基于马尔可夫链的嵌入式内存预测分配算法

为了提高嵌入式系统内存动态分配效率,在分析经典内存分配算法和马尔可夫链预测原理的基础上,提出了一种嵌入式系统内存预测分配算法.该算法融合聚类分析法,利用内存分配的转移量统计信息及其概率矩阵对嵌入式系统内存动态分配进行预测.在实现中采用轻量级预测线程预测下一次申请的内存块大小,减少内存动态分配时等待内存创建的时间.通过增加预测线程的μC/OS-Ⅱ系统和未增加预测线程的μC/OS-Ⅱ系统进行对比实验,实验结果表明了该算法的可行性和高效性.     

操作系统内核内存分配算法的分析与性能评价

内存是计算机中的重要资源,快速、合理地分配内存不但能提高内存资源的利用率,也能使系统的整体性能得以提升.本文介绍了操作系统中几种常见的内存分配算法,深入分析了几种操作系统内核内存分配算法(内核分配器KMA),并对其性能进行了评价.     

基于多链表结构的嵌入式系统内存管理

针对复杂嵌入式系统中的动态内存管理,提出了一种新的方法.将可以使用的动态内存划分成多个内存块组,每组中内存块大小相同,不同组的内存块大小不同.分配动态内存时可以按照需求,使用不同大小的内存块.根据这种新的划分方式,设计了相应的内存块管理链表的数据结构和动态内存的分配、释放算法.并在试验中使用了这种管理方法,给出了该方法和其它方法相比较的试验结果.     

改进的实时操作系统内存分配性能测试模型

针对实时操作系统内存分配的性能,分析了一个现有的测试模型,提出了模型中存在的问题,并给出了改进方法.改进后的模型比原模型可以产生更多的内存碎片,这样可以更充分地反映内存碎片对内存分配性能的影响.改进后的模型也更符合真实环境下的内存分配规律,且考虑了内存分配失败的情况对内存分配整体性能的影响.最后通过实验结果表明了改进方法的有效性和正确性.     

基于C++自定义内存分配器的实现

一些需要长时间可靠运行的特殊系统,在进行频繁的内存分配和释放操作的过程中,容易产生内存碎片,影响内存分配的速度,降低内存利用率,导致系统运行越来越慢.虽然,静态分配内存的方案可以解决部分问题,但容易造成内存空间的浪费.一个简单的自定义内存分配器,实现了在提高内存使用率的同时,还能减少内存碎片的产生.     

一种高效的池式内存管理器的设计

为了解决程序设计中内存频繁的分配和释放所带来的性能瓶颈,在分析传统的池式内存管理机制的基础上,提出了若干算法改进。测试结果分析表明,该方法实现了内存的快速分配和释放,有效地解决了内存碎片和内存泄露检查等问题,提高了动态内存管理效率。     

基于C＋＋的内存池的实现

内存池是一种在服务器端编程十分常用的技术,它极大的加快了申请／释放对象的速度。并有效的避免了操作系统级的内存碎片化问题,使得服务程序能够高效稳定运行。本文对内存池技术的原理进行了介绍．并详细的介绍了一种可分配任意大小对象的内存池的实现方法。     

一种基于VxWorks的内存分配算法

研究了VxWorks系统内存分配算法,指出了常用内存管理算法的局限性,在此基础上,提出了一种改进的内存分配算法.改进的内存分配算法包括优化的内存块分配算法和快速高效的动态内存分配算法,两者结合使用将会有效提高嵌入式系统的性能.对改进内存算法的实现作了详细的介绍.     

基于任务预测的可重构资源合并算法研究

针对FPGA可重构设计过程中会产生大量空闲碎片的问题,设计一种针对FPGA可重构设计的碎片合并算法。重点研究可重构设计中空闲碎片合并算法以及合并之后正在运行的任务重新定位的策略。对给出的碎片合并原则及资源定位策略进行详细分析,并通过建模给出证明过程。最后,进行实验测试,测试结果表明,对于1000个连续产生的随机任务进行碎片合并之后,所有任务一次申请资源成功率达到87.4%,等待一个任务结束之后资源申请成功率达到95.4%。     

基于非易失性内存的持久化嵌入式内存数据库

随着近年来嵌入式应用的复杂化和多样化,工业界和学术界提出来用内存数据库满足嵌入式系统对数据处理性能不断提升的要求.然而,现有的内存数据库需要在磁盘或闪存等外存上持久化存储真实的数据库备份,并且以I/O操作的方式将数据库的更新操作同步回外存,有极大的性能开销.此外,这类数据库即便直接部署在新型非易失性内存（non-volatile memory,简称NVM)中,也因为缺乏内存中的持久化机制而不能脱离外存.针对现有内存数据库的不足,提出一套面向NVM的持久化内存数据库设计方案.该方案直接用数据库独立管理NVM,持久化存储NVM的空间信息以及内存数据库的元数据.依据该方案,在典型的内存数据库Redis的基础上实现了可在NVM上持久化的内存数据库.实验结果表明,该方案与既有Redis的持久化方案AOF相比,数据库的启动速度可提高2 400倍,关闭速度可提高5倍,set操作的速度可提高58倍,delete操作的速度可提升34倍.     

