I nte rna t io na l J o urna l o f   E lect rica l a nd   Co m p ute E ng in ee ring   ( I J E CE )   Vo l.   7 ,   No .   5 Octo b e r   2 0 1 7 ,   p p .   2 40 1 ~ 2 4 10   I SS N:  2088 - 8708 DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 / i j ec e . v 7 i 5 . pp 240 1 - 2 4 10           2401       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ia e s jo u r n a l.c o m/o n lin e/in d ex . p h p /I JE C E   No v el O pt i m i z a ti o n t o  Redu ce  Pow er Dr a ina g e in  M o bile  Dev ices for Mul ti ca rrier - ba sed  Co mm un ica tion       Sh a lin i P ra s a d 1 S.  B a la j i 2   1 Re se a rc h   S c h o lar,  Ja in   U n iv e risty ,   De p a rt m e n o f   El e c tro n ics   a n d   Co m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,   Cit y   En g in e e rin g   Co ll e g e ,   Be n g a lu ru ,   I n d ia   2 Ce n tre f o In c u b a ti o n ,   In n o v a ti o n ,   Re se a rc h   a n d   C o n s u lt a n c y ,   J y o th I n stit u te o f   T e c h n o lo g y ,   Tata g u n i,   Of f   K a ra k a p u ra   Ro a d ,   Be n g a lu r u ,   I n d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma r   1 8 ,   2 0 1 7   R ev i s ed   J u n   4 ,   2 0 1 7   A cc ep ted   A u g   11 ,   2 0 1 7       W it h   in c re a sin g   a d o p ti o n   o f   m u lt ica rrier - b a se d   c o m m u n ica ti o n e . g .   3 a n d   4 G ,   th e   u se rs  a re   sig n if ic a n tl y   b e n e f it e d   w it h   i m p re ss iv e   d a ta  ra te   b u a th e   c o st  o f   b a tt e ry   li fe   o f   th e ir  m o b il e   d e v ice s.  W e   re v i e w e d   th e   e x isti n g   tec h n iq u e to   f in d   a n   o p e n   re se a rc h   g a p   in   th is  re g a rd .   T h is  p a p e p re se n ts  a   n o v e f ra m e w o r k   w h e re   a n   o p ti m iz a ti o n   is  c a rried   o u w it h   th e   o b jec ti v e   f u n c ti o n   to   m a in tain   h ig h e lev e o f   e q u il i b ri u m   b e tw e e n   m a x i m iz e d   d a ta  d e li v e r y   a n d   m in im ize d   tran s m it   p o w e r.   A n   a n a l y ti c a m o d e c o n sid e ri n g   m u lt ip le  ra d io   a n ten n a e   in   th e   m o b il e   d e v ice   is  p re s e n ted   w it h   c o n stra in t   f o r m u latio n o f   d a ta  q u a li ty   a n d   th re sh o l d   p o w e f a c to r.   T h e   m o d e o u tco m e   is  e v a lu a ted   w it h   r e sp e c to   a m o u n o f   p o w e b e in g   c o n se rv e d   a s   p e rf o r m a n c e   f a c to r.   T h e   stu d y   w a f o u n d   to   o f f e m a x i m u m   e n e rg y   c o n se rv a ti o n   a n d   t h e   f ra m e w o rk   a lso   su it w e ll   w it h   e x isti n g   c o m m u n ica ti o n   s y ste m   o f   m o b il e   n e tw o rk s.   K ey w o r d s :   3G   B atter y   li f eti m e     Mo b ile  d ev ice     Mu lticar r ier   tr an s m i s s io n   P o w er     Co p y rig h ©   2 0 1 7   In stit u te o A d v a n c e d   E n g i n e e rin g   a n d   S c ien c e   Al rig h ts  re se rv e d .   C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Sh ali n i P r asad   Re se a rc h   S c h o lar,  Ja in   U n iv e risty ,     De p a rtme n o f   El e c tro n ics   a n d   C o m m u n ica ti o n   E n g in e e rin g ,     Cit y   En g in e e rin g   Co ll e g e ,   Be n g a l u ru ,   In d ia   E m ail: -   s h ali n ip h d j ain @ g m ai l . co m         1.   I NT RO D UCT I O N     W ith   th e   ad v a n ce m e n o f   tele co m m u n icatio n   s ta n d ar d s ,   th e   u s er s   ar n o w   f lo o d ed   w ith   n u m er o u s   s er v ices   o f   w ir eles s   co m m u n i ca tio n   s y s te m s   [ 1 ] .   T h is   h a s   l ed   to   v ar io u s   f o r m s   o f   m o b il ap p licatio n s   th a t   o f f er   g o o d   p er v asiv co m p u ti n g   in te g r ated   w it h   m o b ile  n et w o r k s   [ 2 ] .   A   le g ac y   2 s e r v ice  u s es  s i m p le  m ec h a n i s m   o f   tr an s m itti n g   t h s ig n al,   w h ich   d o esn d e m a n d   m o r p o w er   to   b u s ed   b y   th m o b ile  d ev ice.   W ith   ev o l u tio n   o f   3 a n d   4 n et w o r k s ,   th er i s   s ig n i f ica n t   g r o w th   o f   m u lticar r ier   co m m u n ica tio n   s ta n d ar d th at  p o ten tiall y   i n cr ea s es  t h d ata  r ates  in   m o b ile  co m m u n icatio n   [ 3 ] .   Usag o f   m u lt icar r ier - b ased   co m m u n icatio n   s ta n d ar d s   o f f e r s   h i g h er   d ata  tr an s m i s s io n   th at  p o s itiv el y   attr ac ts   u s er s   to   u s ce r tai n   m o b ile   ap p licatio n s   th at  ar h ig h l y   in clin ed   o n   p er f o r m i n g   p ar allel  p r o ce s s in g .   U n f o r tu n atel y ,   s u ch   f o r m s   o f   ev e n t s   g o   u n tr ac k ed   b y   th u s er s   f o r   w h ic h   s u f f icie n co u n ter   m ea s u r es  ar d if f ic u lt  to   b tak e n .   Dep lo y m e n o f   s u c h   f o r m s   o f   th e   n et w o r k   m aj o r ly   u s e s   O FDM  ( Or t h o g o n a F r eq u en c y   Di v is io n   M u lt ip lex i n g ) ,   w h ic h   a lr ea d y   s u f f er s   f r o m   P A P R   ( P ea k - Av er ag e - to   P o w er   R a tio )   [ 4 ]   [ 5 ] .   T h er ef o r e,   u s a g o f   3 o r   4 n et w o r k   o f f er s   m ax i m ized   r ate  o f   d ata  tr an s m is s io n   b u t   at  t h co s o f   b att er y   li f o f   t h m o b ile  d ev ice.   T h ex is ti n g   m o b ile  ap p licatio n s   f o r   p o w er   co n s er v atio n   ar d is cr etel y   p r o g r a m m ed   to   id en tify   ce r tai n   s p ec if i th r ea d s   th at  f i n all y   s u p p r ess ed   it  [ 6 ] .   Su ch   p r o g r a m   d o esn h e lp   m u c h   in   m i n i m izi n g   t h b atter y   co n s u m p tio n   o f   m o b ile  d ev ice  as it c a n n o t id en ti f y   th e   d y n a m ic  t h r ea d s   r u n n in g   o v er   it.  Hen ce ,   it i s   q u ite  c h alle n g in g   ta s k   to   en s u r e   th p o w er   co n s er v atio n   i n   th m o b ile  d e v ices.  Fro m   th r e s e ar ch   v ie w p o i n t,  it  ca n   b s ee n   th at  t h er ar v er y   f e w   co m p u tatio n a m o d els  to   i d en tify   t h s o u r ce s   o f   p o w er   d is s ip atio n   a n d   to   m i n i m ize  it.  Stu d ies  lik [ 7 ]   [ 8 ]   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   5 Octo b er   201 7   :   2 4 0 1     24 10   2402   [ 9 ]   p r esen s o m o f   th s i g n i f ican r esear ch   w o r k   to w ar d s   m i n i m izatio n   o f   t h p o w er   in   th m o b ile  d ev ice  co n s id er in g   v ar io u s   t y p es  o f   n et w o r k s   e. g .   s en s o r   n et w o r k ,   ad   h o n et w o r k ,   etc.   A   w ir el ess   ch a n n e is   also   s h r o u d ed   b y   v ar io u s   o th er   t y p es  o f   p r o b lem s   e. g .   s ca tter i n g ,   in ter f er en ce ,   n o i s e,   f ad i n g   etc.   th at  ad v er s el y   af f ec t h s i g n a q u al it y   at   th r ec ei v er s   e n d .   Ver y   le s s   r esear ch   h as   b ee n   f o u n d   to   b f o c u s ed   o n   m i n i m izatio n   o f   p o w er   co n s i d er in g   t h n et w o r k   p ar a m eter s .   An o th er   s ig n i f ica n o p en   r esear ch   is s u i s   th e   allo ca tio n   o f   p o w er   w h ile   w o r k in g   o n   m u l ticar r ier - b ased   c o m m u n icatio n   s y s te m   e. g .   3 o r   4 G,   w h er a n   o p tim a p o w er   is   co m p u ted   to   b allo ca ted   o n   ea ch   s u b ca r r ier .   T h is   is   v er y   i m p o r tan o p er atio n   in   all  f o r m s   o f   f u tu r i s tic  telec o m m u n ica tio n   s tan d ar d s   o n   w h ic h   th m o d u latio n   tec h n iq u h a s   to   b f o cu s ed .   Usu a ll y ,   t h e   m o d u latio n   tech n iq u is   v er y   s p ec if ic  f o r   ty p o f   t h ca r r ier   u s ed   th at  f in al l y   r es u lts   i n   m o r tr an s m it  p o w er   allo ca tio n   f r o m   t h m o b ile  d e v ice.   