基于Lua的Linux内核测试工具开发

为减小传统的通过编写大量代码来调用Linux内核及驱动接口进行测试的编程难度,缩短测试周期,采用将Lua脚本语言载入Linux内核并使用脚本语言进行内核及驱动测试的方法,设计并实现一种简易Linux内核驱动测试工具。实验结果表明,该工具所占用的Linux内核空间小,使用灵活方便,可对内核及驱动模块进行准确有效的测试。     

Linux内核模式下C++语言的导入研究

使用C++代替C作为Linux内核环境开发语言，有利于将面向对象的设计与编程引入Linux内核。但是在Linux内核中保持C++与内核的兼容性和自身的语言特性是一个具有挑战性的问题。该文对Linux内核模块装载机制和C++语言在Linux内核模式下内存分配机制进行了分析，实现了在Linux内核开发中应用C++语言的切实可行的方法。     

内核基于Linux兼容Windows软件的桌面操作系统设计

基于Linux内核的桌面操作系统应用越来越广泛,但缺乏应用软件的支持。提出一种内核基于Linux新型中文操作系统。本操作系统内核使用Linux操作系统的内核,应用层使用Wine运行环境提供对Windows应用软件的支持,结合Linux安全稳定的内核,及兼容大量的Windows应用软件的优势。     

提高实时内核对实时任务响应时间的新方法

提出了一种延迟锁方法,以减小实时内核对周期性实时任务的响应时间。该技术的基本策略为：只让那些不影响实时任务的非实时任务进入非抢占临界区。为实现该策略,引入了定时器中断预测和锁持有时间的概念。此外,还设计了一种用于该策略的紧急定时器。最后将该策略原型在Linux2.6内核中实施,实验结果显示,在最差的情况下,Linux对实时任务的响应时间比原来降低了23％,同时,对非实时任务的响应时间比原来增加20％。     

MCS spinlock的Linux内核模块实现

研究和分析了Linux系统对SMP支持的特点及其主要的内核路径互斥方法,阐述了MCS spinlock的原理及其优点,最后结合Linux内核的特点,给出MCS spinlock作为最新版本Linux内核的内核模块的实现,及该模块的使用方法.     

Linux 2.6内核进程调度分析

介绍了Linux 2.4内核调度策略的不足,深入分析了linux 2.6进程调度算法思想,指出其相对于Linux 2.4内核的进步点,并对Linux内核调度技术的进一步完善提出了自己的看法.     

ARM Linux内核编译及在Skyeye上模拟移植

以Linux操作系统环境为例,介绍如何在Linux操作系统下建立嵌入式交叉编译环境,并使用交叉编译工具编译嵌入式Linux内核,以及在Skyeye上模拟Linux操作系统内核移植。在ARM Linux内核交叉编译部分以S3C2410X目标机处理器,生成可在其上运行的Linux内核,内核版本为最新的Linux-2.6.39。     

Android平台下应用程序流量控制技术及其系统实现

随着Android手机的普及和Android应用软件的增多,Android平台下控制应用程序的网络速率,以及合理地分配应用程序的带宽对移动网络安全和用户的使用效率具有重要意义。Android是一种基于Linux开放源代码的操作系统,Linux内核本身提供了强大的带宽管理功能。文章介绍了Linux内核防火墙Netfilter\Iptables、服务质量QoS、中介队列设备IMQ等关键流量控制技术,并根据Android的特点进行了代码移植和内核重新编译,并利用工具TC等开发实现了Android平台下应用程序的流量控制系统。     

Linux内核2．6进程调度分析与改进

对Linux内核2.6进行了进程调度分析,阐述了Linux内核2.6提高实时性的各方面因素.同时针对Linux内核2.6三种基本的调度策略SCHED-OTHER,SCHED-FIFO,SCHED-RR存在调度实时性不强的问题,提出了四种改进调度实时性的调度算法:静态优先级的RM调度算法,动态优先级的EDF,LSF调度算法及一种混合的调度算法.这四种方法都在不同程度上提高了Linux内核2.6的实时性能.为了让Linux更好地应用到实时系统中去,今后应当研究更切实有效的调度算法来提高Linux实时性.     

ARM Linux内核编译及在Skyeye上模拟移植

以Linux操作系统环境为例,介绍如何在Linux操作系统下建立嵌入式交叉编译环境．并使用交叉编译工具编译嵌入式Linux内核．以及在Skyeye上模拟Linux操作系统内核移植。在ARMLinux内核交叉编译部分以S3C2410X目标机处理器．生成可在其上运行的Linux内核,内核版本为最新的Linux-2．6．39。     

嵌入式移动数据库查询优化策略研究

随着通信技术和网络技术的发展,嵌入式移动数据库正成为数据库领域的一个新的研究方向。针对嵌入式移动数据库中频繁断接性、低带宽等特性,介绍了数据广播和客户缓存两种用于嵌入式移动数据库中处理断接操作的方法,提出了基于语义的查询优化策略。研究表明,该策略能够提高移动数据库查询的效率。     

