人们越来越习惯使用移动终端在线观看视频,但用户体验受限于电池续航能力。在观看过程中,数据传输是主要能耗来源之一,研究高效的数据传输方法,以提高数据传输效率和节约传输能耗,进而延长电池续航时间,具有理论和实际意义。现有针对传输节能的研究一般都假设信道带宽无限或是不可预测的变量。在此条件下,通过聚合数据流来延长移动设备无线接口休眠时间,或采取快速休眠机制以降低无线接口尾部能耗。然而,经研究证实,现实生活中人们通常会沿着固定路线行进(如通勤路线),沿途无线带宽是可预知的(可预先测量和预测)。在这个视角下,结合预知的无线信道带宽,有更大空间能够设计出更高效的视频传输方法,以便在满足用户视频观看质量的前提下,最小化传输能耗。结合预知带宽高效传输视频面临以下关键挑战。首先,视频下载速度会受到移动终端缓存长度的限制,因此在有最好可用带宽时下载数据并不总是最好的选择。其次,由于视频启动后需要被连续播放,为避免缓存耗尽(引起播放卡顿),需要寻找一些好带宽以外的更合适的机会来下载数据。为此,本文提出了一种基于能效驱动的视频传输方法,该方法在视频播放连续性和传输能耗之间达到了巧妙的平衡,实现高效的数据传输。具体来说,本文的主要贡献如下。(1)建立了带宽预知的移动终端优化传输模型,以最小化视频传输能耗。该模型对连续视频时间进行离散化处理,进而将优化问题刻画为时间离散、以缓存限制为约束的整数线性规划问题,在保证视频传输播放流畅性的同时,最小化传输能耗。(2)提出了基于最大等效能效传输算法,以在保证视频播放连续性的同时节约传输能耗。基本思想是(按照贪婪传输)找到可优化段,对每个可优化段,以贪婪方式迭代选择具有最大等效能效(即单位能耗时间下载的数据量)的下载任务,直到数据全部下载完成。仿真结果表明,与贪婪传输和On-off传输相比,本文的算法分别节省了 83%和69%的等效能耗,同时达到同贪婪传输相同的视频播放质量。(3)提出了重缓冲过程的动态缓存门限算法,对每个重缓冲(卡顿)段进行优化,在几乎不改变优化能耗的前提下,进一步减少视频卡顿时间。基本思想是,以现有播放连续性为底线,保持相邻重缓冲的后一个重缓冲过程的起始时刻不变,尝试改变前一个重缓冲过程的终止时刻,直到找到最小的重缓冲时刻,且不增加额外的卡顿。仿真结果表明,该算法可使总卡顿时间减少了原来的82%。