He n ce ,   it   ca n   b f i n all y   s tated   th at   ex i s ti n g   m o b ile  n et w o r k s   o f f er   d ata  r ate   at  th co s o f   m o b ile  d ev ice’ s   b atter y   li f e.   C o n tr o o v er   tr an s m it  p o w er   o f   w ir ele s s   n o d is   h ig h l y   i m p o r tan t   d esig n   p r in cip le  t h at  ca n   e n s u r u n if o r m   r ate  o f   e n er g y   d is s i p atio n .     A t t h s a m t i m e,   e n e r g y   w i ll b r eq u ir ed   to   b m a in ta in   b ala n ce   w it h   tr af f ic  f lo w . T h p r o p o s ed   s y s te m   p r esen t s   n o v el  f r a m e w o r k   t h at  m ai n l y   tar g ets  to   m i n i m ize  s u c h   f o r m s   o f   tr an s m it  p o w er   o f   th e   m o b ile  d ev ice  w h en   o p er ati n g   o n   m u lt icar r ier   tr an s m is s io n   i n   w ir ele s s   co m m u n i ca t io n   s y s te m s .   Sectio n   1 . 1   d is cu s s e s   ab o u th e x is tin g   r esear ch   w o r k   th a t   h as  ad d r ess ed   th e   p r o b lem   o f   p o w er   i n   t h m o b ile  d e v ice  i n   t h p ast   b y   v ar io u s   r esear c h er s   f o llo w ed   b y   a   b r ief in g   o f   th p r o b le m   id en ti f icatio n   in   Sectio n   1 . 2 .   Dis cu s s io n   o f   t h co n tr ib u t io n   alo n g   w ith   h i g h l ig h ts   o f   s ch e m atic  ar ch itec tu r o f   th e   p r o p o s ed   s y s te m   is   m ad in   Sectio n   2   f o llo w ed   b y   r esea r ch   m et h o d o lo g y   in   Sectio n   3 .   T h al g o r it h m   i m p le m en ta tio n   is   d is cu s s ed   in   Sectio n   4   a n d   Sectio n   5   d is c u s s es  r e s u l ts   b ei n g   o b tain ed .   Sec tio n   6   co n clu d es  th p ap er   b y   s u m m ar iz in g   its   o u tco m e.     1 . 1   B a ck g ro un d   T h is   s ec tio n   d is c u s s es  ab o u t   t h e x is ti n g   tec h n iq u e s   o f   e n er g y   co n s er v atio n   i n   m o b ile   d ev ices.  Ou r   p r io r   r ev ie w   w o r k   [ 1 0 ]   d is cu s s es  s o m o f   t h s tan d ar d   m o d els  o f   en er g y   m a n a g e m en t   s y s t e m .   T h is   s ec tio n   w il f u r t h er   u p d ate  o u r   p r io r   s tu d ie s .   A b o l f az li  et  al.   [ 1 1 ]   d is cu s s   ab o u v ar io u s   c h allen g es  i n   u s i n g   clo u d   s er v ices   o v er   m o b ile  d ev ices.   A lt h o u g h ,   th e   p ap er   d is cu s s ed   ab o u v ar io u s   a u g m e n tat io n   tec h n iq u es   b u t   it   g av e   f air   i n s i g h ab o u t   t h r estricte d   r eso u r ce s   an d   ca p ab i liti es  o f   m o b ile  d ev ice s .   T h m o s r ec e n s t u d y   o f   R av ic h a n d r an   a n d   M u r alid h a r an   [ 1 2 ]   p r esen a   u n iq u te ch n iq u to   co n tr o p o w er   ef f icie n c y   b y   u s i n g   d y n a m ic  f r eq u e n c y   s ca l in g   a p p r o ac h .   T h tech n iq u e   w as   i m p le m en ted   o n   a n   An d r o id   d ev ice  u s i n g   AR M   ar ch itect u r e.   T h s tu d y   s h o w s   ap p r o x im a tel y   3 0 % r ed u ctio n   in   p o w er   co n s u m p tio n .   P y le s   et  al.   [ 1 3 ]   p r esen t a   tech n iq u t h at  is   b ased   o n   m i n i m ized   d ela y   an d   m i n i m a p o w er   o v er   th M AC   la y er .   T h co n tr ib u tio n   o f   th e   s tu d y   is   t h at  t h p r ese n ted   m ec h an i s m   p er f o r m s   a u to n o m o u s   s w itc h i n g   b et w ee n   t w o   d i f f er en t   s ta n d ar d s   o f   w ir ele s s   n et w o r k s ,   n a m e l y ,   B lu eto o th   a n d   W L AN  i n   o r d er   to   co n s er v e   en er g y   f o r   t h m o b ile   d ev ice s .   T h s tu d y   f o u n d   ap p r o x i m atel y   2 5 o f   th en er g y   s a v i n g .   T h s tu d y   ca r r i ed   o u b y   B ala  an d   Gar g   [ 1 4 ]   s h o w s   tech n iq u f o r   co n s er v i n g   t h b atter y   li f f o r   s m ar p h o n es.   T h au th o r s   p r esen t   f r a m e wo r k   o f   lear n i n g   t h at  w a s   u s ed   f o r   m o n ito r in g   th e   s ig n if ican t   an d   u n iq u e   b eh a v io r   w i th   r esp ec to   t h e n er g y   d r ain ag e,   f r eq u e n cie s   o f   m o b ile   ap p licatio n s   b ein g   u s ed ,   a n d   d if f er en t   t y p e s   o f   c o n tex t   u s i n g   ar tific ial  n eu r al   n et w o r k .   Ho w e v er ,   th o u tco m is   u s ed   f o r   j u s c h ec k i n g   t h a m o u n o f   e n er g y   b ein g   d r ain ed   a n d   n o t h s o l u tio n   f o r   th is .   T an g   et  al.   [ 1 5 ]   p r o p o s s tu d y   wh er th p r o b lem   o f   r ed u ct io n   in   th tail  e n er g y   i s   u s ed   b y   d ep lo y i n g   m ac h in e   lear n in g   tec h n iq u es.  T h w o r k   h as  u s ed   an   ar ch i tectu r u s i n g   clie n an d   s er v er   m o d u le  t h at  ap p lies   tr ain i n g   o p er atio n   o n l y   o n   t h s er v e r .   T h p r o p o s ed   s y s te m   i s   d esig n ed   o v er   t h e   ac tu a p r o to ty p w h er e   th e   en h a n ce m en t o f   t h en er g y   p e r f o r m an ce   w as   o b tain ed   alo n g   w ith   m in i m a l o v er h ea d .   I n   o r d er   to   ca r r y   o u t t h i s   task ,   t h a u th o r s   h a v i m p l e m en ted   b o th   o n li n a n d   o f f li n s c h ed u li n g   al g o r ith m s   w h er th lear n i n g   o p er atio n   is   ca r r ied   o u t u s in g   a n   ar tif ic ial  n e u r al  n et w o r k .        T h s tu d y   b y   T ilev ich   a n d   K w o n   [ 1 6 ]   u s es  clo u d   o f f lo ad in g   m ec h a n i s m   a s   well  as  v ar io u s   tr an s f o r m atio n   tech n iq u e s   in   clo u d   to   o b tain   en er g y   o p ti m izatio n .   T h o f f lo ad in g   o p er atio n   in   clo u d   w a s   ca r r ied   o u b y   d is co n n ec ti n g   th clo u d   r eso u r ce s .   Var io u s   f o r m s   o f   tec h n iq u es  u s ed   f o r   clo u d   o f f lo ad in g   o p er atio n s   ar i)   ad ap tio n   o f   r u n   ti m e,   ii)  ab s tr ac tio n   o f   p r o g r a m m i n g ,   an d   iii)  p r o f ilin g   an d   m o n ito r in g   o f   r u n ti m e.   Han   et  al.   [ 1 7 ]   p r o p o s p r o to co ca lled   eDisco v er y   t h at  i s   r esp o n s ib le  f o r   co n tr o llin g   th e   en er g y   d is s ip atio n   i n   o p p o r tu n is t ic  m o b ile  n et w o r k s .   T h p r o to co p er f o r m s   t h alter atio n   o f   t h d u r atio n   o f   t h I E E E   8 0 2 . 1 1   s tan d ar d   f o r   s ea r ch in g   f o r   th d y n a m ic  en v ir o n m e n o f   t h w ir eless   n et w o r k s .   T h is   ap p r o ac h   w a s   f o u n d   to   a cc o m p lis h   ap p r o x i m atel y   4 0 o f   t h e n er g y   s a v in g .   T h m o d el  i m p le m e n ted   b y   th Ko u s ai  e al.   [ 1 8 ]   p r esen ts   tech n iq u o f   p o lar   d etec tio n   o v er   th cir cu it s   o f   i m p ed an ce   d etec tio n .   A   l o o p   o f   lin ea r izatio n   is   d esig n ed   o v er   th cir cu it  f o r   th p u r p o s o f   r ed u cin g   th c o m m u n icatio n   o v er h ea d .   A   p r o to ty p is   d esi g n ed   f o r   ca r r y i n g   o u t   th e   i m p ed a n c d etec tio n   u s i n g   FP GA .   Mo et y   et   al.   [ 1 9 ]   p r esen a   tec h n i q u t h at  ad d r ess e s   th p r o b lem s   o f   b o th   p o w er   an d   d elay   i n   L T E   ( L o n g   T er m   E v o lu tio n )   n et w o r k s .   T h s y s te m   co m p u t es  t h e   tr an s m it  p o w er   b y   m i n i m izi n g   t h cu m u lati v p o w er   an d   co m m u n icatio n   d ela y .   S tu d y   o f   p o w er   allo ca tio n   to w ar d s   ad v an ce d   telec o m m u n icatio n   s ta n d ar d s   li k L T E   w a s   ca r r ied   o u b y   Na g ar aj   an d   Sar k ar   [ 2 0 ] .   T h e   tech n iq u p er f o r m s   r ed u ctio n   o f   p o w er   d i s s ip at io n   a g ain s t h u s o f   4 n et w o r k   s er v ice  2 4 /7 .   