CN1319298C

CN1319298C - 管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的系统和方法

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Publication number: CN1319298C
Application number: CNB011371447A
Authority: CN
Inventors: R·肖里; A·库马; I·查克拉博蒂; A·卡什雅普; A·拉斯托吉; H·萨兰
Original assignee: International Business Machines Corp
Current assignee: International Business Machines Corp
Priority date: 2000-10-25
Filing date: 2001-10-24
Publication date: 2007-05-30
Anticipated expiration: 2021-10-24
Also published as: US6807159B1; CN1350378A; DE60110184D1; EP1202495B1; JP3721115B2; JP2002185475A; ATE293859T1; EP1202495A3; EP1202495A2; DE60110184T2

Abstract

本发明涉及到用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的系统和方法，通过获取各个从站处的输入业务量分布，以及基于该各个从站的输入业务量分布，以较大的间隔对当前处于低功率模式、业务量较低的连接进行轮询，从而实现功率消耗最优化，并且同时又可以维持业务质量要求。

Description

管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的系统和方法

技术领域

本发明提供用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的系统和方法。

背景技术

由于移动设备所使用的电池寿命是有限的，所以其用于计算和通信的能量也是有限的。在为具有移动节点的网络设计协议时，需要重点考虑如何节省移动设备电池功率的问题。在协议栈的所有层中(包括应用层)都应该考虑这一问题。我们已经在媒体接入控制(MAC)层着手解决节省电池功率的问题。

考虑到对于MAC相关的活动，移动单元的能量消耗源主要在CPU、发射机和接收机上。可以通过将大多数高复杂度计算(与媒体接入有关)转移到固定网络，来减少移动设备内CPU的使用。因此，我们工作的焦点主要集中在有效地利用收发机(即发射机、接收机)。

无线设备可以操作在三种模式中：待机、接收和发送模式。把设备能够进行接收和发送数据的模式称为活动模式。总而言之，无线设备在发送模式下所消耗的功率要大于接收模式中所消耗的功率，并且在待机模式下所消耗的功率是最小的。

例如，在工作于2.4GHz波段的GEC Plessey DE6003[2]中，无线设备在发送模式下所要求的功率是1.8W，而在接收模式和待机模式中分别是0.6W和0.05W。此外，朗讯15dBm 2.4GHz波段的Wavelan无线设备在发送、接收和待机模式中所要求的功率消耗分别是1.725W、1.475W和0.08W〔3〕。由此可以看到待机模式中的功率非常低。因此当没有数据要发送和接收时，调度算法必须能够使设备保持在待机模式下。把设备切换到待机模式所带来的局限性就是端到端时延会有所增加，而且有可能会违反业务质量(QoS)参数。因此调度算法必须满足如下要求，即：使得端到端时延不能违反QoS参数。

此外把设备从活动模式(当它可以发送和接收数据时)切换到待机模式的过程中，由于它必须要针对该切换而与其它设备进行通信，因此完成这一切换过程需要额外的开销。这样，频繁地从一种模式切换到另外一种模式会导致更多的功率消耗。使转换次数最小的需求，就要求设备在确定其切换所需要的预测开销并且将之与切换到待机模式所节省的功率相比较之后，才能进入待机模式。这样，设备进入待机模式的时间应该基于该设备以前的业务到达图样，使得端到端时延能够满足QoS参数的要求，并且不同功率模式之间的切换又不很频繁。

先前已经提出了多种用于调度无线网络中的数据业务的方法。

序列号为5274841的美国专利中描述了一种对多小区无线网络中的移动用户进行轮询的方法。然而其上行链路无线通信是使用CSMA而不是TDMA完成的，因此它并不适用于主站驱动的时分双工无线系统。

序列号为5506848的美国专利中描述了一种为所关心的移动用户群体进行需求分配的系统和方法。序列号为5297144的美国专利中描述了一种用于无线数据通信网络的基于预约的轮询协议。然而由于即使在没有数据发送或接收时，设备也处于活动功率模式，因此会导致带宽和功率的浪费，所以上述两项专利中所使用的策略都不可实用于中央驱动的TDMA无线系统内的带宽受限情况。

序列号为4251865的美国专利中描述一种用于双工通信链路的轮询系统，其中按照固定的顺序为终端单元或从站提供服务。这种分配方法的前提是假设每个终端单元的业务模型都是相类似的，因此从无线TDD MAC系统内可用的宝贵资源来看，其功率和带宽效率都不能令人满意。

在序列号为6016311的美国专利中，给出了一种动态带宽分配方案，其中假设非对称的上行/下行链路带宽，但是并没有考虑把设备切换到待机模式的问题，而且也没有讨论任何功率消耗的考虑。

在题为“基于电池功率消耗比较无线本地网的MAC协议”〔1〕的技术报告中讨论了各种MAC策略中的设备功率消耗问题，但是其中并没有考虑分组的时延，而且也没有提出任何适应于输入业务量的功率优化政策。

