CN104467997B - 一种基于无线信号强度预测的终端节能的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于无线信号强度预测的终端节能方法和装置，其中，所述方法包括，获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值，根据所述当前时间窗口内无线信号强度的预测值，选择符合发送要求的时间窗口，对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序，根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求。本发明提供的基于无线信号强度预测的终端节能方法和装置能够提高高质量无线信号的利用效率，同时降低无线信号的能量消耗，从而对终端的能量使用进行优化。

Description

一种基于无线信号强度预测的终端节能的方法和装置

技术领域

本发明涉及移动计算领域，具体涉及一种基于无线信号强度预测的终端节能的方法和装置。

背景技术

无线网络(WIFI)作为一项发展十分成熟的技术，WIFI为个人电脑和手持终端(例如：手机和平板电脑等)提供了便捷的网络接入，尤其是智能手机，使其成为用户日常生活中不可或缺的一部分。

使用WIFI进行数据包传输时消耗的能量远远低于3G网络和4G网络进行数据包传输时消耗的能量。例如，在传输一个数据包时，使用WIFI进行传输时消耗的能量仅为0.04J，而3G网络和4G LTE网络则会分别消耗7.38J和12.76J。然而，对于同样的大小的数据传输，无线信号强度从-50dBm下降到-90dBm会造成810.5％的多余能量消耗，因此，较差的WIFI链接不仅降低了整体的吞吐量，而且极大地延长了WIFI传输时长，这样造成的结果就是传输单位字节消耗的能量极大地增加。

现有技术中，通过在个人电脑和手持终端(例如：手机和平板电脑等)上或者WIFI接入点上设计调度策略来提高WIFI的能量利用效率，但是，这种方法并没有从本质上解决无线信号强度对WIFI能耗造成的影响，这种方法所具有的能量收益会很快的被较差的无线信号环境所抵消掉，因此，在无线信号质量不稳定时，WIFI的能量利用效率低且能量消耗较大。

发明内容

有鉴于此，本发明提出一种基于无线信号强度预测的终端节能方法和装置，以提高高质量无线信号的利用效率，同时降低无线信号的能量消耗，从而对终端的能量使用进行优化。

在第一方面，本发明实施例提供了一种基于无线信号强度预测的终端节能方法，所述方法包括：

获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值；

根据所述当前时间窗口内无线信号强度的预测值，选择符合发送要求的时间窗口；

对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序；

根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求。

进一步地，所述获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值包括：

采集历史时间窗口内无线信号的强度值；

根据所述采集到的历史时间窗口内无线信号的强度值计算当前时间窗口内无线信号强度的分布函数；

根据所述当前时间窗口内无线信号强度的分布函数，利用边缘概率分布获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值。

进一步地，对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序包括：

获取各应用程序的应用参数，其中，所述应用参数包括各应用程序在等待队列中的等待时间、各应用程序与用户的相关性和各应用程序的阻塞截止时间；

根据各应用程序的应用参数对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序。

进一步地，根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求包括：

判断所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据是否小于所述符合发送要求的时间窗口的容量，

若是，根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求；

若否，则将所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据剪切为第一传输数据和第二传输数据，其中，所述第一传输数据在所述符合发送要求的时间窗口内进行传输，所述第二传输数据在下一个符合发送要求的时间窗口时进行传输。

进一步地，所述方法还包括：

侦测终端中实时运行的应用程序；

当侦测到实时运行的应用程序时，响应该实时运行的应用程序使用无线信号的请求。

在第二方面，本发明实施例提供了一种基于无线信号强度预测的终端节能装置，所述装置包括：

预测模块，用于获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值；

窗口选择模块，用于根据所述当前时间窗口内无线信号强度的预测值，选择符合发送要求的时间窗口；

优先级模块，用于对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序；

第一响应模块，用于根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求。

进一步地，所述预测模块包括：

采集单元，用于采集历史时间窗口内无线信号的强度值；

计算单元，用于根据所述采集到的历史时间窗口内无线信号的强度值计算当前时间窗口内无线信号强度的分布函数；

预测单元，用于根据所述当前时间窗口内无线信号强度的分布函数，利用边缘概率分布获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值。

