分布式实时嵌入式系统的能耗建模与分析

为支持分布式实时嵌入式(DRE)系统的能耗分析,提出了一种能耗时延Petri网(ECTPN)对系统的模块、任务、任务间关系、通信协议等进行建模。基于所建DRE的ECTPN模型,分析系统的可调度性和能耗约束,并给出启发式算法来计算满足时间约束和能耗约束的可行调度。最后应用一个实例模拟系统的建模和分析过程,从而直观地展示了该方法的可行性。     

一个基于RM的弱硬实时调度算法

在定义弱硬实时系统周期任务模型的基础上,提出基于RM调度策略的弱硬实时调度算法PV-RM.PV-RM调度算法在对任务的未来行为进行预测的基础上,通过将任务在抢占段和让步段之间切换,动态调整任务的优先级以反映紧迫程度.在系统过载时,PV-RM调度算法按照任务的初始优先级,为重要的任务提供满足其弱硬实时约束的服务,为其他任务提供尽力而为的服务.给出了PV-RM调度算法的可调度性分析及可调度判定不等式,并通过示例分析说明了该算法的有效性.     

具有自适应特性的反射式动态弹性调度模型

针对负载可以弹性变化的实时系统,提出了一种两层结构的动态调度模型,实现具有自适应性的反射式弹性动态调度.上层调度采用弹性调度算法动态地调整实时任务的作业周期,底层调度采用MUF调度算法,保证实时任务的优先级次序.通过反馈控制,弹性调度器对实时系统的性能进行动态优化.在保证实时任务服务质量(Quality of Service QOS)要求的前提下,通过改变实时任务的运行周期,接纳尽量多的服务请求,以达到提高实时系统吞吐率的目的.模拟测试表明本模型适用于实时任务负载可以动态变化的实时系统中.     

面向QOS的DVB-C2两级自适应调度模型与算法

传统的调度算法大都是在链路容量恒定的情况下,考虑如何保证业务的时延、带宽等QoS要求,而DVB-C2系统采用了ACM技术,链路容量是可变的,且其数据的调度对系统的传输效率和吞吐率有一定影响.为了在链路容量变化的前提下,满足业务QoS需求同时,尽可能提高DVB-C2系统的传输效率与吞吐率,针对DVB-C2系统的特点,提出了一种应用于DVB-C2的两级调度模型,并在该模型的基础上,提出了相应的自适应调度算法.实验表明,该模型与算法适用于链路容量变化的场景,与传统调度算法相比,更好地保证了业务的时延需求,具有更高系统传输效率,提升了系统的吞吐率.     

一种新的多处理器系统实时容错算法

实时多处理器容错算法是实时系统研究领域的一个重要课题.提出了一个动态处理非周期实时任务的容错算法.提出了对待实时任务的基、副版本采用不同的处理器分配策略.对于基版本,尽量提前任务的开始时间;对于副版本,尽量延迟任务的开始时间.通过实验模拟研究了算法的性能.实验表明,算法调度的成功率跟处理器个数、任务数以及任务计算时间有关.与采用单一处理器分配策略相比,具有较高的调度成功率.     

一种新型的基于效用函数的LTE-A系统预编码资源调度算法

为了消除共信道干扰(CCI),研究了LTE-A系统基于码本的预编码算法,与用户调度算法相结合,提出了一种基于效用函数的调度算法。该算法计算系统内所有用户的时延和速率效用函数,并判定用户的优先级,长时延或低速率的用户将被优先调度。仿真结果表明,基于效用函数的调度算法,在保证用户吞吐率的前提下,与最大吞吐率调度算法相比,兼顾了时间公平性;与比例公平调度算法相比,有更小的时间和空间复杂度,更适用于小区用户拥挤的场景。     

基于带宽约束的云计算负载调度算法

负载调度是云计算得以大规模应用及提高服务性能的关键技术,对提高云供应商服务质量、用户满意度以及数据中心集群资源利用率等有极其重要的意义.云计算环境中,由于用户任务类型的不同,对带宽的需求也不尽相同,若不区分不同任务对不同带宽的要求,可能会造成资源的浪费,增长用户等待时间.本文对经典Min-Min算法进行改进,提出了BCLL-Min-Min算法,该算法满足带宽需求约束,并且实现相对负载均衡调度.仿真实验表明,BCLL-Min-Min算法能够适应云计算环境下任务多样性和不确定性的情况,使用该调度算法可以提高集群的吞吐率、较大改善数据中心的负载均衡性.     

多核平台的并行实时调度与内存分配算法

多核处理器凭借着低功耗高性能的优势占据了市场.针对多核平台上并行实时任务,提出局部与全局EDF相结合的调度算法,其中任务的截止期划分、执行预算以及迁移时机由所设计的处理器带宽预留服务器决定.同时,提出了内存分配算法,该算法能够更好地为并行实时任务管理内存资源.实验结果表明新的调度算法具有更高的调度成功率.另外,在内存资源竞争的前提下,内存分配算法可以保证并行任务的实时性与系统稳定性.     

基于双优先级队列的异构分布式控制系统容错调度算法

在对分布式控制系统进行分析的基础上,给出了任务模型和处理器模型.为了调度多种实时性的任务,提出了双优先级队列调度算法,用于调度每个处理器上的任务.该算法设置2个优先级队列,其中高优先级队列用于调度实时任务,低优先级队列用于调度非实时任务,高优先级队列中的任务可抢占低优先级队列中的任务.在此基础上,采用版本复制技术使系统具有容错能力,并分析了任务的容错可调度条件.基于此,采用首次适应的启发式任务分配策略,将任务分配到各个处理器上,在确保任务容错可调度的条件下使处理器负载均衡.仿真结果表明所提出的算法是有效的.     

软实时系统下动态电压/频率调节算法设计

基于实时DVFS模型,提出满足软实时性约束的DVFS算法SRT-DVFS.该算法利用软实时系统在给定延迟率下允许任务延迟的特点,在 EDF算法基础上实现软实时DVFS调度,克服了在软实时系统里直接使用硬实时DVFS算法效率低的缺点.通过模拟实验证明该算法能够满足系统软实时要求.实验结果表明,该算法比LEDF算法节省10%的能量消耗.