序列号为09/434583的美国专利申请中讨论了蓝牙中所调度的MAC，但是其只考虑了蓝牙微微网(piconet)中的吞吐量和公平性问题，而没有考虑设备的功率消耗问题。

序列号为09/535920的美国专利申请中描述了在基于轮询的媒体接入控制(MAC)中带有业务质量(QoS)限制的最优化连接调度问题，但是其中并没有考虑设备的功率消耗问题。

如前面所提到的，上述专利中都没有考虑功率最优化以及端到端分组的时延问题，而这些又都是无线系统中需要考虑的重要问题。

在任何现有技术中，都没有涉及到从活动模式转换到待机模式、以及从待机模式转换到活动模式的转移准则。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于管理主站驱动时分双工无线网络中功率消耗的系统和方法，该网络可以利用例如蓝牙以及HomeRF，而且利用基于自适应概率的轮询间隔(APPI)机制去确定设备进入低功率模式的时间周期，从而可以避免上述的缺陷。

为了实现该目的，本发明所提供的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的系统，其中包括用于获取从站处的输入业务量分布的装置，和基于该输入业务量分布以较大的间隔对当前处于低功率模式、业务量较低的连接进行轮询的装置。

该装置中包括基于自适应概率的轮询间隔(APPI)机制，用于为每个处于低功率模式的从站调整轮询间隔。

该用于调整轮询间隔的机制中包括装置，用于在从站所接收到的以前分组的到达时间间隔分布的基础上，预测每个从站下一分组的预期到达时间。

该用于预测预期到达时间的装置中包括：

-用于了解每个从站在到达时间间隔的特定范围内的数据脉冲串个数的装置，

-用于估计每个从站的业务量分布的概率密度函数的装置，以及

-用于确定每个从站处出现概率超过定义门限值的、下一数据脉冲串到达的预期时间间隔。

该用于了解数据脉冲串个数的装置是利用用于接收并且将在到达时间间隔的特定范围内所达到的数据脉冲串个数存储在与该到达间隔范围相对应的项中的装置。

该用于估计概率密度函数的装置是利用为不同到达时间间隔时长分析数据分组分布的机制。

针对定义的门限概率，该用于估计预期时间间隔的装置可以描述为：

P (t) = Σ_{O}^{T_{AS}} H (x) \leq P_{AS}

其中

P(t)表示分组到达的概率

T_AS表示到达时间间隔

P_AS是门限概率

H(x)是描述由观察的总数归一化的、相对每个到达间隔周期所观察的间隔到达次数的函数。

在如下条件的基础上，从站从活动模式被切换到低功率模式：

(T_AS-(T_AS/截止时间))*P_接收+(T_AS/截止时间)*P_发送-T_AS*P_低功率＞P_额外开销

其中

T_AS是预期到达时间间隔

截止时间是处于活动模式的从站的业务截止时间

P_接收是接收模式中的功率

P_低功率是低功率模式中的功率

P_发送是发送模式中的功率

P_额外开销是把连接置为低功率模式并且使之再返回活动模式所需要的额外功率开销。

该用于调整低功率模式中轮询间隔的机制要基于连接对延时分组的容忍程度，并且该机制被定义为：

P (t) = Σ_{O}^{T_{P}} H (x) \leq P_{B}

其中

P(t)表示分组到达的概率

T_P表示低功率模式的从站的轮询间隔

P_B是反映连接对延时分组的容忍程度的概率

H(x)是定义由观察的总数归一化的、相对每个到达间隔周期所观察的数据脉冲串个数的函数。

在如下条件基础上，从站从低功率模式切换到活动模式

(b-1)*T_低功率＞d

其中

b＝测量到的脉冲串长度

T_低功率＝处于低功率模式的时间

d＝最后分组的估计最大时延。

该主站驱动时分双工无线网络是蓝牙网络，其中该低功率模式与‘测错(sniff)’模式相对应。

本发明还提供用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，包括：获取各个从站处的输入业务量分布，以及基于该各个从站的输入业务量分布，以较大的间隔对当前处于低功率模式、业务量较低的连接进行轮询。

