新兴的云计算技术正在蓬勃发展,它给计算领域带来了一个全新时代:云计算服务提供者向被服务的终端提供了庞大的数据存储容量和强大的计算资源。同时,随着移动通信技术的迅猛发展,智能移动设备已经是日常生活、工作中必备的工具,随之与日俱增的各式各样、功能齐全的应用程序也可以被用户轻松下载。通过无线云计算技术,移动设备将要处理的数据通过无线网络上传到云中心,在云中心处理完这些数据后再通过无线网络将结果回传给移动设备,这不仅降低了对移动设备计算性能的要求,也降低了对移动社设备存储容量的需求。但是,近年来,电池技术的发展脚步却相当缓慢。电池的存储能量每年只以5%的速度增加。相对于爆炸式的移动应用的增长,受限的电池容量目前已经成为智能移动设备性能的最大的短板。因此,如何在无线云环境下降低移动设备的能耗问题逐渐成为了研究的热点。目前基于无线云计算的绿色IT的研究方向主要集中在以下两点,如何卸载移动设备的应用到云计算中心,和何时卸载移动应用。对于前一个研究方向,目前通常采用局部优化算法来最优化移动设备的卸载能耗,对于后者,则通常采用能量预测的方式来决定何时卸载。但是,现有的卸载算法大多基于能量与速率的经验式子,能量预测的过程尚未考虑信道量化误差的影响,并且都缺乏对实际场景的具体分析。针对上述问题,本文作出了以下的贡献:改进了目前经验能量式子下的应用卸载策略,主要改进了应用在本地执行的能量消耗模型,和考虑了足够的量化级数,最终结合WLAN系统下的实际数据作出仿真,并验证了本卸载策略的优越性;为避免经验式子带来的统计误差,本文结合OFDM系统提出了一个最优化移动设备能耗的上传调度,采用分两步走的最优化方案解决了多个维度的最优化难题。