CN112333729A - 通信功耗计算方法、系统、设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了通信功耗计算方法、系统、设备及存储介质，该方法包括：获取通信设备的通信参数和通信设备通信时发送数据包的数学期望；根据通信参数和数学期望，确定通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]；以及，根据通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算通信设备通信时的累计通信功耗。解决了现有的自适应降低无线通信设备功耗的机制控制和功能，不利于生产厂商和使用者对无线通信设备全生命周期内的功耗进行准确评估的问题，有利于帮助厂商以及使用者准确评估通信设备全生命周期内的功耗、通信设备失效概率以及预估通信设备后期维护成本。

Description

通信功耗计算方法、系统、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种通信功耗计算方法、系统、设备及存储介质。

背景技术

目前的现有技术中，无线通信设备普遍具有一些可以自适应降低自身功耗的机制控制和功能，这样的功能尤其对于电池供电的物联网终端设备显得非常重要。因为多数窄带物联网终端设备完全依赖一次性大容量锂电池工作，出于性能、成本和可靠性的综合考虑，设备实际使用过程中很少甚至完全不能更换电池，往往由于电池过早耗尽，从而导致设备生命周期提前终结。

正是由于这种自适应降低无线通信设备功耗机制控制的功能，以及现场复杂变化的环境条件，使得生产厂商和使用者难以对无线通信设备全生命周期内的功耗进行准确评估。

发明内容

本申请实施例通过提供一种通信功耗计算方法、系统、设备及存储介质，旨在解决现有的自适应降低无线通信设备功耗的机制控制和功能，不利于生产厂商和使用者对无线通信设备全生命周期内的功耗进行准确评估的问题。

本申请实施例提供了一种通信功耗计算方法，所述通信功耗计算方法包括：

获取通信设备的通信参数和所述通信设备通信时发送数据包的数学期望；

根据所述通信参数和所述数学期望，确定所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]；以及，

根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗。

在一实施例中，所述通信参数包括单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η；

所述数学期望包括所述通信设备每一次通信成功时，当前缓存区中的数据包被补发后剩余数据包的第一数学期望h[i]和所述通信设备每一次通信结束后，当前缓存区中的数据包总数的第二数学期望k[i]。

在一实施例中，所述通信参数的获取方式，包括：

获取信号强度、信噪比和通信成功率；

采用最小二乘法对所述信号强度、信噪比和通信成功率进行拟合，分别得到所述单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η。

在一实施例中，所述第一数学期望h[i]的获取方式，包括：

获取所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]；

对所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]进行最小二乘法拟合，得到所述第一数学期望h[i]；

其中，所述第一数学期望h[i]的计算式为：

i表示通信次数，q表示补发成功的数据包的包数。

在一实施例中，所述第二数学期望k[i]的计算式为：

k[i]＝(1-η)*(1+k[i-1])+η*h[i]。

所述功耗期望E[i]的计算式为：

E[i]＝η*{(k[i-1]-h[i])*Er+Eb}+(1-η)*Em；

其中，Em表示单包数据定时发送失败的功耗最大值。

在一实施例中，所述根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗，包括：

对所述通信设备从通信开始到通信结束，所有时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗；或者，

对所述通信设备从通信开始到通信结束，任意一段时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗。

此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种通信功耗计算系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取通信设备的通信参数和所述通信设备通信时发送数据包的数学期望；

第一运算模块，用于根据所述通信参数和所述数学期望，确定所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]；

第二运算模块，用于根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗。

此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种通信功耗计算方法设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的通信功耗计算程序，所述通信功耗计算程序被所述处理器执行时实现上述的通信功耗计算方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有通信功耗计算程序，所述通信功耗计算程序被处理器执行时实现上述的通信功耗计算方法的步骤。

本申请实施例中提供的一种通信功耗计算方法、系统、设备及存储介质的技术方案，至少具有如下技术效果或优点：

由于采用了获取通信设备的通信参数和通信设备通信时发送数据包的数学期望，根据通信参数和数学期望，确定通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，以及根据通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算通信设备通信时的累计通信功耗的技术方案，解决了现有的自适应降低无线通信设备功耗的机制控制和功能，不利于生产厂商和使用者对无线通信设备的电池使用寿命进行准确评估的问题，不仅可以帮助厂商以及使用者对通信设备全生命周期内的功耗进行准确评估，还可以用于评估因为通信功耗超过设计值导致的通信设备失效概率，以及预估通信设备后期维护成本。