轮询间隔的调整是通过调整对每个从站设备的轮询间隔的基于自适应概率的轮询间隔(APPI)方法来实现的。

该轮询间隔的调整过程中包括：在该从站以前的分组到达时间间隔分布的基础上，预测每个从站下一分组的预期到达时间。

预测预期到达时间中包括：

-了解在到达时间间隔的特定范围内到达每个从站的数据脉冲串的个数，

-估计每个从站的业务量分布的概率密度函数，以及

-确定每个从站处出现概率超过定义门限值的、下一数据脉冲串到达的预期时间间隔。

该了解数据脉冲串个数的操作是利用这样一种存储方法，即将在到达时间间隔的特定范围内所到达的数据脉冲串的个数存储在与该到达间隔范围相对应的项中。

该用于估计概率密度函数的方法被定义为：为不同的到达时间间隔时长分析数据分组的分布。

针对定义门限概率，根据下式判定预期时间间隔的估计：

P (t) = Σ_{O}^{T_{AS}} H (x) \leq P_{AS}

其中

P(t)表示分组到达的概率

T_AS表示到达时间间隔

P_AS是门限概率

H(x)是描述由观察的总数归一化、相对每个到达间隔周期所观察的数据脉冲串个数的函数。

确定预期时间间隔可以定义为：

其中

T_AS是预期到达时间间隔

截止时间是处于活动模式的从站的业务截止时间

P_接收是接收模式中的功率

P_低功率是低功率模式中的功率

P_发送是发送模式中的功率

用于调整低功率模式中轮询间隔的间隔要基于连接对延时分组的容忍程度，并且被定义为：

P (t) = Σ_{O}^{T_{P}} H (x) \leq P_{B}

其中

P(t)表示分组到达的概率

T_P表示低功率模式的从站的轮询间隔

P_B是反映连接对延时分组的容忍程度的概率

H(x)是定义由观察的总数归一化的、相对每个到达间隔周期所观察的间隔到达次数的函数。

在如下条件基础上，从站从低功率模式切换到活动模式

(b-1)*T_低功率＞d

其中

b＝测量到的脉冲串长度

T_低动率＝处于低功率模式的时间

d＝最后分组的估计最大时延。

该主站驱动时分双工无线网络是蓝牙网络，其中该低功率模式与‘测错’模式相对应。

本发明还提供计算机程序产品，其中包括存储在包含于其中的计算机可读存储媒介中的计算机可读程序代码，用于管理主站驱动时分双工无线网络中的功率消耗，该产品包括计算机可读程度代码装置，该装置被配置成在每个从站输入业务量的基础上，通过调整对每个从站的轮询间隔，从而实现功率消耗最优化，并且同时维持端到端分组时延的业务质量要求。

该被配置的计算机可读程序代码装置中包括用于调整对每个从站设备的轮询间隔的基于自适应概率的轮询间隔(APPI)机制。

被配置为用于调整轮询间隔的该计算机可读程序代码装置中包括：在该从站以前分组到达时间间隔分布的基础上，预测每个从站下一分组的预期到达时间的机制。

该用于预测预期到达时间的机制中包括：

-计算机可读程度代码装置被配置用于了解到达时间间隔的特定范围内到达每个从站的数据脉冲串的个数，

-计算机可读程序代码装置被配置用于估计每个从站的业务量分布的概率密度函数，以及

-计算机可读程度代码装置被配置用于确定每个从站处出现概率超过定义门限值的、下一数据脉冲串到达的预期时间间隔。

被配置用于了解数据脉冲串个数的该计算机可读程序代码装置是利用一种将在到达时间间隔的特定范围内所到达的数据脉冲串的个数存储在与该到达间隔范围相对应的项中的存储装置。

该用于估计概率密度函数的计算机可读程序代码装置是为不同的到达时间间隔时长分析数据分组分布的装置。

针对定义门限概率，被配置为用于估计预期时间间隔的该计算机可读程序代码装置的定义如下：

P (t) = Σ_{O}^{T_{AS}} H (x) \leq P_{AS}

其中

P(t)表示分组的到达概率

T_AS表示到达时间间隔

P_AS是门限概率

被配置用于确定预期时间间隔的该计算机可读程序代码装置可以定义为：

其中

T_AS是预期到达时间间隔

截止时间是处于活动模式的从站的业务截止时间

P_接收是接收模式中的功率

P_低功率是低功率模式中的功率

P_发送是发送模式中的功率

P (t) = Σ_{O}^{T_{P}} H (x) \leq P_{B}

其中

P(t)表示分组的到达概率

T_P表示低功率模式的从站的轮询间隔

P_B是反映连接对延时分组的容忍程度的概率

H(x)是定义由观察的总数归一化、相对每个到达间隔周期所观察的数据脉冲串个数的函数。

基于如下条件，把从站从低功率模式切换到活动模式

(b-1)*T_低功率＞d

其中

b＝测量到的脉冲串长度

T_低功率＝处于低功率模式的时间

d＝最后分组的估计最大时延。

附图说明

现在参考附图来描述本发明。

图1给出蓝牙系统中测错模式的操作；

图2给出数据脉冲串到达时间间隔分布的实例；

图3给出了脉冲串节点内，对数据到达执行操作的流程图；

图4给出处于活动状态的从站的活动的流程图；

图5给出处于低功率状态的从站的活动的流程图；

图6给出蓝牙微微网中的TDD MAC，其中带有主站和从站的队列；

图7给出了在AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略条件下，仿真TCP跟踪得到的功率和端到端时延曲线示意图；

图8给出了在AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略条件下，TCP上仿真的FTP应用得到的功率和端到端时延曲线示意图；

图9给出了在AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略条件下，收集的TCP应用层中仿真的HTTP业务量得到的功率和端到端时延曲线示意图；

图10给出在AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略条件下，CBR业务的功率和端到端时延曲线示意图；

图11给出在AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略条件下，16kpbs Realplayer音频业务的TCP转储的功率和端到端时延曲线示意图；

