1、移动网络中基于最优停止理论的数据传输能耗优化策略 彭颖 王高才 黄书强 王淖 李道丰 广西大学电气工程学院 广西大学计算机与电子信息学院 暨南大学网络与教育技术中心 摘 要： 随着移动自组网、移动社会网等移动网络的广泛部署和数据服务的快速发展,如何在高效地利用移动网络资源的同时降低无线终端能耗已成为绿色移动计算中非常重要和迫切需要解决的课题.该文主要研究无线链路在给定的数据生成速率和传输延时要求下的数据传输平均能耗最小化问题.考虑到无线信道质量随时间变化的特征及分布式机会调度能提高网络设备的能量利用率和网络性能的特性,提出基于最优停止理论的数据传输能耗优化策略.该文首先构建具有传输数据量约束和
2、数据传输平均能耗最小化的有限范围的最优停止问题,然后证明最优停止规则问题的存在并给出求解方法和过程,获得无线发送终端在周期性侦测信道时刻中的最优传输速率阈值.通过比较当前传输速率值与相应最优速率阈值以选择最优传输时刻,实现基于最优停止理论的数据传输能耗优化策略.在仿真实验中,将该文所提出的优化策略与相关文献的数据传输策略在平均能耗、平均传递成功率和平均调度周期各指标上进行对比,结果表明该文提出的策略具有较小的平均能耗和较高的平均传递成功率,取得较好的能耗优化效果.关键词： 移动网络; 数据传输; 最优停止; 能耗优化; 最优速率; 绿色计算; 移动互联网; 作者简介：彭颖,女,1980 年生,
3、博士研究生,讲师,主要研究方向为移动网络能耗优化.E-mail:.作者简介：王高才(通信作者),男,1976 年生,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为计算机网络技术,系统性能评价和随机方法.E-mail:.作者简介：黄书强,男,1977 年生,博士,教授级高级工程师,主要研究领域为无线 Mesh 网络和移动互联网.作者简介：王淖,女,1977 年生,硕士,讲师,主要研究方向为网络优化.作者简介：李道丰,男,1974 年生,博士,副教授,主要研究方向为密码学与网络信息安全.收稿日期：2015-04-08基金：国家自然科学基金(61562006,61262003)An Energy Consu
4、mption Optimization Strategy for Data Transmission Based on Optimal Stopping Theory in Mobile NetworksPENG Ying WANG Gao-Cai HUANG Shu-Qiang WANG Nao LI Dao-Feng College of Electrical Engineering,Guangxi University; School of Computer and Electronic Information,Guangxi University; Network and Educat
5、ion Technology Center,Jinan University; Abstract： With the wide deployment of mobile networks,such as mobile ad hoc networks,mobile social networks,etc.,and the rapid development of data services,how to utilize mobile networks resource efficiently and decrease energy consumption of wireless terminal
6、s has become a very important and urgent topic for constructing green mobile computing.This paper studies the average energy consumption minimization problem for data transmission under the given data generation rate and transmission delay demand in wireless links.Considering the time-varying charac
