实时调度中的最好响应时间精确分析

计算了抖动分析依赖的最好响应时间和最坏响应时间,计算最好响应时间时假定了任务的截止期小于或等于其周期.在实时调度研究中,引入i级繁忙周期,精确分析任意相位固定优先级抢占调度的最好响应时间,分析中证明存在一个任务的最佳完成时刻.通过构造i级繁忙周期中的扩展作业,推导扩展作业的最佳完成时刻,得到截止期大于其周期的实时任务最好响应时间算法,并在推导过程中证明了算法的正确性.     

基于时间触发和事件触发的混合实时任务两级调度策略研究

针对混合实时任务应用, 提出一种两级结构调度策略：对周期性实时任务采用时间触发, 非周期性实时任务则采用事件触发．先建立任务模型并定义相关概念, 然后给出调度策略的架构, 并对调度算法、可调度性、抖动、时标间隔及调度策略优化等进行深入研究．结合Windows CE.NET进行了调度策略实验验证, 结果表明, 该方法能提高混合实时任务的确定性, 减小抖动．最后, 讨论了时标间隔与处理器利用率及时标间隔与周期分辨率的关系．     

一种基于动态优先级的实时混合任务调度算法

作者对现有多种实时任务调度算法进行研究,针对复杂实时任务模型,提出了一种新型的基于动态优先级的混合型实时任务调度算法.经过模拟测试验证,算法可以提高硬截止期任务满足截止期的概率,也可以提高固截止期任务完成数量占总数量的比例.     

实时多通道话音雷达同步记录仪的RMA实时可调度性分析

作者分析了多种实时任务可调度单调速率分析法(RMA)的适应性，应用一种改进的RMA法分析了作为强实时系统的多通道语音雷达记录仪事件特点，实现了系统的实时可调度性．实验表明，这种单调速率分析法是有效和可行的．     

CBS算法在混合实时事务调度中的应用研究

面向混合实时事务调度的问题,本文提出了一种基于CBS算法的混合实时事务调度器。文中利用CBS算法实现了软实时事务调度器,它可以有效的调度软实时事务。仿真测试是实时事务调度研究与性能分析中的重要一环。实验结果表明,本文提出的调度器可以有效的降低软实时事务的截止期错失率。特别是对于那些最坏情况执行时间难以估计或者最坏情况执行时间过大的事务,比基于其他算法的混合实时事务模型有更好的性能。     

改进的端到端实时CORBA调度模型可调度性分析算法

端到端实时CORBA系统调度模型的可调度性分析算法存在着一些缺陷和局限．针对其局限性，提出了改进的可调度性分析算法，采用时间需求分析方法，增加考虑了同一处理器上兄弟子任务对时间需求的影响，以及一个端到端任务在同一处理器上存在着2个以上子任务的情形。通过计算任务影响函数，分别推导出2类子任务的时间需求函数。新的可调度性分析算法不仅具有良好的通用性，而且提高了原有算法的判定能力。可适用于含有递归调用的实时CORBA任务集的可调度性分析和判定。     

混合实时任务的两级调度策略

面向混合实时任务应用,提出一种两级结构调度策略:对周期性实时任务采用时间触发,非周期性实时任务则采用事件触发.先建立任务模型并定义相关概念,然后给出调度策略的架构,并对调度算法、可调度性、抖动、时标间隔及调度策略优化等进行研究.结合windows CE.NET进行的调度策略实验验证结果表明,该方法能提高混合实时任务的确定性,减小抖动.文中最后讨论了时标间隔对处理器利用率和周期分辨率的影响.     