附图说明

图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图；

图2为本发明通信功耗计算方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明通信功耗计算方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明通信功耗计算方法第三实施例的流程示意图；

图5为本发明通信功耗计算系统的功能模块图。

具体实施方式

为了更好的理解上述技术方案，下面将参照附图更详细地描述本公开的示例性实施例。虽然附图中显示了本公开的示例性实施例，然而应当理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施例所限制。相反，提供这些实施例是为了能够更透彻地理解本公开，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。

本发明提供一种通信设备。如图1所示，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的结构示意图。

需要说明的是，图1即可为通信设备的硬件运行环境的结构示意图。

如图1所示，该通信设备可以包括：处理器1001，例如CPU，存储器1005，用户接口1003，网络接口1004，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，通信设备还可以包括RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的通信设备结构并不构成对通信设备限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及通信功耗计算程序。其中，操作系统是管理和控制通信设备硬件和软件资源的程序，通信功耗计算程序以及其它软件或程序的运行。

在图1所示的通信设备中，用户接口1003主要用于连接终端，与终端进行数据通信；网络接口1004主要用于后台服务器，与后台服务器进行数据通信；处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的通信功耗计算程序。

在本实施例中，通信设备包括：存储器1005、处理器1001及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的通信功耗计算程序，其中：

处理器1001调用存储器1005中存储的通信功耗计算程序时，执行以下操作：

获取通信设备的通信参数和所述通信设备通信时发送数据包的数学期望；

根据所述通信参数和所述数学期望，确定所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]；以及，

根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗。

所述通信参数包括单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η；

所述数学期望包括所述通信设备每一次通信成功时，当前缓存区中的数据包被补发后剩余数据包的第一数学期望h[i]和所述通信设备每一次通信结束后，当前缓存区中的数据包总数的第二数学期望k[i]。

处理器1001调用存储器1005中存储的通信功耗计算程序时，还执行以下操作：

获取信号强度、信噪比和通信成功率；

采用最小二乘法对所述信号强度、信噪比和通信成功率进行拟合，分别得到所述单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η。

处理器1001调用存储器1005中存储的通信功耗计算程序时，还执行以下操作：

获取所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]；

对所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]进行最小二乘法拟合，得到所述第一数学期望h[i]；

其中，所述第一数学期望h[i]的计算式为：

i表示通信次数，q表示补发成功的数据包的包数。

所述第二数学期望k[i]的计算式为：k[i]＝(1-η)*(1+k[i-1])+η*h[i]；

所述功耗期望E[i]的计算式为：

E[i]＝η*{(k[i-1]-h[i])*Er+Eb}+(1-η)*Em；

其中，Em表示单包数据定时发送失败的功耗最大值。

处理器1001调用存储器1005中存储的通信功耗计算程序时，还执行以下操作：

对所述通信设备从通信开始到通信结束，所有时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗；或者，

对所述通信设备从通信开始到通信结束，任意一段时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗。

本发明实施例提供了通信功耗计算方法的实施例，需要说明的是，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。该通信功耗计算方法应用于通信设备，例如物联网通信终端设备，本发明的实施例以物联网通信终端设备为例进行说明。其中，物联网通信终端设备的功能，至少包括：1)每天采集传感数据，对采集的传感数据进行打包，以及定时启动收发器将数据包发送至云端；2)当数据发送失败时自动缓存区发送失败的数据，待下一次通信成功时自动补发先前发送失败的数据。

如图2所示，在本申请的第一实施例中，本申请的通信功耗计算方法，包括以下步骤：

步骤S210：获取通信设备的通信参数和所述通信设备通信时发送数据包的数学期望。

在本实施例中，物联网通信终端设备与云端进行通信时，实时获取物联网通信终端设备的通信参数以及物联网通信终端设备向云端发送数据包的数学期望。其中，通信参数包括单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η。数学期望包括物联网通信终端设备每一次通信成功时，当前缓存区中的数据包被补发后剩余数据包的第一数学期望h[i]和物联网通信终端设备每一次通信结束后，当前缓存区中的数据包总数的第二数学期望k[i]。

步骤S220：根据所述通信参数和所述数学期望，确定所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]。

