提高混合实时任务确定性的两级调度算法

为提高混合实时任务的确定性,提出了一种两级调度算法。先给出了调度算法的架构,通过增加一个调度模块实现周期性实时任务调度,非周期性实时任务则由系统内核调度。然后建立了任务模型,并对调度算法、任务集可调度性和抖动等进行深入研究。将提出的调度算法应用到基于Windows CE.NET的液压机控制系统中,分析了控制系统的硬件平台和任务划分。最后对调度算法进行验证,结果表明,该算法能保证混合实时任务的确定性,减小抖动,从而提高控制系统的精度。     

高利用率集合Sporadic实时任务调度方法研究

该文提出一种基于最少迁移度和分割度的任务调度方法.该方法将各个实时周期任务分比例执行在不同处理器核上,并规定任务调度时的优先顺序,然后根据相应的实时调度流程对实时周期任务进行调度.并与已有的高利用率集合调度的准划分调度算法EDF-os、EDF-fm进行对比.结果表明该方法在保证系统利用率的同时,减少了任务分割和迁移的数...     

基于TinyOS的非抢占双环周期协同调度策略

针对TinyOS系统 FCFS任务调度机制对吞吐量和短任务实时响应的不足,提出了基于非抢占任务的实时周期监测调度策略。把任务抽象为周期和非周期2种存在形式,在2个任务队列中实现并行协调调度,使短任务单独组队、长任务进行优化调度处理。实验结果表明,在不影响原系统性能的前提下,此方法提高了系统吞吐量,改善了短任务响应性能。     

自主探测器软件体系结构及其实现方法研究

为了减少航天器对地面站的依赖,降低运行成本,设计了探测器自主管理系统体系结构.系统由自主规划与调度模块和指令与数据处理模块组成,详细设计了各个模块的组成和软件结构,并给出了模块间的协调算法.该体系结构能够兼容传统地面控制和在轨自主控制两种控制模式,并能在两种控制模式间方便的转换.通过对典型操作实例的分析,验证了该方法的有效性.     

基于Petri Nets的无人机自主飞行任务管理系统

根据无人机自主飞行的任务规划与调度过程设计了任务管理系统的总体结构,讨论了体系结构的组成和功能;将一个完整的自主飞行侦察任务过程通过Petri Nets分解出若干子任务,用事件触发进行管理和调度;最后通过MATLAB中的Stateflow工具对整个无人机任务序列进行了仿真实现,保证了侦察任务的顺利执行．     

μC/OS-Ⅱ混合调度算法的硬件实现

针对μC/OS-Ⅱ过于单一的调度算法引起的应用局限性,提出一种混合调度算法.在原有的基于优先级的抢占式调度算法基础上,扩展了同级调度.对于具有同一优先级的多任务的任务组,按照用户设定的优先级阈值进行划分,优先级高于该阈值为实时任务组,否则为非实时任务组.同级实时任务组采用较公平的时间片轮转算法,同级非实时任务组采用开销较少的先来先服务算法.算法基于FPGA实现,由VHDL描述,通过ISE 10.1仿真,仿真结果表明,硬件任务调度器保证了调度的正确性,提高了系统的实时性.     

负载均衡优先的改进优先级表调度算法

针对当前云计算环境下DAG任务调度时存在的负载失衡、任务调度效率不高的问题,提出了一种负载均衡优先的改进优先级表调度算法(LS-IPLB).算法将云计算集群中虚拟机的状态参数变化抽象成空间中的参数向量变化,给出实时衡量云计算集群的负载均衡性方法,并作为虚拟机选择权值的重要参数.同时以任务执行代价、任务的出度和任务间的通信代价作为参数计算任务优先级,并在任务调度时采用任务复制策略进一步优化调度过程.结果表明,LS-IPLB算法能有效缩短DAG任务图的完成时间,并实现了良好的负载均衡性.     

基于有限优先级的动态调度算法

实时任务调度是实时系统中的关键问题,实时动态调度是实时调度的主要方面。当实时调度应用于实际的任务系统时,仅能使用有限的优先级数量。实时调度在理论分析时,都假设系统能够识别任意多的优先级。该文提出了在优先级数量有限的条件下的动态调度算法,给出了一个任务系统动态调度所需的最小优先级的数量的算法,并对算法的复杂性进行了分析。     

DVS系统硬实时周期任务动态调度算法

与实时任务的可调度分析不同,实时DVS调度在保证任务截止时间限制同时,还要关注任务执行的处理器功耗。功耗研究一段时间的累积效果,传统基于最坏执行时间的任务调度模型不能满足实时DVS调度需要。该文采用实际执行时间(AET)概率分布建立实时任务调度模型,利用随机分析的方法分析AET分布对实时DVS调度算法性能的影响,提出了基于平均执行时间的实时DVS动态调度算法。实验结果表明,该算法在任务具有不同AET分布情况下可保持稳定的功耗性能。     

面向多核的时间帧加权公平调度算法

多核系统在移动终端、多媒体设备上的广泛应用对于多核系统的调度提出了新的要求,由于这些多核设备中大量的周期性与实时动态任务的执行,使得传统的Pfair和ERfair等经典算法产生了大量的任务迁移,同时对于动态任务调度并不能提供良好的支持。因此,在Pfair经典调度算法的基础上,结合EDF等局部调度算法,以时间帧的模式轮转多任务的周期执行,并采用处理器时间帧间的任务固定来降低任务的迁移率。仿真实验表明,在对任务调度公平性影响很小的情况下,大大降低了任务的迁移率并能更好的处理动态任务,具有更高的效率和更为广泛的使用范围。     

