CN103688576B - 动态特征感知功率管理 - Google Patents

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Abstract

本公开内容涉及减少手持通信设备中由于可变的受管理的特征(例如位置确定特征及消耗可变时间量和功率量的其它特征)的操作而引起的电池用量。本公开内容的技术包括基于可变的受管理的特征随时间变化的功耗来动态地管理分配给手持通信设备的一个或多个可变的受管理的特征的功率预算。更具体地说,所述技术包括:对于每一个可变的受管理的特征,基于在一个或多个功率事件之后的剩余功率量来重新计算用于执行功率事件的频率。所述技术还包括基于在可变的受管理的特征的一个或多个功率事件、预定的时间段或达到功耗抖动的阈值等级之后的剩余功率量来向所述一个或多个可变的受管理的特征重新分配功率预算。

Description

动态特征感知功率管理
本专利申请要求享有于2011年5月25日递交的美国临时申请No.61/489,957的利益,其全部内容将以引用方式并入本文。
技术领域
本公开内容涉及手持通信设备中的功率管理。
背景技术
手持通信设备,诸如移动电话、移动紧急通信设备、移动全球定位系统(GPS)设备、具有无线通信卡的便携式计算机、个人数字助理(PDA)、便携式媒体播放器或具有无线通信能力的其它闪存设备,通常由有限的电池资源供电。改进的电池寿命和电池寿命的保护因此是设计手持通信设备时首要关注的内容。然而,对手持通信设备上增加的特征和应用的需求抵消了对电池寿命的关注。通常,手持通信设备的特征的执行频率和/或持续时间与功耗有关。限制分配给设备的特征的功率预算会对这些特征的性能的精确度和/或质量产生影响。
发明内容
一般地,本公开内容涉及用于减少手持通信设备中由于可变的受管理的特征(variable managed feature)(例如基于全球定位系统(GPS)的位置确定特征及消耗可变的时间量和功率量的其它特征)的操作而引起的电池用量的技术。手持通信设备的可变的受管理的特征考虑了特征性能与功率用量之间的折衷。本公开内容的技术包括基于可变的受管理的特征随时间变化的功耗来动态地管理分配给手持通信设备的一个或多个可变的受管理的特征的功率预算。更具体地说,所述技术包括:对于每个可变的受管理的特征,基于在一个或多个功率事件之后用于可变的受管理的特征的剩余功率量来重新计算用于执行功率事件的频率。此外,所述技术可包括基于在可变的受管理的特征的一个或多个功率事件、预定的时间段或达到功耗抖动的阈值等级之后的剩余功率量来向所述一个或多个可变的受管理的特征重新分配功率预算。
举例而言,在每次基于GPS的位置确定(即,“定位(fix)”)之后,手持通信设备可基于分配给该基于GPS的位置确定特征的预算中剩余的功率量来重新计算何时执行后续的定位。手持通信设备用于执行每次定位的频率可以变化,因为返回每次定位所必需的时间量和因此的功率量可基于卫星覆盖或其它环境影响而变化。以这一方式,该技术可使得手持通信设备能够在GPS定位的频率与设备的电池寿命之间取得平衡。
在一个例子中,本公开内容针对管理电池供电设备中的功耗的方法,所述方法包括:确定向所述设备所支持的可变的受管理的特征分配的功率量;执行所述可变的受管理的特征的功率事件,其中执行所述功率事件中的每一个事件消耗可变的功率量;以及基于在一个或多个所述功率事件之后用于所述可变的受管理的特征的剩余功率量来重新计算用于执行所述可变的受管理的特征的功率事件的频率。
在另一个例子中,本公开内容针对电池供电的设备,所述设备包括:用于确定向所述设备所支持的可变的受管理的特征分配的功率量的单元;用于执行所述可变的受管理的特征的功率事件的单元,其中执行所述功率事件中的每一个事件消耗可变的功率量;以及用于基于在一个或多个所述功率事件之后用于所述可变的受管理的特征的剩余功率量来重新计算用于执行所述可变的受管理的特征的功率事件的频率的单元。
在另一个例子中,本公开内容针对在电池供电的设备中包括指令的计算机可读介质。所述指令使可编程处理器进行以下操作:确定向所述设备所支持的可变的受管理的特征分配的功率量;执行所述可变的受管理的特征的功率事件,其中执行所述功率事件中的每一个事件消耗可变的功率量;以及基于在一个或多个所述功率事件之后用于所述可变的受管理的特征的剩余功率量来重新计算用于执行所述可变的受管理的特征的功率事件的频率。
在另一个例子中,本公开内容针对电池供电的设备,所述设备包括处理器,所述处理器用于进行以下操作:确定向所述设备所支持的可变的受管理的特征分配的功率量;执行所述可变的受管理的特征的功率事件,其中执行所述功率事件中的每一个事件消耗可变的功率量;以及基于在一个或多个所述功率事件之后用于所述可变的受管理的特征的剩余功率量来重新计算用于执行所述可变的受管理的特征的功率事件的频率。
在附图和下面的描述中将阐述一个或多个例子的细节。通过该描述、附图和权利要求书,其它的特征、目的和优点将变得显而易见。
附图说明
图1是示出了使用本公开内容的技术的示例性手持通信设备的方框图。
图2A示出了对应于完全充电的电池的示例性功率预算类别。
图2B示出了对应于部分充电的电池的示例性功率预算类别。
图3A和图3B示出了用于电池的可变的受管理的预算的示例性功率预算分类。
图4A示出了在未使用任何功率预算管理算法时的示例性定位分布。
图4B示出了在使用动态的、特征感知功率预算管理算法时的示例性定位分布。
图5是根据本公开内容的动态功率预算管理的示例性方法的流程图。
具体实施方式
一般地,本公开内容涉及管理手持通信设备中由于由使用可变的时间量和功率量的特征的操作而引起的电池用量。这些特征可被定义为可变的受管理的特征。可变的受管理的特征的一些例子可以是基于全球定位系统(GPS)的位置确定、其它基于传感器的特征和在通信链路上的数据传输。可变的受管理的特征考虑了在特征性能与功率用量之间的折衷。
