{tail}}(t_s\left(u_i\right)-t_e\left(u_{i-1}\right))\}$

用f(i,k)表示u_i在时隙k被调度传输时，U中前i个单元的最小能耗，用g(i)表示u_i在所有调度可能情况下，U中前i个单元的最小能耗值。若引入集合∏(t_s(u))={t_s(u)|t_s(u)≥t_a(u)andt_s(u)≤t_dd(u)-t_r(u)}，其中

是用户对每个任务单元u的性能期望界限值，则可构造相应动态规划式：

$f(i,k)=\underset{j\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_{i-1}\right)\right)\mathrm{and\; j}+t_r\left(u_{i-1}\right)\≤k}{\min }\{E_{\mathrm{trans}}(k,k+t_r\left(u_i\right))+E_{\mathrm{tail}}(k-(j+t_r\left(u_{i-1}\right)))+f(i-1,j)\}$

$g\left(i\right)=\underset{k\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_i\right)\right)}{\min }\left\{f(i,k)\right\}$

边界条件是

f(1,k)=E_trans(k,k+t_r(u₁))+E_tail(T)。

上述动态规划问题可采用迭代算法来求解，从而获得优化目标值g(n)和最优任务单元调度时隙结果t_s(U)。

如图2所示，具体地，在已知传输能耗函数E_trans(t₁,t₂)、尾部能耗函数E_tail(t)和性能开销函数φ_u(t)的情况下，实现过程按如下步骤进行：

步骤（1）：将待传输多个移动应用的流量分解成n个任务单元，构成任务单元集U；

步骤（2）：输入每个任务单元u∈U的调度顺序ω、到达时隙t_a(u)、给定的截止期t_d(u)和用户性能需求界限

步骤（3）：按如下步骤计算u_i∈U(1≤i≤n)对应的调度时隙t_s(u_i)和所有n个任务单元调度传输完成后的最小能耗值g(n)；

步骤（3.1）：对所有的u∈U，计算每个任务单元传输结束时隙上限值 $t_{\mathrm{dd}}\left(u\right)=t_a\left(u\right)+{\mathrm{\φ}}_u^{-1}\left(\widetilde{\mathrm{\Φ}}\left(u\right)\right);$

步骤（3.2）：按任务单元调度顺序ω对u∈U进行排序，排序后的任务集为U={u₁,u₂,...,u_n}；

步骤（3.3）：构造离散时隙集合∏(t_s(u₁))；

步骤（3.4）：对所有的k∈∏(t_s(u₁))，计算u₁在时隙k被调度传输时的能耗值f(1,k)=E_trans(k,k+t_r(u₁))+E_tail(T)，其中t_r(u₁)表示u₁的传输延迟时隙，T表示一个完整的尾部时间；

步骤（3.5）：计算U中第1个任务单元传输完成后的最小能耗值 $g\left(1\right)=\underset{k\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_1\right)\right)}{\min }\left\{f(1,k)\right\};$

步骤（3.6）：令参数i=2；

步骤（3.7）：构造离散时隙集合∏(t_s(u_i))；

步骤（3.8）：对所有的k∈∏(t_s(u_i))，计算u_i在时隙k被调度传输时，U中前i个任务单元传输完成后的最小能耗值f(i,k)，其中t_r(u_i)表示u_i的传输延迟时隙：

$f(i,k)=\underset{j\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_{i-1}\right)\right)\mathrm{and\; j}+t_r\left(u_{i-1}\right)\≤k}{\min }\{E_{\mathrm{trans}}(k,k+t_r\left(u_i\right))+E_{\mathrm{tail}}(k-(j+t_r\left(u_{i-1}\right)))+f(i-1,j)\},$ 并记录使得f(i,k)为最小值时所对应的j值，同时将该j值赋给Last(i,k)；

步骤（3.9）：计算U中前i个任务单元传输完成后的最小能耗值 $g\left(i\right)=\underset{k\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_i\right)\right)}{\min }\left\{f(i,k)\right\};$

步骤（3.10）：令参数i=i+1；

步骤（3.11）：如果参数i≤n，则转步骤（3.7），否则转步骤（3.12）；

步骤(3.12):计算 $t_s\left(u_n\right)=\arg \underset{j\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_n\right)\right)}{\min }\left\{f(i,j)\right\};$

步骤（3.13）：令参数i=n-1；

步骤（3.14）：计算t_s(u_i)=Last(i,t_s(u_i＋1))；

步骤（3.15）：令参数i=i-1；

步骤（3.16）：如果参数i>0，则转步骤（3.14），否则转步骤（3.17）；

步骤（3.17）：输出每个任务单元的传输调度时间t_s(u_i)和所有任务单元传输完成后对应的最小能耗值g(n)；

步骤（4）：按照t_s(u_i)依次对传输任务单元u_i进行调度发送。

上述步骤（3.3）和步骤（3.7）中，集合∏(t_s(u₁))、∏(t_s(u_i))按如下方法进行构造：

∏(t_s(u))={t_s(u)|t_s(u)≥t_a(u)andt_s(u)≤t_dd(u)-t_r(u)}

其中，t_r(u)可利用所有的t_s(u)通过

进行计算，S(u)为任务单元u的数据大小，R_sig(signal(τ))为给定一个时隙内对应信号强度的数据传输平均速率。

Claims (5)

