KR20140018995A - 동적 특징부―인식 전력 관리 - Google Patents

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Abstract

본 발명은 가변 양들의 시간 및 전력을 소비하는 다른 특징부들 및 위치 결정 특징부와 같은 가변 관리 특징부들의 동작으로 인한 핸드헬드 통신 디바이스들에서의 배터리 사용을 감소시키는 것에 관한 것이다. 본 발명의 기술들은 가변 관리 특징부들에 의한 시간에 걸친 전력 소비에 기초하여 핸드헬드 통신 디바이스의 하나 이상의 가변 관리 특징부들에 할당되는 전력 예산을 동적으로 관리하는 것을 포함한다. 더 상세하게, 상기 기술들은, 각각의 가변 관리 특징부에 대해, 하나 이상의 전력 이벤트들 후에 남아있는 전력의 양에 기초하여 전력 이벤트들을 수행하기 위한 빈도를 재계산하는 것을 포함한다. 상기 기술들은 또한 가변 관리 특징부들의 하나 이상의 전력 이벤트들, 미리 결정된 시간 기간, 또는 전력 소비 지터의 임계 레벨에 도달하는 것 후에 남아있는 전력의 양에 기초하여 하나 이상의 가변 관리 특징부들에 전력 예산을 재할당하는 것을 포함한다.

Description

동적 특징부―인식 전력 관리{DYNAMIC FEATURE―AWARE POWER MANAGEMENT}
본 출원은 2011년 5월 25일자로 출원된 미국 가출원 제 61/486,957 호를 우선권으로 청구하며, 상기 가출원은 그로 인해 그의 전체 내용이 인용에 의해 포함된다.
본 발명은 핸드헬드 통신 디바이스에서의 전력 관리에 관한 것이다.
모바일 텔레폰들, 모바일 긴급 통신 디바이스들, 모바일 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 디바이스들, 무선 통신 카드들을 갖는 휴대용 컴퓨터들, PDA들(personal digital assistants), 휴대용 미디어 플레이어들 또는 무선 통신 능력들을 갖는 다른 플래시 메모리 디바이스들과 같은 핸드헬드 통신 디바이스들은 통상적으로 제한된 배터리 리소스들에 의해 전력 공급된다. 따라서, 개선된 배터리 수명 및 배터리 수명 보존은 핸드헬드 통신 디바이스들을 설계할 때 가장 중요한 관심사이다. 그러나, 배터리 수명에 대한 관심사는 핸드헬드 통신 디바이스들 상의 증가된 특징부들(features) 및 애플리케이션들에 대한 요구들에 의해 상쇄된다. 통상적으로, 핸드헬드 통신 디바이스들의 특징부들의 수행 빈도(frequency) 및/또는 듀레이션이 전력 소비에 관련된다. 상기 디바이스의 특징부들에 할당된 전력 예산들에 대한 한계들은 이러한 특징부들의 성능의 품질 및/또는 정확도에 영향을 줄 수 있다.
일반적으로, 본 발명은 가변 양의 시간 및 전력을 소비하는 다른 특징부들 및 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 기반 위치 결정 특징부과 같은 가변 관리 특징부들(variable managed features)의 동작으로 인한 핸드헬드 통신 디바이스들에서의 배터리 사용을 감소시키기 위한 기술들에 관한 것이다. 핸드헬드 통신 디바이스의 가변 관리 특징부들은 특징부 수행 및 전력 사용 사이의 트레이드오프를 허용한다. 본 발명의 기술들은 가변 관리 특징부에 의한 시간에 걸친 전력 소비에 기초하여 핸드헬드 통신 디바이스의 하나 이상의 가변 관리 특징부에 할당되는 전력 예산을 동적으로 관리하는 것을 포함한다. 더 상세하게, 상기 기술들은, 각각의 가변 관리 특징부에 대해, 하나 이상의 전력 이벤트들 후에 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 전력 이벤트들을 수행하기 위한 빈도를 재계산하는 것을 포함한다. 또한, 상기 기술들은 가변 관리 특징부들의 하나 이상의 전력 이벤트들, 미리 결정된 시간 기간, 또는 전력 소비 지터의 임계 레벨에 도달하는 것 후에 남아있는 전력의 양에 기초하여 하나 이상의 가변 관리 특징부들에 전력 예산을 재할당하는 것을 포함할 수 있다.
예로서, 각각의 GPS 기반 위치 결정, 즉, "픽스(fix)" 후에, 핸드헬드 통신 디바이스는 GPS-기반 위치 결정 특징부에 할당된 예산에서 남아있는 전력의 양에 기초하여 후속 픽스를 수행할 때를 재계산할 수 있다. 핸드헬드 통신 디바이스가 각각의 픽스를 수행하는 빈도는 변동될 수 있는데, 왜냐하면 각각의 픽스를 반환하는데 필요한 시간의 양 및 따라서 전력은 위성 커버리지 또는 다른 환경적 영향들에 기초하여 변동될 수 있다. 이러한 방식으로, 상기 기술들은 핸드헬드 통신 디바이스가 GPS 픽스의 빈도와 핸드헬드 통신 디바이스의 배터리 수명을 밸런싱하는 것을 가능하게 할 수 있다.
일 예에서, 본 발명은 배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법에 관한 것이며, 상기 방법은 디바이스에 의해 지원되는 가변 관리 특징부에 할당되는 전력의 양을 결정하는 단계, 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 단계 ― 전력 이벤트들 각각을 수행하는 것은 가변 양의 전력을 소비함 ― , 및 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트 후에, 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하는 단계를 포함한다.
또 다른 예에서, 본 발명은 배터리-전력 공급식 디바이스에 관한 것이며, 상기 디바이스는 상기 디바이스에 의해 지원되는 가변 관리 특징부에 할당되는 전력의 양을 결정하기 위한 수단, 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하기 위한 수단 ― 전력 이벤트들 각각을 수행하는 것은 가변 양의 전력을 소비함 ― , 및 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트 후에, 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하기 위한 수단을 포함한다.
또 다른 예에서, 본 발명은 명령들을 포함하는, 배터리-전력 공급식 디바이스 내의 컴퓨터-판독 가능 매체에 관한 것이다. 상기 명령들은, 프로그래밍 가능 프로세서로 하여금, 상기 디바이스에 의해 지원되는 가변 관리 특징부에 할당되는 전력의 양을 결정하게 하고, 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하게 하고 ― 전력 이벤트들 각각을 수행하는 것은 가변 양의 전력을 소비함 ― , 그리고 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트 후에, 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하게 한다.
또 다른 예에서, 본 발명은 프로세서를 포함하는 배터리-전력 공급식 디바이스에 관한 것이며, 상기 프로세서는 상기 디바이스에 의해 지원되는 가변 관리 특징부에 할당되는 전력의 양을 결정하고, 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하고 ― 전력 이벤트들 각각을 수행하는 것은 가변 양의 전력을 소비함 ― , 그리고 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트 후에, 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산한다.
하나 이상의 예들의 세부 사항들이 첨부된 도면들 및 아래의 상세한 설명에 제시된다. 다른 특징들, 목적들 및 이점들은 상세한 설명 및 도면들 및 청구항들로부터 명백해질 것이다.
도 1은 본 발명의 기술들을 사용하는 예시적인 핸드헬드 통신 디바이스를 예시한 블록도.
도 2a는 완전히 충전된 배터리에 대응하는 예시적인 전력 예산 카테고리들을 예시한 도면.
도 2b는 부분적으로 충전된 배터리에 대응하는 예시적인 전력 예산 카테고리들을 예시한 도면.
도 3a 및 도 3b는 배터리의 가변 관리 예산들에 대한 예시적인 전력 예산 분류들을 예시한 도면.
도 4a는 어떠한 전력 예산 관리 알고리즘도 사용되는 않을 때의 예시적인 픽스 분포를 예시한 도면.
도 4b는 동적, 특징-인식 전력 예산 관리 알고리즘이 사용될 때의 예시적인 고정 분포를 예시한 도면.
도 5는 본 발명에 따른 동적 전력 예산 관리의 예시적인 방법의 흐름도.
일반적으로, 본 발명은 시간 및 전력의 가변 양들을 사용하는 특징부들의 동작으로 인해 핸드헬드 통신 디바이스에서 배터리 사용을 관리하는 것에 관한 것이다. 이러한 특징부들은 가변 관리 특징부들로서 정의될 수 있다. 가변 관리 특징부들의 일부 예들은 GPS(global positioning system) 기반 위치 결정, 다른 센서-기반 특징부들, 및 통신 링크를 통한 데이터 전송일 수 있다. 가변 관리 특징부들은 특징부 수행 및 전력 사용 간의 트레이드오프를 허용한다.
배터리-전력 공급식 디바이스들의 예에서, 일반적으로 전력을 보존하고 배터리 수명을 가능한 길게 연장하는 것이 중요하다. 특징부들의 수행은 종종 전력 소비에 관련되고, 일부 특징부들의 수행을 최적화하는 것은, 특히 더 작은 배터리들을 요구하는 더 작은 디바이스들에서 전력 예산에 대한 한계들에 영향을 받을 수 있다. 특징부 수행 및 배터리 수명 사이의 상관 관계가 종종 존재한다. 본 발명의 기술들은 전력 예산에 대한 한계들에 영향을 받는 특징부 수행을 최적화하는 알고리즘을 제공한다.
