[发明专利]移动终端的电源管理方法、装置及系统有效
申请号: | 201310404043.1 | 申请日: | 2013-09-06 |
公开(公告)号: | CN104423532B | 公开(公告)日: | 2017-02-01 |
发明(设计)人: | 金凌;张朗 | 申请(专利权)人: | 中国移动通信集团公司 |
主分类号: | G06F1/32 | 分类号: | G06F1/32 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司11291 | 代理人: | 郭润湘 |
地址: | 100032 *** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 移动 终端 电源 管理 方法 装置 系统 | ||
1.一种移动终端的电源管理方法,其特征在于,包括:
移动终端将测试任务中测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数和当前时刻值输入到预设的预测模型中,运行预测模型得到在该终端中测试指标最大概率的预测执行时长;其中,预设的预测模型是基于高斯混合模型和最大似然算法对历史测试数据进行训练学习得到的;将历史测试数据中的测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数和测试时刻值作为高斯混合模型的多维变量X,根据高斯混合模型确定得到多维变量X最大概率对应的类别;并通过最大似然算法确定各种多维变量X的类别对应的最大概率的历史测试数据中的测试指标的实际测试时长;
根据所确定的测试任务中各个测试指标的预测执行时长,确定测试任务中测试阶段对应的耗电状态;
移动终端在执行测试任务的期间,根据所确定的测试任务中测试阶段对应的耗电状态进行电源管理。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,移动终端将测试任务中测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数和当前时刻值输入到预设的预测模型中,运行预测模型得到在该终端中测试指标最大概率的预测执行时长,具体包括:
将测试任务中测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数和当前时刻值输入到预设的预测模型中,确定得到测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数和当前时刻值最大概率对应的类别,将该类别对应的测试时长作为测试指标最大概率的预测执行时长。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,根据所确定的测试任务中各个测试指标的预测执行时长,确定测试任务中测试阶段对应的耗电状态,具体包括:
在执行测试任务的过程中,在测试指标的预测执行时长对应的测试阶段内,耗电状态为高压高频;
在执行测试指标后等待执行结果对应的测试阶段内,耗电状态为中压中频;
在执行两个测试指标之间的间歇时间对应的测试阶段内,耗电状态为低压低频;则,
移动终端在执行测试任务的期间,根据所确定的测试任务中各个测试指标的预测执行时长和耗电状态进行电源管理,具体包括:
在执行测试指标后等待执行结果对应的测试阶段内以及在执行两个测试指标之间的间歇时间对应的测试阶段内,控制移动终端进入待机状态。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
移动终端接收并保存来自测试服务器下发的预设的预测模型。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
移动终端在测试任务执行完后,将测试任务的测试数据发送给测试服务器,测试数据为测试服务器根据该测试数据更新预测模型提供参考;其中,测试数据包括测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数、测试时刻值和测试指标实际测试时长。
6.一种移动终端的电源管理装置,其特征在于,包括:
测试时长确定模块,用于将测试任务中测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数和当前时刻值输入到预设的预测模型中,运行预测模型得到在所述装置所述移动终端中测试指标最大概率的预测执行时长;其中,预设的预测模型是基于高斯混合模型和最大似然算法对历史测试数据进行训练学习得到的;将历史测试数据中的测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数和测试时刻值作为高斯混合模型的多维变量X,根据高斯混合模型确定得到多维变量X最大概率对应的类别;并通过最大似然算法确定各种多维变量X的类别对应的最大概率的历史测试数据中的测试指标的实际测试时长;
耗电状态确定模块,用于根据所述测试时长确定模块所确定的测试任务中各个测试指标的预测执行时长,确定测试任务中测试阶段对应的耗电状态;
电源管理模块,用于根据所述耗电状态确定模块所确定的测试任务中测试阶段对应的耗电状态进行电源管理。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,测试时长确定模块,具体用于:将将测试任务中测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数和当前时刻值输入到预设的预测模型中,确定得到测试指标的标识、移动终端的性能参数、移动通信网络的性能参数和当前时刻值最大概率对应的类别,将该类别对应的测试时长作为测试指标最大概率的预测执行时长。
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