三网融合的推进，带动了有线电视网的发展。电视相关产业迎来新的发展契机，内容丰富、娱乐互动性强的智能电视成为新的研究热点。为了向用户提供多样化，丰富的应用服务产品，电视终端必须构建开放的软件体系架构和应用生态。智能电视操作系统因此应运而生，逐渐成为电视终端的核心技术。而搭载智能电视操作系统的电视终端将成为融合网络的重要载体，担当着家庭多媒体信息平台的重任。　　本文主要研究智能电视操作系统的资源管控技术，为了保障嵌入式终端有限资源下多任务并行机制的效率、电视操作系统的安全稳定、电视应用间的兼容与隔离以及相关组件的适配及优化，本文提出了基于虚拟化的资源管控技术。研究内容主要包括:基于虚拟化的资源管理框架设计、基于效用准则的资源分配、基于公平准则的资源分配、嵌入式系统独占资源管理模型、抽象资源优化等，取得了以下研究成果:　　1.针对智能电视操作系统在保障用户体验上面临的资源管控问题，设计了一种基于虚拟化的资源管理框架。框架分成两部分，首先采用Linux Container虚拟容器技术构建应用分组模型，协助进行应用的生命周期管理，并保证分组间资源的隔离。第二部分构建一个全局的资源管理服务，该服务分为三个模块，资源决策模块加载多层次的资源分配策略，针对创建的应用分组对象，提出基于系统效用的资源分配算法。应用分组内部考虑应用服务质量的公平性，提出基于公平性准则的资源分配算法;资源执行模块加载资源的监管策略，根据资源特性区分资源，并提出各种资源监管模型;资源申请模块则主要涉及到应用与资源管理模块的交互API。　　2.资源管理框架采用多层次的资源分配策略，针对多应用分组多资源的分配问题，提出采用多标拍卖的资源分配算法。为了扩大算法的使用场景，算法以应用为分配对象展开说明。算法基于应用的资源效用曲线建立投标集合，系统收集所有投标集合定义市场出清价，确定资源分配的规则，并通过启发式调整应用最大投标值获得接近最优的系统效用。算法适应于多种类型应用的资源分配，并进一步扩展到以应用分组为分配对象的资源分配场景。实验表明，算法在资源有限的情况下优先分配资源给投标价格高的应用，与0-1整数规划分配算法相比算法运行时间短，最优值偏差小于5％。　　3.资源管理框架采用多层次的资源分配策略，在应用分组资源确定后，针对分组内多应用资源分配问题，提出采用神经网络PID控制的自适应资源分配方法。该方法以求解应用间公平性服务质量(QoS)为目标，使用当前QoS与应用分组平均QoS的偏差作为控制器输入，通过多输入多输出神经网络PID控制，在线调整资源分配;该方法不需要精确预知应用效用函数形式，而是通过自适应微调PID参数，快速有效获得近似公平的资源分配。实验结果表明，该方法能保证应用QoS快速收敛，与现有方法相比，资源调整次数减少了近10次，扩大了稳定性范围。　　4.资源执行模块为不同类型资源提供监管模型。针对嵌入式系统多任务独占资源的使用问题，提出一种采用数据流水线的独占资源管理模型。该模型建立一组资源管理服务结点，每个服务结点管理一种类型资源，不同服务结点以流水线形式顺序处理任务作业。当多个不同任务的作业进入同一服务结点，该节点执行自适应作业调度算法进行多任务资源调度。该算法以保证不同任务作业实时性为目标，采用当前任务队列长度为输入，基于模糊控制规则自适应调整任务队列带宽。实验表明，该模型能使任务作业处理速度得到约1.4倍流水线加速提升，并能自适应调整资源确保多任务作业实时性。　　5.软实时任务作为一种抽象资源，存在使用硬件资源的优化空间。针对软实时任务的优化控制问题，提出一种采用核密度估计预测控制的资源优化方法。该方法首先结合资源预留策略建立软实时任务的服务质量模型，并采用核密度估计方法，在无法预知和假设具体作业执行时间分布的前提下通过滑动窗口样本预测当前作业的执行时间概率分布，反馈控制器基于预测值和上一个作业完成时获得的服务质量动态调整资源以保证当前作业服务质量。实验表明，采用核密度估计的预测控制能有效保证软实时任务服务质量，在大的系统扰动下能稳定收敛。在资源执行模块中，抽象资源的调度使用也影响应用的QoS。在智能终端中，大量应用向资源管理服务申请资源。传统的非实时调度算法用于处理资源请求时难以保障应用的服务质量。通过改进剩余带宽贪婪回收算法(GRUB)，提出了一种优化的调度算法，保证应用的实时性和抽象资源处理的吞吐率。通过对抽象资源自身以及使用调度的优化，节约了硬件资源，保障了应用服务质量，从而提升了操作系统整体的性能。