移动设备能效与功耗优化策略研究

发布时间：2017-04-19 21:16

  本文关键词：移动设备能效与功耗优化策略研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,以智能手机、平板电脑为代表的移动设备大量涌现,传统用户经历了从电脑端到移动端的转变。Android操作系统以其开放、免费、完整以及专门针对移动设备等特点受到用户的青睐,在智能终端操作系统领域吸引了大量的用户。许多用户在享受着移动设备带来无限乐趣的同时,也常常面临着设备续航时间越来越短的尴尬局面。因此,如何降低当前移动智能设备的功耗,并提高其能源利用效率越来越受到开发者的关注。针对以上问题,本文在深入研究Android电源管理系统的基础上,针对当前Android电源管理机制中存在的不足进行分析,同时设计相应的优化改进方案对设备进行节能优化。首先,对Android电源管理系统中的唤醒锁机制进行深入研究,通过对唤醒锁机制从内核层到用户空间的实现原理与使用流程进行跟踪,分析设备在屏幕关闭以后系统中静默耗电现象产生的原因,并在移动设备上进行了验证。在此基础上设计WLDealer对此问题进行处理。WLDealer运行在系统后台,当设备屏幕关闭后通过对系统中存在的唤醒锁信息进行获取,并结合进程状态对唤醒锁使用异常情况进行判断。在不需要用户参与的情况下处理异常状态的唤醒锁,解决了Android系统中的静默耗电现象。其次,分析Android平台目前电源管理方式中存在的不足,设计并实现了电源管理优化系统。通过对用户真实情景数据以及功耗优化策略等信息的采集,在智能平台上利用C4.5算法对数据进行训练和学习,生成系统中各组件在不同情景下的功耗优化模型,得到了比Naive Bayes算法更好的分类决策效果。并基于此模型对终端设备的各主要耗能模块进行节能优化。最后,对Android系统中的DVFS策略进行研究,分析其在CPU频率调节过程中出现的额外功耗消耗现象。针对此问题设计了DVFS优化方案,通过对系统实时负载信息的获取与分析,及时将CPU调整至兼顾性能与功耗的工作频率,减少了处理器在传统DVFS过程中出现的功耗浪费。通过在移动终端设备上进行测试,结果表明,WLDealer能有效处理系统中异常使用的唤醒锁,解决了系统中的静默耗电现象。设计的智能电源管理优化系统在对系统的节能优化方面取得了良好的使用效果,在保证用户服务质量的前提下使能源利用效率大大提高。在系统负载持续变化的过程中,改进后的DVFS达到了比传统CPU变频调整策略更好的节能优化效果。
【关键词】：Android 唤醒锁 WLDealer DVFS策略 功耗优化
【学位授予单位】：杭州电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP316;TN86
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题背景与研究意义10-11
• 1.2 移动设备低功耗研究现状11-14
• 1.2.1 硬件层面低功耗技术11-12
• 1.2.2 软件层面低功耗研究12-14
• 1.3 本文的研究内容及主要工作14-15
• 1.4 论文组织结构15-16
• 第2章 相关技术概述16-30
• 2.1 Android平台介绍16-19
• 2.1.1 Android操作系统概述16-18
• 2.1.2 应用程序组件18-19
• 2.2 Android与Linux联系19-21
• 2.2.1 IPC机制19-20
• 2.2.2 安全机制20-21
• 2.3 Linux电源管理系统介绍21-24
• 2.3.1 Linux描述的系统状态21-22
• 2.3.2 Linux中系统状态转换机制22-24
• 2.4 Android平台电源管理系统24-29
• 2.4.1 Android改进的电源管理系统24-26
• 2.4.2 Android电源管理机制实现流程26-28
• 2.4.3 Android系统状态转化分析28-29
• 2.5 本章小结29-30
• 第3章 Android唤醒锁机制分析与研究30-45
• 3.1 唤醒锁机制30-33
• 3.1.1 唤醒锁简介30-32
• 3.1.2 唤醒锁机制调用流程32-33
• 3.2 唤醒锁机制深入剖析33-35
• 3.2.1 唤醒锁使用漏洞34-35
• 3.2.2 常规解决方案35
• 3.3 WLDealer设计35-40
• 3.3.1 WLDealer系统构架35-36
• 3.3.2 WLDealer模块设计36-40
• 3.4 WLDealer性能测试40-44
• 3.4.1 唤醒锁状态检测41-42
• 3.4.2 功耗优化测试42-44
• 3.5 本章小结44-45
• 第4章 Android平台智能电源管理系统设计45-60
• 4.1 情景感知技术基础理论45-49
• 4.1.1 情景信息与分类45-46
• 4.1.2 情景感知技术与应用46-49
• 4.2 智能电源管理系统设计49-58
• 4.2.1 情景数据获取50-52
• 4.2.2 数据处理52-53
• 4.2.3 功耗优化决策53-56
• 4.2.4 推理与模块控制56-58
• 4.3 有效性测试58-59
• 4.3.1 决策模型评估58-59
• 4.3.2 节能优化效果评估59
• 4.4 本章小结59-60
• 第5章 DVFS优化策略及实现60-72
• 5.1 电源管理技术60-64
• 5.1.1 DPM策略60-62
• 5.1.2 DVFS介绍62-64
• 5.2 DVFS优化设计64-69
• 5.2.1 系统负载获取64-66
• 5.2.2 频率估计66-67
• 5.2.3 DVFS优化实现67-69
• 5.3 性能测试69-71
• 5.4 本章小结71-72
• 第6章 总结与展望72-74
• 致谢74-75
• 参考文献75-79
• 附录79

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本文编号：317140