云环境下移动设备能耗优化方案的研究

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1、云环（申请工学硕士学位论文）境下移动设云环境下移动设备能耗优化备能耗优方案的研究化方案的研究培养单位：计算机科学与技术学院樊新学科专业：计算机应用技术研究生：樊新指导老师：高曙教授武汉理工大学2014年5月万方数据分类号密级UDC学校代码10497学位论文题目云环境下移动设备能耗优化方案的研究 英文ResearchoftheEnergyOptimizationProposalforMobile 题目DevicesintheCloudEnvironment 研究生姓名樊新姓名高曙职称教授学位博士指导教师单位名称计算机科学与技术学院邮编430063申请学位级别硕士学科专业名

2、称计算机应用技术论文提交日期2014年04月论文答辩日期2014年05月学位授予单位武汉理工大学学位授予日期答辩委员会主席评阅人2014年5月万方数据独创性声明本人声明，所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得武汉理工大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：日期：学位论文使用授权书本人完全了解武汉理工大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留并

3、向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权武汉理工大学可以将本学位论文的全部内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存或汇编本学位论文。同时授权经武汉理工大学认可的国家有关机构或论文数据库使用或收录本学位论文，并向社会公众提供信息服务。（保密的论文在解密后应遵守此规定）研究生（签名）：导师（签名）：日期万方数据武汉理工大学硕士学位论文摘要随着通信技术和计算技术的快速发展，以智能手机为代表的移动设备得到迅猛发展，手机应用如雨后春笋般涌现，智能手机已成为人们生活不可缺少的一部分。相比PC机，智能手机仍然是资源受限的，特

4、别是电池容量。目前，智能手机主要能量消耗来自数据传输和数据处理，有限的电池容量和人们日益增长的能耗需求使得智能手机能量问题更加突出，如何从智能手机数据传输和处理两个方面优化其能量消耗，保证用户日常使用正成为人们研究的热点。围绕上述问题，本文以优化设备能耗，扩展设备资源为目标，从降低数据传输和数据处理能耗两方面，展开研究，具体内容如下：（1）设计了云环境下自适应多阶Markov预测模型。根据移动用户WiFi轨迹，分析移动用户运动轨迹找出其内在规律和相关获取方法，提出了云环境下自适应多阶Markov预测模型，结合云端移动用户WiFi全局位置分布相关信息，预测未来位置是否存在

5、更优WiFi网络，为动态连接切换方法提供决策支持。（2）提出了动态连接切换方法。根据用户对应用的延时容忍和WiFi预测结果，选择是否推迟数据传输等待更优WiFi无线网络；在延时任务管理方面，设计了FCFS(FirstComeFirstServe)任务调度方法，管理相关延时任务；在数据传输过程中，存在网络波动，设计了探测数据传输策略，始终保持移动设备同最优无线网络相连以达到优化数据传输能量消耗的目的。（3）设计基于MapReduce的离线处理用户WiFi轨迹信息方法。分析用户WiFi轨迹信息，利用MapReduce模型强大的分布式处理能力和HBase强大的数据存储能力，对

6、移动用户WiFi轨迹数据进行计算并构建相应多阶Markov转移概率矩阵。当用户应用请求到来时，能够快速响应用户请求并返回相关预测结果。（4）设计云环境下移动应用的静态划分方法。详细分析了移动应用的功能结构，利用云计算丰富的资源，提出了云环境下移动应用的静态划分方法并对其应用进行静态划分，通过无线网络将高密集型计算和高能耗的子任务转移到云端服务器执行，移动设备端只执行简单的子任务，任务执行完后返回结果到移动设备端。本文的创新工作包括以下几点：I万方数据武汉理工大学硕士学位论文（1）提出了云环境下自适应多阶Markov预测模型，利用Hadoop技术分析处理用户轨迹信息，结合

7、多阶Markov预测算法，根据用户WiFi轨迹预测其未来位置。（2）提出了动态连接切换方法，根据用户对应用的延时容忍，结合WiFi预测结果，实现了移动设备延时连接最优无线网络传输数据。关键字：云计算；移动设备；能耗；延时传输；应用划分II万方数据武汉理工大学硕士学位论文AbstractWiththerapiddevelopmentofcommunicationtechnologyandcomputingtechnology,mobiledevicerepresentedbythesmartphonegetsrapiddevelopment