进一步地，所述优先级模块包括：

获取单元，用于获取各应用程序的应用参数，其中，所述应用参数包括各应用程序在等待队列中的等待时间、各应用程序与用户的相关性和各应用程序的阻塞截止时间；

排序单元，用于根据各应用程序的应用参数对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序。

进一步地，所述第一响应模块包括：

判断单元，用于判断所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据是否小于所述符合发送要求的时间窗口的容量；

响应单元，用于当符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据小于所述符合发送要求的时间窗口的容量时，根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求；

剪切单元，用于当符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据大于所述符合发送要求的时间窗口的容量时，将所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据剪切为第一传输数据和第二传输数据，其中，所述第一传输数据在所述符合发送要求的时间窗口内进行传输，所述第二传输数据在下一个符合发送要求的时间窗口时进行传输。

进一步地，所述装置还包括：

侦测模块，用于侦测终端中实时运行的应用程序；

第二响应模块，用于当侦测到实时运行的应用程序时，响应该实时运行的应用程序使用无线信号的请求。

本发明实施例提供的基于无线信号强度预测的终端节能方法和装置，通过对当前时间窗口内无线信号的强度进行预测，选择符合发送要求的时间窗口，将符合发送要求的时间窗口内各应用程度进行优先级排序，根据所述优先级排序结果，响应各应用程序使用无线信号的请求，由此提高了高质量无线信号的利用效率，降低了无线信号的能量消耗，能够实时控制无线信号的传输，从而对终端的能量使用进行优化。

附图说明

下面将通过参照附图详细描述本发明的示例性实施例，使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其他特征和优点，附图中：

图1是根据本发明第一实施例的基于无线信号强度预测的终端节能方法的流程图；

图2是根据本发明第一实施例的基于无线信号强度预测的终端节能方法中无线信号强度预测的实验环境的示意图；

图3是本发明实施例一中响应各应用程序的传输数据与符合发送要求的时间窗口的容量示意图；

图4是根据本发明第二实施例的基于无线信号强度预测的终端节能装置的结构图；

图5是本发明实施例二中智能无线网络控制的工作示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部内容。

第一实施例

图1是根据本发明第一实施例的基于无线信号强度预测的终端节能方法的流程图，如图1所示，该方法可适用于个人电脑或手持设备中以优化终端的能量使用，其中，所述手持设备可以是智能手机或平板电脑等，所述基于无线信号强度预测的终端节能方法包括：

步骤11、获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值。

图2是根据本发明第一实施例的基于无线信号强度预测的终端节能方法中无线信号强度预测的实验环境的示意图，如图2所示，为了对无线信号的强度进行预测，选取了36个测量点进行无线信号强度采样，每次采样持续2分钟，为了使测量结果更加准确，采用核密度(KDE)的估计办法去滤除测量误差。该方法利用一个时间窗口内的采样值来平滑误差影响，其公式表示如下：

其中，K表示核函数，h表示窗口大小，根据Silverman准则，h由如下公式确定：

从实验验证中可以推断，对于一个固定的位置，无线信号强度大都集中于平均值，因而推测对于同一个位点，信号强度服从高斯分布。表1为Kolmogorov-Smirnov(K-S检验)测试结果，默认置信水平为0.05，K-S检测用于检验一个时间窗口内的无线信号强度是否符合高斯分布，如表1所示：

表1 Kolmogorov-Smirnov测试结果

网络名称	平均窗口值h	采样个数	接受率
				Sense	0.8689	58725	97.2％
WiFi	0.9384	29633	94.5％
				Holdtech007	0.7839	29385	81.3％
NETGEAR89	0.2840	12888	96.3％
				NETGEAR22	1.0747	29610	87.5％
总和	0.79	160241	91.36％

从表1中可以看出，即使在相对严格的验证条件下，仍然有91.36％的采样点通过了K-Smirnov检验。因而在一个小时间区间内，固定点的信号强度服从高斯分布。

然而，在实际应用中，由于不能对无线信号的所有位置都进行大量采样，同时，在不同时间窗口，同一位置的无线信号强度也会有所区别，高斯过程是将静态高斯变量拓展到时间序列上的随机过程。不同于传统的训练方法，高斯过程并不对随机变量进行模型推断。其只对采样点进行后验概率计算，这个特点符合此场景的“无先验知识”的特点，因此，采用高斯过程对无线信号的强度进行预测，从而获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值。

