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[發明專利]一種采用延時優化策略的環境嵌入式系統在審

專利信息
申請號: 201611082312.7 申請日: 2016-11-30
公開(公告)號: CN106773677A 公開(公告)日: 2017-05-31
發明(設計)人: 李鑫;劉強 申請(專利權)人: 天津大學
主分類號: G05B13/04 分類號: G05B13/04
代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所12201 代理人: 劉子文
地址: 300072*** 國省代碼: 天津;12
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 一種 采用 延時 優化 策略 環境 嵌入式 系統
【說明書】:

技術領域

發明涉及嵌入式系統的功耗管理,具體的說,是涉及一種采用延時優化策略的環境嵌入式系統。

背景技術

近幾年,環境嵌入式系統得到了迅猛地發展。如今,這種系統已經廣泛安置在諸如森林、河流、火山、道路、橋梁等地區,用于監控環境和建筑物的變化[1-3]。作為保證環境嵌入式系統高效穩定工作的關鍵,動態功耗管理模塊如今已經得到研究人員的廣泛關注。

環境嵌入式系統由能量采集模塊、能量存儲模塊、動態功耗管理模塊和應用處理模塊組成。其中,能量采集模塊負責采集太陽能。能量存儲模塊存儲采集的能量,同時驅動應用模塊處理任務。應用處理模塊完成信息采集、預處理及發送等任務,是主要的能量消耗單元。動態功耗管理模塊決定應用模塊的工作狀態[4]。

動態功耗管理模塊由能量預測單元和控制單元兩部分構成。能量預測單元根據系統過去采集的能量,采用一定的預測算法預測未來采集的太陽能。根據采集能量的預測值和存儲的能量等系統參數,控制單元通過求解自身加載的功耗動態模型決定應用模塊的工作狀態,如處理速度等,以實現系統功耗的動態調節。對控制單元而言,能量預測單元能否準確預測能量采集情況,尤其是能量采集不足的情況,對于保證系統穩定工作具有極其重要的作用[5]。

為了提高預測算法本身精度。文獻[6]針對預測模塊進行了精確度更高的預測算法,文獻[7]針對能量預測模塊設計了自適應的濾波器以提升系統能量預測能力。但是當能量的預測值連續多個時段高于實際采集到的太陽能時系統仍有可能停止工作。文獻[5]采用基于神經網絡的太陽能預測算法,預測精度為±5%。當能量預測值高于實際采集能量值時,應用處理模塊的功耗將超過采集的能量。如果這種情況連續多個時段出現,存儲單元的能量將被快速消耗,導致應用單元停止工作。另外,如文獻[8]所示,預測算法無法預測太陽能驟降的情況,太陽能驟降時系統可能會無法工作。

為了解決太陽能驟降帶來的問題,文獻[8]提出了一種雙層結構的環境嵌入式系統,該系統有兩組動態功耗管理模塊,通過彼此的約束算法為系統保留更多能量,以應對太陽能驟降時系統因能量不足而停止工作的問題。但這種做法并沒有解決預測單元存在的問題,另外預測單元本身結構復雜[5],會帶來一定的功耗同時增加優化系統功耗的時間。

參考文獻:

[1]Sadeghioon A M,Metj e N,Chapman D,et al SmartPipes:Smart wireless sensor networks for leak detection in water pipelines[J].Journal of Sensor&Actuator Networks,2014,3(1):64-78

[2]Lopes Pereira R,Trindade J,F,et al.A wireless sensor network for monitoring volcano-seismic signals[J].Natural Hazards&Earth System Sciences,2014,14(12):3123-3142.

[3]He B,Li Y,Huang H,et al.Spatial–temporal compression and recovery in a wireless sensor network in an underground tunnel environment[J].Knowledge and Information Systems,2014,41(2):449-465.

[4]Kansal A,Hsu J,Zahedi S,et al.Power management in energy harvesting sensor networks[J].Acm Transactions on Embedded Computing Systems,2007,6(4):2007.

[5]Liu Qiang,Mak T,Zhang Tao,et al.Power adaptive computing system design for solar-energy-powered embedded systems[J].IEEE Transactions on Very Large Scale Integration Systems,2014,23(8):1-1

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