μC/OS-Ⅱ实时系统在SDH光通信设备中的应用

针对SDH光通信设备的高可靠性和高实时性需求,设计了一种采用μC/OS-Ⅱ操作系统的嵌入式实现方案。该方案利用μC/OS-Ⅱ灵活的多任务调度和任务间同步机制,建立了一种基于环形缓冲区和信号量机制的多任务间串口通信模型。通过对任务功能的合理划分和任务优先级设置,该嵌入式系统满足了SDH光通信设备的应用需求。     

基于Vxworks的语音控制系统多任务调度算法的研究

研究了一种用于电力控制的基于Vxworks的语音控制系统的多任务调度算法,根据系统功能划分了任务及优先级,采用信号量通信方式,设计了时间片轮转和基于优先级抢占的混合调度算法,经仿真测试,算法运行效果稳定,任务切换时间达到毫秒级。     

μCos-II在嵌入式通信信号源中的应用

嵌入式通信信号源采用MCU控制DDS芯片的结构,产生FSK、LFM(线性调频)和MSK等多种信号模式。运行实时操作系统μCos-II,将应用程序按功能划分为几个核心任务,由实时内核进行调度,实现了多任务的并行执行,提高了嵌入式系统开发的效率、实时性和可靠性。通过以实时嵌入式操作系统μCos-II为软件平台的嵌入式通信信号源的系统设计,介绍了μCos-II的系统开销、移植和配置、多任务编程以及任务间同步、通信的实现方法。     

μCos-Ⅱ在嵌入式通信信号源中的应用

嵌入式通信信号源采用MCU控制DDS芯片的结构，产生FSK、LFM（线性调频）和MSK等多种信号模式。运行实时操作系统μCos-Ⅱ，将应用程序按功能划分为几个核心任务，由实时内核进行调度，实现了多任务的并行执行，提高了嵌入式系统开发的薮率、实时性和可靠性。通过以实时嵌入式操作系统μCos—Ⅱ为软件平台的嵌入式通信信号源的系统设计，介绍了μCos-Ⅱ的系统开销、移植和配置、多任务编程以及任务间同步、通信的实现方法。     

一种新的嵌入式系统实时多任务调度方法

本文讨论了常见的几种多任务实时性处理算法的优缺点,并提出一种更能满足多任务实时性处理的算法-用含有优先权的时间片填充比特表算法.这种算法主要是把常规的比特表中的任务按照时间片进行分配,这样可以把实时性要求高的而且任务执行时间较长的任务能够很好的完成,而不影响其它实时性要求更高的任务的完成.     

语音调度系统IP化传输研究与实现

文章研究了传统语音调度系统利用VoIP技术接入IP通信网的方法,解决了语音调度系统无法接入IP传输平台的难题,简化了调度连接方式,节省了通信网络资源,实现了控制中心与没有传统调度设备用户之间的指挥通信,增强了试验任务指挥实时性。     

时间片轮转调度在微控制器C8051F020中的实现及应用

对实时多任务系统机制和性能作了综合描述，提出了实现这种实时多任务机制的方法：时间片轮转调度法。在微控制器C8051F020中实现该调度算法的同时，给出了他在火车闸片摩擦系数测试系统中的应用实例。     

一种基于VxWorks的高速实时数据记录系统的设计

本文针对大规模数据记录系统对嵌入式系统实现的实时性需求,设计了一种采用VxWorks操作系统的嵌入式实现方案,该方案采用模块化的设计架构,利用VxWorks灵活的多任务调度机制和任务间通信机制,建立了一种多任务间通信模型.通过对任务功能的合理划分和任务优先级的设置,该嵌入式系统克服了数据记录过程中数据丢失、数据覆盖的问题,提高了数据记录的实时性和可靠性要求.     

智能化模块设计技术在非航空电子系统设计中的应用

为解决非航空电子监控处理机(NAMP)的串行通信过程中的中断响应过于频繁,进而影响系统任务调度的实时性,以中断模式实现信息交换的模块设计方式已不能满足系统的需要.通过采用智能化模块设计技术设计了智能接口模块,内带处理器,可以实时处理串行数据的接收和发送而不用主处理器的干预.减少了多任务实时通讯过程中非航空电子监控处理机(NAMP)的中断响应,提高了任务处理的实时性和系统的可靠性.     

