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Sensor Netzwerk Optimierung durch Power Simulation
01.04.2008 - 31.03.2011
Forschungsförderungsprojekt
Obwohl im Bereich Wireless Sensor Networks (WSN) in den letzten Jahren viele Forschungsvorhaben durchgeführt wurden, werden WSN vom Markt nur langsam angenommen. Einer der Gründe für diese zögerliche Annahme ist die erwünschte aber noch nicht erreichte energetische Autonomie von Sensorknoten und Netzwerken. Der aktuelle Stand ist für viele potenzielle Anwendungsgebiete wie industrielle Steuerungen, Umweltmonitoring, Gesundheit & Fitness, Erkennung, Steuerung und Diagnose in Auto- und Flugzeugumgebungen, etc. noch nicht zufriedenstellend. Dieses Innovationsprojekt zielt auf neue Energieverbrauchsoptimierungstechniken für WSN, mit dem Ziel, nahezu wartungsfreie Lebenszyklen von Niedrigpreis-Sensorknoten zu reichen, indem Optimierungspotenzial auf Komponenten- und Methodiken-Ebene ausgeschöpft wird. Das Ziel dieses Innovationsprojekt, das mit anderen Forschungsvorhaben auf europäischer Ebene gekoppelt ist, ist, => eine neue und verständliche Entwurfsmethodik zu entwickeln, die die architekturelle Design Space Exploration heterogener Systems-on-Chip (SoCs) und Systems-in-Package (SiPs) bezüglich Stromverbrauch und Energie ermöglicht. Dazu gehört auch die Definition, das Virtual Prototyping und die Analyse von Systemen, die analoge, mixed-signal und RF Hardware mit Intellectual Property (IP) Blocks, programmierbare Architekturen und eingebettete Firmware/Software, vereinen. => Ultra-Low-Power- und rekonfigurierbare Bausteine zu entwickeln, die verbesserte Power Management Techniken für effiziente Ressourcennutzung in SoCs einsetzen. Die Energieeffizienz eines Sensorknotens wird durch Verlängerung der Tiefschlaf- oder Abschalt-Phasen solcher SoC-Untersysteme erhöht, die deutlich zum Energieverbrauch beiträgt. Schließlich soll der erzielte Fortschritt in Form eines WSN-Prototypen in einem neuartigen automotive WSN-Szenario demonstriert werden.
Personen
Projektleiter_in
Jan Haase
(E384)
Projektmitarbeiter_innen
Sumit Adhikari
(E384)
Florian Brame
(E384)
Markus Damm
(E384)
Johann Glaser
(E384)
Christoph Grimm
(E384)
Mario Lang
(E384)
Javier Moreno Molina
(E384)
Jiong Ou
(E384)
Joseph Gernot Otto Wenninger
(E384)
Institut
E384 - Institut für Computertechnik
Förderungmittel
FFG - Österr. Forschungsförderungs- gesellschaft mbH (National)
Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft mbH (FFG)
Forschungsschwerpunkte
Computer Engineering: 30%
Sensor Systems: 30%
Modeling and Simulation: 40%
Schlagwörter
Deutsch
Englisch
Entwurfsmethode
design methodology
Ultra Low Power
ultra low power
Energieoptimierungstechnik
power and energy optimization techniques
Systems-on-Chip (SoCs)
Systems-on-Chip (SoCs)
Externe Partner_innen
Infineon Technologies Austria AG
Publikationen
Publikationsliste