云计算中时间感知应用的资源分配与调度算法

现有数据中心中时间感知型云计算应用的资源分配算法能耗较高,严重影响了数据中心的服务上限以及云服务商的经济效益,对此提出一种低能耗的云计算资源分配与调度优化算法.算法分为两个阶段:第一阶段,释放并更新请求集的服务器与链接的剩余容量,同时更新能量辅助图中相应的权重;第二阶段,将所有新到达请求按所需时间段以降序排列,为各请求分配资源;第三阶段,检查资源可用性,并基于能量辅助图采用最短权值路径选择算法为资源请求分配虚拟机与流量.基于思科真实设备参数的仿真实验结果表明,本文云计算资源分配与路由算法的能量效率与资源分配性能均优于其他算法.     

一种新型认知无线电资源分配跨层技术

为有效利用频谱资源,提高频谱效率,文中利用环境感知技术,设计出认知无线电跨层结构框架,提出一种新的功率控制博弈BPCG(Bandwidth and Power Control Game Algorithm)算法,研究不同用户的频谱带宽分配和功率控制,该算法在确保频谱带宽有效分配前提下,通过对用户功率的有效控制,实现网络总吞吐量的提高.仿真结果表明该算法在相同的功率消耗前提下,网络吞吐量显著提高,并随频谱带的增加,实现网络吞吐量的最大化.     

采用伺服压力机实现冲压节能的定量研究

为了研究伺服压力机在冲压加工中的节能效果，对一台用于洗衣机外壳冲压生产的6300 kN多连杆机械伺服压力机的整机能耗和滑块做功进行了定量测量，并对其能耗情况进行了计算分析。结果显示，被测压力机在完成伺服冲压工艺要求的前提下，整机单次能耗为0.094 5 kW·h，单次比能耗为15.0×10^-6 kW·h/kN，从整机输入到滑块的能量传递效率为39.5%。由此可得，被测压力机单次能耗与所替代的传统8000 kN油压机相比降低86.4%，能量传递效率比文献数据提高至少25%。结果表明，采用伺服压力机在实现高性能伺服冲压工艺基础上取得了显著的节能效果。     

采用伺服压力机实现冲压节能的定量研究

为了研究伺服压力机在冲压加工中的节能效果,对一台用于洗衣机外壳冲压生产的6300 kN多连杆机械伺服压力机的整机能耗和滑块做功进行了定量测量,并对其能耗情况进行了计算分析。结果显示,被测压力机在完成伺服冲压工艺要求的前提下,整机单次能耗为0.094 5 kW·h,单次比能耗为15.0×10^-6 kW·h/kN,从整机输入到滑块的能量传递效率为39.5%。由此可得,被测压力机单次能耗与所替代的传统8000 kN油压机相比降低86.4%,能量传递效率比文献数据提高至少25%。结果表明,采用伺服压力机在实现高性能伺服冲压工艺基础上取得了显著的节能效果。     

分布式天线系统中基于天线选择的能量效率优化

为了进一步解决无线通信系统的能量消耗问题,以分布式天线系统单小区为模型,提出了一种将天线选择和功率分配技术相结合的最大能量效率优化算法(max-ANPO-EE算法):通过选取用户一定距离范围内的天线后,利用拉格朗日函数和次梯度得到各个天线的最优发送功率,从而推导出相应的能量效率性能表达式,得到最优的能量效率.仿真结果表明:在用户和天线随机分布的单蜂窝小区网络内,max-ANPO-EE算法能获得比较好的性能.     

运用频域辅助分析的AES算法相关功耗攻击

在多数功耗分析攻击中,密码设备总功耗并不完全与敏感信息相关.针对这一问题,提出一种借助频域辅助分析提高AES算法的相关功耗攻击效率的方法.该方法首先执行相关功耗频域分析(Correlation Power Frequency Analysis,CPFA),其结果被用来计算有效功耗信息频带,继而确定合适的滤波器截止频率,以最大限度地去除与敏感信息不相关的噪声.通过在STC90C58AD微控制器上,采集相同密钥随机明文的AES算法功耗曲线,对比使用原始、低通滤波后和高通滤波后的功耗曲线执行相关功耗分析攻击的效率.实验结果显示,使用低通滤波后的功耗曲线所执行的攻击效率最高,验证了新方法的有效性.     

基于自适应调制与发射功率控制的WLAN功耗降低解决方案

在移动通信系统中,有效地降低移动终端的发射功率、降低能耗、延长其工作时间始终是一个非常重要的研究课题.本文根据IEEE802.11协议的工作原理,提出一种降低WLAN移动终端功耗的新算法,本算法利用IEEE协议中规定的RTS/CTS信息以及所定义的功率效率因子来选择最佳的发射功率和调制方式,通过这种方法可以有效的降低传输数据包所需的能耗.最后,通过仿真验证了本文所提出算法的有效性.     

