Resource Allocation in Mobile Wireless Real Time Networks

Zengen, Georg, Constantin, von

doi:10.24355/dbbs.084-202002060904-0

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Resource Allocation in Mobile Wireless Real Time Networks

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German

The use cases for CPSs range from industrial automation over automotive to search-and-rescue applications. Nowadays these CPSs work either in static networks, like in production lines, or isolated and mobile, as for example UAVs. The cooperation of mobile CPSs is only possible with very relaxed real-time requirements. For the tight cooperation of mobile CPSs new techniques are needed. The special challenge in such networks is that the communication needs to guarantee hard timing boundaries but also needs to be flexible enough to adapt to changes within the network.

In this work we present an architecture that copes with these networks and their challenges. It consists of four main components: a time synchronization, a real-time networking stack, a scheduling algorithm and a management protocol. As cooperation between mobile CPSs requires feedback loops to be closed via the wireless links, the time synchronization needs to be accurate between several CPSs. To be able to time the execution of tasks as accurate as possible we present a sub-microsecond time synchronization. By utilizing our drift compensation, CPSs can make use of low-cost crystal oscillators without loosing timing accuracy.

To make use of such an accurate time synchronization, we present a real-time network stack that incorporates not only the scheduler for the communication but also the scheduler for the execution of tasks. Thus, the jitter a feedback loop experiences is kept minimal. To support the adaption to changes in the network we designed all operations in a way that they introduce a minimum amount of jitter.

This adaption to changes is one of the key requirements to the scheduling algorithm. As the adaption must happen without harming the timings of running real-time application, a novel scheduling approach is necessary. To fulfill this requirement we introduce a MILP-model to calculate schedules for the presented real-time network stack. As solving MILP-models is computational complex and CPSs often have only limited computational power, we introduce a heuristic to calculate these schedule with far less effort.

To disseminate schedules to CPSs, we evaluate the applicability of Concurrent Transmission (CT)-protocols. All previous research on CT was done on similar hardware. We investigate whether the results of this research can be generalized and point out the differences and similarities. Further, we frame the challenges heterogeneous CT networks have to overcome.

Cyber-Physical Systems (CPSs) haben vielfältige Anwendungsbereiche von Automatisierungstechnik bis zu Such- und Rettungsanwendungen. Heutzutage arbeiten CPSs entweder in statischen Netzen oder isoliert und mobil. Die Kooperation mobiler CPSs ist bislang nur mit weichen Echtzeit-Anforderungen möglich. Für die enge Zusammenarbeit mobiler Roboter sind daher neue Techniken notwendig. Die Herausforderungen in solchen Netzen sind, dass die Kommunikation harte zeitliche Grenzen gewährleisten muss, aber auch flexibel genug sein muss, um ich an Veränderungen im Netz anzupassen. In dieser Arbeit präsentieren wir eine Architektur, die mit diesen Herausforderungen erfüllt.

Da die Zusammenarbeit zwischen CPSs erfordert, dass Regelkreise über drahtlose Verbindungen geschlossen werden, muss die Zeitsynchronisation zwischen mehreren CPSs sehr genau sein. Um die Ausführung von Aufgaben so genau wie möglich zu terminieren, stellen wir eine Zeitsynchronisation im Submikrosekundenbereich vor. Durch die Verwendung unserer Driftkompensation können die CPSs kostengünstige Oszillatoren nutzen. Um die Genauigkeit der Zeitsynchronisation zu nutzen, präsentieren wir einen Echtzeit-Netzwerkstack, der nicht nur den Scheduler für die Kommunikation, sondern auch den Scheduler für die Ausführung von Aufgaben beinhaltet. Dadurch ist der Jitter, der einen Regelkreis beeinflusst, noch geringer. Um die Anpassung an Veränderungen im Netzwerk zu unterstützen, haben wir alle Operationen so konzipiert, dass sie ein Minimum an Jitter aufweisen.

Die Anpassung an Veränderungen im Netzwerk ist eine der wichtigsten Anforderungen an den Scheduling-Algorithmus. Da diese Anpassungen erfolgen müssen, ohne die Echtzeitanforderungen der laufenden Echtzeitanwendung zu beeinträchtigen, ist ein neuer Scheduling-Ansatz erforderlich. Um dies zu erfüllen, stellen wir ein MILP-Modell zur Berechnung der Schedules für den vorgestellten Echtzeit-Netzwerkstack vor. Da die Lösung von MILP-Modellen rechenintensiv ist, führen wir eine Heuristik ein, die diese Zeitpläne mit weniger Aufwand berechnet.

Für die Verbreitung der Schedules unter den CPSs, betrachten wir die Anwendbarkeit von Concurrent Transmission (CT)-Protokollen. Alle bisherigen Forschungen zu diesem Thema wurden auf sehr ähnlicher Hardware durchgeführt. Wir haben untersucht, ob die Ergebnisse dieser Forschung auch auf andere Hardware verallgemeinert werden können und zeigen die Unterschiede und Gemeinsamkeiten.