功耗优化方法、装置、设备及存储介质

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及功耗优化方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

对于通讯设备而言，功耗越低，通讯设备的续航能力越强，为追求更长的续航时间，通常会进行功耗的优化，而功耗优化分为两部分，一部分来自应用处理器，一部分来自通讯处理器。对于应用处理器的优化通常是固定的，例如，关闭不用的LDO，断开不用的外设等，而对于通讯处理器，降低功耗的常用方式是最大程度减少物理下行控制通道的盲检数、增大物理下行控制通道的检测周期，动态调整物理下行控制通道的盲检参数、扩展非连续接收机制，增大扩展非连续接收周期、放松无线资源管理，增大测量周期、无线资源控制、节能模式等，但是在最大优化的过程中会极大降低通讯设备的性能，严重时还无法进行正常的通信，因此，上述方式无法实现在保证设备性能的基础上，有效降低设备的能耗。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种功耗优化方法、装置、设备及存储介质，旨在解决现有技术无法实现在保证设备性能的基础上，有效降低设备的能耗的技术问题。

为实现上述目的，本发明提供了一种功耗优化方法，所述功耗优化方法包括以下步骤：

获取业务指定的待优化设备的目标输入因子；

根据所述目标输入因子和非配置项因子生成目标数据匹配文件；

根据所述目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值；

根据所述目标因子数值对所述待优化设备的参数进行配置。

可选地，所述根据所述目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值，包括：

根据所述目标数据匹配文件得到目标因子；

将所述目标因子与目标线性关系中的各因子进行匹配；

通过目标适配模块根据匹配结果确定目标因子数值。

可选地，所述根据所述目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值之前，还包括：

根据所述输入因子集中单一输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和单一输入因子的数值为不同预设数值时设备性能确定单一因子线性关系；

根据所述输入因子集中多输入因子组合的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备性能确定多因子线性关系；

根据所述单一因子线性关系和多因子线性关系得到目标线性关系。

可选地，所述根据所述输入因子集中单一输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和单一输入因子的数值为不同预设数值时设备性能确定单一因子线性关系，包括：

通过目标算法对所述单一输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗、功耗系数进行回归训练，得到单一输入因子的设备功耗线性关系；

通过目标算法对所述单一输入因子的数值为不同预设数值时设备性能、性能系数进行回归训练，得到单一输入因子的设备性能线性关系；

对所述单一输入因子的设备功耗线性关系和单一输入因子的设备性能线性关系进行拟合，得到单一因子线性关系。

可选地，所述根据所述输入因子集中多输入因子组合的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备性能确定多因子线性关系，包括：

通过控制变量策略获取多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备性能；

通过目标算法对所述多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗进行回归训练，得到多输入因子组合的设备功耗线性关系；

通过目标算法对所述多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备性能进行回归训练，得到多输入因子组合的设备性能线性关系；

对所述多输入因子组合的设备功耗线性关系和多输入因子组合的设备性能线性关系进行拟合，得到多输入因子线性关系。

可选地，所述根据所述目标因子数值对所述待优化设备的参数进行配置之后，还包括：

获取待优化设备的通讯处理器以默认数值运行时的当前功耗和当前性能；

获取通讯处理器的目标功耗和目标性能；

在所述目标功耗小于当前功耗时，判断所述目标性能是否低于当前性能；

在所述目标性能不低于当前性能时，根据目标因子数值对与待优化设备同类型的设备进行参数配置。

可选地，所述在所述目标功耗小于当前功耗时，判断所述目标性能是否低于当前性能之后，还包括：

在所述目标性能低于当前性能时，获取输入因子集中各因子对能耗影响的权重和对性能影响的权重；

根据输入因子集中各因子对能耗影响的权重和对性能影响的权重确定预设输入因子；

对所述预设输入因子的数值进行微调，直至通讯处理器的性能高于当前性能。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种功耗优化装置，所述功耗优化装置包括：

获取模块，用于获取业务指定的待优化设备的目标输入因子；

生成模块，用于根据所述目标输入因子和非配置项因子生成目标数据匹配文件；

确定模块，用于根据所述目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值；

配置模块，用于根据所述目标因子数值对所述待优化设备的参数进行配置。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种功耗优化设备，所述功耗优化设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的功耗优化程序，所述功耗优化程序配置为实现如上文所述的功耗优化方法。

