【摘要】：隨著“工業(yè)4.0”時代的到來,各行各業(yè)都利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)進行改革,人們的生產(chǎn)、生活逐步走向智能化,隨之,由于應用的復雜化嵌入式設備的性能要求逐步提升,其數(shù)量也急劇增加。這些設備數(shù)量龐大,將會消耗大量的電能,從而導致氣候變暖和環(huán)境污染等問題變得越來越突出。如今,全世界正在大力推動“低碳減排”。因此,本文對將會被廣泛使用的多協(xié)議邊緣網(wǎng)關(guān)的協(xié)議層級的能耗情況進行研究。在智能家居行業(yè)中,由于還未形成統(tǒng)一的規(guī)范,各生產(chǎn)廠商可能采用不同的通信協(xié)議,設備之間的互聯(lián)互通存在困難,因此可以連接多種異構(gòu)設備的網(wǎng)關(guān)成為重要節(jié)點之一。同時,由于云計算技術(shù)對物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的處理存在不足,邊緣計算技術(shù)逐步發(fā)展,網(wǎng)關(guān)將成為智能家居系統(tǒng)中重要的邊緣節(jié)點。本文針對網(wǎng)關(guān)在主控制器使用軟件和硬件協(xié)議棧芯片對協(xié)議進行解析兩種方式的協(xié)議層級的能量消耗進行建模分析。本文首先對能耗分析的研究背景和意義進行了介紹,分析了國內(nèi)外學者對嵌入式設備的能耗研究情況。緊接著,對邊緣計算技術(shù)及其架構(gòu)、應用進行了詳細的介紹,并提出了新的邊緣物聯(lián)網(wǎng)四層架構(gòu),包括:邊緣節(jié)點、邊緣服務器、云中心、智能應用。然后,針對軟件協(xié)議解析方式,先利用符號執(zhí)行對程序進行分析,將不可達路徑剔除,然后將源碼編譯為指令集,從單條指令能耗、指令間能耗、其它能耗三個方面分析智能家居網(wǎng)關(guān)協(xié)議級的能耗,構(gòu)建能耗分析模型,并在STM32F103實驗板上對Modbus/TCP與Modbus/RTU兩種協(xié)議互轉(zhuǎn),通過比較三種方法的分析結(jié)果檢測了模型的可行性和精確度。針對硬件協(xié)議解析方式,設計基于硬件協(xié)議芯片的多協(xié)議邊緣網(wǎng)關(guān),實現(xiàn)以太網(wǎng)、Wi-Fi、ZigBee、CAN協(xié)議的相互轉(zhuǎn)換,采集該網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)換不同類型協(xié)議、不同數(shù)據(jù)包數(shù)量和大小時協(xié)議層級的能量消耗,利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡訓練能耗預測模型,并對模型進行驗證分析。本文所提出的模型能夠?qū)吘壩锫?lián)網(wǎng)環(huán)境下智能家居系統(tǒng)中的多協(xié)議邊緣網(wǎng)關(guān)軟硬件協(xié)議解析兩種方式的能量消耗情況進行分析,且模型具有較高的準確度,能夠為多協(xié)議邊緣網(wǎng)關(guān)的低功耗設計提供指導。
【圖文】：

不足展，計算機需要處理大規(guī)模的速地對大規(guī)模數(shù)據(jù)進行處理，構(gòu)之下，基于 IP 網(wǎng)絡的虛擬化 Communications Technology，算、效用計算等技術(shù)的特點，、計算資源、存儲資源和數(shù)據(jù)、軟件、計算、存儲等。國內(nèi)n、Google、阿里巴巴、百度等供云服務。

用戶體驗[29]。”到了 2017 年 ETSI 將移動邊緣計算更名為多接cess Edge Computing，MEC)，專注于在接入網(wǎng)(移動設備或其計算，從而使計算盡可能接近用戶而又不在終端設備中[30]。計算一方面可以對終端的原始數(shù)據(jù)進行預處理，從而減小從終數(shù)據(jù)量，節(jié)省帶寬，并且可以保護用戶的數(shù)據(jù)安全和隱私；另緣服務器對用戶的請求直接進行處理，提高應用的響應時間，心在用戶連接數(shù)量方面的壓力。邊緣計算是對云計算的補充，計算處理模型的不足，二者相互結(jié)合可以更好地為應用程序提物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)網(wǎng)將各種“物”相互連接起來，任何“物”都能進行諸如獲取用信息之類的操作，使得物理世界與數(shù)字世界能夠相互融合。知信息、傳輸信息、并進行分析處理的能力，這三種能力也分，即感知層、網(wǎng)絡層、應用層，，整個架構(gòu)圖如圖 2.2 所示。應用層智能農(nóng)場智能家居智能交通智慧城市自動駕駛智慧醫(yī)療
【學位授予單位】：四川師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TU855;TP391.44;TN915.05

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本文編號：2607622