基于WIFI MIMO的智能手机终端省电优化策略
智能手机省电的UMTS网络优化方案研究
智能手机省电的UMTS网络优化方案研究胡斌【期刊名称】《移动通信》【年(卷),期】2016(40)14【摘要】In order to solve the problem of fast power consumption of smartphone and improve user experience, the feature of “always on-line” service of smartphone was analyzed, three network optimization solutions were presented to reduce signaling loading and realize smartphone power saving: Cell_PCH state activation, enhanced Cell_FACH state activation, and network controlled fast dormancy technology. Tested and veriifed in the commercial network, results showed that the three solutions achieved the goal of smartphone power saving effectively.%为了解决智能手机电池耗电过快的问题以及提升用户体验，通过分析智能手机“永远在线”业务的特点，提出了开启Cell_PCH状态、采用增强型Cell_FACH技术和网络侧控制的快速休眠技术这3种网络优化方案，以降低信令负荷，从而实现智能手机省电。
经过在商用网络中进行测试验证，结果表明这3种网络优化方案可以有效地实现智能手机省电的目标。
【总页数】4页(P52-55)【作者】胡斌【作者单位】中兴通讯股份有限公司上海研发中心，上海 201203【正文语种】中文【中图分类】TN92【相关文献】1.智能手机省电五法 [J], 洪亮2.智能手机终端双操作系统间省电系统设计方案 [J], 杨炼;牟伦荣;夏军3.智能手机省电五法 [J], 洪亮4.山东省电力一体化会议系统优化方案研究 [J], 刘鸿雁;王朔;孙丽丽;魏永静;何子亨5.智能手机每晚关机既能避免辐射又能省电吗 [J],因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
智能手机WiFi信号与电池续航力优化
智能手机WiFi信号与电池续航力优化随着智能手机日益普及，越来越多的人开始依赖手机生活，这也就意味着智能手机的电池与WiFi信号成为了十分重要的问题。
曾经有过这样一种情景：你在地铁或其他地方出门，行驶旅途中你打开了WiFi，希望看一些新闻或者其他一些东西，然后你发现手机电池耗尽了，提醒你这个时候你并不能充电，这个时候你感到十分沮丧，因为你并没有预料到你的手机的电池没有抵挡这样的负载。
这种情况并不是孤立的，很多用户都有过这样的经历，但其实这个问题是有很多种方法来解决的。
例如取消自动联网，降低网络的强度等等。
这些方法都是为了优化电池效率，提升WiFi信号，从而为用户带来更好的体验。
首先，关于WiFi信号及电池的关系，我们需要了解一些基础知识。
手机在连接WiFi网络时将会不断发射无线电波，以接收或发送数据，而这些无线电波相应地会消耗手机电池内的电量，也会影响WiFi信号的稳定性和强度。
因此，为了提升手机电池续航力和WiFi信号质量，我们需要采取一些措施来达到这样的目的。
在优化WiFi信号和电池方面，有一些完美的方法，我们不妨从以下几个方面来谈谈：1. 减弱WiFi信号强度WiFi的信号强度大的话，会很快地将手机续航力消耗殆尽，因此减弱热点信号的强度，能够提高手机续航时间。
其实很多WiFi热点不需要非常高的信号强度，所以我们只需要将WiFi信号的强度设置得不要太高就行。
在这里我们向大家推荐一款名为“WiFi blast” 的应用软件，或者在手机安装好一个“openwrt” 的路由系统。
它们都能够用于控制WiFi信号强度，从而实现电池的优化。
2. 关闭自动蜂窝数据如果您正在使用WiFi网络，您可以将蜂窝数据的使用关闭。
这样可以避免手机自动连接到数据网络上，消耗多余的电量。
当你真正需要上线时再次开启就可以。
在iOS系统和安卓系统中，都有类似于“蜂窝数据” 或者“移动网络” 的选项，只需要关闭它们对应的选项即可。
3G终端的省电设计
3G终端的省电设计
丁冀;左秀荣
【期刊名称】《电信快报：网络与通信》
【年(卷),期】2006(000)005
【摘要】文章提出了3G终端省电设计应该遵循的一些基本原则,概述了这些原则的思想和实现方法.在此基础上,以设计Monaco平台上的省电管理为例,分析了Monaco平台的硬件省电机制,介绍如何结合系统软件结构和3G通信标准特性设计出有效的3G终端省电管理框架,并解释该框架下各个省电模块如何协同合作,达到省电的目的.最后对Monaco平台的最小系统在待机和业务运行下的平均电流进行测量,证明该省电管理框架的有效性.