7、teristics of wireless channel quality,and network performance and energy utilization of network equipment can be improved by using distributed opportunistic scheduling,this paper proposes an energy consumption optimization strategy for data transmission based on optimalstopping theory.Firstly,to min
8、imize the average energy consumption per bit data transmitted,a finite horizon optimal stopping problem with transmission data quantity constraint is constructed.And then we prove the existence of the optimal stopping rule and give the solving methods and processes.At last,we obtain the optimal tran
9、smission rate threshold of the sending terminal for each channel detection slot time.Thus forms the energy consumption optimization strategy for data transmission based on optimal stopping theory,which selects the optimal transmission time through comparing the current transmission rate with the cor
10、responding optimal transmission rate threshold.In simulation,the average energy consumption,the average delivery success ratio and the average scheduling period of the optimization strategy proposed in this paper are compared with those of other data transmission strategies in related literatures.Th
11、e results show that the strategy proposed by this paper has lower average energy consumption and higher average delivery success ratio than other strategies,and achieves better energy consumption optimization effect.Keyword： mobile networks; data transmission; optimal stopping; energy consumption op
12、timization; optimal rate; green computing; mobile Internet; Received： 2015-04-081 引言随着移动自组网、移动社会网等移动网络的广泛部署和数据服务的快速发展,无线终端的数量呈现指数增长,移动网络的能耗也急剧增加.然而,移动设备电池能量有限,且缺乏持续供给能力,特别是在网络基础设施较少的环境中或移动情况下.而能耗问题又极大地影响移动用户的网络体验.因此,在高效地利用移动网络资源的同时降低无线终端能耗成为提高用户网络体验的必然要求,也是构建绿色移动计算的一个重要和迫切需要解决的课题1-2.在移动网络环境中,多径传播、用户
