RM算法的运行时开销研究与算法改进

RM算法是经典的固定优先级实时调度算法。而在嵌入式实时系统中,系统的工作负荷往往是由很多频率快、执行时间较短的任务组成。因此,直接使用RM算法进行任务调度会由于实时操作系统中任务的上下文切换开销而导致嵌入式系统资源利用率的降低。分析了基于RM算法调度的任务之间的抢占关系,并建立了以任务属性为参数的上下文切换开销模型。在该模型的基础上,通过优化任务的释放时间来降低RM算法导致的系统运行时任务切换开销。最后的实验结果验证了该策略的有效性。

WSNs中基于PMP的多SINK节点布局研究与实现

针对sink节点可布置的无线传感器网络应用,提出了一种基于PMP模型的多sink节点布局策略.该策略在桌面电脑上计算出sink节点的最优位置集来指导sink节点的布局.本文使用该策略结合一种启发式算法实现了无线传感器网络的仿真布局.仿真结果表明,该布局策略能够有效降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络服务效率,延长网络的生存期.

实时控制系统中固定优先级调度的延迟与抖动控制

在基于固定优先级调度实时控制系统中,任务的延迟与抖动是影响系统稳定性的重要因素.提出一种基于可抢占时间阈值的延迟与抖动控制策略,给出一种保证系统可调度的最优阈值分配算法,并通过对任务延迟和抖动的分析量化出阈值分配后的最大可能IO延迟及抖动.最后通过仿真实验验证了该策略的有效性.

硬实时环境下固定优先级调度的离线优化

RM调度算法具有简单的实现机制和较低的调度开销,被广泛应用于硬实时调度领域.然而这类算法的固定优先级特征使其在高任务负载环境下具有极高的抢占次数,从而导致了较大的系统开销,因此提出一种方法来减少RM调度的抢占次数.该方法通过离线计算任务集的最优属性来减少基于RM调度的系统在运行时的抢占次数,进而降低系统的抢占开销.仿真结果表明,该方法可以在不付出额外调度开销的前提下有效减少RM调度的抢占次数,降低实时系统的抢占开销.

一个具有能量管理机制WSNs的操作系统内核

根据普适计算环境下无线传感器网络应用的需求,设计并实现了一个轻量级的无线传感器网络操作系统内核uKernel,并对其关键技术,特别是对传统设计方法中任务状态机的改进进行了论述.在传统的嵌入式操作系统内核设计的基础上,针对节能这一需求,通过状态分解的方法对传统的内核状态机进行了改进,使其具备能量管理的机制,并结合相应的节能调度算法,使uKernel成为了一个具备能量管理功能的节能高效的无线传感器网络操作系统内核.最后,通过设计实验测试并验证了uKernel的节能有效性.

一个嵌入式RTOS中TCP相关任务的互斥问题

分析了在基于抢占式内核的嵌入式实时操作系统WebitOS中设计TCP层协议软件时遇到的任务互斥问题,提出了一种“使用单独的发送任务”的解决方案,并通过实验对这种解决方案和传统的解决方案进行了对比。

智能空间中RSSI定位问题研究

定位服务是智能空间所必须提供的基本服务,而定位精度的高低在很大程度上取决于距离测量精度.本文分析了现有无线测距技术运用到智能空间中存在的诸多问题,结合无线传感器节点的硬件特性,选择了基于RSSI的定位技术,提出了三种基于RSSI定位的实现机制:最小二乘曲线拟合法,信号强度分布法以及混合定位法.在此基础上,针对所提出的三种定位技术从定位计算量、定位误差等方面进行了实验测试与对比分析.结果表明,混合定位法所需的计算量小、定位精度高,能更好地满足于资源受限环境下的定位服务需求.由此可见,借助于本文提出的混合定位法,结合适当的迭代定位算法可以有效地应用于实际系统的定位.

无线传感器网络链路通信质量测量研究

首先分析了传统链路测量方法所存在的问题,提出了均值RSSI(接收信号强度显示)、均值LQI(链路质量显示)测量法,通过测量及计算RSSI、LQI的均值,可以较为准确地获得链路通信质量信息;其次构建了发送功率改变、硬件校准改变、周围环境改变和并发干扰等实验案例,分析了均值RSSI、均值LQI在上述案例下的测量性能,定义了链路测量灵敏度,计算了均值RSSI、均值LQI的灵敏度值,对RSSI及LQI用于链路通信质量测量和性能评估做出了全面的权衡。

一种基于能量预测的无线传感器网络分簇算法

为了解决无线传感器网络能量有效利用的问题,提出一种利用能量预测选择簇头节点的分簇算法:CHEP利用文中建立的传感器节点工作状态转换模型,CHEP算法将所得的剩余能量预测参数作为考虑因素引入阀值的计算,从而使高剩余能量且能耗较慢的节点能够在每一轮中被优先选为簇头节点.通过仿真实验,将CHEP与其他分簇算法进行分析和比较,验证了CHEP算法中能量预测机制以及阀值改进的有效性.结果表明CHEP能够更好地平衡网络负载,延长网络寿命.

