面向有限资源的物联网终端操作系统设计与实现
【学位单位】:重庆邮电大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2018
【中图分类】:TN929.5;TP391.44;TP316
【部分图文】:
T 分别是系统中任务的执行时间和执行周期,U 为系统的资源利用率。由式(3.1)可以得出随着处理任务的不断增多,RMS 算法的资源利用率变化图如图 3.3 所示。图 3.3 RMS 算法的资源利用率变化图从图 3.3 中可以看出, 随着n的增大而逐渐减小,当n 时,极限值是 Ln2或 0. 693。也就是随着任务数量的增多,RMS 算法的资源利用将逐渐降低到 70%以下,这说明 RMS 算法在处理的任务超过一定数量时资源利用率不高。当系统任务所需资源利用率超出其负荷时,RMS 算法将无法保证系统中的任务都能在截止期内得到完成。然后是作为动态调度算法代表的 EDF 算法。此算法中优先级与截止时间成反比;截止时间越短,任务优先级越高[27]。截止时间是指任务距离最后截止期限的剩余时间
环境搭建及平台测试在对系统进行性能测试以及功能验证前,需要先交代测试的环境以及台的运行可靠性。本节将基于 MSP430F149 处理器,对物联网终端硬分关键运行参数进行测试,同时对具体的系统测试环境进行说明。1 测试环境搭建本文的应用场景源于校企合作项目“智能家居系统开发”,典型的测试户的家居环境,测试平台为家居中的智能采集终端。由于实验室测试条在搭建具体环境时仅选取了部分具有代表性的家居设备供智能采集终,具体的环境搭建拓扑图如图 5.1 所示。
中的智能开关即为项目“智能家居系统开发”中定义的物联研究对象。由图可知,智能开关使用传感器模块对家中环境线通信模块上传至网关(上层应用),也可通过无线通信模信息对家居中的设备进行开关控制。依据拓扑图搭建的测 5.2 所示。(a)环境参数采集场景 (b)上层应用控制场
【参考文献】
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本文编号:2894155
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