基于切换频率的分层可靠移动IP组播研究*

从以切换频率区分移动节点类别的角度,提出了一种新的可靠移动IP组播方案,目的是让不同类别的移动节点都能得到相应的、接近最佳的可靠组播服务.与现有的可靠移动IP组播协议相比,提出了基于移动节点的切换频率对移动节点进行分类的概念;提出了对不同类别的移动节点分别使用相应的可靠移动IP组播协议的思想;根据上述思想改进了RRBMoM协议,得到了新协议--ARRBMoM协议.在此基础上,利用OPNET分别模拟ARRBMoM和RRBMoM协议的运行情况,对其性能进行了分析和比较.仿真结果表明了ARRBMoM协议在多种速度类别的移动节点同时存在时,以及移动节点运动速度较快时,比RRBMoM协议在组播树重构、端到端延时、重传率、丢失率等方面具有更好的性能.     

基于变周期数据广播的缓存一致性维护

为了提高移动计算环境中缓存数据效率,在分析现有成果的基础上,提出了基于变周期数据广播的缓存一致性维护的策略。该策略根据数据的访问用户数目以及数据更新的频率等方法来动态调整服务器广播数据更新报告的频率及内容,在客户端接收服务器广播的数据更新报告后将缓存中已被更新过数据项的值用新值替换掉,而不直接将该数据项立即移出缓存。通过对该方法进行性能的分析,表明该方法能良好地适应数据更新频率不断变化的移动数据计算环境。     

移动IPv6中的攻击源追踪问题研究*

着重于移动IPv6架构下的攻击源追踪问题研究,给出了IPv6中新的包标记算法和包采样算法,并针对移动环境中不同的攻击模式提出了有针对性的攻击源追踪策略.该方法的结合使用可以有效降低移动IPv6中的攻击源追踪难度.     

一种改进的手机PIFA设计

介绍了PIFA的发展历程及原理,分析了其设计结构。基于HFSS,对典型PIFA进行建模仿真,仿真结果发现天线的高频带宽较窄,进而对相关参数进行了优化。提出了一种在高频段增加寄生分支的方法,改进了天线在高频段的回波损耗,使得天线在高频段得以进行扩展,同时也能够在低频段更好地进行匹配。     

移动数据库中基于语义的移动子集的构造与替换

本文针对移动数据库中缓存的特殊性,提出了移动子集的概念.移动子集是基于语义的客户机上的缓存;它能够减少移动客户机和服务器间的通讯开销,并能让客户机有更好的自治性,有效地支持客户机的断接操作.本文讨论了基于语义的移动子集的构造及其替换策略.     

面向移动云计算任务调度的改进鸟群算法研究

针对移动云计算环境下的任务调度存在耗时长、设备能耗高的问题,提出了一种基于改进的鸟群算法(improved bird swarm algorithm,IBSA)的任务调度策略。首先,构建了以能耗和时间为主的移动云任务调度模型;其次,提出了自适应感知系数和社会系数,避免了算法陷入局部最优;构建了学习因子优化飞行行为,保证了个体寻优能力;最后,任务调度目标函数作为鸟群个体的适应度函数参与算法的迭代更新。仿真结果表明相比于蚁群算法、粒子群算法、鲸鱼算法等,改进的鸟群算法在移动云计算任务调度方面具有良好的效果,能够有效地节省时间和降低能耗。     

基于网格划分的递增式定位算法*

针对现有无线传感器网络中递增式定位算法累积误差较大、基于移动锚节点的定位能耗较高和全网定位速度较慢的问题,提出一种基于网格划分的递增式定位算法(ILBM)。算法将大规模无线传感器网络划分为若干个独立的网格,在每个网络中对移动锚节点进行路径规划,将部分已定位节点转换为静态参考节点,根据累积误差需求进行优化递增式定位。通过仿真,验证了本算法能够有效地解决累积误差和能耗问题,提高全网定位的效率。     

移动机器人行为参数的PSO多目标优化

根据移动机器人的导航任务,提出基于粒子群优化(PSO)算法的行为参数多目标分层优化方法。将导航方向与导航速度相关的参数按优先级进行PSO算法分层选取,使机器人在路径近似最优的基础上实现导航时间最少。仿真结果表明,该方法可以提高导航效率,实现导航决策的逐步求精,从而改善机器人在未知环境下的自主导航性能。     

二维平面网格上移动成本群体合作行为研究

从移动成本、收益期望与空间博弈的角度,探讨多主体系统的博弈策略演化与系统涌现特征之间的关系。利用空间演化博弈理论,构建了基于个体移动机制的拓扑结构时刻演变的空间演化博弈模型,分析了当主体具有不同的移动成本与收益期望时系统演化的稳定策略,通过分析稳定策略深入探讨系统中合作簇涌现的机理。仿真结果表明,提高移动成本能够最有效地促进系统合作率,同时中等水平的个体收益期望会进一步促进高移动成本的影响效果。