專利名稱：基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于通信領(lǐng)域，具體涉及一種基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法。
背景技術(shù)：
在信息時(shí)代，每臺(tái)智能手機(jī)都是一個(gè)不斷接收和發(fā)送數(shù)據(jù)的手持移動(dòng)終端。同時(shí)， 移動(dòng)用戶期望獲得以低延遲、廉價(jià)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和低功耗為特點(diǎn)的最佳用戶體驗(yàn)。但是， 在實(shí)際情況中，智能手機(jī)的性能受到無(wú)線信號(hào)衰減、電源管理策略和環(huán)境條件等多方面因素的影響。為了改善用戶體驗(yàn)和滿足實(shí)時(shí)性要求，已有的研究強(qiáng)調(diào)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)自接口適應(yīng)性技術(shù)實(shí)現(xiàn)通過(guò)檢測(cè)當(dāng)前的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)環(huán)境或者根據(jù)以往的無(wú)線數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)，為不同的移動(dòng)應(yīng)用動(dòng)態(tài)選擇無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口?？紤]到目前大多數(shù)的移動(dòng)設(shè)備都配備了多個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口，例如Wi-Fi，Bluetooth, GPRS，3G等，且各個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口擁有不同的特性，例如GPRS功耗低、但傳輸速率低，Wi-Fi 功耗大、但能提供較高的傳輸速率，同時(shí)網(wǎng)絡(luò)功耗占手機(jī)電量消耗的相當(dāng)大一部分(> =30% )，研究者們提出綜合利用多個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口以減少用戶使用網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的電量消耗。Trevor Pering, Yuvraj Agarwal 等人提出 Coolspots,可參考文獻(xiàn)[T. Pering, Y.Agarwal, R. Gupta, and R. Want, "Coolspots :reducingthe power consumption of wireless mobile devices with multiple radio interfaces,，，in Proceedings of the 4th international conference on Mobile systems, applications and services, 2006，pp. 220-232]。Coolspots使移動(dòng)設(shè)備能夠根據(jù)當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)狀況及應(yīng)用需求自動(dòng)地在多個(gè)網(wǎng)絡(luò)接口中例如Wi-Fi和藍(lán)牙間進(jìn)行切換，當(dāng)通訊數(shù)據(jù)量小，帶寬要求低時(shí)，啟動(dòng)低功耗的藍(lán)牙而關(guān)閉Wi-Fi接口以減少電量消耗，當(dāng)通訊數(shù)據(jù)量大，帶寬要求高時(shí)，快速切換到高速率的Wi-Fi以滿足通信需求。但Coolspots對(duì)硬件有特殊的要求，不適宜推廣。Footprint則是利用設(shè)備從蜂窩網(wǎng)絡(luò)中獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)，如監(jiān)聽(tīng)到的蜂窩塔的ID、信號(hào)強(qiáng)度等來(lái)推測(cè)設(shè)備當(dāng)前的位置，只有當(dāng)設(shè)備的位置發(fā)生較大的改變時(shí)才啟動(dòng)Wi-Fi掃描以獲得周?chē)捎玫腁P(ACCesS Point，訪問(wèn)接入點(diǎn))信息，通過(guò)減少不必要的掃描次數(shù)來(lái)降低耗電量。Footprint 可參考文獻(xiàn)[H. Wu, K. Tan, J. Liu, and Y. Zhang, "Footprint cellular assisted wi-fi ap discovery on mobile phones for energy saving," in Proceedings of the 4th ACM international workshop on experimental evaluation and characterization (WINTECH' 09) ,2009, pp. 67-76]。現(xiàn)有研究大多只考慮到任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、資費(fèi)和功耗這三方面中的一個(gè)或兩個(gè)，例如在時(shí)間束縛下保證功耗最小，而實(shí)際在獲得良好的用戶體驗(yàn)時(shí)需要將任務(wù)執(zhí)行時(shí)間、功耗和資費(fèi)三者綜合來(lái)考慮。同時(shí)，現(xiàn)有研究忽略了時(shí)變無(wú)線網(wǎng)絡(luò)和條件指令導(dǎo)致的移動(dòng)應(yīng)用執(zhí)行時(shí)間等的不確定性，僅考慮了最壞情況下的優(yōu)化策略。