Femtocell基站休眠机制研究

Femtocell基站是解决蜂窝覆盖问题的一种有效途径,然而Femtocell基站大能耗已成为一个紧迫的问题。分析了Femtocell基站传统的固定周期休眠机制算法,提出了两种改进的自适应休眠机制。其设计思想分别为:改进方案A通过引入休眠周期因子改变增长倍数,动态调整休眠周期;改进方案B通过上一次休眠周期状态的阶数来确定初始休眠的间隔时间,降低休眠模式下的能量消耗。并对两种改进的休眠方案进行Markov分析和Matlab仿真,结果表明,两种改进休眠方案均有比较大的能量改善,改进方案A比较适应环境变化小、通话率高的单基站通信;改进方案B能在通话率波动比较大的范围内保持良好性能,且性能最好,适应多基站协作的通信。     

基于覆盖效率的蜂窝网络协作节能优化算法

为了提高无线蜂窝网络的覆盖效率,根据未来蜂窝系统多用户、多业务、多载波、多协议的动态特性,研究基站覆盖效率和能量效率的性能特性,分析覆盖冗余度、业务强度在时间域和空间域上的动态分布,建议一种基于覆盖效率的蜂窝网络协作节能优化算法.该算法根据获得的信息使基站按照特定概率在休眠和激活模式之间动态切换,通过邻基站间的协作对基站激活概率进行优化.仿真表明,该算法能够以较低的复杂度获得显著的性能提升.     

一种新颖的IEEE 802.16e休眠机制

为了提高电池供电的宽带无线接入设备的能量效率,采用马尔可夫分析模型的方法,研究IEEE 802.16e标准的休眠机制的工作行为,提出一种根据随机业务量的实时统计值而动态设置初始休眠窗口的新算法,分析功率损耗和数据包的平均时延与初始休眠窗口之间的关系,能够在整个休眠模式中节省较多的终端能量.仿真结果表明,新算法与标准比较能使终端功率损耗有明显的改善.     

一种改进的多模索引调制OFDM方案

为提高多模索引调制正交频分复用的能量效率,提出一种改进方案和相应的检测算法.该方案在不消耗能量的情况下能通过空载模式传递部分信息,还能通过改变空载模式与其他模式的比例来实现频谱效率和能量效率的兼顾.分析了空载模式对误比特率性能的影响,并据此对加入空载模式后的多模式星座进行优化;此外,提出改进的低复杂度最大似然检测算法,在不降低误比特率性能的前提下进一步降低多模方案的检测复杂度.仿真结果表明:在瑞利衰落信道下,当误比特率为1×10~(-5),频谱效率为1.75,2.00,3.00,4.00 bit/s/Hz时,所提方案分别取得了6.0,3.7,3.4,1.7 dB的信噪比增益.     

中继网络中基于能量效率的动态用户接入算法

为了解决中继网络中基于能量效率的用户接入问题,将用户数据需求严格受限下基于能量效率最优的动态用户接入问题建模为一个整数优化问题,该问题类似于一个NP-hard的多维背包问题.首先,采用穷搜法分析了该问题最优解的复杂度.然后,提出了一种低复杂度、高效的基于能量效率的动态用户接入算法(UAEEM).该算法在保证用户数据需求严格受限的前提下,按照系统射频端和电路端的能量效率最大原则,动态调整用户归属和中继的工作状态,以实现网络能量效率最大化.最后,通过仿真实验验证所提算法性能.结果表明,UAEEM算法能显著提高系统的能量效率、降低系统的计算复杂度,且其性能接近最优解.     

自适应QoS感知的以太网无源光网络节能机制

以太网无源光网络中光网络单元的利用率低,光网络单元休眠能有效提高其能量效率,但用户的服务质量会下降.利用用户具有不同的服务质量,提出一种服务质量感知的节能机制.高优先级数据的光网络单元在确认时隙之外休眠,低优先级数据的光网络单元根据数据到达率自适应地选择休眠参数,从而充分利用不同服务质量具有不同的延迟容忍度.结果表明,所提出的机制能有效减少网络中数据的延迟,从而使网络中用户在满足服务质量要求下能量效率达到最优.     

全双工中继协作下认知MIMO系统的自干扰收集

针对传统基于能量收集的全双工认知多输入多输出(MIMO)系统忽略自干扰对提高能量利用率的作用问题,建立了基于全双工MIMO的认知中继网络,通过能量收集技术进行自干扰收集.研究了系统能量效率最大化问题,在满足中继发送功率限制等约束条件下,对传输信号协方差和功率划分因子进行联合优化.利用半定松弛算法将系统优化问题转化成凸优化问题,并结合注水功率算法分析得到最优解.仿真结果表明:与传统自干扰消除模式相比,所提方案在保证系统频谱效率的同时,系统能量效率还可提高13.9%;在自干扰收集模式下,与系统容量最大化方案相比,所提方案每传输1 bit信息可降低近0.1 J的功率消耗.     

