因为移动计算设备系统服务的时间取决于电池容量,所以其日益普及使得电源管理变得愈发重要。近年来,很多研究学者致力于动态电压调节(Dynamic Voltage Scaling,DVS)研究,使处理器尽可能在一个较低的频率和较低的电压上运行,从而降低系统功耗。在CMOS电路中,由电路消耗的能量正比于频率的平方(Eαf2),因此处理器可以通过降低频率节省大量功耗。对于实时系统而言,传统的DVS算法不能直接嵌入到操作系统的调度器中,因为DVS算法会改变处理器的频率,影响任务的运行时间,如果任务的运行时间超过其截止时间,就无法满足系统实时性的要求。为了保证系统的实时性,DVS算法假定每个任务的负载为最坏情况下的负载,但实际情况中,任务的负载展现了巨大的差异。对于实时系统,DVS研究可以分为两大类,任务间(Inter-task)DVS研究和任务内(Intra-task)DVS研究。任务问DVS考虑如何在任务的边界处切换处理器的工作频率和电压,主要依据是如何估计空闲时间,分为保守型和贪婪型两大类;任务内DVS研究则考虑如何在单个任务的边界内调整处理器的频率和电压,主要基于任务负载的概率分布预测。本文的研究重点是,在任务间DVS算法中,通过合理分配空闲时间来降低动态功耗,在任务内DVS算法中,让处理器的频率调节自适应系统负载从而降低动态功耗。　　 对于保守型任务间DVS研究,本文提出了增强型空闲时间回收算法。与其他空闲时间回收算法相比,这种算法不仅可以回收因优先级较高的任务提前结束而剩余的空闲时间,也能回收优先级较低的任务剩余的空闲时间,较好的解决了回收空闲时间后有可能使即将运行的任务的结束时间超过其截止时间的问题,在降低功耗的同时保证了系统的实时性。对于贪婪型空闲时间回收算法,本文改进了贪婪型空闲时间回收算法,这种算法可以调节贪婪型空闲时间回收算法的贪婪程度,在空闲时间的保守性和贪婪性之间取得一个平衡,尽可能使处理器的频率保持在一个稳定的水平,以减少动态功耗。为了更好的评估本文提出的算法,本文对SimDVS仿真平台作了改进,以更好地将这两种算法嵌入到SimDVS平台,仿真实验结果表明与其他保守型空闲时间回收算法相比,增强型空闲时间同收算法的动态功耗至少可以降低20％,与其他贪婪型空闲时间回收算法相比,合理地设置贪婪系数,改进的贪婪犁空闲时间同收算法的动态功耗至少可以降低20%。　　 对于任务内DVS研究,本文提出了系统负载自适应算法。传统的任务内DVS算法都是根据任务的负载概率分布在任务内进行频率调节,以达到每个任务的动态功耗期望最小。每个任务被指定在最坏情况下的工作要求,因而当任务提前结束时还会留下空闲时间。本文创新地提出根据系统负载的概率分布来调节处理器的频率。系统负载为当前正在运行的任务和在等待队列中的任务的负载总和,系统负载的概率分布为这些任务的负载分布之卷积。系统负载自适应算法不仅考虑到任务内负载的概率分布,还考虑到任务与任务之间概率分布的耦合性,从全局的角度能更加精确地调节处理器的频率,进一步降低动态功耗。仿真实验结果表明,与其他任务内DVS算法相比,系统负载自适应算法可以减少至少20%的功耗。　　 本文采用Marvell PXA270开发平台,开发基于截止时间优先(Earliest Deadline First,EDF)调度策略的嵌入式操作系统,结合增强型空闲时间回收算法和系统负载自适应算法,通过变换各种不同的实验环境,与高级配置和电源接口(Advanced Configuration and Power Interface,ACPF)DVS算法、其他任务间DVS算法和任务内DVS算法进行比较,在同样满足系统实时性的前提下,增强型空闲时间回收算法和系统负载自适应结合算法可以有效地降低系统功耗,与同类的DVS算法相比,该算法可以节省15%左右的功耗。