此外，为实现上述目的，本发明还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有功耗优化程序，所述功耗优化程序被处理器执行时实现如上文所述的功耗优化方法。

本发明提出的功耗优化方法，通过获取业务指定的待优化设备的目标输入因子；根据所述目标输入因子和非配置项因子生成目标数据匹配文件；根据所述目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值；根据所述目标因子数值对所述待优化设备的参数进行配置；通过上述方式，在获取到业务指定的待优化设备的目标输入因子后，结合非配置项因子生成目标数据匹配文件，然后根据目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值，然后根据目标因子数值配置待优化设备的参数，从而能够实现在保证设备性能的基础上，有效降低设备的能耗。

附图说明

图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的功耗优化设备的结构示意图；

图2为本发明功耗优化方法第一实施例的流程示意图；

图3为本发明功耗优化方法第二实施例的流程示意图；

图4为本发明功耗优化装置第一实施例的功能模块示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

参照图1，图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的功耗优化设备结构示意图。

如图1所示，该功耗优化设备可以包括：处理器1001，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，CPU)，通信总线1002、用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如无线保真(Wireless-Fidelity，Wi-Fi)接口)。存储器1005可以是高速的随机存取存储器(RandomAccess Memory，RAM)，也可以是稳定的非易失性存储器(Non-Volatile Memory，NVM)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的结构并不构成对功耗优化设备的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及功耗优化程序。

在图1所示的功耗优化设备中，网络接口1004主要用于与网络一体化平台工作站进行数据通信；用户接口1003主要用于与用户进行数据交互；本发明功耗优化设备中的处理器1001、存储器1005可以设置在功耗优化设备中，所述功耗优化设备通过处理器1001调用存储器1005中存储的功耗优化程序，并执行本发明实施例提供的功耗优化方法。

基于上述硬件结构，提出本发明功耗优化方法实施例。

参照图2，图2为本发明功耗优化方法第一实施例的流程示意图。

在第一实施例中，所述功耗优化方法包括以下步骤：

步骤S10，获取业务指定的待优化设备的目标输入因子。

需要说明的是，本实施例的执行主体为功耗优化设备，还可为其他可实现相同或相似功能的设备，例如功耗优化系统等，本实施例对此不作限制，在本实施例中，以功耗优化系统为例进行说明。

应当理解的是，功耗优化系统包括用于确定目标因子数值的目标适配模块、用于参数配置的分配模块以及用于确定目标线性关系的训练模块，该目标适配模块与分配模块通信连接，训练模块与分配模块通信连接。

可以理解的是，目标输入因子指的是需要进行参数配置的待优化设备的上层业务制定的输入因子，该目标输入因子可以为物理下行控制通道(Physical Downlink ControlChannel，PDCCH)、无线资源管理(Radio Resource Management，RRM)、无线资源控制(RadioResource Control，RRC)、扩展非连续接收(extended Discontinuous Reception，eDRX)周期、节能模式(Power Saving Mode，PSM)中的至少一个，待优化设备指的是需要进行功耗优化的设备，该待优化设备可以为智能通讯设备，例如，蜂窝手机。

步骤S20，根据所述目标输入因子和非配置项因子生成目标数据匹配文件。

可以理解的是，非配置项因子指的是网络固定化配置的因子，例如，网络带宽，目标数据匹配文件指的是用于匹配功耗与性能平衡的因子数值的文件，该目标数据匹配文件可以由目标输入因子和非配置项因子生成，在此引入非配置项因子是为了保证可以正常下发目标数据匹配文件至分配模块，使得分配模块可以接收到目标适配模块下发的目标数据匹配文件，例如，分配模块接收的目标数据匹配文件的因子个数必须为10个，而目标输入因子只有5个，此时结合剩下的5个非配置项因子共同生成目标数据匹配文件，相反，在目标数据匹配文件中因子个数为5个时，目标适配模块就无法下发目标数据匹配文件，进而导致分配模块无法进行因子的匹配。

