Impact of packet aggregation on energy consumption in smartphones
Notice bibliographique
Résumé
With the tremendous growth in mobile applications, communication accounts for a significant portion of a smartphone's total energy consumption. We studied the traffic pattern of smartphones and observed that a good portion of the packets are of small size and the generated traffic is bursty in nature. Motivated by these observations, we propose a Low Energy Data-packet Aggregation Scheme (LEDAS) in this paper. It accumulates a number of upper layer packets into a burst at medium access control (MAC) level, based on accumulation time, size, and number of packets. With this scheme, larger bursts lead to longer inactivity periods during which the communication module can be kept in doze mode. In addition, fewer MAC frames lead to less overheads and contentions in the wireless medium. However, the data packets incur delays due to the accumulation process. We have given a detail flowchart description of the technique. By means of analysis, we have derived expressions for the average values of burst size, burst inter-arrival times, and number of packets in a burst. We also evaluated the efficacy of the technique by simulations and showed the energy-delay trade-offs. Finally, we explained a test-bench to evaluate the energy saving potential of LEDAS on a smartphone.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».