另外，車(chē)載移動(dòng)情況下，用戶需要完成一系列數(shù)據(jù)相關(guān)的移動(dòng)應(yīng)用，現(xiàn)有研究中使用3G無(wú)線網(wǎng)絡(luò)能夠提供更好的傳輸速度和較小的丟包率，但相較于WiFi具有較高的功耗和資費(fèi)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明針對(duì)車(chē)載移動(dòng)情況下，如何通過(guò)動(dòng)態(tài)分配無(wú)線網(wǎng)絡(luò)(3G和WiFi)接口，使得在時(shí)變的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，以較小的資費(fèi)和功耗，快速響應(yīng)用戶請(qǐng)求，從而為用戶提供最佳的用戶體驗(yàn)的問(wèn)題，提出了一種基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法。本發(fā)明方法適用于車(chē)載移動(dòng)情況下、一組數(shù)據(jù)依賴的移動(dòng)智能手機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)景， 首先通過(guò)有向無(wú)環(huán)圖為所述的應(yīng)用場(chǎng)景建立用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ虶 = <V，E>，其中，G是用來(lái)表示用戶體驗(yàn)的有向無(wú)環(huán)圖，V = <Vl，. . .，Vi，. . . vN>是有向無(wú)環(huán)圖中節(jié)點(diǎn)的集合，每個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi 代表一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用，N為自然數(shù)，N表示所述應(yīng)用場(chǎng)景中移動(dòng)應(yīng)用的總個(gè)數(shù)，是有向無(wú)環(huán)圖中邊的集合，每條邊用帶箭頭的有向線段表示，兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間有連接，則表示兩個(gè)移動(dòng)節(jié)點(diǎn)間有數(shù)據(jù)依賴關(guān)系。本發(fā)明基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法具體包括下面步驟步驟1、對(duì)有向無(wú)環(huán)圖G進(jìn)行拓?fù)渑判颍玫揭粋€(gè)當(dāng)前排序序列。步驟2、根據(jù)資費(fèi)的概率&、執(zhí)行時(shí)間的概率&和功耗的概率&，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi 的所有概率執(zhí)行事件Pu。步驟3、設(shè)置最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin為無(wú)窮大，設(shè)置總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)為0。步驟4、進(jìn)入解空間第1層，初始化當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1中信息為空。步驟5、根據(jù)進(jìn)入的解空間的層次，找到在G中的當(dāng)前節(jié)點(diǎn)vk，設(shè)當(dāng)前進(jìn)入解空間的第1層，則當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk為G的當(dāng)前排序序列中的第1個(gè)節(jié)點(diǎn)。步驟6、枚舉當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的所有概率執(zhí)行事件。步驟7、判斷是否已選擇過(guò)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的所有概率執(zhí)行事件，若否，執(zhí)行步驟8 ；若是，則執(zhí)行步驟14。步驟8、依次選擇當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的一個(gè)概率執(zhí)行事件。步驟9、更新當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的執(zhí)行結(jié)束時(shí)間fk，所述的執(zhí)行結(jié)束時(shí)間fk為節(jié)點(diǎn)Vk的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間與節(jié)點(diǎn)Vk的執(zhí)行所需時(shí)間的和。步驟10、更新總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的執(zhí)行結(jié)束時(shí)間fk是否大于總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)，若是，那么設(shè)置總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)為該當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的執(zhí)行結(jié)束時(shí)間fk，否則，保持總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)不變。步驟11、根據(jù)選擇的概率執(zhí)行事件更新當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1的信息，包括更新從當(dāng)前排序序列中的根節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk所作出的概率執(zhí)行事件的選擇；更新產(chǎn)生的總執(zhí)行時(shí)間為T(mén)t(G)；更新產(chǎn)生的總資費(fèi)Ht (G) -Ht(G) = YjHi，比表示當(dāng)前排序序列第i個(gè)節(jié)點(diǎn)選擇的
