【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线云计算技术和无线资源优化领域，特别是一种基于改进的李雅普诺夫优化的云业务上行调度方法。
技术介绍
互联网流量的迅猛增长和应用的不断创新推动了移动云计算技术的发展。用户通过无线网络将应用数据上传至云端进行处理，降低了对移动终端的计算能力要求，同时提升了业务处理效率。然而，由于电池容量不足，如何利用最少的能量来上传数据成为人们的研究热点。终端上传业务数据的能量消耗本质上来说就是传输功率在时间上的累积。传输功率与传输速率和信道状态有关。因此，最优的调度策略应该能在信道状态较好时提高传输速率，在信道状态较差时降低传输速率。这里存在两个主要问题。首先，随机信道的先验概率在当前决策时刻是无法得知的；其次，由于时间耦合性的存在，当前时刻所做的决策必定会对未来时刻产生影响。现有文献为了解决这些问题，通常是利用动态规划的方法，并且假设信道增益服从某种分布，如独立同分布，或者是假设信道状态的转移服从某个模型，如马尔科夫链。但是，这些假设实际上与现实情况有很大的误差。实际上，李雅普诺夫优化方法是一种可以解决具有时间耦合特性的随机信道的优化问题。但是需要在此方法上进行...
【技术保护点】
一种基于改进的李雅普诺夫优化的云业务上行调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、采用能量‑速率公式表示传输速率与能量消耗之间的关系；步骤B、根据传输速率与能量消耗之间的关系，结合云业务需在一定时间内上传完一定数据量的数据这一限制条件，建立云业务的能量消耗优化模型；步骤C、建立虚拟队列，将云业务需在一定时间内上传完一定数据量的数据这一限制条件改写为队列稳定问题；步骤D、引入李雅普诺夫函数，将队列稳定问题转化为最小化李雅普诺夫偏移问题，进而将云业务的能量消耗优化模型所表示的能量消耗优化问题转化为最小化李雅普诺夫偏移且最小化上传能量消耗的双目标优化问题；步骤E、采用效用函数将...
【技术特征摘要】
1.一种基于改进的李雅普诺夫优化的云业务上行调度方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤A、采用能量-速率公式表示传输速率与能量消耗之间的关系；步骤B、根据传输速率与能量消耗之间的关系，结合云业务需在一定时间内上传完一定数据量的数据这一限制条件，建立云业务的能量消耗优化模型；步骤C、建立虚拟队列，将云业务需在一定时间内上传完一定数据量的数据这一限制条件改写为队列稳定问题；步骤D、引入李雅普诺夫函数，将队列稳定问题转化为最小化李雅普诺夫偏移问题，进而将云业务的能量消耗优化模型所表示的能量消耗优化问题转化为最小化李雅普诺夫偏移且最小化上传能量消耗的双目标优化问题；步骤E、采用效用函数将双目标优化问题合并为单目标优化问题，根据贪婪算法将该单目标优化问题化为一个时隙内的优化问题，从而利用导数求得最优解，即得到最优调度策略的解析解；其中，效用函数中的加权系数作为控制参数，所述控制参数是从最优控制参数选取表中选取的，最优控制参数选取表是根据电磁波的大尺度衰落值、上传数据量及上传截止时间采用离线算法建立的。2.根据权利要求1所述的一种基于改进的李雅普诺夫优化的云业务上行调度方法，其特征在于，所述步骤B中云业务的能量消耗优化模型为：s.t.Σt=0T-1s(t)≥L]]>s(t)≥0其中，L为要传输的数据量，T为上传的截止时间，s(t)为时隙t传输的数据量，g(t)为时隙t的信道增益，λ为能量系数，n为多项式次数且取决于调制方式。3.根据权利要求2所述的一种基于改进的李雅普诺夫优化的云业务上行调度方法，其特征在于，所述步骤C中建立虚拟队列，具体如下：Q(t+1)=[Q(t)-s(t)+LT]+]]>其中，Q(0)＝0，Q(t)为虚拟队列。4.根据权利要求3所述的一种基于改进的李雅普诺夫优化的云业务上行调度方法，其特征在于，...
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