13、移动和信道衰落等特性容易造成无线信道的容量和质量随时间变化而快速波动.因此,如果无线网络总是动态地分配资源给瞬时状况最好的信道,且无线终端总是选择信道质量好的时刻传输数据,那么无线网络资源的利用率将得到极大提高,网络性能也得到改进.这种利用信道质量随时间变化的特性进行高效的数据传输策略称为机会调度3.机会调度分为集中式调度和分布式调度.前者假设网络中存在一个中心调度器,该调度器能感知当前所有信道的状况,并集中进行调度操作和处理;后者则在设备不知道其他设备信道状况的情况下,以确定的概率随机访问和竞争信道,当设备竞争得到信道后,根据信道质量的好坏来选择传输数据或放弃传输机会重新竞争信道,从而让网络
14、资源在良好的信道状况下得到充分利用.分布式机会调度技术既能利用多个用户的设备多样性,也能利用信道在不同时间上的差异性.分布式机会调度允许用户对信道进行临时侦测后做出决定,以提高整个网络的效率,且没有复杂的控制中心,也不需要提供所有信道质量的实时信息.另外,分布式机会调度不仅能提高网络性能,如吞吐量4-7,还能增加网络设备的能量利用率8-12.在无线链路上,若发送终端的传输功率给定,则传输速率越大,发送终端在相同时间内传输的数据量就越多,即传输单位数据的平均能耗越小.然而,由于传输速率是随无线信道质量波动而随机变化的,发送终端选择在信道质量好的时刻,即传输速率较大时刻发送数据有利于降低传输数据的
15、平均能耗.因此,针对本文提出的最小化链路上数据传输平均能耗的研究目标,发送终端必须实时侦测信道质量,并结合当前等待传输的数据量大小,选择最优时刻发送数据.实际上,发送终端利用信道质量随机变化的特征,根据临时信道状况信息选择信道质量较好的时刻传输数据的问题是一个分布式机会调度问题4-12.在该分布式机会调度中,发送终端对链路的信道状况进行持续观察,然后选择具有最优能效(即在传输数据时,具有最小平均能耗)的时刻停止观察并发送数据.因此,该分布式机会调度问题可进一步转换为最优停止规则策略并进行求解.在最优停止规则策略中,决策者(发送终端)根据对随机变量(信道质量)的持续观察,获得最小化期望成本(平均
16、能耗)的停止观察时刻,然后采取特定的行为(传输数据)实现最小化期望成本的目标.文献9在研究无线链路上的数据传输能耗时,假定发送终端一直具有足够的累积数据,以在最大传输延时的最大传输功率为基础推导出之前的可传输时刻的传输功率阈值.因为该功率阈值不考虑发送终端当前累积的待传输数据量,所以不能获得不同累积数据量情况下的最优能效,也不能保证数据传递成功率(被传递数据总量与待传输数据总量的比值).我们在本文中将发送终端累积生成的待传递数据量作为选择最优传输时刻的关联因素.为了更好地导出最优停止规则,我们给定发送终端的数据生成速率.这也是与现实需要相符合的.例如,当发送终端传输某些在线数据时,单位时间的待
17、传输数据量为确定值.另外,文献10-11也假定发送终端以恒定的速率获得待转发数据.本文提出基于最优停止理论的数据传输能耗优化策略,其总体研究思路如下:在给定无线链路的数据生成速率和数据传输延时的情况下,利用无线信道质量随机变化的特征,将发送终端选择最优信道质量的分布式机会调度转换为最优停止问题,利用最优停止理论获得发送终端在每个选择时刻的最优传输速率阈值,通过选择最优传输速率时刻发送数据以降低传输单位数据的平均能耗和提高数据的传递成功率.本文第 2 节回顾相关研究工作;第 3 节描述系统模型和具体的优化问题;第 4 节阐述基于最优停止理论的数据传输能耗优化策略;第 5 节给出仿真结果及分析;最
18、后在第 6 节总结全文,并对进一步工作进行展望.2 相关工作当前,基于无线信道状况随时间变化的机会调度在移动自组网、移动社会网等移动网络中得到广泛的研究和应用.其研究主要集中于多设备多信道、多设备单信道和单设备单信道竞争选择最优的传输时刻,改进网络性能和提高设备能效等.研究者重点关注两个优化目标:一是增大网络吞吐量4-7,二是提高能量利用效率8-15.(1)为增大机会网络的吞吐量,研究者们提出各种机制和算法以选择良好的信道进行数据传输,从而获得更优传输速率,提高数据传递率.文献4考虑移动网络中安全链路和常规链路同时存在的情况,设计一种基于最优停止理论和满足安全链路 QoS 约束的分布式调度机制