i=l
概率執(zhí)行事件的資費(fèi)；更新產(chǎn)生的總功耗Ct (G) =Ci(G) = ,Ci表示當(dāng)前排序序列第i個(gè)節(jié)點(diǎn)選擇的
i=l
概率執(zhí)行事件的功耗；
更新總信心概率Pt (G) -.Pt(G) = Ylp1 ,Pi表示當(dāng)前排序序列第i個(gè)節(jié)點(diǎn)選擇的概
i=l
率執(zhí)行事件的概率。步驟12、判斷當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1信息中的總執(zhí)行時(shí)間、總資費(fèi)、總功耗和總信心概率，是否滿足時(shí)間、資費(fèi)、功耗約束<T，H，C>和信心概率θ，若滿足，執(zhí)行步驟13，否則轉(zhuǎn)步驟7執(zhí)行。步驟13、更新最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin 首先確定當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)的用戶體驗(yàn)UXt(G)UXt(G) = α *Ht (G) + β *Tt (G) + γ *Ct (G)其中，體驗(yàn)參數(shù)α、β禾口 γ滿足α+β+ γ = 1 ；然后判斷是否滿足條件pUX (UXt, Pt) ( pux (UXmin，Pfflin)，若是，則更新最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin的值為UXt(G),若不是，則保持最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin中的值不變。其中，pux (UXt, Pt) 表示對(duì)于用戶體驗(yàn)UXt(G),使得圖G的用戶體驗(yàn)UX(G)滿足P(UX(G) > UXt(G)) < I-Pt, pux(UXfflin,Pfflin)表示對(duì)于當(dāng)前最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin，使得圖G的用戶體驗(yàn)UX(G)滿足P(UX(G) > UXmin (G)) < I-Pmin 的概率。步驟14、更新依賴于節(jié)點(diǎn)Vk數(shù)據(jù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間。步驟15、判斷進(jìn)入的解空間的當(dāng)前層次的下一層(1+1)層是否存在，若否，執(zhí)行步驟16，若是，則進(jìn)入解空間的第(1+1)層，并將活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1中的信息賦給當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1+1， 然后轉(zhuǎn)步驟5執(zhí)行。步驟16、將活動(dòng)節(jié)點(diǎn)An和最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin輸出，結(jié)束本方法。本發(fā)明基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法，還可以通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃來(lái)實(shí)現(xiàn)，具體包括以下步驟步驟1 對(duì)有向無(wú)環(huán)圖G進(jìn)行拓?fù)渑判?，得到拓?fù)湫蛄?。步驟2 統(tǒng)計(jì)G中具有多個(gè)父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，記為tmp。步驟3 統(tǒng)計(jì)G中具有多個(gè)子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，記為tm。。步驟4 如果tmp <= tm。，翻轉(zhuǎn)拓?fù)湫蛄校缓髨?zhí)行下一步驟，否則，直接執(zhí)行下一步驟。步驟5 根據(jù)資費(fèi)的概率々、執(zhí)行時(shí)間的概率&和功耗的概率&，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi 的所有概率執(zhí)行事件Pu。步驟6 針對(duì)tm。個(gè)具有多個(gè)父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)，枚舉該^。個(gè)節(jié)點(diǎn)的所有可能的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口的組合，剔除出現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口選擇沖突的組合。步驟7 依次對(duì)步驟6得到的每種無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口的組合進(jìn)行操作依次對(duì)拓?fù)湫蛄兄械拿總€(gè)節(jié)點(diǎn)V1,1 < 1 < N，確定該節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)解決方案，1表示節(jié)點(diǎn)V1是位于拓?fù)湫蛄兄械牡?位(1)確定拓?fù)渑判蛑械氖讉€(gè)移動(dòng)應(yīng)用節(jié)點(diǎn)的解決方案S^k =Slj,, = P1,n ；(2)確定拓?fù)渑判蛑械?個(gè)節(jié)點(diǎn)至第N個(gè)節(jié)點(diǎn)Vm的解決方案Sm,首先，根據(jù)=Smi她Φ...