예로서, 모바일 긴급 통신 디바이스들은 작은 폼 팩터(form factor)로 설계될 수 있고, 사용자의 의류 또는 손목 상에 착용되도록 작은 배터리를 요구한다. 동시에, 모바일 긴급 통신 디바이스들은, 양방향 통신 또는 적어도 사용자의 위치의 통신을 포함할 수 있는 긴급 호를 수행하기에 충분한 전력을 유지하는 것을 요구할 수 있다. 따라서, 모바일 긴급 통신 디바이스들은, 사용자의 위치가 긴급한 경우에 정확히 획득되는 것을 보장하기 위해 GPS-기반 위치 결정, 즉, "픽스"를 연속적으로 수행하기 위해 비교적 작은 전력 예산을 할당한다. 위치 결정의 연속적인 수행은, 특히 열악한 위성 커버리지를 갖는 영역들에서 상당한 양의 전력을 소비할 수 있다. 그러나, GPS-기반 위치 결정을 수행하는 빈도를 감소시키는 것은 사용자에 대한 정확한 위치 정보를 제공하기 위한 모바일 긴급 통신 디바이스의 목적을 무효화할 수 있다.
본 발명의 기술들은 가변 관리 특징부들에 의해 시간에 걸친 전력 소비에 기초하여 핸드헬드 통신 디바이스의 하나 이상의 가변 관리 특징부들에 할당된 전력 예산을 동적으로 관리하는 것을 포함할 수 있다. 더 상세하게, 상기 기술들은, 각각의 가변 관리 특징부에 대해, 하나 이상의 전력 이벤트들 후에 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 전력 이벤트들을 수행하기 위한 빈도를 재계산하는 것을 포함한다. 또한, 상기 기술들은 가변 관리 특징부들의 하나 이상의 전력 이벤트들, 미리 결정된 시간 기간, 또는 전력 소비 지터의 임계 레벨에 도달하는 것 후에 남아있는 전력의 양에 기초하여 하나 이상의 가변 관리 특징부들에 전력 예산을 재할당하는 것을 포함할 수 있다.
본 발명에서, 위치 결정 특징부의 예는 본 발명의 기술들을 논의하는데 사용된다. 이러한 기술들이 마찬가지로 연관된 전력 요건들을 갖는 다른 가변 관리 특징부들에 적용 가능하고, 특징부 수행 및 전력 소비 사이의 트레이드오프를 허용하는 것이 이해되어야 한다. 위치 결정 특징부, 예를 들면, GPS 또는 다른 센서들을 사용할 수 있는 것은 가변 관리 특징부로서 정의될 수 있는데, 왜냐하면 이것은 수행 및 전력 사용 사이의 트레이드오프를 허용하고, 위치 결정 특징부가 위치 결정을 할 때마다 가변 양의 전력을 사용하기 때문이다. 예를 들면, 가변 관리 특징부가 덜 자주 사용될수록, 그 특징부의 동작에 의해 전력이 덜 소비되고, 가변 관리 특징부가 전력 이벤트를 수행하는데 있어서 더 짧은 시간에 동작할수록, 전력이 덜 소비된다.
도 1은 본 발명의 기술들을 사용하는 예시적인 핸드헬드 통신 디바이스(100)를 예시한 블록도이다. 디바이스(100)는 프로세서(102), 메모리(104), 센서(106), 가변 관리 특징부(108), 배터리(110) 및 트랜시버(112)를 포함할 수 있다. 가변 관리 특징부(108)는, 수행이 자신의 전력 소비를 감소시키기 위해 본 발명의 기술들에 의해 관리될 수 있는 하나 이상의 특징부들을 포함할 수 있다. 일 예에서, 가변 관리 특징부(108)는, 예를 들면, GPS-기반 위치 결정 특징부와 같은 센서-기반 특징부일 수 있다. 디바이스(100)가 디바이스의 형태 또는 디바이스와 연관된 다른 기능들에 의존할 수 있는 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 도 1에 도시된 컴포넌트들은 단지 예시적이다. 일 예에서, 디바이스(100)는 모바일 긴급 통신 디바이스와 같은 통신 디바이스일 수 있고, 트랜시버(112) 및 통신 기능과 연관된 다른 컴포넌트들을 포함할 수 있다. 디바이스(100)는 전화를 걸거나 위치 정보를 전송함으로써 긴급 대응 시스템(예를 들면, 911) 또는 긴급 연락 번호(예를 들면, 사람 이송 디바이스(100)의 관련 또는 관리인)와 통신하기 위해 트랜시버(112)를 사용할 수 있다. 트랜시버(112)는 네트워크, 예를 들면, 셀룰러 네트워크를 통해 통신들을 전송 및 수신할 수 있다.
프로세서(102)는, 가변 관리 특징부들과 연관된 전력 소비를 최적화하는, 예를 들면, 동적 특징-인식 전력 예산 관리 알고리즘을 포함하는 하나 이상의 알고리즘들을 실행하도록 동작될 수 있다. 일 예에서, 전력 예산 관리(PBM) 모듈(114)은 동적 전력 예산 관리 알고리즘의 동작 및 실행을 감독할 수 있다. 프로세서(102)는 또한 센서(106)에 의해 수집되고 가변 관리 특징부(108)에 의해 사용되는 데이터를 프로세싱할 수 있다. 부가적으로, 프로세서(102)는 본 발명에 기재된 기술들에 따라, 가변 관리 특징부(108)의 동작으로부터 전력 관리 및 배터리(110)와 연관된 전력 예산들에 관하여 결정을 할 수 있다.
메모리(104)는 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 저장 매체들을 포함할 수 있다. 메모리(104)는 장기간 및 단기간 정보의 저장을 할 수 있는 하나 이상의 저장 디바이스들을 포함할 수 있다. 단기간 저장의 메모리(104)는 또한 휘발성 메모리로서 설명될 수 있다. 휘발성 메모리들의 예들은 RAM(random access memories), DRAM(dynamic random access memories), SRAM(static random access memories), 및 당분야에 알려진 다른 형태들의 휘발성 메모리들을 포함한다. 장기간 저장의 메모리(104)는 또한 비휘발성 메모리로서 설명될 수 있다. 그러한 비휘발성 저장 엘리먼트들의 예들은 자기 하드 디스크들, 광학 디스크들, 플로피 디스크들, 플래시 메모리들 또는 EPROM(electrically programmable memories) 또는 EEPROM(electrically erasable and programmable memories)의 형태들을 포함할 수 있다.
일 예에서, 메모리(104)는, 예를 들면, 특징부(108)와 연관된 동적 특징-인식 전력 예산 관리 알고리즘들과 같이 프로세서(102)에 의한 실행을 위한 프로그램 명령들을 저장하는데 사용될 수 있다. 메모리(104)는 프로그램 실행 동안에 또는 동작 동안에 일시적으로 정보를 저장하기 위해 디바이스(100)(예를 들면, 센서(106) 및 특징부(108)) 상에서 실행되는 애플리케이션들 또는 소프트웨어에 의해 또한 사용될 수 있다.
센서(106)는 감지된 데이터에 기초하여 데이터를 수집할 수 있는 하나 이상의 센서들일 수 있다. 예를 들면, 센서(106)는 GPS 또는 다른 위치 결정 능력일 수 있다. 가변 관리 특징부(108)는 디바이스(100)와 연관된 하나 이상의 동작들을 수행하기 위해 센서(106)에 의해 수집되는 데이터를 사용하는 하나 이상의 특징부들을 포함할 수 있다. 일 예에서, 특징부(108)는 자신의 동작 시에 GPS-기반 센서(예를 들면, 센서(106))로부터의 위치 정보를 사용하는 GPS-기반 위치 결정 특징부일 수 있다.
가변 관리 특징부(108)는 센서(106)로부터의 입력을 사용하는 프로세서(102)에 의해 실행되는 애플리케이션일 수 있다. 일 예에서, 디바이스(100)에 의한 전체 전력 소비는, 가변 관리 특징부(108)가 사용될 때마다, 즉, 센서(106)로부터의 입력이 요청되고 프로세싱될 때 증가될 수 있다. 따라서, 디바이스(100)의 전력 소비는 가변 관리 특징부(108)의 사용의 빈도 및/또는 가변 관리 특징부(108)의 사용의 듀레이션에 따라 영향을 받을 수 있다. 위에서 유의된 바와 같이, GPS-기반 위치 결정 특징부들의 예가 본 발명 전체에 걸쳐 사용될 것이지만, 본 발명의 기술들이 가변 관리 특징부들로서 분류될 수 있고 디바이스(100)에 의한 전체 전력 소비를 증가시키는 센서들 또는 입력들을 사용하는 다른 특징부들에 적용 가능하다는 것이 이해되어야 한다. 또한, 본 발명의 기술들은 다른 형태들의 센서들 및 리소스들에 적용 가능하고, 이것은 전력 사용 및 리소스 듀레이션 및/또는 수행 사이의 트레이드오프들을 허용한다.
일 예에서, 센서(106)(예를 들면, GPS) 및 센서(106)의 동작과 연관된 다른 하드웨어의 사용의 관리는 디바이스(100)의 전원, 예를 들면, 배터리(110)의 전력 예산 관리에서 중요한 요인이 된다. 일부 예들에서, 실행되는 센서(106)는 배터리(110)로부터 이용 가능한 비교적 큰 양의 전력을 소비할 수 있다. 전력 예산 관리의 하나의 종래의 방법은 고전력 1 차 모드 또는 저전력 폴백 또는 2 차 모드 사이에서 스위칭하기 위해 연관된 타임아웃들을 사용하여 그 모드들 중 어느 하나로 동작하도록 위치 결정을 프로그래밍함으로써 수행될 수 있다. 본 발명의 기술들은, 배터리(110)의 전력 예산 관리를 추가로 개선할 수 있는 동적 특징-인식 전력 예산 관리를 제공한다.
