异构总线网络中实时可分性负载调度算法

针对异构总线网络提出了一种动态实时可分性负载调度方法.首先,根据可分性负载调度最优性原理,分析了网络中处理器负载分配的最优次序以及参与计算的处理器数目;然后,针对实时任务的截止期限约束提出一种动态负载分配算法,该算法可以利用网络中最少的处理器数目,保证实时任务在其截止期限之前计算完成.理论分析和仿真测试都验证了所提出算法的有效性.     

基于1553B总线的通用测试系统设计

航空总线测试系统可完成对综合航电总线系统进行测试、数据采集与分析等功能。传统的总线测试系统是针对每一个被测对象,从底层开发测试系统,开放性和通用性较差,系统的修改和维护也极为不便。介绍了一种基于ICD数据库的综合总线测试系统,探讨了软件的设计思想及其功能的实现方法。该系统可以实现测试系统的通用性,对于不同的数据总线,均可实现特定的测试需求。     

基于多级队列缓存淘汰算法的处理器全数字仿真优化

通过虚拟目标机实现星载软件的测试是节约卫星开发成本,提高卫星软件测试效率的重要手段。作为星载计算机的核心部件,虚拟处理器的指令集执行速度直接决定虚拟目标机的仿真效率。采用多级队列缓存淘汰策略对QEMU(Quick Emulator)原有的动态指令翻译实现进行优化,提高仿真处理器的执行效率,因此若采用仿真处理系统加载星载嵌入式软件进行测试,可以根据测试需要,在仿真处理器可实现范围内加速运行被测软件,从而实现缩短软件测试周期的目的。选取某星载中心计算机嵌入式应用软件为测试对象,实验表明,采用优化算法后的仿真处理器的运行速度可以达到平均260MIPS,是QEMU-2.6.1版未优化前实现的仿真处理器处理速度的9.3倍,即,采用仿真处理器能够使被测软件运行在9倍于硬件处理器的运行速度下,大大提升了软件测试效率,缩短了测试周期。     

一种面向数据流程序的软件流水并行化方法

数据流编程被广泛应用于多媒体、图像处理和信号处理等领域.多核处理器为数据流程序提供了强大并行计算资源,如何利用多核处理器的并行性以提高数据流程序性能,对满足媒体处理等实时性需求具有重要意义.基于多核处理器提出了一种面向数据流程序的软件流水并行化方法,利用整数线性规划理论对软件流水中的计算、通信资源和流水线执行阶段等进行...     

弹性体工件在线检测系统中视频预处理IP核设计

为了能够实时地检测弹性体工件的缺陷和尺寸,设计并实现了一种基于处理器局部总线(PLB)的视频预处理IP核。对IP核所采用的结构、卷积运算的硬件实现进行研究。用System Generator工具设计LOG滤波器,最终在现场可编程门阵列(FPGA)上实现边缘检测算法。实验结果表明:与传统用软件实现边缘检测算法的方法相比,用IP核实现时间大幅减少,仅为40ms,满足弹性体工件在线检测系统中实时预处理视频的要求。     

Ada软件SLICE分析器（ASA）

对程序进行分析和测试是提高软件可靠性有效途径，本文介绍的Ａｄａ软件ＳＬＩＣＥ分析器是一种对被测软件进行静态数据流分析的工具，它能缩小用户分析与检查被测程序的范围，帮助用户及时找到所关心的程序段和语句，为保证Ａｄａ软件系统的质量，提高开发与维护大型复杂软件系统的效率提供支持。     

CAN节点通讯及处理的强度测试设计

随着现场总线技术的发展,CAN总线作为典型的现场总线之一,已得到广泛应用.针对CAN节点安全性、可靠性验证要求之一强度测试,给出了一个设计和实现,此设计的核心是一个具有USB2.O接口的双通道CAN总线实时数据转发器.通过高性能的MCU实现了实时CAN数据的收发,以及与主机之间的实时数据交换,用以检测被测CAN节点的数据收发和处理性能及设计余量,该转发器可以实现CAN连续帧的收发,帧间隙可以控制在几十微秒内.通过与主机测试软件协同工作,可对CAN节点进行强度和性能测试.另外若配置主机分析软件,也可以作为CAN双总线的协议分析仪,并且采用USB接口供电设计使用携带方便.     