【总页数】3页(P40-42)
【作者】丁冀;左秀荣
【作者单位】电信科学技术第一研究所,上海市,200032;上海大唐移动设备有限公司,上海市,200233
【正文语种】中文
【相关文献】
1.GMR-13G系统终端RRC一致性测试设计与实现 [J], 肖青松;王凤丽
2.基于GPS/3G物流运输车数据采集终端的设计 [J], 李栋;张治中;邓炳光
3.基于COMIP芯片的SCDMA终端省电功能的设计与实现 [J], 刘霆
4.智能手机终端双操作系统间省电系统设计方案 [J], 杨炼;牟伦荣;夏军
5.地震数据传输中的3G无线通讯终端设计 [J], 叶世山;郭德顺;李敬
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基于虚拟MIMO的TDLTE终端省电机制
图１虚｝ ＭＩ ￣ ＭＯ示意图
虚拟 ＭＩ 相 对传 统 的ＭＩ ＭＯ ＭＯ来说 ，除 了每个 用户 只需 要 根 天线 的设 备复 杂度 的显 著优 势， 主要还 有 以下的好 处 ： （ ）提 高 了 多 用 户 分 集 ， 对 于 传 统 的 ＭＩ １ ＭＯ系 统 来 说 ， 所 有 的 Ｍｌ ＭＯ信 号 来 自同 个 用 户 的 所 有 天 线 ， 因 此 即 使 发 送 天 线 是 不 相 关 的 ， 信 道 矩 阵 也 不 是 很 好 ； 而对 于 虚 ｝ ＭＩ Ｉ ＭＯ而 言 ， 信 号 来 自不 同的 用户 ， 如 果 这 些 用户 的 信道 ， ￣ ［ 衰 落 是 不 相 关 的， 调 度 器 便 可 根 据 各 用 户 的瞬 时信 道 质 量 来分 配 资 源 ， 获 得 多 用户 分 集增 益 和 更高 的 系统 吞 吐量 。 （ ２）可 以通 过 基 站 调 度 器 选 择 近 似 正 交 的 信 道 来 选 择 用 户 组 成 虚 拟 ＭＩ ＭＯ传 输 ， 这 样 在 维 持 无 线 连 路 的 鲁 棒 性的同时提高了系统吞吐量。
的 总 吞 吐 量 ； 文 献 研 究 了 基 于 虚 拟 ＭＩ ＭＯ合 作 通 信 无 线 传 感 器 网络 的 节 能 问题 ； 文 献 为 了 解 决 无 线 传 感 器 网络 的 节 能 问 题 提 出 了一 种 基 于 Ｖ Ｂ ＡＳ 技 术 的 虚 拟 ＭＩ ＿Ｌ Ｔ ＭＯ传
圈 圜 困
输 方 案 ， 该 方 案 比 基 于 Ａａ ｕｉ 虚 拟 Ｍｌ ｌｍｏ ｔ 的 ＭＯ传 输 方 案 更 适 合 用于 能 量 高 效 的 无线 传 感 器 网络 。
通 过 对 上 面 的 文 献 研 究 发 现 ， 现 有 虚 拟 ＭＩ ＭＯ的 技 术 主 要 是针 对 如 何 实现 协 同 以提 高 传 输速 率 ， 虚 拟 ＭＩ ＭＯ的
基于虚拟MIMO的TD-LTE终端省电机制
基于虚拟MIMO 的TD-L TE 终端省电机制*李方伟彭喻玮（重庆邮电大学移动通信重点实验室重庆400065）摘 要 介绍了无线资源管理上行链路中的虚拟MI MO 技术，分析了该技术几种常用的用户配对方案的优缺点，最后重点分析了虚拟MI MO 技术在T D-LTE 系统中用来提高能量有效性的可能，并提出了基于虚拟M IMO 的TD LTE 终端省电机制的构想。
关键词 LTE 虚拟MIMO 用户配对省电机制＊基金项目：重庆市发改委高技术产业开发项目，编号：2009[1537]。
1引言移动通信终端是移动通信系统的重要组成部分，是移动通信系统与用户间的“接口”，在综合评价终端的整体性能时，不仅要考虑对业务功能的支持能力，更要重点关注终端的总体性能。
其中，终端的耗电性能是评价其总体性能的一项重要指标，一直是业界非常关注的问题。
然而，对于T D 终端而言，随着系统演进到LTE ，将支持更高速数据传输和视频电话等丰富多媒体应用，为此增添了复杂的物理层数字信号处理和高层协议栈软件处理，大大增加了终端省电处理难度，也对终端的省电机制的性能提出了更高要求。
T D-LT E 系统的速率跃升为100Mb it/s 级别以上，除了支持普通速率的数据业务以外，还支持高速率的下载和视频电话等丰富的多媒体应用。
为此，终端必须支持更高的运算速度和传输速率，大大增加了基带部分和射频部分的能耗。
T D-L TE 系统采用了与早期系统不同的物理层关键技术[1]，例如MIMO 、OFDMA 等，这些技术也必然增加系统的能耗。
以MIMO 为例，由于采用了更为复杂的数据处理技术，基带芯片需要完成更多的运算任务，芯片消耗的电能比SISO 更多。
因此，终端的能耗问题已经成为决定T D-L TE 终端能否被用户广泛认可的主要因素之一。
对于终端的上行传输而言，如果综合考虑传输能耗和电路能耗，MIMO 的能量效率比较差。
同时基于硬件复杂度考虑，T D-LT E 标准中上下行传输采用虚拟MIMO(Vir tu al MIMO)技术来替代MIMO 技术，以降低终端的能耗与硬件复杂度[1,10]。
面向无线通信的移动终端能耗优化技术研究
面向无线通信的移动终端能耗优化技术研究随着移动终端的广泛普及和无线通信技术的飞速发展，我们的生活方式已经从传统的有线通信转变为了无线通信。
然而，移动终端的能耗问题成为了制约其发展的一个重要因素。
因此，研究面向无线通信的移动终端能耗优化技术具有重要意义。
移动终端的能耗问题主要源自其无线通信模块的工作机制。
一般来说，移动终端通过与基站之间的通信来实现数据的传输和接收。
这其中涉及到信号的发射和接收、数据的处理和解码等多个环节，每个环节都需要耗费一定的能量。
因此，为了降低移动终端的能耗，首先要对各个环节进行深入的研究和优化。
在信号发射和接收的环节中，功率控制是一项有效的能耗优化技术。
根据通信环境的实际情况，合理地控制信号的发射功率可以达到降低能耗的目的。
同时，通过设置适当的功率切换门限和功率调整策略，可以实现在不同距离和信道条件下的能耗优化。
