提高移动站点综合节能性能的新算法及性能分析

为减少移动站点(MS)的平均能耗(AEC)和其接收数据帧的平均等待时间(AWT),在分析IEEE802.16e规定的节能算法的基础上提出了一种休眠窗口的混合增长算法.该算法通过改变休眠窗口的增长速度,提高了移动站点节能综合性能.通过与IEEE802.16e规定的节能算法的对比分析和实验仿真验证了该算法的良好性能,并进一步考查了休眠模式中参数对算法性能的影响,有助于参数值的选取.结果表明:混合增长算法可以在获得更好节能特性的同时大大减少平均等待时间,尤其在到达率较低时,混合增长算法的平均能耗比指数增长算法降低15%～20%,平均等待时间减少50%～70%.     

计数器驱动的IEEE 802.16e休眠模式研究

为了降低移动终端的能量消耗以及对基站空口资源的占用,IEEE 802.16e标准定义了休眠模式。针对计数器驱动的休眠工作模式与IEEE 802.16e标准不能较好兼容的局限,提出了改进的计数器驱动休眠算法,建立马尔可夫链模型分析其性能,推导出平均时延、平均功耗与计数器门限值等参数之间的内在关系,在此基础上给出了不同QoS要求的连接所对应的参数设置方案。     

IEEE802.16中基于非实时业务的节能算法

IEEE802.16系统中采用节能机制（PSM）来延长移动设备的电池使用寿命。针对非实时业务,IEEE802.16e和IEEE802.16m中的节能机制,通过令睡眠窗口指数倍增长来进行休眠,牺牲了大量的数据包响应时间来换取节能效果。为此,根据数据包到达的平均时间间隔,提出了一种动态设定移动终端（MS）睡眠周期的休眠算法nPSM。由基站（BS）在数据包到达时计算数据包平均到达间隔,并在下一次与移动终端通信过程中,通过下行数据包以捎带的方式将该信息传递给移动终端,作为后续休眠周期的长度。结合数学分析和仿真实验,验证了所提休眠算法相比现有针对非实时业务的节能算法,在低通信负载下,在减少数据包响应延时的同时提高了节能效果。     

IEEE 802.16e休眠模式算法的研究和改进

IEEE 802.16e为移动站点提供了大范围的无线接入,为了减少移动站点的功率消耗,它提出了一种节能机制休眠模式.移动站点在休眠间隔后进入监听间隔,检查其间是否有数据分组到达.如果有,它将进入清醒状态接收数据,否则,继续进入休眠间隔.草案中所提出的休眠模式指数增长算法在低业务量情况下,响应时间过长.文中提出了线性增长算法解决这一问题,理论分析了该算法的两个性能指标平均响应时间和平均能量消耗.并结合仿真实验,对比了这两种算法的性能,证实了后者具有较好的性能.进一步分析了休眠模式各个参数对上述两个性能指标的影响,对参数值的选取有重要帮助.     

IEEE802.16e的休眠模式性能评估与优化

IEEE802.16e终端具有移动性,导致其系统配置受限于电池容量。而休眠模式作为移动终端的必备功能,它能有效地管理有限的电池容量,延长移动终端的单次充电使用时间。该文回顾了IEEE802.16e移动终端休眠模式的3种功率节省类型,通过建模移动终端的休眠模式,研究了多种功率节省类型相组合的情况,探讨了休眠模式状态下移动终端的平均能量消耗和平均能量节省问题。通过系统模型仿真,提出了基于参数配置变化的休眠模式性能评估及优化的方法。     

IEEE802.16e中休眠模式的建模与分析

为提高IEEE 802.16e中Ⅰ-型节能方案的服务质量,用马尔可夫到达过程刻画数据流的到达,建立带有多重异构休假的离散时间DMAP/G/1排队模型.采用分解定理方法和Little公式完成该排队模型的理论,分析并导出IEEE 802.16e中休眠工作模式下能源节约率和数据包平均延迟时间等系统性能指标.通过数值例子证明,...     

基于业务量的自适应IEEE802.16e休眠机制

IEEE802.16系统中引入休眠模式来减小终端的能量消耗以及对服务基站空口资源的占用。为了进一步有效提高终端的省电率,提出了一种基于业务量的自适应休眠机制。它能够根据终端当前的业务繁忙程度动态调整其工作模式,有效地避免了终端在普通模式与休眠模式之间频繁切换。通过建立该休眠机制的马尔科夫模型,分析了终端平均功率消耗、平均时延与计数器门限值之间的关系。仿真结果表明,与标准的指数增长算法相比,提出的休眠机制能量节省率至少可提高30%。     

增强的IEEE 802.16e节能机制

为了提高电池供电的宽带无线接入设备的能量效率,通过建立IEEE 802.16e休眠模式的马尔可夫分析模型,研究了体眠机制的能量效率,分析了功率损耗和数据包平均延时之间的关系,建议了一种动态算法来适应终端的随机化业务,理论分析和NS2仿真结果都表明建议的算法能在整个休眠模式中节省较多的终端能量.     

