基于可信执行环境的嵌入式双操作系统架构研究

针对嵌入式系统对功能性与实时性的需求,提出一种双操作系统架构。基于ARM TrustZone提供的可信执行环境,构建双操作系统架构,实现通用操作系统(GPOS)与实时操作系统(RTOS)同时运行。将嵌入式系统中的任务划分为实时任务与非实时任务,使实时任务在RTOS中运行,非实时任务在GPOS中运行。在物理开发板上实现原型系统,并使用实时性测试工具对该系统进行性能评估。结果表明,该架构在提供GPOS功能性的基础上,保证了系统的实时性。     

基于CPN的μC／OS系统实时性能分析

仿真并分析了μC/OS系统固定优先级调度系统,指出当前的静态分析方法无法评估具体实时性能指标的局限性.提出使用CPN(赋时着色Petri网)对μC/OS实时系统中任务调度机制建模,包括系统各子任务之间的依赖关系,各任务的实限要求以及固定优先级调度机制,并通过运行模型来获取系统的具体实时,性能指标.实验结果表明,基于动态仿真获取的性能数据,可指导优化系统中各任务的优先级设计,从而提高系统的实时性能.     

多处理器上的实时系统任务管理策略与实现

随着计算机应用的发展,实时任务在控制中的范围和规模也越来越大,对于强实时任务,必须保证它的急迫的时间要求。使用多处理器系统来的构造实时系统具有较高的性能价格比和良好的扩充性,并能够简化应用的实现。对于周期性任务和随机任务共存的多处理器系统,选择一个最佳的任务管理策略是ＮＰ问题。在本文中,讲述了一般的任务管理策略,并给出了一种基于资源保留策略的集中分配的多处理器实时任务管理策略。     

混合型实时容错调度算法的设计和性能分析

以往文献中研究的实时容错调度算法都只能调度单一的具有容错需求的任务.该文建立了一个混合型实时容错调度模型,提出一种静态实时容错调度算法.该算法能同时调度具有容错需求的实时任务和无容错需求的实时任务.该文还提出了一个求解最小处理机个数的算法,用于对静态实时容错调度算法的性能进行模拟分析.为了提高静态调度算法的调度性能,提出了一种动态调度算法.最后,通过模拟实验分析了静态和动态调度算法的性能.实验表明,调度算法的性能与实时任务的个数、任务的计算时间、周期和处理机个数等系统参数相关.     

引入虚拟特征参数的混合实时任务调度及应用

提出了在实时环境下周期任务与非周期任务混合调度的一种新方法。引入非周期实时任务虚拟截止期、虚拟周期的特征参数,综合考虑各实时任务的多特征参数进行优先级设计,克服了单独考虑任务的个别参数以及忽略非周期任务自身特征的调度策略的局限性及调度风险,且能够尽可能地加快非周期任务的响应速度,提高系统整体的调度性能。将该方法在RT-Linux实时环境中实现,并针对无人飞艇的自动驾驶仪进行了任务实例的可调度性测试,证明了该调度策略的可行性。     

引入虚拟特征参数的混合实时任务调度及应用

提出了在实时环境下周期任务与非周期任务混合调度的一种新方法。引入非周期实时任务虚拟截止期、虚拟周期的特征参数,综合考虑各实时任务的多特征参数进行优先级设计,克服了单独考虑任务的个别参数以及忽略非周期任务自身特征的调度策略的局限性及调度风险,且能够尽可能地加快非周期任务的响应速度,提高系统整体的调度性能。将该方法在RT-Linux实时环境中实现,并针对无人飞艇的自动驾驶仪进行了任务实例的可调度性测试,证明了该调度策略的可行性。     

Linux系统实时性能增强方法的研究

标准Linux系统采用非抢占式内核,中断服务例程在执行过程中处于屏蔽状态,实时任务响应因为中断屏蔽可能被延时,实时任务响应具有不确定性,因此标准Linux系统不具有硬实时特性,其实时性能是软实时特性。增强标准Linux系统的实时性能,使其具有硬实时特性,是当前实时操作系统研究领域的一个热点。论文研究了影响Linux实时性能的因素,分析目前流行的增强标准Linux实时性能的方法,比较了相应实时Linux产品的优缺点,引出了基于资源的新型实时操作系统的模型。     

