高可信赖实时操作系统的防危调度机制

为增强实时操作系统的防危性,在分析现有调度机制的基础上,探讨了最大关键度优先的调度算法,该算法是一种混合型的优先级实时调度算法,由静态优先级、动态子优先级和静态子优先级3部分组成,综合了固定优先级调度算法和动态优先级调度算法的优点,既可充分利用处理器资源,又能在发生瞬时过载时保证关键任务不受非关键任务的影响,从而增强了实时操作系统的防危性。     

面向异构处理平台的任务调度算法

随着任务类型多样化和任务节点数目增多,传统调度算法以及一些改进算法得到的调度结果使系统整体运行时间延长,导致系统实时性下降。针对这一问题,提出一种面向异构处理平台的任务调度算法。首先,针对不同类型任务采用不同的排序策略,得到任务优先级列表;其次,充分考虑任务间的依赖关系,引入任务上行序值和下行序值权重因子,确定关键路径任务集合和关键处理器;最后,按照最早完成时间原则,结合空闲时隙插入策略和任务复制思想进行处理器分配。仿真结果表明,所提算法在同样的任务图中,能够降低任务调度中的通信开销,调度长度平均减少15%,调度加速比平均提高10%。     

一种基于资源预留的偶发任务状态反馈调度器

针对实时系统中的偶发任务和非周期任务,基于资源预留方法提出了一种利用状态反馈调整资源分配的调度策略。该策略的主要目标是当偶发作业负载在一定范围内变化时,保证偶发任务满足其时限,并使非周期任务的平均响应时间尽可能地小。文章首先通过状态方程描述偶发任务完成时间与预留资源的关系,然后利用状态反馈极点配置为偶发任务分配资源,最后将该闭环反馈调度系统看成是一种分段仿射系统,建立分段仿射二次型Lyapunov函数讨论算法的稳定性。最后通过实验说明,与传统调度算法相比,所提出的调度策略在调度负载不可预测的偶发任务时具有更好的性能。     

RTAI实时调度器的优化与实现

在实时系统中,任务调度策略是内核设计的关键部分,如何进行任务调度,保证各个任务能在其期限之内完成是实时操作系统研究的一个重要领域。针对RTAI—LINUX调度器在系统负载较重或过载时调度性能急剧下降的缺点,笔者将一种改进的最小空闲时间优先算法引入到RTAI调度器中,对其进行了优化,实现了静态优先级结合动态优先级调度的调度器。对改进后的调度器调度时延和对调度器调度算法的仿真进行了测试,取得了较好的调度性能。     

基于启发搜索策略的飞行仿真系统实时调度算法

针对飞行仿真系统中多种类型任务并发执行及任务具有严格定时限制和时序约束的特点,探讨了飞行仿真系统混合任务集的实时调度问题.通过建立混合任务集调度模型,把飞行仿真系统实时调度描述成一种受约束的在状态空间上的路径寻优问题.基于对启发式估价函数的设计,利用启发式搜索策略在所有符合约束的状态节点中搜索使启发式估价函数值最小的节点,经节点扩展得到了使混合任务集延迟时间最小的可行调度.建立飞行仿真系统混合任务集实时调度构架对调度算法进行试验验证,结果表明,该算法有效解决了飞行仿真系统中多种类型任务集成调度问题,并能以较低的时间开销满足飞行仿真系统对响应时间的一致性要求.     

一种混合实时任务系统的公平调度算法

Baruah提出的PFair公平调度理论是周期任务在多处理器系统上的最佳实时调度理论,而在实际实时系统中,实时任务往往是由周期任务和非周期任务组成的混合任务系统．在研究PFair公平调度理论和算法的基础上,提出了基于服务器思想的公平调度方案,使得PFair调度理论适用于多处理器系统中混合任务的实时调度,并提出了对非周期任务进行实时调度的3种策略,给出软实时性非周期任务在不同调度策略下的最坏响应时间计算公式,并且证明了计算公式．     

