IMA下的实时任务调度机制研究

来源 :南京航空航天大学 | 被引量 : 1次 | 上传用户:a15813225802
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
综合模块化航空电子(IMA)系统以其高度灵活、易于重用等特点,为越来越多的新一代飞行器所采用。IMA系统实现了资源的共享与重用。然而在现有的IMA系统中,任务与资源大多采用静态配置的方式建立联系,资源的共享程度较低,而目前相关的研究工作也较少。本文旨在通过研究IMA系统下的航空电子的任务,探索一种实时任务调度机制,以实现资源的动态共享与重用。本文首先对IMA体系结构进行了研究,对系统中主要的共享资源进行了分析与建模,并分析了航空电子任务的特点,建立了任务模型。在此基础上,提出了一种基于资源动态配置的任务调度机制,并设计了一个集中式任务调度框架,通过对框架中资源管理、任务管理及调度器三个模块的设计,解决了任务调度中的资源存储、维护与管理,资源请求与响应,及任务状态管理、任务触发与启动机制、任务分配算法等问题。最后,结合两个典型的航空电子任务,建立系统的随机高级Petri网模型,并对模型进行分析、计算,验证了基于资源动态配置的任务调度机制在提高系统资源利用率和任务吞吐量方面的优势。
其他文献
数字化、高清晰度、可连接网络、自带操作系统的智能电视成为了下一代电视的发展趋势。虽然智能电视与传统电视有许许多多的不同,但智能电视在提供新功能的同时也需要支持传统
随着电子政务信息化进程的推进,电子政务的优势凸显,对比传统政务方式,工作效率有了极大的提高,但是因为初期建设时缺乏统一规划,各个业务系统间不能相互沟通交流,形成了一个个的“
互联网中海量的非结构化信息包含丰富的语义内容,对其进行语义分析具有重要的意义。语义分析的对象主要有文字、图像和图像中的文字。微博是当前流行的社交网络,其中包含大量的
近年来,从海量数据中学习出数据的潜在特征层次已成为机器学习领域中的热点,深度学习就是旨在解决这一问题的一种无监督学习方法。随着深度学习的广泛应用,其构成基础——玻尔兹
启动子序列模式的建模与发现是基因表达与调控组织特异性模式发现的核心。研究表明,综合多个模式发现工具的结果覆盖度较高,但是需要消除冗余。目前,在消除模式冗余中缺乏变长模
随着信息技术和网络技术的迅速发展,各类复杂系统的规模和复杂程度也在急剧增大,用MAS(Multi-Agent System,MAS)的理论和技术研究其网络结构和信息传播现象引起越来越多的关注和
随着计算机系统规模的迅速增大,系统设计实现的正确性问题越来越严峻。形式化方法的出现,成为了解决该问题的一个重要手段。它运用数学方法的特点相比于传统的模拟和测试具有更
随着上千种生物基因组测序工作的完成和研究者们对于基因组功能研究的不断深入,人类对于生命的认知已经进入了后基因组时代。探索基因表达的调控方式已经成为当下科研工作者
随着处理器制造工艺尺寸的缩小,处理器的设计规模越来越大,设计的复杂度随之增加,大规模的设计对处理器的功能验证提出了挑战。据统计,功能验证会占据设计周期60%-80%的时间,如何
近年来,随着计算机图形学的发展,三维人脸重建成为当前的研究热点之一;目前,三维人脸在影视、游戏、教学、医疗等领域有着广泛的应用,在人们的生活中越来越普及;经过多年的研究,研究