一种移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法技术

技术编号:15727521 阅读:60 留言:0更新日期:2017-06-30 02:37
本发明专利技术公开了一种移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法,包括:利用差分自回归移动平均模型对由数据传输到达的时刻组成的原时间序列进行线性部分预测,得到所述原时间序列的残差序列;利用神经网络模型对所述残差序列进行预测,确定复合预测模型;根据所述复合预测模型,预测原时间序列中第一时刻的下一数据传输时刻,作为第二时刻,并根据第一时刻和其对应的尾时间的和与第二时刻的大小关系对移动设备的电平状态进行对应的调整。通过动态调整尾时间长短以减少尾能耗,同时在下一次数据传输请求到达时提前切换移动设备电平状态的,减少传输延时,提高了用户体验度。

【技术实现步骤摘要】
一种移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法
本专利技术涉及蜂窝网络无线资源控制协议(RadioResourceControl,RRC)下移动设备数据传输能耗优化
,特别是指一种移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法。
技术介绍
计算机技术与通信技术的飞速发展,促使以智能手机为代表的移动设备的数量迅猛增长。与此同时,移动设备处理器能力的不断提升以及蜂窝网络带宽的不断增长,更促进了移动应用程序种类和数量的快速发展。数量繁多、功能丰富的各种应用程序在为人们的生活带来便利和乐趣的同时,也极大地消耗了移动设备的能量。然而,移动设备电池容量的发展速度和受限的电池续航能力却成为影响增强移动应用程序用户体验的瓶颈。因此,降低移动设备的能耗成为迫切需要解决的问题。蜂窝网络中移动设备数据传输过程的能耗通常受到RRC(RadioResourceControl)等无线MAC协议的控制,数据在传输结束后无线电电平不会立即降低到低电平状态,而是保持一段时间的高电平,在数据传输完成却仍保持高电平状态的时间内,若无后续数据传输,无线电电平就从高电平状态转换到低电平。这段无数据传输但又保持高电平状态的时间称为尾时间(tailtime),这段时间里造成的能量浪费称为尾能量(tailenergy)。尾时间的引入是为了避免无线接入网络过高的信号开销,但如果数据传输过程中出现过多的尾时间,能量利用率就会大大下降。因此如何有效地降低尾能量的影响成为解决蜂窝网络中移动设备数据传输能耗优化问题的关键。以RadioJockey为例,现有基于尾时间调优的能耗优化方案大都建立在单一种类应用程序数据传输的基础上,通过划分应用程序种类仅针对每一类应用程序的数据传输特点简单预测数据传输时刻来决定何时切断尾时间,虽然一定程度上可达到减少尾能耗目的,但是仍不可避免地会带来其他问题。首先,针对单一种类应用程序的能耗优化并不符合移动设备同时运行多种多个应用程序的实际情况,并且应用程序单一数据传输特点简单使得预测模型简化导致预测准确度降低;其次,频繁的切断尾时间会导致多余的状态切换产生更多状态提升能耗,同时状态提升耗时造成传输时延,降低用户体验度。
技术实现思路
有鉴于此,本专利技术的目的在于提出一种动态调整尾时间长短以减少尾能耗,同时在下一次数据传输请求到达时提前切换移动设备电平状态的,减少传输延时,提高用户体验度的数据传输能耗优化方法。基于上述目的本专利技术提供的一种移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法,包括:利用差分自回归移动平均模型对由数据传输到达的时刻组成的原时间序列进行线性部分预测,得到所述原时间序列的残差序列;利用神经网络模型对所述残差序列进行预测,确定复合预测模型;根据所述复合预测模型,预测原时间序列中第一时刻的下一数据传输时刻,作为第二时刻,并根据第一时刻和其对应的尾时间的和与第二时刻的大小关系对移动设备的电平状态进行对应的调整。进一步的,所述对移动设备的电平状态进行对应的调整具体为:当所述第一时刻和其对应的尾时间的和小于等于所述第二时刻时,则保留尾时间;当所述第一时刻和其对应的尾时间的和大于所述第二时刻时,判断实际节省的尾能耗与状态提升能耗之间的大小关系,若所述实际节省的尾能耗小于状态提升能耗,则保留尾时间,若所述实际节省的尾能耗大于状态提升能耗,则将移动设备下降为节能状态,并在第二时刻与所述第一时刻对应的尾时间的差值对应的时刻将移动设备上升为专用信道状态。进一步的,还包括对第二时刻进行误差修正,具体为:根据第二时刻在原时间序列中对应的第三时刻的差值与所述第二时刻的差,得到预测误差;当所述预测误差的值为正数时,若所述预测误差小于第一时刻的尾时间的值时,则将移动设备上升为专用信道状态并维持该状态,若所述预测误差大于第一时刻的尾时间的值时,对比传输能耗和两侧状态提升能耗的大小,若传输能耗较大,则将移动设备切换为前向接入信道状态,并在第三时刻与第一时刻对应的尾时间的差值对应的时刻,将移动设备上升为专用信道状态;当所述预测误差的值为负数时,在数据传输请求到达前对所述第二时刻进行修正,使所述预测误差的值为正数。进一步的,所述复合预测模型的确定过程具体包括:检验原时间序列是否平稳,若原时间序列不平稳,则对原时间序列进行差分,直到得到原时间序列的平稳序列;求自相关和偏自相关函数进行模型识别;穷举参数p和q的取值空间(p,q),拟合每一组(p,q)对应的参数;计算对应的信息准则AIC,并选择AIC值最小的取值空间(p,q)作为模型参数建立模型进行线性部分预测;计算残差序列,输入残差学习样本,并计算各个单元的输出和反向传播误差,根据反向传播误差按照BP模型权值修正公式调整权值和阈值,选择符合精度要求的权值和阈值对残差序列建模预测,最终得到符合预测模型。从上面所述可以看出,本专利技术提供的移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法,包括:利用差分自回归移动平均模型对由数据传输到达的时刻组成的原时间序列进行线性部分预测,得到所述原时间序列的残差序列;利用神经网络模型对所述残差序列进行预测,确定复合预测模型;根据所述复合预测模型,预测原时间序列中第一时刻的下一数据传输时刻,作为第二时刻,并根据第一时刻和其对应的尾时间的和与第二时刻的大小关系对移动设备的电平状态进行对应的调整。通过动态调整尾时间长短以减少尾能耗,同时在下一次数据传输请求到达时提前切换移动设备电平状态的,减少传输延时,提高了用户体验度。附图说明图1为本专利技术移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法的一个实施例的流程图;图2为本专利技术移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法的一个实施例的时间序列预测流程图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本专利技术进一步详细说明。本专利技术提供的一种移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法,包括:利用差分自回归移动平均模型对由数据传输到达的时刻组成的原时间序列进行线性部分预测,得到所述原时间序列的残差序列;利用神经网络模型对所述残差序列进行预测,确定复合预测模型;根据所述复合预测模型,预测原时间序列中第一时刻的下一数据传输时刻,作为第二时刻,并根据第一时刻和其对应的尾时间的和与第二时刻的大小关系对移动设备的电平状态进行对应的调整。本专利技术提供的移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法,通过动态调整尾时间长短以减少尾能耗,同时在下一次数据传输请求到达时提前切换移动设备电平状态的,减少传输延时,提高了用户体验度。如图1所示,为本专利技术移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法的一个实施例的流程图,包括以下步骤:步骤101:利用差分自回归移动平均模型对由数据传输到达的时刻组成的原时间序列进行线性部分预测,得到所述原时间序列的残差序列。步骤102:利用神经网络模型对所述残差序列进行预测,确定复合预测模型。步骤103:根据所述复合预测模型,预测原时间序列中第一时刻的下一数据传输时刻,作为第二时刻,并根据第一时刻和其对应的尾时间的和与第二时刻的大小关系对移动设备的电平状态进行对应的调整。本实施例的方法通过动态调整尾时间长短以减少尾能耗,同时在下一次数据传输请求到达时提前切换移动设备电平状态的,减少传输延时,提高了用户体验度。为了使本专利技术的技术方案更容易被理解,下本文档来自技高网
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一种移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法