此外，改进信号调制和解调算法，优化信道编码和解码方式，也可以有效地降低移动终端的能耗。
另一个关键的能耗问题是数据的处理和解码。
移动终端在进行数据的处理和解码时需要消耗大量的能量。
为了降低能耗，可以通过改进数据的传输方式和优化数据的处理算法来实现。
例如，采用分层调制和编码技术可以有效地降低数据的传输功耗，同时提高数据的传输速率。
此外，利用突发传输和睡眠模式等技术可以在数据处理空闲期间降低终端的能耗。
除了在信号发射和接收以及数据处理和解码方面的优化技术，还有其他一些能耗优化方法也值得研究和探索。
例如，移动终端的能耗与其硬件和软件的设计有着密切的关系。
因此，通过改进移动终端的硬件设计和优化软件算法，可以实现更低的能耗。
另外，利用智能化的能耗管理策略和节能模式也可以进一步降低移动终端的能耗。
总结起来，面向无线通信的移动终端能耗优化技术的研究是当下的一个热门课题。
通过优化信号发射和接收、数据处理和解码等关键环节，采用合理的能耗控制策略和技术以及优化硬件和软件设计，可以实现移动终端能耗的降低。
大规模MIMO系统中能效优化设计
大规模MIMO系统中能效优化设计大规模MIMO（大规模多输入多输出）系统是一种新型的无线通信技术，它具有高速率、低延迟和高可靠性等优点，因此在未来的5G和物联网时代具有广阔的应用前景。
大规模MIMO系统在实际应用中存在能效低、能耗高的问题，因此需要对其进行能效优化设计，以提高系统的性能和节能效果。
大规模MIMO系统中存在能效低、能耗高的问题主要有以下几个方面：1. 高能耗：大规模MIMO系统中的大量天线和射频模块需要消耗大量的能量，尤其是在多用户情况下，系统的能耗会呈指数级增长。
2. 复杂信号处理：大规模MIMO系统中需要对大量的信号进行处理和传输，这需要复杂的信号处理算法和高性能的硬件设备，从而大幅增加系统的能耗。
3. 信号干扰：大规模MIMO系统中存在多个天线和用户之间的干扰问题，如果不加以处理，会导致信号的质量下降，从而导致系统的能效低下。
1. 节能硬件设计：通过采用低功耗的射频模块、节能型天线、低功耗的信号处理芯片等技术手段，来降低系统的能耗。
2. 高效的信号处理算法：通过研究和设计高效的信号处理算法，降低系统的复杂度，提高系统的信号处理效率，从而间接降低系统的能耗。
3. 功率控制和资源分配：通过合理的功率控制和资源分配策略，来降低系统的干扰，并提高系统的信号传输效率，从而提高系统的能效。
4. 多维度联合优化：在大规模MIMO系统中，可以通过联合优化的方式，综合考虑系统的硬件设计、信号处理算法、功率控制和资源分配策略等多个方面，来达到系统的能效最优化设计。
在大规模MIMO系统的能效优化设计中，有一些关键的技术是需要重点研究和应用的：3. 多用户干扰预处理：通过引入多用户的预处理技术，降低系统中用户之间的干扰，提高系统的整体信号传输效率。
4. 能量有效传输方法：通过研究和设计能量有效的传输方法，来降低系统的能耗，提高系统的能效。
大规模MIMO系统的能效优化设计可以应用于很多场景，包括但不限于：1. 5G通信网络：在5G通信网络中，大规模MIMO系统的能效优化设计可以提高系统的传输速率和覆盖范围，同时降低系统的能耗。
基于虚拟MIMO的无线传感网数据传输策略
基于虚拟MIMO的无线传感网数据传输策略冯陈伟【摘要】基于无线传感网的虚拟多输入多输出(multi-input multi-output,MIMO)技术,结合分簇多跳传输模式进行全网的数据传输,根据分簇算法得到每一个簇的簇头,利用协作传输方式,将数据传输至相邻簇头.在进行数据传输时,综合考虑网络的电路能耗与传输能耗,推导出簇间传输的最小能耗为发送方簇的协作节点个数Mt的表达式,从而得到到达汇聚节点的最优路径.基于最小簇间能耗的协作虚拟MIMO多跳传输策略不需要接收端协同,避免了接收端协同的复杂性,同时从整个网络生存周期角度出发,节省更多的网络能耗.仿真结果表明,该策略在轮次增加或者簇间距离变化的情况下,都能得到较好的节能效果,从而延长网络的生存周期.【期刊名称】《厦门理工学院学报》【年(卷),期】2015(023)003【总页数】6页(P51-56)【关键词】无线传感网;数据传榆;多跳传输;协作通信;虚拟MIMO【作者】冯陈伟【作者单位】厦门理工学院光电与通信工程学院,福建厦门361024【正文语种】中文【中图分类】TP393近年来，虚拟多输入多输出（multi-input multi-output，MIMO）技术由于其能量效率高，越来越受到业界的关注［1］.因此，虚拟MIMO技术也被应用于无线传感网，从而节约能耗并且增加可靠性.尽管虚拟MIMO技术在无线传感网的长距离通信中节约了传输能耗，但是随之增加的发射机与接收机的数量，也增加了电路能耗，因此总能耗也随之增加.文献［2］最早提出无线传感网的虚拟MIMO方案，在发射端利用空时分组码（space-time block code，STBC）对发射数据进行编码，并分析了不同调制阶数对能耗和发射速率的影响，得出了不同距离的最佳调制选择，在大于一定距离条件下，相比单输入单输出（single input single output，SISO），能耗大大减少.但是，由于它未采用多跳传输，其能耗仍较大.文献［3］结合多跳路由与链路调度，设计了跨层协作传输，减少能耗并改进端到端的性能.文献［4］利用虚拟MIMO技术进行多跳传输，通过优化调制阶数优化能耗，从而延迟第一个传感器节点的死亡时间.文献［2-4］虽利用多跳方式传输数据，但优化方法不够灵活，均采用群举法优化能耗，计算复杂度大.文献［5］通过分析低能耗自适应簇间路由算法（low energy adaptive clustering hierarchy，LEACH），提出一个基于最小化能量的蚁群算法改进路由机制，降低网络能耗，但是它没有考虑网络中节点的电路能耗，对能耗考虑不够全面.