CRSNs中基于传感器选择的高能效频谱感知算法

协同频谱感知(cooperative spectrum sensing, CSS)是认知无线电传感器网络中解决频谱资源稀缺的主要手段,针对现有频谱感知方法在降低能耗方面存在的不足,考虑一种从主要用户接收的具有不同的信噪比值的传感器所组成的真实网络场景,提出一种基于传感器选择的高能效频谱感知算法。该算法将可被传感器用来传输数据的信道按时间分成相等的框架,每框架中包含3个阶段：频谱感知、报告和数据传输;通过聚类得到所有能够满足CSS所需精度的传感器子集,并计算在每次协同频谱感知中这些传感器的平均能耗;在考虑传感器剩余能量的基础上,将每个框架中使用最少数量的传感器参与CSS过程建模为面向能耗的优化问题,并提出一种启发式算法进行求解。仿真实验结果表明,与现有的其他频谱感知方法相比,提出的算法在能量利用方面具有更好的性能。     

WDM节能光网络中的抗毁保护算法研究

针对波分复用（wavelength division multiplexing,WDM）光网络的节能需求,研究绿色网络解决方案,在光网络抗毁保护问题上提出绿色共享通路保护算法。该算法通过将工作通路和保护通路隔离在不同的光纤中,并将网络中的空闲资源和备份资源切换到睡眠模式,以实现光网络的节能。与传统共享通路保护算法的对比仿真表明,绿色共享通路保护算法能够有效提高网络功耗效率,并在低负载网络中取得网络总功耗和阻塞率性能的较好折中。     

多用户全双工无线携能系统中的波束赋形研究

针对多用户全双工蜂窝通信系统,提出了一种基于功耗最小及能量收获最大双目标准则的联合优化方案。该方案采用迫零消除上行链路中多用户干扰,在下行链路,为了实现信息和能量的有效传递,全双工基站分别采用信息波束赋形及能量波束赋形为用户提供通信服务,在保证用户的服务质量及功率约束的同时,实现了功率效率和频谱效率的同步改善。由于功率问题为非凸问题,通过半定松弛将其转化为凸优化问题。仿真结果表明,所提方案相比传统方案能够节约大量的功率,此外全双工基站通过能量波束赋形向下行用户传递能量,有效提高了系统的功率效率。     

一种基于功率控制的无线传感器网络跨层通信协议

提出一种新的跨层通信协议基于功率控制的定向生成树(PCDST).本协议采用定向生成树算法以解决数据传输过程中的无效能耗问题,并控制节点的传输功率以降低网络通信竞争强度.为了更好地控制传输功率这一关键因素,构建了一个网络效用最大化模型,并基于原始-对偶算法设计拉格朗日对偶函数,推导出传输功率的最优解集.这些跨层策略的应用能够使无线传感器网络在节能的同时保持良好的通信状态.仿真实验结果表明,本协议在节约能量和提高通信吞吐量方面具有很好的表现.     

基于马尔可夫链的主机负载预测能耗优化算法

现代服务应用对计算能力需求的快速增长导致云计算数据中心能耗加剧,为解决数据中心能耗问题,本文提出了一种新的融合马尔可夫链和能耗感知选择策略的能耗优化算法——基于预测的能耗优化算法(Prediction based Energy Consumption Optimization Algorithm,PECOA).实验结果表明,PECOA算法在保证服务质量的前提下,能耗与基于最小虚拟机迁移时间的本地回归算法(Local Regression based on Minimum Migration Time,lr_mmt_1.2)相比降低了约11.04%,验证了本文方法的有效性.     

动态电源管理随机模型算法的设计与实现

基于随机控制的策略优化算法能有效地解决动态电源管理(DPM)中电源状态切换的能耗问题,从而获得更优的策略.文中通过为系统建立基于马尔可夫决策过程的随机模型,在DPM框架中实现了DPM随机模型算法,并对算法进行了实验.结果表明,在不同的性能损耗条件下,可以得到不同的、满足性能要求的优化策略,也就是说,算法在性能和能量损耗间取得了平衡,这也证明了文中介绍的算法实现过程的可行性.     