在电池供电的设备的例子中,节省功率和尽可能长地延长电池寿命通常是重要的。特征的性能通常与功耗有关,而优化一些特征的性能会受到功率预算上的限制,尤其是在要求较小电池的较小设备中。通常在特征性能与电池寿命之间存在相关性。本公开内容的技术提供了优化受到功率预算限制的特征性能的算法。
举例而言,移动紧急通信设备可设计成具有小型尺寸规格,并且要求小型电池,以便被穿戴在用户的衣服或手腕上。与此同时,移动紧急通信设备会要求保持足够的功率以执行紧急呼叫,其可包括双向通信或至少用户的位置的通信。移动紧急通信设备因此分配了比较小的功率预算来连续地执行基于GPS的位置确定(即,“定位”),以确保在紧急情况下精确地获得用户的位置。位置确定的连续执行会消耗大量的功率,尤其是在卫星覆盖差的区域中。然而,减少执行基于GPS的位置确定的频率会与移动紧急通信设备用于提供针对用户的精确位置信息的目的背道而驰。
本公开内容的技术可包括基于可变的受管理的特征随时间变化的功耗来动态地管理分配给手持通信设备的一个或多个可变的受管理的特征的功率预算。更具体地说,所述技术包括:对于每一个可变的受管理的特征,基于在一个或多个功率事件后用于所述可变的受管理的特征的剩余功率量来重新计算用于执行功率事件的频率。所述技术还可包括基于在所述可变的受管理的特征的一个或多个功率事件、预定的时间段或达到功耗抖动的阈值等级之后的剩余功率量来向所述一个或多个可变的受管理的特征重新分配功率预算。
在本公开内容中,位置确定特征的例子被用于讨论本公开内容的技术。应当明白,这些技术同样可应用于具有相关联的功率要求并考虑特征性能与功耗之间的折衷的其它可变的受管理的特征。位置确定特征(例如,可使用GPS或其它传感器的特征)可被定义为可变的受管理的特征,因为它考虑了性能与功率用量之间的折衷,并且在每次它作出位置确定时使用了可变的功率量。例如,可变的受管理的特征使用地越不频繁,由该特征的操作消耗的功率越少,并且可变的受管理的特征在执行功率事件中操作的时间越短,消耗的功率越少。
图1是示出了使用本公开内容的技术的示例性手持通信设备100的方框图。设备100可包括处理器102、存储器104、传感器106、可变的受管理的特征108、电池110以及收发器112。可变的受管理的特征108可包括一个或多个其性能可由本公开内容的技术进行管理以减少它的功耗的特征。在一个例子中,可变的受管理的特征108可以是基于传感器的特征,例如,诸如基于GPS的位置确定特征。应当明白的是,设备100可包括其它组件,这可取决于设备的类型或与设备相关联的其它功能。图1中所示出的组件仅是说明性的。在一个例子中,设备100可以是通信设备,诸如移动紧急通信设备,并且可包括收发器112和与通信功能相关联的其它组件。通过拨打电话或发送位置信息,设备100可使用收发器112来与紧急响应系统(例如911)或紧急联系号码(例如,携带设备100的人员的亲属或监护人)通信。收发器112可经由网络(例如蜂窝网络)发送和接收通信。
处理器102可操作用于执行一个或多个算法,所述算法包括例如优化与可变的受管理的特征相关联的功耗的动态特征感知功率预算管理算法。在一个例子中,功率预算管理(PBM)模块114可监视动态功率预算管理算法的操作和执行。处理器102还可处理由传感器106采集并由可变的受管理的特征108使用的数据。此外,根据本公开内容所描述的技术,处理器102可作出与以下各项相关的确定:与电池110相关联的功率预算和可变的受管理的特征108的操作带来的功率用量。
存储器104可包括一个或多个计算机可读存储介质。存储器104可包括能够长期或短期存储信息的一个或多个存储设备。短期存储的存储器104也可被描述为易失性存储器。易失性存储器的例子包括随机存取存储器(RAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)以及本领域已知的其它形式的易失性存储器。长期存储的存储器104也可被描述为非易失性存储器。这种非易失性存储单元的例子可包括磁性硬盘、光盘、软盘、闪存、或者电可编程存储器(EPROM)或电可擦除可编程存储器(EEPROM)的形式。
在一个例子中,存储器104可被用于存储由处理器102执行的程序指令,例如,举例来说,与特征108相关联的动态特征感知功率预算管理算法。存储器104也可被运行在设备100上的软件或应用(例如传感器106和特征108)用于在程序执行期间或操作期间临时地存储信息。
传感器106可以是可基于所感测的数据来采集数据的一个或多个传感器。例如,传感器106可以是GPS或另一位置确定功能块。可变的受管理的特征108可包括一个或多个特征,其使用由传感器106所采集的数据来执行与设备100相关联的一个或多个操作。在一个例子中,特征108可以是基于GPS的位置确定特征,该特征在它的操作中使用了来自基于GPS的传感器(例如传感器106)的位置信息。
可变的受管理的特征108可以是由处理器102执行的应用,其使用了来自传感器106的输入。在一个例子中,设备100的总体功耗可在每次使用可变的受管理的特征108时(即,在来自传感器106的输入被请求和处理时)增加。根据可变的受管理的特征108的使用频率和/或可变的受管理的特征108的使用持续时间,设备100的功耗可因此受到影响。如上文所提到的,尽管将贯穿本公开内容使用基于GPS的位置确定特征的例子,但应当明白,本公开内容的技术可应用于其它特征,其可被分类为可变的受管理的特征并且使用了增加设备100的总体功耗的传感器或输入。此外,本公开内容的技术可应用于其它类型的传感器和资源,其考虑了功率用量与资源持续时间和/或性能之间的折衷。
