移动云计算环境下移动设备的能量优化算法研究

发布时间：2017-10-06 17:46

  本文关键词：移动云计算环境下移动设备的能量优化算法研究

  更多相关文章： 移动云计算 OFDMA系统 移动设备 能量优化 动态调度

【摘要】：新兴的云计算技术正在蓬勃发展,它给计算领域带来了一个全新时代:云计算服务提供者向被服务的终端提供了庞大的数据存储容量和强大的计算资源。同时,随着移动通信技术的迅猛发展,智能移动设备已经是日常生活、工作中必备的工具,随之与日俱增的各式各样、功能齐全的应用程序也可以被用户轻松下载。通过无线云计算技术,移动设备将要处理的数据通过无线网络上传到云中心,在云中心处理完这些数据后再通过无线网络将结果回传给移动设备,这不仅降低了对移动设备计算性能的要求,也降低了对移动社设备存储容量的需求。但是,近年来,电池技术的发展脚步却相当缓慢。电池的存储能量每年只以5%的速度增加。相对于爆炸式的移动应用的增长,受限的电池容量目前已经成为智能移动设备性能的最大的短板。因此,如何在无线云环境下降低移动设备的能耗问题逐渐成为了研究的热点。目前基于无线云计算的绿色IT的研究方向主要集中在以下两点,如何卸载移动设备的应用到云计算中心,和何时卸载移动应用。对于前一个研究方向,目前通常采用局部优化算法来最优化移动设备的卸载能耗,对于后者,则通常采用能量预测的方式来决定何时卸载。但是,现有的卸载算法大多基于能量与速率的经验式子,能量预测的过程尚未考虑信道量化误差的影响,并且都缺乏对实际场景的具体分析。针对上述问题,本文作出了以下的贡献:改进了目前经验能量式子下的应用卸载策略,主要改进了应用在本地执行的能量消耗模型,和考虑了足够的量化级数,最终结合WLAN系统下的实际数据作出仿真,并验证了本卸载策略的优越性;为避免经验式子带来的统计误差,本文结合OFDM系统提出了一个最优化移动设备能耗的上传调度,采用分两步走的最优化方案解决了多个维度的最优化难题。
【关键词】：移动云计算 OFDMA系统 移动设备 能量优化 动态调度
【学位授予单位】：南京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN929.5;TP3
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 专用术语注释表8-9
• 第一章 绪论9-14
• 1.1 研究背景与意义9-10
• 1.2 课题研究现状10-12
• 1.3 论文的研究点与创新点12-13
• 1.4 论文组织结构13-14
• 第二章 移动云计算技术概述与理论基础14-24
• 2.1 云计算14-15
• 2.2 移动云计算15-19
• 2.2.1 无线网络16-18
• 2.2.2 智能终端18-19
• 2.3 移动云计算面临的挑战19-20
• 2.3.1 带宽要求19
• 2.3.2 传输时延19-20
• 2.3.3 无线连接的稳定性20
• 2.3.4 服务质量20
• 2.4 现有移动云计算无线网络框架20-23
• 2.4.1 Cloudlet21-22
• 2.4.2 Femto-cell22-23
• 2.5 本章小结23-24
• 第三章 移动云计算下移动设备能量最优化策略24-34
• 3.1 系统模型24-28
• 3.1.1 应用程序参数模型25
• 3.1.2 ME执行能量模型25-26
• 3.1.3 CE执行能量模型26-28
• 3.2 ME模型优化求解28-30
• 3.3 CE模型优化算法和求解30-33
• 3.4 本章小结33-34
• 第四章 移动云计算下移动设备能量最优化策略仿真与分析34-40
• 4.1 仿真场景与参数设置34-35
• 4.2 仿真结果35-39
• 4.2.1 移动设备本地执行能量模型的性能36-37
• 4.2.2 云端执行能量模型的性能37-39
• 4.3 本章小结39-40
• 第五章 移动云计算上行数据传输能量的优化40-55
• 5.1 系统模型40-43
• 5.2 单信道上传策略43-47
• 5.3 多信道上传策略47-53
• 5.3.1 匀速等功率算法（Uniform Bit-rate and Uniform Power algorithm, UBUP）47-48
• 5.3.2 匀速注水功率算法（Uniform Bit-rate and Water-filling Power algorithm, UBWP）48-50
• 5.3.3 动态速率等功率算法（Dynamic Bit-rate and Uniform Power algorithm, DBUP）50-52
• 5.3.4 动态速率注水功率算法（Dynamic Bit-rate and Water-filling Power algorithm, DBWP）52-53
• 5.4 本章小结53-55
• 第六章 移动云计算上行数据传输能量的优化算法仿真与分析55-63
• 6.1 仿真场景与参数设置55-56
• 6.2 仿真结果56-62
• 6.2.1 单信道策略仿真56-58
• 6.2.2 多信道策略仿真58-62
• 6.3 本章小结62-63
• 第七章 总结与展望63-65
• 7.1 本文工作总结63-64
• 7.2 下一步研究展望64-65
• 参考文献65-68
• 附录1 证明68-71
• 附录2 攻读硕士学位期间撰写的论文71-72
• 附录3 攻读硕士学位期间申请的专利72-73
• 附录4 攻读硕士学位期间参加的科研项目73-74
• 致谢74

