CN102970716A - 一种实际功耗模型下能量效率最优的传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种实际功耗模型下能量效率最优的传输控制方法，特征是发送端首先依据信道增益h和实际功耗模型，得到无时延约束能效最优传输速率r^ee；在已知数据包在给定时间内的实际到达时，可以通过离线传输控制方法求得每个数据包对应的最优发送速率；在仅知道当前剩余数据量、数据包平均到达率和平均长度时，可以通过在线传输控制方法计算实时的发送速率。本发明依据数据包到达情况和发送机功耗模型进行传输速率自适应调整，因此能够使得系统能效更优。在保证数据包时间约束的条件下，能够以最小的能量传输给定的数据包。

Description

一种实际功耗模型下能量效率最优的传输方法

技术领域

本发明属于无线通信与网络中的传输控制方法技术领域，具体涉及实际功耗模型下满足数据包时延要求的高能效传输控制方法，包括依据数据包到达情况和发送机功耗模型进行传输速率自适应调整的方法。

背景技术

美国《电子与电气工程师协会和美国计算机协会网络汇刊》（IEEE/ACM Transactionon Networking，2002年第10卷第4期487-499页）中的《无线链路上的能效数据包传输》(Energy-Efficient Packet Transmission Over a Wireless Link)一文中研究了高斯信道下如何在给定时间内传输给定不同时刻到达的数据包使得系统所需的能量最小的问题，但其在计算系统能耗时仅考虑了传输耗能而没有考虑实际发送机的其他部分耗能。美国贝尔实验室《贝尔系统技术期刊》（The Bell Systems Technical Journal，2010年卷15第2期，77-94页）中的《移动网络中基于自适应业务统计特性的节能》（Energy Savings inMobile Networks Based on Adaptation to Traffic Statistics）一文中提到，无线发送机功率消耗不仅包含发送功率相关的部分，还包含与传输无关的静态功耗，如电路功耗、电源电压转换损耗等；并且通常为了减小系统功率消耗，发送机在某些时间内会进行休眠，以减少静态功耗，节省系统的总能耗，从而提升系统能效。但其未能在实际功耗模型下结合数据包的实际到达过程进行能效传输设计，使得系统不能在满足业务时延约束下以能效最优传输速率进行传输。

发明内容

本发明的目的是提出一种实际功耗模型下能量效率最优的传输控制方法，以使系统在满足数据包时延约束时最大化能量效率。

本发明实际功耗模型下能量效率最优的传输控制方法，其特征在于：发送端首先依据信道增益h和实际功耗模型，通过求解下列的非线性方程计算得到无时延约束能效最优传输速率r^ee，

$r^{\mathrm{ee}}\·2^{\frac{r^{\mathrm{ee}}}{W}}\frac{\ln 2}{\mathrm{hW}}=\frac{2^{\frac{r^{\mathrm{ee}}}{W}}-1}{h}+\frac{P_C-P_S}{\mathrm{\ξ}},$

式中，W为系统带宽，P_C为发送机工作时的静态功耗，P_S为发送机休眠时的功耗，ξ为功放效率的倒数；

对于离线的传输控制方法，若在时延约束T内到达了N个数据包，则发送端依据下面第i个数据包传输速率公式

计算所得到的结果，自适应调整第i个数据包的传输速率r_i，其中：第i个数据包到达时刻为t_i、数据包大小为B_i，第i个数据包和第i+1个数据包的到达间隔为L_i＝t_i+1-t_i，L_N为第N个数据包到达时的剩余时长，即L_N＝T-t_N，速率调整点

i＝n_i-1+1,...,N，初始速率调整点n₀＝0；如果r_i＝r^ee，则发送端以无时延约束能效最优传输速率r^ee进行传输直到将队列清空，然后进入休眠状态直到下一个数据包的到达；

对于在线的传输控制方法，则发送端根据数据包的平均到达率λ、数据包平均长度

时刻t剩余数据量B_s(t)和剩余传输时间T-t，按照时刻t的传输速率公式 $r\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}\max \{\frac{B_s\left(t\right)}{T-t}+\mathrm{\λ}\stackrel{\‾}{B},r^{\mathrm{ee}}\},B_s\left(t\right)>0\\ 0,B_s\left(t\right)=0\end{array}\right\}$ 计算所得到的结果，自适应调整传输速率r(t)。

