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无线传感器网络低能耗任务调度机制研究

2020-12-02阅读(692)

无线传感器网络低能耗任务调度机制研究

论文摘要

无线传感器网络是当前的一个研究热点,它以体积小、成本低、能够自组织通信等优点得到了快速的发展,并已经开始试投入到环境监测、医疗保健、家庭/办公自动化、工业制造控制、军事等领域。无线传感器网络操作系统的开发为加快这种新型网络在更多领域的应用提供了方便、硬件透明的开发平台。但是由于采用电池供电的大量节点一旦投入使用,就很难再更换电池。在目前电池技术还没有获得更大的突破性进展的前提下,降低节点的工作能耗成为延长电池寿命的一个重要途径。无线传感器网络的节能研究涉及到从物理层到应用层的各个层次,例如低功耗传感器节点芯片、IEEE802.15.4协议、分层的路由算法、节点睡眠控制等技术。但是,通过改善操作系统的任务调度机制来实现节能的研究目前还比较少。本文在总结项目组前期的研究成果Tarax系统的基础上,展开对TaraxOS的低能耗任务调度机制的研究。在研究思路上,本文突破传统限制,从理解电池本身的放电原理入手,根据电池高级分析模型,推导出几个有用的推理,使之成为本文研究的重要依据和出发点。本文的创新点主要是:1)建立任务模型,提出了超周期和帧的概念。2)利用电池的恢复效应和非线性特性,提出了两种低能耗任务调度算法。一种是对周期任务在帧内按照最大电流优先并适当插入空闲的Frame_MaxCF_Idle调度算法。另一种是对非周期任务的MaxCF调度算法。3)利用TaraxNode中CC2420发送电流分级可调的特点,提出改进的变电流低能耗任务调度策略Frame_VC_MaxCF_Idle和VC_MaxCF。4)针对满足优先级较高的任务应该得到快速响应的需要,提出了基于优先级的Frame_MaxCF_Idle算法。5)设计并实现了具有TaraxNode能量模型和电池模型的任务能量仿真平台Task_PowerTOSSIM。该平台可以直接运行Tarax应用代码,使调度算法的节能性能得到更真实可靠的评估。本文通过两组仿真试验,验证了提出的调度算法能够将电池寿命延长约4.5%～10%左右。实验还发现调度算法的节能作用会随着任务平均电流的增加而显著。文章最后对调度算法和仿真手段存在的问题进行了讨论,总结了这次研究的成果,并对今后的工作做了展望。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 目录
  • 第一章 引言
  • 1.1 论文的研究背景与意义
  • 1.2 国内外研究现状
  • 1.3 课题背景,内容及意义
  • 1.4 论文结构
  • 第二章 Tarax系统
  • 2.1 Tarax系统总体结构
  • 2.2 TaraxNode节点
  • 2.3 TaraxOS操作系统
  • 2.4 IPv6网关
  • 2.5 TaraxDB数据库
  • 2.6 监控中心
  • 2.7 Tarax系统的应用
  • 2.8 本章小结
  • 第三章 电池模型
  • 3.1 引入对电池的研究
  • 3.2 电池放电过程
  • 3.3 电池高级分析模型
  • 3.4 代价函数
  • 3.5 几个有用的推论
  • 3.6 电池寿命计算
  • 3.7 例子分析
  • 3.8 本章小结
  • 第四章 周期任务调度算法
  • 4.1 回顾TaraxOS任务调度机制
  • 4.2 周期任务的模型
  • 4.3 低能耗周期任务调度策略
  • 4.3.1 超周期与帧的定义
  • 4.3.2 最大电流优先
  • 4.3.3 插入空闲
  • 4.3.4 帧的取值大小
  • 4.3.5 任务周期的影响
  • MaxCFIdle算法'>4.4 FrameMaxCFIdle算法
  • MaxCFIdle算法过程描述'>4.4.1 FrameMaxCFIdle算法过程描述
  • MaxCFIdle调度算法实施步骤'>4.4.2 FrameMaxCFIdle调度算法实施步骤
  • VCMaxCFIdle策略'>4.5 电流可变的FrameVCMaxCFIdle策略
  • MaxCFIdle算法'>4.6 基于优先级的FrameMaxCFIdle算法
  • MaxCFIdle算法的应用'>4.7 FrameMaxCFIdle算法的应用
  • 4.7.1 应用一:大楼中央空调控制系统
  • 4.7.2 应用二:体域网（BAN）健康监护系统
  • 4.8 本章小结
  • 第五章 非周期任务调度算法
  • 5.1 非周期任务模型
  • 5.2 低能耗非周期任务调度策略
  • MaxCF算法'>5.3 EDFMaxCF算法
  • MaxCF算法描述'>5.3.1 EDFMaxCF算法描述
  • MaxCF算法步骤'>5.3.2 EDFMaxCF算法步骤
  • VCMaxCF调度策略'>5.4 电流可变的EDFVCMaxCF调度策略
  • MaxCF算法的应用'>5.5 EDFMaxCF算法的应用
  • 5.6 本章小结
  • 第六章 任务能量仿真平台的设计与实现
  • 6.1 WSN仿真器介绍
  • 6.1.1 TOSSIM仿真器
  • 6.1.2 PowerTOSSIM仿真器
  • 6.1.3 TinyViz可视化工具
  • PowerTOSSIM仿真平台设计'>6.2 TaskPowerTOSSIM仿真平台设计
  • PowerTOSSIM的实现'>6.3 TaskPowerTOSSIM的实现
  • 6.3.1 TaraxOS优化
  • 6.3.2 PowerTOSSIM能量跟踪
  • 6.3.3 Python任务处理器
  • 6.3.4 Matlab动态任务消耗计算
  • PowerTOSSIM的使用方法'>6.4 TaskPowerTOSSIM的使用方法
  • PowerTOSSIM的特征'>6.5 TaskPowerTOSSIM的特征
  • 6.6 本章小结
  • 第七章 仿真实验
  • 7.1 实验1:体域网健康监护系统应用
  • 7.2 实验2:大楼中央空调控制系统应用
  • 7.3 调度算法评估与总结
  • 7.4 问题讨论
  • 7.5 本章小结
  • 第八章 总结与展望
  • 致谢
  • 参考文献
  • 攻硕期间取得的研究成果

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