带优先权的时间片多任务分配新算法

本文讨论了实时控制系统的几种常见多任务实时性分配算法的优缺点，并提出一种能满足多任务实时性分配的新算法一用带优先权的时间片分配多任务的算法。     

UbiFOS: A Small Real‐Time Operating System for Embedded Systems

The ubiquitous flexible operating system (UbiFOS) is a real‐time operating system designed for cost‐conscious, low‐power, small to medium‐sized embedded systems such as cellular phones, MP3 players, and wearable computers. It offers efficient real‐time operating system services like multi‐task scheduling, memory management, inter‐task communication and synchronization, and timers while keeping the kernel size to just a few to tens of kilobytes. For flexibility, UbiFOS uses various task scheduling policies such as cyclic time‐slice (round‐robin), priority‐based preemption with round‐robin, priority‐based preemptive, and bitmap. When there are less than 64 tasks, bitmap scheduling is the best policy. The scheduling overhead is under 9 µs on the ARM926EJ processor. UbiFOS also provides the flexibility for user to select from several inter‐task communication techniques according to their applications. We ported UbiFOS on the ARM9‐based DVD player (20 kB), the Calm16‐based MP3 player (under 7 kB), and the ATmega128‐based ubiquitous sensor node (under 6 kB). Also, we adopted the dynamic power management (DPM) scheme. Comparative experimental results show that UbiFOS could save energy up to 30% using DPM.     

基于OSEK标准的嵌入式实时操作系统在汽车电子中的应用

实时操作系统（RTOS）是复杂控制系统中必不可少的一部分,它能按照任务的优先级实现多任务调度,通过信号量、事件标志来实现任务的同步,消息队列和邮箱机制来实现任务之间的通信,中断机制来实现突发事件的管理。较传统的前后台系统,它具有更高的实时性、稳定性。介绍了当前在国际汽车工业界日益占据主导地位的汽车电子开放式平台系统（0SEK／VDX）规范。介绍了NEC汽车电子专用实时操作系统RX850,列举了其他RTOs并分析了其优缺点,建立了基于RX850的RTOS软件开发平台,实现了汽车发动机控制模块任务的调度,并对RTOS的多任务进行了软仿,这对于复杂软件系统开发是非常有实际意义的。     

基于软件流水线的并行多源视频处理

针对多源、复杂视频处理存在的实时性低,资源占用率高的问题,提出了一种基于软件流水线并行处理多源视频的方法,具有降低视频处理应用的设计难度,优化计算资源使用,提高复杂算法多源视频处理的实时性的特点.首先基于多核CPU构建多任务管理系统,用于任务缓存及调度,并管理资源负载,在此基础上设计软件流水线.软件流水线的每一个stage将对于一帧视频图像的处理封装成任务的形式提交给多任务管理系统调度执行.最后,将软件流水线用于多源视频处理,并行处理6路视频,试验结果表明该方法能够有效提升多源、复杂视频处理的实时性,且在资源利用率,负载均衡等方面具有良好特性.     

双MCU架构航标监控终端的研制

针对航标监控终端对低功耗、高可靠性的要求,采用双MCU架构设计.在软件系统中建立多任务消息机制,引入时限服务策略对任务的运行时间进行约束,只需定时器和少量资源,提高了软件的可靠性.实际应用表明,该终端的性能指标完全满足设计要求.     