T h p r o p o s ed   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       N o ve l O p timiz a tio n   to   R ed u ce   P o w er Dra in a g in   Mo b ile  De vice s   fo r   Mu ltica r r ier - b a s ed   C o mmu n ica tio n   ( S h a lin i P r a s a d )   2403   s y s te m   c lai m s   ac co m p li s h in g   2 0 o f   r ed u ctio n   i n   th p o w er   as  co m p ar ed   to   th e x i s t in g   tech n iq u e s .   T h s tu d y   h as  al s o   tak e n   th ca s e   s tu d y   o f   O FDM A - b ased   m o b ile  n et w o r k s   esp ec iall y   f o cu s in g   o n   b as s tatio n   p o w er   r ed u ctio n .   W u   et  a l.  [ 2 1 ]   p r esen s i m p le  a n al y tic al  f r a m e w o r k   t h at  p er f o r m s   s h ar in g   o f   n o d es  to   o b tain   en er g y   e f f icie n c y .   T h au th o r s   h a v ad d r ess ed   th p r o b lem   p er tain i n g   to   r eso u r ce   s h ar in g   u s in g   a   tech n iq u b ased   o n   m er g i n g   a n d   s p litt i n g   p r o to co l.    Mia o   [ 2 2 ]   p r esen ts   s t u d y   t h a e m p h a s izes  o n   m i n i m izi n g   t h en er g y   co n s er v a tio n   o f   m u l tip le  in p u t   an d   m u ltip le  o u tp u o v er   u p li n k   co m m u n icatio n .   A   n o v el  cir cu it  m a n a g e m e n is   d esi g n ed   an d   an al y s i s   is   ca r r ied   o u in   h y p o t h etica m an n er .   R es o u r ce   s h ar i n g   i s   also   o n o f   th d ef in iti v alter n ativ es  o f   m i n i m izi n g   th p o w er   co n s er v a tio n   o v er   th m o b ile  d e v ices.  T h s t u d y   b y   Mtib aa   et  al.   [ 2 3 ]   in tr o d u c es  an   e n v ir o n m en t   w it h   co llab o r ativ n o d es.  T h tech n iq u p er f o r m s   i m p le m en tatio n   o f   o f f lo ad in g   s ch e m e s   o f   clo u d   to   en h a n ce   th b atter y   lo n g ev it y   u s i n g   an   ex p er i m e n tal  ap p r o ac h .   Qu et  al.   [ 2 4 ]   ca r r ied   o u r esea r ch   u s i n g   d y n a m i c   s ch ed u lin g   to   m a in ta in   p o w er   ef f icien c y   in   s m ar tp h o n e s .     T h tec h n iq u i n it iall y   i n v e s ti g ates  t h o n lin e   j o b s   an d   its   r esp ec ti v co m m u n icat io n   p r o ce s s   u s i n g   d y n a m ic  ac y clic  g r ap h s .   Yo o   et  al.   [ 2 5 ]   p r e s en t a   p r o to co l f o r   ca r r y i n g   o u cl u s ter in g   o p er atio n   b et w ee n   t w o   d if f er en t   t y p es   o f   w ir eles s   n et w o r k i n g   s ta n d ar d s .   T h tech n iq u a ls o   p r ese n ts   a n   e x p licit  al g o r it h m   to   p er f o r m   ele ctio n   o f   cl u s ter   h ea d ,   ca te r   to   th e   b an d w id th   r eq u ir e m en ts ,   etc.   T h s tu d y   b y   Q ian   a n d   A n d r ese n   [ 2 6 ]   p r esen ts   tec h n iq u t h at  p er f o r m s   s c h ed u l in g   o f   v ar io u s   f o r m s   o f   ta s k s   o v er   th m o b ile  d ev ices  esp ec ial l y   w it h   4 n et w o r k s .   T h s tu d y   i m p le m e n t s   a   f r a m e w o r k   u s in g   J ad th at  p er f o r m s   a u to n o m o u s   m o n ito r in g   o f   v ar io u s   ta s k s   alo n g   w it h   a p p licatio n   s tat u s   b y   f i n e - t u n i n g   t h d y n a m ic  s tr a teg ies  o f   t h o f f lo ad i n g   o f   task .   T h m ec h a n is m   w as  f o u n d   to   co n s er v ap p r o x im a tel y   3 5 % o f   e n er g y   co n s u m p tio n .   T h u s ,   it  ca n   b s ee n   th at  t h e r ar v ar io u s   tech n iq u es  f o u n d   in   th c u r r en liter at u r f o cu s i n g   o n   m i n i m izi n g   t h e n er g y   s ee p ag f r o m   th e   m o b ile   d ev ice.   Ho w e v er ,   t h er is   les s   s ta n d ar d   an d   b en c h m ar k ed   r esear ch   w o r k   w h ich   co u ld   b f u r th er   u s ed   f o r   f u t u r s t u d y .   T h n ex t   s ec t io n   d i s cu s s es   ab o u th e   p it f alls   in   th r ep o r ted   liter atu r an d   id en ti f ies t h r esear ch   g ap   an d   th p o ten tial p r o b lem s   f o r   f u r th e r   r esear ch .     1 . 2 .   T he  P ro ble m   On   t h b asis   o f   th r e v ie w   o f   th ex is ti n g   liter at u r in   t h p r ev io u s   s ec tio n ,   v ar io u s   s h o r tco m i n g s   o f   th r ep o r ted   r esear ch   co n tr ib u tio n s   h av b ee n   s u m m ar ized .   So m o f   t h s ig n i f ica n p r o b lem s   e x p lo r ed   ar as  f o llo w s :     Ma j o r ity   o f   th e x is t in g   tech n iq u es  ar f o u n d   to   i m p le m e n s ch ed u lin g   as  o n o f   t h s o l u t io n   to   co u n ter   t h p o w er   p r o b le m s   o n   m o b ile  d e v ices.  Ho w e v er ,   t h s c h ed u li n g   w a s   o n l y   s tu d ie d   w it h   r esp ec to   s p ec if ic  f o r m   o f   n et w o r k   e. g .   B lu eto o t h   o r   W L A o r   d ata  co n n ec tio n   ( i.e .   3 o r   4 G) .   I is   q u ite  i m p er ativ t h a w ir eles s   s ta n d ar d s   d o   af f ec th b atter y   lif o f   m o b ile  d ev ice,   b u t th i s   p r o b lem   w a s   n o f o u n d   to   b a d d r ess ed .     T h er ar o n l y   f e w   s tu d ie s   to w ar d s   ad o p tio n   o f   s o p h i s ticate d   o p tim izatio n   p o licie s .     Ma j o r it y   o f   th tec h n iq u es  d o   n o ad d r ess   t h tr ad e - o f f   b et w ee n   p o w er   m in i m izatio n   a n d   m a x i m izi n g   th r o u g h p u t.  A lt h o u g h ,   s u c h   p r o b lem s   ar b etter   m ap p ed   b y   n o n - lin ea r   o p ti m izatio n ,   v er y   f e w   r esear ch er s   h a v ev er   co n s id er ed   s u ch   p r o b le m s .     P o w er   s ee p s   m o r w h en   m u lt i m ed ia  f iles   ar u s ed   o n   a n y   m o b ile   n et w o r k s .   R ep o r ted   s tu d ies   to w ar d s   en er g y   m o d eli n g   ar n o f o u n d   to   co n s id er   p r o f ilin g   en e r g y   p ar a m eter s   b ased   o n   s u ch   h ea v y   m u l ti m ed ia  co n ten ts   o v er   m o b ile  d ev ice s .     L ac k   o f   b e n ch m ar k ed   s t u d ie s   an d   lac k   o f   r eg u lato r y   s ta n d ar d s   o n   p o w er   u s ag is   a n o th er   s ig n i f ica n t r esear ch   g ap .       2 .   P RO P O SE ST UDY   T h is   p ap er   is   c o n tin u atio n   o f   o u r   p r io r   m at h e m atica m o d el in g   [ 2 7 ]   w h ich   i s   f o cu s ed   o n   esti m ati n g   th ac t u al  p o w er   d is s ip atio n   f r o m   t h m o b ile  d ev ice s   o v er   e x is t in g   te leco m m u n ica tio n   s ta n d ar d s .   T h is   p ar o f   th s t u d y   p r ese n ts   f r a m e w o r k   th a ess e n tial l y   p er f o r m s   m i n i m izatio n   o f   th p o w er   d is s ip atio n   in   t h m o b ile   d ev ice.   Fig u r 1   s h o w   th s c h e m a tic  ar ch itect u r o f   th p r o p o s ed   s tu d y   w h ich   m a in l y   co n s is ts   o f   s y s te m   m o d el  an d   co m m u n icatio n   m o d el.   T h s y s te m   m o d el  c o n s is ts   o f   n u m b er   o f   r ad io   an ten n as  in   m o b ile   d ev ices,  in s tan tan eo u s   p o w er ,   to ler an ce   f ac to r ,   an d   ch an n e l   p ar am eter s .   T h s y s te m   co n s id er s   s ig n al  t h at  ac ts   as  an   i n p u to   tr an s m it ter   w h ich   i s   f u r t h er   s u b j ec ted   to   m o d u latio n .   Mu l ticar r ier   tr an s m is s io n   i s   co n s id er ed   to   ac co m m o d ate  all  f o r m s   o f   m o d u latio n .   T h en co d ed   an d   m o d u la ted   s ig n al  i s   n o w   s u b j ec ted   to   ch an n el  w it h   n o i s an d   in ter f er en ce ,   w h ic h   is   f i n all y   s u b j ec ted   to   an   o p tim izatio n   alg o r i th m .   B y   m ap p in g   to   th p r o b lem   o f   n o n - li n ea r   o p tim izatio n ,   n o v el  o b j ec tiv f u n ctio n   i s   d ev elo p ed   to   p r o p e r ly   b ala n ce   b et w ee n   d ata  r ate  an d   tr a n s m it   p o w er .   