一种高效的节能动态调度算法

研究了可调度性测试条件及考虑处理器模式切换的时间和能量开销,从多个方面改进了ES-RHS算法.首先,给出了新的可调度性测试条件,大大降低了其悲观性;其次,通过任务合并消除了处理器的空闲模式,大大减少模式切换次数,从而降低功耗;最后,放松了对处理器在每个协周期内休眠时间的限制.模拟实验结果表明,与ES-RHS相比,提出的算法节约17%～65%功耗,并且适用于更多类型的处理器.     

无线传感器网络汇聚节点动态功耗管理方法

针对传统的功耗管理方法不能解决实际应用中汇聚节点能量资源有限而易成为网络瓶颈的问题,以及传统排队论的指数分布理论模型在处理无线网络业务流时无法准确描述自相似性问题,提出了一种无线传感器网络汇聚节点动态功耗管理方法.首先理论推导了节点在各个休眠状态的休眠阈值,采用定数截尾样本的一致最小方差无偏估计方法得到汇聚节点在持续空闲时间长度上服从Pareto 分布的参数,在不影响网络性能的前提下,利用二维模糊控制器自适应地调整定数截尾样本选用窗口.实验结果表明,该方法在满足网络性能约束的前提下,经动态调整节点的体眠深度,可减少约40%汇聚节点的能量开销、30%的动态功耗管理切换时延,提高约56%的切换成功率,从而避免了汇聚节点易成为网络瓶颈节点的问题,有效延长了汇聚节点的工作寿命.     

基于三维随机几何的小基站蜂窝网络能效分析

在绿色蜂窝网络的研究中,从能量效率的角度考虑基站密度对于网络部署的影响和基于基站休眠机制的节能都具有重要意义.基于三维随机几何理论分析小基站蜂窝网络的能量效率,将小基站和移动台的分布构建为空间泊松点过程模型;推导平均可达数据率、网络能耗和网络能量效率关于网络负载的闭合表达式;分析网络能效与小基站密度的关系.仿真结果验证了理论分析的正确性,一旦网络参数给定,通过合理配置基站密度,完全可以使得网络能量效率达到最大值.     

一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法

以降低无线传感器网络通信能耗, 均衡网络能量负载为目标, 通过动态构造以节点间通信能耗为权重的最小生成树及调整节点通信概率的方法, 提出一种基于拓扑的传感器网络数据收集算法DGAT, 改造了网络服务过程中节点的通信模式及能量消耗方式. 模拟实验结果表明, DGAT算法不仅大幅度提高了网络的生存时间, 且使网络的能耗更均衡.     

融合唤醒阈值与半休眠模式的云虚拟机调度策略

为了满足云用户请求响应要求的同时进一步提高云平台能量效率,融合唤醒阈值与半休眠模式,提出一种新型的云虚拟机调度策略。在一个半休眠周期结束时刻,如果缓冲区中等待的云用户请求数达到阈值N,虚拟机则由半休眠状态转入唤醒状态,以正常速率为云用户请求提供服务;否则,虚拟机将重新开始一次新的半休眠周期,持续为云用户请求提供低速服务。根据云虚拟机调度策略的原理,建立一个具有N策略和多重异步工作休假的多服务台排队模型。利用拟生灭过程和矩阵几何解方法,推导云用户请求平均逗留时间与系统节能率等性能指标。综合数值分析实验和系统仿真实验,评估云虚拟机调度策略的系统性能。构造成本函数,利用蚁群智能寻优算法,给出云虚拟机调度策略的优化方案。     

IEEE802.16e宽带无线移动接入网络休眠模式研究

IEEE 802.16e是一种给用户提供宽带无线移动接入的新技术.针对宽带无线移动通信的特点,在深入分析IEEE802.16e休眠模式的基础上,概括总结了MS进入休眠模式的相关消息交互过程、MS休眠模式的终止场景和MS休眠状态时有数据包到达后的处理方法;在分析IEEE 802.16e MAC系统的基础上提出了实用于IEEE802.16e BS/MS MAC协议栈软件的调度方案.该方案考虑MS的正常状态和休眠状态,易于实现,能够完成协议所规定的功能.     

基于节点流量的低能耗无线传感器网络MAC协议

根据传感器节点的生存时间取决于节点能量消耗的特点,设计了节能的MAC协议.提出了一种基于节点流量的低能耗无线传感器网络MAC协议TBEE-MAC(traffic-based energy efficient MAC).在TBEE-MAC中,节点采用周期性休眠机制来节省能量,提出了活动时间结构和基于节点流量的同步调度方式,在时间误差允许的范围内,调整了同步调度周期,减少了能量消耗.仿真显示,TBEE-MAC在提供低延时性能的基础上,能量有效性相对于S-MAC协议有很大提高.     