在一个例子中,对传感器106(例如GPS)和与传感器106的操作相关联的其它硬件的使用的管理成为与设备100相关联的电源(例如电池110)的功率预算管理中的重要因素。在一些例子中,运行传感器106可消耗从电池110可得到的相当大数量的功率。功率预算管理的一种常规方法可通过将位置确定编程为在高功率主要模式下、或在低功率回退或次要模式下进行操作而加以执行,其中利用相关联的超时在模式间进行切换。本公开内容的技术提供了动态特征感知功率预算管理,其还可改进电池110的功率预算管理。
在传感器106为位置确定传感器的例子中,定位(例如,在其期间位置被确定的事件)花费了可变的时间量,并且因此消耗了可变的功率量。定位所需的时间量可取决于各种因素,例如,举例来说,GPS的覆盖,其可取决于卫星信号强度及视角或范围内的卫星数量。例如,用以定位的时间在很差与很好的卫星覆盖之间会变化超过一个数量级。在一些情况下,如果卫星覆盖不充分,则GPS在尝试定位时可能超时。在某些例子中,设备100可以将主要方法(例如GPS)与其它的位置确定能力进行整合,使得定位总是被返回。
在基于GPS的位置确定特征中,在期望频繁地确定位置与期望限制电池消耗之间存在折衷。例如,越是频繁地尝试位置定位,实现位置定位所需的时间量越长,由可变的受管理的特征108消耗的来自电池110的功率越多。通常,在如何频繁地确定位置与电池寿命之间存在相关性。具体地说,在位置确定引擎运行的频率和长短与电池寿命之间存在直接的关系。如上文所提到的,其它类型的可变的受管理的特征可包括其它类型的传感器或任何功能,对于其来说相关联的功耗可基于操作的更改而变化。例如,在通信链路上的数据传输会在数据压缩量和因此的数据精确性及在传输数据中所消耗的功率量之间有一个折衷。本公开内容的技术提供了管理在可变的受管理的特征108的操作与电池110的电池寿命之间的折衷的算法。所述技术提供了对位置确定的持续时间敏感的动态特征感知功率预算管理。
图2A和图2B示出了用于手持通信设备的分别对应于完全充电的电池和部分充电的电池的示例性功率预算类别。设备电池(例如图1的电池110)的电池容量可被分为四个功率预算类别:保留的、固定的、可变的非受管理的及可变的受管理的。
保留预算R可以是电池容量中的固定量,其可在设备在充电之间正在进行操作时被保留用于必要的功能。例如,保留预算R可保证在给定的充电间时间期间的紧急情况下可以执行语音呼叫或文本消息。例如,在设备包括移动紧急通信设备时,用于这样的必要功能的保留预算可比在移动电话或其它手持设备中大。例如,移动紧急通信设备可使用保留预算来发送基于GPS的位置信息、执行至少20分钟的双向语音呼叫、发送多条文本消息、发送照片或视频等。
固定预算Ft可以是电池容量中的固定量,其被用于运行针对设备的操作恒定需要的活动,例如运行处理器或设备的其它周边组件。例如,固定预算可包括固定的电池容量使用率,例如每小时1mA。
可变的容量Vt是电池容量中的可变的量,可用于运行具有可变的功率使用率的活动。具有可变的功率使用率的活动可分成两类:针对功率控制目的可受管理的活动或可变的受管理的预算活动(VMt),以及针对功率控制目的可不受管理的活动或可变的非受管理的预算活动(VNt)。例如,对于设备进行某些活动的一些用户或系统请求(诸如打开、更新显示或播放消息)可能需要在被请求时才发生并且被认为是非受管理的活动。在非受管理的活动的例子中,与所请求的非受管理的活动相关联的功率事件的持续时间和/或频率可能几乎没有灵活性。
作为另一个例子,一些用户或系统请求可在它们的频率(例如它们多久发生一次)和持续时间(例如与每次发生相关联的时间长度)方面具有受管理的灵活性,并因此被认为是受管理的活动。作为受管理的活动的例子,基于GPS的位置确定特征可基于由该特征所执行的位置定位的频率和持续时间来考虑功率预算管理。作为另一个例子,其它的系统功能(例如在无线通信链路上的数据传输)也可在频率、持续时间和数据压缩程度方面提供一些灵活性。
图2A和图2B示出了用于完全充电的电池(图2A)和部分损耗的电池(图2B)的功率预算类别的差异。固定和保留预算可以不变化,因为这些预算是独立于期望的电池寿命而留出的并且是与固定量相关联的而不考虑设备的其余功能。本公开内容的技术不影响电池功率的固定和保留预算,并且因此在图2A和图2B的例子中未示出实际已被使用的固定和保留预算的部分。
如图2B所示,可变的功率预算随着时间变得越来越小,并且在期望的电池寿命结束时可变的受管理的预算和可变的非受管理的预算中的每一个会减少至达到零。可变的功率预算的最有效的使用是通过以下内容来举例说明:在期望的电池寿命结束前不耗尽可变的功率预算来满足期望的电池寿命或在期望的电池寿命结束时留有剩余的可变的功率预算。本公开内容的技术可允许管理可变的功率预算,使得在期望的电池寿命结束时可变的预算达到零。
在一个例子中,电池寿命规格(requirement)B可以是电池已完全充电与电池需要再充电之间的时间的长度(例如以秒为单位)。剩余的电池寿命为BRt=(B-t),其中t是自上一次电池再充电完成起的时间(以秒为单位)。在一个例子中,如以下将更为详细地说明的,本公开内容的技术可提供方法用以优化与可变的受管理的特征(例如基于GPS的位置确定特征)相关联的用量,同时满足其它的功率预算规格和总体的电池寿命规格。
如上文所提到的,可变的预算可分为两部分:可变的受管理的预算VMt和可变的非受管理的预算VNt。因为所需的实际功率预算无法提前完全获知,并且可取决于这样的操作,例如,用以改变显示的请求或者打开和/或关闭电源,因此VNt是可被估计的。随着电池寿命规格从完全充满电变为完全耗尽,VNt估计可被周期性地更新,例如更新为Vt的恒定百分比值。由于VNt被更新,也可计算VMt,其中VMt=Vt–VNt。以这一方式,在VNt初始可能被高估的情况下,对VNt的高估量可被重新指派给VMt,而不是在VMt变得耗尽时仍然不用这些高估量。类似地,在VNt可能被低估的情况下,VMt预算中的一些可被重新指派给VNt。