由于本发明依据信道增益h和实际功耗模型获得无时延约束能效最优传输速率，对于每个数据包也是依据实际功耗模型求解最优传输速率，这相较于当前仅考虑传输耗能的传输控制方法更为符合实际模型，从而系统能效也更高。

由于本发明在已知数据包在给定时间内的实际到达时，可以通过离线传输控制方法求得每个数据包对应的最优发送速率；在仅知道当前剩余数据量、数据包平均到达率和平均长度时，可以通过在线传输控制方法计算实时的发送速率。在线和离线传输控制方法相较于当前不考虑数据包时延约束的传输控制方法都能保证数据包的时延约束，并且能够充分利用发送机休眠模式使得系统在数据量较低的时候总能以无时延约束能效最优速率r^ee进行传输，从而系统能效较高。

附图说明

图1为本发明实施例1中发送机不同实际功耗模型下能效最优传输速率与信道增益关系曲线。

图2为本发明实施例2中采用的系统模型。

图3为实施例2中累计数据到达量与到达时间的关系曲线。

图4为实施例2中最优离线传输速率曲线。

图5为实施例3中最优在线传输速率曲线。

图6为实施例4中对比仅考虑传输能耗和考虑实际能耗下系统能耗与数据包到达率之间的关系曲线。

具体实施方式

实施例1：

本实施例为对于给定的系统带宽W，发送机工作时的静态功耗P_C，发送机休眠时的功耗P_S，功放效率的倒数ξ，根据实际功耗模型 $P=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\ξ}\·(2^{\frac{r}{W}}-1)/h+P_C,r>0& \\ P_S,& r=0\end{array}\right.,$ 和信道增益h，获取无时延约束能效最优传输速率r^ee方法的具体操作过程。

无时延约束能效最优传输速率r^ee由下式决定：

$\underset{r\≥0}{\min }E\left(r\right)=\frac{\mathrm{\ξ}\·(2^{\frac{r}{W}}-1)/h+P_C-P_S}{r}---\left(1\right)$

对能量效率函数E(r)求导并令导数为0,可以得到无时延约束条件下能效最优传输速率r^ee满足下面的非线性方程：

$r^{\mathrm{ee}}\·2^{\frac{r^{\mathrm{ee}}}{W}}\frac{\ln 2}{\mathrm{hW}}=\frac{2^{\frac{r^{\mathrm{ee}}}{W}}-1}{h}+\frac{P_C-P_S}{\mathrm{\ξ}}---\left(2\right)$

该方程存在唯一的最优解,从而可以计算得到无时延约束能效最优传输速率r^ee。

图1给出了本实施例中发送机不同实际功耗模型下无时延约束能效最优传输速率与信道增益关系曲线，即无时延约束能效最优传输速率随着不同信道条件条件和功耗模型的变化关系。设功放效率ξ为1，系统带宽W为1000赫兹，图1中的三条曲线（1a）、（1b）、（1c）为分别对应

时的无时延约束能效最优传输速率r^ee随不同信道增加变化曲线。从图中可以看出，对于给定的静态功耗P_C和休眠功耗P_S，无时延约束能效最优传输速率r^ee都是随着信道增益变大而增加；且随着静态功耗P_C与休眠功耗P_S的差值P_C-P_S的增大，无时延约束能效最优传输速率r^ee也增大。

实施例2：给定数据包的到达过程（包括数据包到达时刻和每个数据包大小）和时延约束T，计算每个数据包的能效最优传输速率。

图2为本实施例中采用的系统模型：时延约束T内共有N个数据包到达，其中起始时刻记为t₁，在该时刻到达数据包大小为B₁，时刻t₂到达第二个数据包，数据包大小为B₂，两个数据包到达间隔为L₁＝t₂-t₁。第三个数据包到达时刻为t₃，数据包大小为B₃，与第二个数据包到达间隔为L₂＝t₃-t₂。依次类推，第i个数据包到达时刻为t_i、数据包大小为B_i，第i个数据包和第i+1个数据包的到达间隔为L_i＝t_i+1-t_i，L_N为第N个数据包到达时的剩余时长，即L_N＝T-t_N。

