嵌入式分布系統(tǒng)通信實(shí)時性問題的研究.pdf

1、以太網(wǎng)由于其開放性好和價格低廉等特點(diǎn)，在分布式測控領(lǐng)域已經(jīng)得到了大規(guī)模的應(yīng)用。隨著嵌入式系統(tǒng)被廣泛地應(yīng)用于實(shí)時監(jiān)控領(lǐng)域，將各種嵌入式檢測設(shè)備連接入Internet并實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程實(shí)時監(jiān)控必然成為嵌入式系統(tǒng)發(fā)展的大趨勢。 Internet技術(shù)的發(fā)展，使得TCP/IP協(xié)議已經(jīng)成為事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)，但是傳統(tǒng)的TCP/IP協(xié)議在實(shí)時性方面做的不夠好，把大量的精力花在保證數(shù)據(jù)傳送的可靠性及數(shù)據(jù)的流量控制上。由于嵌入式設(shè)備本身資源少，分布式監(jiān)控系統(tǒng)的

2、實(shí)時性要求又較高，因而傳統(tǒng)的TCP/IP協(xié)議并不能滿足其實(shí)時性要求，如何提高嵌入式系統(tǒng)通信的實(shí)時性能已成為十分重要而又亟待解決的問題。 嵌入式系統(tǒng)通信的實(shí)時性問題不單是指嵌入式系統(tǒng)本身的實(shí)時性，更需要進(jìn)行研究的是各種嵌入式設(shè)備互連通信的網(wǎng)絡(luò)和應(yīng)用的實(shí)時性，這就包括協(xié)議層面的實(shí)時性保證和應(yīng)用層面的實(shí)時性處理。本論文以山東省科技攻關(guān)項(xiàng)目“海洋環(huán)境在線監(jiān)測及災(zāi)害智能預(yù)警系統(tǒng)的研制(2004GG2205108)”和“具有自主知識產(chǎn)權(quán)的嵌

3、入式系統(tǒng)研究及開發(fā)(2005GG1101001)”為背景，重點(diǎn)對由嵌入式設(shè)備構(gòu)建的分布式監(jiān)控系統(tǒng)的實(shí)時性問題進(jìn)行了深入、系統(tǒng)的理論研究和實(shí)踐探索。 全文的主要內(nèi)容包括以下幾個方面： (1)設(shè)計(jì)了嵌入式分布系統(tǒng)實(shí)時網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，引入了嵌入式網(wǎng)關(guān)的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)。在分析了一種新的網(wǎng)關(guān)運(yùn)行模式及其低時空復(fù)雜度和實(shí)時性的要求的基礎(chǔ)上，將實(shí)時數(shù)據(jù)庫嵌入到網(wǎng)關(guān)中。數(shù)據(jù)的處理抽象出了M/G/1排隊(duì)模型，并提出了一種結(jié)合數(shù)據(jù)包的多個屬性因素劃分優(yōu)

4、先級的方法，設(shè)計(jì)了一種簡單有效的基于優(yōu)先級的調(diào)度算法，并從理論上分析了模型的性能指標(biāo)。該模型能夠有效地保證高優(yōu)先級數(shù)據(jù)的實(shí)時性和低優(yōu)先級數(shù)據(jù)的公平性，降低系統(tǒng)的緩沖隊(duì)長，并且控制邏輯簡單，占用內(nèi)存和緩沖區(qū)小，適用于嵌入式設(shè)備的互連通信模塊。 (2)針對嵌入式網(wǎng)關(guān)的資源有限、實(shí)時性要求高的特點(diǎn)，提出了一個適用于嵌入式系統(tǒng)的TCP/IP協(xié)議棧設(shè)計(jì)方案。 為了在通信量較大時仍能保證嵌入式系統(tǒng)具有良好的實(shí)時通信能力，在對現(xiàn)有各種

5、擁塞控制算法進(jìn)行分析研究的基礎(chǔ)上，從動態(tài)調(diào)節(jié)緩沖區(qū)大小和基于二維表的數(shù)據(jù)包調(diào)度兩方面給出了嵌入式系統(tǒng)TCP擁塞控制改進(jìn)算法，改善了傳輸性能，提高了在重負(fù)載時TCP通信能力和響應(yīng)重要數(shù)據(jù)包的實(shí)時性。 (3)針對嵌入式環(huán)境中資源匱乏，功能專用的特點(diǎn)，結(jié)合馬爾可夫決策過程理論，建立了解決路由問題的有限階段模型，并修改馬爾可夫有限階段模型的向后遞歸迭代算法，提出了馬爾可夫有限階段決策路由算法MFHDR(Markov Finite Hor

6、izon Decision Routing)，證明了算法的正確性和低的時空復(fù)雜度，同時提出了具有QoS特性的馬爾可夫有限階段路由。這些路由算法的計(jì)算工作和拓?fù)湫畔⒎植荚诹嗣總€設(shè)備節(jié)點(diǎn)上，而單階段中各個節(jié)點(diǎn)又是并行工作的，因此可以減少和均衡各節(jié)點(diǎn)的工作負(fù)載，能有效利用嵌入式對等互連網(wǎng)絡(luò)中的各個計(jì)算資源。 (4)針對數(shù)據(jù)量大的分布監(jiān)測問題，結(jié)合數(shù)據(jù)挖掘理論，研究了基于模糊關(guān)系的模糊聚類算法，首先對由于傳統(tǒng)FCM(Fuzzy C-Me

7、an s)算法初始聚類中心為隨機(jī)選擇，導(dǎo)致有時無法取得全局最優(yōu)解問題，提出了一種基于樣本相似關(guān)系進(jìn)行預(yù)處理的FCM算法，以較小的代價換取了整個算法穩(wěn)定性以及計(jì)算量的降低；然后在FCM基礎(chǔ)上綜合考慮不完整數(shù)據(jù)樣本在數(shù)據(jù)集中所占比率以及對聚類分析的影響情況，提出了一種改進(jìn)的模糊C均值聚類算法IDFCM(Incomplete Datum FCM)，彌補(bǔ)傳統(tǒng)FCM聚類算法無法直接應(yīng)用于這種情況下的聚類分析問題。 最后在構(gòu)建的實(shí)時海洋數(shù)據(jù)