센서(106)가 위치 결정 센서인 예에서, 픽스들(예를 들면, 위치가 결정되는 이벤트)은 가변 양들의 시간이 걸리고, 따라서 가변 양들의 전력을 소비한다. 픽스를 위해 필요한 시간의 양은, 예를 들면, 위성 신호 세기 및 뷰 또는 범위 내의 위성들의 수에 의존할 수 있는 GPS 커버리지와 같은 다양한 요인들에 의존할 수 있다. 예를 들면, 픽스에 대한 시간은 매우 열악한 위성 커버리지 및 매우 양호한 위성 커버리지 사이의 크기 정도보다 많이 변동할 수 있다. 일부 경우들에서, GPS는, 위성 커버리지가 불충분한 경우에 픽싱을 시도하는 동안에 타임아웃될 수 있다. 일부 예에서, 디바이스(100)는 픽스가 항상 반환되도록 다른 위치 결정 능력들과 1 차 방법(예를 들면, GPS)을 통합할 수 있다.
GPS-기반 위치 결정 특징부에서, 위치를 자주 결정하기 위한 요구 및 배터리 소비를 제한하기 위한 요구 사이의 트레이드오프가 존재한다. 예를 들면, 위치 픽스가 더 자주 시도되고 위치 픽스를 달성하기 위해 필요한 시간의 양이 더 길수록, 가변 관리 특징부(108)에 의해 배터리(110)로부터 더 많은 전력이 소비된다. 일반적으로, 얼마나 자주 위치가 결정되는지 및 배터리 수명 사이의 상관 관계가 존재한다. 구체적으로, 위치 결정 엔진이 얼마나 자주 실행되는지 및 얼마나 길게 실행되는지 및 배터리 수명 사이의 직접적인 관계가 존재한다. 위에서 유의된 바와 같이, 다른 형태들의 가변 관리 특징부들은, 연관된 전력 소비가 동작에 대한 변화들에 기초하여 변동할 수 있는 다른 형태들의 센서들 또는 임의의 기능들을 포함할 수 있다. 예를 들면, 통신 링크를 통한 데이터 전송은 데이터 압축의 양 및 따라서 데이터의 정확성 및 데이터를 전송하는데 소비되는 전력의 양 사이의 트레이드오프를 가질 수 있다. 본 발명의 기술들은 가변 관리 특징부(108)의 동작 및 배터리(110)의 배터리 수명 사이의 트레이드오프를 관리하는 알고리즘을 제공한다. 상기 기술들은 위치 결정의 듀레이션에 민감한 동적 특징-인식 전력 예산 관리를 제공한다.
도 2a 및 도 2b는 핸드헬드 통신 디바이스에 대해 완전히 충전된 배터리 및 부분적으로 충전된 배터리에 각각 대응하는 예시적인 전력 예산 카테고리들을 예시한다. 디바이스 배터리(예를 들면, 도 1의 배터리(110))의 배터리 용량은 4 개의 전력 예산 카테고리들: 예비, 고정, 가변 비관리 및 가변 관리로 분할될 수 있다.
예비 예산(R)은, 디바이스가 충전들 사이에서 동작할 때 필수적인 기능들에 대해 예비될 수 있는 고정된 양의 배터리 용량일 수 있다. 예를 들면, 예비 예산(R)은, 음성 호 또는 텍스트 메시지가 정해진 충전 간 시간 동안에 긴급한 경우에 수행될 수 있다는 것을 보장할 수 있다. 디바이스가 모바일 긴급 통신 디바이스를 포함할 때, 예를 들면, 그러한 필수적인 기능들에 대한 예비 예산은 모바일 텔레폰 또는 다른 핸드헬드 디바이스들에서보다 더 클 수 있다. 예를 들면, 모바일 긴급 통신 디바이스는 GPS-기반 위치 정보를 전송하고, 적어도 20 분의 양방향 음성 호를 수행하고, 다수의 텍스트 메시지들을 전송하고, 사진 또는 비디오를 전송하는 등을 위해 예비 예산을 사용할 수 있다.
고정된 예산(Ft)은, 프로세서 또는 디바이스의 다른 주변 컴포넌트들을 실행하는 것과 같이, 디바이스의 동작을 위해 일정하게 요구된 활동들을 실행하는데 사용되는 고정된 양의 배터리 용량일 수 있다. 예를 들면, 고정된 예산은 배터리 용량의 고정된 활용 레이트, 예를 들면, 시간 당 1 mA를 포함할 수 있다.
가변 용량(Vt)은 가변 전력 활용 레이트들을 갖는 활동들을 실행하기 위해 이용 가능한 가변 양의 배터리 용량이다. 가변 전력 활용 레이트들을 갖는 활동들은 2 개의 카테고리들: 전력 제어 목적들을 위해 관리될 수 있는 활동들 또는 가변 관리 예산 활동들(VMt), 및 전력 제어 목적들을 위해 관리되지 않을 수 있는 활동들 또는 가변 비관리 예산 활동들(VNt)로 분할될 수 있다. 예를 들면, 디스플레이의 턴 온, 업데이트, 또는 메시지들의 재생과 같은 특정 활동들을 디바이스에게 수행하도록 하는 일부 사용 또는 시스템 요청들은, 요청될 때 및 비관리 활동들로서 고려될 때 발생할 필요가 있을 수 있다. 비관리 활동들의 예에서, 요청된 비관리 활동과 연관된 전력 이벤트들의 듀레이션 및/또는 빈도에서의 유연성(flexibility)이 전혀 또는 거의 없을 수 있다.
또 다른 예로서, 일부 사용자 또는 시스템 요청들은 자신들의 빈도(예를 들면, 그들이 얼마나 자주 발생하는지) 및 듀레이션(예를 들면, 각각의 발생과 연관된 시간의 길이)에 관련하여 관리되기 위한 유연성을 가질 수 있고, 따라서 관리되는 활동들로 고려된다. 관리되는 활동들의 예로서, GPS-기반 위치 결정 특징부는 상기 특징부에 의해 수행되는 위치 픽스들의 빈도 및 듀레이션에 기초한 전력 예산 관리를 허용할 수 있다. 또 다른 예로서, 무선 통신 링크들을 통한 데이터 전송들과 같은 다른 시스템 기능들은 또한 빈도, 듀레이션 및 데이터 압축의 레벨에 관련하여 약간의 유연성을 제공할 수 있다.
도 2a 및 도 2b는 완전히 충전된 배터리(도 2a) 및 부분적으로 충전된 배터리(도 2b)에 대한 전력 예산 카테고리들에서의 차이를 예시한다. 고정된 예산 및 예비 예산은 변하지 않을 수 있는데, 왜냐하면 이러한 예산들이 예상된 배터리 수명과 독립적으로 따로 설정될 수 있고 디바이스의 다른 기능들과 상관없이 고정된 양들과 연관되기 때문이다. 본 발명의 기술들은 배터리 전력의 고정된 예산 및 예비 예산에 영향을 주지 않고, 따라서, 도 2a 및 도 2b의 예에서, 사용된 고정된 예산 및 예비 예산의 실제 부분들이 도시되지 않는다.
도 2b에 예시된 바와 같이, 가변 전력 예산들은 시간에 걸쳐 더 작아지고, 가변 관리 및 가변 비관리 예산들 각각은 예상된 배터리 수명의 끝에서 줄어들어 제로에 도달할 수 있다. 가변 전력 예산들의 가장 효율적인 사용은, 예상된 배터리 수명의 끝 전에 가변 전력 예산을 고갈시키지 않거나 예상된 배터리 수명의 끝에서 남아있는 가변 전력 예산을 갖지 않고 예상된 배터리 수명을 만족시킴으로써 예시된다. 본 발명의 기술들은, 가변 예산들이 예상된 배터리 수명의 종료에서 제로에 도달하게 하는 가변 전력 예산들의 관리를 허용할 수 있다.
일 예에서, 배터리 수명 요건(B)은 배터리가 완전히 충전된 것 및 배터리가 재충전을 요구하는 것 사이의 시간(예를 들면, 초 단위)의 길이일 수 있다. 남아있는 배터리 수명은 BRt = (B - t)이고, 여기서 t는 최종 배터리 재충전이 완료된 이래의 초 단위의 시간이다. 일 예에서, 본 발명의 기술들은, 아래에 더 상세히 설명될 바와 같이, 다른 전력 예산 요건들 및 전체 배터리 수명 요건을 만족시키면서, 가변 관리 특징부, 예를 들면, GPS-기반 위치 결정 특징부와 연관된 사용을 최적화하기 위한 방법을 제공할 수 있다.
위에서 유의된 바와 같이, 가변 예산은 2 개의 부분들: 가변 관리 예산(VMt) 및 가변 비관리 예산(VNt)으로 분할될 수 있다. 요구되는 실제 전력 예산이 미리 완전히 알려지지 않을 수 있고, 예를 들면, 디스플레이 변경 또는 전력의 턴 온 및/또는 오프하기 위한 요청들과 같은 그러한 것들에 의존할 수 있기 때문에, VNt는 추정될 수 있다. 배터리 수명 요건이 완전히 충전된 것으로부터 완전히 고갈된 것으로 감에 따라, VNt 추정치는, 예를 들면, Vt의 일정한 퍼센티지 값으로 주기적으로 업데이트될 수 있다. VNt가 업데이트됨에 따라, VMt가 또한 계산될 수 있고, 여기서 VMt = Vt - VNt이다. 이러한 방식으로, VNt가 초기에 과도 추정될 수 있는 경우들에서, VNt에 대한 과다 추정치들은, VMt가 고갈되는 동안에 남아있는 미사용된 것 대신에 VMt에 재할당될 수 있다. 마찬가지로, VNt가 과소 추정될 수 있는 경우들에서, VMt 예산 중 일부가 VNt에 재할당될 수 있다.
