【摘 要】
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随着移动设备和无线通信技术的更新与进步,移动云计算获得了巨大的发展并且成为了人们生活中的重要组成部分。在这样的背景下,越来越多的移动设备用户开始从云上获取视频,基于云的视频传输的显著增长也因此而来。随着云视频的传输量越来越大,我们迎来了一个新的挑战:如何向电量有限的移动设备有效地传输视频。为了解决这一难题,移动云计算领域中一个重要的研究课题出现了,即如何向移动设备快速传输视频的同时减少设备电量消耗
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随着移动设备和无线通信技术的更新与进步,移动云计算获得了巨大的发展并且成为了人们生活中的重要组成部分。在这样的背景下,越来越多的移动设备用户开始从云上获取视频,基于云的视频传输的显著增长也因此而来。随着云视频的传输量越来越大,我们迎来了一个新的挑战:如何向电量有限的移动设备有效地传输视频。为了解决这一难题,移动云计算领域中一个重要的研究课题出现了,即如何向移动设备快速传输视频的同时减少设备电量消耗。本文着重研究在不影响用户视频观看体验的基础上,如何通过调整视频传输调度算法来实现能源有效性最大化的目的。首先,本文介绍了移动云计算、视频传输以及李雅普诺夫优化的基础知识,并在此基础上描述了移动云环境下视频传输的相关概念,重点阐述了视频传输的调度算法、分类、以及各类算法的优缺点。然后本文对基站、移动设备和能源进行建模,并在此基础上为基站提出了一种兼顾成本和能耗的视频传输调度算法BCA(Base Station Control Algorithm),该算法能够在不影响用户视频观看体验的基础上,尽最大努力地降低视频传输的成本和能耗。在本文中,我们采用李雅普诺夫优化技术,通过对系统中排队信息(queueinginformation)的采集与分析,为基站设计了一个在线接纳控制(online admission control)、带宽分配(bandwidth allocation)算法。该算法最大限度地提高了平均视频吞吐率(the average video segments throughput)和平均移动设备能耗(the average energy consumption of mobile devices)的联合效用(joint utility)。此外,该算法在未知的工作量和未知的信道状态下仍可正常使用。最后,我们选择了贪心算法、去掉接纳控制过程的BCA算法和BCA算法,完成仿真实验。通过实验,我们可以得出,采用李雅普诺夫优化技术的BCA算法比贪心算法在节约能源和成本方面要更有优势,以及接纳控制过程对整个BCA算法的重要性。
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