An Open Computing Resource Management Framework for Real-Time Computing
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Our research aims at contributing to the evolution of modern wireless communications and to the development of software-defined radio (SDR) and cognitive radio, in particular. It promotes a general resource management framework that facilitates the integration of computing and radio resource management. This dissertation discusses the need for computing resource management in software-defined and cognitive radios and introduces an SDR computing resource management framework with cognitive capabilities. The hard real-time computing requirements of software-defined digital signal processing chains (SDR applications), the associated radio propagation and quality of service (QoS) implications, and heterogeneous multiprocessor platforms with limited computing resources (SDR platforms) define the context of these studies. We examine heterogeneous computing techniques, multiprocessor mapping and scheduling in particular, and elaborate a flexible framework for the dynamic allocation and reallocation of computing resources for wireless communications. The framework should facilitate partial reconfigurations of SDR platforms, dynamic switches between radio access technologies (RATs), and service and QoS level adjustments as a function of the environmental conditions. It, therefore, assumes the facilities of the platform and hardware abstraction layer operating environment (P-HAL-OE). We suggest a modular framework, distinguishing between the computing system modeling and the computing resource management. Our modeling proposal is based on two computing resource management techniques, which facilitate managing the strict timing constraints of real-time systems. It is scalable and can account for many different hardware architectures and computing resource types. This work focuses on processing and interprocessor bandwidth resources and processing and data flow requirements. Our computing resource management approach consists of a general-purpose mapping algorithm and a cost function. The independence between the algorithm and the cost function facilitates implementing many different computing resource management policies. We introduce a dynamic programming based algorithm, the tw-mapping, where w controls the decision window. We present a general and parametric cost function, which guides the mapping process under the given resource constraints. An instance of it facilitates finding a mapping that meets all processing and data flow requirements of SDR applications with the available processing and bandwidth resources of SDR platforms. Several SDR reconfiguration scenarios and analyses based on simulations demonstrate the suitability and potentials of our framework for a flexible computing resource management. We extend our SDR computing resource management concepts to the cognitive radio context. The two primary objectives of cognitive radio are highly reliable communications whenever and wherever needed and the efficient use of the radio spectrum. We formulate a third objective as the efficient use of computing resources. We analyze the cognitive capabilities of our framework─the cognitive radio’s interface to SDR platforms─and indicate the potentials of our cognitive computing resource management proposal. The cognitive computing resource management needs to be coordinated with the radio resource management. We, therefore, introduce the joint resource management concept for cognitive radios. We present three cognitive cycles and discuss several interrelations between the radio, computing, and application resources, where application resources refer to the available SDR and user applications. Our approach potentiates flexibility and facilitates radio against computing resource tradeoffs. It promotes cognition at all layers of the wireless system for a cooperative or integrated resource management that may increase the performance and efficiency of wireless communications. El objetivo de las investigaciones que se están llevando a cabo dentro del grupo de investigación es contribuir a la evolución de las radiocomunicaciones modernas y, en particular, al desarrollo de los conceptos software radio (SDR) y cognitive radio. El planteamiento general es el de extender la flexibilidad global del sistema de comunicaciones planteando la definición y desarrollo de un entorno en el que pudiesen explorarse las relaciones entre la computación y las prestaciones del sistema de comunicaciones móviles facilitando la integración de los recursos de computación con los recursos radio. Dentro de este marco, la presente tesis plantea la discusión de la necesidad de la gestión de los recursos de computación en entornos SDR y cognitive radio y define un entorno de operación que asume las características especificas del concepto SDR a la vez que incorpora capacidades cognitivas en la gestión de los recursos de computación de las plataformas que den soporte a las nuevas generaciones de sistemas móviles. Los estrictos requerimientos de procesado en tiempo real de las cadenas de procesado digital de la señal definidas por software (aplicaciones SDR), las implicaciones asociadas con la propagación radio y el concepto de calidad de servicio (QoS) y plataformas heterogéneas de múltiples procesadores con recursos de computo limitados (plataformas SDR) definen el contexto de estos estudios. Se examinan técnicas de cómputo de propósito general para definir un entorno de operación que fuese capaz de asignar de forma flexible y dinámica los recursos de cómputo necesarios para facilitar las radiocomunicaciones a los niveles de QoS deseados. Ello debería facilitar los cambios dinámicos de una tecnología de acceso radio a otra, permitiendo el ajuste del tipo de servicio o calidad de