为了使用高斯过程，我们需要做一些假设：对于任意一个时间窗口h_i，假设无线信号强度可以由下列公式表示：

r_i＝f(h_i)+∈,i＝1,2,3,…

其中，∈是高斯白噪声，f是一个从h到r的可能映射。假设r_i和r_i(i≠j)相互独立。

假设一个时间窗口内，有m组无线信号的采样信号，其无线信号强度用r表示，则对于无线信号强度r的任意一个随机序列{r_k1,r_k2,...,r_km}，这些随机变量的加和满足下列表达式：

其中，是窗口的均值，σ是方差。从上述式子可以看出，这些随机变量的组合符合高斯分布，因此，可以得出在一个小的时间窗口内，无线信号的强度服从高斯分布。

因此，可以采用高斯过程对无线信号的强度进行实时预测，具体地，所述获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值可包括：

步骤111、采集历史时间窗口内无线信号的强度值。

每个时间窗口内可包含M组无线信号的采样信号，这M组采样信号的无线信号强度服从高斯分布，通过收集历史时间窗口内无线信号的强度值，来获得当前时间窗口内无线信号强度的条件分布特征。

步骤112、根据所述采集到的历史时间窗口内无线信号的强度值计算当前时间窗口内无线信号强度的分布函数。

假设x_A和x_B是两个从高斯过程得到的两个连续变量，它们服从一个联合高斯分布N(μ,Σ)，它们的条件概率分布用下述式子表示：

则它们的概率分布也服从高斯分布，即：

其中

假设在一个时间窗口内无线信号强度r服从均值为0，协方差为K的高斯过程，则当前时间窗口h^*中的无线信号强度与训练集满足一个联合分布的高斯过程，

其中，将噪声公式与上述联合分布的高斯公式相加，得到当前时间窗口内无线信号强度的分布函数如下式：

步骤113、根据所述当前时间窗口内无线信号强度的分布函数，利用边缘概率分布获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值。

根据所述当前时间窗口内无线信号强度的分布函数，利用边缘概率分布获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值如下式：

其中 化简后，可以得到置信水平为α的置信区间：

此外，对于核函数K，其衡量了两个窗口之间的相关度，这个相关决定了训练集数据对最终结果产生的影响。通常，核函数K用下式表示：

其中，所述核函数K本质上是一个协方差，其最基本的要求是行列式必须大于等于0，即必须是半正定矩阵，为了满足这一要求，使用平方指数核(RBF)。这模拟了服从高斯分布的变量之间的关系，这一特性满足了我们场景的需求。这一核函数的表达式如下所示：

其中，γ表示核函数的核长度，从上述式子可以看出，如果两个时间窗口距离相对较近，那么这两个时间窗口内无线信号的强度具有较强的相关性，即无线信号具有时空相关性，因此，采用高斯分布能够实时获得无线信号强度的预测值。

步骤12、根据所述当前时间窗口内无线信号强度的预测值，选择符合发送要求的时间窗口。

由于终端设备使用质量较差的无线信号进行通信时，耗费的能量较大，因此，需要在无线信号质量好的情况下进行通信，为了获得质量较好的无线信号，则需要根据所述当前时间窗口内无线信号强度的预测值，选择符合发送要求的时间窗口，具体地，可通过下述方法选择符合发送要求的时间窗口。

由于不同的时间窗口内无线信号的强度分布不同，因此采用一个渐进的阈值设置方法，如果当前时间窗口内无线信号强度的预测值大于该时间窗口无线信号强度的阈值，则该时间窗口符合发送要求，如果当前时间窗口内无线信号强度的预测值小于该时间窗口无线信号强度的阈值，则该时间窗口不符合发送要求，所述渐进的阈值可采用下式进行设置：

thr_now＝(1-α)*argmax{r∈h_now}+α*thr_prev

其中thr表示阈值，α表示遗忘因子，默认设置为0.125。对于每一个新时间窗口，thr都会被更新以满足当前时间窗口的需要。

相应的，可以获得符合发送要求的时间窗口的容量，该时间窗口的容量表示为：

C(h_i)＝h_i*E[D(r_i)]