19、,最大化整个系统吞吐量.文献5研究自组织网络中多个链路通过随机访问竞争相同信道,提出网络中心和用户中心两个分布式机会调度策略,有效提高吞吐量.文献6则研究提高比例公平的网络吞吐量.文献7针对多个设备竞争相同信道的场景,构建依赖不同信道侦测时刻性的块衰落信道模型,考虑信道依赖性对传输调度和性能的影响,形成有限范围的最优停止问题,选择做出决定的有效时刻,然后通过反向归纳法刻画系统性能,并利用递归方法解决问题,有效提高系统吞吐量.(2)为了减少无线网络的能量消耗,一些研究关注如何选择信道质量最好的时刻进行数据传输,以减少数据传输的能量消耗8-12;另一些研究考虑节省从源点传输信息到终点的整个路由过程
20、的能耗13-15.为了节省数据传输能耗,文献8-9分别研究在多设备单信道和单设备单信道场景中如何选择最优的传输时刻,以便于提高能量的利用率.文献8给定多个设备竞争信道的访问概率,利用最优停止理论构建无限范围的最优停止问题,使用最优等式推导出同构网络环境下各个侦测时刻的最优传输速率阈值,并提出异构网络环境下的启发式求解方法,有效地优化了网络能效.然而,该文献没有考虑数据的传输延时.文献9考虑数据具有最大传输延时的情况,研究信道具有随时间变化特征的链路上传输数据的能耗问题,利用最优停止理论获得发送终端在每个侦测时刻的最优功率阈值,从而选择信道质量最优的时刻传输数据以节省能耗并保证延时.该文假定发送
21、终端随时具有足够的待传输数据.但在实际网络中,当发送终端获得良好传输机会时,待传输的数据可能多于或少于传输时间内所能传输的数据,这将影响传输数据的能效和数据传递成功率.文献10研究车载移动网络中路边单元(roadside unit)的数据流量传递给所经过车辆的调度问题.作者引入传输成本函数和超出延时的惩罚代价,利用最优停止理论证明路边单元中数据队列的延时超出某一阈值时是路边单元传递流量的最优时间.实验结果证明最优停止理论能有效地节省路边单元的传输成本.更进一步,文献11给出了该问题更加完善的理论推导和实验证明.文献12研究移动网络中具有延时约束的良好信道选择问题,考虑延时和能耗双目标约束,利用
22、随机博弈策略求解机会调度中传输数据的最优功率阈值,从而减少信道错误和包碰撞造成的能量浪费.另外一些研究关注机会网络中从源点传输信息到终点的整个路由过程中的能耗节省问题.由于信道状况的快速波动,以平均信道质量为基础估计出的路由信息将变得陈旧,机会路由可避免这种情况的出现.与传统路由按照预先定义的端到端路径传递信息方式对比,机会路由允许不存在源点到终点的路径时,将信息从源点传递到终点.如文献13提出能量有效的机会合作通信方法,充分利用移动网络信道的瞬时变化特征,通过高能效的中继节点将数据包沿着更好的路径传输,有效地减少能量消耗.文献14则在传统路由和机会路由中引入端到端能耗目标函数,利用跨层信息交
23、换技术减少能耗,设计基于 Dijkstra 算法的能量有效路由算法.模拟结果表明,机会路由在能效上优于传统路由.我们在文献15中提出移动环境中具有传输延时约束的传输能耗最小化路由机制,有效地减少网络能耗.综上,在分布式机会调度中,利用最优停止理论获得最优调度时刻是一种非常重要的求解方法4-11.研究者们在多设备竞争选择多信道4、多设备竞争选择单信道5-8和单设备选择单信道9-11等研究中,构建和求解不同的最优规则问题,获得发送终端的最优传输速率阈值4-8、最优功率阈值9和最优传输时刻10-11,从而最大化网络吞吐量4-7和最小化能耗8-11.我们在本文中研究单设备选择单信道场景下的能耗优化问题
24、,与文献9所假设的发送终端长时间拥有足够的待传输数据不同,本文假设发送终端以给定的速率生成数据.此外,文献9研究最小化期望平均能耗和最小化单位时间平均能耗,我们则考虑最小化传输单位数据的平均能耗,并以传递完所有累积待传输数据量为约束.为此,我们构建具有传输延时要求和传输数据量约束的平均能耗最小化问题,并可转化为一个有限范围的最优规则停止问题,以获得最优传输速率阈值.本文的主要贡献在于:(1)利用无线信道质量随时间变化的特征,研究移动网络中具有延时要求且带传输数据量约束的数据传输能耗优化问题,分析链路上给定的数据生成速率和传输延时对传输单位数据平均能耗的影响;(2)构建具有传输数据量约束的传输单
