参与式感知系统中面象节能的公平感知任务分配方法研究

发布时间：2017-11-08 11:24

  本文关键词：参与式感知系统中面象节能的公平感知任务分配方法研究

  更多相关文章： 感知任务分配方法 参与式感知 min-max Fairness

【摘要】：随着智能手机的广泛使用,参与式感知系统给大量数据收集提供了前所未有的机会。利用智能手机的感知功能,系统可以收集到大量感知数据,从而给用户提供有用的信息。在这样的参与式感知中,有两个重要的需求:公平的任务分配和智能手机的高能效。同时满足这两个需求具有很大的挑战性。首先,任务和手机的公平匹配带来的高计算复杂度;其次,高能效与公平性之间权衡;最后,任务到来的不可预测性。如何获得公平性和高能效之间的平衡是一个重要的问题。本课题着重研究参与式感任知系统中感知任务的分配问题。本课题提出一种新颖的公平的感知任务分配框架,优化目标是最小化最大融合感知时间。通过严谨的理论证明,我们发现最小化最大融合感知时间是NP难问题,即使假设任务事先都知道。本课题考虑两种任务分配模型:一种是离线模型,就是任务是事先给定的;另一种是在线模型,任务动态到达系统,系统并不知道未到达任务的信息。在离线模型里,我们设计了一种高效的近似算法,近似比为2-1m,其中m表示系统中成员智能手机的个数。在在线模型中,我们提出两种有效的在线分配算法:贪心算法和Robin-Hood算法,获得的竞争比最大分别为m和√m+1.仿真结果显示我们的算法在min-max fairness方面或者总的能耗节省方面均比对比算法好很多。
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.53

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本文编号：1156961