图3A和图3B示出了手持通信设备(例如图1的设备100)中用于电池的可变的受管理的预算(VMt)的示例性功率预算分类。在一个例子中,如图3A中所示,VMt可被分成两部分:针对主要特征(例如位置确定特征)的可变的受管理的预算VMLt和针对其它可变的受管理的特征的可变的受管理的预算VMOt。因此,VMt=VMLt+VMOt。如图3B所示,VMOt还可根据多个可变的受管理的特征VMO1t、VMO2t、……、和VMOnt而加以划分,每一个代表子预算。VMLt和VMOt可竞争同一预算VMt。可执行算法来仲裁VMLt与VMOt之间的VMt预算的共享。
在一个例子中,可执行仲裁算法来初始地向不同的特征分配预算。在可影响预算的特征中的一个特征的每次活动之后、或者在达到功耗抖动的阈值之后,仲裁算法也可在需要的时候(例如周期性地)重新分配预算。在一个例子中,仲裁算法可根据简单的配置来分配预算,例如,VMLt获得50%,而VMO1t和VMO2t中的每一个获得25%。该百分比可对应于功率预算、特征的总功率请求或特征的活动的总时间。在另一个例子中,仲裁算法可使用另一种方法来分配预算,例如贪婪算法(greedy algorithm)。
可与本公开内容的技术一起使用的贪婪算法的一个例子可向发请求的特征分配功率预算,而不是为每个特征提供具有固定百分比的单独预算。如果一个特征耗尽了全部的分配量,则这会导致功率不足(power starvation)。因此,可执行预防措施来防止一个特征使用全部预算。一旦该特征在其它特征正在竞争同一功率预算时已消耗了高于某一总体分配量的功率量,算法可被修改为通过动态地减少给发请求(或贪婪)的特征的分配来允许向该发请求的特征分配功率预算。以这一方式,该贪婪的特征可在多个实体竞争功率预算期间受到控制,并且被允许在对功率资源存在较少竞争或无竞争的情况下获取更多的资源。应当注意,这是贪婪算法或仲裁功率预算资源的算法的一个例子。可使用其它算法在适合于相关联设备的特征之间分配和重新分配功率预算。
在一个例子中,本公开内容的技术可提供用于动态地平衡设备100内的可变的受管理的特征的性能与电池110的电池寿命规格的算法。如上文所提到的,尽管本文使用位置确定特征作为说明性的例子,但相同的原理和技术可被应用于使用可变的受管理的预算的其它特征,例如在通信链路上的数据传输。在一些例子中,算法可被应用于使用相当大数量功率的特征。算法可提供动态特征感知功率预算管理并且在期望的剩余电池寿命内高效地展开功率预算。功率预算管理算法可以以类似的方式被应用于一个或多个可变的受管理的特征。在一个例子中,在算法可被应用于多个特征的情况下,算法可对特征划分优先级。在使用优先级划分的技术来应用算法的情况下,在应用该算法之后,可在不同的特征之间重新评估优先级。在一个例子中,功率预算可根据多个特征被分成子预算并且可将算法应用于每一个子预算和相关联的特征。以这一方式,算法可向每个可变的受管理的特征分配功率量,其中所分配的功率量可基于与特征相关联的优先级,例如,更重要的特征相比被认为不那么重要的特征可获得更多的功率。算法随后可基于当前分配的功率量来管理每个特征的操作频率,从而确定与每个特征相关联的功率事件的频率。算法还可基于优先级和剩余的功率量来向每个特征重新分配功率量,这会受执行与特征相关联的功率事件的影响。
图4A示出了在未使用任何功率预算管理算法时针对位置确定特征的示例性定位分布。在该例子中,用于位置确定的开始时间可以是均匀地分布于预计的电池寿命内。在基于GPS的位置确定特征的例子中,功率事件可与在GPS模块获得关于设备的位置的数据的情况下的定位或位置确定事件相对应。在移动紧急通信设备的例子中,位置确定可被不断地执行并以紧急方式被发送,以便在紧急情况发生时定位穿戴该设备的人员。
位置可在某些间隔处被确定,并且可持续取决于卫星信号强度的时间量。在功率事件或定位(例如位置确定事件)期间所消耗的功率量可取决于它为获取位置数据而花费的时间量。在确定何时执行用于位置确定特征的下一次定位时,可使用非线性或线性分布来确定定位时间。在一个例子中,使用线性分布可更均匀地随时间分布功率预算,考虑相关联特征的更恒定的性能,并且因此提供了随时间相对均匀的特征性能。将使用线性分布方法来讨论执行本公开内容的技术所使用的算法,尽管也可使用非线性分布方法。
在位置确定特征的例子中,在位置确定期间每次定位结果可对应于功率事件。特征功率事件可以是与通过消耗电池功率而影响功率预算的特征相关联的事件。例如,由于像卫星覆盖和定位持续时间之类的因素,每次定位可消耗不同的功率量。在一个例子中,定位事件可被均匀地分布于预计的电池寿命内以保证符合规定。在一个例子中,对于每次定位可使用最差情况下的功耗来确定该分布。最差情况下的功耗可基于与位置确定功能(例如GPS引擎)相关联的历史或实验数据。因此,在预计的电池寿命耗尽的时候,很可能某些功率预算会保持未用。
本公开内容的技术还可通过占用可保持未用的功率预算来改进特征性能。出于说明性的目的,以下的讨论假设每个特征具有单一的功率事件类型(例如用于位置确定特征的位置确定)。然而在其它情况下,针对每个可变的受管理的特征,可执行多个功率事件。在该情况下,相同的原理和技术可被调整用于多个事件和/或多个特征。