基于DSP总线的振动传感器信号采集系统设计

以TMS320F2808控制的CAN模块为核心,设计了CAN总线节点模块,以实现对ICP振动传感器的振动信号进行实时检测和处理[1]。通过描述系统的硬件设计原理和软件框架流程,介绍系统的设计和实现方法。该系统能够满足传感器系统对实时性的要求,方便、易携,并且具有可重构性,能够实现不同的算法。     

软硬件协同验证系统平台间通讯设计

软硬件协同设计是软件、硬件的并行设计,包括系统描述、软硬件划分、设计实现和软硬件协同验证等几个阶段[1]。软硬件协同验证同时验证软件和硬件,使用处理器仿真器进行协同验证是其中一种重要的方法。一个能够对片上系统(SOC)设计进行全面快速验证的测试系统将会大大提高协同设计的效率[2]。测试系统中不同平台之间数据和信号的发送与接收是系统中必不可少的组成部分。该文介绍了测试系统平台间通讯方式和通讯协议的设计与实现。     

数据流处理技术在电信网管系统中的应用

网络流量监测技术是电信运营商所关注的重点之一。随着网络传输带宽的不断增加,传统的基于磁盘的处理技术已经不能够满足运营管理的需要,数据流处理技术的出现为网络流量监测应用提供了一种新的解决方案。SMART[1,2]和RealMon[3]是将数据流处理技术应用于网络流量监测的两个应用系统。文中结合上海电信在骨干网流量监测上的应用需求,对这两个系统的设计与应用进行了介绍。SMART系统以数据流上的频繁项挖掘算法为基础,支持NetFlow数据流上长时间滑动窗口内的Top-K查询,实现了对网络流量分布的实时监测。RealMon系统采用数据流上的降维分析算法对SNMP数据流进行分析,通过监测网络链路上不同流量数据的相关性变化来发现异常流量。实验和在真实环境中的应用表明,SMART和RealMon系统能够满足骨干网流量监测应用的需要,并且极大地提高了监测系统的性能。     

一种多运动目标检测方法在FPGA上的实现

运动目标的检测已在众多的领域得到了广泛的应用,但是由于嵌入式处理器自身的速度限制,该应用主要集中在PC机上。使用一种改进的基于纹理的算法用于背景提取。采用高速的FPGA实现,通过对基于局部二元模式直方图算法的改进,使该算法适合硬件实现,通过一个图像块硬件结构的实现,在FPGA上同时实现12个图像块并行处理,使系统处理速度有了很大的提高。     

非干涉测试方法适应异质目标系统的研究*

传统的嵌入式系统软件测试方法对被测试系统有一定的干涉效应,影响了测试结果的精确性。采用NIT（non-interference test,非干涉测试）方法可以将这种影响消除,从而得到精确的测试结果。与传统的测试方法不同,该方法的特点在于对目标系统完全是非干涉的,也就是不需要在目标软件中驻留任何仅用于测试的可执行代码。因为NIT是对目标系统硬件和软件定制性很强的测试方法,而嵌入式系统的硬件、软件组合是非常灵活而复杂的,所以将NIT应用于实际的测试工程必须解决如何适应不同体系结构目标机器的问题。具体来说,如何适应异质的硬件,如何面对不同目标系统都能在数据采集的同时高效率地分流过滤以便减小数据分析的压力,如何在数据分析阶段适应不同的高级编程语言的测试？针对这些问题进行了相关分析。     

用遗传算法优化测试通路结构设计

嵌入核测试通路问题是片上系统设计中的重要问题，由于嵌入核与芯片的输入/输出管脚没有直接通路，因此需要设计专门的测试通路结构对它们进行测试，以减少测试时间，降低测试成本，提出一种基于遗传算法的优化算法来设计测试通路结构，并选取了两个假定的、比较复杂的片上系统作为例子，实验结果表明，文中算法搜索到全局最优解(或近似全局最优解)的能力优于现有的整数线性规划方法。     

基于退火免疫遗传算法的测试用例生成研究

在软件测试技术中,高效的测试用例生成是简化测试工作、提高测试效率的必要手段.提出了一种应用于软件测试中的基于退火免疫遗传算法(AIGA)的测试用例自动生成算法,介绍了AIGA测试用例生成模型和AIGA算法的基本思想.算法融合了模拟退火算法和免疫算法在避免陷入局部最优和保持种群多样性方面的优势,克服遗传算法局部搜索能力差及其早熟现象和模拟退火算法全局搜索能力差、效率不高的问题.实验结果表明,算法在测试用例自动生成的效率和效果方面.优于传统遗传算法.     

