Energy management for wireless deeply embedded systems : Fine-grained, fair management for reaching lifetime goals with limited resources

Drahtlose eingebettete Systeme haben vielfältige Anwendungsmöglichkeiten, sei es im Internet der Dinge oder in Sensornetzen. Diese Systeme sollen dabei ohne Eingriff von außen eine hohe Laufzeit erreichen. Die Energieversorgung und der Verbrauch spielen dabei entscheidende Rollen, sind jedoch Varianzen unterworfen. Sollen Wartungsintervalle oder Lebenszeitziele erreicht werden, ist deshalb ein dynamisches Energiemanagement unabdingbar. In dieser Doktorarbeit wird ein solcher Ansatz vorgestellt, umgesetzt und evaluiert. Im Gegensatz zu existierenden Ansätzen werden Varianzen auf allen drei Ebenen des Managements (Energieversorgung, Energieverbrauch und Energieverwaltung) adressiert. Für die Energieversorgung wird eine Batterieüberwachung vorgestellt, welche eine Steuerung des Verbrauchs ohne komplexe Berechnung des Ladezustands ermöglicht. Der Verbrauch des Systems wird durch einen Software-basierten Ansatz feingranular ermittelt und bezieht Varianzen durch Änderungen der Spannung und der Effizienz von Spannungswandlern ein. Die Verwaltung und Zuordnung der Energie zu Anwendungszielen erfolgt mittels dynamischer Energiebudgets und bietet verschiedene Strategien, um auf Änderungen des Bedarfs adäquat reagieren zu können.Wireless embedded systems can be used in broad application ranges, for example in the internet of things and wireless sensor networks. They should run for years on a single set of batteries, without external interference. Energy supply and consumption play a major role, but are vulnerable to variances. To be able to reach runtime goals, e.g. maintenance intervals, dynamic energy management is necessary. This thesis introduces, describes and evaluates such a management approach. In contrast to existing approaches, variances are addressed on all three management levels: energy supply, energy consumption and energy allowance. For the energy supply a battery observation method is presented, which enables the steering of the application without complex computations of the state-of-charge. A software-based approach determines fine-grained information about the energy consumption of the system and includes variances caused by differences of the supply voltage and the voltage converter efficiency. The energy allowance to different application parts and their management is based on energy budgets and provides different policies to react to changes in the energy demand of single application(-parts)