Φ Smwukw，得到以節(jié)點(diǎn)Vm為根結(jié)點(diǎn)的最大子圖除節(jié)點(diǎn)Vm外的最優(yōu)解決方案S' “1;，其中，凡1#1，+ ++,、，;^分別是節(jié)點(diǎn)Vm的子圖\，+ + +，G J勺最優(yōu)解決方案， ，+ + +，G 分別是以節(jié)點(diǎn)^，+ ++，1^為根結(jié)點(diǎn)的最大子圖，1%，+ ++，％是節(jié)點(diǎn)Vm的子節(jié)點(diǎn)；然后遍歷節(jié)點(diǎn)Vm的所有概率執(zhí)行事件Pm,n，通過(guò)Smjk = S' Θ Pm,η，得到所有以節(jié)點(diǎn)Vm為根結(jié)點(diǎn)的最大子圖的最優(yōu)解決方案Sn^k ；剔除最優(yōu)解決方案S^k中的冗余節(jié)點(diǎn)。最后得到第N個(gè)節(jié)點(diǎn)vN的最優(yōu)解決方案SN, j, k。步驟8:對(duì)得到的每個(gè)最優(yōu)解決方案k確定對(duì)應(yīng)的用戶體驗(yàn)，然后尋找最小的概率最優(yōu)用戶體驗(yàn)pus (UXt，Pt)，所述的pus(UXt，Pt)是對(duì)于用戶體驗(yàn)UXt (G)，使得滿足 P (UX (G) > UXtG < I-Pt，則該最小的pux (UXt，Pt)的用戶體驗(yàn)就是最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin(G)， 最后將最優(yōu)用戶體驗(yàn)和該最優(yōu)用戶體驗(yàn)所對(duì)應(yīng)的最優(yōu)解決方案中各節(jié)點(diǎn)選擇的概率執(zhí)行事件輸出，結(jié)束本方法。本發(fā)明的優(yōu)點(diǎn)與積極效果在于本發(fā)明方法首次面向車(chē)載移動(dòng)情況下，對(duì)一組數(shù)據(jù)依賴的手機(jī)應(yīng)用，通過(guò)動(dòng)態(tài)分配無(wú)線網(wǎng)絡(luò)(3G和WiFi)接口，使得在時(shí)變的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中， 以較小的資費(fèi)和功耗，快速響應(yīng)用戶請(qǐng)求，具有更高的效率，且提供了更佳的用戶體驗(yàn)；且用戶可根據(jù)需要自行設(shè)置體驗(yàn)參數(shù)，給予用戶更多的自由和選擇空間。


圖1為本發(fā)明通過(guò)深度優(yōu)先搜索增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法的步驟流程圖；圖2為一個(gè)DAG示例圖；圖3為動(dòng)態(tài)規(guī)劃方法中節(jié)點(diǎn)從第i步向第i+Ι的轉(zhuǎn)變的示意圖；圖4為本發(fā)明通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法的步驟流程圖；圖5為線性規(guī)劃方法和使用本發(fā)明兩種方法得到的結(jié)果對(duì)比圖。具體實(shí)施下面將結(jié)合附圖和實(shí)施例對(duì)本發(fā)明內(nèi)容作進(jìn)一步的詳細(xì)說(shuō)明。本發(fā)明方法適用于車(chē)載移動(dòng)情況下、一組數(shù)據(jù)依賴的移動(dòng)智能手機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)景， 通過(guò)動(dòng)態(tài)分配無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口使得在時(shí)變的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)中，以較小的資費(fèi)和功耗，快速響應(yīng)用戶請(qǐng)求，以期為用戶提供最佳的用戶體驗(yàn)。應(yīng)用場(chǎng)景中的一組數(shù)據(jù)依賴的移動(dòng)應(yīng)用，可用 DAG(Directed Acyclic Graph，有向無(wú)環(huán)圖)表示出來(lái)，然后將實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的問(wèn)題轉(zhuǎn)換為如何最小化整個(gè)DAG中移動(dòng)應(yīng)用進(jìn)程的執(zhí)行時(shí)間。根據(jù)DAG中每個(gè)應(yīng)用進(jìn)程的執(zhí)行時(shí)間是否確定，將應(yīng)用進(jìn)程劃分為確定性調(diào)度的應(yīng)用進(jìn)程和非確定性調(diào)度的應(yīng)用進(jìn)程。對(duì)于確定性調(diào)度問(wèn)題，現(xiàn)有采用的調(diào)度方法基于經(jīng)典的List調(diào)度，比如 HLFET、ETF和LAST算法等。本發(fā)明針對(duì)的應(yīng)用場(chǎng)景中的移動(dòng)應(yīng)用屬于非確定性調(diào)度的應(yīng)用進(jìn)程，對(duì)于非確定性調(diào)度的問(wèn)題，考慮到條件指令和時(shí)變無(wú)線網(wǎng)絡(luò)引起的移動(dòng)應(yīng)用執(zhí)行時(shí)間的不確定，一些研究者提出了概率調(diào)度。概率調(diào)度將每個(gè)移動(dòng)應(yīng)用的執(zhí)行時(shí)間視為隨機(jī)變量。Ku和De Micheli等人提出了無(wú)延遲下界的情況下的概率調(diào)度，可參考[W. Qadeer， T. Rosing,J. Ankcorn,V. Krishnan,and G. De Micheli,"Heterogeneous wireless network management,，，in Power-Aware Computer Systems, vol. 3164, pp. 137-184. 2005]。本發(fā)明通過(guò)DAG建立應(yīng)用場(chǎng)景中的用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦陆⒁粋€(gè)DAG =G =〈V，E>, V = <v1 . . . , Vi, . . . vN>是圖中節(jié)點(diǎn)的集合，每個(gè)節(jié)點(diǎn) Vi代表一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用，N為自然數(shù)。Ε^ΓχΓ是有向無(wú)環(huán)圖中邊的集合，ey — 0代表節(jié)點(diǎn)Vi和Vj之間沒(méi)有數(shù)據(jù)依賴關(guān)系，e,, j — 1代表節(jié)點(diǎn)Vi和Vj之間有數(shù)據(jù)依賴關(guān)系。W = <wi; . . .，Wi，. . .，wm>是一組無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口集合。&、&和&分別用于表示節(jié)點(diǎn)Vi在無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口為％的情況下，資費(fèi)、執(zhí)行時(shí)間和功耗的概率密度分布。
