本文關(guān)鍵詞：參與式感知系統(tǒng)中面象節(jié)能的公平感知任務(wù)分配方法研究

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【摘要】：隨著智能手機(jī)的廣泛使用,參與式感知系統(tǒng)給大量數(shù)據(jù)收集提供了前所未有的機(jī)會。利用智能手機(jī)的感知功能,系統(tǒng)可以收集到大量感知數(shù)據(jù),從而給用戶提供有用的信息。在這樣的參與式感知中,有兩個重要的需求:公平的任務(wù)分配和智能手機(jī)的高能效。同時滿足這兩個需求具有很大的挑戰(zhàn)性。首先,任務(wù)和手機(jī)的公平匹配帶來的高計算復(fù)雜度;其次,高能效與公平性之間權(quán)衡;最后,任務(wù)到來的不可預(yù)測性。如何獲得公平性和高能效之間的平衡是一個重要的問題。本課題著重研究參與式感任知系統(tǒng)中感知任務(wù)的分配問題。本課題提出一種新穎的公平的感知任務(wù)分配框架,優(yōu)化目標(biāo)是最小化最大融合感知時間。通過嚴(yán)謹(jǐn)?shù)睦碚撟C明,我們發(fā)現(xiàn)最小化最大融合感知時間是NP難問題,即使假設(shè)任務(wù)事先都知道。本課題考慮兩種任務(wù)分配模型:一種是離線模型,就是任務(wù)是事先給定的;另一種是在線模型,任務(wù)動態(tài)到達(dá)系統(tǒng),系統(tǒng)并不知道未到達(dá)任務(wù)的信息。在離線模型里,我們設(shè)計了一種高效的近似算法,近似比為2-1m,其中m表示系統(tǒng)中成員智能手機(jī)的個數(shù)。在在線模型中,我們提出兩種有效的在線分配算法:貪心算法和Robin-Hood算法,獲得的競爭比最大分別為m和√m+1.仿真結(jié)果顯示我們的算法在min-max fairness方面或者總的能耗節(jié)省方面均比對比算法好很多。
【學(xué)位授予單位】：上海交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TN929.53

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本文編號：1156961