T h alg o r ith m   d es ig n ed   f o r   th is   p u r p o s al s o   f o r m u lates  co n s tr ai n ts   p er tain i n g   to   th r es h o ld   p o w er   an d   d ata  q u alit y ,   w h ic h   i s   m ai n l y   co n s id er ed   as  SNR   ( S ig n al - to - No is R atio )   a n d   B E R   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   5 Octo b er   201 7   :   2 4 0 1     24 10   2404   ( B it - E r r o r - R ate) .     T h en tire   w o r k   is   ca r r ied   o u d u r in g   t h m o d u latio n   o p er atio n   its e lf   as  th is   m ec h a n is m   h a s   to   b in co r p o r ated   w it h in   t h h ar d w ar o f   th m o b ile  d ev ice.   Har d w ar p r o f ilin g   p o ten tiall y   ass is t s   th e   alg o r ith m   to   m a k an   ef f ici en d ata  ag g r e g atio n   f o r   u s a g as  w ell  as  n et w o r k   b eh a v io r   to o .   A n o th er   in ter esti n g   p ar o f   th s tu d y   i s   th at  t h p r o p o s ed   s y s te m   h as  f aster   r esp o n s ti m a n d   s u its   w el f o r   lo w er   b an d w id t h   a v ailab ilit y   to o .   T h n ex s ec tio n   elab o r ates  ab o u th ad o p ted   r esear ch   m eth o d o lo g y   f o llo w ed   b y   alg o r ith m   i m p le m e n tat io n .       O b j e c t i v e   F u n c t i o n D a t a   R a t e T r a n s m i t   P o w e r M a x i m i z e M i n i m i z e A l g o r i t h m   f o r   O p t i m i z i n g   P o w e r   C o n t r o l N u m b e r   o f   r a d i o S y s t e m   M o d e l P o w e r T o l e r a n c e C h a n n e l   P a r a m e t e r s C o n s t r a i n t D a t a   Q u a l i t y   ( S N R ,   B E R ) T h r e s h   P o w e r T r a n s m i t t e r C o m m u n i c a t i o n   M o d e l R e c e i v e r M o d u l a t i o n   i n t e r f e r e n c e N o i s e I n p u t   S i g n a l   S t r e a m O u t p u t   S i g n a l   S t r e a m D e m o d u l a t i o n   C o m m u n i c a t i o n   C h a n n e l     F ig u re . 1 .   S c h e m a ti c   A rc h it e c tu re   o f   th e   P ro p o se d   S y ste m       3 .   RE SE AR CH   M E T H O DO L O G Y   T h d esig n   an d   d e v elo p m e n o f   t h p r o p o s ed   s y s te m   i s   ca r r ied   o u u s i n g   an a l y t ic al  d esig n   m et h o d o lo g y .   I n   g e n er al,   th er ar 5   ty p es  o f   r ad io   an ten n a   u s ed   in   s m ar tp h o n es:  ( i)   W i - Fi  an te n n a,   ( ii)  FM   R ad io   an te n n a,   ( iii)  Ma i n   a n te n n a,   ( iv )   D iv er s it y   an ten n a,   a n d   ( v )   GP a n te n n as   s h o w n   in   Fi g u r 2 .   T h es e   an ten n ae   ar m ea n t   to   s er v d if f er e n p u r p o s es.  Fo r   e x a m p le,   W i - Fi   an te n n co n n ec t s   th d e v ice  w i th   a n   ac ce s s   p o in b u GP an ten n a   co n n ec ts   t h d ev ice  w ith   GP S.    Hen ce ,   th e y   ca n   b g r o u p ed   as   ce llu lar   R F - b ased   an ten n an d   Mo b ile  co n n ec t iv i t y   R F - b ased   an te n n a.   T h d esig n   o f   th p r o p o s ed   s y s te m   i s   d o n w it h   o n o f   th c h alle n g in g   as s u m p tio n   th at  a ll  a n ten n a e   a r fu n c tio n in g   a t   th e   s a me  time .   T h ese  ass u m p tio n s   w ill   lead   to   s ce n ar io   o f   m a x i m ized   p o w er   d r ain a g e,   w h i ch   w ill  b id ea to   p r o v t h r o b u s t n es s   an d   s u s tai n ab ilit y   o f   p r o p o s ed   p o w er   co n tr o l - b ased   o p ti m izatio n   tec h n iq u e   to   h o ld   r ig h t.  T h p r o p o s ed   s y s te m   co n s id er s   d esig n   o f   ch a n n e l   m a tr ix   H,   w h er y   H . s n   ( y   b ein g   u s er   s tr ea m   d ata  at  r ec eiv er   an d   s   b ein g   th at  o f   tr a n s m itter ) .     As  k n o w n   f r o m   th co n ce p t s   o f   MI MO [ 2 8 ]   at  h ig h   SN R ,   th ca p ac it y   o f   t h i.i. d .   ( in d ep en d en an d   id en ticall y   d is tr ib u ted )   R a y le i g h   f a s f ad i n g   ch a n n el  s ca le s   lik n m in   lo g   SN R   b its / s /Hz,   w h er n m i n   is   t h m i n i m u m   o f   t h n u m b er   o f   tr an s m it  a n ten n ae   n t   a n d   th n u m b er   o f   r ec ei v an te n n ae   n r .   T h is   is   d eg r ee - of - f r ee d o m   g a in .   A t   lo w   SN R ,   th ca p ac it y   is   ap p r o x i m atel y   n r . SNR . lo g 2 b its / s /Hz   [ 2 8 ] .   T h is   is   r ec eiv e   b ea m - f o r m i n g   p o w er   g ai n .   A t   all  SN R ,   t h ca p ac it y   s ca le s   l in ea r l y   w it h   n m in .   T h is   i s   d u to   th e   c o m b i n atio n   o f   th p o w er   g ain   a n d   th e   d eg r ee - of - f r ee d o m   g ai n .     y   Hs +  n                     ( 1 )       L et  t h tr an s m itted   v ec to r   s   b e   r an d o m   v ec to r   to   b v er y   g e n er al  an d   n   i s   n o r m alize d   n o is e.   L et  t h e   to tal  tr an s m itted   p o w er   a v aila b le  p er   s y m b o l p er io d   b P .   T h in s ta n tan eo u s   c h an n el  ca p a cit y   ca n   b g iv e n   as         C   lo g   (I M   HQH H )   b /s /Hz               ( 2 )     W co n s id er   f r eq u e n c y   f lat  MI MO   ch a n n el  to   ca lcu late   it s   ca p ac it y .   W h er I M   is   u n it  m atr i x   N N R,     H   is   th e   ch a n n el  m atr ix   N R XN a n d   Q=   E { s s H }   th co v ar ian ce   m a tr ix   o f   tr an s m itted   s i g n a s   s atis f y in g   t h tr a n s m it   p o w er   co n s tr ain T r ( ss H )= N T C o n s id er   s p ec if ic  ca s w h en   w h a v e   u s er s   tr an s m itti n g   at  eq u al  p o w er   o v er   t h c h an n el  an d   t h u s er s   ar u n co r r e la ted   ( n o   f ee d b ac k   av ailab le) .   T h en ,   th c h an n el   ca p ac it y   is     C EP   lo g   [I M   ( P /M T )   HHH ]   b /s /Hz             ( 3 )     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       N o ve l O p timiz a tio n   to   R ed u ce   P o w er Dra in a g in   Mo b ile  De vice s   fo r   Mu ltica r r ier - b a s ed   C o mmu n ica tio n   ( S h a lin i P r a s a d )   2405   T h p r o p o s ed   s y s te m   u s es   m ec h a n i s m   o f   an ten n s elec ti o n   b ased   o n   u n iq u o b j ec tiv f u n c tio n ,   w h ic h   ca n   b m at h e m atica l l y   r ep r esen ted   as,   1 1 ] , [ k k f u n c M i n d a t a M a x O               ( 4 )   A   clo s er   lo o k   i n to   th ab o v e   o b j ec tiv f u n ctio n   w ill  s h o w   t h at  p r o p o s ed   Fo P C   ( Fra m e w o r k   f o r   P o w er   C o n tr o l)   m a i n tai n s   b etter   f air n e s s   b y   b ala n ci n g   b o th   d ata  d eliv er y   a s   w ell  a s   p o w er   r eq u ir ed   f o r   tr an s m itti n g   d ata  ( ρ ) .   C o n s id er in g   th c h alle n g es  o f   w ir ele s s   n et w o r k s ,   t h s tu d y   co n s id e r s   th at   ab o v s tated   o b j ec tiv f u n ctio n   o n l y   f o r   s p ec if ic  r ate  o f   er r o r   ( e < e TH ) .   T h p r o p o s ed   s y s te m   th er eb y   p er f o r m s   o p ti m izatio n   w it h o u u s i n g   a n y   f o r m s   o f   ad d itio n al  r eso u r ce s   to   co n tr o t h p o w er   d is s ip atio n   o f   t h m o b ile  d ev ices.  I n   t h e   m at h e m a tical  m o d el,   n e w   v a r iab le  w eig h t   is   d e f in ed   t h at  is   r esp o n s ib le  f o r   ad j u s tin g   t h e   t r an s m is s io n   r ate  o n   m u ltip le  r ad io   an te n n a s   t h er eb y   co n tr o llin g   t h p o w er   d is s ip atio n   to   lar g e x te n t.   T h co m p u tatio n a l   co m p le x it y   o f   n o n - li n ea r it y   is   r ed u ce d   u s i n g   L a g r an g ia n   m u ltip lier   w h i le  s lac k   v ar iab le  is   u s ed   f o r   tr an s f o r m i n g   n o n - li n ea r   to   li n ea r   f o r m s   f o r   m in i m izin g   t h c o m p le x itie s .       