在本实施例中，在获取物联网通信终端设备的通信参数和数学期望后，可根据通信参数和数学期望，得到物联网通信终端设备每一次通信时的功耗期望E[i]。根据每一次得到的功耗期望E[i]可以确定出物联网通信终端此次向云端发送数据包结束后的设备功耗。举例说明，假设物联网通信终端一天内向云端发送数据包总共进行了3次，即物联网通信终端与云端进行了3次通信。这3次对应的功耗期望E[i]分别为E[1]、E[2]和E[3]，其中，E[1]、E[2]和E[3]分别表示物联网通信终端与云端在第1次、第2次和第3次进行通信时的设备功耗。

步骤S230：根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗。

在本实施例中，物联网通信终端与云端每进行一次通信时，都会得到此次通信的功耗期望E[i]，即物联网通信终端与云端每次通信时所产生的设备功耗都会被记录下来。对物联网通信终端与云端每一次通信时，所得到的功耗期望E[i]进行求和运算，得到物联网通信终端通信时的累计通信功耗。例如，物联网通信终端与云端一天内只进行一次通信，即累计通信功耗就为E[1]。物联网通信终端与云端一天内进行3次通信，即累计通信功耗就为E[1]+E[2]+E[3]。

本实施例根据上述技术方案，由于采用了获取通信设备的通信参数和通信设备通信时发送数据包的数学期望，根据通信参数和数学期望，确定通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，以及根据通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算通信设备通信时的累计通信功耗的技术方案的技术手段，不仅可以帮助厂商以及使用者对通信设备全生命周期内的功耗进行准确评估，还可以用于评估因为通信功耗超过设计值导致的通信设备失效概率，以及预估通信设备后期维护成本。

如图3所示，在本申请的第二实施例中，所述通信参数的获取方式，包括以下步骤：

步骤S211：获取信号强度、信噪比和通信成功率。

在本实施例中，在物联网通信终端与云端通信时，获取物联网通信终端向云端发送数据包时的信号强度、信噪比和通信成功率。其中，信号强度、信噪比和通信成功率的获取方式可以是物联网通信终端自动进行获取，也可以是人工进行获取，然后将获取到的信号强度、信噪比和通信成功率输入物联网通信终端。

步骤S212：采用最小二乘法对所述信号强度、信噪比和通信成功率进行拟合，分别得到所述单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η。

在本实施例中，在获取信号强度、信噪比和通信成功率后，通过最小二乘法对所获取得信号强度、信噪比和通信成功率进行拟合，分别得到单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η。

其中，单包数据定时发送功耗Eb和单包数据接续补发功耗Er为功耗与信号强度、信噪比的关系式，即为：

单包数据定时发送功耗Eb＝f1(RSSI，SNR)，单包数据接续补发功耗Er＝f3(RSSI，SNR)。

单消息定时发送成功率p和单消息接续补发成功率η为成功率与信号强度、信噪比的关系式，即为：

单消息定时发送成功率p＝f2(RSSI，SNR)，单消息接续补发成功率η＝f4(RSSI，SNR)。RSSI表示信号强度，SNR表示信噪比。

上述方法，通过采用获取信号强度、信噪比和通信成功率，采用最小二乘法对所述信号强度、信噪比和通信成功率进行拟合，分别得到单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η的技术方案，可以缩小得到功耗与信号强度、信噪比的关系式，成功率与信号强度、信噪比的关系式的误差。

如图4所示，在本申请的第三实施例中，所述第一数学期望h[i]的获取方式，包括以下步骤：

步骤S213：获取所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]。

在本实施例中，物联网通信终端每一次向云端发送数据时，都可能受网络的影响，当网络连接失败时，会导致数据发送失败，发送失败的数据会被存放入缓存区中，当网络恢复连接后，物联网通信终端把之前因为网络连接失败而放入缓存区在的数据，再次尝试重新发送，即补发。缓存区中未进行补发的数据为待补发数据，待补发数据的包数为k[i-1]。

步骤S214：对所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]进行最小二乘法拟合，得到所述第一数学期望h[i]。

