基于无线传感器的车辆自组织系统信息安全调度

提出基于无线传感器的车辆自组织系统信息安全调度方法.采用无线传感器采集车辆安全信息,根据时空相关性的动态优先级调度方案实现安全信息的合理调度,当车辆自组织系统存在多个安全信息等待传递时,通过时空相关性函数运算各信息的优先级,传递对自身最紧急的安全信息.实验结果表明,在低密度或高密度流量条件下,该方法均可以进行信息的有效传播,减少了网络负载,缓解了车辆自组织系统的网络拥塞问题.     

基于节点-时隙调度的WSN传输性能提升策略

针对无线传感器网络在传输过程中存在的吞吐量不足、时延较大、能耗过高等服务质量(QoS)问题,将动态顶点染色算法进行改进并和差分进化算法结合,提出基于动态节点染色的时隙调度算法.在信息种群的传输过程中,依据节点信息的重要程度为节点划分优先级;通过顶点染色将优先级不同的节点标注,为不同优先级种群预留时隙;通过对节点-时隙的动态调度完成对网络性能的提升和优化.在Matlab平台上进行对比仿真试验,结果表明:和现有的方法相比,此方法能让网络的吞吐量最多提升44.5%,时延最多减少12.5%,能耗最多降低20.8%,有效提升了无线传感网络的传输性能.     

一种CANbus动态优先级策略的研究与仿真

在通信确定性要求相对较高的系统中,若采用静态优先级调度策略,优先级低的节点可能长时间竞争不到总线,从而导致信息得不到发送.为了克服静态优先级的这种缺陷,可以提出一种新的动态优先级调度策略:以固定的周期遍历每个节点,并根据每个节点获得总线仲裁的频率来动态调整优先级.与此同时,每个节点调度的预值区间和阀值可根据需要灵活设定.通过Matlab对原始CANbus的静态优先级调度策略和本动态调度策略进行仿真对比研究,本策略的可行性即可获得验证.通信的确定性亦可得到保证.     

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。     

基于复合中继的车载自组织网络数据传输算法

在车载自组织网络中,传输安全类相关的数据时,要求满足低时延和高可靠性,针对高速公路场景中危险警告消息数据的传输,提出一种基于邻居信息的多候选复合中继安全数据传输算法.车辆节点之间通过相互交换Hello Message构建2跳邻居表,在选择下一跳转发节点时利用2跳邻居节点信息得到一个复合参数,该复合参数综合考虑了车辆速度、位置和行驶方向3个因素.根据得到的复合参数值确定转发优先顺序,最高优先级车辆节点被确定为最佳中继转发节点,次优先级车辆节点作为备选中继转发节点.在最佳转发节点发送消息失败时,由备选转发节点继续完成消息转发任务,从而提高数据传输成功率.理论分析和仿真结果表明,提出的算法在实时性和可靠性方面有明显提升.     

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.     

一种自适应无线移动自组织网络数据传输方法

网络节点密度是无线移动自组网选择数据传输协议时需要考虑的一个重要因素.为了在网络密度动态变化的情况下保证网络的传输效率,提出了一种基于启发式信息的自适应数据传输策略,即在稀疏不连通网络条件下,节点选择传染病数据传输模式,而在密集连通条件下,节点选择AODV数据传输模式,以优化系统性能.仿真结果表明,这种启发式的传输策略可以更好地适应网络密度的变化.     

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.     

基于负载均衡的大规模TTE消息调度表生成方法

在复杂拓扑条件下，机载网络存在大规模数据的高效传输需求.此时，传统的调度表生成方法存在高时间复杂度问题.为了有效解决这个问题，本文提出了一种基于负载均衡的时间触发以太网(Time-Triggered Ethernet, TTE)消息调度表生成方法.该方法首先生成消息传输备选较短路径集，综合地考虑消息长度和链路负载来选择消息路径、得到具有负载均衡特性的路径规划结果，然后以提高时序规划效率为目标，基于静态优先级生成调度表，依据消息长度和周期进行消息排序，并使用“背靠背”规则进行传输调度分配，以保证消息的实时性和确定性.仿真结果表明，当可调度消息帧数超过6000条时，在保证消息实时性的前提下，该方法比传统的满足性模理论(Satisfiability Modulo Theory, SMT)时间规划方法减少90%以上的计算时间，计算效率提升10～100倍，可见该方法适合于求解复杂大规模数据调度表的生成问题.本文的研究为改善机载网络的消息调度性能提供了一种可行方案.     