其中，h_i表示符合发送要求的时间窗口，r_i表示h_i符合发送要求的时间窗口中无线信号强度的预测值，E[D(r_i)]表示在无线信号强度r_i下的网络吞吐量。

步骤13、对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序。

本步骤决定了在符合发送要求的时间窗口内，各应用程序访问无线网络的顺序。具体地，所述对符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序可包括：

步骤131、获取各应用程序的应用参数，其中，所述应用参数包括各应用程序在等待队列中的等待时间、各应用程序与用户的相关性和各应用程序的阻塞截止时间

在本步骤中，首先获取各应用程序的初始化应用参数，由于不同的应用程序具有不同的访问无线网络的需求，因此，需要根据各应用程序的应用参数来确定其在等待队列中的优先级排序。

所述等待时间是指某一个应用程序在等待队列里的等待时长，如果一个应用程序的等待时长越长，则该应用程序在等待队列里的优先级越高。所述各应用程序与用户的相关性是指一个应用程序每日被用户使用的频率，如果一个应用程序被使用的频率较高，则该应用程序在等待队列里的优先级也相应比较高。所述各应用程序的阻塞截止时间包括一个应用程序的最大等待时间和最大重传次数，其中，所述最大等待时间一般设置为120S，一个应用程序的重传次数达到最大重传次数的时间约为7200S，依据应用程序不同的使用频率，阻塞截止时间会相应的进行更新。

此外，对于高优先级的应用程序，也应该控制其对无线网络的使用权限，以便为其他应用程序留出使用空间。残留值对应的是当前还没有传输完的数据占单次传输数据的比例。通过分析可知单次传输数据大小的平均值是一个较为准确的估计，因而，能够使用这个统计值来推测残留值的大小。

步骤132、根据各应用程序的应用参数对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序。

当终端设备运行时，对于每一个应用程序，其应用参数便会进行相应的更新，同时检测各应用程序是否达到了阻塞截止时间，若该应用程序没有达到阻塞截止时间，则更新该应用程序的优先级，若该应用程序达到了阻塞截止时间，则将该应用程序的优先级设置为最高优先级。当计算完每个应用程序在等待队列中的优先级别以后，根据所述优先级排序结果，控制各应用程序访问无线网络的权限。

步骤14、根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求。

在本步骤中，终端设备根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求，一般情况下，会按照所述优先级排序结果响应各应用程序使用无线信号的请求，直到所述等待队列清空为止，但是，当应用程序单次传输的数据大于所述符合发送要求的时间窗口的容量时，则需要对各应用程序需要传输的数据进行剪切。具体地，所述根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求可包括下述步骤：

步骤141、判断所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据是否小于所述符合发送要求的时间窗口的容量，若是，执行步骤142，若否，执行步骤143。

符合发送要求的时间窗口内可能传输一个应用程序的数据，也可能传输多个应用程序的数据，在响应各应用程序访问无线信号的请求时，需要首先判断需要传输的数据是否超过了符合发送要求的时间窗口的容量，根据判断结果决定是否需要对传输数据进行剪切。

步骤142、响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求。

如图3所示，图3是本发明实施例一中响应各应用程序的传输数据与符合发送要求的时间窗口的容量示意图，请参见图3a，图3a中，有三个不同的应用程序的传输数据，当三个不同的应用程序需要传输的数据小于所述符合发送要求的时间窗口t₀的容量时，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求。

步骤143、将所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据剪切为第一传输数据和第二传输数据，其中，所述第一传输数据在所述符合发送要求的时间窗口内进行传输，所述第二传输数据在下一个符合发送要求的时间窗口时进行传输。