在本实施例中，物联网通信终端每一次与云端通信成功时，均会获取此次缓存区中待补发数据的包数k[i-1]。例如，物联网通信终端第4次与云端通信成功时，此次缓存区中待补发数据的包数为k[3]。通过最小二乘法拟合对待补发数据的包数k[i-1]进行拟合，得到第一数学期望h[i]。第一数学期望h[i]的计算式为：

i表示通信次数，q表示补发成功的数据包的包数。

进一步，第二数学期望k[i]的计算式为：k[i]＝(1-η)*(1+k[i-1])+η*h[i]。

具体的，缓存区中缓存下来的数据需要占用有限的存储空间，缓存区被待补发数据占满之后，会通过覆盖的方式把按照存入缓存区的时间先后顺序将最早存入的待补发数据删除，然后存入新的待补发数据。例如缓存区中可以存储的待补发数据的包数为M，则k[i-1]不能超过M。

功耗期望E[i]的计算式为：E[i]＝η*{(k[i-1]-h[i])*Er+Eb}+(1-η)*Em；其中，Em表示单包数据定时发送失败的功耗最大值。

在物联网通信终端与云端通信时，物联网通信终端向云端发送数据时的信号强度和信噪比不是始终保持不变两个固定值，而是两个波动的值。例如，物联网通信终端与云端通信3次，这3次中的物联网通信终端向云端发送数据时的信号强度和信噪比可能都不相同。

具体的，功耗期望E[i]计算过程如下：

首先，获取物联网通信终端与每次云端通信时现场实际的信号强度、信噪比和通信成率，根据每次通信时获得的实际的信号强度、信噪比，确定实际的信号强度、信噪比的波动规律，这里称为实际信号波动规律；其次，选择一种符合实际信号参数波动规律的随机数生成器和代表信号波动规律的参数，将代表信号波动规律的参数作为随机数生成器的输入参数，由随机数生成器生成信号强度、信噪比的随机数序列数值，即RSSI[i]和SNR[i]；然后，基于RSSI[i]和SNR[i]，获取物联网通信终端与每次云端通信时的单包数据定时发送功耗Eb[i]、单消息定时发送成功率p[i]、单包数据接续补发功耗Er[i]和单消息接续补发成功率η[i]，以及确定第一数学期望h[i]和第二数学期望k[i]；最后，根据单包数据定时发送功耗Eb[i]、单消息定时发送成功率p[i]、单包数据接续补发功耗Er[i]和单消息接续补发成功率η[i]、第一数学期望h[i]和第二数学期望k[i]，计算得到每一次物联网通信终端与云端通信时的功耗期望E[i]。进一步，对每一次物联网通信终端与云端通信时得到的功耗期望E[i]进行累加，可得到最终的累计通信功耗。

其中，RSSI[i]和SNR[i]由随机数生成器生成，随机数生成器具有多种，例如伪随机数函数-rand()函数、随机种子函数-srand()函数，等等；每一个功耗期望E[i]是基于不同的RSSI[i]和SNR[i]得到的，应理解为通过一组RSSI[i]和SNR[i]可得到一个功耗期望E[i]，无法通过一组RSSI[i]和SNR[i]可得到多个个功耗期望E[i]，当生成新的RSSI[i]和SNR[i]时，需要根据所述新的RSSI[i]和SNR[i]重新计算得到对应的功耗期望E[i]。

进一步，在本申请的第一实施例中，步骤S230具体包括：对所述通信设备从通信开始到通信结束，所有时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗；或者对所述通信设备从通信开始到通信结束，任意一段时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗。

具体的，物联网通信终端每向云端发送一次数据，即为一次通信。假设物联网通信终端与云端的持续通信时间为一年(365天)，每天平均通信6次，可以计算物联网通信终端与云端这一年时间每次通信的功耗期望E[i]，然后将这一年时间通信的所有功耗期望E[i]进行累计运算，得到这一年时间物联网通信终端的累计通信功耗，即

或者从这一年时间内选取某一段时间，例如分别选取4月、5月和6月，物联网通信终端在这3个月时间的的累计通信功耗为

其中，采用物联网通信终端在4-6月的累计通信功耗，可以初步评估通信设备全生命周期内的功耗、通信设备失效概率以及初步预估通信设备后期维护成本。采用物联网通信终端在一年时间内的累计通信功耗，可以准确评估通信设备全生命周期内的功耗、通信设备失效概率以及准确预估通信设备后期维护成本。