servicio en función de las preferencias de los usuarios y las condiciones del entorno. Dicho entorno de operación asume las potencialidades del platform and hardware abstraction layer operating environment (P-HAL-OE). La estructura del entorno de operación se define de forma modular y consiste en un modelado genérico y flexible de las plataformas de computación SDR y en una gestión de recursos de computación abierta y capaz de ajustarse a diferentes objetivos y políticas. En el trabajo se exponen dos técnicas de gestión que pretenden asegurar la consecución estricta de los límites temporales típicos de los sistemas en tiempo real. En cuanto al modelado, este es escalable y capaz de capturar un amplio abanico de arquitecturas hardware y recursos de computación. En el presente trabajo nos centramos en los recursos y requerimientos del procesado y transferencia de datos. Se introduce un algoritmo de mapeo genérico e independiente de la función de coste. La independencia entre el algoritmo y la función de coste facilita la implementación de diferentes políticas de gestión de recursos computacionales. El tw-mapping es un algoritmo basado en dynamic programming, donde w controla la ventana de decisión. Se presenta una función de coste genérica y parametrizable que permite guiar el proceso de gestión de los recursos. Una instancia de ella facilita encontrar una solución al proceso de asignación de recursos que cumpla todos los requerimientos de procesado y trasferencia de datos de las aplicaciones SDR con los recursos disponibles de las plataformas SDR. Diferentes escenarios y varios análisis basados en simulaciones demuestran la adecuación del entorno de trabajo definido y desarrollado, así como sus potencialidades para una gestión flexible de los recursos de cómputo. Se extienden los conceptos mencionados previamente para entornos cognitive radio. Los principales objetivos del concepto cognitive radio son la disponibilidad de comunicaciones altamente robustas en cualquier lugar y momento en que sean necesarias y el uso eficiente del espectro. Como tercer objetivo formulamos el uso eficiente de los recursos de cómputo. Analizamos las capacidades cognitivas de nuestro entorno de operación─la interfaz del sistema cognitive radio a las plataformas SDR─y resaltamos las potencialidades de nuestra propuesta de gestión cognitiva de los recursos computacionales. Dicha gestión cognitiva de los recursos computacionales plantea una integración con la gestión de los recursos radio. Para ello introducimos el concepto de gestión de recursos conjunta para entornos cognitive radio. Se presentan tres ciclos cognitivos y se discuten algunas interrelaciones entre los recursos radio, de cómputo y de aplicación, donde los recursos de aplicación se refieren a las aplicaciones SDR y de usuario disponibles. Nuestra propuesta de gestión de recursos conjunta potencia la flexibilidad y facilita los intercambios entre recursos radio y de computación
Our research aims at contributing to the evolution of modern wireless communications and to the development of software-defined radio (SDR) and cognitive radio, in particular. It promotes a general resource management framework that facilitates the integration of computing and radio resource management. This dissertation discusses the need for computing resource management in software-defined and cognitive radios and introduces an SDR computing resource management framework with cognitive capabilities. The hard real-time computing requirements of software-defined digital signal processing chains (SDR applications), the associated radio propagation and quality of service (QoS) implications, and heterogeneous multiprocessor platforms with limited computing resources (SDR platforms) define the context of these studies. We examine heterogeneous computing techniques, multiprocessor mapping and scheduling in particular, and elaborate a flexible framework for the dynamic allocation and reallocation of computing resources for wireless communications. The framework should facilitate partial reconfigurations of SDR platforms, dynamic switches between radio access technologies (RATs), and service and QoS level adjustments as a function of the environmental conditions. It, therefore, assumes the facilities of the platform and hardware abstraction layer operating environment (P-HAL-OE). We suggest a modular framework, distinguishing between the computing system modeling and the computing resource management. Our modeling proposal is based on two computing resource management techniques, which facilitate managing the strict timing constraints of real-time systems. It is scalable and can account for many different hardware architectures and computing resource types. This work focuses on processing and interprocessor bandwidth resources and processing and data flow requirements. Our computing resource management approach consists of a general-purpose mapping algorithm and a cost function. The independence between the algorithm and the cost function facilitates implementing many different computing resource management policies. We introduce a dynamic programming based algorithm, the tw-mapping, where w controls the decision window. We present a general and parametric cost function, which guides the mapping process under the given resource constraints. An instance of it facilitates finding a mapping that meets all processing and data flow requirements of SDR applications with the available processing and bandwidth resources of SDR platforms. Several SDR reconfiguration scenarios and analyses based on simulations demonstrate the suitability and potentials of our framework for a flexible computing resource management. We extend our SDR computing resource management concepts to the cognitive radio context. The two primary objectives of cognitive radio are highly