一种嵌入式系统实时性能分析的融合机制

许多嵌入式系统要求硬实时或者软实时地执行,为了确保这些要求得到满足,不仅要对单个任务或代码段的执行时间进行测量,同时还必须确定整个系统的实时性能。为此,针对导致传统的纯软件方法测量精确度低的两个主要原因,借助于多源数据的信息融合思想,依据改进后的纯软件的实时代码执行时间的测量方法,提出了一种用于嵌入式系统实时性能分析的融合机制,基于这种机制,设计和开发人员能够查明时限错误,找出需要优化的代码以解决期限错过问题,并确定特定环境下实时任务集的可调度性。     

Linux系统实时性能增强方法的研究

标准Linux系统采用非抢占式内核,中断服务例程在执行过程中处于屏蔽状态,实时任务响应因为中断屏蔽可能被延时,实时任务响应具有不确定性,因此标准Linux系统不具有硬实时特性,其实时性能是软实时特性.增强标准Linux系统的实时性能,使其具有硬实时特性,是当前实时操作系统研究领域的一个热点.论文研究了影响Linux实时性能的因素,分析目前流行的增强标准Linux实时性能的方法,比较了相应实时Linux产品的优缺点,引出了基于资源的新型实时操作系统的模型.     

实时调度中基于多特征参数的任务优先级设计方法

本文在实时任务调度中基于任务的价值、剩余执行时间、空闲时间以及到达时间等多特征参数设计任务的优先级,并使任务的优先级随着任务紧迫性和完成程度变化而动态调整,并基于新的优先级设计策略提出一种实时动态抢占式调度算法VRSAF算法。仿真实验表明,在负载较轻时,VRSAF算法能获得近似EDF算法的调度性能;在过载情况下,其调度性能优于HVF算法;总体调度性能高,并能在系统过载的情况下实现平缓的降级。     

计算机软件应用体系结构模型研究

通过对计算机软件应用体系结构模型技术的分析研究,可以提高计算机软件系统的开放性、复用性以及集成性。本文主要针对计算机软件应用体系结构模型当中的两层应用体系结构模型、多层应用体系结构模型以及单层应用体系结构模型进行分析研究,对计算机软件应用方面具有指导性作用。     

操作系统安全结构框架中应用类通信安全模型的研究

经典的BLP模型是解决保密性问题的理论基础,Biba模型是一种简明易实现的完整性模型．在应用系统中数据的共享和安全是一对矛盾．在将应用系统抽象为应用类的基础上,引入完整性规则集代表信息的可信度,结合BLP模型和Biba模型构造了一种应用类通信的安全模型,并给出了模型的形式化描述和正确性证明．应用类通信安全模型不仅解决了保密性问题,而且解决了完整性问题．以支持B／S文电传输应用系统的安全为例,给出了在操作系统中实现应用类通信安全模型的方法,分析了模型实现的有效性．     

应用软件质量模型的建立与研究

应用软件在我国有着广阔的市场。怎样切实保证软件产品的质量，是我国软件业的一项十分重要的任务。在分析了软件质量模型的基础上，提出了在根据应用软件不同环境的基础上建立实用的软件质量模型的方法，并定性研究了软件质量模型中目标及属性的测定方法。     

Reasoning about ER models in a deductive environment

In this paper we present an approach to represent schema information, application data and integrity constraints as a logic program in form of Datalog. The schema information is supplied as an enhanced entity relationship (EER) model which is transformed by a one-to-one mapping into a set of ground facts. The application data corresponding to the schema is also represented by ground facts in a single table. In order to check whether the application data conforms to the given schema, generic functional and inclusion dependencies are introduced, which can be mapped into concrete dependencies using the schema information. The concrete dependencies are used for checking the consistency between application data and the schema. The formulation of the constraints based on functional and inclusion dependencies led to a small extension of the EER model by allowing identifying attributes in relationship types. This extension leads to both simpler constraints and simpler EER application models.Furthermore, we provide a meta EER model which can be used to check whether the application EER model is a structural valid EER model. Any application EER diagram is an instance of the meta EER diagram which can be specified using the proposed application data representation. The same integrity rules can be used to check the conformance between the application data and the application EER diagram, the meta EER diagram and the application EER diagram, and finally it can be used to check the meta EER model itself.     

