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Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.unb.br/handle/10482/38221
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Title: A benchmark for assessing nanosatellite on-board computer power-efficiency and performance
Authors: Melo, Ana Carolina Cabral Pimentel de
Orientador(es):: Borges, Renato Alves
Assunto:: Computador de bordo
Eficiência energética
Nanossatélites
Benchmarking
Issue Date: 26-Jun-2020
Citation: MELO, Ana Carolina Cabral Pimentel de. A benchmark for assessing nanosatellite on-board computer power-efficiency and performance. 2019. viii, 49 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) — Faculdade de Tecnologia, Universidade de Brasília, Brasília, 2019.
Abstract: O presente manuscrito tem como escopo a especificação, implementação e execução de um benchmark para avaliar o desempenho de diferentes microcontroladores de computadores de bordo de nanossatélites. O foco deste trabalho está nas aplicações dos sistemas de determinação e controle de atitude (ADCS, do inglês Attitude Determination and Control System), e portanto, uma revisão de algoritmos de determinação e controle de atitude utilizados em missões espaciais é apresentada, visando a identificação de recursos a serem explorados. A proposta do benchmark especifica uma carga de trabalho, que corresponde a um conjunto de instruções representativas da aplicação em questão, uma métrica para avaliar o desempenho de diferentes arquiteturas e regras operacionais para garantir resultados justos e confiáveis. A implementação foi realizada em linguagem de alto nível, C, e sua validação foi realizada através de sua execução em quatro diferentes arquiteturas, onde medidas de tempo e consumo de potência são utilizados para avaliar o consumo de energia. As plataformas de desenvolvimento avaliadas foram o MSP430FR5994 Launchpad Kit da Texas Instruments, a placa Nucleo-L432KC da STMicroeletronics, o Arduino Uno e o Raspberry Pi 3B. Os resultados obtidos mostram que o Arduino Uno apresenta o maior consumo de energia (1.41mJ) enquanto o Nucleo L432KC possui o menor (0.05mJ). Esses resultados também foram analisados visando a utilização dessas plataformas nos projetos desenvolvidos atualmente no Laboratório de Simulação e Controle de Sistemas Aeroespaciais da Universidade de Brasília, onde o Raspberry Pi foi escolhido para as aplicações do simulador de atitude de nanossatélites e o Nucleo L432KC para as atividades do LAICAnSat.
Abstract: This manuscript is aimed at specifying, implementing and executing a benchmark to evaluate the performance of different microcontrollers of nanosatellite onboard computers. The focus of this work is on Attitude Determination and Control System (ADCS) applications and therefore, a review of common attitude determination and control algorithms is presented in order to identify the main features to be explored. The benchmark proposal specifies a workload, which corresponds to a set of instructions that represent the application in question, a metric for evaluating the performance of different architectures and operational rules to ensure fair and reliable results. The implementation was carried out in a higher-level language, C, and it was validated by running it on four different architectures, where execution time and power measurements were used to evaluate energy consumption. The development platforms evaluated were the Texas Instruments MSP430FR5994 Launchpad Kit, STMicroeletronics Nucleo-L432KC board, Arduino Uno and Raspberry Pi 3B. The results obtained show that Arduino Uno has the highest energy consumption (1.41mJ) while Nucleo L432KC has the lowest (0.05mJ). These results were also analyzed with the purpose of using these platforms in the projects currently developed at the Laboratory of Simulation and Control of Aerospace Systems at the University of Brasilia where the Raspberry Pi was chosen for the applications of the nanosatellite simulator facility and the Nucleo L432KC for LAICAnSat activities.
metadata.dc.description.unidade: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Description: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.
metadata.dc.description.ppg: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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