Formulazione del problema della minimizzazione del consumo energetico
In base al modello di trasmissione dei dati illustrato nella sezione precedente, se la potenza di trasmissione del terminale mobile è P, allora il consumo energetico di una singola trasmissione di dati che utilizza m è pari a P·t. Supponendo che il numero di cicli di rilevamento del canale che utilizzano m sia N, allora il consumo energetico totale per un ciclo di rilevamento della larghezza di banda del canale, comprensivo di misurazione e trasmissione dei dati, è: Emx = N·(E, P – t).
Se il terminale mobile utilizza ripetutamente il ciclo RMB specificato per l'applicazione m, allora la sequenza dei numeri relativi ai tempi di arresto {N, N,,…,N,,…,Ny} e la sequenza del consumo energetico totale {Ex, Ex,…, generata dal ciclo RMB), Ex, …, Exy}. Dove, N. indica il numero di arresti della ruota principale. E è il consumo energetico totale quando la ruota principale si ferma a N. Quando la m-esima ruota si ferma a N, il tempo totale impiegato dal terminale mobile è costituito dal tempo di rilevamento ATx, = T·N, e dal tempo di trasmissione t, ovvero ATx·t. La quantità di dati da trasmettere è Q1). Quindi la quantità di dati da non trasmettere in questo round Lmx è:
Se il terminale mobile ottiene il consumo energetico medio minimo per unità di dati dopo aver osservato il canale N volte in modo continuativo, allora N è il tempo di arresto ottimale. Poiché il terminale mobile rileva almeno un
larghezza di banda del sottocanale, quindi il tempo di arresto ottimale è N ≥ 1. Il ritardo massimo di trasmissione dei dati da trasmettere è Dm. Si definisca Z = LDm/T”, quindi 1 ≤ n ≤ N ≤ Z.
In base al teorema dei grandi numeri, l’equazione (7) converge verso ME[E,]/E[Q 1)-Ly]. Pertanto, si costruisce un tempo di arresto 1≤N≤Z tale da minimizzare ME[Ex]/EL[Q *1)-L]. Questa regola deriva dalla velocità di trasmissione del canale r rilevata durante l’intervallo T e dalla sequenza temporale di rilevamento AT, e genera la sequenza di consumo energetico Ex, la sequenza del volume di dati da trasmettere O e la sequenza della quantità di dati che non possono essere trasmessi L. I valori di queste sequenze possono essere ottenuti tramite misurazione.
4.2 Soluzione del problema del segretario relativo alla minimizzazione del consumo energetico
Il nostro obiettivo è ridurre al minimo il consumo energetico medio durante il processo di trasmissione dei dati dal terminale mobile al cloud, ovvero scegliere il momento in cui la velocità di trasmissione è massima per trasmettere i dati. In questa sezione, applicheremo la regola che consiste nel considerare k candidati e poi selezionare i migliori. Risolvere il problema per ottenere il valore ottimale di k e dimostrare che il valore di k ottenuto è quello ottimale.
Questo articolo definisce V come la posizione assoluta dei candidati selezionati secondo la regola che prevede l’esclusione di k candidati e l’accettazione dei migliori; La probabilità che la posizione assoluta del candidato selezionato sia r e che l'incremento sia s. PN = P(V = r) è la probabilità che la posizione assoluta del candidato selezionato sia r al termine del processo decisionale.
Lemma 1. Quando 1 ≤ k ≤ N-1 e 1 ≤ s ≤ N, si ha che:
Il terminale mobile esegue il rilevamento del canale ogni periodo T. Dopo k rilevamenti, quando rileva che la velocità r nel momento attuale è superiore a qualsiasi valore precedente della velocità, il terminale mobile interrompe il rilevamento e invia i dati al cloud. In caso contrario, prosegue con il rilevamento. Se il terminale mobile non trasmette dati per i primi Z-1 rilevamenti, deve inviare i dati quando il tempo di rilevamento raggiunge il numero massimo di rilevamenti Z. Il terminale mobile continua il rilevamento del canale e la trasmissione dei dati secondo questa strategia, riducendo così il consumo energetico durante la trasmissione dei dati. 5 Risultati della simulazione e analisi
In questa sezione conduciamo esperimenti di simulazione per confrontare la strategia proposta con quelle descritte nella letteratura specializzata sotto tre aspetti: consumo energetico medio per unità di dati, efficienza energetica ed efficienza di rilevamento, al fine di dimostrare l’applicabilità della strategia da noi proposta.