基于业务预测的混合时隙分配算法

为了提高战术数据链系统的时隙利用率,提出一种基于业务预测的混合时隙分配方法（traffic prediction based hybrid slot allocation algorithm,TPHSAA）。该算法将固定时隙分配与动态时隙预约机制相结合,使用Kalman方法预测各节点在下一时帧的业务量并计算所需时隙数,时间基准节点（network time reference,NTR）收集各节点时隙请求信息并结合其优先级进行动态时隙的预约分配。OPNET仿真结果表明,TPHSAA算法在时隙利用率、吞吐量、时延等各种性能方面明显优于传统的固定时隙分配方法,实现了时隙资源的动态调整和充分利用。     

嵌入式系统内存检测分析

在大部分嵌入式系统中，内存的好坏主要依赖于内存芯片厂家的检测，对系统运行中出现的内存偶然故障，缺乏有效的检测手段。对嵌入式系统中内存检测的各个阶段、内存检测方式以及全空间检测方法等进行了详细描述。     

基于反馈控制的嵌入式实时系统调度算法设计

针对嵌入式实时系统在系统负载模型不确定的情况下系统的实时任务错过率过高以及调度稳定性差的问题,提出了一个基于反馈控制的调度模型.该模型主要由改进的多级队列调度器和3个控制器(准入控制器、执行等级控制器、比例积分微分(PID)控制器)组成.任务的错过率偏差反馈到PID控制器,产生相应的调整量并作用于其他两个控制器,对实时任务的执行等级进行调整, 经过调整的任务被调度器调度执行.在对模型中每个部件进行了一些结构调整和改进设计之后,将该调度模型应用于嵌入式可配置操作系统(eCos)中.实验结果表明,该模型降低了任务的时限错过率,同时解决了系统频频超载的问题.     

基于ARM嵌入式系统的数据融合监测系统设计

针对高危场所人工不方便现场监测、环境变化复杂、影响因素较多的问题,设计了一套基于ARM嵌入式控制台的多传感器网络节点的数据融合技术监测设备运行状况的系统。在高危场所组建监测节点传感器网络,融合多传感器网络数据,描述监测对象状态。在ARM嵌入式控制平台上通过MiniGui软件设计监测系统界面,开发监控系统软件以及研究数据融合算法完成监测系统设计。     

面向闪存类存储设备嵌入式文件系统研究与实现

介绍了面向闪存类设备的嵌入式文件系统.提出了一种不依靠任何操作系统,以单片机和闪存类设备为硬件基础的,依照FAT类型文件系统所构建的嵌入式主机文件系统的设计思路,详细地、分模块地对该系统进行了分析,并在实际开发和应用中已经得到了验证.     

基于多智能算法混凝土强度预测系统设计

由于高强混凝土配方数据构成的复杂性,直接利用神经网络模型对其强度进行预测时存在精确度较差的问题。该文应用聚类分析原理对样本数据进行自身特性分析,然后对其自然分组,在此基础上建立多个BP神经网络拟合模型。强度预测时,根据实际数据自适应选择拟和模型,这样在大样本量混凝土强度预测中得到了较好的精度。     

位图在嵌入式系统内存管理中的应用

嵌入式系统内存管理要求有较高的可靠性及确定性。传统的内存管理方法使用链表来维护空闲内存,内存的分配时间与链表的长度有关,确定性不够。采用位图的方式进行内存管理,内存的分配和回收都是常数时间,可以显著提高内存管理的确定性及可靠性。     

基于卷积注意力长短时记忆网络的轴承寿命预测方法EI北大核心CSCD

传统的滚动轴承寿命预测方法缺乏明确的学习机制,无法有效识别不同时序特征之间的差异并突出重要特征,影响其预测精度.为克服上述缺点,本文提出了一种基于卷积注意力长短时记忆网络(CAN-LSTM)的剩余使用寿命预测模型.该模型主要由两部分组成:前端为卷积注意力网络(CAN),学习通道和时间维度中的深层故障特征,提高特征的表征能力;后端为改进LSTM网络,基于退化特征对轴承进行寿命预测.归一化健康指标至[0,1]区间内,得到相同的失效阈值;使用五点平滑法对预测结果进行处理,实现预测结果的输出;利用留一法对轴承全寿命试验数据进行验证,测试模型的准确性和适应性.试验结果表明:所提模型的平均均方根误差和平均绝对值误差比仅用CNN模型预测值低54.12%和59.05%,比仅用LSTM模型预测值低39.06%和43.42%,比卷积长短时记忆网络(CNN-LSTM)低20.41%和25.86%.     

Register allocation for write activity minimization on non-volatile main memory for embedded systems

Non-volatile memories are good candidates for DRAM replacement as main memory in embedded systems and they have many desirable characteristics. Nevertheless, the disadvantages of non-volatile memory co-exist with its advantages. First, the lifetime of some of the non-volatile memories is limited by the number of erase operations. Second, read and write operations have asymmetric speed or power consumption in non-volatile memory. This paper focuses on the embedded systems using non-volatile memory as main memory. We propose register allocation technique with re-computation to reduce the number of store instructions. When non-volatile memory is applied as the main memory, reducing store instructions will reduce write activities on non-volatile memory. To re-compute the spills effectively during register allocation, a novel potential spill selection strategy is proposed. During this process, live range splitting is utilized to split certain long live ranges such that they are more likely to be assigned into registers. In addition, techniques for re-computation overhead reduction is proposed on systems with multiple functional units. With the proposed approach, the lifetime of non-volatile memory is extended accordingly. The experimental results demonstrate that the proposed technique can efficiently reduce the number of store instructions on systems with non-volatile memory by 33% on average.