本研究基于虚拟MIMO的无线传感网的数据传输策略，综合考虑节点的传输能耗与电路能耗，利用协作方式将数据传输至相邻簇头，通过分析能量模型推导出簇间传输的最小能耗的表达式，利用简单实用的Dijkstra路由算法得到到达汇聚节点的最优路径，从而节约更多能量，延长网络生存周期.1.1 无线传感网虚拟MIMO模型传统的无线传感网只有一个发射机与一个接收机完成一次传输工作，也就是通常所说的SISO，这种传输方式的能耗相对较大.利用MIMO技术，协作式MIMO通信比SISO通信方式在节能方面有更好的表现，特别是进行远距离传输时［2］.这是因为协作式MIMO将多个无线传感器节点进行融合，使得多个单天线的传感器节点形成类似MIMO系统的多天线阵列，从而实现无线传感网中的MIMO通信.图1给出了虚拟MIMO协作通信的模型［6］，其中，无线传感网采用簇状拓扑结构（可以通过一定的成簇算法来形成，如LEACH）.一般地，该模型要求发送方到接收方的距离d（取两簇的中心间距）远大于簇半径dm，即d≫dm.在协作传输过程中，发送方包括发送方簇中的Mt个节点，其中至少包括簇头，另外还有Mt-1个发送方簇的协作节点，共同形成一个与接收方簇中的Mr个节点通信的虚拟天线阵列.接收方的Mr个节点中至少包括接收方的簇头，此外还有可能包括Mr-1个协作节点实现协作接收.当Mr=1，即接收方只有一个节点时，这种虚拟 MIMO的传输方式又被称为多输入单输出（multi-input single output，MISO）.当Mr大于1时，虚拟MIMO的发送方与接收方都需要协同处理，同时MIMO与MISO在节能方面的性能相差甚微［2，7］.因此，为降低接收方数据处理的复杂度，只考虑MIMO中的MISO情况.1.2 数据传输策略为了将数据由发送节点传输到汇聚节点，发送节点所在簇的簇头需要对数据进行STBC编码，根据与相邻簇的传输距离选择适当的协作节点，寻找到下一个簇头，并与协作节点一同将数据以协作MIMO方式传输到下一个簇头，随后由接收方簇头进行数据的解码，并继续以上述方式转发给下一个簇头，直到到达汇聚节点为止.具体过程如下：1）簇头形成.为不失一般性，簇头通过LEACH算法形成.根据LEACH算法，网络中每一个节点随机产生一个0～1之间的数，如果该数值小于门限值T（n）：则该节点将被选为簇头［8］.当本轮次全网簇头节点都形成后，每一个簇头节点将发送广播通知所有其他节点其簇头信息.如果簇头x的广播消息被其他簇头y收到并超过规定门限后，则簇头y 就将x定为邻居簇头.2）成簇.在完成簇头广播后就要开始将所有非簇头节点加入对应的簇.当所有的非簇头节点收到簇头的广播后，它们将接收信号最强的簇头定为最终簇头，即加入该簇.所有的非簇头节点通过载波侦听多路访问（carrier sense multiple access，CSMA）信道发送消息给簇头，该消息中包括本节点的残留能量值e，该值将在步骤5）簇头选择协作节点时使用.3）能耗分析.簇头根据接收到簇内其他节点的信息，以及步骤1）的邻居列表计算出相邻簇间协作传输每比特数据所需的最小能耗E，并得出协作节点个数Mt.该过程也是本文的主要创新之处，具体过程详见下一节的能量分析模型.4）路由.簇头的路由表一开始只有汇聚节点ID号，下一跳簇头ID号，相邻簇间数据传输所需的能耗E.之后，每一个簇头选择相邻簇头进行路由表信息交换并升级自己的路由表，然后再与其他相邻的簇头交换升级的路由表信息，几次升级路由表信息之后，每一个簇头都能够根据获得的信息得到每一个节点到达汇聚节点的最优路径.为简化系统复杂度，采用最简单的Dijkstra算法进行路由.5）调度.基于本轮发送节点到汇聚节点的路由，便可确定步骤3）中簇间传输实际所需的功耗E，并根据所需的协作节点个数Mt，在簇内寻找除簇头外的Mt-1个协作节点.寻找规则为：根据步骤2）簇内节点的e值，选取排序最大的前Mt-1个作为协作节点.这是为了平衡簇内节点剩余能量，从而延长全网第一个死亡节点的时间.最后，簇头产生一个时分多址（time division multiple address，TDMA）调度并广播至簇内节点，簇内相关协作节点将根据该调度信息发送数据.6）数据传输.在数据传输阶段，簇内节点将根据收到的调度信息发送数据.一个数据帧中，每一个节点只能在对应的时隙发送数据，而在其他时隙进入休眠模式，从而节约能耗.首先，簇头接收簇内节点的数据并进行数据处理，随后簇头将处理后的数据广播到相应的Mt-1个协作节点，在协作节点接收到簇头的广播信息后，节点需要对数据进行STBC编码，接着就可以将数据协作传输至下一个簇头，接收方簇头进行解码恢复原数据.重复5）、6）步骤直到数据到达汇聚节点.在每一轮数据传输均要经过以上步骤，直到簇内节点没有数据发送或是节点均死亡，或是到达所设置的轮次数，则算法停止.2.1 簇间总能耗数据传输时，首先要考虑簇内广播所需的能耗.假设簇头广播数据的发射能耗为Ep1.由于簇半径远小于簇间距，因此数据在簇内传输的误码率比起簇间要小得多，可以看成无误码［9］，因此可以将Ep1看成常数.当有Mt个协作节点接收数据时，簇内广播所需的总能耗［10］E1=Et1+Ect+MtEcr，式中：Et1=（1+α）Ep1是簇头功率放大器的能耗，取决于发射能耗Ep1，表示传输效率，η表示功率放大器的泄漏效率，ζ取决于调制方案与相关星座图空间大小的峰均比；Ect与Ecr分别表示发送与接收每比特数据的电路能耗.当进行簇间数据传输时，由于簇内半径比起簇间距离要小得多，因此可以认为簇内所有节点到下一个簇头的距离均为簇间距d，因此簇间协作传输所消耗的总能耗为：E2=Et2+Ecr+MtEct，式中：Et2表示总的传输能耗.