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 刘爱军;杨育;邢青松;陆惠;张煜东;周振宇;吴光辉;赵小华;;柔性作业车间多目标动态调度[J];计算机集成制造系统;2011年12期

2 韩真真,彭舰,刘锦德;实时分布式环境中动态调度服务研究[J];大连理工大学学报;2003年S1期

3 张晴,饶运清;车间动态调度方法研究[J];机械制造;2003年01期

4 吴秀丽;;柔性作业车间动态调度问题研究[J];系统仿真学报;2008年14期

5 王国磊;钟诗胜;林琳;;基于聚类状态隶属度的动态调度Q-学习[J];高技术通讯;2009年04期

6 王小哲;;作业车间动态调度建模与仿真研究[J];电脑编程技巧与维护;2011年22期

7 李玉庆;徐敏强;王日新;王海波;;基于蚁群算法的航天器观测动态调度研究[J];计算机测量与控制;2009年05期

8 许鹏;王焱;;车间动态调度方法研究与应用[J];航空制造技术;2009年21期

9 李歧强;李明;张平;;基于事件逻辑的炼油企业动态调度系统[J];同济大学学报(自然科学版);2010年12期

10 王延斌;王刚;赵立忠;高国安;;基于蚁群算法的模具制造动态调度研究[J];计算机集成制造系统;2006年07期

中国重要会议论文全文数据库 前10条

1 徐跃飞;张晓坤;彭炎午;李言;;动态调度在智能制造中的应用[A];1998年中国智能自动化学术会议论文集（下册）[C];1998年

2 梁椺;于海斌;;基于禁忌搜索的单机提前／拖期动态调度方法研究[A];2001年中国智能自动化会议论文集（下册）[C];2001年

3 边志兴;;作业车间的模糊动态调度问题研究[A];第十届中国管理科学学术年会论文集[C];2008年

4 楚斌;高小强;郑忠;;炼钢—连铸动态调度辅助系统[A];第七届(2009)中国钢铁年会论文集（下）[C];2009年

5 姚建明;张秀敏;刘丽文;;基于改进蚂蚁算法的拉动式供应链动态调度分析[A];提高全民科学素质、建设创新型国家——2006中国科协年会论文集[C];2006年

6 许剑;吕志民;徐金梧;王岭;常志明;谢华;王晨仲;陈洪涛;;以衔接区物流管制为中心的DHCR动态调度系统分析[A];中国金属学会2003中国钢铁年会论文集（4）[C];2003年

7 曹岩;郭颜军;赵汝嘉;林廷圻;;基于MAS的生产过程动态调度与控制[A];制造业与未来中国——2002年中国机械工程学会年会论文集[C];2002年

8 林正;罗大明;谢燕琴;熊桂喜;;BRT动态调度技术的研究[A];2008第四届中国智能交通年会论文集[C];2008年

9 王先鹏;周川;陈庆伟;;通信受限的时延网络控制系统动态调度与控制同步设计[A];2013年中国智能自动化学术会议论文集（第四分册）[C];2013年

10 贺飞鸣;严隽薇;;面向对象的Petri网用于FMS动态调度的研究[A];1995年中国智能自动化学术会议暨智能自动化专业委员会成立大会论文集（下册）[C];1995年

中国重要报纸全文数据库 前3条

1 首席记者 崔凌云;动态调度当前经济运行工作 建立落实省委省政府部署台账[N];兰州日报;2014年

2 项燕子;尽快提升网运信息化管理水平[N];中国邮政报;2012年

3 章晋辉　本报记者 饶品翔;加快进度 保证质量 确保防汛工作万无一失[N];抚州日报;2011年

中国博士学位论文全文数据库 前5条

1 杨富社;大城市常规公交动态调度理论与方法研究[D];长安大学;2015年

2 陈鸿海;基于重调度需度驱动机制的柔性作业车间多目标动态调度研究[D];合肥工业大学;2015年

3 聂黎;基于基因表达式编程的车间动态调度方法研究[D];华中科技大学;2011年

4 胡咏梅;基于粗集的车间动态调度研究[D];山东大学;2005年

5 张利平;作业车间预反应式动态调度理论与方法研究[D];华中科技大学;2013年

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 周新宇;面向PaaS平台的资源动态调度研究[D];浙江大学;2016年

2 黄文杰;单件生产系统的启发式动态调度[D];东南大学;2015年

3 何院生;考虑能耗优化的柔性作业车间动态调度方法研究[D];哈尔滨工业大学;2016年

4 王胜平;移动云计算环境下移动设备的能量优化算法研究[D];南京邮电大学;2016年

5 赵秀文;物联网环境下城市公交单线路动态调度方法[D];东北大学;2014年

6 杨明;城市公共交通动态调度的研究[D];辽宁工学院;2007年

7 张红;铁钢对应动态调度系统的重调方法研究与实现[D];东北大学;2010年

8 张平;炼油厂动态调度研究与软件开发[D];山东大学;2010年

9 李长仪;基于知识的动态调度决策机制研究[D];扬州大学;2006年

10 张仁锋;基于蚁群算法的车间动态调度方法研究[D];河北工业大学;2008年

，

本文编号：984152