E m b e d d e d   W i F i /   B l u e t o o t h   r a d i o G P S   E n g i n e   F M / M o b i l e / t e l e v i s i o n / r a d i o D i p l e x e r L N A M u l t i m o d e   T r a n s c i e v e r 2 . 5 g   m o d u l e 3 G / 4 G / F E M D i v e r s i t y   F E M L N A   M o d u l e S P N T   S w i t c h   M o d u l e W i F I   A n t e n n a G P S M o b i l e   T V /   F M D i v e r s i t y   A n t e n n a M a i n   A n t e n n a M o b i l e   C o n n e c t i v i t y   R F R a d i o   B l o c k C e l l u l a r   R F     F ig u re . 2 .   G e n e ra Circu it   Dia g ra m   o f   S m a rtp h o n e   w it h   Ra d io   A n t e n n a       4 .   AL G O RI T H M   I M P L E M E NT AT I O N   T h p r im p u r p o s o f   th p r o p o s ed   alg o r ith m   is   to   en s u r th at  th er is   g o o d   b alan ce   b e t w ee n   th e   p o w er   co n s er v at io n ,   d ata  q u alit y ,   an d   co m m u n icatio n   p e r f o r m an ce .   Mo b ile  d ev ice s   h av m u ltip le  r ad io   an ten n a s   th a w o r k   s i m u lta n e o u s l y .   E ac h   c h an n el  s elec ted   b y   th r ad io   in ter f ac h as  s p ec if ic  a m o u n o f   p o w er   allo ca tio n   an d   h en ce   m o r e   t h co m m u n icatio n   o r   d ata  tr an s m i s s io n   m o r is   th e   p o w er   d is s ip atio n .   T h u s ,   th p r i m ar y   ai m   o f   th is   alg o r ith m   is   to   ad d r ess   th tr ad eo f f   b et w ee n   d ata  d eliv er y   m ax i m izatio n   ( u s i n g   m u ltip le  r ad io s )   an d   m i n i m iz atio n   o f   p o w er   t h at  w i ll  b u s ed   f o r   tr an s m it tin g   d ata  f r o m   th m o b ile  d ev ice.   T h s tep s   o f   th al g o r ith m   ar as sh o w n :   Alg o rit h m   f o O pti m izi ng   P o w er   Co ntr o l   I np ut η   ( Nu m b er   o f   r ad io ) ,   α   ( W eig h o f   ch an n el) ,   e TH   ( th r e s h o ld   er r o r ) ,   ρ   ( P o w er ) ,   τ   ( T o l er an ce ) ,   φ   ( Data   Qu ali t y ) ,   d   ( d ata) ,   T x   ( T r an s m itter   a n te n n ae ) ,   λ   ( L a g r an g ia n   M u lt ip lier ) ,   δ   ( Slack   v ar iab le) ,   H i   ( C h a n n el   m atr i x ) ,   n v   ( n o is v ar ian ce ) ,   C vr   ( C h a n n e l - v ar ia n ce   r atio ) ,   ε 1 ε 2   ( C h an n el  P ar a m ete r s ) O utput o po w   Op ti m ized   p o w er ) .   Sta rt   1 .   Def in η ,   α ,   ρ ,   τ ,   φ,   d .   2 .   I n it T x   3 .   i TH d e f x H e T ), , , (   4 .   Fo r   i=1 : φ   5 .     10 10 v n   6 .     2 2 | | v n i vr H C   7 .     1 2 2 1 1 ] 1 2 . . e x p . . [ j TH d vr e C t   8 .     1 2 . j t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   5 Octo b er   201 7   :   2 4 0 1     24 10   2406   9 .     1 3 ). 1 ( j d t   10.   3 2 1 , ) m a x ( t t t t t t po w   1 1 .   E n d   E nd   T h p r o p o s ed   alg o r ith m   tak es  th in p u o f   η   ( n u m b er   o f   r ad io s ) ,   α   ( w ei g h t   o f   c h an n el) ,   e TH   ( th r esh o ld   er r o r ) ,   ρ   ( p o w er ) ,   τ   ( to ler an ce ) ,   φ   ( d ata  q u al it y ) ,   d   ( d ata) ,   T x   ( tr an s m itter   a n te n n ae ) ,   λ   ( L ag r a n g ia n   m u ltip lier ) ,   δ   ( s lack   v ar iab le) ,   H i   ( ch an n e m atr i x ) ,   n v   ( n o is v ar ian ce ) ,   C vr   ( ch a n n el - v ar ian ce   r atio ) ,   ε 1 ε 2   ( ch an n el  p ar a m eter s ) ,   etc.   an d   af ter   p r o ce s s in g   R es u lts   i n   o po w   ( o p ti m ized   p o w er ) .     T h alg o r ith m   w o r k s   b y   in itiall y   d e f i n in g   th v ar iab les  ( e. g .   η ,   α ,   ρ ,   τ ,   φ,   d . )   in   L in e - 1 ,   w h o s v alu es  d ep en d   o n   th t y p o f   ap p licatio n ,   t y p o f   n et w o r k   an d   s er v ices  to   b u s ed   b y   t h m o b ile  d ev ice s .   T h alg o r ith m   b asicall y   r u n s   o v er   m o b ile  d ev ices  a n d   is   m ai n l y   f o cu s ed   o n   m i n i m izi n g   tr an s m it  p o w er .   As  p o w er   r eq u ir ed   to   tr an s m it   is   s lig h tl y   h i g h er   th a n   p o w er   r eq u ir ed   to   r ec eiv e,   th p r esen al g o r ith m   e m p h a s i ze s   th at  t h al g o r ith m   ex ec u ti o n   to   tak p lace   at  th tr a n s m i ttin g   m o b ile  d ev ice   i.e .   T x   ( L in e - 2 ) .   T h tr an s m itt in g   n o d w ill  also   n ee d   to   d e f i n ce r tain   cr itical  v ar iab les  e. g .   λ   ( L ag r an g ia n   m u ltip lier ) ,   δ   ( s lack   v ar iab le) ,   an d   e TH   ( cu t - o f f   er r o r   r ate )   ( L i n e - 3 ) .   T h r ea s o n   b eh in d   t h is   is :   ad d r ess in g   t h e   tr ad e - o f f   b et w ee n   th r o u g h p u t   m a x i m izi n g   a n d   m i n i m izati o n   o f   tr a n s m it  p o w er   is   b as icall y   n o n - l in ea r   o p tim izatio n   p r o b le m   co n s id e r in g   v ar io u s   f ac to r s   s u c h   a s   c h an n el  n o is e,   s ig n al  p o w er ,   d ata  r ate,   ca p a cit y   o f   th c h an n el  a n d   ch a n n el  at ten u a tio n .   He n ce   o u r   co m p u tatio n   b ec o m es  co m p lex   c o n s id er in g   all  th e   p ar am eter s .   T h er ef o r e,   th alg o r ith m   u s es  L ag r a n g ian   m u l tip lier   to   m i n i m ize  t h co m p u tatio n al  co m p le x it y   o f   th a lg o r it h m   b y   e x p lo r in g   th lo ca m ax i m a s   w ell   as  l o ca m i n i m w it h   t h d ata  q u a lit y   co n s tr ai n t.  T h e   s lack   v ar iab le  is   u s ed   f o r   tr an s f o r m atio n   o f   n o n - li n ea r   to   lin e ar   co n s tr ain t.  T h p r i m m o t iv b eh in d   L in e - 3   is   to   m a k t h al g o r ith m   f ea s ib l to   i m p le m e n i n   co s t - e f f ec tiv m a n n er   b y   co n s id er i n g   id ea s tate   o f   c h a n n e l   H i   w h ic h   is   eq u i v ale n to   n u m b er   o f   r ad i o   an ten n ae   it s el f .   T h n e x s tep   o f   alg o r it h m   i m p le m e n tatio n   b eg in s   w it h   lo o p   th at  r ep r esen ts   t h co n s tr ain t s   o f   d ata  q u alit y   ( L i n e - -   L in e - 1 1 ) .   Fo r   th is   r ea s o n ,   th al g o r ith m   co m p u tes  th n o is v ar ian ce   n v   in   L i n e - 5   f o llo w ed   b y   co m p u tatio n   o f   c h an n el  to   n o i s v ar ian ce   C vr   in   L i n e - 6 .     T h en ,   th alg o r ith m   i m p le m e n ts   its   m at h e m atica m o d el  s h o w n   in   L i n e - 7 ,   L i n e - 8 ,   an d   L i n e - 9 ,   w h ich   i s   b ased   o n   co n s tr ain t   o f   er r o r   r ate,   p o w er ,   an d   d ata  to   b tr an s m i t ted .   Fin all y ,   it   co m p u tes  th o p tim ized   p o w er   i n   L i n e - 1 0   at  w h ich   t h d ata  ca n   b tr an s m i tted ,   h en ce   e n s u r es  an   ef f ec ti v p o w er   co n tr o l i n   m o b ile  d e v ice.       T a b le . 1 .   S y m b o a n d   N o tatio n   u se d   η   Nu m b e o f   ra d io   α   W e ig h o f   Ch a n n e l   e TH   th re sh o l d   e rro r   ρ   P o w e r   τ   T o lera n c e   φ   Da ta Qu a li ty   d   Da ta   T x   T ra n s m it ter an ten n a e   λ   L a g ra n g ian   M u lt i p li e r   δ   S lac k   v a riab le   H i   Ch a n n e m a tri x   n v   n o ise   v a rian c e   C vr   Ch a n n e l - v a rian c e   ra ti o   ε 1 ε 2   Ch a n n e P a ra m e ters   o po w   Op ti m ize d   p o w e r       5 .   RE SUL T S AN DIS CUS SI O N   T h is   s ec tio n   d is c u s s es  ab o u th r es u lts   b ei n g   o b tain ed   f r o m   t h i m p le m e n tatio n   o f   th e   p r o p o s ed   s y s te m .   T h en tire   i m p le m en t atio n   o f   th p r o p o s ed   s y s te m   i s   ca r r ied   o u o n   3 2 - b it  W in d o w s   m ac h in w i t h   C o r i3   p r o ce s s o r   an d   4 GB   R A M.   T h r esu lt s   p r esen ted   h e r co n s id er   i)   No .   o f   r ad io   an t en n ae   u s ed   8 ,   ii)  W eig h t   ad o p ted   0 . 