25、位数据平均能耗最小化的有限范围的最优停止规则问题,并获得发送终端在每个侦测信道时刻的最优传输速率阈值,形成了基于最优停止理论的数据传输能耗优化策略.3 背景及问题描述3.1 系统模型在无线网络环境中,无线终端通过载波侦听多路访问/冲突避免机制访问信道.若两个无线终端之间需要传递数据,则在传输范围内建立无线链路后,立即选择良好信道时机进行数据传输.本文的研究目标是在满足传输延时要求下最小化无线链路上传输单位数据的平均能耗,同时保证无线链路上的数据传递成功率.在移动网络中,假定时间被划分为固定的时隙周期 T.在无线发送终端和接收终端构成的一条无线链路上,信道增益 g 服从某种变化(如 Raylei
26、gh 模型衰落),且在周期 T 内保持不变5-9.发送终端以给定速率 c 生成数据,并以不超过 Dm的传输延时发送给接收终端,发送终端的传输功率固定为 P.为了获取信道质量的实时信息,发送终端每隔周期 T 进行一次信道侦测,每次信道侦测持续时间非常短9,远小于 T,每次侦测能耗为 ED.当发送终端侦测到良好的信道后,传输数据的持续时间为 t,传输能耗为 Pt,其值远大于侦测能耗 ED.由于信道增益 g 在周期 T 内保持不变,所以传输时间 t 满足 tT.发送终端从侦测信道开始到传输数据结束的整个阶段被称为一轮信道侦测和数据传输,其过程如图 1 所示.一轮的侦测总时间为 nT(n 为侦测次数,
27、从上一轮传输数据结束后开始计数,并假定第一轮信道侦测的起始计数为 0),侦测总能耗为 nED,传输的总数据量为 Rt(R为传输速率).当 Rtc(nT+t)时,发送终端因没有足够的待传输数据而浪费传输功耗.显然,发送终端选择传输速率大的时刻传输数据能提高给定传输时间内的传输数据量,减小传输单位数据的平均能耗,从而提高能量利用率.根据香农公式:信道传输速率 R 由信道带宽 W、信道增益 g、传输功率 P 和噪声功率谱密度 N0共同决定.当信道带宽 W、传输功率 P 和噪声功率谱密度 N0的值确定时,传输速率 R 与信道增益 g 成正比.发送终端选择传输速率大的时刻,就是捕捉信道增益值大、信道质量
28、好的时刻.因此,发送终端必须实时侦测链路的信道质量以选择信道质量好的最优传输时刻.在本文中,我们利用最优停止理论获取最优传输时刻.图 1 一轮信道侦测和数据传输过程 下载原图3.2 最优停止理论最优停止理论是决策者基于连续观察到的随机变量,以最大化报酬或最小化成本为目标,决定选择一个合适的时刻以采取给定的行为.最优停止规则问题由下列两类对象定义:(1)假设服从联合分布的随机变量序列:X 1,X2,;(2)实值报酬或成本函数序列:y 0,y1(x1),y2(x1,x2),y (x1,x2,).相关联的停止规则是:在观察到 X1=x1,X2=x2,Xn=xn(n=1,2,)后,决策者选择停止观察并
29、接受已知报酬或成本函数 yn(x1,xn),或者继续观察 Xn+1.如果不进行任何观察,决策者接受常量 y0;如果不停止观察,决策者接受 y (x1,x2,).这个规则使决策者选择最优停止时刻 N(0N)以最大化期望报酬 EYN或最小化期望成本 EYN.其中,Y N=yN(x1,xN)是停止在 N 时刻的随机报酬或成本,E表示期望值.当 n,该最优停止规则问题称为无限范围的最优停止问题,可通过计算最优等式解决.但在实际应用中,n 的值不超过最大值 Nm,该问题称为有限范围的最优停止问题,它是无限范围最优停止问题的特殊情况,可通过反向归纳解决,即从最大值 Nm向最小值 0 进行反向计算.目前,在
30、通信领域存在许多选择最优时刻采取行动以最大化期望报酬或最小化期望成本的问题.因此,以序列观察的随机变量为决策基础进行最优时刻选择的最优停止理论是解决这种问题的有效工具.3.3 移动网络中数据传输的最优停止问题在本文中,我们假定发送终端以给定的速率生成待传输数据,数据的最大延时为Dm,超过延时未能传输的数据将被丢弃.发送终端根据对信道质量的持续观察结果选择最优时刻传输数据,在满足数据传输延时的前提下,最小化数据传输平均能耗,并保证数据传递成功率.因此,该数据传输问题可转换为一个具有最大传输延时 Dm要求的有限范围的最优停止问题.在移动网络环境中,无线终端的移动和外部环境的干扰都会对信道质量产生一
