能量自供给无线设备传输速率调度算法研究

发布时间：2017-06-11 21:03

  本文关键词：能量自供给无线设备传输速率调度算法研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着各种无线设备不断渗透到人们日常生活和社会生产中的各个方面,其能耗问题日益突出,制约了无线设备的进一步发展与普及。能量自供给技术与无线传输速率调度技术分别从“开源”与“节流”两个角度解决无线设备能耗问题。能量自供给是指无线设备从环境中采集能量,是一种新兴的能源解决方案,代表了未来能源的发展方向。无线传输速率调度是指在数据传输的过程中调整传输速率,以慢速传输减小通信能耗、以高速传输减少延迟。将两者相结合,能量自供给无线设备速率调度算法设计的总体目标是低延迟、低能耗、高传输量。然而,低延迟意味着高传输速率,那么必然带来高能耗；反之亦然。所以上述目标不可能同时实现。如何为能量自供给无线设备在能耗、延迟、传输量三者之间寻求恰当的平衡是当前急需解决的问题。已有工作针对能量自供给设备的速率调度研究,都单纯以最大化数据传输量为目标,存在如下不足。首先,在无线传输中,通信信道往往被多个应用共享,信道上的数据报文具有各自独立的传输延时约束,但最大化传输量的目标无法满足不同应用传输延时约束。其次,传统电池供电设备速率调度问题考虑到数据报文具有独立传输延时约束,但是已有的算法无法处理后到达的数据报文具有更为紧急的延时约束的情况。最后,在移动数据传输中,由于传输距离时刻变化,传输功率与传输速率之间的关系也时刻变化,一个颇具挑战的问题是在移动传输中最大化数据传输量；目前最好的研究结果是近似算法,是否存在直接计算最大数据传输量的最优算法尚无定论。针对上述不足,本文分别研究了如下问题。首先,在能量自供给设备速率调度问题中引入传输延时约束,该问题本质是给定数据量和延时,最小化能耗。为此,本文提出截断方法、截除能耗高峰,并通过迭代计算最优速率调度。其次,研究电池供电设备节能速率调度问题,其本质是在无能量自供给时,在数据传输量和延时约束下最小化能耗。本文创立新型数据区间关键概念,通过反复寻找密度最大数据区间计算最优解。再次,研究移动传输中能量自供给设备数据量最大化问题,其本质是给定能耗约束,最大化数据传输量。本文设计水箱技术结合动态规划进行调度,在多项式时间内得到最优解。最后,本文开发了一套调度工具原型系统、封装支持标准函数调用的动态链接库。本文通过“开源”与“节流”两种技术解决无线设备的能耗问题。在研究中为能量自供给无线设备设计的传输速率调度算法,具有低延迟、低能耗、高传输量三者平衡的特点。由于无线设备的广泛使用,该算法推广后,可以在人们日常生活和社会生产的各个方面发挥重要作用。
【关键词】：能量自供给 无线传输 速率调度 传输延时约束 移动汇聚节点
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN92
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-14
• 第1章 绪论14-26
• 1.1 研究背景14-16
• 1.1.1 无线传输速率调度技术15
• 1.1.2 能量自供给技术15-16
• 1.2 研究挑战、问题与意义16-19
• 1.2.1 研究挑战16-17
• 1.2.2 研究问题与意义17-19
• 1.3 相关工作和研究现状19-23
• 1.3.1 处理器动态电压调整(DVS)技术19
• 1.3.2 静止传输时电池供电设备节能速率调度19-20
• 1.3.3 静止传输时能量自供给设备能量高效调度20-21
• 1.3.4 移动传输中能量自供给设备数据量最大化21-22
• 1.3.5 研究现状总结与研究思路22-23
• 1.4 研究目标和内容23-25
• 1.4.1 研究目标23-24
• 1.4.2 研究内容24-25
• 1.5 论文组织结构25-26
• 第2章 静止传输时电池供电设备节能速率调度26-52
• 2.1 引言26-27
• 2.2 系统模型和问题定义27-29
• 2.2.1 数据集及其延迟约束27-28