5 ,   iii)  E r r o r   T h r esh o ld   0 . 0 0 0 1 ,   iv )   Da ta  Qu al it y   - 3 0   d B   to   +3 0   d B ,   v )   T o ler an ce   1 e - 0 9 ,   v i)   Po w er   allo ca ted   to   ea ch   r ad io   an ten n 1   J o u le,   an d   v ii)  d ata  allo ca ted   to   ea ch   r ad io   1 0   Me g ab y tes.   T h im p le m e n tatio n   i s   ca r r ied   o u in   Ma tlab   w h er tr an s m itter ,   r ec eiv er ,   an d   w ir eless   ch a n n el  w it h   m u ltip le  r ad io   an ten n ae   ar d esig n ed .   T h i m p le m e n tatio n   also   u s e s   f ad in g   a n d   n o is y   w ir ele s s   c h an n el  f o r   p r o p ag atio n   in   o r d er   to   ch ec k   th ef f ec ti v en e s s   o f   t h s y s te m .   A   s er ie s   o f   s tan d ar d   s ig n al s   ( in   th f o r m   o f   a n   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       N o ve l O p timiz a tio n   to   R ed u ce   P o w er Dra in a g in   Mo b ile  De vice s   fo r   Mu ltica r r ier - b a s ed   C o mmu n ica tio n   ( S h a lin i P r a s a d )   2407   i m a g e)   is   tr an s m itted   f r o m   tr an s m itter   to   ch ec k   th e   p er f o r m an ce .   Fi g u r 3   s h o w s   an   i m ag e   ta k en   as   i n p u t   s ig n al  f o r   ex p er i m e n t   th a t is tr an s m itted   b y   t h w ir eles s   ch a n n el  co r r u p ted   b y   ad d itiv n o is e.         F ig u re . 3 .   I n p u im a g e ,   En e rg y   Op ti m iza ti o n   a n d   Re c e iv e d   Im a g e       Fo r   b o th   c o n s is ten t   an d   i r r e g u lar   t r af f ic,   w in v esti g a te d   m u ltip le  s i tu ati o n s   f o r   ev al u atin g   its   d e p en d en c ies  o n   th ch an n el  m o d el.   T h s y s tem   also   u tili ze d   s t ati a r r an g em en w ith   all  r e ce iv in g   d y n am ic  an ten n ae   as  th s t an d ar d   te ch n iq u t o   ev alu a te  th an t en n a m an ag e m en s y s te m s   o f   th e   m o b il d ev ice .   T h e   p o w er   p e r   b it   o f   t r an s m itti n g   n o d is   m ea s u r ed   w h ich   ex ec u tes  an ten n a s y s tem   m an ag em en an d   t r an s m its   1 0 0 0   d ata   s eg m en ts   to   r ec e iv in g   n o d e.   F o r   b o th   esti m ati o n s ,   w u s ed   f o u r   d iv er s d a ta  r a tes   o f   0   ( ~ 0 . 1 1 9 ) ,   1 0 0 ,   2 0 0 ,   an d   3 0 0   M b p s .     5 . 1   Ana ly s is   f o Co ntinuo us   T ra f f ic   T h is   ass ess m en w as  co n d u c ted   in   o r d e r   t o   u n d e r s tan d   t h p att er n   o f   p o w er   d is s i p at io n   w h en   s u b j e cte d   to   s t r e am in g   o f   co n ten ts .     Fig u r 4 ( a )   an d   Fig u r e   4 ( b )   h ig h lig h th e   p er f o r m an ce   w ith   r es p e ct  t o   tr an s m itte r   an d   r e ce iv er ,   r es p e ctiv ely .     Fo r   co n t in u o u s   t r af f i c,   th t r an s m itter   ( Fig u r 4 ( a ) )   s h o w s   th at  en e r g y   co n s u m p tio n   h as  b e e n   r e d u ce d   t o   h ig h er   ex ten w ith   in cr ea s ed   r a te  ( r = 0 - 3 0 0   M b p s ) .   T h e   r e ce iv e r   t o o   s h o w s   s im ilar   p er f o r m an ce   ( Fig u r 4 ( b ) .   I n it ial ly ,   th en e r g y   p er   b it  ac c o m p lis h ed   b y   r e ce iv i n g   an ten n ae   f o r   th e   m o b ile  d ev ic is   s m aller   th an   th at  o f   th s ta tic  d esig n .   Sec o n d ly ,   w ith   th in cr ea s in   r at o f   d ata ,   th e r is   a   d r o p   o f   en e r g y   p er   b i b y   th r ec eiv in g   n o d es.  T h i r d ,   u n d e r   m o d er at ely   lo w   r ate  o f   d a ta  ( e . g .   u n d er   2 0 0   Mb p s )   an ten n a s y s tem   m a n ag em en tu r n s   o u to   b m o r s u cc ess f u l.  T h is   is   d u t o   th f a ct  th at  ch an n els  w ith   h ig h   d ata  r ate  r e q u ir m o r r e ce iv in g   an ten n o n   d ev ic w h i ch   in   tu r n   lead s   t o   less   ch an g e   in   th ca p ac ity   y et  ca u s es  ex t r p o w er   u tili z ati o n .   A n o th er   s ig n if ican r ea s o n   f o r   s u ch   u n if o r m it y   in   tr an s m itter   an d   r ec eiv e r   p e r f o r m an ce   is   th at  co n t in u o u s   tr af f ic  is   q u it e   p r e d ic ta b l an d   h en c th alg o r ith m   ca n   e asi ly   ap p ly   e q u iv al en ch an n el  ca p ac i ty   w ith   d ete r m in is tic  p r i o r ity   o f   th s u b - ch an n els  ( in   c ase  o f   in cr e asin g   r ate   o f   f lo w )   to   ca t er   t o   th in cr ea s in g   tr af f ic  d em an d s .   H en ce ,   w ith   in cr ea s in g   n u m b er   o f   an ten n ae ,   th p r o p o s ed   s y s tem   ca n   s u cc ess f u lly   r ed u c th en e r g y   p er   b it .   T h r o b u s tn ess   o f   e n er g y   ef f icien cy   is   p r o v en   as   w ith   in cr ea s in g   o f   m in i m u m   r ate  v alu e,   th c ap a b il ity   o f   r a te  r e d u c ti o n   s till   in cr ea s es .   T h er ef o r e ,   th er is   n o   n eg ativ im p ac t   o n   th d at q u a lity   in   s t r e am in g   co m m u n icati o n   ch an n el .             F ig u re . 4 . (a P e rf o rm a n c e   o f   P o w e Re d u c ti o n   i n   T ra n s m it ter     F ig u re . 4 . ( b P e rf o rm a n c e   o f   P o we Re d u c ti o n   i n   Re c e iv e r     F ig u re . 4 .   E n e rg y   p e Bi t   Re d u c ti o n     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   5 Octo b er   201 7   :   2 4 0 1     24 10   2408     5 . 2   Ana ly s is   f o a n In t er m it t ent   T ra f f ic   B as ica lly ,   in te r m itten tr af f ic  is   r esu lt  o f   c o n n ec t iv ity   o u t ag b ec au s o f   la r g n u m b er   o f   o n l in u s er s   w h o s s er v ic es  a r q u it e   d if f icu lt  to   b s ch e d u le d   d y n am ically .   Su ch   ca s es  u s u ally   r e s u lt  in   d r o p   o f   d ata   p a ck et  at  th en d .   H o w ev er ,   th m at ter   o f   co n c er n   is   th at  m ass iv an d   h ig h ly   d y n a m ic  task   r eq u es ts   f r o m   th u s er   a r s o m etim es  d if f icu lt   t o   h an d l an d   in   o r d er   to   r eta in   o p tim u m   co n n ec tiv ity   th R R C   ( R a d i o   R es o u r ce   C o n tr o l )   a ll o c ates  m o r p o w er   o n   ch an n e r esu ltin g   in   m o r p o w er   d is s i p a ti o n .   H en ce ,   an   i n ter m itten t r af f ic   is   s ele cte d   f o r   th e   ass ess m en t.  A   s i m ilar   ass ess m en s ce n ar io   o f   t r an s m itte r   n o d an d   b o th   tr an s m itter - r ec eiv e r   n o d is   co n s i d er ed   in te r m itte n tr af f ic  w ill  m ea n   u n ce r tai n ty   d u to   n o n - u n if o r m   tr af f i f lo w   to w ar d s   th e   n o d es.   T h is   w ill  ca u s e   u n ev en   d is tr ib u t io n   o f   en e r g y   d is s i p at io n   o f   th n o d e.   T h is   p r o b lem   ca n   b e   o n ly   s o lv e d   b y   o b ject iv f u n cti o n   w h er it w ill  n ee d   to   k ee p   l o w er   am o u n o f   tr an s m ittan ce   en er g y   w ith   h ig h er   tr af f ic  f l o w   f r o m   ea ch   n o d e .   H en ce ,   t r an s m itter   an d   r e ce iv er   p er f o r m an ce   a r n o s am in   th is   ca s e.   T h t r an s m itter   n o d e   w ill  n ee d   to   all o ca t p r ec is r es o u r ce   ( en e r g y ,   ch an n el  c a p ac ity ) ,   w h er Fig u r e 5   ( a)   s h o w s   th at  tr an s m itte r   d o esn s ee m   to   n o r m aliz th e   en er g y   r ed u ct io n   t o   s ig n if ic an ex ten t .   A lth o u g h ,   it  is   s u cc ess f u to   m in i m ize  th p o w er   p r o g r ess iv ely   f o r   h i g h er   r ate .   T h is   p h en o m en o n   al s o   u s es  ce r ta in   ex ten o f   t r an s m ittan ce   en e r g y   ( o n   th t r an s m itter   s id e)   w ill  h av p o s itiv ef f ec o n   r ec e iv er   ( F i g u r 5 ( b ) ) .   