一种基于QoS的无线分组调度算法

提出了一种适用于无线网络的分组调度算法动态概率优先级(DynamicProbabilistic Priority,DPP)调度算法.DPP调度算法采用动态的优先级分配策略,满足了不同业务的QoS需求.另外,DPP算法在网络出现差错时,动态地调整带宽分配,使得网络中的带宽得到有效的利用,提高了系统的吞吐量,保证了算法的公平性.理论分析和仿真试验表明,在无线网络环境中,该算法具有更好的性能.     

移动P2P流媒体中的数据调度算法

为了解决移动网络中分层流媒体的数据调度问题,提出了一种新的应用于移动网络P2P(Peer to Peer)流媒体的数据调度算法--二维数据调度算法。该算法将流媒体数据块分别使用二维坐标进行标注（块坐标和层坐标）,数据调度过程中数据块的调度顺序由其二维坐标确定。仿真结果表明,二维数据调度算法能保证移动终端上的流媒体的顺畅播放;无用包率减小,使无线网络中带宽得到有效地利用;对层订阅抖动具有较好的抑制作用,确保流媒体质量稳定。     

软件定义网络中基于优先级的在线流调度策略

为了保证服务质量(quality of service, QoS),进入网络中的数据流可被赋予不同的优先级。在未来到达流请求信息未到达的情况下,进行在线优先级流调度,以最大化网络吞吐量是一项挑战。基于网络带宽资源、请求流的优先级和带宽需求的约束研究了软件定义网络(software defined networking, SDN)中的在线流请求调度策略。首先,提出了流路由成本和利润的概念,并创新性地设计了一个考虑边际成本的模型来描述链路资源和路由路径的使用成本。然后,将优先级流请求调度问题刻画为混合整数线性规划模型(mixed integer linear programming, MILP),提出在线优先级流调度算法(online priority traffic scheduling algorithm, OPTSA)来求解,最后分析了OPTSA的竞争比。仿真结果显示,与基准算法相比,所提出的算法可以确保网络负载均衡,同时有效提高网络的累积带宽和吞吐量。     

基于有限带宽的NCS模糊动态反馈调度算法研究

带宽受限是影响网络控制系统正常运行的一个重要因素。将模糊控制理论引入反馈控制实时调度框架体系。提出了基于有限带宽分配的模糊动态反馈调度算法。该算法综合考虑了系统中各控制回路的控制偏差和偏差变化率。通过动态调节各控制回路的优先级,在满足系统的实时性要求的同时,能使网络具有较好的服务质量。仿真结果证明了所设计的算法要优于EDF算法,能够更有效的提高网络控制系统的控制质量。     

基于模糊反馈的网络控制系统分层调度策略

针对基于工业以太网的网络控制系统中控制回路数据、非实时数据和紧急数据共享有限优先队列和网络带宽的特点,综合考虑了控制回路的控制性能要求和非实时节点的网络服务质量要求,提出了基于模糊反馈的分层调度策略。各控制回路和非实时节点的带宽范围由指定的调度节点定时集中分配。在分配的带宽范围内,控制器节点利用系统误差及其变化动态地设定采样周期和数据优先级,非实时节点利用时延和丢包率动态地调整数据包的长度及优先级。与线性最早时限优先、线性最早时限优先+死区调度策略、线性混合业务调度和线性混合业务调度+死区调度策略的对比仿真实验,验证了该调度策略的有效性。     

网络控制系统动态死区反馈调度

为了在负载变化的网络环境中合理调度资源,提出了将死区控制与节点优先级分配相结合的调度器。死区控制可以在不严重影响控制质量,以及不改变系统采样率的情况下节省网络资源。结合优先级的合理分配,所设计的网络控制系统可以在网络负载较轻的时候充分利用带宽资源,在网络重负载的时候实现控制质量的逐渐降低。实验仿真结果表明:所设计的在线动态调度方法可以在变化的工作环境中改善网络控制系统的性能,提高应对工作负载变化的能力。     

一种高效的对等网络流媒体数据调度算法

在基于无结构对等网络环境的P2P流媒体系统中,针对现有数据调度算法不能充分利用节点带宽资源导致服务器负载较重的问题,提出了一种基于数据块优先级的数据调度算法.该算法根据邻居节点滑动窗口中数据需求信息和数据稀有性计算数据块优先级,调度时优先请求高优先级的数据,以提高节点间数据协作性.当多个源节点可以同时提供所需数据时,根据节点已上传下载数据量计算节点的贡献率,向贡献率最低的源节点请求数据,实现新加入节点上行带宽资源的快速利用.仿真实验与实际系统测试表明,该算法可以更充分地利用节点带宽资源,较传统算法降低服务器负载20%以上,提高了系统可扩展性.     

μC/OS-Ⅱ内核任务调度算法的改进

μC/OS-Ⅱ是一个基于任务优先级抢占式的实时内核,但它不具有相同优先级任务的实时调度功能.为了使μC/OS-Ⅱ内核既支持不同优先级的多任务抢占式调度,又支持同一优先级的多任务调度,提出对μC/OS-Ⅱ内核的改造,加入以时间片轮转调度算法进行相同优先级任务的调度.方法是保持原有不同优先级抢占式调度链表,增加相同优先级的时间片轮转调度链表,通过任务控制块指针使任务调度在2个链表之间切换.给出了在μC/OS-Ⅱ任务调度模块中算法改进的实现步骤、实验过程和结果.结果说明了提出的改进调度算法是可行的.     