步骤S30，根据所述目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值。

应当理解的是，目标因子数值指的是能够降低设备功耗以及保证设备性能的输入因子的数值，也可以称为平衡设备功耗和设备性能的因子数值，目标线性关系指的是表征的是目标因子数值与输入因子之间的线性关系，在得到目标数据匹配文件后，利用目标数据匹配文件匹配出目标因子数值。

进一步地，步骤S30，包括：根据所述目标数据匹配文件得到目标因子；将所述目标因子与目标线性关系中的各因子进行匹配；通过目标适配模块根据匹配结果确定目标因子数值。

可以理解的是，在得到目标数据匹配文件后，从目标数据匹配文件分析出目标因子，并统计目标因子的数量，在目标因子的数量为一个时，将目标因子与单一因子线性关系中的单个因子进行匹配，在目标因子的数量为多个时，将目标因子与多因子线性关系中的多个因子组合进行匹配，若匹配结果为存在相匹配的因子，即匹配成功，则将目标线性关系中与匹配因子对应的数值作为目标因子数值，若匹配结果为不存在相匹配的因子，即匹配失败，则将默认因子数值作为目标因子数值。

需要说明的是，默认因子数值指的是不存在相匹配的因子时赋予给目标因子的数值，该默认因子数值在进行功耗优化之前就已经设定好，可以根据待优化设备的历史能耗数据和历史性能数据确定，例如，在目标因子为无线资源管理、无线资源控制以及节能模式组合时，此时目标线性关系不存在相匹配的多因子，此时分别设置无线资源管理的数值为A、无线资源控制的数值为B以及节能模式的数值为C。

步骤S40，根据所述目标因子数值对所述待优化设备的参数进行配置。

可以理解的是，在得到目标因子数值后，将目标因子数值配置给待优化设备的通讯处理器的输入因子的参数，即在待优化设备的通讯处理器以目标因子数值运行后，会在保证设备性能的基础上大幅度降低设备功耗。

进一步地，步骤S40之后，还包括：获取待优化设备的通讯处理器以默认数值运行时的当前功耗和当前性能；获取通讯处理器的目标功耗和目标性能；在所述目标功耗小于当前功耗时，判断所述目标性能是否低于当前性能；在所述目标性能不低于当前性能时，根据目标因子数值对与待优化设备同类型的设备进行参数配置。

应当理解的是，当前功耗指的是待优化设备的通讯处理器以默认数值运行时的功耗，该默认数值与目标因子数值不同，目标功耗指的是配置参数后通讯处理器的功耗，然后判定目标功耗小于当前功耗时，表明本实施例已经有效降低设备功耗，然后继续判断述目标性能是否低于当前性能，若否，则表明在降低设备功耗的基础上还保证了设备性能，然后可以该目标因子数值进行应用，具体是利用目标因子数值对与待优化设备同类型的设备进行参数配置，还可以对本实施例的功耗优化逻辑进行推广，具体是利用本实施例的功耗优化逻辑确定其他设备的因子数值，并根据该因子数值对其他设备的参数进行配置，达到低功耗和高性能运行的目的。

进一步地，所述在所述目标功耗小于当前功耗时，判断所述目标性能是否低于当前性能之后，还包括：在所述目标性能低于当前性能时，获取输入因子集中各因子对能耗影响的权重和对性能影响的权重；根据输入因子集中各因子对能耗影响的权重和对性能影响的权重确定预设输入因子；对所述预设输入因子的数值进行微调，直至通讯处理器的性能高于当前性能。

可以理解的是，预设输入因子指的是对设备能耗影响小且对设备性能较大的输入因子，在判定目标性能低于当前性能时，表明在降低设备功耗的过程中设备性能也随之下降，此时需要升高设备性能，即根据输入因子集中各因子对能耗影响的权重和对性能影响的权重确定预设输入因子，然后对输入因子的数值进行微调，直至通讯处理器的性能高于当前性能，此时通讯处理器的性能与功耗又处于平衡状态。

本实施例通过获取业务指定的待优化设备的目标输入因子；根据所述目标输入因子和非配置项因子生成目标数据匹配文件；根据所述目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值；根据所述目标因子数值对所述待优化设备的参数进行配置；通过上述方式，在获取到业务指定的待优化设备的目标输入因子后，结合非配置项因子生成目标数据匹配文件，然后根据目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值，然后根据目标因子数值配置待优化设备的参数，从而能够实现在保证设备性能的基础上，有效降低设备的能耗。