도 3a 및 도 3b는 핸드헬드 통신 디바이스(예를 들면, 도 1의 디바이스(100)) 내의 배터리의 가변 관리 예산들(VMt)에 대한 예시적인 전력 예산 분류들을 예시한다. 일 예에서, VMt는 도 3a에 도시된 바와 같이, 2 개의 부분들: 1 차 특징부(예를 들면, 위치 결정 특징부)에 대한 가변 전력 예산(VMLt), 및 다른 가변 관리 특징부들에 대한 가변 관리 예산(VMOt)으로 분할될 수 있다. 따라서, VMt = VMLt + VMOt이다. 도 3b에 예시된 바와 같이, VMOt는 다수의 가변 관리 특징들: VMO1t, VMOt2..., 및 VMOnt에 따라 추가로 분할될 수 있고, 이들 각각은 서브-예산을 나타낸다. VMLt 및 VMOt는 동일한 예산(VMt)에 대해 경쟁한다. VMLt 및 VMOt 사이의 VMt 예산의 공유를 중재하기 위한 알고리즘들이 구현될 수 있다.
일 예에서, 초기에 예산을 상이한 특징부들에 할당하기 위한 중재 알고리즘이 구현될 수 있다. 중재 알고리즘은 필요로 될 때, 예를 들면, 주기적으로, 예산들에 영향을 줄 수 있는 특징부들 중 하나에 의한 각각의 활동 후에, 또는 전력 소비 지터 임계치에 도달한 후에, 예산들을 또한 재할당할 수 있다. 일 예에서, 중재 알고리즘은 간단한 구성에 따라 예산들을 할당할 수 있고, 예를 들면, VMLt는 50 %를 수신하고, VMO1t 및 VMO2t 각각은 25 %를 획득한다. 퍼센티지들은 전력 예산, 특징부들에 의한 총 전력 요청들 또는 특징부들의 활동의 총 시간에 대응할 수 있다. 또 다른 예에서, 중재 알고리즘은 예산들을 할당하기 위한 또 다른 방법, 예를 들면, 그리디(greedy) 알고리즘을 사용할 수 있다.
본 발명의 기술들과 함께 사용될 수 있는 그리디 알고리즘의 일 예는, 특징부들 각각에 대한 고정된 퍼센티지들을 갖는 개별적인 예산들을 갖는 대신에 전력 예산을 요청하는 특징부에 할당할 수 있다. 이것은 하나의 특징부들이 완전한 할당을 다 사용하는 경우에 전력 굶주림(starvation)을 발생시킬 수 있다. 결과적으로, 하나의 특징부가 전체 예산을 사용하는 것을 방지하기 위해 예방 측정들이 구현될 수 있다. 상기 알고리즘은, 다른 특징부들이 동일한 전력 예산에 대해 다투고 있을 때 요청하는(또는 그리디) 특징부가 전체 할당 중 특정 양을 초과하는 전력의 양을 소비하면, 요청하는 특징부로의 할당을 동적으로 줄임으로써 요청하는 특징부로의 전력 예산의 할당을 허용하도록 수정될 수 있다. 이러한 방식으로, 그리디 특징부는 다수의 엔티티들에 의한 전력 예산에 대한 경합 동안에 제어되고, 전력 리소스들에 대한 경합이 거의 없거나 아예 없을 때 더 많은 리소스들을 획득하도록 허용될 수 있다. 이것이 전력 예산 리소소들을 중재하는 알고리즘 또는 그리디 알고리즘의 일 예라는 것이 유의되어야 한다. 연관된 디바이스에 대해 적절하게 특징부들 중에서 전력 예산들을 할당 및 재할당하기 위한 다른 알고리즘들이 사용될 수 있다.
일 예에서, 본 발명의 기술들은 배터리(110)의 배터리 수명 요건들에 대해 디바이스(100) 내의 가변 관리 특징부들의 수행을 동적으로 밸런싱하기 위한 알고리즘을 제공할 수 있다. 위에서 유의된 바와 같이, 위치 결정 특징부는 본원에서 예시적인 예로서 사용되지만, 동일한 원리들 및 기술들이 가변 관리 예산들을 사용하는 다른 특징부들, 예를 들면, 통신 링크를 통한 데이터 전송에 적용될 수 있다. 일부 예들에서, 상기 알고리즘들은 비교적 많은 양들의 전력을 사용하는 특징부들에 적용될 수 있다. 상기 알고리즘은 동적인 특징-인식 전력 예산 관리를 제공하고 예상된 남아있는 배터리 수명에 걸쳐 전력 예산을 효율적으로 분산시킨다. 전력 예산 관리 알고리즘은 유사한 방식으로 하나 이상의 가변 관리 특징부들에 적용될 수 있다. 일 예에서, 상기 알고리즘이 다수의 특징부들에 적용될 수 있는 경우에, 상기 알고리즘은 특징부들을 우선 순위화할 수 있다. 상기 알고리즘이 우선 순위화 기술들을 사용하여 적용되는 경우에, 우선 순위화는 상이한 특징부들 중에서 재평가될 수 있다. 일 예에서, 전력 예산들은 다수의 특징부들에 따라 서브-예산들로 분할될 수 있고, 상기 알고리즘은 서브-예산들 및 연관된 특징부들 각각에 적용될 수 있다. 이러한 방식으로, 상기 알고리즘은 전력의 양들을 가변 관리 특징부들 각각에 할당할 수 있고, 여기서 할당된 전력의 양은 특징부들과 연관된 우선 순위화에 기초할 수 있고, 예를 들면, 더 중요한 특징부는 덜 중요한 것으로 고려된 특징부들보다 더 많은 전력을 획득할 수 있다. 이어서, 상기 알고리즘은 현재 할당된 전력의 양에 기초하여 특징부들 각각의 동작 빈도를 관리할 수 있고, 따라서, 특징부들 각각과 연관된 전력 이벤트들의 빈도를 결정한다. 상기 알고리즘은 또한 남아있는 전력의 양 및 우선 순위화에 기초하여 특징부들 각각에 전력의 양들을 재할당할 수 있고, 이것은 특징부들과 연관된 전력 이벤트들을 수행함으로써 영향을 받을 수 있다.
도 4a는 어떠한 전력 예산 관리 알고리즘도 사용되지 않을 때 위치-결정 특징부에 대한 예시적인 픽스 분포를 예시한다. 이러한 예에서, 위치 결정을 위한 시작 시간들은 계획된 배터리 수명에 걸쳐 고르게 분포될 수 있다. GPS-기반 위치 결정 특징부의 예에서, 전력 이벤트는 GPS 모듈이 디바이스의 위치에 관한 데이터를 획득하는 픽스 또는 위치 결정 이벤트에 대응할 수 있다. 모바일 긴급 통신 디바이스의 예에서, 위치 결정은 연속적으로 수행되고, 긴급 상황이 발생할 때 그 디바이스를 착용한 사람의 위치를 결정하기 위핸 긴급하게 전송될 수 있다.
위치는 특정 간격들로 결정될 수 있고, 위상 신호 세기에 의존하는 시간의 양 동안에 지속될 수 있다. 전력 이벤트 또는 픽스, 예를 들면, 위치 결정 이벤트 동안에 소비되는 전력의 양은 위치 데이터를 획득하는데 걸리데 시간의 양에 의존할 수 있다. 위치 결정 특징부에 대해 다음의 픽스를 취하지 않을 때를 결정하는데 있어서, 픽스 시간들을 결정하기 위해 비선형 또는 선형 분포들이 사용될 수 있다. 일 예에서, 선형 분포들을 사용하는 것은 시간에 걸쳐 전력 예산을 더 고르게 분포시키고, 연관된 특징부의 더 일정한 수행을 허용하고, 결과적으로 시간에 걸쳐 비교적 고른 특징부 수행을 제공할 수 있다. 본 발명의 기술들을 구현하는데 사용되는 알고리즘들은, 비선형 분포 접근법이 또한 사용될 수 있지만 선형 분포 접근법을 사용하여 논의된다.
위치 결정 특징부의 예에서, 위치 결정 동안에, 각각의 픽스 결과는 전력 이벤트에 대응할 수 있다. 특징부 전력 이벤트는 배터리 전력을 소비함으로써 전력 예산에 영향을 주는 특징부와 연관된 이벤트일 수 있다. 각각의 픽스는, 예를 들면, 위성 커버리지 및 픽스 듀레이션과 같은 요인들로 인해 상이한 양의 전력을 소비할 수 있다. 일 예에서, 픽스 이벤트들은 컴플라이언스(compliance)를 보장하기 위해 계획된 배터리 수명에 걸쳐 고르게 분포될 수 있다. 일 예에서, 분포를 결정하기 위해 각각의 픽스에 대해 가장 열악한 경우의 전력 소비가 사용될 수 있다. 가장 열악한 경우의 전력 소비는 위치 결정 기능, 예를 들면, GPS 엔진과 연관된 이력 또는 실험적 데이터에 기초할 수 있다. 결과적으로, 계획된 배터리 수명이 완료된 시간까지, 일부 전력 예산이 여전히 사용되지 않을 수 있을 가능성이 있다.