WebitOS内核的实现机制及性能分析

描述了WebitOS的体系结构,WebitOS采用模块化分层结构设计,包含设备驱动、实时内核及轻型TCP/IP协议栈等模块,功能完备;分析了WebitOS内核的实现机制:实时调度采用了基于优先级抢占的多任务调度机制,内存管理采用了最佳匹配的分配算法和边回收边整理的回收算法.在此基础上,从内核运行的时空开销、支持EI应用等角度对WebitOS内核的性能进行了测试.结果表明,WebitOS内核是一个实时、精简且高效的内核,特别适用于资源受限环境下开发嵌入式实时应用.

遗传算法在WSNs多Sink节点布局中的应用

无线传感器网络应用一直受到有限资源及能量的约束,sink节点布局算法是长时期内需要研究的一个关键问题.实际情况下,由于节点资源受限或无线链路的问题,sink节点经常存在服务失败的情况.因此,提出一种无线传感器网络中多sink节点的P中值布局模型,同时使用遗传算法对属于NP完全问题的sink节点布局模型进行求解计算,并对算法的计算精度、效率进行了分析.仿真实验结果表明,基于遗传算法而提出的布局模型能够有效降低无线传感器网络的能量消耗,提高网络服务效率,延长网络的生存期.

一个无线传感器网络的通信链路评估模型

针对无线传感器网络路由协议的仿真和设计,往往是假设底层信道为理想信道,以此所设计出的路由协议在实际应用中将导致极低的网络性能问题.以CC2420收发芯片为重点研究对象,对其所在的2.4GHz的通信链路进行了理论建模,得出了一个解析的链路评估模型.该模型具有一定的扩展性,对于不同的环境和不同的节点收发芯片,只须将相应的模型参数代入相应的接收机误码率公式,便可得出所需的链路评估模型.其推导过程具有一般性,所得评估模型可为无线传感器网络的底层链路仿真提供理论依据,并可为上层协议的分析及设计提供有价值的参考.

一种并行数据输入的循环冗余校验码算法设计

文章首先介绍了CRC的数学原理,继而讨论了一种利于硬件实现的并行数据输入CRC算法的推导方法及其实现方法。最后,采用该文提出的设计算法,使用VHDL设计并实现了CRC-6运算模块,与其它算法实现的CRC模块相比,在使用的资源增加不大的情况下,可以获得较高的性能。

基于链路层重传的传感器网络可靠传输模型

无线传感器网络的通信链路是极其不可靠的。提出了路径效率这一新的链路质量度量参数,以路径效率为主要指标分析了传统的数据链路层可靠传输模型,并提出了一种以效率为中心的组确认模型,该模型通过减少反向链路数据重传请求包的个数,有效地降低数据传输中的冗余信息,极大地提高网络的路径效率,从而节约能耗。通过NS-2仿真工具对组确认模型的性能进行了测试,结果表明该模型更适合于资源受限的传感器网络的应用。

基于Atmega128的μC/OS-II操作系统移植及其网络协议栈的实现

介绍了嵌入式领域非常流行的实时操作系统μC/OS-II,分析轻型TCP/IP协议栈lwIP,详细论述在8位处理器Atmega128上μC/OS-II的移植以及网络协议栈的实现过程,指出移植过程中应该解决的重点和难点问题,并给出了相应的解决方法。最后,对该移植过程进行了充分的测试,并对测试数据进行了简要的分析,结果表明μC/OS-II以及lwIP的移植正确,运行稳定,具有较高的网络传输速率和较低的丢包率。

基于M／M／1／n的传感器网络sink节点过载性能研究

传感器网络sink节点的过载拥塞是影响其应用性能的重要因素.在分析了传感器网络中sink节点的收包过程后,把sink节点的收包过程概括为无线网卡中断处理和数据处理两部分.根据二级串连排队网络的理论,建立了收包过程模型并对此模型进行了过载性能分析,提出了一种自适应包丢弃的过载控制方案,并在Micaz平台上进行测试,测试结果表明该方案能够较好地解决sink节点的过载拥塞问题.

传感器网络中高能效可靠通信的跨层优化策略

低能耗/高可靠通信问题是传感器网络应用中的一个重要研究课题,即如何在满足应用所设定的端到端可靠性要求的前提下实现能耗最小化,在物理层引入功率控制的策略,逐渐增加发送功率,直至满足可靠要求,从而降低不必要的能耗;在数据链路层提出了一种能量高效的组确认数据重传机制,尽量降低数据重传过程中冗余信息.并在此基础上,提出一种跨层联合优化算法,以解决低能耗/高可靠通信问题.最后通过NS-2仿真实验证明了该算法能够满足传感器网络低能耗/高可靠的应用需要。

WebitOS中动态优先级调度机制及EDF算法的实现

在实时系统中,相对于静态优先级调度机制而言,动态优先级调度机制因其可以为每个任务的各个作业设置不同的绝对时限而更好地反映了实时系统对于所调度的各个任务的时限要求.基于最早时限优先(earliest-deadline-first EDF)算法的高可调度利用率,在WebitOS实时操作系统中设计并实现了动态优先级调度机制,并且提出了一种早期丢弃规则.实验结果表明,该规则提高了EDF算法在超载情况下的整体调度性能.