T h r esu lts   d e p i ct e d   in   Fig u r 5   s h o w   th at  p r o p o s e d   s y s tem   p r o v i d e s   h ig h er   s u s tain ab i lity   o f   b att er y   lo n g ev ity   ev en   o n   in ter m i tten tr af f ic.   A th e   s am tim e,   it  d o es   n o t   h av e   an y   n eg ativ im p ac t   o n   th e   d ata   r at f r o m   0 - 3 0 0   Mb p s   ex h i b iti n g   r o b u s an ten n a   m an ag e m en t a n d   en e r g y   co n s e r v ati o n .             F ig u re . 5 (a ).   P e rf o rm a n c e   o f   P o w e Re d u c ti o n   i n   T ra n sm it ter           F ig u re . 5 (b ) .   P e rf o rm a n c e   o f   P o we Re d u c ti o n   i n   Re c e iv e r   F ig u re . 5 .   E n e rg y   p e b it   r e d u c t i o n   f o r   o n e   e n d   I n te rm it te n t       Fig u r 4   s h o w s   t h at  p r o p o s ed   s y s te m   o f f er   h i g h l y   b etter   p er f o r m a n ce   in   co n ti n u o u s   tr a f f i s itu a tio n   w h er ea s   in   in ter m it ten t   tr a f f i s it u atio n ,   it  o f f er s   b etter   en er g y   co n s er v at io n   to   th e   r ec eiv er   n o d e   . T h Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I J E C E     I SS N:  2088 - 8708       N o ve l O p timiz a tio n   to   R ed u ce   P o w er Dra in a g in   Mo b ile  De vice s   fo r   Mu ltica r r ier - b a s ed   C o mmu n ica tio n   ( S h a lin i P r a s a d )   2409   o u tco m o f   th p r o p o s ed   s y s te m   w as  also   co m p ar ed   w it h   th w o r k   ca r r ied   o u b y   Z h an g   et  al.   [ 2 9 ] .   f r a m e w o r k   b y   th n a m E - M i L b y   Z h an g   et  al  f o cu s e s   o n   cu r taili n g   t h id le  lis ten i n g   p o w er   o f   t h n o d in   w ir ele s s   n et w o r k s   u s i n g   s leep - s c h ed u li n g   b ased   o p tim izat io n .   E - Mi L also   u s e s   clo ck in g   m ec h an is m   t h a t   s ig n i f ica n tl y   as s i s ts   in   M AC - l a y er   s c h ed u l in g .   T h f r a m e w o r k   s h o w ed   ap p r o x i m ate l y   4 0 - 9 0 % o f   r ed u ctio n   in   en er g y   co n s u m p tio n   f o r   r ea l - t i m u s er s .     I n   o r d er   to   p er f o r m   co m p ar ati v a n al y s i s ,   m in o r   a m en d m e n ts   w er ca r r ied   o u in   s w itc h i n g   th e   v ar iab les  u s ed   in   E - Mi L i   to   f it   in to   p r o p o s ed   s y s te m   ( Fo P C ) .   T h co m p ar ativ e   r esu lt s   o f   o u r   f r a m e w o r k   w it h   th at  o f   E - M i L is   s h o w n   i n   Fi g u r 6 ,   w h er it  ca n   b s ee n   th at  p r o p o s ed   s y s te m   o f f er s   b etter   r esil ie n c y   a g ain s t   p o w er   d r ain a g in   co m p ar is o n   to   th at  o f   ex i s ti n g   s y s te m   with   in cr ea s in g   d ata   q u alit y   ( i n   d B ) .   E - MiL d o es  n o p er f o r m   an y   f o r m   o f   o p ti m izatio n   in   ca s o f   m u lt ip le  tr af f ic  s it u atio n s   b u t   th p r o p o s ed   s y s te m   i s   ab le  to   id en ti f y   t h t y p o f   tr af f ic   an d   p er f o r m   r eso u r ce   a llo ca tio n   b ased   o n   t h is .   I t   ca n   also   m ai n tai n   ce ili n g   f o r   en e r g y   co n s u m p tio n   an d   le v er ag e   tr af f ic  f lo w ,   w h ic h   ca n n o b s ee n   i n   E - Mi L i.  clo s er   lo o k   s h o w s   th at   E - M i L e x h ib its   d ata  q u alit y   r i g h t   f r o m   1 0   d B   w h er ea s   t h p r o p o s ed   Fo P C   o f f er s   m u c h   b etter   d ata  q u al it y   f r o m   2 5   d B .   Mo r eo v er ,   tr an s m i p o w er   i n cr ea s e s   g r ad u all y   an d   r etain s   n ea r l y   co n s ta n f o r   E - Mi L b u at  t h co s o f   p o o r   d ata  q u alit y .   T h u s ,   E - Mi L is   n o ab le  to   ad d r ess   th tr ad eo f f   b et w ee n   d ata  q u alit y   a n d   p o w er   co n s er v atio n   f o r   m o b ile  d ev ices.            F ig u re . 6 .   C o m p a ra ti v e   P e rf o r m a n c e   A n a l y sis o f   T ra n s m it   P o w e r       T h p r im r ea s o n   b eh in d   th b etter   p er f o r m an ce   o f   p r o p o s ed   Fo P C   is   th at  its   alg o r ith m   in tr o d u ce s   b etter   o p tim izatio n   i n   i ts   o b j ec tiv f u n ct io n   t h at  s ig n i f ica n tl y   b alan ce s   m ax i m iza tio n   o f   th r o u g h p u t   an d   m i n i m izatio n   o f   p o w er   co n s e r v atio n .   T h er ef o r e,   th p r o p o s ed   s y s te m   o f   Fo P C   ca n   s u cc e s s f u l l y   ad d r ess   th e   p o w er   d is s ip atio n   p r o b le m s   o f   th m o b ile  d ev ice s   o p er atin g   u n d er   ch alle n g i n g   w ir ele s s   n et w o r k   co n d itio n .       6 .   CO NCLUS I O N   T h h ar d w ar cir cu i tr y   o f   m o b ile  d ev ice  co n s i s ts   o f   s e n s i n g   u n it,  co m m u n icatio n   u n it,  p r o ce s s in g   u n i t,  an d   p o w er   s u p p l y   u n i t.  I n ter esti n g l y ,   all  th e s u n it s   h a v d if f er en t p o w er   r eq u ir e m e n ts   f r o m   o n ex ter n al   b atter y .   A p ar f r o m   v ar io u s   p h y s ical   tas k s   i n   m o b ile  d ev ice ,   b asic  r ea s o n   o f   p o w er   d r ain a g i n   s m ar tp h o n e s   is   also   th t y p o f   t h n et w o r k s   ch o s e n   b y   t h u s er .   A s   m a j o r ity   o f   th u s er s   p r i m ar il y   g iv i m p o r tan ce   to   s p ee d   o f   n e t w o r k   a n d   ar o f te n   f o u n d   to   m ig r ate   to   3 an d   4 s er v ice s .   S u ch   f o r m s   o f   n e t w o r k   s er v i ce s   u s e   m u lticar r ier - b ased   co m m u n ic atio n   s y s te m   w h er d if f er e n t   f o r m s   o f   tr a n s m it  p o w er   allo ca tio n   is   m ad o n   ea ch   s u b - ca r r ier .   Af ter   r e v ie win g   t h e x is t in g   s y s te m ,   it   w as   f o u n d   t h at  n o   r ep o r ted   liter at u r h a s   f o cu s ed   o n   th is   p r o b le m .   He n ce ,   alt h o u g h   th u s er   e n j o y s   h i g h er   d ata  s p ee d ,   th eir   b atter y   d r ai n s   to o   f ast.  T h er ef o r e,   o u r   s ch e m p r esen ted   in   t h is   p ap er   ac ts   as  b ar r ier   ag ain s t   s u ch   p o w er   s ee p a g esp ec iall y   o n   m u lticar r ie r   n et w o r k s .   W h a v p r esen ted   m o d el  w h er co n s tr ai n t s   o f   d ata  q u alit y   an d   c u t - o f f   p o w er   ar co n s id er ed   an d   n o n - li n ea r   o p ti m izatio n   p r o b le m   i s   f o r m u lated   b y   th e   p r o p o s ed   an al y t ical  m o d el.   Ou r   a r ch itect u r is   h i g h l y   s ca lab le  an d   r esp o n d s   f as w i th i n   0 . 2 6 7 5   to   0 . 5 3 4 4   s ec o n d s   w h ic h   co m p lie s   q u ite  w e ll  w it h   ex i s ti n g   m u lti - ca r r ier   b ase d   co m m u n icatio n   s tan d ar d s .   W h av I m p le m en ted   th m o d el  o n   Ma tlab ,   th o u tco m es  w er test ed   o v er   v ar io u s   s ce n ar io s   o f   co m m u n ica tio n   c h an n el  ( co n tin u o u s   an d   i n ter m itte n tr af f ic  i n f l icted   w it h   s tan d ar d   ch a n n el  co n d itio n   e. g .   in ter f er en ce   an d   f ad in g )   to   f i n d   th at   it  e x ce ls   b etter   co m m u n icatio n   p er f o r m a n ce   as c o m p ar ed   to   ex is t in g   tec h n iq u es.       RE F E R E NC E S   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 0 8 8 - 8708   I J E C E    Vo l.  7 ,   No .   5 Octo b er   201 7   :   2 4 0 1     24 10   2410   [ 1 ]   I.   Ro b e rtso n ,   N.  S o m ji t,   M .   Ch o n g c h e a w c h a m n a n ,   M icro w a v e   a n d   M il li m e tre - W a v e   De si g n   f o W irele ss   Co m m u n ica ti o n s,  Jo h n   W il e y   &   S o n s,   2 0 1 6   [ 2 ]   C.   Do b re ,   F .   Xh a f a ,   P e rv a si v e   Co m p u ti n g Ne x Ge n e ra ti o n   P l a tf o r m s   f o In telli g e n Da ta  Co l lec ti o n ,   M o rg a n   Ka u fm a n n ,   2 0 1 6   [ 3 ]   M .   