【技术保护点】
一种移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法,其特征在于,包括:利用差分自回归移动平均模型对由数据传输到达的时刻组成的原时间序列进行线性部分预测,得到所述原时间序列的残差序列;利用神经网络模型对所述残差序列进行预测,确定复合预测模型;根据所述复合预测模型,预测原时间序列中第一时刻的下一数据传输时刻,作为第二时刻,并根据第一时刻和其对应的尾时间的和与第二时刻的大小关系对移动设备的电平状态进行对应的调整。

【技术特征摘要】
1.一种移动设备多应用程序数据传输能耗优化方法,其特征在于,包括:利用差分自回归移动平均模型对由数据传输到达的时刻组成的原时间序列进行线性部分预测,得到所述原时间序列的残差序列;利用神经网络模型对所述残差序列进行预测,确定复合预测模型;根据所述复合预测模型,预测原时间序列中第一时刻的下一数据传输时刻,作为第二时刻,并根据第一时刻和其对应的尾时间的和与第二时刻的大小关系对移动设备的电平状态进行对应的调整。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述对移动设备的电平状态进行对应的调整具体为:当所述第一时刻和其对应的尾时间的和小于等于所述第二时刻时,则保留尾时间;当所述第一时刻和其对应的尾时间的和大于所述第二时刻时,判断实际节省的尾能耗与状态提升能耗之间的大小关系,若所述实际节省的尾能耗小于状态提升能耗,则保留尾时间,若所述实际节省的尾能耗大于状态提升能耗,则将移动设备下降为节能状态,并在第二时刻与所述第一时刻对应的尾时间的差值对应的时刻将移动设备上升为专用信道状态。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括对第二时刻进行误差修正,具体为:根据第二时刻在原时间序列中对应的第三时刻的差值与所述第二时刻的...

【专利技术属性】
技术研发人员:范文浩刘元安徐飞吴帆张洪光
申请(专利权)人:北京邮电大学
类型:发明
国别省市:北京,11

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