MS休眠窗口叠加增长算法及其性能分析

针对休眠窗口的大小会影响移动站点节能性能及接收数据帧平均响应时间的问题,提出一种叠加增长算法,从而达到较好的节能效果且具有较短的平均响应时间。该算法定义第K个休眠窗口长度是第K．1和K-2个休眠窗口长度之和,以减缓各休眠周期内休眠窗口增长的速度。仿真结果表明,该算法在平均能耗和平均响应时间方面均优于IEEE802 16e规定的指数增长算法。     

IEEE 802.16e中节能类型Ⅰ的排队性能分析

根据IEEE 802.16e中的休眠模式节能类型Ⅰ的工作机制,建立休假长度呈指数变化的多重休假排队模型。给出稳态队长、平均等待时间、平均忙循环等排队参数。推导出能量节省率和平均响应时间性能指标的表达式,通过数值例子得到系统性能指标与初始休眠窗口大小的依赖关系。     

改进的IEEE802．16e睡眠模式算法

IEEE802．16e标准采用睡眠模式降低移动台的能量消耗。提出一种改进的睡眠模式控制算法,该算法根据接入速率的变化动态调整睡眠模式的睡眠周期。在给出的4种实际模型上比较IEEE802．16e标准算法与改进算法,结果表明改进算法在低接入速率下能节约更多能量,在高接入速率下与标准算法的性能相当。     

IEEE 802.16j中继站睡眠模式的研究

IEEE 802.16j标准在IEEE 802.16d/e标准的基础上引入了中继站。由于有的中继站具有便携、游牧,甚至移动的特性,往往采用电池或者太阳能供电的方式,中继站的能量节省问题也随之而来。中继站睡眠模式作为能量节省的重要手段,对其进行研究是十分必要和有用的。介绍了IEEE 802.16j RS睡眠机制,并构建了中继站睡眠模式下的能量消耗模型和帧时延模型。然后用概率统计的方法对模型进行了仿真,并就各参数对平均能量消耗和平均帧时延的影响进行了分析。     

IEEE 802.16j中继站睡眠模式改进算法

IEEE 802.16j标准在IEEE 802.16e标准的基础上引入了中继站。中继站睡眠模式是能量节省的重要手段。其中各参数的选取关系到RS睡眠模式的效果——平均能量消耗和平均帧时延。用概率统计的方法构建了IEEE 802.16j RS睡眠模式下的能量消耗模型和帧时延模型,通过对睡眠模式各窗口参数的分析,提出了根据业务流动态改变窗口参数的算法,并且对改进前后的算法进行了仿真分析。     

双向链路下IEEE 802.16e中节能类型Ⅲ的性能分析

为了有效地节省移动终端(mobile station,MS)的能量消耗,延长无线城域网中MS的生命期,综合考虑了IEEE 802.16e节能类型III的双向链路,将上行链路抽象为一个服务台,下行链路抽象为另一个服务台,将休眠状态和侦听状态抽象为休假期,建立了一个两服务台同步休假的多重休假排队系统。应用半马尔可夫过程方法,导出了排队系统的稳态分布。给出了IEEE 802.16e节能类型III中上/下链路数据帧的平均延时和能量节省率等性能指标的表达式,并通过数值例子定量刻画了系统参数对系统性能的影响。     

Energy-aware QoS uplink scheduling for UGS traffic flows in WiMAX networks

This paper presents a new energy-aware QoS scheduling and call admission control algorithm for WiMAX IEEE 802.16e wireless access standard. The scheduling algorithm works at MAC layer and is designed towards minimizing power consumption at mobile stations supporting multiple Unsolicited Grant Service (UGS) connections, while meeting the QoS requirements of the connections. The algorithm uses a novel idea to fill an active OFDM frame as much as possible in order to increase the number of OFDM frames in sleep mode at mobile station. The algorithm also considers the dynamic nature of connection joining and termination. We used Voice-over-IP (VoIP) traffic connection models for UGS traffic flows to simulate and validate algorithm. The simulation model was tested using VoIP codec types with different rates and QoS requirements. Simulation results show that a power saving in the range of 50–75% can be easily achieved at the mobile station under low-to-moderate traffic intensities.