基于优先级的无线局域网能量节省机制

IEEE 802.11系列无线局域网为具有能量节省需求的终端提供了基于休眠的能量节省机制。根据是否具有能量节省需求,终端可分为应用该机制的终端(休眠终端)和不应用该机制的终端(普通终端)两类。普通终端与休眠终端间的信道竞争对休眠终端的能量节省效果具有重要的影响。该文提出了一种基于优先级的能量节省机制。该机制基于IEEE 802.11e协议,通过为休眠终端和普通终端设置不同的竞争退避窗口来提升休眠终端的信道竞争能力,从而达到优先级差分。分析和仿真结果表明该机制可以有效地提升休眠终端的能量节省效果。     

先进音频编码中的非均匀量化器的动态调整研究

非均匀量化器广泛运用在感知音频编码器中.通过对非均匀量化器失真的研究,引入了量化器的群能量失真概念.该概念定义为量化前的原始信号能量和量化后的重建信号能量的误差期望值.根据此概念提出了零群能量失真量化器,这种量化器能使原始信号能量和重建信号能量保持守恒.在量化器的量化电平间使用零群能量失真原则,约束量化电平间的群能量失真,可以获得与原始量化谱分布相关的动态量化区间划分.通过对原始量化谱的分布进行频数统计,近似计算动态量化区间划分,修改量化器的取整方式,使用该近似的动态量化区间划分,实现了随输入信号分布变化的动态调整量化器.客观音质评价实验显示,使用动态调整量化器先进音频编码,与使用标准推荐的量化器相比,在相同比特率下,客观音质评价指标失真指数和噪声掩模比都有所提高,编码器音质得到改进,且音质改进程度随着比特率的增加而增大.而基于对比听音实验的主观音质退化程度比较表明,使用动态调整量化器的先进音频编码,与标准算法相比,在相同码率下有更高的音质还原度 在维持标准算法音质水平的前提下,可节省一定比特率.该动态调整量化器不改变音频编码器自身结构,在不显著增加的计算量和存储量的条件下,提高了编码器性能,且适用于多种类型音频编码器.     

多孔介质中天然气水合物注热盐水分解实验研究

利用自制的一维天然气水合物开采模拟实验系统,模拟海洋地质条件,在填砂模型中生成天然气水合物,并通过注入热盐水进行热力开采的物理模拟实验,分析多孔介质中天然气水合物注热盐水分解动态过程及注热参数对热力开采能量效率的影响.结果表明:注热盐水可有效地促进水合物的分解,水合物分解时局部电阻率明显升高;通过正交设计实验对注热参数进行敏感性分析,在相同的初始温度、压力及水合物饱和度条件下,注热水温度对注热分解的能量效率影响最大,然后依次是注热水速度、注热水时间.实验条件下,注热盐水分解可达到最大能量效率的注热参数为注热水温度60℃、注热水速率为12 mL/min、注热水时间100 min,此时能量效率为3.86.     

压缩感知中l1问题的自适应罚参数交替方向法

为解决交替方向法中的罚参数选取问题,以压缩感知中l₁问题为研究对象,提出了一种自适应罚参数调整准则.该准则基于交替方向法迭代过程中目标函数和约束条件的变化关系,通过详细研究调整罚参数的条件、频率和大小,给出了基于对偶问题交替方向法的罚参数动态调整方案.数值实验表明所提出的自适应罚参数调整准则使得初始罚参数的选取范围更大,提高了可适用性;并且在迭代过程中动态调整罚参数可以加快运行速度,大大提高了交替方向法效率.     

蚁群算法在工艺规划与车间调度集成优化中的应用

为了解决工艺规划与车间调度集成(IPPS)问题,提出了一种改进的蚁群优化(ACO)算法.通过节点集、有向弧集、无向弧集,构建了一种基于图的IPPS优化模型.以零件加工时间作为启发式信息,设计蚂蚁在各节点间转移概率.通过蚂蚁访问图中不同的节点,构建对应的调度方案.根据不同阶段调度方案的最大完工时间调整各弧段信息素的挥发速度,提高了蚂蚁的搜索效率.为避免陷入局部收敛,通过重启算法和重置各弧段信息素初值,动态更新各弧段信息素量,以获得全局最优解.将该算法应用于具体的仿真实例,结果表明该算法能有效地解决工艺规划与调度集成问题,为企业生产提供借鉴.     

一种带有最大能量跟踪的宽动态范围射频能量收集电路的设计

本文提出了一种带有最大能量跟踪的射频能量收集电路.该电路通过加入级数来控制环路自动检测不同级数整流器的输出功率,并比较这些输出功率来选择最佳级数,以求在不同输入功率下均能够保持较高的能量转换效率.因此,能量收集电路在保持高灵敏度的同时,可以提高最高能量转换效率,扩展高效率动态范围.基于该设计方法,一个用于特高频频段的带有级数控制回路的3～5级整流器电路在SMIC 55nm工艺下得以仿真、实现.测试结果表明:在915MHz的工作频率下,所设计的射频能量收集电路的最高能量转换效率可以达到61.4%.与此同时,在19dB的输入功率范围内,能量转换效率均能够保持在最高能量转换效率的50%以上,有效扩展了高效率动态范围.此外,该电路在加入控制环路后,仍然有较高的灵敏度,可以在-16.3dBm的输入功率下,驱动一个纯电容负载,获得2V的输出电压.