根据链路预算关系［11］，当信道为k阶瑞利平坦衰落信道时，传输能耗为：其中：k取值根据环境的不同而不同，自由空间传播模型k=2，市区蜂窝阴影k=3～5；Er是接收方满足给定误码率时所需的每比特能量；d是平均传输距离，即簇间距离；Gt与Gr分别是发射机与接收机的天线增益；λ是载波波长；Ml是用于补偿硬件处理变量与其他额外背景噪声或者干扰的链路余量；Nf是接收机噪声系数.根据文献［2］，当b≥2时，协作MISO的Er满足当取上限时，将其代入式（2）可得到：因此，完成一次协作传输过程，每比特的总能耗为：2.2 簇间最小能耗通过式（3）可以看出，网络的簇间总能耗是关于多个变量的函数，若要计算E值较为复杂.为简化网络复杂度与计算强度，在一个相对稳定的网络环境下，假设全网采用BPSK调制方式，即b= 2，则α值也为确定值，令C0=Et1=（1+α）Ep1=常数，根据文献［4］，发射电路与接收电路能耗可近似为常数，因此，令C1=Ect+Ecr=常数.此外，N0、λ、Ml、Nf、Gt、Gr这几个参数在网络初始化时基本均为确定值.令常数，则：对于特定两簇间的传输，d与k为常数，误码率Pb可以在系统初始化时给定，因此式（4）简化为Mt的函数，则E存在一个最小值.因此对Mt求导，令其为0即可.所以令上式为0，得得到Mtopt=f（dk）.因此对于给定两簇间的距离d，可得到优化的Mtopt使得总能耗E最小.此时选择协作节点数Mt为接近Mtopt的整数.再将d与Mt代入式（4），得到优化的最小能耗E.式（4）就是能量与路径的关系，可以发现能耗E在优化的Mt条件下与d是一对一的关系，通过式（4）可以确定相邻簇的最小能耗，从而利用Dijsktra算法即可确定节点与汇聚节点的最佳路径.仿真场景采用如图1所示的模型.设场景中有100个节点，网络区域为500m×500 m，汇聚节点位于网络中心.假设每一个节点的初始能量为1 J，每一轮在一个随机的节点上产生1 bit长度数据，节点的最大传输距离受限于节点初始能量，其他参数设置参考文献［3］.仿真实现4种算法：第1种算法是经典LEACH传输模式，即簇头收集的数据直接传输至汇聚节点；第2种算法是采用无协作SISO多跳传输模式（Noncooperative SISO，NCSISO），即簇头收集的数据通过SISO多跳传输至汇聚节点，路由采用Dijkstra算法，此时采用簇间距或能耗作为链路代价是等效的，因此采用基于距离为代价的路由算法；第3种算法是采用随机协作MISO多跳传输模式（random cooperative MISO，RCMISO），即协作节点个数是随机选择，此时簇间链路代价可利用式（2）传输能耗得出，路由同样采用Dijkstra算法；第4种算法是所提的采用优化协作MISO多跳传输模式（optimized cooperative MISO，OCMISO），即通过优化后的协作节点个数进行MISO协作传输，利用得出的簇间最小能耗作为链路代价寻找最佳路由.从图2可以看出，随着轮次的增加，4种算法的能耗均在增加.在相同的轮次，4种算法的能耗大小依次是LEACH＞NCSISO＞RCMISO＞OCMISO.LEACH算法是经典的无线传感网数据传输方案，数据融合到簇头后直接由簇头发送至汇聚节点，能耗会由于簇头节点到汇聚节点之间的长距离传输而变得非常大.NCSISO引入了多跳传输模式，将长距离分解成多段短距离通信，从而较大程度降低传输能耗，也使得多跳传输成为无线传感网研究的主流方向，但是该算法是基于最短路径，并没有考虑能耗问题.RCMISO通过协作传输方式，进一步降低了传输能耗，但是由于协作节点数是随机选择，并没有使得簇间传输能耗最低.OCMISO通过综合考虑节点的电路能耗与传输能耗，通过优化得出协作节点个数，使得簇间传输能耗为最小值，从而使得多跳传输的总能耗最低，改进全网的能量效率.类似地，图2中对于相同的节点能耗值，OCMISO算法传输轮次是最大的，这也意味着OCMISO算法由于可以节约更多的网络能量，从而延长网络的生存周期.图3描述的是随着轮次的增加，使用不同算法的网络节点死亡率.可以看到，在传输约2 000次时，LEACH算法网络中节点均死亡，而NCSISO算法网络中死亡节点约22%，RCMISO算法网络中死亡节点约14%，OCMISO算法网络死亡节点只有10%左右.可见，将协作多跳传输方式引入无线传感网络，可以利用其协作分集增益较好地节约协作节点的传输能耗，有效地延长网络的生存周期.最后，为了比较传输距离对网络能耗的影响，引入相对能耗系数K，定义为LEACH，NCSISO，RCMISO，OCMISO），即NCSISO、RCMISO、OCMISO 算法的能耗与LEACH算法的比率.仿真轮次设定为500次，同时将区域长度由100 m到1000 m进行变化，其他参数保持不变，因此就使得簇间距慢慢变大，从而研究传输距离变化带来的影响，仿真结果如图4所示.可以看到，随着距离变大，KNCSISO，KRCMISO，KOCMISO均变小，说明距离变大使得三种算法的能耗相对LEACH算法节约程度越来越大，这说明多跳传输带来的能量效率的提升.同时可以看到OCMISO算法的能耗减少量一直是最大的，并且随着距离变大，其能耗减少程度比其他算法的能耗减少程度要更高，这就说明该算法在远距离传输时能带来性能的提升.本文主要针对无线传感网有限能量的特点，利用协作MIMO无线传感网进行建模，将能耗问题转化成距离问题，提出一个基于最小簇间能耗的协作多跳传输方案，通过优化协作节点数得到簇间最小能耗，并作为选择下一跳节点的依据.此方案增大了通信范围，减小路由复杂度.仿真结果表明，改进算法无论是在轮次增加或者簇间距离变化的情况下，都能得到较好的节能效果.同时，进行多跳数据传输时采用最简单的Dijkstra路由算法，后续将进一步研究其他常见的路由算法对性能的改善.【相关文献】［1］PAULRAJ A，NABAR R，GORE D.Introduction to space-time wireless communications［M］.London：Cambridge University Press，2003.