由于條件指令和時(shí)變無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的不確定性，本發(fā)明引入概率執(zhí)行事件的概念每個(gè)概率執(zhí)行事件Pm,n是一個(gè)四元組<Pm,n，Cm,n，tm,n，hm,n>，該概率執(zhí)行事件表示節(jié)點(diǎn)Vm以大于等于Pm,n的概率，消耗了功耗cm,n、執(zhí)行時(shí)間tm,n和資費(fèi)hm,n的資源來(lái)完成該節(jié)點(diǎn)Vm所表示的移動(dòng)應(yīng)用。Pm,n代表節(jié)點(diǎn)Vm的第η個(gè)概率執(zhí)行事件，每個(gè)節(jié)點(diǎn)有多個(gè)概率執(zhí)行事件。所述的資費(fèi)是指選擇某個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口所產(chǎn)生的流量收費(fèi)，所述的功耗是指選擇某個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口所產(chǎn)生的電量消耗。對(duì)于一個(gè)有向無(wú)環(huán)圖G，G中每個(gè)節(jié)點(diǎn)的概率執(zhí)行，用一個(gè)五元組<Si，Xi，hi; Pi，Ci> 表示，其中，Si表示節(jié)點(diǎn)Vi的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間，Xi表示節(jié)點(diǎn)Vi的執(zhí)行所需時(shí)間，hi表示節(jié)點(diǎn)Vi 的資費(fèi)，Ci表示執(zhí)行節(jié)點(diǎn)Vi的功耗，Pi表示節(jié)點(diǎn)Vi的信心概率。所述的信心概率指在某個(gè)資費(fèi)、時(shí)間、功耗情況下，節(jié)點(diǎn)能完成的概率。在該節(jié)點(diǎn)Vi的概率選擇事件確定后，Pi就是對(duì)應(yīng)概率選擇事件的Pm,n，Xi就是概率選擇事件的tm,n，hi就是對(duì)應(yīng)概率選擇事件的hm,n，Ci 就是對(duì)應(yīng)概率選擇事件的Cm, n，確定概率選擇事件，也就確定了無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口，則每個(gè)節(jié)點(diǎn)的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間Si也確定了。那么，有向無(wú)環(huán)圖G總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)、總功耗Ct(G)、總資費(fèi) Ht(G)、總信心概率PJG)、用戶體驗(yàn)UXt(G)通過(guò)下列公式可得到
權(quán)利要求
1. 一種基于無(wú)線接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法，其特征在于，所述的方法適用于車(chē)載移動(dòng)情況下，一組數(shù)據(jù)依賴的移動(dòng)智能手機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)景，首先通過(guò)有向無(wú)環(huán)圖為所述的應(yīng)用場(chǎng)景建立用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ虶 = <V，E>，其中，G是用來(lái)表示用戶體驗(yàn)的有向無(wú)環(huán)圖，V = <Vl，. . .，Vi，. . . vN>是有向無(wú)環(huán)圖中節(jié)點(diǎn)的集合，每個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi代表一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用，N 為自然數(shù)，N表示所述應(yīng)用場(chǎng)景中移動(dòng)應(yīng)用的總個(gè)數(shù)，是有向無(wú)環(huán)圖中邊的集合； 然后通過(guò)下面步驟為各節(jié)點(diǎn)選擇無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口，獲得最好的用戶體驗(yàn) 步驟1、對(duì)有向無(wú)環(huán)圖G進(jìn)行拓?fù)渑判?，得到一個(gè)當(dāng)前排序序列； 步驟2、根據(jù)資費(fèi)的概率&、執(zhí)行時(shí)間的概率&和功耗的概率&，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi的所有概率執(zhí)行事件Pi,η;步驟3、設(shè)置最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin為無(wú)窮大，設(shè)置總執(zhí)行時(shí)間Tt (G)為0 ； 步驟4、進(jìn)入解空間第1層，初始化當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1中信息為空； 步驟5、根據(jù)進(jìn)入的解空間的層次，找到在G中的當(dāng)前節(jié)點(diǎn)vk，設(shè)當(dāng)前進(jìn)入解空間的第1 