面向延迟容忍服务的高能效传输策略

近年来随着互联网技术与应用的快速发展,互联网用户、无线终端设备急剧增多,对于能源的消耗也在不断增加。如何在保证通信业务质量的前提下,降低能量消耗成为了亟待解决的问题。对此,研究了能源效率(Energy-Efficiency,EE)与延迟容忍(Delay Tolerable,DT)服务时延之间的关系。针对离散信道运用了动态统计规划(Statistical Dynamic Programming,SDP)的方法。针对连续信道引入了近似动态统计规划(Approximate Statistical Dynamic Programming,ASDP)的方法。针对没有任何先验信息的情况引入了Q-Learning算法。仿真结果显示,在离散信道中,DT服务可以有效降低传输信息的能耗;但是在连续信道中,DT服务在信道状态较好的条件下并不会明显提升EE。通过仿真结果发现,对于连续信道状态采用Q-Learning算法可以很好地实现传输功率的调整,实现EE的提高。