自主水下潜器全局规划及其仿真方法研究

应用遗传算法设计出二维/三维全局规划器,用于解决自主水下潜器在大范围海洋环境中自主全局路径规划的问题.规划空间采用栅格法离散建模,染色体采用十进制可变长编码方式,基于领域知识设计了初始种群生成算法和五种遗传算子;基于三维建模软件与视景技术建立了半实物虚拟仿真系统,通过设计不同的使命案例对全局规划算法进行了仿真验证.结果表明:该规划算法具有路径描述简单清晰、算法收敛速度快、求解效率高的特点,满足了使命规划的安全性和可行性要求.     

基于遗传模拟退火算法的水下机器人路径规划

全局路径规划是智能水下机器人(AUV)研究领域中的一个重要课题,在一定程度上它标志着水下机器人智能水平的高低,它的目标是在已知障碍物的环境中为水下机器人寻找一条从起始状态到达目标状态的无碰路径.文中提出一种基于区域分层模型的遗传模拟退火算法的全局路径规划方法,解决了在大范围海洋环境下水下机器人的路径规划问题,详细介绍了区域分层模型和遗传模拟退火算法的实现,仿真的结果证明了该算法的有效性.     

一种招投标机制的多星自主协同任务规划方法

针对多星自主协同遥感背景下非预期任务的快速响应问题,考虑到星上计算资源有限、计算能力较弱等特点,为寻找一种满足星上自主任务规划能力需求的优化算法,提升遥感卫星星群在非预期情况下的快速响应能力,通过多星自主协同规划问题建模、算法设计和仿真分析等模型及算法研究,提出了一种基于招投标机制的自主任务规划方法.该方法首先针对多星自主协同任务规划问题,构建了星上自主任务规划的数学模型,进而在问题求解过程中将一次完整的任务规划合理分解为招标、投标和评标3个过程,并详细设计了求解流程及相应的约束检验规则,由此得到基于招投标机制的多星自主协同任务规划求解算法.该方法与常用智能优化方法相比,能够显著降低计算量,更加适应星上紧张的计算资源约束.通过仿真算例结果表明,针对典型的非预期任务,算法平均仿真运行时间约为1 s,能够在40 s内完成对非预期任务的响应,并且充分保证了原规划任务的完成率,基于此验证了该方法的有效性与正确性.     

星群观测任务自主规划的星地联合运行机制

对地观测卫星经常遇到发现新目标、偶发故障不能执行原观测任务等非预期情况,为了提高观测卫星的运行效率,解决在缺乏地面测控支持的情况下非预期观测任务的快速响应问题,需要设计面向自主任务规划的星地联合运行机制.首先针对遥感卫星星群的自主运行和任务规划问题,将其划分为地面规划和星上自主规划两部分,进而充分考虑地面和星上的资源特点和任务需求特点,提出了一种星地联合进行任务规划的运行机制,并详细设计了运行流程.通过自行开发的分布式仿真演示软件的仿真运行表明:该运行机制能够在星上自主任务规划和地面规划之间进行有效的协调、配合,既能够发挥地面计算资源优势、体现控制意图,又能充分利用星上计算的实时性和灵活性,对非预期任务进行快速响应;解决了地面对非预期观测任务响应不及时、星上计算资源受限、星地规划配合等问题,能够有效提高遥感卫星对非预期观测任务的响应能力.     

Timeline based autonomous mission planning system for deep space exploration

In order to realize the explorer autonomy, the software architecture of autonomous mission management system (AMMS) is given for the deep space explorer, and the autonomous mission planning system, the kernel part of this architecture, is designed in detail. In order to describe the parallel activity, the state timeline is introduced to build the formal model of the planning system and based on this model, the temporal constraint satisfaction planning algorithm is proposed to produce the explorer‘ s activity sequence. With some key subsystems of the deep space explorer as examples, the autonomous mission planning simulation system is designed.The results show that this system can calculate the executable activity sequence with the given mission goals and initial state of the explorer.     

航迹预测的多无人机任务规划方法

为提高无人机自主控制性能,实现任务分配与航迹规划整体架构,提出一种基于航迹预测的多无人机任务规划方法.首先,将禁飞区考虑为更接近真实场景的多边形模型;然后,使用改进A*航迹预测算法生成任意两个航迹点间障碍规避后的最短路径,利用该路径近似航迹航程作为任务分配过程的输入信息,建立目标函数,采用改进PSO算法求取最优结果;最后,使用B样条曲线平滑分配后的路径组合,生成无人机可飞行航迹.仿真结果表明,该方法能够以较高的计算速度和精度生成近似最优的任务分配结果和满足飞行约束的平滑航迹.     

基于案例的自主式水下机器人全局路径规划的学习算法

首次讨论了基于案例的学习方法在自主式水下机器人全局路径规划中的应用问题,基于案例的学习方法是一种增量式的学习过程,它根据过去的经验进行学习及问题求解。本文对基于案例的学习方法在自主式水下机器人的全局路径规划中的应用框架进行了初步研究,对案例属性的提取、案例的匹配和择优以及案例库的更新等问题提出了相应的算法,最后给出了几组仿真结果。