본 발명의 기술들은, 여전히 사용되지 않을 수 있는 전력 예산을 고려함으로써 특징부 수행을 추가로 개선할 수 있다. 다음의 논의는 예시적인 목적들로 특징부 당 단일 전력 이벤트 형태(예를 들면, 위치 결정 특징부에 대한 위치 결정)를 가정한다. 그러나, 다른 경우들에서, 다수의 전력 이벤트들이 각각의 가변 관리 특징부에 대해 수행될 수 있다. 그러한 경우들에서, 다수의 이벤트들 및/또는 다수의 특징부들에 대해 동일한 원리들 및 기술들이 스케일링될 수 있다.
위에서 논의된 바와 같이, 도 4a는 각각의 위치 결정을 위한 듀레이션이 요인들, 예를 들면, 위성 신호의 세기, 범위 내의 위성들의 수 및 다른 환경적 조건들에 의존하여 변동한다는 것을 예시한다. 상기 분포는 가장 열악한 경우의 전력 소비, 예를 들면, 더 긴 점선들로 표시된 완료하기 위해 가장 긴 시간을 요구하는 픽스들에 기초할 수 있다. 이러한 방식으로, 핸드헬드 통신 디바이스는, 각각의 위치 픽스가 후속 위치 픽스를 개시하기 전에 완료될 것이라는 것을 보장할 수 있다. 위에서 논의된 바와 같이, 전부는 아닌 픽스들이 동일한 시간의 양을 요구하기 때문에, 예를 들면, 일부가 더 짧은 점선들로 표시된 바와 같이 짧은 양의 시간을 요구하고, 전력 예산 중 일부는 여전히 사용되지 않을 수 있는데, 왜냐하면 더 짧은 픽스들이 전력 예산 중에서 더 적은 예산을 사용하기 때문이다. 따라서, 특징 수행은, 전력 이벤트들의 빈도 및 듀레이션을 고려하는 남아있는 전력 예산에 동적 특징-인식 전력 예산 관리 알고리즘을 적용함으로써 개선될 수 있다.
일 예에서, 동적 전력 예산 관리 알고리즘은 이벤트(예를 들면, 픽스) 당 전력 예산을 나타내는 값을 사용할 수 있다. 이벤트 당 전력 예산은, 예를 들면, 전력 이벤트 당 가장 열악한 경우의 전력 소비, 전력 이벤트 당 평균 경우의 전력 소비, 및 전력 이벤트 당 가장 양호한 경우의 전력 소비와 같은 몇몇의 요인들에 기초할 수 있다. 전력 이벤트 당 가장 열악한, 평균 및 가장 양호한 경우의 전력 소비 값들은 (예를 들면, 알고리즘이 구현되는 디바이스로부터의 실제 샘플들을 사용하여) 이력 데이터로부터 도출될 수 있고, 추정될 수 있거나, (예를 들면, 동작의 지속 시간에 기초하여) 필터링된 수치일 수 있다.
동적 전력 예산 관리 알고리즘은, 이벤트들의 분포 빈도, 예를 들면, 위치 결정들을 위한 시작 시간들 사이의 차이를 결정하기 위해 전력 이벤트 당 전력 소비와 연관된 값들 중 하나 이상을 사용할 수 있다. 상기 기술에 따라, 분포 빈도는 시간에 걸쳐 업데이트될 수 있고, 따라서 값들, 즉, 가장 열악한, 평균 또는 가장 양호한 경우 중 어느 것이든 상관없이 알고리즘 사용들을 적응시킬 수 있다. 일 예에서, 전력 이벤트 당 평균 전력 소비는 초기 이벤트 분포 빈도를 결정하는데 사용될 수 있다. 전력 이벤트 당 평균 전력 소비를 사용하는 것은 일정한 레벨의 특징 수행을 달성하기 위한 요구에 기초할 수 있다. 부가적으로, 분포 빈도가 사용되는 전력 이벤트(즉, 가장 양호한, 가장 열악한 또는 평균) 당 전력 소비의 값과 상관없이 시간에 걸쳐 적응될 수 있지만, 전력 이벤트 당 평균 경우의 전력 소비는 최소한의 양의 주파수 지터를 발생시킬 수 있고, 따라서 더 바람직한 접근법일 수 있다.
동적 전력 예산 관리 알고리즘은 또한 다른 파라미터들을 사용할 수 있다. 예를 들면, 하나의 파라미터는 픽스 분포 빈도가, 예를 들면. 타이머에 기초하여, 하나 이상의 전력 이벤트들의 발생 등에 기초여 재계산되어야 할 때를 정의할 수 있다. 일 예에서, 단일 전력 이벤트는 픽스 분포 빈도의 재계산을 트리거링하는데 사용될 수 있다. 또 다른 예에서, 다수의 이벤트들은 픽스 분포 빈도의 재계산을 트리거링하도록 사용될 수 있다. 또 다른 예에서, 알고리즘은, 초기에 다수의 전력 이벤트들이 재계산을 트리거링할 수 있지만, 전력 예산이 고갈 또는 완료에 근접함에 따라, 더 작은 전력 이벤트들 및/또는 단일 전력 이벤트가 재계산을 트리거링할 수 있는 하이브리드 접근법을 사용할 수 있다. 또 다른 예에서, 전력 소비 지터는 이벤트들의 시퀀스에 대해 결정되고, 전력 소비 지터의 임계 레벨과 비교될 수 있고, 상기 비교에 기초하여 알고리즘이 수정될 수 있다. 예를 들면, 전력 소비 지터의 양이 임계치를 초과하면, 즉, 전력 소비와 연관된 값들을 플로팅(plotting)하는 것은 지터 작동(behavior)을 나타내고, 알고리즘은 지터를 최소화하도록 수정될 수 있다. 예를 들면, 정해진 가변 관리 특징들에 대해, 픽스들의 빈도를 덜 자수 재계산하거나 및/또는 알고리즘에 따라 적응된 초기 수행 빈도에 대한 평균 경우의 접근법을 사용함으로써 최소화될 수 있다. 일 예에서, 지터가 임계치를 초과할 때, 전력 예산의 재할당이 트리거링될 수 있고, 여기서, 알고리즘은 위에서 논의된 바와 같이 자신들의 우선 순위화에 따라 모든 가변 관리 특징부들 사이에 남아있는 전원을 할당할 수 있다.
도 4b는 동적 특정-인식 전력 예산 관리 알고리즘이 사용될 때 위치 결정 특징부에 대한 예시적인 픽스 분포를 예시한다. 도 4b에 도시된 바와 같이, 짧은 점선들로 표시된 바와 같이, 위치 결정의 듀레이션이 짧을 때, 알고리즘은 위치 결정의 빈도를 증가시키고, 즉, 위치 결정이 더 자주 발생한다. 마찬가지로, 긴 점선들로 예시된 바와 같이, 위치 결정의 듀레이션이 길 때, 알고리즘은 위치 결정의 빈도를 감시키고, 즉, 위치 결정이 덜 자주 발생하는데, 왜냐하면 긴 위치 결정들이 더 짧은 위치 결정들보다 더 많은 전력을 소비하기 때문이다. 동적 전력 예산 관리 알고리즘을 사용하여, 상기 디바이스는 전력 예산 내에 머물면서 더 많은 위치 결정들을 수행할 수 있어서, 특징부 수행에 대한 개선을 발생시킨다.
동적 전력 예산 관리 알고리즘은 다음의 예에 의해 예시될 수 있다. 픽스 시간(T)(초), 예를 들면, 위치 결정 이벤트를 완료하기 위해 요구된 시간에 기초한 남아있는 전력 예산의 선형 분포를 고려하라. 픽스 시간(T)은 픽스에 대한 P(mAh)의 전력 사용에 대응할 수 있다. 이러한 예시적인 예에서, T는 전력 이벤트 당 평균 경우의 전력 소비에 대응하는 평균 픽스 시간의 상수 값으로 설정될 수 있다. 다른 예들에서, 상기 알고리즘은 전력 이벤트 당 가장 열악한 또는 가장 양호한 경우의 전력 소비 값들과 연관된 시간을 사용할 수 있다. 부가적으로, P는 전력 이벤트 당 평균 경우의 전력 소비에 대응하는 상수일 수 있다. 다른 예들에서, P는 전력 이벤트 당 가장 양호한 또는 가장 열악한 경우의 전력 소비 값들 중 하나로 설정될 수 있다. 상기 알고리즘은 P 및 T에 대한 가장 열악한, 가장 양호한 또는 평균 값들 중 어느 하나를 사용할 수 있다.
이러한 예에서, 상기 알고리즘은 각각의 전력 이벤트 후에 픽스 빈도 분포를 재계산하도록 설정될 수 있다. 위에서 유의된 바와 같이, 상기 알고리즘은 다수의 전력 이벤트들 후에 재계산하도록 수정되거나, 전력 예산의 끝이 도달됨에 따라 재계산을 트리거링하기 위한 전력 이벤트들의 수가 감소되는 하이브리드 접근법으로 수정될 수 있다. 이러한 조건들 및 설정들을 사용하여, 다음의 고정 시간이 다음과 같다.
NFt = BRt / ((VMLt/Pavg) + 1)
여기서 NFt는 재계산 시간으로부터의 초 수이고, 재계산은 전력 이벤트 완료된 후, 예를 들면, 위치 데이터가 위치 결정 이벤트로부터 획득된 후에 수행될 수 있다. BRt는 초 단위의 남아있는 배터리 수명이고, VMLt는 mAh 단위의 위치 결정을 이한 가변 관리 예산이고, Pavg는 mAh 단위의 이벤트 또는 픽스 당 평균 전력이다.