L'attenuazione del segnale durante la trasmissione su canale wireless è di tipo a piccola scala, e il relativo modello di attenuazione viene solitamente simulato mediante la distribuzione di Rayleigh e quella di Rician. Nell'ambito dell'esperimento, abbiamo condotto simulazioni nell'ambiente di simulazione dei due modelli di attenuazione; i valori dei parametri sperimentali sono riportati nella tabella 1.
Il presente articolo propone la strategia di trasmissione ottimale basata sul problema del segretario (OTSSP), che si fonda sulla teoria dell’arresto ottimale del problema del segretario — secondo cui si scartano k candidati per poi accettare i migliori — e la confronta con altre due strategie citate in letteratura. Tra queste, le altre due strategie di confronto sono:
1) Il meccanismo “The Sooner The Better” (TSTB): il terminale mobile invia i dati dopo aver rilevato il canale per la prima volta;
2) Strategia di trasmissione casuale (RTS): il terminale mobile seleziona in modo casuale un determinato momento per la trasmissione dei dati tra Z intervalli di tempo, ciascuno con un ritardo massimo di trasmissione Dm, con probabilità uguale 1/Z.
Al fine di tenere conto di fattori quali il consumo energetico medio e il ritardo massimo di trasmissione, secondo quanto riportato in letteratura [3], nell’esperimento abbiamo impostato il numero massimo di applicazioni sui terminali mobili M pari a s; la velocità di generazione dei dati c pari a 10×10³ bps; e il periodo di rilevamento dei dati T pari a 1 s; il tempo di trasmissione dei dati r assume il valore di 0,9 s; il ritardo di trasmissione dei dati D è pari a 10 s; il consumo energetico per il rilevamento dei dati E è pari a 1×10 J. In questo esperimento, si esamina l’impatto delle variazioni del numero massimo di applicazioni M, della velocità di generazione dei dati c e del ritardo di trasmissione dei dati D sul consumo energetico medio per unità di dati, sull’efficienza energetica e sull’efficienza di rilevamento. Il fattore variabile M ha un intervallo di valori compreso tra 1 e 10; c ha un intervallo di valori compreso tra 1×10³ e 15×10² bps; D ha un intervallo di valori compreso tra 1 e 15 s. .
5.1 Consumo energetico medio
Il consumo energetico medio riflette l'energia consumata da ciascun bit di dati nei dati trasmessi con successo (compreso il consumo energetico per il rilevamento del canale Ep e il consumo energetico per la trasmissione dei dati Pt).
La Figura 2 mostra i risultati del confronto tra il consumo energetico medio delle tre strategie in presenza di diverse variazioni di M nell’ambito della distribuzione di Rayleigh e della distribuzione di Rician. Dalla Figura 2 si osserva che il consumo energetico medio di ciascuna strategia nella distribuzione di Rician è inferiore al consumo energetico medio della strategia corrispondente nella distribuzione di Rayleigh. Man mano che il valore di M aumenta, il consumo energetico medio della strategia OTSSP risulta il più basso rispetto alle altre due strategie a parità di valore di M; l’efficienza energetica è ottimale e il tasso di crescita del consumo energetico medio è il più lento; la strategia TSTB non tiene conto del consumo energetico e trasmette i dati direttamente, pertanto il valore del consumo energetico medio è il più elevato e l’efficienza energetica è la peggiore.
