针对航天嵌入式软件(aerospace embedded software,AES)时序需求复杂带来的时序需求定义不准确问题,提出一种基于MARTE(modeling and analysis of real-time and embedded systems)模型的数据流时序(data flow timing based on MARTE,DF...针对航天嵌入式软件(aerospace embedded software,AES)时序需求复杂带来的时序需求定义不准确问题,提出一种基于MARTE(modeling and analysis of real-time and embedded systems)模型的数据流时序(data flow timing based on MARTE,DFT-MARTE)模型,设计基于该模型的处理点缓存计算算法、时序偏离概率检测算法和时序序列分析算法。处理点缓存计算算法动态更新缓存空间,使后续时序检测正常执行;时序偏离概率检测算法利用多线程并发模拟时序特性,检测需求中时序偏离问题;时序序列分析算法是基于梯度下降算法,拟合时序序列,指导用户优化需求。该模型相比传统数据流模型更适用航天嵌入式软件,利于后续开发和维护,具有极高的应用价值。展开更多
文摘针对航天嵌入式软件(aerospace embedded software,AES)时序需求复杂带来的时序需求定义不准确问题,提出一种基于MARTE(modeling and analysis of real-time and embedded systems)模型的数据流时序(data flow timing based on MARTE,DFT-MARTE)模型,设计基于该模型的处理点缓存计算算法、时序偏离概率检测算法和时序序列分析算法。处理点缓存计算算法动态更新缓存空间,使后续时序检测正常执行;时序偏离概率检测算法利用多线程并发模拟时序特性,检测需求中时序偏离问题;时序序列分析算法是基于梯度下降算法,拟合时序序列,指导用户优化需求。该模型相比传统数据流模型更适用航天嵌入式软件,利于后续开发和维护,具有极高的应用价值。