非正交多址认知无线电网络功率分配算法

非正交多址和认知无线电技术能有效提高频谱效率,是新一代移动通信系统的关键技术。针对功率域非正交多址认知无线电网络的能效优化问题,建立了满足次用户最小系统吞吐量和主用户最大干扰的次用户功率分配模型,将子信道吞吐量公式进行分解,得到子信道功率分配系数和子信道功率消耗率2个子问题。针对第1个问题,采取凸差(difference of convex,DC)规划算法将目标函数等效为2个凸函数差形式,并应用一阶泰勒展开式进行连续近似,将非凸问题转换为凸优化问题,从而得到子信道复用次用户最优功率分配系数;针对第2个问题,采用Dinkelbach算法和次梯度算法,利用拉格朗日函数,得到最优子信道功率消耗率。仿真结果表明,所提功率分配算法收敛速度快,时间复杂度低,其平均系统能效性能远优于分数功率分配算法。     

A distributed clustering algorithm for wireless sensor networks

In the paper, we consider a network of energy constrained sensors deployed over a region. Each sensor node in such a network is systematically gathering and transmitting sensed data to a base station （via clusterhead） for further processing. The key problem focuses on how to reduce the power consumption of wireless microsensor networks. The core includes the energy efficiency of clusterheads and that of cluster members. We first extend low-energy adaptive clustering hierarchy （LEACH）＇s stochastic clusterhead selection algorithm by a factor with distance-based deterministic component （LEACH-D） to reduce energy consumption for energy efficiency of clusterhead. And the cost function is proposed so that it balances the energy consumption of nodes for energy efficiency of cluster member. Simulation results show that our modified scheme can extend the network life around up to 40% before first node dies. Through both theoretical analysis and numerical results, it is shown that the proposed algorithm achieves better performance than the existing representative methods.     

兼顾网络带宽的节能云数据副本布局算法

由于云数据中心作为云应用服务的重要基础设施,在满足日益增长的用户需求的同时,也导致了云数据中心能耗的急剧上涨。为了降低能耗和提高云应用服务质量,文中通过全面考虑云数据中心的服务器和网络设备的能耗,兼顾网络带宽建立了云数据中心的能耗计算模型,提出了一种全新的以能耗优化为目标的云数据副本的布局算法,并通过GreenCloud验证了所提出的节能模型和算法的有效性。实验结果表明：文中提出的布局算法能有效地降低云数据中心的能耗和对网络带宽的消耗,从而提升了用户对云应用服务质量的满意度。     

Approximate Data Aggregation in Sensor Equipped IoT Networks

As Internet-of-Things(IoT) networks provide efficient ways to transfer data, they are used widely in data sensing applications. These applications can further include wireless sensor networks. One of the critical problems in sensor-equipped IoT networks is to design energy efficient data aggregation algorithms that address the issues of maximum value and distinct set query. In this paper, we propose an algorithm based on uniform sampling and Bernoulli sampling to address these issues. We have provided logical proofs to show that the proposed algorithms return accurate results with a given probability. Simulation results show that these algorithms have high performance compared with a simple distributed algorithm in terms of energy consumption.     

基于不完全频谱感知的认知中继网络能量效率研究

针对认知中继网络中基于能量效率的资源分配问题,提出一种基于次用户能量效率最大化的功率分配优化算法,通过建立多重约束条件下的频谱感知和传输联合优化模型,在考虑单位发射速率消耗功率和干扰限制的情况下,利用分数规划将问题中的混合整数非线性规划问题转化为等价的凸优化问题,分析了不同参数对能量效率的影响。仿真结果表明,提出的功率分配优化算法在达到能量效率最优的同时降低了算法复杂度低。     

基于LoRa技术的便携式健康监测系统设计

针对传统老年监控护理系统功耗大、实时性差、数据传输效率低等问题,提出了一种基于低功耗广域网的智能无线传感器网络系统;系统中,通过依靠STM32处理器和传感器对环境与体征数据信息进行采集,然后利用LoRa技术将采集的数据通过SX1278模块发送至网关,再通过网关上传数据到云服务器;将处理后的数据通过云服务器显示给用户,实...     

A Holistic Energy-Efficient Approach for a Processor-Memory System

Component overclocking is an effective approach to speed up the components of a system to realize a higher program performance; it includes processor overclocking or memory overclocking. However, overclocking will unavoidably result in increase in power consumption. Our goal is to optimally improve the performance of scientific computing applications without increasing the total power consumption for a processor-memory system. We built a processor-memory energy efficiency model for multicore-based systems, which coordinates the performance and power of processor and memory. Our model exploits performance boost opportunities for a processor-memory system by adopting processor overclocking, processor Dynamic Voltage and Frequency Scaling(DVFS), memory active ratio adjustment, and memory overclocking, according to different scientific applications.This model also provides a total power control method by considering the same four factors mentioned above. We propose a processor and memory Coordination-based holistic Energy-Efficient(CEE) algorithm, which achieves performance improvement without increasing the total power consumption. The experimental results show that an average of 9.3% performance improvement was obtained for all 14 benchmarks. Meanwhile the total power consumption does not increase. The maximal performance improvement was up to 13.1% from dedup benchmark.Our experiments validate the effectiveness of our holistic energy-efficient model and technology.