La figura 3 mostra i risultati del confronto tra il consumo energetico medio delle tre strategie in presenza di diverse variazioni di c nell’ambito della distribuzione di Rayleigh e della distribuzione di Rician. Il valore del consumo energetico medio della strategia OTSSP e della strategia RTS è riportato sul lato sinistro dell’asse ￥, mentre il valore del consumo energetico medio della strategia TSTB è riportato sull’asse ￥ a destra. Dalla Figura 3 si osserva che, nelle distribuzioni di Rayleigh e di Rician, all’aumentare del valore di c, i valori del consumo energetico medio della strategia OTSSP e della strategia RTS non risultano eccessivamente elevati.
Gateway IoT
Poiché i dati vengono trasmessi quando le condizioni del canale sono buone, la velocità di trasmissione dei dati è superiore alla velocità di generazione dei dati e non si verificano perdite significative di dati dovute a timeout di trasmissione, pertanto il consumo energetico medio per unità di dati diminuisce gradualmente. L’efficienza in termini di consumo energetico della strategia TSTB è significativamente inferiore rispetto alle altre due strategie poiché la strategia TSTB trasmette i dati non appena si presenta la prima occasione di trasmissione. Lo stato del canale in quel momento spesso non è ideale e la quantità di dati trasmessi è ridotta. Quando la quantità di dati trasmessi è pari a quella delle altre due strategie, è necessario consumare più energia.
La Figura 4 mostra i diversi valori di D nella distribuzione di Rayleigh e nella distribuzione di Rician. Risultati del confronto del consumo energetico medio delle tre strategie in caso di variazione. Dalla Figura 4 si osserva che, tra le due distribuzioni, la strategia OTSSP presenta il consumo energetico medio più basso e la migliore efficienza energetica. Inoltre, la strategia OTSSP e la strategia RTS differiscono tra loro per via del tempo di trasmissione dei dati. Di conseguenza, il valore del consumo energetico medio mostra una tendenza al ribasso all’aumentare di Dm. Ciò è dovuto al fatto che, all’aumentare di Dm, i dati generati hanno maggiori possibilità di essere trasmessi al cloud prima del ritardo massimo e l’energia consumata per unità di dati diminuisce; pertanto, il consumo energetico medio mostra una tendenza al ribasso. Quando il ritardo D è superiore a 25 s, il consumo energetico per bit di dati è infinitamente vicino a 0, ma non sarà pari a 0. In questo caso, sebbene il consumo energetico medio sia basso, l’esperienza utente non è soddisfacente.
5.2 Efficienza energetica
Efficienza energetica? Indica l'energia consumata per unità di tempo durante la trasmissione dei dati (compresi il tempo T del canale di rilevamento e il tempo t di trasmissione dei dati). Minore è l'efficienza energetica, minore è l'energia consumata dalla strategia per unità di tempo.
La Figura 5 mostra i risultati del confronto tra i valori n relativi all’efficienza energetica delle tre strategie al variare di M secondo la distribuzione di Rayleigh e la distribuzione di Rician. Dalla Figura 5 si osserva che, in entrambe le distribuzioni, il numero massimo di applicazioni delle tre strategie M e? i valori mostrano una relazione di crescita lineare. La strategia OTSSP presenta il valore di n più basso, mentre la strategia TSTB presenta il valore di n più elevato poiché non tiene conto dei fattori energetici. Allo stesso tempo, all’aumentare del valore di M, il valore della strategia OTSSP cresce più lentamente. Ciò dimostra che, quando una grande quantità di dati viene trasmessa contemporaneamente al cloud, il tasso di consumo energetico della strategia OTSSP aumenta lentamente, offre risultati sperimentali migliori e getta le basi per il rapido sviluppo del mobile cloud computing.