하나의 예시적인 예에서, 위치 결정 픽스 후에, BRt가 360 초이고, VMLt가 36 mAh이고, Pavg가 4 mAh라고 가정하라. 그러면, 다음과 같다.
NFt = 360/((36/4) + 1) = 36
따라서, 다음의 위치 결정 픽스 시간은 재계산을 수행하는 시간으로부터 36 초일 것이고, 재계산은 마지막 위치 결정 픽스 다음에 수행될 수 있다. 이러한 예에서, 재계산 후 36 초 후에, 픽스가 수행된다.
모든 픽스 후에, 픽스에 의해 소비되는 시간 및 전력의 양은 BRt 및 VLMt 값들을 조절하고 이에 따라 재계산하도록 결정될 수 있다. BRt의 새로운 값(BRt1)은 이전 이벤트에서의 BRt 값(예를 들면, 360)(BRt0)으로부터, 이전 이벤트에 대해 계산된 후속 픽스에 대한 시간(NFt0) 및 픽스 시간(T)의 합산을 감산함으로써 다음과 같이 결정될 수 있다.
BRt1 = BRt0 - (NFt0 + T)
마찬가지로, VMLt의 새로운 값(VLMt1)은 이전 이벤트에서의 VMLt 값들(예를 들면, 36)(VMLt0)로부터 이전 픽스에 의해 사용된 전력의 양(P)을 감산함으로써 다음과 같이 결정될 수 있다.
VMLt1 = VMLt0 - P
따라서, 다음의 픽스 시간은 다음과 같다.
NFt1 = BRt1 / ((VMLt1/Pavg) + 1)
다음의 위치 결정 픽스가 4 초(T) 및 8 mAh(P)를 소비한다고 가정하자. 이어서, 이러한 위치 결정 픽스 후에, 디바이스는 BRt를 (360-(36+4)) = 320 초로 업데이트하고, VMLt를 (36-8)=28 mAh로 업데이트한다. 이어서, 다음과 같다.
NFt = 320/((28/4)+1) = 40 초
위에서 유의된 바와 같이, 위치 결정 특징부의 예는 단지 예시적이며, 본 발명의 기술들은 디바이스 내의 다른 가변 특징부들에 적용될 수 있다. 일 예에서, BRt 및 VMLt의 값들에 대한 수정은 다른 가변 관리 특징부들과 연관된 전력 이벤트들에 의존할 수 있다. 또 다른 예에서, 전력 예산들은 각각의 가변 관리 특징부에 대해 분배될 수 있고, 알고리즘은 각각의 특징부에 독립적으로 적용될 수 있다.
가변 관리 특징부들 각각의 전력 이벤트들의 빈도 및 전력 소비를 개별적으로 재평가하는 것에 부가하여, 상기 알고리즘은 모든 가변 관리 특징부들에 대한 전체 전력 예산을 주기적으로 평가할 수 있다. 상기 알고리즘은, 모든 가변 관리 특징부들에 대한 남아있는 전력 예산 및 우선 순위화에 기초하여, 특징부들 각각에 할당된 전력의 양을 주기적으로 결정할 수 있다. 상기 알고리즘은, 예를 들면, 가변 관리 특징부들 중 하나의 특징부의 적어도 하나의 전력 이벤트 후에, 미리 결정된 시간 기간 후에, 또는 전력 소비 지터가 특정 임계치를 초과하는 경우에 재계산을 수행할 수 있다. 가변 관리 특징부들 각각으로의 전력의 양의 재할당은 특징부들 사이에서 전력 예산들을 재분배하는 것을 야기할 수 있고, 이것은 전력 예산들을 상이한 레이트들로 소비하는 특징부들을 처리할 수 있다.
본 발명의 기술들이 GPS-기반 위치 결정들 및 GPS 데이터를 획득하는 빈도의 예를 사용하여 설명되지만, 다른 형태들의 센서들 및 기술들이 사용될 수 있다. 예를 들면, 센서는 가속도계일 수 있고, 여기서 디바이스의 가속도 측정치들을 획득하는 빈도는 본 발명의 기술들을 사용하여 변동될 수 있다. 일 예에서, 상기 알고리즘은 통신 채널을 통해 통신되는 데이터의 포맷을 변경할 수 있어서, 리소스들에 의존하여, 더 짧은 전송 듀레이션에 대응하는 더 많이 압축된 데이터 또는 더 긴 전송 듀레이션에 대응하는 덜 압축된 데이터는 전송의 길이, 남아있는 이용 가능한 전력 예산, 및 요구된 전송 수행 사이의 트레이드오프에 의존하여 사용될 수 있다. 이러한 예에서, 데이터 압축의 양들 및 상이한 형태들이 사용될 수 있다. 더 높은 데이터 압축, 예를 들면, 손실이 있는 압축의 경우에, 더 많은 에러들 및 따라서 더 낮은 품질이 존재할 수 있지만, 통신 채널은 더 높은 품질 및 덜 압축된 데이터의 경우에서보다 더 짧은 시간 동안에 사용될 수 있다. 동적 특징-인식 전력 예산 관리 알고리즘은 남아있는 전력 예산의 양에 기초하여 더 높거나 더 낮은 데이터 압축을 사용할지를 결정할 수 있다.
도 5는 본 발명에 따른 동적 전력 예산 관리의 예시적인 방법의 흐름도이다. 예시된 예시적인 방법은 디바이스(100)(도 1)에 의해 수행될 수 있다. 일부 예들에서, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체(예를 들면, 메모리(104))는, 실행될 때, 하나 이상의 프로세서들(예를 들면, 프로세서(102))로 하여금 흐름도 내에 예시된 단계들 중 하나 이상을 수행하게 하는 명령들, 모듈들, 또는 알고리즘들(예를 들면, 전력 예산 관리(PBM) 모듈(114))을 저장할 수 있다.
도 5의 방법은 디바이스(100)에 포함되는 복수의 가변 관리 특징부들에 가변 관리 전력 예산을 할당하는 것(502)을 포함한다. 가변 관리 특징부들에 할당되는 전력의 양은 디바이스(100)의 전원(예를 들면, 배터리(110))과 연관된 전력 예산에 의존할 수 있다. 가변 관리 특징부들은, 가변 전력 사용 레이트들을 갖고 전력 예산 관리를 허용하는 활동들과 연관된 하나 이상의 특징부들, 예를 들면, GPS-기반 위치 결정 특징부 또는 데이터 전송 특징부를 포함할 수 있다. 가변 관리 특징부들 각각은 자신과 연관된 우선 순위를 가질 수 있다. 가변 관리 특징부들 각각에 할당되는 전력의 양은 특징부와 연관된 우선 순위에 기초할 수 있다. 상기 방법은 가변 관리 특징부들 중 제 1 특징부, 예를 들면, 위치 결정 특징부에 할당되는 가변 관리 전력 예산의 양을 결정하는 것(504)을 추가로 포함한다.
가변 관리 특징부들 각각은 특징부와 연관된 활동이 발생할 수 있는 전력 이벤트들을 수행할 수 있어서, 특정 양의 전력이 소비되게 한다. 제 1 가변 관리 특징부, 예를 들면, 위치 결정 특징부에 대해, 하나 이상의 전력 이벤트들, 예를 들면, GPS-기반 위치 픽스들은 초기 빈도에 따라 수행될 수 있다(506). 각각의 전력 이벤트는, 이벤트의 듀레이션에 의존할 수 있는 전력의 양을 소비할 수 있다. 전력 이벤트들을 수행함으로써 소비되는 전력의 양은 다양한 조건들, 예를 들면, 전력 이벤트를 완료하는데 필요한 시간, 환경적 조건 등에 따라 이벤트마다 변동할 수 있다.
상기 방법은 또한 제 1 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하는 것(508)을 포함한다. 특정 특징부에 대한 전력 이벤트들을 수행하는 빈도는 빈도를 재계산하는 것 및 전력 이벤트가 수행되는 다음 시간 사이의 시간을 표시할 수 있다. 일 예에서, 빈도는 모든 전력 이벤트 후에 재계산될 수 있다. 또 다른 예에서, 빈도는 N 개의 전력 이벤트들을 수행한 후에 재계산될 수 있고, 여기서 N은 상수이다. 또 다른 예에서, 빈도는 N 개의 전력 이벤트들을 수행한 후에 재계산될 수 있고, 여기서 N은 가변 관리 특징부에 할당된 전력의 양이 감소하고 제로에 근접함에 따라 감소할 수 있다.
전력 이벤트들이 수행되는 빈도의 재계산은, 전력 이벤트들을 수행한 후에 가변 관리 특징부에 대해 남아있는 전력의 양에 기초할 수 있다. 남아있는 전력의 양은 마지막 재계산에서 이용 가능한 전력의 양 및 이후로 전력 이벤트들에 의해 소비된 전력의 양 사이의 차이에 기초할 수 있다. 제 1 가변 관리 특징부에 대한 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산한 후에, 제 1 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들은 재계산된 빈도에 따라 수행될 수 있다(510). 가변 관리 특징부에 대한 전력 이벤트들을 수행하는 빈도는, 위에서 유의된 바와 같이, 모든 전력 이벤트 후에, 특정 수의 전력 이벤트들 후에, 또는 다른 기준들에 따라 재계산될 수 있다(508).