一种基于模糊逻辑优先级的雷达任务自适应调度算法

为适应目标环境变化情况,提出了一种基于模糊逻辑优先级的雷达任务自适应调度算法.该方法基于目标运动状态和属性通过模糊逻辑推理动态确定任务的优先级,并结合时间窗的特点采用一步回溯方法调整发生冲突的任务,保证更多高优先级的任务在其期望的时间内被调度.仿真结果表明,该调度算法在保证调度率的前提下降低了任务的调度代价.     

一种嵌入式系统自适应调度算法研究

在优先级调度策略的基础上,引入自适应调度策略来降低调度错失率,采用任务分组的方法,通过判断函数动态地选择调度策略,利用可达截止期优先来降低任务错失率,保证了全局优先级高的任务的调度成功率。理论分析和仿真实验表明,在非过载的情况下,该算法可以达到与可达截止期优先策略相当的调度性能;在过载的情况下,相比截止期优先和固定优先级算法具有更好的调度性能,能够有效地保证关键实时任务的成功调度。     

应用层通信任务调度模型

为了提高混合组网环境下的各类气象数据收集和分发效率,研究了通信任务调度问题,根据各类数据传输的时效性要求和可利用的通信资源,提出了一种综合考虑负载均衡和优先权影响的应用层通信任务调度模型(简称LBP模型).该模型以当前可利用通信资源的剩余容量为权值,同时考虑不同业务数据的优先级和通信量要求,按照从高到低的次序选择合适的信道,将并发的数据流量分配到多条通信信道上进行传输,完成数据通信服务,必要时允许抢占.基于LBP模型设计了相应的任务调度器,实验表明该方法能提高现有网络资源的利用率.     

EPON中支持多种业务的带宽调度方案

提出了一个在EPON上实现多种业务传输的带宽调度方案，借鉴了区分服务的方法，将服务分级并相应地将EPON的上行带宽分为预留带宽、高优先级和低优先级带宽，并采用了不同的分配策略，仿真分析证明，该调度方案能够很好地支持实时性业务和具有高突发性的数据业务。     

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.     

基于多目标优化的BRadio系统资源调度算法研究

不同特性和需求的业务共存是未来网络融合所必然带来的状况,也是影响业务性能的主要问题之一.首先简介基于BRadio的专用宽带无线接入网标准,然后通过分析业务特性,在MAC层上提出了一种多目标优化的资源调度算法.该算法包括基于带宽预留的接入控制算法和基于有限状态机的分组调度算法,针对系统带宽利用率、业务分级、时延性能和公平性进行了综合优化.最后通过仿真证明该算法能有效地在保证系统带宽利用率的情况下体现业务分级特性,并能够在时延性能和公平性之间取得很好的平衡.     

基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法

在组网认知雷达中,针对多目标多任务(如搜索、跟踪与成像等)按优先级进行资源调度时易造成目标任务丢失的问题,提出基于调度效益最大化的多功能组网认知雷达资源优化调度算法。该算法将搜索与跟踪任务的时间窗考虑到目标函数中,通过目标任务的重要性(优先级)和有效性(时间窗)两个因素的加权来表示雷达对目标任务的调度效益,根据调度效益最大准则建立并利用遗传算法求解资源调度模型。对仿真结果分析表明,该方法能够提高组网认知雷达的整体效能。     

基于OSEK/VDX的操作系统任务调度算法的优化及实现

OSEK/VDX是用于汽车电子的开放式平台系统规范。基于此规范,提出了一种任务管理机制和任务调度算法,该算法要求在建立任务时确定任务的时限,当任务的时限达到时提高其优先级,保证该任务得以运行,使系统在保证高优先级任务得以运行的同时保证低优先级任务和同优先级下的多个任务也得以运行,从而保证了系统的实时性。     

基于时限单调算法的混合任务实时调度算法的研究与设计

周期任务与非周期任务的混合调度是实时调度研究的一个重要方向。针对现代嵌入式实时系统的任务特性,和经典实时调度算法只调度周期任务的特点,提出一种新的静态优先级调度算法——混合任务时限单调算法(Periodic and Aperiodic Deadline Monotonic,PADM)。该方法结合时限单调(DM)算法和先来先服务(FCFS)算法,将非周期任务量化为周期任务,且非周期任务在其裕度为零时优先级最高。通过理论分析和具体实验比较,在任务集轻载情况下,PADM算法尽可能地保证周期任务的完成率和非周期任务的时限,同时所带来的额外开销小,计算复杂度低,实现方便,是一种有效的混合任务调度算法。     

无线传感器网络操作系统中抢占式任务调度策略

提出了一种基于优先级的抢占式无线传感器网络操作系统调度策略IS-EDF,并在TinyOS上进行实现.提出的调度策略通过动态调整执行任务的优先级,可以有效地保证重要任务的实时性,改善无线传感器节点在任务负载较重情况下的系统响应性能;在节点处于轻负载或者空闲情况下,通过将节点带入睡眠状态,保证了无线传感器节点的节能.通过实验和仿真可以得出,提出的任务调度策略,在总能耗增加很少的代价下,可以有效地提高系统在运行负载较重情况下的系统响应性能.