图12给出与TCP上FTP业务的到达时间间隔的变化相适应的直方图边界；

图13给出与TCP上FTP业务的到达时间间隔的变化相适应的直方图边界；

图14给出与CBR业务的到达时间间隔的变化相适应的直方图边界；

图15给出不同直方图列数条件下，APPI-AR的性能曲线图。

图16给出不同门限概率(P_B)条件下，APPI-AR的性能曲线图。

具体实施方式

图1中给出了蓝牙系统中测错模式的操作。在测错模式中，从站必须在预定时隙中监听主站的发送，因而在其它的时间内保持工作在低功率模式。从上一次传输之后到这一次主站向从站发送的时间间隔被认为是轮询间隔。在每个T_测错时隙之后，从站对主站的发送进行N_{测错-尝试}次的监听。这样从站收发机的工作周期在测错模式中被减小，从而可以节省功率。把从站切换到测错模式可以由主站发起也可以由从站发起。在主站发起的切换中，该主站可以迫使或者请求从站切换到测错模式。从站可以接受或者拒绝主站的切换到测错模式的请求。在从站发起的切换中，从站向主站发出其切换到测错模式的请求，如果主站接受该请求，则该从站可以切换到测错模式。

在蓝牙微微网中调度从站具备如下的期望特征：

1.必定会降低设备的功率消耗。

2.应该保证端到端时延能够满足QoS参数的要求。

3.从活动模式切换到测错模式的准则应该能够减少功率模式之间不必要的切换。

4.为了解决问题1和2，必须要在先前业务到达图样的基础上去计算测错模式中的轮询间隔。

基于自适应概率的轮询间隔(APPI)能够与输入业务量相适应，其性能要优于固定轮询间隔(FPI)策略，因为在FPI中使用的测错模式不能与输入的业务量相适应。APPI技术存在有两种版本：

1)采用固定分辨率的基于自适应概率的轮询间隔(APPI-FR)

2)采用自适应分辨率的基于自适应概率的轮询间隔(APPI-AR)

蓝牙设备中，在低功率模式下，采用固定分辨率的基于自适应概率的轮询间隔(APPI-FR)方法选择轮询间隔T_测错。

APPI-FR具备如下显著特征：

i)在非活动期间，从站进入低功率模式一个预定的时间长度，直到下一个分组到来，这样就可以降低功率消耗。

ii)包括处于测错模式中的那些从站的所有从站的业务质量参数都被满足。

iii)与固定轮询间隔策略(FPI)和平均方差策略(MEAN)相比，可以降低端到端分组的时延。

iv)基于该连接的输入业务量，来选择轮询间隔。

v)通过以较大的间隔对当前处于低功率模式、业务量较低的连接进行轮询，使得额外的带宽被释放给具备较高业务量的从站。

vi)使连接处于大功率消耗活动模式的时间尽可能短。

APPI-FR利用学习函数H去适应该设备输入业务量的特性来工作。学习函数基于连接中的数据分组间的到达时间间隔。学习函数的分辨率是连续两个轮询间隔之间的最小差距，可以通过应用APPI从学习函数中得到。在APPI-FR中，其分辨率按照连接中分组之间到达间隔值的最大值和最小值固定。

APPI-FR中，如果需要很好地近似输入业务量而在确定轮询间隔中要求精细的分辨率，则学习函数H的阶数就会相对较高。这样在计算轮询间隔过程中就会导致额外的计算负担。例如概率的计算要求累加每一所考虑的到达间隔范围内的单个概率。这样如果间隔数量比较多，则计算成本也会增加。

采用自适应分辨率的基于自适应概率的轮询间隔(APPI-AR)可以克服APPI-FR的缺点。APPI-AR按如下方式处理业务到达分布：即当数据到达概率比较大的情况下，则要求到达间隔范围内的轮询间隔的分辨率精度比较高。而当数据到达的期望概率比较低时，在到达间隔范围内，学习函数H的轮询间隔分辨率则比较低。这样，对于相类似的结果，APPI-AR中学习函数H的阶数稳定保持在APPI-FR中阶数的20％左右。

APPI-AR的优点在于：

i)尽管学习函数H的阶数比较低，但是由于该策略能够与业务到达分布相适应，因此它能够设计出精确的轮询操作。

ii)当前可以处理任何类型的业务，而不必具备有关业务到达分布的知识。

iii)由于函数H的阶数较低，因此可以避免额外的计算负荷，而不会带来轮询间隔分辨率的任何丢失。

iv)而且还仍然具备采用固定分辨率自适应策略的所有优点。

APPI中判定功率模式切换的准则

APPI维持最低的每流信息，并且容易以硬件的方式来实施。

APPI可以容易地实现算法去判定低功率(测错)模式下连接的轮询时间。在这种情况中，APPI进行逻辑及合理的假设：到下一分组到达的时间间隔可从与迄今所观察到的到达时间间隔相同的分布中提取。因此可以通过观察到达时间间隔来得到分组到达的预期时间。

