一种采用延时优化策略的环境嵌入式系统技术方案

本发明专利技术公开了一种采用延时优化策略的环境嵌入式系统，由能量采集模块、能量存储模块、动态功耗管理模块和应用处理模块组成，所述动态功耗管理模块由计数单元和控制单元构成，所述计数单元用于统计所述能量采集模块每个工作周期采集的能量；所述控制单元用于求解多时段功耗优化问题。本发明专利技术利用功能极为简单的计数单元代替了能量预测单元，通过能量延时策略决定系统下一时段的工作状态。由于计数单元无需加载复杂的能量预测算法，因此系统解决优化问题的耗时大大降低，同时系统静态功耗也相应降低。由于控制单元使用真实的采集能量数值进行优化，系统的稳定性得到了提升，能量预测带来的影响也被彻底消除。

An environment embedded system with time delay optimization strategy

The invention discloses a method for optimizing the environment of embedded system strategy using time delay, by the energy acquisition module, energy storage module, dynamic power management module and an application processing module, the dynamic power management module is composed of a counting unit and a control unit, the counting unit for statistics of the energy acquisition module of each work cycle of acquisition energy; the control unit is used for solving the optimization problem of multi period consumption. The invention replaces the energy prediction unit by the counting unit with very simple function, and determines the working state of the next period of the system through the energy delay strategy. Since the counting unit does not need to load complex energy prediction algorithms, the time consuming of the system optimization problem is greatly reduced, and the static power consumption of the system is correspondingly reduced. The stability of the system is improved and the influence of energy prediction is completely eliminated because the control unit is optimized by using the real sampled energy values.

