基于ADS2的嵌入式软件测试仿真建模方法研究

嵌入式软件通常运行于特定的物理环境中,外部设备接口种类多,功能差异大,实时性强,在进行测试时需要花费大量人力、物力来构建测试环境。针对这一问题,采用半实物仿真技术,利用ADS2测试工具对外部设备进行仿真建模,构建一个逼真的模拟环境来进行嵌入式软件测试。ADS2能够满足嵌入式软件仿真测试的通用化和实时性要求,可以有效支持数据源、交联设备等多种仿真模型的设计开发。测试实例表明,利用ADS2进行嵌入式软件半实物仿真测试,能够加快测试环境构建过程,降低测试成本,拓宽测试范围,提高嵌入式软件测试的质量和效率。     

基于QEMU的动态二进制插桩技术

软件插桩是程序优化、软件调试、软件测试、故障定位等软件动态分析的基础技术.而其中,动态二进制插桩技术,因其无侵入性,即既不需要对源代码进行修改编译,又不需要重新组装二进制程序,不会引起目标码膨胀,而广泛应用于软件动态分析,特别是在资源受限、功耗低、实时性高的嵌入式软件领域,动态二进制插桩技术十分关键.然而,现有的二进制插桩工具仅能应用于用户态软件分析,在嵌入式全系统软件领域,还没有相应的二进制插桩工具.针对上述问题,在基于动态二进制翻译的开源指令集仿真器QEMU(quick emulator)基础上,研究突破基本块运行时间统计收集,并消除中断对嵌入式系统软件控制流分析的不良影响,实现了在中间码上对嵌入式全系统软件的动态二进制插桩,完成嵌入式全系统软件运行控制流跟踪,并开发日志处理工具.实验表明,该方法能完成目标码的调用图、函数剖面、覆盖率、控制流等分析,可以解决了嵌入式全系统软件动态二进制分析问题.     

基于GCC的嵌入式程序插装技术

软件测试中,覆盖、故障注入、性能分析等广泛使用的动态测试方法均基于程序插装技术.本文介绍一种通过分析和修改GCC编译工具,实现程序插装的新方法.该方法具有批量自动插装,插装与编译连接紧密结合,适用语言广泛等优点.最后具体讨论了如何在ARM嵌入式程序中实现程序插装,并给出修改GCC的源代码.     

面向程序分析的插桩技术研究

为了满足测试覆盖分析和软件调试等程序分析技术对插桩技术的需求,提出了插桩模型,开发了一款实用的插桩工具。基于双缓冲技术,构建词法分析器和语法分析器。在语法分析归约时同步收集插桩信息,然后根据插桩策略执行插桩,生成目标文件。得到的程序运行时信息被应用于影响广泛的四种软件自动调试分析方法。对于这四种方法。缺陷语句均被准确识别为最可疑语句。应用结果表明,该方法能够为准确高效的程序分析提供必要的运行时信息。     

轻量级嵌入式软件动态二进制插桩算法

软件二进制插桩是软件性能分析、漏洞挖掘、质量评价领域的关键技术.在嵌入式环境下,传统动态插桩算法受到无操作系统、CPU架构复杂、内存资源紧张等局限,难以展开工作.文章以软件动态二进制插桩算法为研究目的,通过静态特征分析和动态跟踪算法,引入图论算法对固件中的二进制进行分析,提出了嵌入式设备远程调试协议,实现了对软件运行时...     

飞行控制软件测试中插桩技术的优化方法

飞行控制软件主要采用Host-Target的仿真测试模式,并基于插桩技术实现覆盖测试。针对采用传统的程序插桩技术,往往会大量增加程序运行时间,降低程序的实时性甚至导致软件失效的问题,通过分析插桩在程序仿真测试中对程序各阶段执行时间和程序实时性的影响,提出一种优化桩信息传输过程的插桩测试方法。实验结果表明了该方法的有效性。     

基于插桩分析的Java虚拟机自适应预取优化框架

对堆上数据的频繁访问是Java程序的主要开销,为此,研究者们通过虚拟机收集堆上数据访问的信息,而后采用预取或垃圾收集来改进内存性能.常用的收集方法有采样法和插桩法,但二者无法同时满足细粒度和低开销的要求.针对这两个要求,提出基于插桩分析的虚拟机自适应预取框架,该框架通过插桩收集信息,并根据程序运行时的反馈自适应地调整插桩并进行预取优化.实验结果表明,自适应预取优化在Pentium 4上对SPEC JVM98和Dacapo有不同程度的提高,最高的达到了18.1%,而开销控制在4.0%以内.     

模糊测试中的静态插桩技术

模糊测试是一种行之有效的软件缺陷检测方法. 其基本思想是生成大量随机输入,从而广泛探索程序行为,并以此发现程序崩溃和崩溃背后的软件缺陷. 显然,纯随机的输入无法高效探索程序行为,大量程序缺陷也难以导致崩溃. 为了进一步提升模糊测试的有效性,模糊测试往往引入静态插桩技术,用于加快探索程序状态空间速度,提升发现缺陷的能力.因此,引入静态插桩已经成为当下模糊测试的经典实践. 聚焦于模糊测试场景下的插桩需求,除了介绍静态插桩技术的基本原理外,从安全特性强化和导向信息收集两个视角出发,系统性地分析了当下静态插桩的典型方法. 同时,针对插桩的额外开销问题,全面地测量了不同插桩方案下的程序的执行速度,并与基线的未插桩程序进行比对. 最后基于上述分析和测量,初步展望了静态插桩的优化方向.