为了了解给定连接的业务量分布D，需要针对前向(从主站到从站)和反向(从从站到主站)数据业务，分别保留数据脉冲串观察的到达时间间隔的单独的学习函数H。在学习函数中所观察并且记录的数据脉冲串的到达时间间隔都针对每个脉冲串中的第一个分组。这样，由于正常情况下，每个脉冲串内的其余分组通常在与第一分组间可忽略的到达间隔内到达，所以就可以不必再对它们进行观察。对每个时间间隔I∈0...m-1来说，H(i)表示时间间隔在[i*M/m，(i+1)*M/m]内的观察到的间隔到达次数，其中参数m表示H内项的个数，以及M表示本次观察中最大的到达时间间隔。

学习函数：

学习函数在对应于特定到达间隔范围的项中存储在到达时间间隔的特定范围内的到达数据脉冲串个数。图2给出了学习函数，其中X轴表示到达时间间隔，并且Y轴对应于在那些到达间隔范围内所到达的脉冲串个数。

低功率模式条件：

当连接处于活动模式，并且数据脉冲串结束时，需要计算时间T_AS。T_AS的选择应该使得在时间(T_AS)内，可以迫使(由于对单个分组时延的QoS要求)连接进入活动模式(它如果目前处于低功率模式)的下一足够长数据脉冲串的到达概率应该低于门限概率值P_AS。可以在学习函数H的帮助下来完成这一预测。在计算概率P(t)的过程中，只需要考虑那些使活动模式对其业务不可缺少的脉冲串，其中P(t)的意义随后给出。

这样如果这种分组的到达概率P(t)在累加到时间T_AS时越过门限值P_AS(其中P_AS由所允许的QoS参数的容忍程度决定)，以及把连接置于测错模式并且使之再返回活动模式过程中所需要的额外功率开销V小于时间T_AS内所节省的功率，则把连接置于低功率模式。

通过学习函数H来估计业务量分布D的概率密度函数，并且可以根据D得到到达时间间隔T_AS，每时隙的发送功率是P_发送，接收功率和测错状态下的功率分别为P_接收和P_测错，则上述条件可以表示为：

(i) P (t) = Σ_{O}^{T_{AS}} H (x) \leq P_{AS}

(ii)(T_AS-(T_AS/截止时间))*P_接收+(T_AS/截止时间)*P_发送-T_AS*P_低功率＞P_额外开销

这样，如果对第一条件计算得到的T_AS来说，连接能够满足第二条件，则从站进入低功率模式。

确定低功率模式中的轮询间隔：第二个目标是查找时间间隔，使得下一脉冲串到达之前的预期时间间隔要大于一个反映对延时分组连接容忍程度的概率P_B。这样，

O (t) = Σ_{O}^{T_{P}} H (x) \leq P_{B}

该T_P是处于低功率模式的从站的轮询间隔T_低功率。

图2描述了数据分组到达时间间隔分布的实例。为了确定轮询间隔，需要在从开始起的到达间隔范围上把不同到达间隔范围内的分组数量进行累加，直到累加值等于P_B(＜1)乘以脉冲串总数量。上述过程中达到的最后到达间隔范围的均值就被取做轮询间隔。图2中以PROB来表示P_B。为了得到APPI的良好性能，需要通过对不同的业务(例如FTP、HTTP等)进行仿真来确定PROB的取值。PROB的取值越大，端到端分组时延也就越大。这样对于要求坚持严格QoS的连接来说，PROB的取值应该小一些。如此由于PROB表示分组的时延，PROB取值就可以做为QoS的参数。

业务量分布D的近似：可由数据分组到达时间间隔的学习函数H来充当输入业务量的分布。

确定从低功率模式切换到活动模式的准则：如果估计到低功率模式下接受服务的分组的时延会大于门限值(由QoS来决定)，则立即把该连接置于活动模式。通过测量脉冲串长度b、测错间隔T_测错，并且因而估计队列中最后分组的最大时延d，可以很容易地做到这一点。

估计时延＝(b-1)*T_低功率＞d

如果不能满足上述的准则，则连接被切换到活动模式。

图3中给出了从站中，对数据脉冲串到达执行活动的流程图。当新的脉冲串到达特定数据流队列(3.2)时，系统计算数据脉冲串间的到达时间间隔(3.3)，并且在学习函数(H^K)中添加常数因子K(3.4)。如果学习函数中所有项的总和大于界限(3.5)，则学习函数除以常数因子F(3.6)，否则执行到步骤(3.7)。