如上文所讨论的,图4A示出了用于每次位置确定的持续时间依赖于因素(例如,卫星信号的强度、范围内卫星的数量和其它的环境条件)而变化。分布可基于最差情况下的功耗,例如由长划线所指示的要求以最长的时间来完成的定位。以这一方式,手持通信设备可确保每次位置定位将在发起后续的位置定位之前完成。如上文所提到的,由于并非所有的定位都要求相同的时间量,例如一些要求如短划线所指示的短时间量,功率预算中的一些可保持未用,因为较短的定位使用了较少的功率预算。因此,可通过将动态特征感知功率预算管理算法应用于剩余的功率预算来改进特征性能,剩余的功率预算考虑了功率事件的频率和持续时间。
在一个例子中,动态功率预算管理算法可使用表示每事件(例如,定位)的功率预算的值。每事件的功率预算可基于若干因素,例如,举例来说,最差情况下每功率事件的功耗、平均情况下每功率事件的功耗和最佳情况下每功率事件的功耗。最差、平均和最佳情况下每功率事件的功耗值可以根据历史数据(例如使用来自其中执行算法的设备的实际采样)而导出、可以被估计出或可以是过滤的数(例如基于上一小时的操作)。
动态功率预算管理算法可使用与每功率事件的功耗相关联的一个或多个值(例如用于位置确定的开始时间之间的差异)来确定事件的分布频率。根据该技术,分布频率可随时间被更新,并且可因此自适应化而不管算法使用了哪一个值(即,最差、平均或最佳情况下)。在一个例子中,每功率事件的平均功耗可被用于确定初始事件分布频率。使用每功率事件的平均功耗可基于实现恒定水平的特征性能的期望。此外,当分布频率随着时间自适应化而不管所使用的每功率事件的功耗值(即,最佳、最差或平均)时,使用平均情况下每功率事件的功耗可导致最小的频率抖动量,并且可因此是更为理想的方案。
动态功率预算管理算法也可使用其它的参数。例如,一个参数可定义何时应重新计算定位分布频率(例如,基于定时器、基于一个或多个功率事件的发生等)。在一个例子中,可使用单一的功率事件来触发定位分布频率的重新计算。在另一个例子中,可使用多个事件来触发定位分布频率的重新计算。在另一个例子中,算法可使用混合方案,其中最初多个功率事件可触发重新计算,但随着功率预算接近耗尽或结束,很少的功率事件和/或单一的功率事件可触发重新计算。在另一个例子中,针对一系列事件可确定功耗抖动并且将其与功耗抖动的阈值等级进行比较,以及可基于该比较来修改算法。例如,如果功耗抖动量超过了阈值,即绘出的与功耗相关联的值表现出了抖动的行为,可修改算法来使抖动最小化。例如,对于给定的可变的受管理的特征,可通过不那么频繁地重新计算定位的频率和/或使用平均情况下的方案用于根据算法而自适应化的初始执行频率来使抖动最小化。在一个例子中,当抖动超过阈值时,可触发功率预算的重新分配,其中算法可在所有的可变的受管理的特征之间根据它们的优先级来重新分配剩余的电源,如上文所讨论的。
图4B示出了在使用动态特征感知功率预算管理算法时用于位置确定特征的示例性定位分布。如图4B所示,在位置确定的持续时间短的时候,如短划线所示出的,算法增加位置确定的频率,即位置确定更为频繁地发生。同样地,在位置确定的持续时间长的时候,如长划线所示出的,算法减少位置确定的频率,即位置确定不那么频繁地发生,因为长的位置确定相比较短的位置确定消耗较多的功率。通过使用动态功率预算管理算法,设备可在保持在功率预算内的同时执行更多的位置确定,实现对特征性能的改善。
动态功率预算管理算法可通过以下的例子来说明。考虑基于定位时间T(秒)(例如完成位置确定事件所需的时间)的线性分布的剩余功率预算。定位时间T可对应于用于定位的功率使用量P(mAh,毫安时)。在该说明性的例子中,T可被设定为恒定值的平均定位时间,对应于平均情况下每功率事件的功耗。在其它的例子中,算法可使用与最差或最佳情况下每功率事件的功耗值相关联的时间。此外,P可以是与平均情况下每功率事件的功耗相对应的恒定值。在其它的例子中,P可被设定为最佳或最差情况下每功率事件的功耗值中的一个。对于P和T,算法可使用最差、最佳或平均值中的任意一个。
在该例子中,算法可被设定为在每个功率事件之后重新计算定位频率分布。如上文所提到的,可在多个功率事件或混合方案(其中用以触发重新计算的功率事件的数量随着达到功率预算的末尾而减少)之后修改算法来进行重新计算。使用这些条件和设置,下一次的定位时间为:
NFt=BRt/((VMLt/Pavg)+1),
其中NFt是从重新计算的时间起的秒数,并且可在功率事件完成(例如,从位置确定事件获得位置数据)之后执行重新计算。BRt是以秒为单位的剩余电池寿命,VMLt是以mAh为单位的用于位置确定特征的可变的受管理的预算,而Pavg是以mAh为单位的每事件或定位的平均功率。
在一个说明性的例子中,在位置确定定位之后,假设BRt为360秒,VMLt为36mAh,而Pavg为4mAh。则:
NFt=360/((36/4)+1)=36.
因此,下一次位置确定定位时间将是从执行重新计算的时间起的36秒,可在上次位置确定定位之后执行该重新计算。在该例子中,在重新计算之后的36秒,执行定位。
在每次定位之后,可确定该定位所消耗的时间量和功率量以便调整BRt和VLMt值,并相应地进行重新计算。可通过从先前事件处的BRt值BRt0(例如360)中减去针对先前事件所计算的至后续定位的时间NFt0与定位时间(T)的和来确定新的BRt值BRt1:
BRt1=BRt0–(NFt0+T).
类似地,可通过从先前事件处的VMLt值VMLt0(例如36)中减去由先前定位所使用的功率量P来确定新的VMLt值VMLt1:
VMLt1=VMLt0–P
因此,下一次定位时间是:
NFt1=BRt1/((VMLt1/Pavg)+1).
假设下一次位置确定定位消耗了4秒(T)和8mAh(P)。那么,在该位置确定定位之后,设备将BRt更新为(360–(36+4))=320秒,并且将VMLt更新为(36–8)=28mAh。则:
NFt=320/((28/4)+1)=40秒.