如图5所示，本申请还提供了一种通信功耗计算系统，包括：

数据获取模块310，用于获取通信设备的通信参数和所述通信设备通信时发送数据包的数学期望；

第一运算模块320，用于根据所述通信参数和所述数学期望，确定所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]；

第二运算模块330，用于根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗。

具体的，所述通信参数包括单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η；

所述数学期望包括所述通信设备每一次通信成功时，当前缓存区中的数据包被补发后剩余数据包的第一数学期望h[i]和所述通信设备每一次通信结束后，当前缓存区中的数据包总数的第二数学期望k[i]。

进一步的，所述第一运算模块320，包括：

第一采集单元，用于获取信号强度、信噪比和通信成功率；

第一拟合单元，用于采用最小二乘法对所述信号强度、信噪比和通信成功率进行拟合，分别得到所述单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η。

进一步的，所述第一运算模块320，还包括：

第二采集单元，用于获取所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]；

第二拟合单元，用于对所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]进行最小二乘法拟合，得到所述第一数学期望h[i]；

其中，所述第一数学期望h[i]的计算式为：

i表示通信次数，q表示补发成功的数据包的包数。

进一步的，所述第二数学期望k[i]的计算式为：

k[i]＝(1-η)*(1+k[i-1])+η*h[i]。

进一步的，所述功耗期望E[i]的计算式为：

E[i]＝η*{(k[i-1]-h[i])*Er+Eb}+(1-η)*Em；

其中，Em表示单包数据定时发送失败的功耗最大值。

进一步的，所述第二运算模块330在根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗方面，具体用于对所述通信设备从通信开始到通信结束，所有时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗；或者，

对所述通信设备从通信开始到通信结束，任意一段时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗。

本发明通信功耗计算系统具体实施方式与上述通信功耗计算方法各实施例基本相同，在此不再赘述。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

应当注意的是，在权利要求中，不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的部件或步骤。位于部件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的部件。本发明可以借助于包括有若干不同部件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中，这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。

尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种通信功耗计算方法，其特征在于，所述通信功耗计算方法包括：

获取通信设备的通信参数和所述通信设备通信时发送数据包的数学期望；

根据所述通信参数和所述数学期望，确定所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]；以及，

根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通信参数包括单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η；

所述数学期望包括所述通信设备每一次通信成功时，当前缓存区中的数据包被补发后剩余数据包的第一数学期望h[i]和所述通信设备每一次通信结束后，当前缓存区中的数据包总数的第二数学期望k[i]。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通信参数的获取方式，包括：

获取信号强度、信噪比和通信成功率；

采用最小二乘法对所述信号强度、信噪比和通信成功率进行拟合，分别得到所述单包数据定时发送功耗Eb、单消息定时发送成功率p、单包数据接续补发功耗Er和单消息接续补发成功率η。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一数学期望h[i]的获取方式，包括：

获取所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]；

对所述通信设备第i次通信结束后缓存区中的待补发数据的包数k[i-1]进行最小二乘法拟合，得到所述第一数学期望h[i]；

其中，所述第一数学期望h[i]的计算式为：

i表示通信次数，q表示补发成功的数据包的包数。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第二数学期望k[i]的计算式为：k[i]＝(1-η)*(1+k[i-1])+η*h[i]。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述功耗期望E[i]的计算式为：E[i]＝η*{(k[i-1]-h[i])*Er+Eb}+(1-η)*Em；

其中，Em表示单包数据定时发送失败的功耗最大值。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗，包括：

对所述通信设备从通信开始到通信结束，所有时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗；或者，

对所述通信设备从通信开始到通信结束，任意一段时间内的每一次通信的所述功耗期望E[i]进行累计运算，得到所述累计通信功耗。

8.一种通信功耗计算系统，其特征在于，包括：

数据获取模块，用于获取通信设备的通信参数和所述通信设备通信时发送数据包的数学期望；

第一运算模块，用于根据所述通信参数和所述数学期望，确定所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]；

第二运算模块，用于根据所述通信设备每一次通信时的功耗期望E[i]，计算所述通信设备通信时的累计通信功耗。

9.一种通信设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的通信功耗计算程序，所述通信功耗计算程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的通信功耗计算方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，其上存储有通信功耗计算程序，所述通信功耗计算程序被处理器执行时实现权利要求1-7中任一项所述的通信功耗计算方法的步骤。

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