根据下文的定义，可以用软件术语按一种方法来表示这一过程：下面给出系统的参数。

环境参数

D：数据业务的分布。

T_低功率：当从站处于低功率模式时的轮询间隔。

P_低功率：处于低功率模式的从站所要求的每时隙能量。

P_发送：进行发送的从站所要求的每时隙能量。

P_接收：进行接收的从站所要求的每时隙能量。

截止时间：处于活动模式的从站的业务截止时间。

方法参数：

M：学习函数中观察到的时间间隔的最大值。

H：为从主站到从站的以及反向的数据流所维护的学习函数。

这样每个连接中就存在有两个学习函数。

V：把从站转移到低功率模式并且使之再返回活动模式所需要的额外开销。

M：任意时刻下，学习函数中的项个数。

P_AS：分组不能满足其时延参数QoS要求的概率。在计算把从站置入低功率模式的可行性过程中这被用做门限概率。

P_B：分组不能满足其时延参数QoS要求的概率。在计算低功率模式下设备的轮询间隔过程中，这被用做门限概率。

界限：业务连接的任何H取值的限制值。

方法变量：

T_AS：要求信道处于活动状态的两个脉冲串之间的时间间隔。该数值被用于确定进入到低功率模式的可行性。

T_P：当从站处于低功率模式时，两个轮询间隔之间的时间间隔。该取值仅与下一轮询的T_低功率相同。

在APPI-FR方法中，主站MAC中与调度有关的用于触发动作的事件包括：

1)数据到达设备

无论何时，当有新脉冲串到达设备的用于调度的特定数据流队列时，都要在学习函数H^K中标注前一脉冲串和当前脉冲串之间的到达间隔，其中‘k’表示从站标号。这样如果两个数据脉冲串之间的到达时间间隔是i，H^K(i)添加常数因子K。这样步骤如下(见图3)：

a)计算数据脉冲串的第一分组之间的到达时间间隔‘i’。

b)使H^K(i)添加常数因子K。

c)如果，其中界限是常数因子，

则学习函数除以常数因子F(＞1)，使得以前数据的权重随时间而呈指数式降低。

图4给出了处于活动状态的从站的活动流程图。从站在其内部队列中检验数据(4.2)。如果数据出现在队列中，则将其发送出去(4.3)，否则从站将在主站和从站的学习函数上检验低功率操作条件(4.4)。如果可以满足低功率操作的两个条件(4.5)，则从站可以切换到低功率模式(4.6)，否则该从站仍然保持在活动模式下(4.7)，并且处理过程在步骤(4.8)结束。

如果连接需要发送数据，则为连接提供服务。然而如果连接在队列中没有数据，则在主站和从站的学习函数H_M和H_S都能够满足低功率模式条件的情况下，将该连接置于低功率模式。

这样步骤如下(见图4)：

1.如果数据被排队，则发送。

2.如果没有数据发送：检验H_M和H_S的低功率模式条件。

3.如果H_M和H_S都可以满足低功率模式条件：则进入低功率模式。

4.否则：仍然保持在活动模式中。

5.如果连接进入低功率模式：则在进入低功率模式的同时，在主站和从站计算轮询间隔。

6.取这两个计算值的最小值做为轮询间隔。

图5给出了处于低功率模式状态的从站的活动流程图。当调度处于低功率模式的从站的连接时，主站和从站检验从低功率模式切换到活动模式的准则(5.2)。如果满足准则，则可以把任一队列切换到活动状态(5.3)。否则，仍然保持在低功率模式，并且为从站提供服务(5.4)，最后处理过程在步骤(5.5)结束。

当调度处于低功率模式的从站的连接时，主站和从站要检验从低功率切换到活动模式的准则。

如果满足这一准则，则连接被切换到活动状态。

因此步骤如下：(见图5)

1.在主站和从站的队列中检验从低功率模式到活动模式的切换条件。

2.如果满足条件，则任一队列可以被切换到活动状态。

3.否则，保持在低功率模式，并且为从站提供服务。

无论何时学习函数在数据脉冲串到达主站一侧或从站一侧时被更新，都需要检验任意轮询间隔(例如‘j’)内的期望数据到达概率没有超过预定概率‘Pr’(为学习函数阶数‘N’的函数)。

H (j) / (Σ_{i = o}^{N} H (i)) &GreaterEqual; \Pr

均衡条件

如果事实如此，则第j个到达间隔范围被分为两个部分。为了维持学习函数的阶数恒定，其期望概率值之和最小的两个相邻到达间隔范围被合在一起。这样就可以在数据速率比较高的到达间隔范围内获得更高的分辨率，而可以使得存储体(bucket)的数量保持在较小和恒定的数量。

1.检验H的均衡条件。

2.如果对到达间隔范围‘j’在H上满足条件，则把该到达间隔范围分为两个部分。

3.如果一个到达间隔范围被分为两部分，则把分布图H中和为最小值的两个相邻的到达间隔范围组合起来。

min[H(i)+H(i+1)]，任意i∈N。

图6中给出蓝牙微微网中的TDD MAC，主站和从站内包括用于离散事件仿真的队列。主站和从站之间的业务量通常被用于去说明利用APPI来实现功率和端到端时延的最优化，该业务量可以如下：

1.来自ee.lbl.gov的TCP跟踪。

2.带有HTTP应用层的TCP传输层(来自业务仿真)。

3.带有FTP应用层的TCP传输层(来自业务仿真)。

4.CBR业务。

5.来自16Kbps链路的、从播放音频的Realplayer收集到的TCP转储。

随后的基本策略被用于与APPI-AR相比较：

1.一直活动模式(AAM)：在该策略中，所有时间内，所有从站都要保持在活动模式中，这样就不会使用低功率模式。

2.固定轮询间隔(FPI)：在该策略中，无论何时采用固定轮询间隔POLLINT的主站和从站队列中没有数据，都把连接置为测错模式。

3.平均方差策略(MEAN)：在该策略中，主站和从站采用的轮询间隔要基于以前脉冲串的到达时间间隔的均值和方差，无论何时该主站和从站队列中没有数据，都把连接置为测错模式。