1.调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法，其特征在于，移动设备按如下步骤进行实现：

步骤（1）：将待传输多个移动应用的流量分解成n个任务单元，构成任务单元集U；

步骤（2）：输入每个任务单元u∈U的调度顺序ω、到达时隙t_a(u)、给定的截止期t_d(u)和用户性能需求界限

步骤（3）：按如下步骤计算u_i∈U(1≤i≤n)对应的调度时隙t_s(u_i)和所有n个任务单元调度传输完成后的最小能耗值g(n)；

步骤（3.1）：对所有的u∈U，计算每个任务单元传输结束时隙上限值 $t_{\mathrm{dd}}\left(u\right)=t_a\left(u\right)+{\mathrm{\φ}}_u^{-1}\left(\widetilde{\mathrm{\Φ}}\left(u\right)\right);$

步骤（3.2）：按任务单元调度顺序ω对u∈U进行排序，排序后的任务集为U={u₁,u₂,...,u_n}；

步骤（3.3）：构造离散时隙集合Π(t_s(u₁))；

步骤（3.4）：对所有的k∈∏(t_s(u₁))，计算u₁在时隙k被调度传输时的能耗值f(1,k)=E_trans(k,k+t_r(u₁))+E_tail(T)，其中t_r(u₁)表示u₁的传输延迟时隙，T表示一个完整的尾部时间；

步骤（3.5）：计算U中第1个任务单元传输完成后的最小能耗值 $g\left(1\right)=\underset{k\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_1\right)\right)}{\min }\left\{f(1,k)\right\};$

步骤（3.6）：令参数i=2；

步骤（3.7）：构造离散时隙集合∏(t_s(u_i))；

步骤（3.8）：对所有的k∈∏(t_s(u_i))，计算u_i在时隙k被调度传输时，U中前i个任务单元传输完成后的最小能耗值f(i,k)，其中t_r(u_i)表示u_i的传输延迟时隙：

$f(i,k)=\underset{j\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_{i-1}\right)\right)\mathrm{and\; j}+t_r\left(u_{i-1}\right)\≤k}{\min }\{E_{\mathrm{trans}}(k,k+t_r\left(u_i\right))+E_{\mathrm{tail}}(k-(j+t_r\left(u_{i-1}\right)))+f(i-1,j)\},$ 并记录使得f(i,k)为最小值时所对应的j值，同时将该j值赋给Last(i,k)；

步骤（3.9）：计算U中前i个任务单元传输完成后的最小能耗值 $g\left(i\right)=\underset{k\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_i\right)\right)}{\min }\left\{f(i,k)\right\};$

步骤（3.10）：令参数i=i+1；

步骤（3.11）：如果参数i≤n，则转步骤（3.7），否则转步骤（3.12）；

步骤（3.12）：计算 $t_s\left(u_n\right)=\arg \underset{j\∈\mathrm{\Π}\left(t_s\left(u_n\right)\right)}{\min }\left\{f(i,j)\right\};$

步骤（3.13）：令参数i=n-1；

步骤（3.14）：计算t_s(u_i)=Last(i,t_s(u_i＋1))；

步骤（3.15）：令参数i=i-1；

步骤（3.16）：如果参数i>0，则转步骤（3.14），否则转步骤（3.17）；

步骤（3.17）：输出每个任务单元的传输调度时间t_s(u_i)和所有任务单元传输完成后对应的最小能耗值g(n)；

步骤（4）：按照t_s(u_i)依次对传输任务单元u_i进行调度发送。

2.根据权利要求1所述的调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法，其特征在于，所述步骤（3.1）中，

为用户给定的移动应用性能开销函数φ_u(t)的反函数，φ_u(t)定义如下：

其中，D(u)表示包括缓冲延迟和传输延迟的任务延迟，S(u)表示任务u的数据大小。f₁和f₂表示一个移动应用对延迟的敏感程度；权值w_u表示用户对移动应用产生任务u的喜好程度。

3.根据权利要求1所述的调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法，其特征在于，所述步骤（3.3）和步骤（3.7）中，集合∏(t_s(u₁))、∏(t_s(u_i))按如下方法进行构造：

∏(t_s(u))={t_s(u)|t_s(u)≥t_a(u)andt_s(u)≤t_dd(u)-t_r(u)}

其中，t_r(u)表示任务单元传输延迟时隙，其值可利用所有的t_s(u)通过进行计算，S(u)为任务单元u的数据大小，R_sig(signal(τ))为给定一个时隙内对应信号强度的数据传输平均速率。

4.根据权利要求1所述的调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法，其特征在于，所述步骤（3.4）和步骤（3.8）中，任务单元从时间隙t₁到t₂的传输能耗E_trans(t₁,t₂)按如下方法进行计算：

$E_{\mathrm{trans}}(t_1,t_2)=\underset{t_1\≤\mathrm{\τ}\≤t_2}{\mathrm{\Σ}}{P}_{\mathrm{sig}}\left(\mathrm{signal}\left(\mathrm{\τ}\right)\right)$

其中，P_sig(signal(τ))为给定的在时隙τ时产生信号的功率。

5.根据权利要求1所述的调度顺序可控的蜂窝网络移动设备能耗优化方法，其特征在于，所述步骤（3.4）和步骤（3.8）中，上一个任务单元传输结束到下一个任务单元被调度前时间段内的尾部能耗E_tail(t)按如下方法进行计算：

其中，pD、pF分别为给定的DCH状态和FACH状态对应的功耗，δ_D、δ_F分别为给定的状态DCH→FACH、FACH→IDLE的转换时间。

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