信息物理融合系統(tǒng)資源調(diào)度關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、隨著微機(jī)電系統(tǒng)技術(shù)，傳感器技術(shù)，普適計(jì)算技術(shù)和通信技術(shù)的發(fā)展進(jìn)步與相互集成，“3C”（Computing Communication&Control）融合已經(jīng)成為一種新的技術(shù)趨勢(shì)。因此，伴隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等新概念的出現(xiàn)，信息物理融合系統(tǒng)（CPS）也應(yīng)運(yùn)而生。CPS是一類綜合信息處理、網(wǎng)絡(luò)傳輸和物理控制的復(fù)雜系統(tǒng)，它通過將信息技術(shù)、通信技術(shù)和控制技術(shù)的有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)信息處理和物理過程在空間和時(shí)間兩個(gè)維度上的深度融合，被認(rèn)為是推動(dòng)下一次產(chǎn)

2、業(yè)革命的核心技術(shù)。相對(duì)于現(xiàn)有的嵌入式實(shí)時(shí)系統(tǒng)和網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)，CPS更多地關(guān)注信息資源和物理資源的高效協(xié)同與優(yōu)化調(diào)度，以便實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模復(fù)雜系統(tǒng)的實(shí)時(shí)感知與動(dòng)態(tài)監(jiān)控，并為用戶提供更為靈活、智能、高效的信息服務(wù)和控制服務(wù)。CPS中包含了大量結(jié)構(gòu)不同、功能各異的資源，這些資源之間異構(gòu)性強(qiáng)、狀態(tài)不斷變化、接入退出自由靈活，且系統(tǒng)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)實(shí)時(shí)改變，系統(tǒng)所面對(duì)的物理環(huán)境難以精確預(yù)測(cè)，這些都給其資源調(diào)度帶來了巨大挑戰(zhàn)。憑借靈活有效的資源調(diào)度技術(shù)，應(yīng)

3、對(duì)不確定的物理環(huán)境變化和用戶任務(wù)請(qǐng)求，實(shí)現(xiàn)CPS的高效穩(wěn)定運(yùn)行，成為CPS研究的關(guān)鍵技術(shù)之一。本文以CPS性能需求為牽引，主要針對(duì)CPS中資源調(diào)度相關(guān)問題展開研究，對(duì)感知資源、計(jì)算資源和移動(dòng)資源調(diào)度問題分類研究，力圖突破CPS資源調(diào)度幾個(gè)關(guān)鍵技術(shù)。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴研究CPS基本概念和系統(tǒng)構(gòu)成，提出了面向服務(wù)的CPS體系框架。通過面向服務(wù)的體統(tǒng)架構(gòu)屏蔽資源的異構(gòu)性，簡(jiǎn)化資源的能力描述，封裝資源的功能，統(tǒng)一資源的調(diào)度接口，

4、為資源的有效調(diào)度提供支持。根據(jù)面向服務(wù)的思想，將CPS分為節(jié)點(diǎn)層、網(wǎng)絡(luò)層、資源層和服務(wù)層。借鑒組織管理中的方法，即在資源使用時(shí)系統(tǒng)并不關(guān)心其狀態(tài)和功能而是關(guān)心其是否有能力完成任務(wù)，提出了基于能力的CPS資源分類描述方法，根據(jù)資源提供的能力從信息處理的角度將資源分為感知資源、計(jì)算資源和執(zhí)行資源，為CPS資源管理和調(diào)度提供了理論支撐。⑵研究CPS感知資源調(diào)度問題，分析了GSS算法在求解傳感器選擇問題時(shí)的有效性和不足，針對(duì)GSS算法的初始解隨

5、意性提出了兩種改進(jìn)方法。首先，通過實(shí)驗(yàn)和理論證明說明了GSS算法在求解SSP時(shí)是有效的。但是，當(dāng)CPS系統(tǒng)狀態(tài)包含多個(gè)分量時(shí)該算法初始解因采用隨機(jī)選擇策略而具有隨意性。針對(duì)這一問題本文提出了兩種解決方法，即窮舉搜索序貫選擇算法（EGSS），和后向貪婪序貫選擇算法（BGSS）。并以目標(biāo)跟蹤為仿真案例對(duì)算法效果進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提算法能夠有效的解決初始解隨意性問題。當(dāng)系統(tǒng)狀態(tài)為向量時(shí)，改進(jìn)算法明顯優(yōu)于原算法。⑶研究了傳感器觀測(cè)模型間

6、相似性與系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)之間的關(guān)系，提出了一種基于觀測(cè)模型聚類的傳感器選擇策略。通過 Fisher信息矩陣構(gòu)建傳感器選擇問題的目標(biāo)函數(shù)，利用矩陣行列式的幾何解釋證明了已選傳感器觀測(cè)模型之間相似度越小則估計(jì)精度就越高。該策略主要分為基于觀測(cè)模型的傳感器聚類和從每個(gè)類中選擇傳感器兩大步驟。在傳感器選擇時(shí)以觀測(cè)模型靈敏度和傳感器資源剩余能量為依據(jù)，提出一種高能效的策略。最后，以目標(biāo)跟蹤為仿真案例，進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)分析，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提策略獲得的傳感

7、器選擇結(jié)果能夠在保持系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)精度的同時(shí)使得傳感器剩余能量相對(duì)均衡。⑷研究了CPS的計(jì)算資源調(diào)度問題，提出了一種分布式異構(gòu)計(jì)算資源調(diào)度算法IHEFT。作為一種典型的分布式異構(gòu)系統(tǒng)，CPS的單個(gè)資源計(jì)算能力有限，資源之間通過高速網(wǎng)絡(luò)連接，在處理復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)（如：狀態(tài)估計(jì)）可以采用分布式并行計(jì)算技術(shù)獲得較高的計(jì)算性能。因此，通過將CPS計(jì)算任務(wù)建模為一個(gè)有向無環(huán)圖（DAG），然后將DAG中每個(gè)節(jié)點(diǎn)所表示的原子任務(wù)分配到相應(yīng)的計(jì)算資源上，

8、再調(diào)度資源上任務(wù)執(zhí)行的起止時(shí)間實(shí)現(xiàn)計(jì)算資源的調(diào)度。在定義新的節(jié)點(diǎn)上行權(quán)重計(jì)算方法和采用插入式調(diào)度的基礎(chǔ)上提出了調(diào)度算法 IHEFT，通過算例分析和大量實(shí)驗(yàn)說明了所提算法比經(jīng)典算法HEFT、CPOP、LDCP等性能更好。⑸研究CPS移動(dòng)資源調(diào)度問題，提出了不確定環(huán)境下基于狀態(tài)轉(zhuǎn)移的CPS移動(dòng)資源調(diào)度策略。移動(dòng)資源是CPS中不可或缺的重要資源，屬于執(zhí)行資源的一種，通過對(duì)其空間位置的改變能夠有效的提高CPS感知和執(zhí)行能力。本文研究了移動(dòng)資源在