4.离线最佳策略：在该策略中，在数据实际到达情况的基础上，主站根据APPI所描述的条件，调度并处理功率模式之间的切换，这样就可以把设备的功率消耗和端到端分组时延降低到最佳水平。

其它的细节为：

1.微微网中的最大从站数量：7个

2.测错状态中的轮询间隔：在100-500时隙间自适应

3.每个TDD时隙长度：625秒

截止时间：40个时隙

POLLINT：250个时隙

P_测错：0.05个单位

P_接收：0.5个单位

P_发送：1个单位

O：2*P_发送+2*P_接收＝3个单位

P_AS：0.3

P_B：0.3

仿真覆盖不同的最优化策略，即：

1.一直活动模式(AAM)

2.固定轮询间隔(FPI)

3.平均方差策略(MEAN)

4.采用自适应分辨率的基于自适应概率的轮询间隔(APPI-AR)

下面给出所有策略的结果，并且都针对离线策略进行归一化

在APPI-AR中，以分布图的方式来给出学习函数，其中列数量表示学习函数的阶数，而且每一列的边界表示到达间隔范围。

仿真中包括了110000个蓝牙时隙，而且结果中包括向前的50000个时隙，这样就忽略了学习函数为了适应业务特征而需要的时间。

图7中给出了AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略情况下，仿真TCP跟踪得到的功率和端到端时延曲线示意图。FPI和MEAN可以大大节省功率量，但是时延却会增加到一个很大值。APPI-AR能够与业务量分布相适应，并且其功率消耗可以降低到非常接近于离线最佳策略的数值上，而与FPI和MEAN策略相比，其时延也有所下降。APPI所消耗的功率要比AAM策略中少85％，比FPI和MEAN策略中少20％，并且与FPI和MEAN相比，其时延也很低。

图8中给出了AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略情况下，TCP层上仿真FTP应用得到的功率和端到端时延曲线示意图。FPI和MEAN可以大大节省功率量，但是时延却会增加到一个很大值。APPI-AR能够与业务量分布相适应，并且其功率消耗可以降低到很小的数值上，而与FPI策略相比时延也可以降低。APPI所消耗的功率要比AAM策略中少79％，比FPI和MEAN策略中分别减少20％和15％，并且与FPI和MEAN相比，其时延也大大降低。

图9中给出了AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略情况下，TCP应用层上仿真HTTP应用得到的功率和端到端时延曲线示意图。FPI可以大大节省功率量，但是时延却会增加到一个很大值。APPI-AR能够与业务量分布相适应，并且其功率消耗可以降低到很小的数值上，而与FPI和MEAN策略相比，其时延也可以降低。APPI所消耗的功率要比AAM策略中少84％，比FPI和MEAN策略减少40％，并且与FPI和MEAN相比，其时延也大大降低。

图10中给出了AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略情况下，CBR业务的功率和端到端时延曲线示意图。由于如果CBR速率不能与FPI和MEAN策略所使用的轮询间隔相匹配会导致这两种策略必须频繁地实施功率模式之间的切换，因此FPI和MEAN在CBR业务的情况下并不能够节省太多的功率。其时延也会增加到一个很大值。APPI-AR能够与业务量分布相适应，并且由于它可以与CBR速率相适应，以及将其做为轮询间隔，所以APPI-AR策略可以把其功率消耗降低到与离线最佳策略相等的数值上。与FPI和MEAN策略相比，其时延也可以有所降低。APPI-AR所消耗的功率要比AAM策略中少88％，比FPI和MEAN策略中分别减少70％和66％，并且与FPI和MEAN相比，其时延也非常小。

图11中给出了AAM、FPI、MEAN、APPI-AR以及离线最佳策略情况下，16kpbs的Realplayer音频业务的TCP转储所得到的功率和端到端时延曲线示意图。FPI和MEAN策略可以大大节省功率量，但是时延却会增加到一个很大值。APPI-AR能够与业务量分布相适应，并且其功率消耗可以降低为很小的数值，而与FPI和MEAN策略相比时延也可以降低。APPI-AR所消耗的功率要比AAM策略中少65％，并且与FPI和MEAN相比，其时延也大大降低。在realplay音频中所应该考虑最多的是最大时延，在FPI和MEAN策略中，最大时延都比较大，但是在APPI-AR策略中，该数值是可以与AAM策略中的时延相比的。

图12给出与业务的到达时间间隔的变化相适应的直方图边界。有更多的数据分组到达的到达时间间隔范围会具备更加精细的分辨率，而其它范围的分辨率则相对较粗糙。正如上图中可以看到的，边界一般集中于更多分组到达的区域内，这样就使得轮询间隔的计算会更加准确。