［2］CUI S，GOLDSMITH A J，BAHAI A.Energy-efficiency of MIMO and cooperative MIMO techniques in sensor networks［J］.IEEE Journal on Selected Areas in Communications，2004，22（6）：1 089-1 098.［3］CUI S，GOLDSMITH A J，BAHAI A.Energy-constrained modulation optimization ［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications，2005，4（5）：2 349-2 360.［4］HUSSAIN S，AZIM A，PARK J H.Energy efficient virtual MIMO communication for wireless sensor networks［J］. Telecommunication Systems，2009，42（1/2）：139-149. ［5］XUE J，ZHANG T，YAN Y，et al.Cooperation-based ant colony algorithm in WSN ［J］.Journal of Networks，2013，8（4）：939-946.［6］秦智超，周正，赵小川，等.认知无线传感器网络中基于 GSC的协作传输机制［J］.通信学报，2013，34（9）：158-165.［7］邱云周，沈杰，董少龙，等.基于无线传感网的虚拟 MIMO的能量有效性研究［J］.计算机工程，2007，33（17）：1-3.［8］HEINZELMAN W R，CHANDRAKASAN A，BALAKRISHNAN H.Energy-efficientcommunication protocol for wireless microsensor networks［C］//Proceedings of the 33rd Hawaii International Conference on System Sciences.Cambridge：IEEE，2000. ［9］DAI L，CHEN W，CIMINI L J，et al.Fairness improves throughput in energy-constrained cooperative ad-hoc networks［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications，2009，8（7）：3 679-3 691.［10］LI B，WANG W，YIN Q，et al.A new cooperative transmission metric in wireless sensor networks to minimize energy consumption per unit transmit distance［J］.IEEE Communications Letters，2012，16（5）：626-629.［11］PROAKIS J G.数字通信［M］.4版.张力军，译.北京：电子工业出版社，2003.。
Mobile WIMAX省电模式概述
Mobile WIMAX省电模式概述前言无线通信系统由固接式进展到移动式，首当其冲的便是耗电问题。
首先，由于用户装置大多使用电池来维持运作，在移动的同时又进行传输数据工作，势必快速消耗电池电量。
透过空气接口链接的客户端(MS)与基站(BS)两端装置，电源必须保持在开启状态以维持通信正常，因此即便在没有传输数据时，用户装置仍持续消耗电量。
另一方面，客户端为维持在大区域移动时的信号质量或是需求较高的传输服务质量(QoS)，必须发起换手(Handover)。
通常执行换手会伴随着大量的控制信息传送与等待时间，不但耗电也降低频宽利用率。
目前无线通信系统所制定省电模式省电模式，通常利用数据传输管理机制，让客户端与基站的通信暂时中断，或是简化换手程序与频率，以减缓装置电量损耗。
基于IEEE 802.16e-2005[1][2]标准的MobileMobile WiMAXWiMAX，也制定了睡眠模式与闲置模式两种的省电模式操作。
由于两者省电效益与衍生的维护成本上有明显差异，本文将分别就两者基本概念与运作原理提出说明，并探讨其差异。
睡眠模式睡眠模式目的在于节省客户端电量，并降低基站频宽资源的使用。
客户端在执行初始网络登入程序(Network Entry)之后，即开始使用服务基站(Serving BS)提供的传输服务。
由于客户端与基站并非随时都有封包在收送，因此两端可以事先预测并协议出不需收送封包的时间，谓之不可用时段(Unavailable Interval)。
睡眠模式即是让两端的链接在不可用时段里进入无作用状态，此时的客户端可暂时关掉装置电源或扫描周围的基站以提前取得连结数据。
因为WiMAX的传输链接属于联机导向(Connection-oriented)，封包必须分配到已建立好的联机(Connection)后才予以收送。
在正常操作下，客户端与基站可随时使用各联机来收送封包;一旦开启睡眠模式，就会限制联机的使用，尤其在不可用时段里更将停用所有联机。
基于3G用户感知的无线网络容量优化方法
基于3G用户感知的无线网络容量优化方法作者：暂无来源：《经营者》 2017年第12期一、智能终端对WCDMA网络的挑战（一）智能终端带来的业务倍增与传统的手机相比，智能终端会引发不同的话务模型。
随着智能终端的普及和WCDMA网络技术的演进，大量数据业务应用在WCDMA网中，智能终端对网络的挑战越来越大。
从某一地市公司一天3G用户终端流量使用情况，按照用户数对终端热门情况的分析，得出现网中活跃度最高的前20款终端。