層，則當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk為G的當(dāng)前排序序列中的第1個(gè)節(jié)點(diǎn)； 步驟6、枚舉當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的所有概率執(zhí)行事件；步驟7、判斷是否已選擇過(guò)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)的所有概率執(zhí)行事件，若否，執(zhí)行步驟8 ；若是，則執(zhí)行步驟14 ；步驟8、依次選擇當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的一個(gè)概率執(zhí)行事件；步驟9、更新當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的執(zhí)行結(jié)束時(shí)間fk，所述的執(zhí)行結(jié)束時(shí)間fk為節(jié)點(diǎn)Vk的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間與節(jié)點(diǎn)Vk的執(zhí)行所需時(shí)間的和；步驟10、更新總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)判斷當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的執(zhí)行結(jié)束時(shí)間fk是否大于總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)，若是，那么設(shè)置總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)為該當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk的執(zhí)行結(jié)束時(shí)間fk，否則，保持總執(zhí)行時(shí)間Tt(G)不變；步驟11、根據(jù)選擇的概率執(zhí)行事件更新當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1的信息，包括更新從當(dāng)前排序序列中的根節(jié)點(diǎn)到當(dāng)前節(jié)點(diǎn)Vk所作出的概率執(zhí)行事件的選擇；更新產(chǎn)生的總執(zhí)行時(shí)間為 Tt(G)；更新產(chǎn)生的總資費(fèi)Ht (G) :Ht(G) = YjHi，比表示當(dāng)前排序序列第i個(gè)節(jié)點(diǎn)選擇的概率i=l執(zhí)行事件的資費(fèi)；更新產(chǎn)生的總功耗Ct (G) (⑦，Ci表示當(dāng)前排序序列第i個(gè)節(jié)點(diǎn)選擇的概率i=l執(zhí)行事件的功耗；更新總信心概率Pt (G) -Pt(G) = YlP1，Pi表示當(dāng)前排序序列第i個(gè)節(jié)點(diǎn)選擇的概率執(zhí)i=l行事件的概率；步驟12、判斷當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1信息中的總執(zhí)行時(shí)間、總資費(fèi)、總功耗和總信心概率，滿足時(shí)間、資費(fèi)、功耗約束<T，H，C>和信心概率θ，若滿足，執(zhí)行步驟13，否則轉(zhuǎn)步驟7執(zhí)行； 步驟13、更新最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin 首先確定當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)的用戶體驗(yàn)UXt (G) UXt(G) = α *Ht (G) + β *Tt (G) + γ *Ct (G) 其中，體驗(yàn)參數(shù)α、β和γ滿足α+β+ γ = 1 ；然后判斷是否滿足條件pux(UXt，Pt) ( pux (UXfflin, Pmin)，若是，則更新最優(yōu)用戶體驗(yàn) UXmin的值為UXt(G),若不是，則保持最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin中的值不變；其中，pux(UXt，Pt)表示對(duì)于用戶體驗(yàn)UXt(G),使得圖G的用戶體驗(yàn)UX(G)滿足條件P(UX(G) > UXt (G)) <l_Pt， pux(UXfflin, Pfflin)表示對(duì)于當(dāng)前最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin，使得圖G的用戶體驗(yàn)UX(G)滿足條件 P (UX (G) > UXmin(G)) < I-Pmin ；步驟14、更新依賴于節(jié)點(diǎn)Vk數(shù)據(jù)的每個(gè)節(jié)點(diǎn)的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間； 步驟15、判斷進(jìn)入的解空間的當(dāng)前層次的下一層(1+1)層是否存在，若否，執(zhí)行步驟 16，若是，則進(jìn)入解空間的第(1+1)層，并將活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1中的信息賦給當(dāng)前活動(dòng)節(jié)點(diǎn)A1+1，然后轉(zhuǎn)步驟5執(zhí)行；步驟16、將活動(dòng)節(jié)點(diǎn)An和最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin輸出，結(jié)束本方法。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于無(wú)線接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法，其特征在于，步驟14中所述的更新開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間，具體是將當(dāng)前時(shí)間與該節(jié)點(diǎn)的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間比較，若當(dāng)前時(shí)間大，則更新該節(jié)點(diǎn)的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間為當(dāng)前時(shí)間，否則保存該節(jié)點(diǎn)的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間不變，每個(gè)節(jié)點(diǎn)的開(kāi)始執(zhí)行時(shí)間初始都設(shè)置為0。