单发卡商多应用智能卡访问控制模型

针对单应用智能卡的不足和多应用智能卡3个特殊的应用需求,对多应用智能卡的相关概念和关系进行了非形式化描述,提出了一个形式化的单发卡商多应用智能卡访问控制逻辑模型SCACMSI,满足应用独立、应用共享、应用扩展的要求。对模型的安全性和对多应用需求的满足情况进行了分析,并给出了一个具体模型的应用例子。     

基于ASP模式的个性化应用系统模型

对传统的企业信息化建设方法与ASP建设模式进行了比较分析，讨论了个性化应用服务的基本概念、需求以及Web相关信息的形式化描述方法，然后提出了一个基于ASP模式的个性化应用系统模型。该模型主要思想是将企业的一些具体业务应用系统从企业中独立出来，通过Web应用平台为用户提供各种个性化的信息服务和应用服务。与传统的建设方法相比，提出的基于ASP模式的个性化应用系统模型设计方法具有投资小、见效快、信息服务质量高等特点。     

考虑虚拟机间性能互扰基于排队网的多层Web应用性能分析模型

多层Web应用性能分析是实现资源动态分配和管理、保证多层Web应用性能的重要因素之一.传统的多层Web应用性能分析模型往往假设服务器部署在无性能互扰的服务器环境中且忽略了逻辑资源服务能力对多层Web应用性能的影响.随着云计算的发展,底层物理资源可以通过虚拟化方式形成虚拟资源并向外提供服务,这为多层Web应用的性能保证提供了有效支撑.因此,如何考虑虚拟机性能互扰以及逻辑资源服务能力对多层Web应用性能的影响已经成为云计算环境中多层Web应用性能分析所需解决的关键问题.为此,构建了一个基于排队网的多层Web应用性能分析模型,该模型通过丢弃队列来对目前多层Web应用性能分析模型在并发数限制方面进行扩展,在考虑虚拟机间性能互扰的基础上,提出了多层Web应用性能分析模型参数求解方法.实验结果验证了所提出的多层Web应用性能分析模型的有效性.     

面向Spark的批处理应用执行时间预测模型

Spark批处理应用执行时间预测是指导Spark系统资源分配、应用均衡的关键技术.然而,既有研究对于具有不同运行特征的应用采用统一的预测模型,且预测模型考虑因素较少,降低了预测的准确度.针对上述问题,提出了一种考虑了应用特征差异的Spark批处理应用执行时间预测模型,该模型基于强相关指标对Spark批处理应用执行时间进...     

一种基于组件的应用虚拟化方法

远程显示技术是应用虚拟化系统中的关键技术,它的好坏将直接影响系统性能与用户体验。在目前的应用虚拟化系统中,远程显示多采用图像传输协议,易产生比较大的网络流量。针对该问题,提出一种基于组件的应用虚拟化方法。为源应用创建组件树模型,将该模型解析同构为Web组件模型,使源应用界面同构为Web界面展现在虚拟端,让用户在虚拟端的外设操作传输到源端模拟执行,源应用界面的变化以组件为数据元传输到虚拟端进行更新,以保证虚拟端与源端之间的同步。将基于组件的虚拟化模型与基于图像的虚拟化模型进行对比,实验结果表明,基于组件的虚拟化方法能够产生较少的网络流量。     

Research on processing strategy for CPU-intensive application

As one of the most commonly used type of application, CPU-intensive application has been widely concerned. To better serve this type of application as well as high efficiently use the IT resources in cloud data, it is important to know whether an application is CPU-intensive or not and how to deal with the application. In this paper, we establish a model by monitoring and analyzing the features of CPU-intensive applications. Using the model CPU-intensive application can effectively recognized and classified from other types of applications. Meanwhile, we propose a method to efficiently deal with CPU-intensive application based on the resources usage on physical servers. Extensive experiments have been done to validate the correctness of CPU-intensive application recognition model and the efficiency of the processing strategy. Experimental results show that the model can classify the CPU-intensive application from other types of applications with high accuracy. And the processing strategies can much improve the processing efficiency of CPU-intensive applications as well as increase the resource usage efficiency.