多处理器混合实时任务调度

比例公平调度PFair(Proportionate-Fair)算法和边界公平调度BFair(Boundary-fair)是多处理器系统上周期性实时任务的最佳全局调度方法,但在实际的实时系统中,实时任务往往是周期任务和非周期任务混合的任务系统,在研究PFair和BFair调度算法的基础上,提出了基于服务器思想的公平调度方案,实现了对混合实时任务的调度,同时保证了任务公平地使用共享资源,使得公平调度算法适用于多处理器系统中的混合实时任务调度,扩展了其适用范围。     

基于人机协同的人形机器人实时任务规划

为降低任务规划的复杂度并提高机器人对动态环境的适应能力,提出一种基于人机协同的任务规划方法,将任务规划全过程划分为任务级和指令级.在任务级规划中,用户意图输入、任务描述和人形机器人的任务解析与智能推理相结合,为指令级规划提供依据.在指令级规划中,基于任务的三元分解模型建立模块化的规划结构,以直观的图形化方式组合任务分解出的三元素,构成各种不同的任务,实现对任意任务的实时规划,同时机器人系统通过指令解析和预判辅助规划过程,形成既能满足人的任务需求又符合规划合理性的指令序列.最后用实例验证所提方法的有效性与可行性.     

基于RT-UML模型的实时系统可调度性分析

简要回顾实时系统的开发现状,对实时系统可调度性相关理论进行探讨.提出一种基于实时统一建模语言对实时系统可调度性进行分析的方法.通过将系统RT-UML模型中实时任务的相关数量信息提取出来,在相应分析工具中进行可调度性分析,分析结果自动反馈到模型中去,实现了对实时系统可调度性进行系统实现前的离线分析.     

针对不确定执行时间任务的实时调度方案

为了解决在实时调度系统中,任务执行时间不确定性所带来的问题,提出了基于时间预测的调度方案。该方案设计了VSM(vectorspacemodel)模型、Markov模型和MVSM(Markovvectorspacemodel)模型。对这3种模型的比较表明:基于MVSM模型的调度方案可以很好地保证实时系统的效率和稳定性,即使在处理器超载的情况下,也能自动调节,超过99%的作业可以在时间期限之前完成。采用时间预测的方法,可以较好地解决任务执行时间不确定性所带来的影响,为不确定环境下的实时调度系统提供一种很好的参考解决方案。     

一种支持多级关键度任务的容错实时调度算法

针对当前对支持多关键度的实时系统没有涉及容错功能的研究情况,本文提出了支持多级关键度任务的容错实时系统模型,通过对模型中任务出错后关键度任务集合的响应时间分析,提出了新的算法,我们称之为补任务启动及容错优先级确定算法,算法假设在运行该算法的时刻开始系统不会再次出错,基于这个假设计算每个任务的响应时间,从而决定要不要启动出错任务的补任务以及容错优先级如何分配.该算法在保证系统的容错能力的同时提高了任务的完成率,使系统吞吐量损失最小,从而提高系统的可靠性.最后经过实例对该算法进行验证.     

软数控实时任务的时间特性对加工精度的影响

为分析软数控实时任务的不确定性与加工精度的关系，提出一种基于模型的加工误差分析方法。首先研究采样抖动，输入-输出抖动，数控任务可调度性及加工误差评估等相关理论；然后建立二轴数控系统加工误差分析仿真模型；最后对任务抖动、任务不可调度及实时突发任务等与加工误差的相关性进行仿真。结果表明:采样抖动为任务周期的80%，误差达4.7%；输入-输出抖动为任务周期的80%，误差达1.2%；40%的事务不能在时间限内完成，误差达13.4%。该结果体现实时任务的时间特性与加工误差的相关程度，不可调度事务引起较大加工误差。     

A real-time transaction service for grid computing

A real-time transaction service aims at ensuring the consistency of real-time and transactional Grid applications. This paper proposes an efficient real-time transaction service (RTYS). It provides abilities to discover qualified services, i.e., participants, to execute specified sub-transactions, coordinate realtime Grid transactions, calculate deadline and assign priority for scheduling concurrent transactions. The service discovery adopts the two-level registry mechanism to adapt to transient Grid services. The coordination algorithm invokes multiple functional alternative services for each sub-transaction so that it remarkably improves the successful ratio of real-time transactions. The experiment result shows that the RTIS can well coordinate real-time transactions for Grid service environment and shield users from the complex process.     

