[发明专利]基于移动云计算的临界数据卸载方法

权利要求书

1.基于移动云计算的临界数据卸载方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、移动终端开始执行移动程序，所述移动终端测量出需要执行的总的数据量的大小为λ；

S2、计算数据能够在云端卸载的最低运算指标其中，表示数据能够在云端卸载的最低运算指标，F_X(ρ)为关于X的分布函数，X的概率密度函数为所述f(w)服从Gamma分布，α、β为能耗因子，f为移动终端CPU的频率，U为移动终端CPU的上电电压，k表示CPU有效电容参数，k＝10^-11，参数ρ＝0.995表示数据执行成功的概率，X满足W＝LX，L表示CPU处理的数据量大小，W表示CPU处理L大小的数据量所需的周期数，P_tp表示移动端从云端的发送功率，P_rp表示移动端从云端的接收功率；

S3、则转入S6，任务数据在移动端执行，则转入S4，其中，γ为云端的运算能力；

S4、在不同的截止时间内，估计临界数据切换阈值

S5、选择最优的数据传输策略，若时，进入S6，若时，进入S7；

S6、任务数据都在移动端执行，并进入S8，消耗的能量为

S7、任务数据在移动端和云端并行执行,并进入S8，即将数据量分为两部分，在移动端执行的数据量为λ_m，在云端执行的数据量为λ_send，其中，λ_m＝λ-λ_send，消耗的能量为λ_receive表示移动端接收到云端的数据量，R_rs表示移动端接收速率；

S8、数据执行完成，返回S1更新需要处理的数据量λ，重新选择最优的执行策略。

2.根据权利要求1所述的基于移动云计算的临界数据卸载方法，其特征在于：S4所述估计临界数据切换阈值采用蒙特卡罗估计方法，具体为：

S41、E_Local＝E_C，其中，表示在截止时间内移动端消耗的能量，

EC=Σj=1xΦ(j-1)xΔλ(KU2FX-1(ρ))-Σj=1xΦ(j-1)xΔλ(1fFX-1(ρ))-λreceiveRrs1Rts+1γfFX(ρ)+1fFX-1(ρ)(kU2FX-1(ρ)-Ptp-1Rts-PsendγFX(ρ)f)+λreceiveRrs]]>

表示分别在移动端处理和云端处理所消耗的总能量，x表示在区间[0,n]内的一个随机变量整数，即表示单位时间内执行成功的数据量大小，Φ(x)表示数据执行成功的累积分布函数，所述Φ(x)可以根据历史数据统计得到，Δλ表示将数据量分为n份，每一份的数据量大小，λ_receive表示移动端接收到云端的数据量，n∈[0,n^*]，且j表示在每一份数据量在区间内的能耗因子，j∈[1,x]，且j为正整数；

S42、根据S41所述E_Local＝E_C解出

3.根据权利要求1所述的基于移动云计算的临界数据卸载方法，其特征在于：S2所述α＝4，β＝200。