【摘要】：無線設(shè)備的能耗問題日益突出,使用可再生能源、制造能量自供給設(shè)備并研發(fā)相應(yīng)的數(shù)據(jù)傳輸調(diào)度算法成為解決這一問題最重要的手段之一。目前針對能量自供給無線設(shè)備的傳輸速率調(diào)度策略已有大量的研究,但仍有很多不足。首先,多數(shù)文獻(xiàn)都是考慮孤立的點到點數(shù)據(jù)傳輸,而很少有討論利用多任務(wù)的數(shù)據(jù)共享通過降低數(shù)據(jù)冗余以進一步提高能量利用效率的問題;其次,大部分關(guān)于能量自供給設(shè)備的研究工作假設(shè)無線設(shè)備的電池容量無限大,且設(shè)備在傳輸過程中一直保持開啟狀態(tài),而真實環(huán)境下無線設(shè)備不可能無限制地存儲能量,且設(shè)備其實可以進入休眠狀態(tài)以節(jié)約能耗。針對上面提到的不足,本論文分別研究了能量自供給無線通信系統(tǒng)中的兩類速率調(diào)度問題。其一,本文研究了考慮數(shù)據(jù)共享的能量自供給設(shè)備傳輸速率調(diào)度問題。主要研究同時有離散到達(dá)的能量和任務(wù)請求下的傳輸完成時間最小化問題,且任務(wù)間允許數(shù)據(jù)共享。本文指出了傳輸完成時間最小化問題與給定截止時刻的能耗最小化問題在一定條件下的等價性,首先使用一種子問題分解方法求解能耗最小化問題,然后將其作為橋梁,采用一種基于二分搜索的方法進一步求解原問題。其二,本文研究了考慮休眠狀態(tài)的能量自供給設(shè)備傳輸速率調(diào)度問題。主要研究無線傳輸設(shè)備在電池容量有限條件下的吞吐量最大化問題,考慮了傳輸設(shè)備的休眠狀態(tài),建立更貼近實際的能量消耗模型。本文充分調(diào)研了所提出的模型與現(xiàn)有模型的不同,指出了一些其特有的性質(zhì),比如最優(yōu)解中存在某個關(guān)鍵速率,且傳輸過程中可能存在能量溢出。之后充分挖掘了最優(yōu)解的結(jié)構(gòu),仔細(xì)考慮子問題的設(shè)計,并使用動態(tài)規(guī)劃技術(shù)構(gòu)造出最大化數(shù)據(jù)吞吐量的最優(yōu)速率調(diào)度策略。最后,本文針對上述問題的在線場景設(shè)計了簡單高效的實時速率調(diào)度算法,并通過仿真實驗驗證了所設(shè)計算法的有效性。本文分別從“數(shù)據(jù)共享”和“休眠狀態(tài)”這兩個角度切入,對能量自供給無線設(shè)備傳輸速率調(diào)度問題進行了延伸,為該領(lǐng)域的理論研究和實際應(yīng)用提供了進一步的參考。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TN92
【圖文】：

從智能手機上采集的數(shù)據(jù)將會被傳回數(shù)據(jù)中心的控制平臺，這些數(shù)據(jù)也可以被多逡逑個應(yīng)用共享（如位置導(dǎo)航、數(shù)據(jù)庫管理、用戶畫像建模、推薦系統(tǒng)等）［２６］＋逡逑我們用一個例子來進一步描述數(shù)據(jù)共享的核心思想及其高效性。如圖２．１所示，有逡逑三次能量收集事件（簡稱“收集”），它們分別發(fā)生在時刻１，ｔ邋＋邋１和＋邋１；有兩次數(shù)據(jù)逡逑請求（簡稱“請求”或“任務(wù)”）凡石，一個在時刻１請求了邋＆的數(shù)據(jù)量，另一個在時刻逡逑＋邋１請求了邋３：ｒ的數(shù)據(jù)量。數(shù)據(jù)發(fā)送方須要在動態(tài)、有限的能量供給下盡可能快地完逡逑成所請求的數(shù)據(jù)發(fā)送任務(wù)。圖２．１（ａ）展示了一個可行的速率調(diào)度，它通過共享為任務(wù)Ｊ２逡逑和Ａ采集的數(shù)據(jù)，在Ｔ時刻完成了傳輸，ｇ卩：在時間段［２ｔ＋１，Ｔ］內(nèi)所采集并發(fā)送的３：ｒ逡逑的數(shù)據(jù)將同時被這兩個請求所共享。現(xiàn)在Ａ已經(jīng)被完全滿足了，剩余的Ａ的數(shù)據(jù)需求逡逑則通過在時間段卜＋１，２ｔ］上傳輸２：ｒ數(shù)據(jù)量來滿足（而不是孤立地傳輸５：ｒ數(shù)據(jù)量）。須逡逑要指出的是，雖然這個調(diào)度方案通過使用數(shù)據(jù)共享將完成所有任務(wù)的時間提前了，它卻逡逑不是最優(yōu)的。圖２．１（ｂ）展示了一個更好的調(diào)度方案

邐Ａｖｅｒａｇｅ邋ｗｏｒｋｌｏａｄ邋（ｋｂ）逡逑圖４．１：邋Ｏｎｌｉｎｅ－Ｓｅｌｅｃｔ的性能隨任務(wù)個數(shù)增加的變化情況逡逑在圖４．１中，我們分別評估了算法的性能隨著任務(wù)數(shù)量和平均數(shù)據(jù)請求量增加而變逡逑化的情況。在圖４．１（ａ）圖４．１（ｂ）可以看到，ＯＰＴ和Ｏｎｌｉｎｅ－Ｓｅｌｅｃｔ的輸出隨著任務(wù)數(shù)量或逡逑４７逡逑

圖４．２：邋Ｏｎｌｉｎｅ－Ｓｅｌｅｃｔ的性能隨能f埵占錄推驕占痜堅黽擁謀浠榭鰣義轄酉呂�，晤U瞧攔浪惴ǖ男閱芩孀攀占錄氖亢推驕占芰康腦黽傭浠膩義锨榭觥Ｍ跡矗玻ǎ幔┖屯跡矗玻ǎ猓┱故玖朔掄娼峁�。从唾Z形頤強梢鑰吹劍渫瓿墑奔淥孀攀斟義霞浚驕占芰康腦黽傭跎佟Ｔ謖飭椒油賈�，晤U塹睦胂咚惴ê馱諳咚惴ǖ膩義掀驕閱芏加龐冢剩粒鈾惴

本文編號：2743418