智能终端的永远在线增加网络信令流量。
智能终端时刻保持PDP激活状态，大部分智能终端都可设置成自动PDP状态，一旦检测到PDP激活，立即发起激活流程。
智能终端长期处于连接状态，长期占用公网IP地址等分组网按需分配资源。
应用程序永远在线。
QQ、微信等APP软件每隔几秒钟就发送一些消息，这些消息数据量较小但需要频繁与服务器通信，占用现网IP地址，网络为此需要频繁做信道分配和创建流程，这些都极大地消耗了网络大量信令资源。
通过WIRESHARK在一段时间内对QQ软件的抓包信息数据可看出，QQ软件每隔一段时间就要从服务器获取聊天朋友的在线状态。
（二）智能终端对网络负荷的影响智能终端的使用频率高、状态迁移频繁，与网络交互都远远高于以往手机的使用，导致网络系统负荷异常，影响网络容量和稳定性。
1.智能终端使用频率高。
由于智能终端的普及以及各种基于手机软件的开发应用，网页浏览、即时聊天等业务的普遍使用，这些业务的出现可能在某些时段会造成信令拥塞与流量剧增的问题。
2.智能终端状态迁移频繁。
智能终端出于省电的目的，在无PS数据需求时会自动上报信令连接释放的消息，主动释放信令连接，手机在空闲状态与连接状态的频繁迁移会导致信令风暴。
3.智能终端承载建立频繁。
在线交互类业务是智能终端应用最广泛的业务类型之一，包括手机在线游戏、即时通信等，其共同的特点是终端应用和SP服务器在应用层上通过定时交互保持连接，以保证在线业务的正常运行。
移动通信终端网络功耗智能优化方法研究
- 20 -高 新 技 术采用硬件手段突破移动通信终端的电源模块带电能力不足的问题，可以解决移动通信终端续航能力差的问题。
但是，短时间内突破硬件瓶颈是不切合实际的。
因此，从现有的移动通信终端电源模块管理模式上入手，实现移动通信终端功耗的精细化管理，是更切合实际的解决问题思路[1]。
移动通信终端在享受网络服务期间，程序变迁和反馈数据的获得都在很大程度上依赖于网络环境和通信质量。
以智能手机为例，它们在网期间一般处于5G 网络环境和Wi-Fi 网络环境中，经常受到信号强度不稳定的影响[2]。
由于信号强度不断变化，因此会导致网络重连、网络延迟等问题，极大地消耗了智能手机的带电量[3]。
该文的研究目的就是构建移动通信终端的功耗模型，并分析各种导致智能终端功耗过大的因素，从而设计相应的优化方案并完成设计，进而在现有硬件水平条件下提高移动通信终端的续航能力。
该文的相关结论对移动通信终端的进一步发展具有一定的理论意义和工程实用价值。
1 移动通信终端网络功耗模型构建基于使用频度的功耗测评方法存在很大的误差，这是由智能终端中的尾功率现象引起的。
所谓尾功率现象，就是例如5G 、Wi-Fi 以及GPS 等硬组件执行关闭处理时，智能手机会继续保留高电流状态，持续一段时间后，电流才能真正调整到没有开启这些组件的状态。
因此，尾功率现象不仅严重地浪费了智能终端的电能，而且使基于使用频度的功耗测评方法存在较大的误差。
为了更准确地分析智能终端的功耗情况，该文从使用频度和尾功率的2个角度出发，构建一个全新的功耗分析模型，其核心数学模型如公式（1）所示。
p ij =αij ×c j +βij ×d j （1）式中：p ij 为当前采集的第i 个样本数据中第j 个硬件所造成的功耗；αij 为该硬件设施的使用频度；βij 为硬件关闭时的高电流保留情况；c j 为基于使用频度造成功耗的系数；d j 为尾功率造成功耗的系数。
大规模MIMO系统中能效优化设计
大规模MIMO系统中能效优化设计大规模MIMO系统是一种新兴的无线通信技术，它可以提升网络带宽并提高用户服务质量。
同时，在大规模MIMO系统中，能耗和能效问题也日益成为热点关注的话题。
能效是指在保持网络性能不变的情况下，尽可能地减少能耗以提高网络使用质量。
本文将从能效优化设计的角度出发，探讨如何在大规模MIMO系统中减少能耗，从而提高能效。
一、能效优化设计目标能效优化设计的目标是在维持大规模MIMO系统性能的前提下，最大限度地降低系统的能耗。
具体来说，能效优化设计包含以下三个方面的目标：1.最大化网络覆盖面积和用户质量在大规模MIMO系统中，网络覆盖面积和用户质量是重要指标。
因此，应考虑如何通过优化网络配置、多天线阵列设计、信道编码和复用等技术手段，最大化网络覆盖面积和用户质量，从而提高整个网络的性能。
2.最小化能耗大规模MIMO系统需要大量的天线和基站设备来支持其工作，因此，能耗也是一个重要问题。
能效优化设计应该从系统能耗的各个环节入手，采用多种技术手段，如功率控制、交替休眠、动态天线选择等，最小化系统的能耗。
3.高效的网络管理和资源分配在大规模MIMO系统中，网络管理和资源分配直接影响网络的整体性能和能效。
因此，应考虑如何通过优化网络管理和资源分配，最大化网络的资源利用率和效率，从而提高能效。
1.基于能耗的功率控制机制基于能耗的功率控制机制将功率控制与能耗优化相结合，采用不同的功率控制策略实现能耗的最小化。
例如，通过分析信道质量变化，动态调整发射功率以提高能效，在保证信号传输质量的同时尽可能地降低总功率消耗。
2.交替休眠技术交替休眠技术是一种节能技术，在大规模MIMO系统中应用非常广泛。
它通过对基站设备进行周期性的休眠来减少能耗。
在休眠期间，基站设备可以暂停一些服务，降低功率消耗，从而实现能效的提升。
3.信道选择和调度技术在大规模MIMO系统中，信道选择和调度决定了无线资源的分配和利用，对能效优化有着至关重要的作用。
低功耗无线传感网络的能耗优化策略研究
低功耗无线传感网络的能耗优化策略研究随着无线传感技术的快速发展，低功耗无线传感网络已经成为许多领域中重要的技术支持。
然而，传感节点的能耗问题成为限制无线传感网络实际应用的主要障碍之一。
因此，研究低功耗无线传感网络的能耗优化策略至关重要，可以延长传感节点的使用寿命，提高网络的可靠性和性能。