如上文所提到的,位置确定特征的例子仅是说明性的,并且本公开内容的技术可被应用于设备中的其它可变的特征。在一个例子中,对BRt和VMLt的值的修改可取决于与其它可变的受管理的特征相关联的功率事件。在另一个例子中,可以为每个可变的受管理的特征分配功率预算并可以将算法独立地应用于每个特征。
除了单独地对可变的受管理的特征中的每一个特征的功率事件的功耗和频率进行重新评估以外,算法可定期地评估用于所有可变的受管理的特征的总体功率预算。算法可基于用于所有可变的受管理的特征的剩余功率预算和优先级来定期地确定分配给每个特征的功率量。例如,在可变的受管理的特征中的一个特征的至少一个功率事件之后、在预定的时间段之后、或如果功耗抖动超过了某一阈值,算法可执行重新分配。向每个可变的受管理的特征重新分配功率量可使得在特征之间重新分配功率预算,这可解决特征以不同的速率消耗功率预算。
尽管使用了基于GPS的位置确定和获得GPS数据的频率的例子来描述本公开内容的技术,但可以使用其它类型的传感器和技术。例如,传感器可以是加速度计,其中设备获取加速度测量值的频率可使用本公开内容的技术来进行变化。在一个例子中,算法可根据资源来改变在通信信道上传送的数据的格式,使得可根据传输的长度、可用的剩余功率预算及所要求的传输性能之间的折衷来使用与较短的传输持续时间相对应的压缩较多的数据或与较长的传输持续时间相对应的压缩较少的数据。在该例子中,可使用不同类型和数量的数据压缩。虽然在较高的数据压缩(例如有损压缩)的情况下可存在较多的差错及因此较低的质量,但相比在较高的质量和压缩较少的数据的情况下,该通信信道可被使用较短的时间。动态特征感知功率预算管理算法可基于剩余的功率预算量来确定是否使用较高或较低的数据压缩。
图5是根据本公开内容的动态功率预算管理的示例性方法的流程图。所示出的示例性方法可由设备100(图1)执行。在一些例子中,计算机可读存储介质(例如存储器104)可存储指令、模块或算法(例如功率预算管理(PBM)模块114),在指令、模块或算法被执行时使一个或多个处理器(例如处理器102)执行流程图中所示出的一个或多个步骤。
图5的方法包括向设备100中包括的多个可变的受管理的特征分配可变的受管理的功率预算(502)。分配给可变的受管理的特征的功率量可取决于与设备100的电源(例如电池110)相关联的功率预算。可变的受管理的特征可包括与活动相关联的一个或多个特征(例如基于GPS的位置确定特征或数据传输特征),所述活动具有可变的功率使用率并允许功率预算管理。每个可变的受管理的特征可具有与它相关联的优先级。分配给每个可变的受管理的特征的功率量可基于与该特征相关联的优先级。该方法还包括确定分配给可变的受管理的特征中的第一个特征(例如位置确定特征)的可变的受管理的功率预算量(504)。
每个可变的受管理的特征可在与该特征相关联的活动发生的情况下执行功率事件,从而使得要消耗某一功率量。对于第一可变的受管理的特征(例如位置确定特征),可根据初始频率来执行一个或多个功率事件(例如基于GPS的位置定位)(506)。每个功率事件可消耗取决于该事件的持续时间的功率量。执行功率事件所消耗的功率量可根据各种条件(例如,完成功率事件所需的时间、环境状况等)从一个事件到另一个事件而变化。
该方法还包括重新计算用于执行第一可变的受管理的特征的功率事件的频率(508)。执行针对某一特征的功率事件的频率可指示在重新计算频率与下一次执行功率事件之间的时间。在一个例子中,可在每个功率事件之后重新计算频率。在另一个例子中,可在执行N个功率事件之后重新计算频率,其中N是恒定的。在另一个例子中,可在执行N个功率事件之后重新计算频率,其中N可随着分配给该可变的受管理的特征的功率量减少并接近于零而减少。
对用于执行功率事件的频率的重新计算可基于在执行功率事件之后用于该可变的受管理的特征的剩余功率量。剩余功率量可基于上一次重新计算时的可用功率量和自那时起功率事件所消耗的功率量之间的差值。在重新计算用于执行第一可变的受管理的特征的功率事件的频率之后,可根据重新计算的频率来执行第一可变的受管理的特征的功率事件(510)。如上文所提到的,在每个功率事件之后、某一数量的功率事件或其它的条件之后,可重新计算用于执行可变的受管理的特征的功率事件的频率(508)。
在一个例子中,执行功率事件的内部循环、重新计算执行功率事件的频率以及以重新计算的频率来执行功率事件可被应用于可变的受管理的特征中的每一个特征。此外,与可变的受管理的特征相关联的剩余的可变的受管理的功率预算可被确定并被重新分配给多个可变的受管理的特征(512)。向可变的受管理的特征重新分配功率可基于在可变的受管理的特征中的一个特征的功率事件、预定的时间段和功耗抖动的阈值等级中的至少一项之后的剩余的可变的受管理的功率预算量。向每个可变的受管理的特征重新分配功率可基于与特征相关联的优先级。
在一个例子中,所分配的功率量可以与剩余功率量相同。在另一个例子中,所分配的功率量可基于与其它特征相关联的总体功率预算来确定,其中功率预算可在特征之间根据它们的功耗来重新分配。可再次确定用于第一可变的受管理的特征的新分配的功率量(504),并且可针对第一可变的受管理的特征执行如上文所述的功率事件和频率的重新计算。
如上文所讨论的,本公开内容的技术描述了手持通信设备中的动态功率预算管理算法。在一些例子中,动态功率预算管理算法可被动地进行操作,其中它可能不具有对它所管理的特征的行为的直接控制。在被动操作中,动态功率预算管理算法可以以被动方式响应并自适应于可变的受管理的特征的行为。例如,在基于GPS的位置确定特征中,位置的质量可被设定为允许至多30秒来执行定位,意味着在30秒或更少时间内发生定位。动态功率预算管理算法可使用实际的定位时间作为输入来确定定位频率。以这一方式,算法的操作是被动的。
在其它的例子中,动态功率预算管理算法可以以更为主动的方式进行操作。例如,使用上文所述的相同例子(基于GPS的位置确定特征),默认的位置质量也可被设定为允许至多30秒来执行定位。动态功率预算管理算法可基于某些折衷条件来确定增加或减少该时间量。例如,电源(例如电池)在较低质量定位的情况下持续10小时比在较高质量定位的情况下持续5小时可能更为关键。例如,算法随后可将位置质量从30秒降低至15秒,这意味着定位将在15秒或更少时间内发生。在该例子中,虽然降低位置的质量可使得对定位精确度的某种妥协,因为将会有更少的时间来分辨该位置,但可导致延长电池寿命的折衷。以这一方式,算法的操作是主动的,因为它直接地控制了特征的操作。
使用在通信链路上的数据传输的例子,可设定最小的数据压缩量为默认值。在被动操作中,动态功率预算管理算法可使用默认的数据压缩量作为输入,可基于此来确定对数据压缩的调整。在主动操作中,动态功率预算管理算法可将默认的数据压缩量或最小的数据压缩量更改为较高的压缩等级。以这一方式,虽然所传输的数据的准确性可能做出更多让步,但实现了延长更长电池寿命的折衷。
