嵌入式軟件狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展和成熟，嵌入式系統(tǒng)在許多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，例如：工業(yè)、醫(yī)療、通信和航空航天等。嵌入式系統(tǒng)的應(yīng)用環(huán)境日益復(fù)雜使得軟件的系統(tǒng)規(guī)模越來(lái)越大，復(fù)雜程度越來(lái)越高。這使得嵌入式系統(tǒng)自身的隱患日漸增多，而這些隱患有可能在軟件運(yùn)行時(shí)暴漏出來(lái)，由此引發(fā)事故，給用戶(hù)造成不必要的損失。本文對(duì)VxWorks操作系統(tǒng)運(yùn)行時(shí)的軟件性能和行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)研究，以使系統(tǒng)軟件衰老造成的性能和行為失常能夠被及時(shí)發(fā)現(xiàn)。
　　首先，本文對(duì)嵌入式系統(tǒng)

2、性能監(jiān)測(cè)方法進(jìn)行研究。分別監(jiān)測(cè)了系統(tǒng)運(yùn)行的實(shí)時(shí)內(nèi)存、任務(wù)運(yùn)行的實(shí)時(shí)狀態(tài)、CPU的實(shí)時(shí)占用率和任務(wù)的堆棧使用情況，并對(duì)其進(jìn)行深入研究；同時(shí)分析了嵌入式軟件衰老趨勢(shì)，闡述了兩種判斷軟件老化情況的方法。
　　然后，結(jié)合隱馬爾可夫模型和遺傳算法對(duì)嵌入式軟件行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)。由于在訓(xùn)練隱馬爾可夫模型的參數(shù)時(shí)Baum-Welch對(duì)初始參數(shù)很敏感，而初始參數(shù)的選擇是完全隨機(jī)的，這就會(huì)使隱馬爾可夫模型容易陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，本文使用遺傳算法優(yōu)化訓(xùn)練過(guò)

3、程，確保形成精度更高的隱馬爾科夫模型。并用訓(xùn)練好的隱馬爾可夫模型對(duì)系統(tǒng)行為進(jìn)行監(jiān)測(cè)。
　　再次，本文對(duì)嵌入式軟件的異常狀態(tài)處理方法進(jìn)行了研究。在對(duì)系統(tǒng)的異常狀態(tài)進(jìn)行深入分析后，針對(duì)不同的異常情況，分別給出了應(yīng)對(duì)策略。為了提高軟件的可靠性，應(yīng)對(duì)多種異常情況的并發(fā)狀況，本文提出了軟件的決策模型，并對(duì)處理結(jié)果進(jìn)行了評(píng)價(jià)。
　　最后，對(duì)本文所提算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)。首先模擬了內(nèi)存泄露、任務(wù)異常、堆棧越界等在實(shí)際運(yùn)行中經(jīng)常遇到的異常情況。然