能耗优化策略可以从传感节点的硬件设计和软件算法两个方面进行改进。
在硬件设计方面，采用低功耗的传感器和传输模块、优化传感节点的供电管理和能量收集技术，能够有效降低传感节点的功耗。
首先，选用低功耗的传感器和传输模块可以将传感节点的功耗降到最低。
传感器是无线传感网络的核心部件，它们负责感知环境，并将感知数据传输给网络。
选择功耗较低的传感器可以降低节点的运行功耗，例如，采用微功耗传感器、能耗较低的射频模块等。
此外，对于传输模块来说，选择功耗较低的无线通信方式，或者采用数据压缩和聚集技术，减少数据传输量，都能有效降低功耗。
其次，优化传感节点的供电管理是降低功耗的关键。
传感节点的能量供给通常依赖于电池或能量收集器。
针对电池供电模式，可以采用低功耗的处理器和在线休眠技术，使得传感节点在不工作时能够进入节能模式，节约能源。
对于能量收集器供电模式，可以设计能量收集模块，利用光能、振动能等环境能源，为传感节点充电，从而减少对电池能量的依赖。
在软件算法方面，通过优化数据处理和网络通信协议等算法，可以降低传感节点的功耗，提高网络的性能和能效。
首先，对于数据处理算法来说，采用数据压缩和聚集等技术可以减少传感节点传输的数据量，尽量避免传输冗余的信息，从而降低功耗。
此外，通过对感知数据进行预处理和分析，提取关键信息，可以降低节点的计算功耗。
其次，网络通信协议也是能耗优化的重要方向之一。
传感节点之间的通信是无线传感网络的基础，因此设计合理的协议能够减少网络中的冲突和重传，降低通信功耗。
例如，采用自适应功率控制技术，根据距离调整传感节点的发射功率；采用睡眠调度策略，让节点在不工作时进入休眠状态，降低功耗。
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基于WIFI MIMO的智能手机终端省电优化策略
发表时间：2018-11-11T11:17:32.547Z 来源：《电力设备》2018年第17期作者：李佳[导读]
(珠海格力电器股份有限公司广东珠海 519000)
MIMO（Multiple-Input Multiple-Out-put）系统是一项考虑用于802.11n的技术。
802.11n是下一代802.11标准，可将吞吐量提高到100Mbps。
同时，专有MIMO技术可改进已有802.11a/b/g网络的性能。
MIMO技术指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。
它能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量。
当前手机WIFI模块主要采用2x2(2路发送，2路接收) MIMO方案，WIFI网络性能提升的同时，由于采用在原来基础上增加了一路收发，手机的功耗也有了相应增加。
针对功耗增加的问题，已有的方案一通过判断终端是否有流量消耗为切换条件，即当终端存在流量消耗的情况下，终端切换为双通道模式。
但此方案不能做到最优省电目的，理由：
（1）手机在开机且开启数据流量或者wifi之后，后台app或者系统服务都会有数据流量请求，而通常情况下这些数据量小，此时关闭双通道可以大大节省电量。
（2）一些常规的非视频类app使用时，正常单通道亦能满足用户体验要求，切换为单通道可大大节省终端电量。
（3）手机在开机且开启数据流量或者wifi之后，即便用户没有操作手机做联网请求，手机各种自带服务包也会通过心跳的方式去请求少量的数据，类似方案无法做到真正省电的目的。
针对功耗增加的问题，已有的方案二通过设置判断条件，切换天线数量来完成省电目的。
但此方案会在天线分集和mimo中都有用到。
而单通道变成MIMO除了增加天线数量之外，系统物理层对于数据的处理也有不同。
为解决现有问题，我们通过设置MIMO切换的条件来完成单双通道的切换：
条件一：支持MIMO的手机终端仅在手机终端设备传送语音（voice）和视频（video）数据时，手机终端切换为双通道。
手机终端设备传送语音（voice）和视频（video）数据完成后，手机终端切换为单通道。
有益效果：
正常使用的场景中，手机没有传送语音（voice）和视频（video）数据时，对于通信的网络.要求不高，采用单通道对用户体验几乎没有影响，WIFI模块可以节省电量近50%。
具体流程：
条件二：支持MIMO的手机终端在与AP（路由器）完成连接前,采用1x1单通道方式，手机终端接入AP之后，恢复2x2双通道。
有益效果：
(1) 手机终端在作为WIFI热点（AP）过程中，与终端（STA）连接过程中，向外发送Beacon帧和发送各种低速帧，采用单通道对于终端（STA）接入的用户体验和效果没有影响，手机热点的WIFI模块可以节省电量近50%。
(2) 手机终端在作为热点（AP）过程中，手机热点处于空闲状态（idol）,收到终端的连接请求前（没有发送prob request帧），手机热点仅通过单通道向环境中发送的Beacon，可以达到省电的效果。
具体切换方法：
通过手机软件层通过判断，手机终端在传送语音或者视频类数据时，手机软件层给WIFI模块发送指定命令，切换WIFI模块为双通道模式。
手机软件层检测到传送语音或者视频类数据完成后，再发送命令到WIFI模块，使WIFI模块切换为单通道。
各个阶段如下：
（1）手机开机后，开启WIFI模块，WIFI模块默认以单通道（1x1）方式运行。
（2）手机软件层判断到手机终端在传送语音或者视频类数据时，立即发送命令到WIFI模块，WIFI模块收到指令后，切换为双通道模式（2x2）。
如下图，软件层发命令到DSP,DSP直接断开chin1或者chin2任意通路即可完成切换到单通道。
（3）手机软件层判断到手机终端在完成传送语音或者视频类数据时，立即发送命令到WIFI模块，WIFI模块收到指令后，切换为单通道模式（1x1）。