3.一種基于無(wú)線接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法，其特征在于，所述的方法適用于車(chē)載移動(dòng)情況下，一組數(shù)據(jù)依賴的移動(dòng)智能手機(jī)的應(yīng)用場(chǎng)景，首先通過(guò)有向無(wú)環(huán)圖為所述的應(yīng)用場(chǎng)景建立用戶體驗(yàn)?zāi)Ｐ虶 = <V，E>，其中，G是用來(lái)表示用戶體驗(yàn)的有向無(wú)環(huán)圖，V = <Vl，. . .，Vi，. . . vN>是有向無(wú)環(huán)圖中節(jié)點(diǎn)的集合，每個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi代表一個(gè)移動(dòng)應(yīng)用，N 為自然數(shù)，N表示所述應(yīng)用場(chǎng)景中移動(dòng)應(yīng)用的總個(gè)數(shù)，是有向無(wú)環(huán)圖中邊的集合； 然后通過(guò)下面步驟為各節(jié)點(diǎn)選擇無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口，獲得最好的用戶體驗(yàn)步驟1 對(duì)有向無(wú)環(huán)圖G進(jìn)行拓?fù)渑判颍玫酵負(fù)湫蛄校?步驟2 統(tǒng)計(jì)G中具有多個(gè)父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，記為tmp ； 步驟3 統(tǒng)計(jì)G中具有多個(gè)子節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)數(shù)目，記為tm。；步驟4 如果tmp <= tm。，翻轉(zhuǎn)拓?fù)湫蛄?，然后?zhí)行下一步驟，否則，直接執(zhí)行下一步驟； 步驟5 根據(jù)資費(fèi)的概率化、執(zhí)行時(shí)間的概率&和功耗的概率A，確定每個(gè)節(jié)點(diǎn)Vi的所有概率執(zhí)行事件；步驟6 針對(duì)tm。個(gè)具有多個(gè)父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)，枚舉該tm。個(gè)節(jié)點(diǎn)的所有可能的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口的組合，通過(guò)為某個(gè)具有多個(gè)父節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)選擇一個(gè)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口來(lái)避免出現(xiàn)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口選擇沖突的情況；步驟7 依次對(duì)步驟6得到的每種無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口的組合進(jìn)行操作依次對(duì)拓?fù)湫蛄兄械拿總€(gè)節(jié)點(diǎn)Vl，1 < 1 < N，確定該節(jié)點(diǎn)的最優(yōu)解決方案，1表示節(jié)點(diǎn)V1是位于拓?fù)湫蛄兄械牡?1位(1)確定拓?fù)渑判蛑械氖讉€(gè)移動(dòng)應(yīng)用節(jié)點(diǎn)的所有最優(yōu)解決方案S^k=S1,^ = Pun, P1>n 表示節(jié)點(diǎn)V1的第η個(gè)概率執(zhí)行事件；(2)確定拓?fù)渑判蛑械?個(gè)節(jié)點(diǎn)至第N個(gè)節(jié)點(diǎn)V1的所有最優(yōu)解決方案&jk，2彡1彡N 首先，根據(jù) - S1^uk，得到以節(jié)點(diǎn)V1為根結(jié)點(diǎn)的最大子圖中除節(jié)點(diǎn)V1外的最優(yōu)解決方案S' 1, 其中，\^1 — \，仏分別是節(jié)點(diǎn)、的子圖 + ++，&的最優(yōu)解決方案，巧，+ ++，&分別是以節(jié)點(diǎn)、，+ ++八為根結(jié)點(diǎn)的最大子圖，、，+ ++，\是節(jié)點(diǎn)、的子節(jié)點(diǎn)；然后遍歷節(jié)點(diǎn)V1的所有概率執(zhí)行事件Plin，通過(guò)=S1^k = S' !,J,, Θ Pk,η，得到所有以節(jié)點(diǎn) V1為根結(jié)點(diǎn)的最大子圖的最優(yōu)解決方案，然后剔除最優(yōu)解決方案S^k中的冗余節(jié)點(diǎn)； 最后保存第N個(gè)節(jié)點(diǎn)vN的最優(yōu)解決方案S^k ；步驟8:對(duì)得到的每個(gè)最優(yōu)解決方案S^k確定對(duì)應(yīng)的用戶體驗(yàn)，然后尋找最小的概率最優(yōu)用戶體驗(yàn)pus (UXt，Pt)，所述的pus(UXt，Pt)是對(duì)于用戶體驗(yàn)UXt (G)，使得滿足條件 P(UX(G) > UXt(G)) < I-Pt,UX(G)表示圖G的用戶體驗(yàn)，則該最小的pux(UXt，Pt)的用戶體驗(yàn)就是最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin(G)，最后將最優(yōu)用戶體驗(yàn)UXmin(G)和該最優(yōu)用戶體驗(yàn)所對(duì)應(yīng)的最優(yōu)解決方案中各節(jié)點(diǎn)選擇的概率執(zhí)行事件輸出，結(jié)束本方法。