图13给出与业务的到达时间间隔的变化相适应的直方图边界。有更多的数据分组到达的到达时间间隔范围会具备更加精细的分辨率，而其它范围的分辨率则相对较粗糙。正如上图中可以看到的，边界一般集中于更多分组到达的区域内，这样就使得轮询间隔的计算会更加准确。由于HTTP是非恒定的，因此在150个时隙和350个时隙处的分布边界由于HTTP业务的非一致性而在连续均衡中跳变。

图14给出与业务的到达时间间隔的变化相适应的直方图边界。由于连续脉冲串的到达时间间隔是恒定的，因此三个连续的边界可以被看到集中在该到达间隔的速率，导致可以精确地计算轮询间隔。就功率消耗而言，这样可以使得APPI与离线最佳策略相匹配(见图11)。

图15给出当P_B＝0.3时，不同分布图列数条件下APPI-AR的性能。可以看到所有情况下，其性能都是类似的。这样分布图列数为5的情况下可以得到良好的性能，其计算额外开销也比较小。而且图中还给出，即使存储体的数量比较小，APPI-AR也可以很好地与业务相适应，这也是APPI-AR与本文中所考虑的其它策略相比，所具备的一个优点。

图16给出在固定分布图列数(＝5)时，不同P_B条件下的APPI-AR性能的示意图。图中给出不同P_B条件下的APPI-AR性能。如图可以看到，当P_B的取值在0.1到0.3之间时，可以很好地节约功率，并且时延也比较低。然而取决于连接所要求的QoS参数，P_B可以是固定的。

参考文献

1.J.-C.Chen，K.M.Sivalingam，P.Agrawal和 S.Kishore，Acomparison of MAC protocols for wireless local networks based on batterypower consumption(基于电池功率消耗比较无线本地网的MAC协议)，Proc.of IEEE INFOCOM，San Francisco，CA(1998年4月)第150-157页

2.http://www.networks.digital.com/npb/html/products_guide/roamwir2.html，1998年1月14日

3.M.Stemm，P. Gauthier和D.Harada，‘Reducing powerconsumption of network interfaces in hand-held devices(在手持设备中减少网络接口的功率消耗)’，3^rd International Workshop on Mobile MultimediaCommunication(关于移动多媒体通信的第三国际研究组)，1996年9月25-27日

Claims

1.一种用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，包括：

获取各个从站处的输入业务量分布，以及

基于该各个从站的输入业务量分布，以较大的间隔对当前处于低功率模式、业务量较低的连接进行轮询。

2.如权利要求1中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于该轮询间隔的调整是通过调整对每个从站设备的轮询间隔的基于自适应概率的轮询间隔APPI方法来实现的。

3.如权利要求2中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于该轮询间隔的调整过程中包括：在该从站以前分组到达时间间隔分布的基础上，预测每个从站下一分组的预期到达时间。

4.如权利要求3中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于预测预期到达时间中包括：

-确定在到达时间间隔的特定范围内到达每个从站的数据脉冲串的个数，

-估计每个从站业务量分布的概率密度函数，以及

5.如权利要求4中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于确定数据脉冲串个数是利用这样一种存储方法，即将在到达时间间隔的特定范围内所到达的数据脉冲串的个数存储在与该到达间隔范围相对应的项中。

6.如权利要求4中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于估计概率密度函数是利用为不同的到达时间间隔时长分析数据分组的分布。

7.如权利要求4中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于针对定义门限概率，根据下式确定预期时间间隔：

P (t) = Σ_{0}^{T_{AS}} H (x) \leq P_{AS}

其中

P(t)表示分组到达的概率

T_AS表示到达时间间隔

P_AS是门限概率

H(x)是描述由观察的总数归一化、相对每个到达间隔周期所观察的间隔到达次数的函数。

8.如权利要求3中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于确定预期时间间隔可以定义为：

其中

T_AS是预期到达时间间隔

截止时间是处于活动模式的从站的业务截止时间

P_接收是接收模式中的功率

P_低功率是低功率模式中的功率

P_发送是发送模式中的功率

9.如权利要求2中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于该用于调整低功率模式中轮询间隔的间隔要基于连接对延时分组的容忍程度，并且被定义为：

P

(t) = Σ_{0}^{T_{p}}

(x) {\leq P}_{B}

其中

P(t)表示分组到达的概率

T_P表示低功率模式的从站的轮询间隔

P_B是反映连接对延时分组的容忍程度的概率

H(x)是定义由观察的总数归一化、相对每个到达间隔周期所观察的间隔到达次数的函数。

10.如权利要求1中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于在如下条件基础上，从站从低功率模式切换到活动模式

(b-1)*T_低功率＞d

其中

b＝测量到的脉冲串长度

T_低功率＝处于低功率模式的时间

d＝最后分组的估计最大时延。

11.如权利要求1中要求的用于管理主站驱动时分双工无线网络内功率消耗的方法，其特征在于该主站驱动时分双工无线网络是蓝牙网络，其中该低功率模式与‘测错’模式相对应。