31、定的影响,信道状况具有不确定性.当无线终端的传输功率确定时,若信道质量较好,数据传输速率较快,在给定的传输时间内传输的数据量就大,则传输单位数据消耗的能量就小.当信道质量较差时,情况相反.同时,发送终端以给定的速率生成待传输数据,并累积在发送终端中.如果发送终端选择的发送时刻间隔较小,累积的待发送数据经常少于传输时间内可传输的数据,则因发送终端浪费传输功率,导致传输单位数据消耗的能量增多;如果发送终端选择的发送时刻间隔太大,累积的待发送数据多于传输时间内可传输的数据,则发送终端不能将累积数据全部发送,从而导致部分数据因超出延时被丢弃.实际上,无线终端需要根据当前侦测到的信道质量和累积的待发送数
32、据量来决定是否立即进行数据传输,或者放弃这次机会等待下一个更好时刻传输数据.发送终端以链路信道质量的随机特征为前提,以累积的待传输数据量为约束及满足数据传输延时为条件,对链路信道质量进行观察,选择最优停止观察和传输数据的时刻以最小化平均能耗,这是一个最优停止策略问题.该问题中的各要素与最优停止策略的各要素对应关系如图 2 所示.图 2 数据传输中的最优停止问题要素 下载原图4 数据传输能耗优化策略4.1 能耗最小化最优停止规则问题的构建在无线链路上,发送终端进行第 n 次信道质量侦测时,定义侦测变量序列Xn=T n,Rn,其中,T n为侦测时间序列,R n为信道的传输速率序列.设发送终端至少观
33、察一次,N 为发送终端停止观察和传输数据的时刻编号(简称时刻),M=maxn:T nD m为发送终端必须停止观察和传输数据的时刻,即最大侦测时刻,则有 1nNM.令发送终端一轮信道侦测的次数为 N,每次侦测能耗为 ED;一轮信道侦测后进行一次数据传输,传输能耗为 Pt.因此一轮信道侦测和数据传输的总能耗为如果发送终端重复使用给定的停止规则 Y 轮,那么,Y 轮会产生停止时刻编号序列N 1,N2,Ni,NY和总能耗序列 .其中,N i表示第 i 轮的停止时刻编号,从第 i-1 轮传输数据结束后开始计算,规定第 1 轮的起始时刻编号为 0,则 1N iM. 是第 i 轮停止在 Ni时的总能耗.当第
34、 i 轮停止在 Ni时,发送终端所花费的总时间为侦测时间 和传输时间 t 之和,即 ,生成的待传输数据量是 .假定此时的传输速率为 ,则此轮不被传输的数据量 为定义能耗效率 为传输单位数据的平均能耗如下:根据大数定理,式(4)收敛于 EEN/Ec(T N+t)-LN,N 是发送终端停止侦测和传输数据的时刻,E代表数学期望值.因此,我们构建了一个选择停止时刻1NM 以最小化 EEN/Ec(T N+t)-LN的最优停止规则问题.该规则源于间隔周期 T 侦测到的信道传输速率序列 RN和侦测时间序列 T N,并生成能耗序列 EN,待传输数据量序列 c(T N+t)和不能被传输的数据量序列 LN,这些序
35、列值都是可测量得到的.当传输时间固定为 t 时,待传输数据量为 c(T N+t),若 RNtc(T N+t),则有剩余数据不能被传输.另一方面,我们要求在时间 t 内将累积的数据全部传输.因此,该最优停止问题带有约束条件 ,即 RNtc(T N+t),则停止时刻集定义为因此,带传输数据量约束的平均能耗最小化问题描述为4.2 能耗最小化最优停止规则问题的转化在本文中,我们需要推导出发送终端的最优停止规则和最优能耗效率(即传输单位数据的最小平均能耗).根据式(4),我们定义最优能耗效率 为式(7)中的最优问题等价于上述数据传输平均能耗最小化问题是一个关于 的最小化 EZN的最优停止问题,其中假定对于每个 ,都存在一个最小化 EZN的最优停止时刻 N()N,则我们的目标是找到最优停止时刻 N=N(),以获得最优能耗效率 .则有因此,第 4.1 节中带传输数据量约束的平均能耗最小化问题式(6)可变换为根据拉格朗日对偶理论,上述问题转化为其中,0 是拉格朗日乘子.讨论 1.在式(11)中,存在因此有