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于無(wú)線接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法，其特征在于，步驟7中(2)所述的最優(yōu)解決方案S' ^k通過(guò)Θ運(yùn)算得到以節(jié)點(diǎn)V1為根結(jié)點(diǎn)的最大子圖中除節(jié)點(diǎn)V1外的總執(zhí)行時(shí)間j、總資費(fèi)k、總功耗C1^t和總信心概率P^k:WWWj = maxIj1,…，jj，眾'cU,k =YjcL,Jm,km ’Pi，]，k =Y\Pim,Jm,km ；z=lw=lw=l其中，W表示節(jié)點(diǎn)V1的子節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)，jw表示完成節(jié)點(diǎn)V1的子節(jié)點(diǎn)\的總執(zhí)行時(shí)間，<表示完成節(jié)點(diǎn)\的總資費(fèi)，氣，; ^表示完成節(jié)點(diǎn)\的最小總功耗，墳，; ^表示完成節(jié)點(diǎn)\的總信心概率。
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于無(wú)線接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法，其特征在于，步驟7中(2)所述的最優(yōu)解決方案S1Jk通過(guò)Θ運(yùn)算得到以節(jié)點(diǎn)V1為根結(jié)點(diǎn)的最大子圖的總執(zhí)行時(shí)間j'、總資費(fèi)k'、總功耗C' 和總信心概率P' !,j,,j' = j+xi, k' = k+hx, c' i,Jjk = cljJjk+Cl, ρ' i,Jjk = Pi,Jjk ‘ Pi ；其中，節(jié)點(diǎn)V1的一個(gè)概率執(zhí)行事件Pu為節(jié)點(diǎn)V1以執(zhí)行所需時(shí)間X1、資費(fèi)hi、功耗C1 完成的概率為P1 ;j> k、c^ k和P^k分別表示以節(jié)點(diǎn)V1為根結(jié)點(diǎn)的最大子圖中除節(jié)點(diǎn)V1 外的最優(yōu)解決方案S' !,J,,的總執(zhí)行時(shí)間、總資費(fèi)、總功耗和總信心概率。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于無(wú)線接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法，其特征在于，步驟8所述的用戶體驗(yàn)，具體通過(guò)下式確定UXt (G) = α *Ht (G) + β *Tt (G) + γ *Ct (G)，α +β + y = 1 ；其中，UXt(G)表示節(jié)點(diǎn)vN的一個(gè)最優(yōu)解決方案Suk的用戶體驗(yàn)，Tt(G)、Ht(G)、Ct(G) 分別表示該最優(yōu)解決方案S^k得到的總執(zhí)行時(shí)間、總資費(fèi)和總功耗。
7.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種基于無(wú)線接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法，其特征在于，步驟7中⑵所述的冗余節(jié)點(diǎn)，是指節(jié)點(diǎn)V1的兩種最優(yōu)解決方案和 sU1M，叉表示節(jié)點(diǎn)V1以功耗氣M1、時(shí)間j和資費(fèi)K完成的概率為A，rt，&認(rèn)表示節(jié)點(diǎn)V1 以功耗、Λ、時(shí)間j和資費(fèi)k2完成的概率為A，M2，若八^Pu1M1、氣]A ^cW2K Ii1 ( k2，那么叉；人為冗余節(jié)點(diǎn)。
全文摘要
本發(fā)明提出的基于無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口選擇的增強(qiáng)智能手機(jī)用戶體驗(yàn)的方法，面向車(chē)載移動(dòng)情況、通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)依賴的應(yīng)用節(jié)點(diǎn)動(dòng)態(tài)分配無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口，獲得最優(yōu)用戶體驗(yàn)。本發(fā)明共提出兩種解決方法，一種通過(guò)對(duì)解空間進(jìn)行深度優(yōu)先搜索，枚舉應(yīng)用節(jié)點(diǎn)的所有概率執(zhí)行事件，根據(jù)約束進(jìn)行剪枝，為各節(jié)點(diǎn)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口進(jìn)行選擇得到最優(yōu)用戶體驗(yàn)；一種通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃將問(wèn)題分解成更小子圖上的問(wèn)題，通過(guò)為每個(gè)多父節(jié)點(diǎn)分配確定的概率執(zhí)行避免無(wú)線接口選擇沖突，使用冗余節(jié)點(diǎn)概念刪除次優(yōu)解和不可行解，獲得最優(yōu)用戶體驗(yàn)和各節(jié)點(diǎn)的無(wú)線網(wǎng)絡(luò)接口的選擇。本發(fā)明方法可獲得更好的用戶體驗(yàn)，且用戶可自行設(shè)置體驗(yàn)參數(shù)，給予用戶更多的自由和選擇空間。
文檔編號(hào)H04W48/18GK102209369SQ20111013139
公開(kāi)日2011年10月5日 申請(qǐng)日期2011年5月20日 優(yōu)先權(quán)日2011年5月20日
發(fā)明者牛建偉, 童超, 高宇航 申請(qǐng)人:北京航空航天大學(xué)