在一实施例中，如图3所述，基于第一实施例提出本发明功耗优化方法第二实施例，所述步骤S30之前，还包括：

步骤S201，获取影响设备性能和设备功耗的输入因子集。

应当理解的是，输入因子集指的是由各个影响设备性能和设备功耗的输入因子构成，该输入因子集内的输入因子的种类最全面，该输入因子集内的输入因子的种类的数量大于或等于业务指定的待优化设备的目标输入因子的种类的数量，然后会将输入因子集中的输入因子进行组合，此时输入因子集包括单一输入因子和多输入因子组合。

步骤S202，根据所述输入因子集中单一输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和单一输入因子的数值为不同预设数值时设备性能确定单一因子线性关系。

可以理解的是，单一输入因子指的是输入因子集中单个的输入因子，需要说明的是，单个输入因子的数值对设备功耗和设备性能存在影响，多组合的输入因子对设备功耗和设备性能同样存在影响。

应当理解的是，在确定单一输入因子后，确定通讯处理器以每个单一输入因子的默认数值进行运行时设备的实际总功耗，该实际总功耗也可以成为当前功耗，具体为：

其中，P表示实际总功耗，

应当理解的是，设备功耗指的是在单一输入因子的数值为不同预设数值时设备的实际总功耗，例如，在单一输入因子的数值为a1时，设备功耗为P1，在单一输入因子的数值为a2时，设备功耗为P2。

可以理解的是，设备性能指的是在单一输入因子的数值为不同预设数值时设备的实际性能，例如，在单一输入因子的数值为a1时，设备性能跑分为X1，在单一输入因子的数值为a2时，设备性能跑分为X2。

进一步地，步骤S202，包括：通过目标算法对所述单一输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗、功耗系数进行回归训练，得到单一输入因子的设备功耗线性关系；通过目标算法对所述单一输入因子的数值为不同预设数值时设备性能、性能系数进行回归训练，得到单一输入因子的设备性能线性关系；对所述单一输入因子的设备功耗线性关系和单一输入因子的设备性能线性关系进行拟合，得到单一因子线性关系。

可以理解的是，设备功耗线性关系指的是单一输入因子与设备功耗之间的线性关系，例如，在单一输入因子为扩展非连续接收时，设备功耗线性关系为：

P

其中，P

应当理解的是，设备性能线性关系指的是单一输入因子与设备性能之间的线性关系，单一输入因子的设备性能线性关系可以通过平面直角坐标系表示，例如，横坐标表示单一输入因子的数值，纵坐标表示设备性能，也就是说，单一输入因子与设备性能、设备功耗之间均存在相对应的线性关系，该单一输入因子的设备功耗线性关系和单一输入因子的设备性能线性关系均可以通过目标算法进行回归训练得到，该目标算法可以为线性回归算法，也可以为支持向量回归算法。

可以理解的是，在得到单一输入因子的设备功耗线性关系和单一输入因子的设备性能线性关系后，确定两者的线性趋势，然后根据线性趋势拟合出能够降低设备功耗以及保证设备性能的单一因子线性关系。

需要说明的是，单一因子线性关系可以理解为多因子线性关系的一种特殊情况，即在多输入因子组合中的另一输入因子不存在时，此时的多输入因子组合也可以称为单一输入因子。

步骤S203，根据所述输入因子集中多输入因子组合的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备性能确定多因子线性关系。

应当理解的是，多因子线性关系指的是由多输入因子组合的设备功耗线性关系和多输入因子组合的设备性能线性关系拟合得到的线性关系，利用多因子线性关系确定目标因子数值时需要进行多个因子的匹配。

进一步地，步骤S203，包括：通过控制变量策略获取多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备性能；通过目标算法对所述多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗进行回归训练，得到多输入因子组合的设备功耗线性关系；通过目标算法对所述多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备性能进行回归训练，得到多输入因子组合的设备性能线性关系；对所述多输入因子组合的设备功耗线性关系和多输入因子组合的设备性能线性关系进行拟合，得到多输入因子线性关系。

