【摘要】：目前移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為智能終端獲取信息資源的主要方式之一,而移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸過程中產(chǎn)生的尾能耗,是導(dǎo)致智能終端能源效率低下的關(guān)鍵因素,因此合理有效地降低智能終端的尾能耗,對(duì)于提升智能終端的能源效率意義重大。本文緊緊圍繞如何降低移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下智能終端的尾能耗展開深入研究,在此基礎(chǔ)上提出了兩種尾能耗優(yōu)化方法,并取得了較好的能耗優(yōu)化效果。本文已完成的主要工作內(nèi)容如下:1.詳細(xì)分析了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的RRC狀態(tài)機(jī)模型及尾能耗的產(chǎn)生機(jī)理,并指出了其中的RRC協(xié)議和非連續(xù)接受機(jī)制(DRX)的設(shè)計(jì)缺陷,為后續(xù)的尾能耗優(yōu)化研究奠定了理論基礎(chǔ)。2.針對(duì)RRC協(xié)議固定的尾巴時(shí)間造成的尾能耗問題,依據(jù)3G數(shù)據(jù)流表現(xiàn)出的時(shí)間相關(guān)性,提出一種基于時(shí)間序列的移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)尾能耗優(yōu)化方法(BOA)。該機(jī)制通過為觀察到的數(shù)據(jù)塊時(shí)間間隔序列(TAB)建立自回歸移動(dòng)平均模型(ARMA Model)來預(yù)測未來時(shí)刻的TAB值,并根據(jù)預(yù)測值動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)尾巴時(shí)間,實(shí)現(xiàn)3G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的智能終端尾能耗優(yōu)化。3.針對(duì)4G網(wǎng)絡(luò)中非連續(xù)接收機(jī)制單一的周期配置難以適應(yīng)多業(yè)務(wù)并發(fā)的問題,提出一種基于馬爾科夫鏈的自適應(yīng)DRX優(yōu)化機(jī)制(AM-DRX)。該機(jī)制首先為不同的數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)狀態(tài)建立馬爾科夫鏈模型來預(yù)測未來時(shí)刻的業(yè)務(wù)狀態(tài),然后結(jié)合預(yù)測值和信道監(jiān)聽狀態(tài)來綜合調(diào)整DRX周期,實(shí)現(xiàn)4G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的智能終端尾能耗優(yōu)化。4.設(shè)計(jì)仿真實(shí)驗(yàn)對(duì)上述兩種尾能耗優(yōu)化方法的有效性進(jìn)行驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,BOA算法與固定尾巴時(shí)間的Fixed-Tail算法相比能源效率提升42.25%,AM-DRX算法與固定周期的DRX機(jī)制相比能有效降低終端功耗,同時(shí)實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的自適應(yīng)DRX參數(shù)配置。
[Abstract]:At present, mobile network has become one of the main ways for intelligent terminals to obtain information resources, and the tail energy consumption generated in the process of mobile network data transmission is the key factor leading to the low energy efficiency of intelligent terminals. Therefore, it is of great significance to reduce the tail energy consumption of intelligent terminals reasonably and effectively for improving the energy efficiency of intelligent terminals. This paper focuses on how to reduce the tail energy consumption of intelligent terminals in mobile network environment. On this basis, two tail energy optimization methods are proposed, and good energy optimization results are achieved. The main contents of this paper are as follows: 1. The state machine model of RC in mobile network and the tail energy consumption are analyzed in detail. The design flaws of RRC protocol and discontinuous acceptance mechanism (DRX) are pointed out, which lays a theoretical foundation for the subsequent research on tail energy optimization. 2. Aiming at the tail energy consumption problem caused by the fixed tail time of RRC protocol, a time series based mobile network tail energy is proposed according to the time correlation of 3G data stream. This mechanism establishes an autoregressive moving average (ARMA) model for the observed block time interval sequence (TAB) to predict the TAB values at future times, and dynamically adjusts the tail time according to the predicted values to optimize the tail energy consumption of intelligent terminals in 3G networks. 3. Formulation of discontinuous receivers in 4G networks. A Markov Chain-based Adaptive DRX Optimization Mechanism (AM-DRX) is proposed to solve the problem of multi-service concurrency. Firstly, a Markov Chain model is established for different data service states to predict future service states, and then the DRX cycle is adjusted by combining predictive value with channel monitoring state. The simulation results show that the energy efficiency of the BOA algorithm is 42.25% higher than that of Fixed-Tail algorithm with fixed tail time, and the AM-DRX algorithm can effectively reduce the final energy consumption compared with the fixed-period DRX mechanism. The power consumption of the terminal is realized, and the adaptive DRX parameter configuration of data service is realized.
【學(xué)位授予單位】：西北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TN929.5

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2 劉Z，

本文編號(hào)：2207405