实时分布式环境中动态调度服务研究

在分析中间件技术用于实时分布式系统所面临问题后,指出了在此环境中必须引入调度服务.比较了静态调度与动态调度的优缺点.根据目前国外对实时CORBA动态调度服务的研究,提出了一种面向实时应用的动态调度服务框架,并对其原理、行为和主要组成成分进行了探讨.     

Broadcast Scheduling Strategy Based on the Priority of Real-Time Data in a Mobile Environment

Data broadcast is an important data dissemination approach in mobile environment. On broadcast channel, scalability and efficiency of data transmission are satisfied. In a mobile environment, there exists a kind of real-time database application in which both the transactions and data can have their timing constraints and priorities of different levels. In order to meet the requirement of real-time data disseminating and retrieving, a broadcast scheduling strategy HPF-ED F (Highest Priority First with Earlier Deadline and Frequency) is proposed under the BoD (Broadcast on Demand) model. Using the strategy, data items are scheduled according to their priority the transaction imposed on them or system set for them. The strategy also considers other characteristics of data items such as deadline and popularity of data. The extensive simulation experiments have been conducted to evaluate the performance of the proposed algorithm. Results show that it can achieve excellent performance compared with existing     

基于实时车货信息的港-公调度优化模型

为了解决港区内存在的进出车辆拥挤、货物周转时间长、甚至延误顾客要求到货时间等问题,将港口系统和公路运输系统综合起来进行整体调度优化研究.通过分析港口每艘货船靠港和离港的装卸作业过程,采用线性规划的方法,建立包含港口、公路货运场站和目的地的港-公调度优化模型.该模型在满足港口和所有目的地货物需求的前提下,根据港-公系统信息平台提供的实时车货信息,求解出作业时间最短的公路货运车辆调度方案,这里作业时间既包括装卸车作业时间又包括车辆行程时间.对于每次港口装卸船作业,港-公调度优化模型均能为货运车辆在港口、货物场站和目的地之间提供最优运输路线,从而节省装卸作业时间,提高港-公系统的作业效率.     

基于实时以太网的风机远程控制

针对工业现场常见的远程控制系统实时性差的问题,采用实时以太网技术和虚拟仪器相结合的方法,并结合光纤传输技术,给出了一种基于实时以太网的远程控制系统实现方法.实验结果表明,与目前常用的PLC（可编程逻辑控制器）远程控制系统相比,基于实时以太网的远程控制系统可靠性高、实时性好、抗干扰能力强,在大型工业现场的远程控制中具有较大的应用价值.     

基于UML-RT模型的实时软件规模测量方法

COSMIC—FFP是可用于实时系统的第2代功能规模测量方法．本文着重探讨COSMIC—FFP模型方法,并将其应用于实时UML需求分析模型中．     

An Efficient Real-Time Fault-Tolerant Scheduling Algorithm Based on Multiprocessor Systems

In the context of real-time fault-tolerant scheduling in multiprocessor systems, Primary-backup scheme plays an important role. A backup copy is always preferred to be executed as passive backup copy whenever possible because it can take the advantages of backup copy de-allocation technique and overloading technique to improve schedulability. In this paper, we propose a novel efficient fault-tolerant ratemonotonic best-fit algorithm efficient fault-tolerant rate-monotonic best-fit （ERMBF） based on multiprocessors systems to enhance the schedulability. Unlike existing scheduling algorithms that start scheduling tasks with only one processor. ERMBF pre-allocates a certain amount of processors before starting scheduling tasks, which enlarge the searching spaces for tasks. Besides, when a new processor is allocated, we reassign the task copies that have already been assigned to the existing processors in order to find a superior tasks assignment configuration. These two strategies are all aiming at making as many backup copies as possible to be executed as passive status. As a result, ERMBF can use fewer processors to schedule a set of tasks without losing real-time and fault-tolerant capabilities of the system. Simulation results reveal that ERMBF significantly improves the schedulability over existing, comparable algorithms in literature.