CogniPower
Kognitive Verfahren zum Verlustleistungsmanagement in Endgeräten des Mobilfunks
Ziel dieses Projektes ist die Erforschung des Einsatzes kognitiver Methoden zum Verlustleistungsmanagement mobiler Endgeräte bei sich dynamisch ändernden Funkumgebungen und Benutzerverhalten. Ziel dabei ist es, einen bestmöglichen Kompromiss zwischen Energieverbrauch der Plattform und für den Anwender zur Verfügung stehender Dienstgüte zu finden.
Viele moderne mobile Applikationen sind heutzutage als Cloud-Anwendungen konzipiert, so dass leistungsfähige Kommunikationssysteme benötigt werden, um die benötigten Datenübertragungsraten zu realisieren. Obwohl bereits leistungsfähige Datenübertragungsprotokolle, z.B. LTE, zur Verfügung stehen, ist das Leistungsmanagement innerhalb eines Endgerätes bislang wenig an das Verhalten des Benutzers und der Umgebung angepasst. Durch den Einsatz kognitiver Verfahren soll es möglich werden, einen bestmöglichen Kompromiss zwischen Energieverbrauch und für die Anwendung zur Verfügung stehender Qualität zu finden. In diesem Projekt sollen neben dynamischen Anpassungen des Leistungsmanagements an die momentane Funkumgebung auch prädiktiv Nutzungen und Umgebungseigenschaften in unmittelbarer Zukunft bestimmt werden.
Publikationen
- Ah Sue J., Hasholzner R., Brendel J., Kleinsteuber M., Teich J.:
A Binary Time Series Model of LTE Scheduling for Machine Learning Prediction
10th IEEE International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems (SASO 2016) (Augsburg, 12. September 2016 - 16. September 2016)
In: 1st International Workshops on Foundations and Applications of Self-Adaptive and Self-Organizing Systems (SASO 2016)Self-Organizing Systems (SASO 2016) 2016
DOI: 10.1109/FAS-W.2016.64
BibTeX: Download - Ah Sue J., Brand P., Brendel J., Hasholzner R., Falk J., Teich J.:
A Predictive Dynamic Power Management for LTE-Advanced Mobile Devices
IEEE Wireless Communications and Networking Conference (Barcelona, Catalonia, Spain, 15. April 2018 - 18. April 2018)
In: IEEE (Hrsg.): 2018 IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC'18) 2018
DOI: 10.1109/WCNC.2018.8377189
BibTeX: Download - Brand P., Falk J., Ah Sue J., Brendel J., Hasholzner R., Teich J.:
Reinforcement Learning for Power-Efficient Grant Prediction in LTE
(2018), S. 18-26
DOI: 10.1145/3207719.3207722
BibTeX: Download - Brand P., Ah Sue J., Brendel J., Falk J., Hasholzner R., Teich J., Wildermann S.:
Exploiting Predictability in Dynamic Network Communication for Power-Efficient Data Transmission in LTE Radio Systems
20th International Workshop on Software and Compilers for Embedded Systems (SCOPES’17) (Sankt Goar, Deutschland, 12. Juni 2017 - 13. Juni 2017)
In: ACM (Hrsg.): 20th International Workshop on Software and Compilers for Embedded Systems (SCOPES’17) 2017
DOI: 10.1145/3078659.3078670
BibTeX: Download - Mercader A., Ah Sue J., Hasholzner R., Brendel J.:
Improvements in LTE-Advanced Time Series Prediction with Dimensionality Reduction Algorithms
IEEE 5G World Forum (Santa Clara, CA, 9. Juli 2018 - 11. Juli 2018)
In: IEEE (Hrsg.): Proc. of the IEEE 5G World Forum 2018
DOI: 10.1109/5gwf.2018.8516973
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