能耗约束下基于预算等级的调度长度最小化算法

为了解决异构云系统中能耗约束条件下的调度长度最小化问题,提出了一种新颖的预算等级（BL）能耗预分配策略,并设计了一种能耗约束下最小化调度长度算法（BLMSL）,BLMSL算法包含任务优先级队列建立、任务能耗约束预分配、最佳处理器与频率组合选择3个阶段。在Epigenomics和LIGO两类科学工作流上进行实验,结果表明,在满足能耗约束的前提下,BLMSL算法相比当前最先进的启发式算法能获得更小的调度长度,具有明显优势。     

基于非抢占RMS的分布式控制系统中实时任务调度算法

分布式控制系统是一种应用极为广泛的分布式实时系统,如何将系统中的任务分配到各个处理器上并保证它们的时限是系统关键技术之一．对于系统中每一个处理器上的任务采用非抢占RMS算法调度,该算法是一种最优的静态任务调度算法,在单处理器调度算法的基础上,结合启发式任务分配算法,提出了一种分布式控制系统的调度算法．该算法是一种静态任务分配算法,算法的开销小、网络负载量低;同时在任务分配时考虑了各个处理器的负载均衡．仿真结果表明了算法的有效性．     

时间/事件触发的安全关键系统调度研究

针对大多数实时操作系统只支持事件触发的机制,该文提出了一种时间和事件双重触发的任务调度机制,并在μC/OS-Ⅱ的内核中进行了实现。在该调度机制中,针对安全关键任务模型,提出了一种简单、易操作的基于关键度（criticalitydegree based priority,CDBP）的调度算法,该算法不仅保证了系统处于高级别时,高关键级别任务的执行,而且还保证了系统处于低级别时紧急任务的执行,同时减少了不必要的任务切换开销。实验结果表明,该算法在提高系统效率方面优于OCBP（owncriticality based priority）算法。     

分布嵌入式实时系统容错调度算法

目的 提出一种针对分布嵌入式异构系统的容错调度算法,以保障系统的实时要求.方法 将每个任务复制为Ncf 1个版本,并在不同处理器及通信链路上来调度,优先调度关键路径上的任务.结果 通过任务复制方法 提高了系统可靠性,减小了调度长度,使任务满足容错要求,最多可以容忍Ncf个故障.结论 通过实例表明该算法满足实时需求,且既可容忍处理器故障.又能容忍通信链路故障.     

空间观测任务调度子Agent的底层优化模型及算法

对于采用分层的主从Agent体系结构的航天器自主运行系统而言,各个子Agent可以单独设计,这样就大大减小了设计难度并提高了程序运行效率。对于每个子Agent而言,可以专注于底层模型和算法的设计。空间观测任务调度子Agent的任务是对空间观测任务进行调度,以使在有限的资源下,可观测任务最多,观测价值最大。针对这一子Agent,建立了优化模型来完成最优调度问题的建模。优化模型的目标函数为观测任务的优先级之和最大,优先级与观测任务的价值有关。约束条件包括观测机会约束、航天器资源约束等。采用基于遗传算法的启发式算法进行求解,建立了具有可扩展性的任务调度仿真演示系统,直观的演示了调度后的任务运行情况。     

基于近邻保留PNMF特征提取的高光谱图像分类

通过对投影非负矩阵分解(PNMF)增加近邻保留假设,提出了一种新的高光谱图像线性特征提取方法———近邻保留投影非负矩阵分解(NPPNMF)。NPPNMF保留了高光谱数据在低维特征空间中的局部几何结构,克服了PNMF基于Euclidean的缺点。根据在构造k近邻图时是否使用训练样本的类标签信息决定了NPPNMF既可以是无监督的特征提取方法,也可以是有监督的特征提取方法,从而提高了PNMF算法的鉴别力。理论证明和高光谱图像数据的分类结果表明了该方法的有效性及应用潜力。     

网络化控制系统离散二次型最优控制综合设计

基于网络QoS如延迟、丢包建立网络化控制系统状态方程,提出一种根据网络QoS离散化连续系统二次型代价函数及设计相应最优LQR(Linear Quadratic Regulator)控制器的方法。针对系统控制性能对网络QoS的约束,提出一种能够兼顾系统性能与网络QoS的控制与调度综合协调设计方法。仿真实验证明了提出的网络化控制离散二次型最优综合设计方法的必要性和与已有的二次型最优控制方法相比的优势。     