     

ADS环境下程序固化方法的研究与实现

介绍了一种ADS环境下程序固化的方法.利用ADS环境将编译运行成功的代码移植到目标系统的NOR-FLASH上,在实际工作环境下完成硬件驱动测试工作.     

采用插桩技术的可视化虚拟实验室研究与实现

操作系统原理课程普遍存在实践教学设备的缺乏和低效,为此,提出一种采用插桩技术的可视化操作系统虚拟实验室VOSLS（A Visual Operating System Virtual Lab Using Stub Method）。采用插桩方案调试用于实验的操作系统内核,将复杂的GDB调试协议简化为简单的插桩通信协议;以软盘或硬盘映像文件为媒介,与运行于虚拟机上的被实验操作系统通信,获取其运行信息,并采用可视化图形引擎技术将获得的运行信息以图形的方式呈现给用户。实际应用表明,借助该虚拟实验室,可有效提高实验教学效果。     

CodeTEST在嵌入式软件测试中的特殊应用

首先简要介绍CodeTEST测试工具的基本原理及功能模块,在此基础上详细介绍CodeTEST的Trace工具在嵌入式软件测试中的特殊应用,该工具已经应用到了XX型交换机的测试中并取得良好的效果。     

ADS环境下ARM系统两种初始化方式分析

在ADS集成开发环境下ARM系统有两种不同的初始化方式。第一种方式是采用ADS提供的以main0函数为入口的一整套默认机制;第二种方式为用户显式地完成所有的初始化步骤。该文结合3C4510B和ADSl．2详细阐述了两种不同初始化方式的实现机制,并给出了代码实例。     

基于ADS1253的色谱仪数据采集系统设计

本文设计的色谱仪数据采集系统,采用24位AD芯片ADSl253对检测器输出的电压信号进行模/数转换,然后由单片机读取数据并传送给上位机.主要介绍了该系统的硬件和软件设计.其中,硬件电路运用了抗干扰设计,软件设计给出了程序框图.最后的实验结果表明,该系统采到的数据准确、可靠,保证了仪器检测出更多的样品组份.     

基于ADS技术的远程网络测控系统

简要介绍了传统网络测试系统的结构模型,在此基础上提出了一种新系统模型,ADS系统(自律分散系统)。并针对ADS的技术特点提出了基于ADS技术的新型远程网络测试系统。该系统采用了对等式的体系结构,并使用了实时发布/订购通信模型,从而解决了传统网络化测控系统的技术难题,较好的解决了系统的在线扩展、在线维护和容错,对于未来网络化测控系统的发展有着重要的意义。     

ADS7852在双目测距中的应用

本文详细介绍了ADS7852的工作原理及其应用,并给出了它与89C51及TCD2901D的连接电路图。说明了双目测距的原理并给出了测距的求解公式。利用ADS7852的特点解决了双目测距中激光光斑面积、信号捕捉和测量精度三者之间的矛盾。给出了硬件原理框图和软件流程图。     

手持式示波表中基于ADS1211的高精度万用表设计

为满足高精度测量和检测的要求,系统在外围电路的配合下采用2 4位的AD转换芯片实现5位半的高精度数字万用表。给出了具体的设计电路图和程序片段,以及在手持式存储示波表中的应用。实验表明,系统的精度可达到5位半,比原来提高一倍。     

ADS环境下s3c2440启动配置文件分析

该文介绍了韩国三星公司的S3C2440微处理器的基本特征及在ADS环境下进行嵌入式开发过程中所涉及到boodoader的相关知识,并分析了S3C2440平台上系统启动过程中的资源配置情况。     

基于ARM的平台Boot Loader研究与设计

介绍Boot Loader和NAND Flash的基本原理,在此基础之上介绍如何在ARM平台上开发基于NAND Flash的Boot Loader.     

基于Windows CE的ADS7864驱动程序设计

随着嵌入式技术的发展,各种外设越来越多地应用到嵌入式设备中。文章围绕着一个ADS7864驱动程序的实例开发过程,介绍了ADS7864的使用方法,并以Samsung公司的S3C2410CPU为硬件平台,完成了ADS7864在Windows CE4.2下的流接口驱动程序设计,分析了相关的源代码和注册表。实验证明,该驱动程序正确可行,运行稳定可靠,可以为其他类似设备驱动的编写提供借鉴。     

基于ADS1210的分布式高精度数据采集系统

介绍了基于ADS1210的远程高精度数据采集节点的设计方法。该节点以PIC单片微机为控制核心,实现对模拟信号的精确转换和利用CAN总线技术进行远程数据传送;阐述了远程数据采集系统的网络结构原理,给出了分布式数据采集节点的硬件电路、软件设计方法和程序流程图。