可以理解的是，控制变量策略指的是控制某一因子不变其他因子变化的策略，例如，多输入因子组合为两两组合时，该多输入因子组合具体为物理下行控制通道和无线资源管理时，先利用控制变量策略控制物理下行控制通道的数值不变，并实时改变无线资源管理的数值，然后控制无线资源管理的数值不变，再实时改变物理下行控制通道的数值，此时就可以获取到物理下行控制通道和无线资源管理的数值为不同预设数值时设备功耗，此时可以通过空间指标坐标系对设备功耗线性关系进行表示，具体为：横坐标表示物理下行控制通道的数值、纵坐标表示无线资源管理的数值以及竖坐标表示设备功耗，依次类推，获取到所有多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和设备性能，然后通过目标算法分别对多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和设备性能进行回归训练，然后将多输入因子组合的设备功耗线性关系和设备性能线性关系拟合成多输入因子线性关系。

步骤S204，根据所述单一因子线性关系和多因子线性关系得到目标线性关系。

应当理解的是，在分别拟合出单一因子线性关系和多因子线性关系，根据单一因子线性关系和多因子线性关系构成目标线性关系。

需要说明的是，本实施例进行功耗优化所用的目标因子数值也可以通过外部模块完成，具体是外部模块在接收到业务指定的待优化设备的目标输入因子后，确定非配置项因子，然后根据目标输入因子和非配置项因子生成目标数据匹配文件，且外部模块也会回归训练目标线性关系，并根据目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值，再将目标因子数值导入至待优化设备中，并通过目标因子数值对待优化设备的参数进行配置，从而实现对待优化设备功耗的优化。

本实施例通过获取影响设备性能和设备功耗的输入因子集；在所述输出因子集中输出因子的数量等于预设数值时，根据所述输入因子集中单一输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和单一输入因子的数值为不同预设数值时设备性能确定单一因子线性关系；在所述输出因子集中输出因子的数量大于预设数值时，根据所述输入因子集中多输入因子组合的各输入因子的数值为不同预设数值时设备功耗和多输入因子组合中的各输入因子的数值为不同预设数值时设备性能确定多因子线性关系；根据所述单一因子线性关系和多因子线性关系得到目标线性关系；通过上述方式，根据输出因子集中输出因子的数量和预设数值的比较结果分别确定单一因子线性关系和多因子线性关系，然后根据单一因子线性关系和多因子线性关系得到目标线性关系，从而能够有效提高得到标线性关系的准确性。

此外，本发明实施例还提出一种存储介质，所述存储介质上存储有功耗优化程序，所述功耗优化程序被处理器执行时实现如上文所述的功耗优化方法的步骤。

由于本存储介质采用了上述所有实施例的全部技术方案，因此至少具有上述实施例的技术方案所带来的所有有益效果，在此不再一一赘述。

此外，参照图4，本发明实施例还提出一种功耗优化装置，所述功耗优化装置包括：

获取模块10，用于获取业务指定的待优化设备的目标输入因子。

生成模块20，用于根据所述目标输入因子和非配置项因子生成目标数据匹配文件。

确定模块30，用于根据所述目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值。

配置模块40，用于根据所述目标因子数值对所述待优化设备的参数进行配置。

本实施例通过获取业务指定的待优化设备的目标输入因子；根据所述目标输入因子和非配置项因子生成目标数据匹配文件；根据所述目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值；根据所述目标因子数值对所述待优化设备的参数进行配置；通过上述方式，在获取到业务指定的待优化设备的目标输入因子后，结合非配置项因子生成目标数据匹配文件，然后根据目标数据匹配文件和目标线性关系确定目标因子数值，然后根据目标因子数值配置待优化设备的参数，从而能够实现在保证设备性能的基础上，有效降低设备的能耗。

需要说明的是，以上所描述的工作流程仅仅是示意性的，并不对本发明的保护范围构成限定，在实际应用中，本领域的技术人员可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部来实现本实施例方案的目的，此处不做限制。

另外，未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本发明任意实施例所提供的功耗优化方法，此处不再赘述。

本发明所述功耗优化装置的其他实施例或具有实现方法可参照上述各方法实施例，此处不再赘述。

应该理解的是，虽然本申请实施例中的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

此外，需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如只读存储器(Read Only Memory，ROM)/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，一体化平台工作站，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。