当三个不同的应用程序需要传输的数据大于等于所述符合发送要求的时间窗口t₀的容量时，将所述等待队列里面第一个应用程序(请参见图3c)的传输数据或者最后一个应用程序(请参见图3b)的传输数据进行剪切为第一传输数据和第二传输数据，其中，所述第一传输数据在所述符合发送要求的时间窗口t₀内进行传输，所述第二传输数据在下一个符合发送要求的时间窗口t₁时进行传输。“剪切”主要是利用了TCP的“保持活跃(keep-alive)”机制，使得第一传输数据和第二传输数据与无线信号的网络连接保持活跃，例如：将各应用程序单次需要传输的数据分割为第一传输数据和第二传输数据，当第一传输数据在当前符合发送要求的时间窗口进行传输以后，在应用程序的死亡时间达到之前，进行第二传输数据的传输。其中，所述死亡时间可以为120S，即可在第119S的时候传输第二传输数据。

优选的，所述基于无线信号强度预测的终端节能方法还可包括：

步骤15、侦测终端中实时运行的应用程序。

终端设备在实际运行过程中，往往会遇到一些突发的状况，例如：某个新的应用程序正在使用无线网络，但是此时无线网络信号较差或者无线网络被禁止，此时就需要响应实时运行的应用程序使用无线信号的请求。

具体地，以手机为例，侦测所述终端在实时运行的应用程序可使用Android中的消息(message)机制，通过在后台注册一个消息广播器来侦测屏幕和键盘锁，当用户使用手机的时候，其会解开这两个锁，继而实时运行的应用程序就会被实时检测到。

步骤16、当侦测到实时运行的应用程序时，响应该实时运行的应用程序使用无线信号的请求。

当侦测到实时运行的应用程序时，将该实时运行的应用程序在等待队列在的优先级别设置为最高级，从而保证能够优选响应该实时运行的应用程序使用无线信号的请求。

本发明第一实施例提供的无线信号强度预测的终端节能方法，利用非参数化预测模型，通过对无线信号的强度进行预测，利用高质量的无线信号进行网络连接，能够合理规划无线无线网络通信的策略，提高了高质量无线信号的利用效率，同时降低了无线信号的能量消耗，优化了终端的能量使用。

第二实施例

图4是根据本发明第二实施例的基于无线信号强度预测的终端节能装置的结构图，如图4所示，该装置可用于个人电脑或手持设备中以优化终端的能量使用，其中，所述手持设备可以是智能手机或平板电脑等，所述基于无线信号强度预测的终端节能装置包括预测模块21、窗口选择模块22、优先级模块23和第一响应模块24，

所述预测模块21用于获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值，所述窗口选择模块22用于根据所述当前时间窗口内无线信号强度的预测值，选择符合发送要求的时间窗口，所述优先级模块23用于对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序，所述第一响应模块24用于根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求。

其中，所述预测模块21可包括采集单元211、计算单元212和预测单元213。

所述采集单元211用于采集历史时间窗口内无线信号的强度值，所述计算单元212用于根据所述采集到的历史时间窗口内无线信号的强度值计算当前时间窗口内无线信号强度的分布函数，所述预测单元213用于根据所述当前时间窗口内无线信号强度的分布函数，利用边缘概率分布获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值。

其中，所述优先级模块23可包括获取单元231和排序单元232。

所述获取单元231用于获取各应用程序的应用参数，其中，所述应用参数包括各应用程序在等待队列中的等待时间、各应用程序与用户的相关性和各应用程序的阻塞截止时间，所述更新排序单元232用于根据各应用程序的应用参数对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序。

其中，所述第一响应模块24可包括判断单元241、响应单元242和剪切单元243。

所述判断单元241用于判断所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据是否小于所述符合发送要求的时间窗口的容量，所述响应单元242用于当符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据小于所述符合发送要求的时间窗口的容量时，根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求，所述剪切单元243用于当符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据大于所述符合发送要求的时间窗口的容量时，将所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据剪切为第一传输数据和第二传输数据，其中，所述第一传输数据在所述符合发送要求的时间窗口内进行传输，所述第二传输数据在下一个符合发送要求的时间窗口时进行传输。