reliable communications whenever and wherever needed and the efficient use of the radio spectrum. We formulate a third objective as the efficient use of computing resources. We analyze the cognitive capabilities of our framework─the cognitive radio’s interface to SDR platforms─and indicate the potentials of our cognitive computing resource management proposal. The cognitive computing resource management needs to be coordinated with the radio resource management. We, therefore, introduce the joint resource management concept for cognitive radios. We present three cognitive cycles and discuss several interrelations between the radio, computing, and application resources, where application resources refer to the available SDR and user applications. Our approach potentiates flexibility and facilitates radio against computing resource tradeoffs. It promotes cognition at all layers of the wireless system for a cooperative or integrated resource management that may increase the performance and efficiency of wireless communications. El objetivo de las investigaciones que se están llevando a cabo dentro del grupo de investigación es contribuir a la evolución de las radiocomunicaciones modernas y, en particular, al desarrollo de los conceptos software radio (SDR) y cognitive radio. El planteamiento general es el de extender la flexibilidad global del sistema de comunicaciones planteando la definición y desarrollo de un entorno en el que pudiesen explorarse las relaciones entre la computación y las prestaciones del sistema de comunicaciones móviles facilitando la integración de los recursos de computación con los recursos radio. Dentro de este marco, la presente tesis plantea la discusión de la necesidad de la gestión de los recursos de computación en entornos SDR y cognitive radio y define un entorno de operación que asume las características especificas del concepto SDR a la vez que incorpora capacidades cognitivas en la gestión de los recursos de computación de las plataformas que den soporte a las nuevas generaciones de sistemas móviles. Los estrictos requerimientos de procesado en tiempo real de las cadenas de procesado digital de la señal definidas por software (aplicaciones SDR), las implicaciones asociadas con la propagación radio y el concepto de calidad de servicio (QoS) y plataformas heterogéneas de múltiples procesadores con recursos de computo limitados (plataformas SDR) definen el contexto de estos estudios. Se examinan técnicas de cómputo de propósito general para definir un entorno de operación que fuese capaz de asignar de forma flexible y dinámica los recursos de cómputo necesarios para facilitar las radiocomunicaciones a los niveles de QoS deseados. Ello debería facilitar los cambios dinámicos de una tecnología de acceso radio a otra, permitiendo el ajuste del tipo de servicio o calidad de servicio en función de las preferencias de los usuarios y las condiciones del entorno. Dicho entorno de operación asume las potencialidades del platform and hardware abstraction layer operating environment (P-HAL-OE). La estructura del entorno de operación se define de forma modular y consiste en un modelado genérico y flexible de las plataformas de computación SDR y en una gestión de recursos de computación abierta y capaz de ajustarse a diferentes objetivos y políticas. En el trabajo se exponen dos técnicas de gestión que pretenden asegurar la consecución estricta de los límites temporales típicos de los sistemas en tiempo real. En cuanto al modelado, este es escalable y capaz de capturar un amplio abanico de arquitecturas hardware y recursos de computación. En el presente trabajo nos centramos en los recursos y requerimientos del procesado y transferencia de datos. Se introduce un algoritmo de mapeo genérico e independiente de la función de coste. La independencia entre el algoritmo y la función de coste facilita la implementación de diferentes políticas de gestión de recursos computacionales. El tw-mapping es un algoritmo basado en dynamic programming, donde w controla la ventana de decisión. Se presenta una función de coste genérica y parametrizable que permite guiar el proceso de gestión de los recursos. Una instancia de ella facilita encontrar una solución al proceso de asignación de recursos que cumpla todos los requerimientos de procesado y trasferencia de datos de las aplicaciones SDR con los recursos disponibles de las plataformas SDR. Diferentes escenarios y varios análisis basados en simulaciones demuestran la adecuación del entorno de trabajo definido y desarrollado, así como sus potencialidades para una gestión flexible de los recursos de cómputo. Se extienden los conceptos mencionados previamente para entornos cognitive radio. Los principales objetivos del concepto cognitive radio son la disponibilidad de comunicaciones altamente robustas en cualquier lugar y momento en que sean necesarias y el uso eficiente del espectro. Como tercer objetivo formulamos el uso eficiente de los recursos de cómputo. Analizamos las capacidades cognitivas de nuestro entorno de operación─la interfaz del sistema cognitive radio a las plataformas SDR─y resaltamos las potencialidades de nuestra propuesta de gestión cognitiva de los recursos computacionales. Dicha gestión cognitiva de los recursos computacionales plantea una integración con la gestión de los recursos radio. Para ello introducimos el concepto de gestión de recursos conjunta para entornos cognitive radio. Se presentan tres ciclos cognitivos y se discuten algunas interrelaciones entre los recursos radio, de cómputo y de aplicación, donde los recursos de aplicación se refieren a las aplicaciones SDR y de usuario disponibles. Nuestra propuesta de gestión de recursos conjunta potencia la flexibilidad y facilita los intercambios entre recursos radio y de computación
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