| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第12-13页 |
| 1.2 研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 电源管理技术 | 第13-15页 |
| 1.2.2 国内外电源管理的研究 | 第15-16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构 | 第17-18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第二章 电源管理及其策略研究 | 第19-30页 |
| 2.1 动态电源管理技术 | 第19-21页 |
| 2.1.1 动态电源管理的系统架构 | 第19-20页 |
| 2.1.2 动态电源管理的工作原理 | 第20-21页 |
| 2.2 动态电源管理的策略 | 第21-23页 |
| 2.2.1 超时策略 | 第22页 |
| 2.2.2 预测策略 | 第22页 |
| 2.2.3 随机模型策略 | 第22-23页 |
| 2.3 Android系统的电源管理 | 第23-29页 |
| 2.3.1 Cpufreq动态调频 | 第25-26页 |
| 2.3.2 基于Wakelock的系统电源管理 | 第26-28页 |
| 2.3.3 Android电源管理的不足和解决思路 | 第28-29页 |
| 2.4 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于资源使用状态的DVFS策略 | 第30-42页 |
| 3.1 策略描述和框架 | 第30-33页 |
| 3.1.1 策略描述 | 第30-31页 |
| 3.1.2 策略框架 | 第31-33页 |
| 3.2 资源使用状态 | 第33-34页 |
| 3.3 负载预测 | 第34-35页 |
| 3.4 策略实现 | 第35-41页 |
| 3.4.1 Governor调频模式和CPU频率的更改 | 第35-39页 |
| 3.4.2 CPU负载的获取 | 第39-40页 |
| 3.4.3 策略程序的运行方式和方法 | 第40-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于情景感知的电源管理策略 | 第42-60页 |
| 4.1 策略描述和框架 | 第42-45页 |
| 4.1.1 策略描述 | 第42-43页 |
| 4.1.2 策略框架 | 第43-45页 |
| 4.2 情景感知 | 第45-50页 |
| 4.2.1 情景信息属性 | 第45-47页 |
| 4.2.2 情景信息预处理 | 第47-48页 |
| 4.2.3 获取定位数据的优化 | 第48-50页 |
| 4.3 决策算法 | 第50-55页 |
| 4.3.1 K最近邻算法 | 第50-51页 |
| 4.3.2 属性选取 | 第51-52页 |
| 4.3.3 属性权重 | 第52-53页 |
| 4.3.4 样本裁剪 | 第53-55页 |
| 4.4 策略实现 | 第55-59页 |
| 4.4.1 情景信息的获取 | 第55-57页 |
| 4.4.2 网络接口的控制 | 第57-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 第五章 实验结果与分析 | 第60-65页 |
| 5.1 实验说明 | 第60-61页 |
| 5.1.1 实验环境 | 第60页 |
| 5.1.2 相关数据 | 第60-61页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第61-64页 |
| 5.2.1 基于资源使用状态的DVFS策略 | 第61-63页 |
| 5.2.2 基于情景感知的电源管理策略 | 第63-64页 |
| 5.3 本章小结 | 第64-65页 |
| 结论 | 第65-67页 |
| 参考文献 | 第67-71页 |
| 攻读硕士学位期间取得成果 | 第71-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 附件 | 第73页 |