众核多计算模式系统的构建

复杂应用领域中的一些具体计算任务不仅需要计算平台具备高效的计算能力,而且也应具有与计算任务特点相匹配的计算模式。依据NVIDIA Kepler GK110架构中Hyper-Q特性与CUDA流的关系,提出单任务并行、多任务并行与多任务流式计算三种计算模式。采用空位标记的方法对计算模式进行构建与切换,结合数据缓冲机制和计算任务加载方式,设计了众核多计算模式处理系统,实现了众核处理机多模式计算的功能。     

基于VAPS的机载多功能显示器的仿真研究

高度集成机载电子设备信息的多功能显示器的出现改变了以往飞机座舱中仪器仪表繁多的布局,使得飞行员能快速获得飞行信息,更加有效地管理和操纵整个系统。本文介绍了在PC机上通过VAPS和VisualC 来构建仿真系统的界面和显示驱动程序,使用VAPS可有效支持图形显示,简化图形显示控制方面的工作。显示驱动程序是仿真实现的关键,程序被设计成实时多任务多线程结构,飞行数据的实时处理和界面显示控制将以任务方式挂载到任务队列上调度执行。结果表明,该仿真方法具有很强的通用性和可扩展性等优点,能很好地实现多功能显示器的仿真。     

基于差分星座轨迹图的多任务802.11b/g信号识别方法

针对802.11b/g无线信号的调制方式识别和辐射源个体识别问题,提出了一种基于差分星座轨迹图的多任务卷积神经网络识别方法。将调制识别和辐射源个体识别看作两个相互关联的学习任务,通过共享参数的深度网络提取差分星座轨迹图的特征,并由结构不同的两个分支网络进行分类识别,同时对这两个任务进行联合优化训练并相互促进学习。实验中使用6个不同的路由器进行验证,结果表明相比于单任务模型的识别方法,多任务模型所用的训练时长和模型所占内存均比两个单任务模型之和少,同时对辐射源个体、调制方式的识别率分别平均提高了1.17%和3%。     

基于多任务NR-DenseNet网络的航班延误预测模型

不同于目前大多数只倾向于研究单一的分类或回归任务的航班延误预测方法,该文提出一种基于多任务NR-DenseNet网络的航班延误预测模型,旨在同时实现航班延误等级分类预测与延误时间回归预测。首先,预处理相关数据;其次,建立多任务学习特征提取共享层,使用NR-DenseNet网络提取任务之间的共享参数,深度挖掘任务之间的相关特征;然后,建立多任务学习特定任务层,通过回归器与分类器分别输出特定任务的预测结果;最后,采用损失加权方法对两个任务损失函数进行优化,平衡任务间的收敛速度,提高模型泛化性。将模型应用在宁波机场数据集中,与单任务模型相比回归任务平均MSE降低了23.4%,平均MAE降低了14.2%,分类平均准确率提升了2.7%。实验结果表明,该文方法提升了分类任务的准确率降低了回归任务的误差,可以有效提升模型性能。     

Heterogeneous executor scheduling algorithm for mimic cloud service

At present,most heterogeneous scheduling models were only designed from the perspective of space or time,without comprehensive consideration the characteristics of time and space,and there was a problem of insufficient balance between dynamics and heterogeneity.In order to balance the dynamic,heterogeneous and redundant characteristics of the mimic cloud service system,an executor pool scheduling algorithm based on priority and time slice was proposed,which performed priority pre-sorting based on the executor pool similarity indicator,and scheduled the program in combination with strategies such as time slice.The experimental results show that the algorithm has good dynamics,and its time slice strategy can achieve a balance of dynamics and heterogeneity,and the algorithm takes less time.     

Joint computation offloading and task caching for multi-user and multi-task MEC systems: reinforcement learning-based algorithms

Computation offloading at mobile edge computing (MEC) servers can mitigate the resource limitation and reduce the communication latency for mobile devices. Thereby, in this study, we proposed an offloading model for a multi-user MEC system with multi-task. In addition, a new caching concept is introduced for the computation tasks, where the application program and related code for the completed tasks are cached at the edge server. Furthermore, an efficient model of task offloading and caching integration is formulated as a nonlinear problem whose goal is to reduce the total overhead of time and energy. However, solving these types of problems is computationally prohibitive, especially for large-scale of mobile users. Thus, an equivalent form of reinforcement learning is created where the state spaces are defined based on all possible solutions and the actions are defined on the basis of movement between the different states. Afterwards, two effective Q-learning and Deep-Q-Network-based algorithms are proposed to derive the near-optimal solution for this problem. Finally, experimental evaluations verify that our proposed model can substantially minimize the mobile devices’ overhead by deploying computation offloading and task caching strategy reasonably.