在一个例子中,本公开内容的技术可被用于对可变的受管理的特征的功率预算产生影响的一个或多个功率事件。例如,对于使用位置确定的特征,可由动态功率预算管理算法考虑一组位置确定方法。例如,位置确定方法可以是基于传感器、基于短距离无线电、基于蜂窝、基于GPS等。在一个例子中,可变的受管理的特征可使用方法的子集来确定位置。在它的操作期间,动态功率预算管理算法可选择在给定的情况中或给定的条件下使用了最少功率量的方法。例如,在某些地理区域中使用基于GPS的方法来确定位置相比基于蜂窝的方法可消耗较少的电池功率。在该例子中,动态功率预算管理算法可选择用于位置确定的基于GPS的方法作为它的操作的一部分来进一步减少功耗。
在本公开内容中所描述的技术可至少部分地以硬件、软件、固件或其任意组合来实施。例如,所描述的技术的各种方面可在一个或多个处理器内实施,所述处理器包括一个或多个微处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、或者任何其它的等效集成或分立逻辑电路以及这些组件的任意组合。术语“处理器”或“处理电路”通常可指前述逻辑电路中的任何一个(单独地或与其它逻辑电路相结合)或任何其它等效的电路。包括硬件的控制单元也可执行本公开内容的一个或多个技术。
这样的硬件、软件和固件可在同一器件内或在单独的器件内实施以支持在本公开内容中所描述的各种技术。此外,所描述的单元、模块或组件中的任意个可一起实施或单独地实施为分立但可互操作的逻辑器件。将不同的特征描述为模块或单元旨在强调不同的功能性方面而并不必然暗指这样的模块或单元必须由单独的硬件、固件或软件组件来实现。而是,与一个或多个模块或单元相关联的功能可由单独的硬件、固件或软件组件来执行,或者集成于公共的或独立的硬件、固件或软件组件内。
在本公开内容中所描述的技术也可体现或编码在计算机可读介质(例如包括指令的计算机可读存储介质)上。嵌入或编码在计算机可读介质(包括计算机可读存储介质)上的指令可使一个或多个可编程处理器或其它处理器执行本文所描述的一个或多个技术,例如何时由所述一个或多个处理器来执行被包括或编码在计算机可读介质上的指令。计算机可读存储介质可包括随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可编程只读存储器(PROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、闪存、硬盘、压缩盘ROM(CD-ROM)、软盘、磁带、磁性介质、光学介质或其它的计算机可读介质。在一些例子中,制品可包括一个或多个计算机可读存储介质。
在一些例子中,计算机可读存储介质可包括非暂时性介质。术语“非暂时性”可表示存储介质不是以载波波形或所传播的信号来体现。在某些例子中,非暂时性存储介质可存储会随时间而变化(例如在RAM或缓存中)的数据。
本文已描述了各种例子。这些和其它的例子是在以下的权利要求书的范围内的。

Claims (32)

1.一种管理电池供电的设备中的功耗的方法,包括:
确定向所述设备所支持的可变的受管理的特征分配的功率量;
根据指示何时执行功率事件的分布频率来执行所述可变的受管理的特征的一个或多个功率事件,其中执行所述功率事件中的每一个事件消耗可变的时间量和可变的功率量;
响应于执行所述一个或多个功率事件,基于由执行所述一个或多个功率事件而消耗的所述可变的时间量来确定所述设备的剩余电池寿命,以及基于由执行所述一个或多个功率事件而消耗的所述可变的功率量来确定所述可变的受管理的特征的剩余功率量;以及
基于在执行所述一个或多个功率事件之后所述设备的所述剩余电池寿命、在执行所述一个或多个功率事件之后所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量以及每一功率事件的平均功耗,来重新计算用于指示何时执行所述可变的受管理的特征的后续功率事件的所述分布频率。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,重新计算所述分布频率包括基于所述功率事件中的第一功率事件之后的所述设备的所述剩余电池寿命以及所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量来重新计算所述分布频率,所述方法还包括根据所重新计算的分布频率来执行所述可变的受管理的特征的后续功率事件。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所重新计算的分布频率包括在重新计算所述分布频率与执行所述可变的受管理的特征的后续功率事件之间的时间量。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,确定所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量包括确定分配给所述可变的受管理的特征的功率量与通过执行所述可变的受管理的特征的所述一个或多个功率事件而消耗的可变功率量之间的差值。
5.根据权利要求1所述的方法,还包括:根据可变的受管理的功率预算来向多个可变的受管理的特征中的每一个特征分配功率量,其中,所述可变的受管理的特征是所述多个可变的受管理的特征中的一个。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括:基于在所述可变的受管理的特征中的一个特征的功率事件、预定的时间段或达到功耗抖动的阈值等级中的至少一项之后剩余的可变的受管理的功率预算量来向所述多个可变的受管理的特征中的每一个特征重新分配功率量。
7.根据权利要求1所述的方法,其中,所述可变的受管理的特征包括基于全球定位系统(GPS)的位置确定特征。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述可变的受管理的特征包括数据传输特征。
9.一种电池供电的设备,包括:
用于确定向所述设备所支持的可变的受管理的特征分配的功率量的单元;
用于根据指示何时执行功率事件的分布频率来执行所述可变的受管理的特征的一个或多个功率事件的单元,其中执行所述功率事件中的每一个事件消耗可变的时间量和可变的功率量;
用于响应于执行所述一个或多个功率事件,基于由执行所述一个或多个功率事件而消耗的所述可变的时间量来确定所述设备的剩余电池寿命,以及基于由执行所述一个或多个功率事件而消耗的所述可变的功率量来确定所述可变的受管理的特征的剩余功率量的单元;以及
用于基于在执行所述一个或多个功率事件之后所述设备的所述剩余电池寿命、在执行所述一个或多个功率事件之后所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量以及每一功率事件的平均功耗,来重新计算用于指示何时执行所述可变的受管理的特征的后续功率事件的所述分布频率的单元。
10.根据权利要求9所述的设备,其中,所述用于重新计算所述分布频率的单元包括用于基于在所述功率事件中的第一功率事件之后的所述设备的所述剩余电池寿命以及所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量来重新计算所述分布频率的单元,所述设备还包括用于根据所重新计算的分布频率来执行所述可变的受管理的特征的后续功率事件的单元。