Automatic generation of basis test paths using variable length genetic algorithm

Path testing is the strongest coverage criterion in white box testing. Finding target paths is a key challenge in path testing. Genetic algorithms have been successfully used in many software testing activities such as generating test data, selecting test cases and test cases prioritization. In this paper, we introduce a new genetic algorithm for generating test paths. In this algorithm the length of the chromosome varies from iteration to another according to the change in the length of the path. Based on the proposed algorithm, we present a new technique for automatically generating a set of basis test paths which can be used as testing paths in any path testing method. The proposed technique uses a method to verify the independency of the generated paths to be included in the basis set of paths. In addition, this technique employs a method for checking the feasibility of the generated paths. We introduce new definitions for the key concepts of genetic algorithm such as chromosome representation, crossover, mutation, and fitness function to be compatible with path generation. In addition, we present a case study to show the efficiency of our technique. We conducted a set of experiments to evaluate the effectiveness of the proposed path generation technique. The results showed that the proposed technique causes substantial reduction in path generation effort, and that the proposed GA algorithm is effective in test path generation.     

Online transfer learning by leveraging multiple source domains

Transfer learning aims to enhance performance in a target domain by exploiting useful information from auxiliary or source domains when the labeled data in the target domain are insufficient or difficult to acquire. In some real-world applications, the data of source domain are provided in advance, but the data of target domain may arrive in a stream fashion. This kind of problem is known as online transfer learning. In practice, there can be several source domains that are related to the target domain. The performance of online transfer learning is highly associated with selected source domains, and simply combining the source domains may lead to unsatisfactory performance. In this paper, we seek to promote classification performance in a target domain by leveraging labeled data from multiple source domains in online setting. To achieve this, we propose a new online transfer learning algorithm that merges and leverages the classifiers of the source and target domain with an ensemble method. The mistake bound of the proposed algorithm is analyzed, and the comprehensive experiments on three real-world data sets illustrate that our algorithm outperforms the compared baseline algorithms.     

基于H.264的复杂度-失真最优的运动估计算法

为了满足嵌入式、移动设备的实时视频编码应用，提出一种可分级的复杂度-失真最优的运动估计算法，通过调整复杂度控制参数来实现视频编码器计算复杂度的可分级性，确保视频质量达到最优，在编码效率最高和失真最小间取得相对最佳平衡。实验结果表明，随着处理器计算能力的变化，该算法能自动调整编码器的计算复杂度，大大减少运动估计的运算量，同时图像质量和码率变化不大。     

基于嵌入式软件实时运行和测试的仿真环境的研究与设计

测试环境在嵌入式软件测试过程中起着重要作用,一些软件测试人员拥有好的测试软件,却苦于没有好的测试环境来支持。该文提出了一种基于嵌入式软件实时运行的通用仿真测试环境。在测试过程中,主要应用于系统测试,适用于一般嵌入式软件和容错软件的实时测试。采用了总线上的故障注入和数据采集方法。环境的实现利用了现代微机的高性能、多任务多线程,以及FPGA、PCI等技术。     

基于PCI的串行量测试卡的设计与实现

本文对PCI局部总线及其他计算机局部总线进行了性能分析和比较,介绍了围绕FPGA芯片设计基于PCI的无人机测控系统串行量测试卡的一些关键技术,并对测控系统串行行理测试卡与其配套软件之间的数据流和控制流进行了说明.     

嵌入式软件测试设计技术

随着越来越多的领域使用软件和微处理器控制各种嵌入式设备,对日益复杂的嵌入式软件进行快速有效的测试愈加显得重要。嵌入式软件是最难测试的一种软件,在嵌入式软件的测试过程中使用有效的测试方法、策略和工具,可以使系统开发的效率最大化,避免目标系统的瓶颈,确保嵌入式软件的质量。