移動網(wǎng)絡(luò)環(huán)境智能終端尾能耗優(yōu)化研究.pdf

1、目前移動網(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)分析了移動網(wǎng)絡(luò)中的RRC狀態(tài)機模型及尾能耗的產(chǎn)生機理，并指

2、出了其中的RRC協(xié)議和非連續(xù)接受機制(DRX)的設(shè)計缺陷，為后續(xù)的尾能耗優(yōu)化研究奠定了理論基礎(chǔ)。
　　2.針對RRC協(xié)議固定的尾巴時間造成的尾能耗問題，依據(jù)3G數(shù)據(jù)流表現(xiàn)出的時間相關(guān)性，提出一種基于時間序列的移動網(wǎng)絡(luò)尾能耗優(yōu)化方法(BOA)。該機制通過為觀察到的數(shù)據(jù)塊時間間隔序列(TAB)建立自回歸移動平均模型(ARMAModel)來預(yù)測未來時刻的TAB值，并根據(jù)預(yù)測值動態(tài)調(diào)節(jié)尾巴時間，實現(xiàn)3G網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的智能終端尾能耗優(yōu)化。

3、r>　　3.針對4G網(wǎng)絡(luò)中非連續(xù)接收機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)化機制(AM-DRX)。該機制首先為不同的數(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)計仿真實驗對上述兩種尾能耗優(yōu)化方法的有效性進行驗證，實驗結(jié)果表明，BOA算法與固定尾巴時間的Fixed-Tail算法