La figura 6 mostra i risultati del confronto dell’efficienza energetica n delle tre strategie al variare di c secondo la distribuzione di Rayleigh e la distribuzione di Rician. Poiché le tre strategie non consentono di rappresentare chiaramente l’ampiezza della variazione in un’unica immagine, la strategia OTSSP è riportata in un’immagine separata; nelle figure (b) e (d), il valore dell’efficienza energetica della strategia TSTB è riportato sul lato sinistro dell’asse Y, mentre quello della strategia RTS è riportato sul lato destro dell’asse Y. Come si osserva dalla Figura 6
Si può notare che i valori di efficienza energetica delle tre strategie nella distribuzione di Rician sono migliori rispetto a quelli nella distribuzione di Rayleigh. All’aumentare della velocità di generazione dei dati c, nella distribuzione di Rayleigh, qual è il valore di efficienza energetica della strategia OTSSP? I valori si concentrano tra 0,0497 e 0,05; i valori n della strategia TSTB si concentrano tra 0,328 e 0,332; i valori della strategia RTS si concentrano tra 0,078 e 0,0784; nella distribuzione di Rician, i valori della strategia OTSSP sono concentrati tra 0,0462 e 0,0465; i valori di n della strategia TSTB sono concentrati nell'intervallo 0,1842 ~ 0,1846; il valore di n della strategia RTS è concentrato nell'intervallo 0,0780 ~ 0,0784. In altre parole, la strategia OTSSP proposta in questo articolo presenta l’efficienza energetica più bassa, consuma meno energia per unità di tempo e offre il miglior effetto di risparmio energetico. La strategia OTSSP rileva la velocità del canale per le prime k volte; a partire dal k+1° rilevamento, quando la velocità del canale è superiore a quella delle k volte precedenti, il rilevamento viene interrotto e i dati vengono inviati, migliorando così notevolmente la velocità di trasmissione dei dati e l’utilizzo dell’energia.
6 Conclusione
Con il rapido sviluppo delle reti mobili e del cloud computing mobile, come ridurre il consumo energetico dei terminali mobili e dei cloud, migliorare l’utilizzo dell’energia e potenziare l’esperienza utente è uno dei problemi urgenti che il cloud computing sostenibile deve risolvere. Attualmente, solo una piccola parte del lavoro di ricerca si concentra sullo studio del livello di rete nel processo di trasmissione dei dati, con l’obiettivo di ridurre il consumo energetico del cloud computing mobile. Il presente articolo sarà dedicato allo studio del problema dell’ottimizzazione del consumo energetico dei terminali mobili durante il processo di trasmissione dei dati nel cloud computing mobile. Durante il processo di trasmissione dei dati tra il terminale mobile e il cloud, a causa di fattori quali la mobilità dell’utente mobile, dai cambiamenti meteorologici e dall’instabilità della larghezza di banda di rete, se il terminale mobile sceglie di inviare dati al cloud in un momento in cui lo stato del canale è buono e la velocità di trasmissione è elevata, è possibile ridurre notevolmente il consumo energetico e migliorare l’utilizzo dell’energia. La teoria dell’arresto ottimale è uno strumento efficace per risolvere il problema del tempo massimo di arresto e fornisce una base per ottimizzare il consumo energetico della trasmissione dati dei terminali mobili. Basandosi sul problema di selezione in cui la classifica assoluta media dei candidati selezionati è la più bassa, questo articolo propone di scartare k candidati e quindi accettare i candidati migliori. Strategia di ottimizzazione del consumo energetico. Il presente articolo prende in esame il caso in cui la trasmissione dei dati presenti un certo ritardo. Nell’ambito della distribuzione di Rayleigh e della distribuzione di Rician, ipotizzando una velocità di generazione dei dati costante, vengono costruiti un modello di coda di trasmissione dati con più applicazioni e un modello di minimizzazione del consumo energetico medio per unità di dati. Si utilizza il problema del segretario migliorato (la regola che consiste nell’escludere k candidati e accettare quelli con i migliori risultati) per risolvere il problema e raggiungere l’obiettivo di minimizzare il consumo energetico medio per unità di dati. Nell’esperimento di simulazione, la strategia OTSSP e la strategia TSTB proposte in questo articolo sono state confrontate con la strategia RTS; è emerso che la strategia OTSSP presenta un consumo energetico medio inferiore.
Parole chiave: Gateway per l'Internet degli oggetti