基于节点通信监听机制的高效感知消息传输机会网络路由研究

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在冗余转发的问题,设计节点通信监听机制,构建了新的消息传输策略,以高效感知邻居节点社区属性信息;并充分考虑携带移动设备的人的移动轨迹特点,设计了社区移动模型;嵌入时间片轮回机制,对网络节点进行动态划分社区;最终提出了基于节点通信监听机制的高效感知消息分发机会网络路由算法。在社区内转发消息时,选取与目的节点通信范围重叠区域内的邻居节点作为下一跳,若不存在这样的节点则将消息转发给与目的节点相遇概率较大的邻居节点或目的节点;在社区间转发消息时,算法选取与目的社区通信概率较大的中继社区节点转发消息,通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:与当前机会路由算法相比,新算法的传输成功率以及转发效率更高、平均端到端时延与平均存储时间更低。     

网格工作流中基于优先级的调度方法研究

根据网格用户的身份、信誉，以及网格工作流中应用程序的时间紧迫度和依赖关系，提出了网格工作流中应用程序的优先级计算方法．其中，完全优先级调度算法根据网格工作流中的应用程序优先级向量生成调度序列，而且每次只将队列中优先级最高的应用程序提交给网格，而非完全优先级调度算法可同时调度若干无依赖的网格应用程序进入网格，以弥补完全优先级调度算法的并行化问题．实验表明，当网格中的资源较少且资源的性能差异较大时，使用完全优先级调度算法可以保证优先级较高的工作流的应用程序优先使用优势资源；当网格中的资源性能差异不大时，非完全优先级调度算法可解决因资源未充分利用而造成工作流完成时间大幅增加的问题．     

基于动态ID跳变的CAN总线安全调度算法

CAN(controller area network)总线是应用最广泛的现场总线,由于缺乏认证及消息检验机制,使得现在的CAN总线具有极大的安全隐患,需要为CAN总线设计防御机制.针对此情况,本文设计了一种优先级跳变机制,将通过散列函数进行一次性标识符动态跳变的方式引入到实时调度算法中.使用遗传算法计算固定优先级,求出优先级可妥协范围,将各帧进行分组,将数据帧的ID段进行分段重构,ID段前部分决定优先级并进行优先级跳变,ID段的后部分进行一次性动态跳变.实验结果表明,使用动态优先级和一次性ID跳变的方式进行跳变,相较于已有的ID跳变机制其安全性有了较大的提升.     

基于MTS的混合动力汽车数据通信研究

通过分析固定优先级和动态优先级的优缺点,文章介绍了混合调度算法的原理,提出了控制器局域网络报文的一种新的截止期分区策略,并将该策略应用在MTS算法中,进行优先级分配,同时还利用TrueTime仿真和硬件在环仿真的方法来测试基于MTS的混合动力汽车CAN总线数据通信的可行性。     

面向队列调度算法的通用验证评估方法

研究了一种面向基于服务质量(Qo S)的多优先级消息队列调度算法的通用验证评估方法。从消息生成、时效性判断、发送策略评估和发送结果统计等方面建立了模型;并对某2.4 Kbps信道进行了系统仿真,统计得出了在该调度算法下的最优发送方案及消息丢包率。仿真结果表明文中设计的通用验证评估方法能够模拟调度算法所设计的消息发送规则和优先级翻转策略,并进一步以丢包率等Qo S参数为评价依据,证明对该队列调度算法验证评估的有效性。     

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.     

基于优先级权重的 Hadoop YARN 调度算法

为解决 Hadoop 现有调度器调度任务时不能根据任务的紧迫程度分配资源的问题, 研究 YARN 中的资源 调度机制, 改进原调度器(Capacity Scheduler), 提出一种基于优先级权重的 Hadoop YARN(Yet Another Resource Negotiator)调度算法(Weight Scheduler Based on Priority)。 为叶子队列设置队列优先级, 结合队列资源利用率和 队列优先级选择队列; 将应用程序的初始权重设置为应用程序优先级的大小, 通过等待时间判断是否更新权 重, 根据权重对队列中的应用程序进行排序, 调度时优先为权重高的应用程序分配资源。 实验结果表明, 与原 有调度算法相比, 改进算法平均任务执行时间约减少 141 s, 平均等待时间减少 34. 5%, 保证了用户执行任务 的相对公平, 提高了用户总体满意度。     

Hadoop平台下MapReduce模型调度算法研究

针对Hadoop默认FIFO调度算法和Fair调度算法、Capacity调度算法的不足,引入了一种基于优先权的自适应MapReduce调度算法.该算法利用作业权值为不同的Job分配不同的系统资源,同时根据各TaskTracker节点反馈回来的消息调整可执行队列的长度,以达到各节点负载平衡,提高系统的执行效率.     

一种基于双启发式退出规则的多星实时调度算法

多星实时调度问题是目前卫星调度领域的研究热点.针对实时任务动态到达的情况,建立了多星实时调度数学规划模型.提出了基于任务紧迫度和最大比例自由度的双启发式退出规则的多星实时调度算法.仿真实验结果表明,该算法较好地平衡了调度收益和稳定性,适用于多星实时调度问题.     

Linux下的实时调度算法

Linux实现了实时进程的概念,但并没有提供有效的任务调度支持;另一方面,RM和EDF等传统的优先级调度算法在实时系统中已经得到广泛应用,但它们对于确定优先级所采用的标准比较简单和片面,容易导致紧急型任务的截止期限不能被满足或系统资源不能被充分利用。基于RM和EDF,文中提出了一种新的实时调度算法SBRD,它的优先级根据重要性和紧急性两个重要因素共同确定。实验表明,与RM和EDF相比,SBRD兼具二者的优点,在保证重要任务顺利执行的前提下,优先执行紧急型任务,以满足更多的任务,更充分的利用CPU资源;与原Linux的实时调度相比,SBRD能更有效的调度实时任务。