• 2.2.2 系统模型28-29
• 2.2.3 问题定义29
• 2.3 密度最大区间优先(DIF)策略29-41
• 2.3.1 最优速率策略的基本性质29-31
• 2.3.2 数据区间和密度最大区间31-33
• 2.3.3 密度最大区间优先(DIF)策略33-41
• 2.4 具体数据报文最优调度41-44
• 2.5 在线策略和仿真结果44-50
• 2.5.1 有的在线策略44-45
• 2.5.2 密度指导的降温策略45-48
• 2.5.3 仿真结果48-50
• 2.6 本章小结50-52
• 第3章 静止传输时能量自供给设备能量高效调度52-76
• 3.1 引言52-53
• 3.2 问题定义53-56
• 3.3 带有公共截止时间的数据报文最优速率调度56-60
• 3.3.1 最优速率调度的基本性质56-57
• 3.3.2 “截断”方法57-60
• 3.4 带有独立截止时间的数据报文最优速率调度60-65
• 3.4.1 最优性质60-61
• 3.4.2 截断方法的一般化61-65
• 3.5 离散速率调度的框架65-67
• 3.6 传输吞吐量最大化67-68
• 3.6.1 公共截止时间的情况67-68
• 3.6.2 独立截止时间的情况68
• 3.7 动态联机算法和仿真实验68-71
• 3.7.1 动态联机算法69-70
• 3.7.2 仿真实验设置70
• 3.7.3 仿真结果70-71
• 3.8 详细证明和补充信息71-74
• 3.8.1 “ZM速率调度算法”的简短介绍71-73
• 3.8.2 引理3.3的证明73
• 3.8.3 定理3.3的证明73-74
• 3.8.4 定理3.4的证明74
• 3.9 本章小结74-76
• 第4章 移动传输中能量自供给设备数据量最大化76-92
• 4.1 引言76-77
• 4.2 问题定义77-79
• 4.3 静态离线最优算法79-87
• 4.3.1 单传感器DCMM问题和凸规划建模79-82
• 4.3.2 水箱技术82-83
• 4.3.3 计算水位的算法83-85
• 4.3.4 一般化的DCMM问题的最优解85-87
• 4.4 动态联机分布式算法87-88
• 4.5 算法性能评估88-91
• 4.5.1 仿真设置88-89
• 4.5.2 仿真结果89-91
• 4.6 本章小结91-92
• 第5章 能量自供给无线设备传输速率调度工具原型系统92-106
• 5.1 系统简介92-93
• 5.1.1 系统需求92-93
• 5.1.2 系统目标与组成93
• 5.2 系统设计与实现93-98
• 5.2.1 系统总框架93-94
• 5.2.2 系统总体流程图94-95
• 5.2.3 静止电池调度模块设计95-96
• 5.2.4 静止自供给调度模块设计96
• 5.2.5 移动自供给调度模块设计96-97
• 5.2.6 执行与结果展示模块设计97-98
• 5.3 系统应用示例98-104
• 5.3.1 系统组成与逻辑关系98
• 5.3.2 系统主界面98
• 5.3.3 静止场景构建98-99
• 5.3.4 移动场景构建99-100
• 5.3.5 参数配置100-101
• 5.3.6 调度运算101
• 5.3.7 结果展示101-104
• 5.4 本章小结104-106
• 第6章 总结与展望106-110
• 6.1 论文总结106-107
• 6.1.1 静止传输时电池供电设备节能速率调度(第2章)106
• 6.1.2 静止传输时能量自供给设备能量高效调度(第3章)106
• 6.1.3 移动传输中能量自供给设备数据量最大化(第4章)106-107
• 6.1.4 传输功率调度工具原型系统(第5章)107
• 6.2 下一步研究的方向107-110
• 参考文献110-114
• 致谢114-116
• 攻读博士期间论文发表情况116-118
• 攻读博士期间参与的科研项目118-120
• 作者简介120-121

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