优选的，所述基于无线信号强度预测的终端节能装置还可包括侦测模块25和第二响应模块26。

所述侦测模块25用于侦测所述终端中实时运行的应用程序，所述第二响应模块26用于当侦测到实时运行的应用程序时，响应该实时运行的应用程序使用无线信号的请求。

下面，对本实施例提供的基于无线信号强度预测的终端节能装置的工作流程进行描述，如图5所示，图5是本发明实施例二中智能无线网络控制的工作示意图。

预测模块预测到当前时间窗口内无线信号强度的预测值为-70dbm，窗口选择模块通过实时更新的阈值判断该时间窗口是否符合发送要求，通过优先级模块对符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序，该应用程序可以为浏览器、聊天工具、购物工具或杀毒工具等，根据所述等待队列中各应用程序的优先级排序，通过第一响应模块决定各应用程序访问无线网络的顺序，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求，使得应用程序能够利用高质量的无线信号进行网络连接。

本发明第二实施例提供的基于无线信号强度预测的终端节能装置，通过预测模块预测当前时间窗口内无线信号的强度，通过窗口选择模块选择符合发送要求的时间窗口，通过优先级模块对各应用程序的等待队列进行优先级排序，通过第一响应模块响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求，从而能够利用高质量的无线信号进行网络连接，提高了无线信号的利用效率，同时降低了无线信号的能量消耗。

显然，本领域技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，他们可以用计算机装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例，并不用于限制本发明，对于本领域技术人员而言，本发明可以有各种改动和变化。凡在本发明的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于无线信号强度预测的终端节能方法，其特征在于，所述方法包括：

获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值；

根据所述当前时间窗口内无线信号强度的预测值，选择符合发送要求的时间窗口；

对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序；

根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求；

其中，所述获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值包括：

采集历史时间窗口内无线信号的强度值；

根据所述采集到的历史时间窗口内无线信号的强度值计算当前时间窗口内无线信号强度的分布函数；

根据所述当前时间窗口内无线信号强度的分布函数，利用边缘概率分布获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序包括：

获取各应用程序的应用参数，其中，所述应用参数包括各应用程序在等待队列中的等待时间、各应用程序与用户的相关性和各应用程序的阻塞截止时间；

根据各应用程序的应用参数对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求包括：

判断所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据是否小于所述符合发送要求的时间窗口的容量，

若是，根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求；

若否，则将所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据剪切为第一传输数据和第二传输数据，其中，所述第一传输数据在所述符合发送要求的时间窗口内进行传输，所述第二传输数据在下一个符合发送要求的时间窗口时进行传输。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

侦测终端中实时运行的应用程序；

当侦测到实时运行的应用程序时，响应该实时运行的应用程序使用无线信号的请求。

5.一种基于无线信号强度预测的终端节能装置，其特征在于，所述装置包括：

预测模块，用于获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值；

窗口选择模块，用于根据所述当前时间窗口内无线信号强度的预测值，选择符合发送要求的时间窗口；

优先级模块，用于对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序；

第一响应模块，用于根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求；

其中，所述预测模块包括：

采集单元，用于采集历史时间窗口内无线信号的强度值；

计算单元，用于根据所述采集到的历史时间窗口内无线信号的强度值计算当前时间窗口内无线信号强度的分布函数；

预测单元，用于根据所述当前时间窗口内无线信号强度的分布函数，利用边缘概率分布获得当前时间窗口内无线信号强度的预测值。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述优先级模块包括：

获取单元，用于获取各应用程序的应用参数，其中，所述应用参数包括各应用程序在等待队列中的等待时间、各应用程序与用户的相关性和各应用程序的阻塞截止时间；

排序单元，用于根据各应用程序的应用参数对所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的等待队列进行优先级排序。

7.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述第一响应模块包括：

判断单元，用于判断所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据是否小于所述符合发送要求的时间窗口的容量；

响应单元，用于当符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据小于所述符合发送要求的时间窗口的容量时，根据所述优先级排序结果，响应所述等待队列中各应用程序使用无线信号的请求；

剪切单元，用于当符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据大于所述符合发送要求的时间窗口的容量时，将所述符合发送要求的时间窗口内各应用程序的传输数据剪切为第一传输数据和第二传输数据，其中，所述第一传输数据在所述符合发送要求的时间窗口内进行传输，所述第二传输数据在下一个符合发送要求的时间窗口时进行传输。

8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

侦测模块，用于侦测终端中实时运行的应用程序；

第二响应模块，用于当侦测到实时运行的应用程序时，响应该实时运行的应用程序使用无线信号的请求。