【技术实现步骤摘要】
一种采用延时优化策略的环境嵌入式系统
本专利技术涉及嵌入式系统的功耗管理，具体的说，是涉及一种采用延时优化策略的环境嵌入式系统。
技术介绍
近几年，环境嵌入式系统得到了迅猛地发展。如今，这种系统已经广泛安置在诸如森林、河流、火山、道路、桥梁等地区，用于监控环境和建筑物的变化[1-3]。作为保证环境嵌入式系统高效稳定工作的关键，动态功耗管理模块如今已经得到研究人员的广泛关注。环境嵌入式系统由能量采集模块、能量存储模块、动态功耗管理模块和应用处理模块组成。其中，能量采集模块负责采集太阳能。能量存储模块存储采集的能量，同时驱动应用模块处理任务。应用处理模块完成信息采集、预处理及发送等任务，是主要的能量消耗单元。动态功耗管理模块决定应用模块的工作状态[4]。动态功耗管理模块由能量预测单元和控制单元两部分构成。能量预测单元根据系统过去采集的能量，采用一定的预测算法预测未来采集的太阳能。根据采集能量的预测值和存储的能量等系统参数，控制单元通过求解自身加载的功耗动态模型决定应用模块的工作状态，如处理速度等，以实现系统功耗的动态调节。对控制单元而言，能量预测单元能否准确预测能量采集情况，尤其是能量采集不足的情况，对于保证系统稳定工作具有极其重要的作用[5]。为了提高预测算法本身精度。文献[6]针对预测模块进行了精确度更高的预测算法，文献[7]针对能量预测模块设计了自适应的滤波器以提升系统能量预测能力。但是当能量的预测值连续多个时段高于实际采集到的太阳能时系统仍有可能停止工作。文献[5]采用基于神经网络的太阳能预测算法，预测精度为±5％。当能量预测值高于实际采集能量值时，应用处理模块的功耗将超过采集的能量。如果这种情况连续多个时段出现，存储单元的能量将被快速消耗，导致应用单元停止工作。另外，如文献[8]所示，预测算法无法预测太阳能骤降的情况，太阳能骤降时系统可能会无法工作。为了解决太阳能骤降带来的问题，文献[8]提出了一种双层结构的环境嵌入式系统，该系统有两组动态功耗管理模块，通过彼此的约束算法为系统保留更多能量，以应对太阳能骤降时系统因能量不足而停止工作的问题。但这种做法并没有解决预测单元存在的问题，另外预测单元本身结构复杂[5]，会带来一定的功耗同时增加优化系统功耗的时间。参考文献：[1]SadeghioonAM,MetjeN,ChapmanD,etalSmartPipes:Smartwirelesssensornetworksforleakdetectioninwaterpipelines[J].JournalofSensor&ActuatorNetworks,2014,3(1):64-78[2]LopesPereiraR,TrindadeJ,F,etal.Awirelesssensornetworkformonitoringvolcano-seismicsignals[J].NaturalHazards&EarthSystemSciences,2014,14(12):3123-3142.[3]HeB,LiY,HuangH,etal.Spatial–temporalcompressionandrecoveryinawirelesssensornetworkinanundergroundtunnelenvironment[J].KnowledgeandInformationSystems,2014,41(2):449-465.[4]KansalA,HsuJ,ZahediS,etal.Powermanagementinenergyharvestingsensornetworks[J].AcmTransactionsonEmbeddedComputingSystems,2007,6(4):2007.[5]LiuQiang,MakT,ZhangTao,etal.Poweradaptivecomputingsystemdesignforsolar-energy-poweredembeddedsystems[J].IEEETransactionsonVeryLargeScaleIntegrationSystems,2014,23(8):1-1[6]MackoD,JelemenskaK,CicakP.Power-efficientpower-managementlogic[C],PowerandTimingModeling,OptimizationandSimulation(PATMOS),201424thInternationalWorkshopon.IEEE,2014:1-7.[7]Szadkowski,Z,Fraenkel,E.D,vandenBerg,A.M.FPGA/NIOSImplementationofanadaptivefirfilterusinglinearpredictiontoreducenarrow-bandrfiforradiodetectionofcosmicrays[J].NuclearScienceIEEETransactionson,2013,60(5):3483-3490.[8]MoserC,ThieleL,BrunelliD,etal.Adaptivepowermanagementforenvironmentallypoweredsystems[J].IEEETransactionsonComputers,2010,59(4):478-491.
技术实现思路
本专利技术针对预测单元可能导致环境嵌入式系统停止工作的问题，采用计数单元代替预测单元，提出了一种采用延时优化策略的环境嵌入式系统。本专利技术的目的是通过以下技术方案实现的：一种采用延时优化策略的环境嵌入式系统，由能量采集模块、能量存储模块、动态功耗管理模块和应用处理模块组成，所述动态功耗管理模块由计数单元和控制单元构成，所述计数单元用于统计所述能量采集模块每个工作周期采集的能量；所述控制单元用于求解多时段功耗优化问题。与现有技术相比，本专利技术的技术方案所带来的有益效果是：1.本专利技术利用功能极为简单的计数单元代替了能量预测单元，通过能量延时策略决定系统下一时段的工作状态。由于控制单元使用真实的采集能量数值进行优化，系统的稳定性得到了提升，能量预测带来的影响也被彻底消除。2.控制单元采用的功耗模型和优化目标与其他动态功耗管理模块无异，因此该模块同样可以在满足能量约束的前提下最大化系统性能。3.由于计数单元无需加载复杂的能量预测算法，因此系统解决优化问题的耗时大大降低，同时系统静态功耗也相应降低。附图说明图1是本专利技术系统的结构框图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术作进一步的描述：如图1所示，一种采用延时优化策略的环境嵌入式系统，由能量采集模块、能量存储模块、动态功耗管理模块和应用处理模块组成，该系统的动态功耗管理模块由计数单元和控制单元两部分构成。其中计数单元主要用于统计能量采集模块每个工作周期采集的能量；控制单元根据系统过去采集的能量求解多时段功耗优化问题，根据解的值调整系统未来的工作状态。这种方法要求系统在开始工作前的几个时刻仅进行能量采集工作，随后控制单元根据系统之前采集的能量调整系统工作。这种方法，实际上是对采集能量进行本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种采用延时优化策略的环境嵌入式系统，其特征在于，由能量采集模块、能量存储模块、动态功耗管理模块和应用处理模块组成，所述动态功耗管理模块由计数单元和控制单元构成，所述计数单元用于统计所述能量采集模块每个工作周期采集的能量；所述控制单元用于求解多时段功耗优化问题。

【技术特征摘要】
1.一种采用延时优化策略的环境嵌入式系统，其特征在于，由能量采集模块、能量存储模块、动态功耗管理模块和应用处理模块组成，所述动态功耗...

【专利技术属性】
技术研发人员：李鑫，刘强，
申请(专利权)人：天津大学，
类型：发明
国别省市：天津,12