11.根据权利要求10所述的设备,其中,所重新计算的分布频率包括在重新计算所述分布频率与执行所述可变的受管理的特征的所述后续功率事件之间的时间量。
12.根据权利要求9所述的设备,其中,所述用于确定所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量的单元包括用于确定分配给所述可变的受管理的特征的功率量与通过执行所述可变的受管理的特征的所述一个或多个功率事件而消耗的可变功率量之间的差值的单元。
13.根据权利要求9所述的设备,还包括:用于根据可变的受管理的功率预算来向多个可变的受管理的特征中的每一个特征分配功率量的单元,其中所述可变的受管理的特征是所述多个可变的受管理的特征中的一个。
14.根据权利要求13所述的设备,还包括:用于基于在所述可变的受管理的特征中的一个特征的功率事件、预定的时间段或达到功耗抖动的阈值等级中的至少一项之后剩余的可变的受管理的功率预算量来向所述多个可变的受管理的特征中的每一个特征重新分配功率量的单元。
15.根据权利要求9所述的设备,其中,所述可变的受管理的特征包括基于全球定位系统(GPS)的位置确定特征。
16.根据权利要求9所述的设备,其中,所述可变的受管理的特征包括数据传输特征。
17.一种电池供电的设备,包括:
电池;以及
处理器,用于:
确定向所述设备所支持的可变的受管理的特征分配的来自所述电池的功率量;
根据指示何时执行功率事件的分布频率来执行所述可变的受管理的特征的一个或多个功率事件,其中执行所述功率事件中的每一个事件消耗可变的时间量和可变的功率量;
响应于执行所述一个或多个功率事件,基于由执行所述一个或多个功率事件而消耗的所述可变的时间量来确定所述设备的剩余电池寿命,以及基于由执行所述一个或多个功率事件而消耗的所述可变的功率量来确定所述可变的受管理的特征的剩余功率量;以及
基于在执行所述一个或多个功率事件之后所述设备的所述剩余电池寿命、在执行所述一个或多个功率事件之后所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量以及每一功率事件的平均功耗,来重新计算用于指示何时执行所述可变的受管理的特征的后续功率事件的所述分布频率。
18.根据权利要求17所述的设备,其中,所述处理器被配置为基于在所述功率事件中的第一功率事件之后所述设备的所述剩余电池寿命以及所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量来重新计算所述分布频率,并且所述处理器还被配置为根据所重新计算的分布频率来执行所述可变的受管理的特征的后续功率事件。
19.根据权利要求18所述的设备,其中,所重新计算的分布频率包括在重新计算所述分布频率与执行所述可变的受管理的特征的所述后续功率事件之间的时间量。
20.根据权利要求17所述的设备,其中,为了确定所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量,所述处理器确定分配给所述可变的受管理的特征的功率量与通过执行所述可变的受管理的特征的所述一个或多个功率事件而消耗的可变功率量之间的差值。
21.根据权利要求17所述的设备,其中,所述处理器根据可变的受管理的功率预算来向多个可变的受管理的特征中的每一个特征分配功率量,其中所述可变的受管理的特征是所述多个可变的受管理的特征中的一个。
22.根据权利要求21所述的设备,其中,所述处理器基于在所述可变的受管理的特征中的一个特征的功率事件、预定的时间段或达到功耗抖动的阈值等级中的至少一项之后剩余的可变的受管理的功率预算量来向所述多个可变的受管理的特征中的每一个特征重新分配功率量。
23.根据权利要求17所述的设备,其中,所述可变的受管理的特征包括基于全球定位系统(GPS)的位置确定特征。
24.根据权利要求17所述的设备,其中,所述可变的受管理的特征包括数据传输特征。
25.一种在电池供电的设备中的、包括指令的计算机可读介质,所述指令使可编程处理器进行以下操作:
确定向所述设备所支持的可变的受管理的特征分配的功率量;
根据指示何时执行功率事件的分布频率来执行所述可变的受管理的特征的一个或多个功率事件,其中执行所述功率事件中的每一个事件消耗可变的时间量和可变的功率量;
响应于执行所述一个或多个功率事件,基于由执行所述一个或多个功率事件而消耗的所述可变的时间量来确定所述设备的剩余电池寿命,以及基于由执行所述一个或多个功率事件而消耗的所述可变的功率量来确定所述可变的受管理的特征的剩余功率量;以及
基于在执行所述一个或多个功率事件之后所述设备的所述剩余电池寿命、在执行所述一个或多个功率事件之后所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量以及每一功率事件的平均功耗,来重新计算用于指示何时执行所述可变的受管理的特征的后续功率事件的所述分布频率。
26.根据权利要求25所述的计算机可读介质,其中,用于重新计算所述分布频率的指令包括使所述处理器基于所述功率事件中的第一功率事件之后的所述设备的所述剩余电池寿命以及所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量来重新计算所述分布频率的指令,还包括使所述处理器根据所重新计算的分布频率来执行所述可变的受管理的特征的后续功率事件的指令。
27.根据权利要求26所述的计算机可读介质,其中,所重新计算的分布频率包括在重新计算所述分布频率和执行所述可变的受管理的特征的所述后续功率事件之间的时间量。
28.根据权利要求25所述的计算机可读介质,其中,用于确定所述可变的受管理的特征的所述剩余功率量的指令包括用于使所述处理器确定分配给所述可变的受管理的特征的功率量与通过执行所述可变的受管理的特征的所述一个或多个功率事件而消耗的可变功率量之间的差值的指令。
29.根据权利要求25所述的计算机可读介质,还包括使所述处理器根据可变的受管理的功率预算来向多个可变的受管理的特征中的每一个特征分配功率量的指令,其中所述可变的受管理的特征是所述多个可变的受管理的特征中的一个。
30.根据权利要求29所述的计算机可读介质,还包括使所述处理器基于在所述可变的受管理的特征中的一个特征的功率事件、预定的时间段或达到功耗抖动的阈值等级中的至少一项之后剩余的可变的受管理的功率预算量来向所述多个可变的受管理的特征中的每一个特征重新分配功率量的指令。
31.根据权利要求25所述的计算机可读介质,其中,所述可变的受管理的特征包括基于全球定位系统(GPS)的位置确定特征。
32.根据权利要求25所述的计算机可读介质,其中,所述可变的受管理的特征包括数据传输特征。
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