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基于DVS面向硬实时任务的节能调度算法的研究的开题报告
一、选题背景与意义
随着科技的发展，计算机技术在各行各业中的应用越来越广泛，同时也使得设备的能耗逐渐成为一个不容忽视的问题。在现有的计算机体系结构中，CPU、存储器等组件的能耗仍然占据着较大的比重，因此，为了实现节能、环保的目标，对于这些组件的能耗进行优化成为一个备受关注的课题。
实时调度算法在各种实时系统中都有重要的应用，如工业自动化、航空航天、嵌入式系统等。为了满足实时系统的硬实时性要求，传统的实时调度算法多采用预先规划好的调度策略来实现任务的调度。但这种方法常常存在着较高的能耗消耗，因此如何在保证系统实时性的情况下实现节能是一个具有挑战性的问题。
分布式视觉传感器（DVS）技术是一种新兴的传感器技术，它可以将图像数据进行分散处理，从而提高处理效率，减少传输网络的负担，满足一些实时系统对视觉信息的需求。同时，DVS技术对于能耗的优化具有天然的优势，因为它将数据处理分散在多个节点上，可以避免在集中式处理中CPU等设备频繁工作、大量数据通信等的情况出现，因而达到了节能的目的。
因此，本文旨在研究基于DVS面向硬实时任务的节能调度算法，探索如何在保证实时性的前提下最大限度地减少系统的能耗。
二、主要研究内容
1.研究DVS系统中硬实时任务的特点和需求，以及任务调度中的优化目标。
2.研究现有的实时调度算法，并分析其存在的问题和缺陷。
3.在DVS系统中，设计一种可用于硬实时任务调度的节能算法，以减少系统的总体能耗。
4.通过对比实验，验证所设计算法在保证实时性的前提下能够有效地降低系统能耗。
三、研究方法
本文主要采用实验研究的方法，通过对实验环境的搭建、实时任务模拟和基于模拟的算法验证，研究并分析算法的实际效果，以得出最终的结论。
四、预期成果和进度安排
预期成果：设计并实现一种基于DVS面向硬实时任务的节能调度算法，通过实验验证该算法在保证硬实时性的前提下能够显著降低系统的总体能耗。
进度安排：
第一阶段（1个月）：对DVS面向硬硬实时任务的需求特点进行研究，并对现有的实时调度算法进行综合分析。
第二阶段（2个月）：根据需求特点和现存问题，设计一种可用于硬实时任务调度的节能算法，并实现该算法。
第三阶段（1.5个月）：对比实验，检验所设计算法的效果，并进行结果分析。
第四阶段（1个月）：撰写毕业论文，制作相关展示材料和汇报稿件。
五、参考文献
[1]J.Chen,L.Chen,X.Zhu,etal.ATaskSchedulingAlgorithmforHardReal-TimeImageProcessinginaDistributedVisionSensor.Sensors,2018,18(4).
[2]R.Kumar,K.Deb.ASurveyofDistributedVisionSensorNetworks:Design,Inference,andProcessing.JournalofNetworkandComputerApplications,2019,128.
[3]B.Lantz,D.Ekonomou,D.Rosner,etal.ADecentralizedVisionSensingSystemforTrafficMonitoring.Sensors,2015,15(12).
[4]W.Zhang,C.Song,M.Huang,etal.ALowPowerWirelessVisualSensorNetworkforReal-TimeObjectTracking.Sensors,2018,18(6).
[5]Z.Deng,C.Wang,B.Ye,etal.Energy-EfficientReal-TimeSchedulingandResourceManagementforMulti-CoreCyber-PhysicalSystems.IEEETransactionsonComputers,2018,67(1).