Ba rre iro s,  P .   L u n d q v ist,   QO S - En a b led   Ne tw o rk s:  T o o ls  a n d   F o u n d a t io n s,  Jo h n   W il e y   &   S o n s,  2 0 1 6   [ 4 ]   P .   V a ra h ra m ,   S .   M o h a m m a d y ,   B.   M o h d   A li ,   N.   S u laim a n ,   P o w e Eff icie n c y   in   Bro a d b a n d   W irele ss   Co m m u n ica ti o n s,  CRC  P re ss ,   2 0 1 4   [ 5 ]   M .   Ru p p ,   S .   S c h w a rz ,   M .   T a ra n e tz,  T h e   V ien n a   L T E - A d v a n c e d   S im u lato rs:  Up   a n d   Do w n li n k ,   L in k   a n d   S y ste m   L e v e S im u latio n ,   S p rin g e r,   2 0 1 6   [ 6 ]   Ba tt e r y   -   DU   B a tt e r y   S a v e r” , h tt p s:// p lay . g o o g le.co m / sto re /ap p s/d e tails? id = c o m . d ian x in o s.d x b s& h l=e n ,   Re tri v e d ,   1 1 t h   M a y ,   2 0 1 7     [ 7 ]   V .   P .   S i n g h ,   K.  Ku m a r,   L it e ra t u re   S u rv e y   o n   P o w e Co n tro A lg o rit h m f o M o b i le  A d - h o c   Ne tw o rk ,   S p rin g e r   J o u rn a l ,   2 0 1 0   [ 8 ]   J.  W u ,   Y.  Zh a n g ,   M .   Zu k e r m a n ,   En e rg y - E ff icie n Ba se - S tatio n s   S lee p - M o d e   T e c h n iq u e in   G re e n   Ce ll u lar  Ne tw o rk s: A   S u rv e y ,   IEE Co m mu n ica t io n   S u rv e y &   T u to ria ls ,   v o l.   1 7 ,   n o .   2 ,   se c o n d   q u a rter 2 0 1 5   [ 9 ]   M .   N.  Ja m b li a ,   H.  L e n a n d o a ,   K.   Zen a ,   S .   M .   S u h a il i b ,   A .   T u ll y c ,   T h e   e ff e c ts  o f   tran s m issio n   p o w e c o n tro i n   m o b il e   a d - h o c   se n so r   n e tw o rk s” ,   S c ien c e Dire c t - In ter n a ti o n a S y mp o siu o n   Ro b o ti c a n d   In t e ll ig e n S e n so rs v o l. 4 1 ,   p p . 1 2 4 4 ,   1 2 5 2 .   [ 1 0 ]   S .   P ra sa d ,   R.   S h a rm a ,   a n d   S . Ba laji,   Brief  Ov e rv ie o S m a rtp h o n e   P o w e Co n su m p ti o n   in   V a rio u A p p li c a ti o n s” ,   Pro c e e d in g o I n ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   M u lt ime d i a   Pr o c e ss in g ,   Co mm u n ica ti o n ,   2 0 1 3   [ 1 1 ]   S .   A b o lf a z li ,   Z.   S a n a e i,   E.   A h m e d ,   Clo u d - Ba se d   A u g m e n tatio n   fo M o b il e   De v ice s:  M o ti v a ti o n ,   T a x o n o m ies ,   a n d   Op e n   Ch a ll e n g e s” ,   IEE E   Co mm u n ica ti o n S u rv e y &   T u to ria ls ,   v o l.   1 6 ,   n o .   1 ,   f irst  q u a rter 2 0 1 4   [ 1 2 ]   R.   Ra v ich a n d ra n ,   V.  M u ra li d h a ra n ,   A   D y n a m ic  A l g o rit h m   to   I m p ro v e   P o w e E ff icie n c y   in   S m a rt p h o n e s” ,   IEE E - In ter n a t io n a C o n fer e n c e   o n   C o mp u ter   Co mm u n ica ti o n   a n d   In f o rm a ti c s ,   2 0 1 6   [ 1 3 ]   A .   P y les ,   D.  T .   Ng u y e n ,   X .   Qi,   a n d   G .   Zh o u ,   Blu e sa v e r:  A   M u lt P HY   A p p ro a c h   t o   S m a rtp h o n e   E n e rg y   S a v in g s” ,   IEE T ra n sa c ti o n s O n   W ire les s Co mm u n ica ti o n s ,   2 0 1 5   [ 1 4 ]   R.   Ba la,  A .   Ga rg ,   B a tt e r y   P o w e r   S a v in g   P ro f il e   w it h   L e a rn in g   En g in e   in   A n d ro id   P h o n e s” ,   In ter n a ti o n a J o u rn a l   o f   Co mp u ter   A p p li c a ti o n s ,   Vo l. 6 9 ,   No . 1 3 ,   M a y   2 0 1 3   [ 1 5 ]   Z.   T a n g ,   S .   G u o ,   P .   L i,   En e rg y - Eff icie n T ra n s m is sio n   S c h e d u li n g   in   M o b il e   P h o n e Us in g   M a c h i n e   L e a rn in g   a n d   P a rti c i p a to ry   S e n sin g ,   IEE T ra n sa c ti o n s On   Veh icu l a r T e c h n o l o g y ,   v o l.   6 4 ,   n o .   7 ,   j u ly   2 0 1 5   [ 1 6 ]   E.   T il e v ich   a n d   Y - W   K w o n ,   C lo u d - Ba se d   Ex e c u ti o n   to   Im p ro v e   M o b il e   A p p li c a ti o n   E n e rg y   E ff icie n c y ,   IEE Co mp u ter   S o c iety ,   2 0 1 4   [ 1 7 ]   B.   Ha n ,   J.  L i,   a n d   A .   S ri n iv a sa n ,   On   th e   En e rg y   E ff icie n c y   o f   De v ice   Disc o v e r y   in   M o b il e   O p p o rt u n isti c   Ne tw o rk s:  A   S y ste m a ti c   A p p r o a c h ,   IEE T ra n sa c ti o n s O n   M o b i le Co mp u ti n g ,   2 0 1 4   [ 1 8 ]   S .   Ko u sa i,   K.  On izu k a ,   J.  W a d a ts u m i,   P o lar A n ten n a   I m p e d a n c e   De tec ti o n   a n d   T u n in g   f o Eff icie n c y   I m p ro v e m e n in   a   3 G /4 G   CM OS  P o w e Am p li fier” ,   IEE J o u rn a Of  S o li d - S ta te   Circ u it s ,   v o l.   4 9 ,   n o .   1 2 ,   De c e m b e 2 0 1 4   [ 1 9 ]   F .   M o e ty ,   S .   L a h o u d ,   B.   Co u sin ,   K.  Kh a w a m ,   Jo in P o w e r - De la y   M in im iza ti o n   in   4 G   W irele ss   Ne tw o rk s” ,   IEE E - IFI W ire les s Da y s ,   2 0 1 4   [ 2 0 ]   S .   Na g a ra a n d   M .   S a rk a r,   A   N o v e P o w e A ll o c a ti o n   T e c h n iq u e   f o 4 G   Ce ll u lar  Ne t w o rk s” ,   IE EE   In ter n a ti o n a l   Co n fer e n c e   o n   Co m p u ti n g ,   Ne two rk in g ,   C o mm u n ic a ti o n s,  W ire les s Co mm u n ica ti o n s S y mp o siu m ,   2 0 1 4   [ 2 1 ]   D.  W u ,   J.  W a n g ,   R.   Q.  Hu ,   En e rg y - E ff icie n Re so u rc e   S h a rin g   f o M o b il e   De v ic e - to - De v ice   M u lt im e d ia  Co m m u n ica ti o n s” ,   IEE E   T ra n sa c ti o n s O n   Veh icu la T e c h n o lo g y ,   v o l.   6 3 ,   n o .   5 ,   Ju n e   2 0 1 4   [ 2 2 ]   G .   M iao ,   En e rg y - E ff icie n Up li n k   M u lt i - Us e M IM O” ,   IEE T r a n sa c ti o n On   W ire les Co mm u n ica ti o n s ,   v o l.   1 2 ,   n o .   5 ,   M a y   2 0 1 3   [ 2 3 ]   A .   M ti b a a ,   A .   F a h i m ,   K.  A .   H a r ra s,  M .   H.  Am m a r,   T o w a rd s   Re so u rc e   S h a rin g   in   M o b il e   De v ice   Clo u d s:  P o w e Ba lan c in g   A c ro ss   M o b il e   De v i c e s” ,   P ro c e e d in g o f   se c o n d   A CM   S I G COMM   w o rk sh o p   o n   M o b il e   c lo u d   c o m p u ti n g ,   v o l. 4 3 ,   Iss . 4 ,   p p . 5 1 - 5 6 ,   2 0 1 3   [ 2 4 ]   M .   Qiu ,   Z.   Ch e n ,   L .   T .   Ya n g ,   X.  Qin ,   B.   W a n g ,   T o w a rd P o w e r - Eff icie n S m a rtp h o n e b y   En e rg y - Aw a re   D y n a m ic   T a s k   S c h e d u li n g ,   IE EE   I n ter n a t i o n a Co n fer e n c e   o n   Hig h   Per fo r ma n c e   Co mp u ti n g   a n d   C o mm u n ic a ti o n s ,   2 0 1 4   [ 2 5 ]   J - W   Yo o ,   K.   H.  P a rk ,   A   Co o p e ra ti v e   Clu ste rin g   P r o to c o f o E n e rg y   S a v in g   o f   M o b il e   De v ice w it h   W LAN  a n d   Blu e to o th   I n terf a c e s ,   IEE T ra n sa c ti o n s O n   M o b il e   Co m p u ti n g ,   v o l.   1 0 ,   n o .   5 ,   A p ril   2 0 1 1   [ 2 6 ]   H.  Qia n ,   D.  A n d re se n ,   A n   En e rg y - sa v in g   T a s k   S c h e d u ler  f o M o b il e   De v ice s ,   IEE In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   Co mp u ter   a n d   In fo rm a t io n   S c ien c e ,   2 0 1 5   [ 2 7 ]   S .   P ra sa d ,   S .   Ba laji,   Re a l - T ime   En e rg y   Diss ip a ti o n   M o d e f o M o b i le  De v ice s” ,   S p rin g e r - Eme rg in g   Res e a rc h   i n   Co mp u t in g ,   I n fo rm a ti o n ,   C o mm u n ica ti o n   a n d   A p p li c a ti o n s ,   p p . 2 8 1 - 2 8 8 ,   2 0 1 5   [ 2 8 ]   P .   V isw a n a th ,   D.  T se ,   F u n d a m e n tals o f   W irele ss   Co m m u n ica ti o n     IS BN:  9 7 8 1 1 0 7 3 8 6 0 5 1 ,   P u b li sh e r:  Ca m b rid g e   Un iv e rsit y   P re ss ,   2 0 0 5   [ 2 9 ]   X .   Zh a n g   a n d   K.  G .   S h in ,   E - M i L i:   En e rg y - M in im izin g   Id le  L isten in g   i n   W irele ss   Ne tw o rk s ,   IEE T ra n sa c ti o n s   o n   M o b il e   C o mp u t in g ,   v o l . 1 1 ,   Iss . 9 ,   p p . 1 4 4 1 - 1 4 5 4 ,   2 0 1 2       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.