일 예에서, 전력 이벤트들 수행하고, 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하고, 계산된 빈도로 전력 이벤트들을 수행하는 내부 사이클은 가변 관리 특징부들 각각에 적용될 수 있다. 또한, 가변 관리 특징부들과 연관된 남아있는 가변 관리 전력 예산이 결정되고 복수의 가변 관리 특징부들에 재할당될 수 있다(512). 가변 관리 특징부들로의 전력의 재할당은 가변 관리 특징부들 중 하나의 특징부의 전력 이벤트, 미리 결정된 시간 기간, 및 전력 소비 지터의 임계 레벨 중 적어도 하나 후에 남아있는 가변 관리 전력 예산의 양에 기초할 수 있다. 가변 관리 특징부들 각각으로의 전력의 재할당은 특징부들과 연관된 우선 순위들에 기초할 수 있다.
일 예에서, 할당되는 전력의 양은 남아있는 전력의 양과 동일할 수 있다. 또 다른 예에서, 할당되는 전력의 양은 다른 특징부들과 연관된 전체 전력 예산에 기초하여 결정될 수 있고, 여기서 전력 예산은 특징부들의 전력 소비에 따라 특징부들 사이에서 재분배될 수 있다. 제 1 가변 관리 특징부에 대한 새롭게 할당된 전력의 양이 다시 결정될 수 있고(504), 전력 이벤트들 및 빈도 재계산이 위에서 설명된 바와 같이 제 1 가변 관리 특징부에 대해 수행될 수 있다.
위에서 논의된 바와 같이, 본 발명의 기술들은 핸드헬드 통신 디바이스에서동적 전력 예산 관리 알고리즘을 설명한다. 일부 예들에서, 동적 전력 예산 관리 알고리즘은 수동적으로 동작할 수 있고, 여기서 이것은 그가 관리하는 특징부들의 작동에 걸쳐 직접적인 제어를 갖지 않을 수 있다. 수동 동작에서, 동적 전력 예산 관리 알고리즘은 가변 관리 특징부들의 작동에 수동적인 방식으로 응답 및 적응할 수 있다. 예를 들면, GPS-기반 위치 결정 특징부에서, 위치의 품질은 픽스를 수행하기 위해 30 초까지를 허용하도록 설정될 수 있고, 이것은 픽스가 30 초 미만에서 발생한다는 것을 의미한다. 동적 전력 예산 관리 알고리즘은 픽스 빈도를 결정하기 위한 입력으로서 실제 픽스 시간을 사용할 수 있다. 이러한 방식으로, 상기 알고리즘의 동작은 수동적이다.
다른 예들에서, 동적 전력 예산 관리 알고리즘은 더 능동적인 방식으로 동작할 수 있다. 예를 들면, 위의 GPS-기반 위치 결정 특징부와 동일한 예를 사용하여, 위치의 디폴트 품질은 또한 픽스를 수행하기 위해 30 초까지를 허용하도록 설정될 수 있다. 동적 전력 예산 관리 알고리즘은, 특정 트레이드오프 조건들에 기초하여 이러한 시간의 양을 증가 또는 감소시키도록 결정할 수 있다. 예를 들면, 전원(예를 들면, 배터리)이 더 높은 품질의 픽스의 경우에 5 시간 동안 지속된다는 것보다 더 낮은 품질의 픽스의 경우에 10 시간 동안 지속되는 것이 더 중요할 수 있다. 이어서, 상기 알고리즘은, 예를 들면, 위치의 품질을 30 초로부터 15 초로 낮출 수 있고, 이것은 픽스가 15 미만에서 발생할 것이라는 것을 의미한다. 이러한 예에서, 위치의 품질을 낮추는 것은 위치를 분해하는데 시간이 덜 들기 때문에 픽스의 정확도에 대해 약간의 절충안을 발생시킬 수 있지만, 연장되는 배터리 수명의 트레이드오프를 발생시킬 수 있다. 이러한 방식에서, 상기 알고리즘이 특징부의 동작을 직접적으로 제어하기 때문에, 상기 알고리즘의 동작은 능동적이다.
통신 링크를 통한 데이터 전송을 사용하여, 예시적인 최소 양의 데이터 압축이 디폴트로서 설정될 수 있다. 수동 동작에서, 동적 전력 예산 관리 알고리즘은 입력으로서 데이터 압축의 디폴트 양을 사용할 수 있고, 데이터 압축의 디폴트 양에 기초하여 데이터 압축에 대한 조절이 결정될 수 있다. 능동 동작에서, 동적 전력 예산 관리 알고리즘은 데이터 압축의 디폴트 양, 또는 데이터 압축의 최소량을 더 높은 레벨의 압축으로 변경할 수 있다. 이러한 방식으로, 전송되는 데이터의 정확도는 더 많이 절충될 수 있지만, 배터리 수명을 더 길게 연장하는 트레이드오프를 발생시킨다.
일 예에서, 본 발명의 기술들은 가변 관리 특징부의 전력 예산에 영향을 주는 하나 이상의 전력 이벤트들에서 사용될 수 있다. 예를 들면, 위치 결정을 사용하는 특징부에 대해, 한 세트의 위치 결정 방법들이 동적 전력 예산 관리 알고리즘에 의해 고려될 수 있다. 예를 들면, 위치 결정 방법들은 센서-기반, 단거리 라디오 기반, 셀룰러-기반, GPS-기반 등일 수 있다. 일 예에서, 가변 관리 특징부는 위치를 결정하기 위해 상기 방법들의 서브세트를 사용할 수 있다. 자신의 동작 동안에, 동적 전력 예산 관리 알고리즘은 정해진 상황에서 또는 정해진 조건들 하에서 최소량의 전력을 사용하는 방법을 선택할 수 있다. 예를 들면, 특정 지리적 구역들에서, 위치를 결정하기 위해 GPS-기반 방법을 사용하는 것은 셀룰러-기반 방법보다 더 적게 배터리 전력을 소비할 수 있다. 이러한 예에서, 동적 전력 예산 관리 알고리즘은 전력 소비를 추가로 감소시키기 위한 자신의 동작의 부분으로서 위치 결정을 위해 GPS-기반 방법을 선택할 수 있다.
본 발명에 설명된 기술들은, 적어도 부분적으로, 하드웨어, 소프트웨어, 펌웨어 또는 이들의 임의의 조합으로 구현될 수 있다. 예를 들면, 설명된 기수들의 다양한 양상들은 하나 이상의 마이크로프로세서들, 디지털 신호 프로세서들(DSP들), 주문형 집적 회로들(ASIC들), 필드 프로그래밍 가능 게이트 어레이들(FPGA들)을 포함하는 하나 이상의 프로세서들, 또는 임의의 다른 동등한 집적 또는 이산 논리 회로, 및 그러한 컴포넌트들의 임의의 조합들 내에서 구현될 수 있다. 용어 "프로세서" 또는 "프로세싱 회로"는 일반적으로, 단독으로 또는 다른 논리 회로와 결합하여, 앞서 말한 논리 회로 중 어느 것, 또는 임의의 다른 동등한 회로를 지칭할 수 있다. 하드웨어를 포함하는 제어 유닛은 또한 본 발명의 기술들 중 하나 이상을 수행할 수 있다.
그러한 하드웨어, 소프트웨어 및 펌웨어는 본 발명에 설명된 다양한 기술들을 지원하기 위해 동일한 디바이스 내에서 또는 별개의 디바이스들 내에서 구현될 수 있다. 또한, 설명된 유닛들, 모듈들 또는 컴포넌트들 중 어느 것은 별개이지만 상호 동작 가능한 논리 디바이스들로서 개별적으로 또는 함께 구현될 수 있다. 상이한 특징부들을 모듈들 또는 유닛들로서 도시하는 것은 상이한 기능적 양상들을 강조하도록 의도되고, 그러한 모듈들 또는 유닛들이 별개의 하드웨어, 펌웨어, 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 실현되어야 한다는 것을 반드시 암시하지는 않는다. 오히려, 하나 이상의 모듈들 또는 유닛들과 연관된 기능은 별개의 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들에 의해 수행될 수 있거나, 공통 또는 별개의 하드웨어, 펌웨어 또는 소프트웨어 컴포넌트들 내에 통합될 수 있다.
본 발명에 설명된 기술들은 또한 명령들을 포함하는 컴퓨터-판독 가능 저장 매체와 같은 컴퓨터-판독 가능 매체에 포함되거나 인코딩될 수 있다. 컴퓨터-판독 가능 저장 매체를 포함하는 컴퓨터-판독 가능 매체에 포함 또는 인코딩된 명령들은, 가령, 컴퓨터-판독 가능 매체에 포함 또는 인코딩된 명령들이 하나 이상의 프로세서들에 의해 실행될 때, 하나 이상의 프로그래밍 가능 프로세서들, 또는 다른 프로세서들로 하여금 본원에 설명된 기술들 중 하나 이상을 구현하게 할 수 있다. 컴퓨터 판독 가능 저장 매체들은 랜덤 액세스 메모리(RAM), 판독 전용 메모리(ROM), 프로그래밍 가능 판독 전용 메모리(PROM), 소거 가능 프로그래밍 가능 판독 전용 메모리(EPROM), 전기적으로 소거 가능 프로그래밍 가능 판독 전용 메모리(EEPPROM), 플래시 메모리, 하드 디스크, 컴팩트 디스크 ROM(CD-ROM), 플로피 디스크, 카세트, 자기 매체들, 광학 매체들, 또는 다른 컴퓨터 판독 가능 매체들을 포함할 수 있다. 일부 예들에서, 제조 물품은 하나 이상의 컴퓨터-판독 가능 저장 매체들을 포함할 수 있다.
일부 예들에서, 컴퓨터-판독 가능 저장 매체는 비일시적인 매체를 포함할 수 있다. 용어 "비일시적인"은 저장 매체가 반송파 또는 전파되는 신호에 포함되지 않는다는 것을 표시할 수 있다. 특정 예들에서, 비일시적인 저장 매체는 (예를 들면, RAM 또는 캐시에서) 시간에 걸쳐 변할 수 있는 데이터를 저장할 수 있다.