基于利用率和负载均衡的多核实时调度算法研究

针对分区调度算法在实时多处理器系统中处理器利用率不高的现象,提出一种基于利用率和负载均衡的分区调度算法BUWBPA(Based on Utilization and Workload Balance Partition Algorithm)。该算法在满足任务实时性要求的基础上,以寻求高利用率和负载均衡为目标进行任务分配,将任务分配分成两个阶段:第一个阶段以高利用率为原则,选择任务集内利用率最高的任务先分配;第二个阶段以负载均衡为原则,根据处理器数选择利用率总和等于1或接近于1的任务进行分配,并且在此阶段对于未达到充分利用的处理器,选取可能调度的零星任务,对任务进行再次重新分配,以达到负载均衡和系统最大利用率。实验证明,该算法在实现最大利用率的前提下能很好地达到负载均衡。     

面向分布实时嵌入式系统的任务优化调度算法

文章针对负载难以准确预知且动态变化的复杂分布实时嵌入式系统,提出了一种基于快速模型预测控制的任务调度算法,通过动态调整分配在各个处理器上的任务QoS,使得每个处理器的CPU利用率保持在参考值附近,保证了任务的实时性;利用多参数二次规划的方法求解模型预测控制中的约束优化问题,可有效减小算法的执行时间.实验结果表明算法有效且负载极小.     

基于BP网络横向磁场永磁电机调速系统的设计

文章针对横向磁场永磁电机非线性、强耦合的特点以及传统PI调节器存在超调和控制参数无法自适应的缺陷,提出一种基于BP神经网络的横向磁场永磁电机PI控制方案.该方案在分析电机矢量控制的基础上,建立了四相横向磁场永磁电机的数学模型,利用BP神经网络对PI调节器参数进行在线整定,通过自调整学习速率改进BP神经网络学习能力,实现电机跟踪性能和抗负载扰动性能的提高.实验结果表明,所采用的控制策略可行,在参数突变和突加负载时,均能够达到跟踪额定转速的效果,使系统具有良好的鲁棒性.     

升力风扇垂直起降飞机阻力特性分析

结合升力风扇系统动量理论方程和固定翼飞机的升阻计算模型,建立了升力风扇垂直起降飞机升阻特性估算模型。通过该模型得到了升力风扇垂直起降飞机的典型阻力特性曲线,并分析了全机总体参数对于过渡态阻力峰值的影响关系,进而得到了关于升力风扇垂直起降飞机总体布局设计的相关指导原则。     

直升机纵向系统鲁棒滑模控制律设计

在建立系统全包线T-S模糊模型的基础上,基于系统品质要求和可测状态约束条件,采用参数鲁棒设计方法,确定反馈控制参数的可用集合,实现等效控制律,相应确定系统的滑模面参数,给出了直升机纵向控制系统的全包线滑模控制律设计结果。仿真结果显示,系统具有较强的抗外界干扰能力,动态品质满足指标要求,表明文中提出的设计方法可行且有效。     

基于定量反馈理论的攻击型无人机鲁棒飞行控制系统设计

针对攻击型无人机这一类参数大范围时变并且带有参数有界不确定性的对象,提出了一种基于定量反馈理论(Quantitative Feedback Theory,QFT)与预定增益控制理论相结合的飞行控制系统设计新方法,并基于该方法设计了攻击型无人机俯仰通道鲁棒飞行控制系统。仿真结果表明,所设计的飞行控制系统对于无人机全飞行包线内参数变化及参数有界摄动具有强鲁棒性。     

基于遗传算法的大型Flow—shop生产调度

Flow—shop调度问题具有建模复杂性、计算复杂性、动态多约束、多目标性等特点。近几年,各种演化计算方法逐渐被引入到生产调度中,特别是遗传算法的应用。为此,应用Matlab开发生产调度程序,并利用实际生产数据进行了仿真;通过相关仿真实验,验证了不同交叉算子和变异算子组合获得的最优解存在差异,获得并验证了一种较好的交叉算子和变异算子组合,其仿真调度数据验证了遗传算法用于求解大型流水车间调度的可行性和有效性。