[發明專利]一種在無線云計算下的移動設備能量優化分配方法

有效

• 申請號: 201510033791.2
• 申請日: 2015-01-22
• 公開（公告）號: CN104683442B
• 公開（公告）日: 2019-07-02
• 發明（設計）人: 潘甦;王勝平
• 申請（專利權）人: 南京郵電大學
• 主分類號: H04L29/08
• 分類號: H04L29/08
• 代理公司: 南京知識律師事務所 32207
• 代理人: 汪旭東

本發明公開了一種無線云計算下的移動設備能量優化分配方法，該方法針對移動設備本地執行的問題，引入了算法復雜度的概念，由此改進了本地執行的能量消耗模型，得出了不同應用算法復雜度下本地執行的最優能量；該方法針對移動設備云端執行方案，采用多狀態的馬爾可夫鏈信道模型，改進無線云端執行的能量消耗算法，得出了由當前信道狀態確定的無線發送數據分配策略和云端執行消耗的最優總能量的解析表達式。通過比較以上兩種執行方式的能量值，通過執行策略選擇能耗低的執行方式實現移動應用，達到降低移動設備能耗的目的。

技術領域

本發明涉及一種在無線云計算下的移動設備能量優化分配方法，屬于無線云計算技術領域。

背景技術

新興的云計算技術正在蓬勃發展，它給計算領域帶來了一個全新時代：云計算服務提供者向被服務的終端提供了龐大的數據存儲容量和強大的計算資源。同時，隨著移動通信技術的迅猛發展，智能移動設備已經是日常生活、工作中必備的工具，隨之與日俱增的各式各樣、功能齊全的應用程序也可以被用戶輕松下載。通過無線云計算技術，移動設備將要處理的數據通過無線網絡上傳到云中心，在云中心處理完這些數據后再通過無線網絡將結果回傳給移動設備，這不僅降低了對移動設備計算性能的要求，也降低了對移動設備存儲容量的需求。

但是，近年來，電池技術的發展腳步卻相當緩慢。電池的存儲能量每年只以5％的速度增加。相對于爆炸式的移動應用的增長，受限的電池容量目前已經成為智能移動設備性能的最大的短板。因此，如何在無線云環境下降低移動設備的能耗問題逐漸成為了研究的熱點。

Kumer等人(KUMAR K and LU Y H.Cloud computing for mobile users:canoffloading computation save energy？IEEE Computer,vol.43,no.4,pp.51–56,2010.)提出了一種能耗模型來分析了將應用程序數據上傳到云端執行的傳輸帶寬條件，它主要考慮了移動端的能量消耗和上傳時所產生的通信能量損耗。Miettinen等人(MIETTINEN A Pand NURMINEN J K.Energy efficiency of mobile clients in cloudcomputing.USENIX Conference on Hot Topics in Cloud Computing,Boston,2013.)認為，工作量、數據通信模式以及所用的通信技術是主要影響移動應用在CE模式下能量損耗的因素。事實上，能量的優化需要從兩個方面入手，其一，在ME(mobile execution)模式下，為了延長移動設備的點電池壽命，芯片通常采用動態技術進行節電，即根據所運行的應用程序對計算能力的不同需求，動態調節芯片的運行參數，如頻率、電壓；其二，在CE模式下移動設備上傳要處理的數據時，所消耗的能量與傳輸速率、信道狀態有關。傳輸速率越高消耗功率越大，但傳輸時間短，總耗費能量不一定隨之增大，傳輸速率越低所需功率越少，但是傳輸時間較長，總能量不一定隨之減小。這是一個需要均衡(trade)的問題，需要在每個時隙找到使總能量最小的傳輸速率，同時，傳輸速率是跟信道狀態有關的，最優的數據傳輸調度方式一定是在信道條件較好(或者信道狀態較差)時，增加發送數據量(或者減少發送數據量)。

Zhang等人(ZHANG W W,WEN Y G,GUAN K.Energy-Optimal Mobile CloudComputing under Stochastic Wireless Channel.Wireless Communications,IEEETransaction,vol.12,no.9,pp.4569-4581,2013.)針對上述問題，有效改善了本地執行和云端執行的能耗模型，考慮了可變的本地計算模式和隨機信道模型，但是一方面Zhang在ME模式下沒有考慮應用程序之間的差異性，沒有區分出不同應用在移動設備端執行時能耗水平的不同；另一方面，Zhang只簡單地把信道增益量化成了兩個狀態，“好”(Good)和“壞”(Bad)，這種量化方式盡管有助于簡化模型，但對信道增益帶來了較大的量化誤差，我們將證明在信道增益處于中間值偏下時，如果量化為“壞”，將帶來較大的能量浪費。而本發明能夠很好地解決上面的問題。