第i个数据包的传输速率r_i为：

$r_i=\max \{\underset{n_{i-1}+1\≤j\≤N}{\min }\frac{\underset{n=n_{i-1}+1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{B}_n}{\underset{n=n_{i-1}+1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{L}_n},r^{\mathrm{ee}}\}---\left(3\right)$

其中速率调整点：

$n_i=\arg \underset{n_{i-1}+1\≤j\≤N}{\min }\frac{\underset{n=n_{i-1}+1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{B}_n}{\underset{n=n_{i-1}+1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{L}_n},i=n_{i-1}+1,...,N---\left(4\right)$

初始速率调整点n₀＝0。如果r_i＝r^ee，则发送机以该速率进行数据发送直到将缓存中数据发送完毕，然后进入休眠状态，直到有新的数据包到达时，再根据上面的传输速率公式(3)和速率调整点公式(4)重新计算新的传输速率。

图3给出了累计数据到达量与到达时间的关系曲线。设数据到达时刻[t₁,t₂,t₃，t₄,t₅,t₆,t₇]为：[0,0.5,2,3.5,4.5,5.8,8.3]秒，对应的数据包长度[B₁,B₂,B₃,B₄,B₅,B₆,B₇]为[0.5,2.5,1.5,4.8,3.5,0.1,4.5]×10³比特，且静态功耗P_C为0.25瓦，休眠功耗P_S为0.1瓦，系统带宽W为1000赫兹，功放效率ξ为1，时延约束T为10秒。图3中的阶梯状实线（3a）对应的是累计到达数据量曲线，该曲线上面的任一点等于从0时刻开始到达该时刻时的所有数据总量。图3中的虚线（3b）对应的是当前时刻开始最低传输速率

可以看出，此时系统最低传输速率存在不同值，即对应不同的折线。

图4给出了图3中参数对应的最优离线传输速率曲线，其中的虚线（4b）为无时延约束能效最优传输速率r^ee曲线，实线（4a）为采用本发明中提出的能效最优传输策略时的能效最优传输速率曲线。可以看出，第一个数据包以无时延约束能效最优传输速率r^ee进行传输，传输完成后由于此时第二个数据包仍未到达，发送机进入休眠状态;当第二个数据包到达时，则再依据前面的传输速率公式(3)重新计算能效最优传输速率，得到的结果仍为r^ee，因此其以无时延约束能效最优传输速率r^ee进行传输，等到传输完第二个数据包时，第三个数据包已经到达队列中，则继续以无时延约束能效最优传输速率r^ee进行传输第三个数据包，当第三个数据包传输完成时，第四个数据包还未到达，此时发送机进入休眠状态；依此类推，直到发送机传输完所有数据。

实施例3：给定数据包的平均到达率λ，平均包长

根据当前未传完比特数B_s(t)和时延约束T，计算时刻t的最优传输速率r(t)。

从在线的传输控制方法可知，时刻t的最优传输速率r(t)可以由下面的在线传输速率公式求得：

$r\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}\max \{\frac{B_s\left(t\right)}{T-t}+\mathrm{\λ}\stackrel{\‾}{B},r^{\mathrm{ee}}\},B_s\left(t\right)>0\\ 0,B_s\left(t\right)=0\end{array}\right\}---\left(5\right)$

图5中的在线传输速率变化曲线即实线（5a）为λ＝0.7，比特，数据包到达过程与实施例2相同时的传输速率随时间变化关系，其中静态功耗P_C为0.25瓦，休眠功耗P_S为0.1瓦，系统带宽W为1000赫兹，功放效率ξ为1，时延约束T为10秒。图5中的虚线（5b）仍为无时延约束能效最优传输速率r^ee参考线。从在线传输速率变化曲线（5a）可以看出，前面三个数据包仍然会始终以无时延约束能效最优传输速率r^ee进行传输，且传输过程与实施例2中图4前面三个包传输过程相同。由于第四个数据包较大（4800比特），此时发送机会以一个较高的速率传输，随着时间的推移，剩余数据量减小，相应的传输速率也会降低；当新的数据包到达时，由于剩余比特突然增多，发送机会相应地提升发送速率，然后逐渐降低发送速率，到等于无时延约束能效最优传输速率r^ee时，会一直以无时延约束能效最优传输速率r^ee进行传输；当第6个数据包传输完成时，发送机队列为空，此时发送机进入休眠状态，直到第7个数据包到达。

