具有近最优积压与收敛时间权衡的能效感知无线调度

本文考虑了一条无线链路，其数据随机到达并在时变信道上排队服务。已知任何平均功耗接近队列稳定性所需最小平均功耗$\epsilon$的算法，其平均队列大小至少为$\Omega(\log(1/\epsilon))$。然而，最优收敛时间尚不清楚，且先前的算法给出的收敛时间界为$O(1/\epsilon^2)$。本文开发了一种调度算法，对于任意$\epsilon>0$，在实现最优$O(\log(1/\epsilon))$平均队列大小权衡的同时，将收敛时间改进为$O(\log(1/\epsilon)/\epsilon)$。结果表明，该收敛时间与理论最佳值仅相差一个对数因子。该方法使用了简单的漂移加惩罚 (drift-plus-penalty) 技术，并进行了改进的收敛时间分析。