다양한 예들이 설명되었다. 이들 및 다른 예들은 다음의 청구항들의 범위 내에 있다.

Claims (32)

  1. 배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법으로서,
    상기 디바이스에 의해 지원되는 가변 관리 특징부(variable managed feature)에 할당되는 전력의 양을 결정하는 단계,
    상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 단계 ― 상기 전력 이벤트들 각각을 수행하는 것은 가변 양의 전력을 소비함 ― , 및
    상기 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트 후에, 상기 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 빈도(frequency)를 재계산하는 단계를 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하는 단계는 제 1 전력 이벤트 후에 남아있는 전력의 양에 기초하여 상기 빈도를 재계산하는 단계를 포함하고,
    상기 방법은 재계산된 빈도에 따라 상기 가변 관리 특징부의 후속 전력 이벤트를 수행하는 단계를 더 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    재계산된 빈도는 상기 빈도를 재계산하는 단계 및 상기 가변 관리 특징부의 후속 전력 이벤트를 수행하는 단계 사이의 시간의 양을 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 남아있는 전력의 양은 상기 가변 관리 특징부에 할당된 전력의 양 및 상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트를 수행함으로써 소비되는 전력의 양 사이의 차이를 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 방법은 가변 관리 전력 예산으로부터 전력의 양을 복수의 가변 관리 특징부들 각각에 할당하는 단계를 더 포함하고,
    상기 가변 관리 특징부는 상기 복수의 가변 관리 특징부들 중 하나인,
    배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부들 중 하나의 가변 관리 특징부의 전력 이벤트, 미리 결정된 시간 기간, 및 전력 소비 지터의 임계 레벨 중 적어도 하나의 후에, 남아있는 가변 관리 전력 예산의 양에 기초하여 상기 복수의 가변 관리 특징부들 각각에 전력의 양을 재할당하는 단계를 더 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법.
  7. 제 1 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부는 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 기반 위치 결정을 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법.
  8. 제 1 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부는 데이터 전송 특징부를 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스에서 전력 소비를 관리하는 방법.
  9. 명령들을 포함하는, 배터리-전력 공급식 디바이스 내의 컴퓨터-판독 가능 매체로서, 상기 명령들은 프로그래밍 가능 프로세서로 하여금,
    상기 디바이스에 의해 지원되는 가변 관리 특징부에 할당되는 전력의 양을 결정하게 하고,
    상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하게 하고 ― 상기 전력 이벤트들 각각을 수행하는 것은 가변 양의 전력을 소비함 ― , 그리고
    상기 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트 후에, 상기 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하게 하는,
    컴퓨터-판독 가능 매체.
  10. 제 9 항에 있어서,
    상기 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하기 위한 명령들은, 상기 프로세서로 하여금 제 1 전력 이벤트 후에 남아있는 전력의 양에 기초하여 상기 빈도를 재계산하게 하는 명령들을 포함하고,
    상기 컴퓨터-판독 가능 매체는 재계산된 빈도에 따라 상기 가변 관리 특징부의 후속 전력 이벤트를 수행하게 하는 명령들을 더 포함하는,
    컴퓨터-판독 가능 매체.
  11. 제 10 항에 있어서,
    재계산된 빈도는 상기 빈도를 재계산하는 것 및 상기 가변 관리 특징부의 후속 전력 이벤트를 수행하는 것 사이의 시간의 양을 포함하는,
    컴퓨터-판독 가능 매체.
  12. 제 9 항에 있어서,
    상기 남아있는 전력의 양은 상기 가변 관리 특징부에 할당된 전력의 양 및 상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트를 수행함으로써 소비되는 전력의 양 사이의 차이를 포함하는,
    컴퓨터-판독 가능 매체.
  13. 제 9 항에 있어서,
    상기 컴퓨터-판독 가능 매체는, 상기 프로세서로 하여금 가변 관리 전력 예산으로부터 전력의 양을 복수의 가변 관리 특징부들 각각에 할당하게 하는 명령들을 더 포함하고,
    상기 가변 관리 특징부는 상기 복수의 가변 관리 특징부들 중 하나인,
    컴퓨터-판독 가능 매체.
  14. 제 13 항에 있어서,
    상기 프로세서로 하여금, 상기 가변 관리 특징부들 중 하나의 가변 관리 특징부의 전력 이벤트, 미리 결정된 시간 기간, 및 전력 소비 지터의 임계 레벨 중 적어도 하나의 후에, 남아있는 가변 관리 전력 예산의 양에 기초하여 상기 복수의 가변 관리 특징부들 각각에 전력의 양을 재할당하게 하는 명령들을 더 포함하는,
    컴퓨터-판독 가능 매체.
  15. 제 9 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부는 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 기반 위치 결정을 포함하는,
    컴퓨터-판독 가능 매체.
  16. 제 9 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부는 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 기반 위치 결정을 포함하는,
    컴퓨터-판독 가능 매체.
  17. 배터리-전력 공급식 디바이스로서,
    상기 디바이스에 의해 지원되는 가변 관리 특징부에 할당되는 전력의 양을 결정하기 위한 수단,
    상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하기 위한 수단 ― 상기 전력 이벤트들 각각을 수행하는 것은 가변 양의 전력을 소비함 ― , 및
    상기 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트 후에, 상기 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하기 위한 수단을 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  18. 제 17 항에 있어서,
    상기 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하기 위한 수단은 제 1 전력 이벤트 후에 남아있는 전력의 양에 기초하여 상기 빈도를 재계산하기 위한 수단을 포함하고,
    상기 디바이스는 재계산된 빈도에 따라 상기 가변 관리 특징부의 후속 전력 이벤트를 수행하기 위한 수단을 더 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  19. 제 18 항에 있어서,
    재계산된 빈도는 상기 빈도를 재계산하는 것 및 상기 가변 관리 특징부의 후속 전력 이벤트를 수행하는 것 사이의 시간의 양을 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  20. 제 17 항에 있어서,
    상기 남아있는 전력의 양은 상기 가변 관리 특징부에 할당된 전력의 양 및 상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트를 수행함으로써 소비되는 전력의 양 사이의 차이를 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  21. 제 17 항에 있어서,
    상기 디바이스는 가변 관리 전력 예산으로부터 전력의 양을 복수의 가변 관리 특징부들 각각에 할당하기 위한 수단을 더 포함하고,
    상기 가변 관리 특징부는 상기 복수의 가변 관리 특징부들 중 하나인,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  22. 제 21 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부들 중 하나의 가변 관리 특징부의 전력 이벤트, 미리 결정된 시간 기간, 및 전력 소비 지터의 임계 레벨 중 적어도 하나의 후에, 남아있는 가변 관리 전력 예산의 양에 기초하여 상기 복수의 가변 관리 특징부들 각각에 전력의 양을 재할당하기 위한 수단을 더 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  23. 제 17 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부는 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 기반 위치 결정을 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  24. 제 17 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부는 데이터 전송 특징부를 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  25. 배터리-전력 공급식 디바이스로서,
    배터리, 및
    프로세서를 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 디바이스에 의해 지원되는 가변 관리 특징부에 할당되는 전력의 양을 결정하고, 상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하고 ― 상기 전력 이벤트들 각각을 수행하는 것은 가변 양의 전력을 소비함 ― , 그리고 상기 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트 후에, 상기 가변 관리 특징부에 대한 남아있는 전력의 양에 기초하여 상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  26. 제 25 항에 있어서,
    상기 전력 이벤트들을 수행하는 빈도를 재계산하기 위한 프로세서는 제 1 전력 이벤트 후에 남아있는 전력의 양에 기초하여 상기 빈도를 재계산하도록 구성되고,
    상기 프로세서는 재계산된 빈도에 따라 상기 가변 관리 특징부의 후속 전력 이벤트를 수행하도록 추가로 구성되는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  27. 제 26 항에 있어서,
    재계산된 빈도는 상기 빈도를 재계산하는 것 및 상기 가변 관리 특징부의 후속 전력 이벤트를 수행하는 것 사이의 시간의 양을 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  28. 제 25 항에 있어서,
    상기 남아있는 전력의 양은 상기 가변 관리 특징부에 할당된 전력의 양 및 상기 가변 관리 특징부의 전력 이벤트들 중 하나 이상의 전력 이벤트를 수행함으로써 소비되는 전력의 양 사이의 차이를 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  29. 제 25 항에 있어서,
    상기 프로세서는 가변 관리 전력 예산으로부터 전력의 양을 복수의 가변 관리 특징부들 각각에 할당하고,
    상기 가변 관리 특징부는 상기 복수의 가변 관리 특징부들 중 하나인,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  30. 제 29 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 가변 관리 특징부들 중 하나의 가변 관리 특징부의 전력 이벤트, 미리 결정된 시간 기간, 및 전력 소비 지터의 임계 레벨 중 적어도 하나의 후에, 남아있는 가변 관리 전력 예산의 양에 기초하여 상기 복수의 가변 관리 특징부들 각각에 전력의 양을 재할당하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  31. 제 25 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부는 글로벌 포지셔닝 시스템(GPS) 기반 위치 결정을 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
  32. 제 25 항에 있어서,
    상기 가변 관리 특징부는 데이터 전송 특징부를 포함하는,
    배터리-전력 공급식 디바이스.
KR1020137034337A 2011-05-25 2012-05-23 동적 특징부―인식 전력 관리 KR101570481B1 (ko)

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