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随着以智能手机为代表的移动设备在硬件和软件方面的快速发展,智能手机的通信能力和处理能力越来越强,在作为基本通信工具的同时,人们已经逐步将其作为必备的信息处理工具。然而与PC相比移动设备仍然是资源受限的,尤其是电池容量方面。目前,智能手机通过无线网络访问互联网成为电量消耗的最主要来源,有限的电池容量和用户对耗电应用日趋增长的需求使得智能手机的能量问题越来越突出,如何使大数据量的传输过程更加节省电量,延长手机电池的使用时间,保证用户的日常使用是目前迫切需要解决的问题。基于此,本课题研究在移动云计算环境下如何使移动设备完成大数据量的数据传输的过程更加节能。围绕上述问题,论文研究并实现了移动云计算环境下数据传输框架,利用云在计算、存储等资源的优势以及掌握全局态势的特点,结合本地上下文信息,使数据传输过程更加节能。主要研究内容如下:(1)移动设备端如何选择无线网络连接。移动设备有多种用于数据传输的无线网络接口(EDGE、3G和WiFi),各种无线网络在可用性、数据传输速率和能量消耗上都存在较大差异。基于传输能量代价模型,提出了连接选择算法,采用延时传输的方式使用能耗更低的WiFi网络进行数据传输,从而达到节省电量的目的。(2)移动设备端如何适应数据传输的多样性。用户对于数据传输的实时性要求不同造成了传输多样性,基于优先级,针对不同的传输需求采取不同的传输策略。对于实时性传输需求使用即时传输的方法,对于非实时性的传输需求使用延时传输的方法。(3)云端如何辅助移动设备端进行数据传输。一方面,利用云在计算、存储等资源的优势,对任务进行静态划分,将复杂的计算部分转移到云端执行,扩展资源受限的移动设备。另一方面,利用云端掌握全局态势和历史信息的特点,提出了云端辅助的延时决策算法,使用Markov预测模型基于历史信息预测用户未来低能耗的传输机会,辅助移动设备进行延时传输决策。在上述研究内容基础上设计实现了一个移动云计算环境下数据传输框架,并在智能手机和云端服务器上开发应用来部署框架,通过应用实例验证框架的实际可用性和性能,实验结果表明使用数据传输框架可以有效节省电量。