实施例4：给定不同的数据包的平均到达率λ，根据实施例2和实施例3分别求解在线和离线最优传输下系统能耗，与不考虑实际电路功耗下传输所需要的系统能耗进行比较。

因为不考虑实际电路功耗时，第i个数据包的最优发送传输速率r_i为：

$r_i=\underset{n_{i-1}+1\≤j\≤N}{\min }\frac{\underset{n=n_{i-1}+1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{B}_n}{\underset{n=n_{i-1}+1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{L}_n}---\left(6\right)$

其中速率调整点：

$n_i=\arg \underset{n_{i-1}+1\≤j\≤N}{\min }\frac{\underset{n=n_{i-1}+1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{B}_n}{\underset{n=n_{i-1}+1}{\overset{j}{\mathrm{\Σ}}}{L}_n},i=n_{i-1}+1,...,N---\left(7\right)$

图6给出了不同算法与数据包到达率λ的关系，其中数据包平均长度为250比特，其发送端功耗模型与实施例3相同，时延约束T为10秒。图6中的实线（6a）为不考虑实际电路功耗进行传输时的系统能耗；以符号“□”连接的虚线（6b）和以符号“○”连接的虚线（6c）分别为采用本发明提出的考虑实际功耗模型下的在线算法和离线算法所获得的系统能耗。从图6中可以看出，当数据包到达率比较低时，即λ比较小时，如当λ小于5时，两条虚线（6b）和（6c）基本重合，并且它们对应的系统能耗值都低于实线（6a）对应的系统能耗值，这说明考虑实际功耗模型进行传输控制在业务量较低时能够节约系统能量，也即能效更高；并且此时采用本发明提出的在线算法和离线算法的性能接近；随着数据包到达率增大，实线（6a）与两条虚线（6b）和（6c）的差距变小，这是由于此时为了保证数据包在时延约束内传输完毕，发送机已经无法进行休眠，因此通过休眠进行节能所获取的性能提升已经很小。

Claims (1)

1.一种实际功耗模型下能量效率最优的传输控制方法，其特征在于：发送端首先依据信道增益h和实际功耗模型，通过求解下列的非线性方程计算得到无时延约束能效最优传输速率r^ee，

$r^{\mathrm{ee}}\·2^{\frac{r^{\mathrm{ee}}}{W}}\frac{\ln 2}{\mathrm{hW}}=\frac{2^{\frac{r^{\mathrm{ee}}}{W}}-1}{h}+\frac{P_C-P_S}{\mathrm{\ξ}},$

式中，W为系统带宽，P_C为发送机工作时的静态功耗，P_S为发送机休眠时的功耗，ξ为功放效率的倒数；

对于离线的传输控制方法，若在时延约束T内到达了N个数据包，则发送端依据下面第i个数据包传输速率公式

计算所得到的结果，自适应调整第i个数据包的传输速率r_i，其中：第i个数据包到达时刻为t_i、数据包大小为B_i，第i个数据包和第i+1个数据包的到达间隔为L_i＝t_i+1-t_i，L_N为第N个数据包到达时的剩余时长，即L_N＝T-t_N，速率调整点

i＝n_i-1+1,...,N，初始速率调整点n₀＝0；如果r_i＝r^ee，则发送端以无时延约束能效最优传输速率r^ee进行传输直到将队列清空，然后进入休眠状态直到下一个数据包的到达；

对于在线的传输控制方法，则发送端根据数据包的平均到达率λ、数据包平均长度

时刻t剩余数据量B_s(t)和剩余传输时间T-t，按照时刻t的传输速率公式 $r\left(t\right)=\left\{\begin{array}{c}\max \{\frac{B_s\left(t\right)}{T-t}+\mathrm{\λ}\stackrel{\‾}{B},r^{\mathrm{ee}}\},B_s\left(t\right)>0\\ 0,B_s\left(t\right)=0\end{array}\right\}$ 计算所得到的结果，自适应调整传输速率r(t)。

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