基于模型的汽车电子软件综合方法研究

论文摘要

随着信息技术的快速发展,嵌入式系统已经渗透到生产和生活的方方面面。汽车电子是嵌入式系统应用的一个典型领域。汽车电子技术是当今汽车技术发展的主要动力。汽车电子控制系统是汽车电子系统的核心,对于提高车辆的性能、安全性和可靠性具有重要的作用。汽车电子控制软件具有严格的强实时要求并受到系统的资源限制和能量限制。随着汽车电子控制系统的日益复杂化以及行业内部竞争的加剧,目前的软件开发方法越来越难以满足汽车电子控制软件高复杂度、高安全性、低成本、短开发周期等要求。基于模型的软件开发可以有效地控制软件的复杂度,提高软件的开发效率,降低软件的开发和维护成本,提高软件的正确性,从而成为目前嵌入式软件开发的重要研究领域之一。模型综合是基于模型嵌入式软件开发的重要阶段,该阶段对于满足嵌入式软件的非功能约束,生成正确的嵌入式软件具有重要的意义。然而,目前的模型综合方法存在以下的不足:1)不支持汽车电子控制软件中复杂的事务模型;2)不支持OSEK标准所定义的混合调度方式和分组调度方式;3)不支持复杂事务模型在混合调度方式和分组调度方式下的定时验证;4)未考虑节能问题,从而难以满足基于模型的汽车电子控制软件开发中模型综合的要求。本文以汽车电子控制系统作为实现模型的硬件平台,以符合汽车电子行业公认的OSEK标准的操作系统作为实现模型的软件平台,研究在基于模型的汽车电子软件开发中使用复杂事务模型时的模型综合问题。重点研究了单处理器环境中时间优化的模型综合方法、分布式环境中多资源约束的模型综合方法和能量节省的模型综合方法,为汽车电子软件开发中模型综合的自动化提供了理论和方法支持。本文的主要工作包括以下四个方面:1)提出了汽车电子软件模型综合的理论框架。本文介绍了基于模型汽车电子软件开发环境SmartOSEK IDE V3.5（目前处于研究和开发中）中模型综合的理论框架——MOSAES以及与MOSAES相关的模型:结构模型、平台模型、实现模型和约束模型等,为汽车电子软件的模型综合提供了明晰的上下文。2)研究了单处理器环境中的模型综合问题,提出了以优化临界缩放因子为目标的模型综合方法。本文扩展了HKL算法,提出了满足1-M和M-1共享关系时混合调度方式下事务的定时验证方法,以及满足M-1共享关系时分组调度方式下事务的定时验证方法。提出了单处理器环境中混合调度和分组调度方式下模型综合的流程。在模型综合时,使用定时验证保证了生成的实现模型满足定时约束;使用模拟退火算法以探索优先级的分配,优化临界缩放因子;并根据任务之间的干涉关系合并任务,在保持定时验证结果的情况下减小系统的开销。3)研究了分布式环境中的模型综合问题,提出了满足多资源约束的模型综合方法。该方法包括构件分配和实现模型生成两个阶段。首先,在满足处理器的计算资源、内存资源约束和保持计算密度平衡的条件下把构件分配到处理器上,然后以满足定时约束为目标生成实现模型。构件分配和实现模型生成是一个回溯的过程。此外,还提出了混合调度方式和分组调度方式下,任务段之间不连续时,事务的定时验证方法,以满足分布式环境中验证定时约束的需要。4)研究了模型综合中的节能问题,提出了能量节省的模型综合方法。本文首先提出了固定优先级线性事务模型中实现节能的HDVS算法。然后在HDVS算法节能原理的基础上,分析了结构模型的特点和调度方式对于事务类型划分和任务执行的影响,扩展了单处理器中的模型综合方法,从而集成节能特性到单处理器环境的模型综合过程中。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 目录
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 汽车电子软件开发概述
• 1.2.1 汽车电子技术概述
• 1.2.2 汽车电子系统的特点
• 1.2.3 OSEK/VDX标准概述
• 1.2.4 汽车电子软件开发的挑战
• 1.3 基于模型开发概述
• 1.4 研究动机
• 1.5 研究内容与贡献
• 1.6 本文结构
• 第2章 研究基础与现状
• 2.1 基于模型的开发模式
• 2.1.1 基于模型的开发过程
• 2.1.2 基于模型与模型驱动
• 2.1.3 基于模型与基于构件
• 2.1.4 基于模型的关键步骤
• 2.2 模型综合的研究现状
• 2.2.1 不保证非功能约束的方法
• 2.2.2 保证非功能约束的方法
• 2.3 基于模型的项目与平台综述
• 2.3.1 异构模型框架
• 2.3.2 通用建模环境
• 2.3.3 基于模型的嵌入式软件集成
• 2.3.4 Rhapsody集成开发环境
• 2.3.5 比较与分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 汽车电子软件模型综合（MOSAES）的理论框架
• 3.1 理论框架
• 3.2 相关模型
• 3.2.1 结构模型
• 3.2.2 平台模型
• 3.2.3 约束模型
• 3.2.4 实现模型
• 3.3 本章小结
• 第4章 单处理器环境中时间优化的MOSAES方法
• 4.1 问题的定义
• 4.2 HKL可调度性分析算法
• 4.3 混合调度方式下的模型综合方法
• 4.3.1 混合调度方式下的定时验证方法
• 4.3.2 混合调度方式下模型综合的过程
• 4.4 分组调度方式下的模型综合方法
• 4.4.1 分组调度方式下的定时验证方法
• 4.4.2 分组调度方式下模型综合的过程
• 4.5 实验结果与分析
• 4.5.1 混合调度方式下的模型综合实验
• 4.5.2 分组调度方式下的模型综合实验
• 4.6 本章小结
• 第5章 分布式环境中多资源约束的MOSAES方法
• 5.1 问题的定义
• 5.2 模型综合的过程
• 5.3 资源约束与计算平衡时的构件分配方法
• 5.3.1 初始化
• 5.3.2 构件的分配方法
• 5.4 混合调度方式下的实现模型生成方法
• 5.4.1 混合调度方式下的定时验证方法
• 5.4.2 混合调度方式下实现模型生成的过程
• 5.5 分组调度方式下的实现模型生成方法
• 5.5.1 分组调度方式下的定时验证方法
• 5.5.2 分组调度方式下实现模型生成的过程
• 5.6 实验结果与分析
• 5.7 本章小结
• 第6章 能量节省的MOSAES方法
• 6.1 固定优先级线性事务模型中的节能方法
• 6.1.1 相关工作
• 6.1.2 分层动态电压缩放算法
• 6.2 混合调度方式下能量节省的模型综合
• 6.3 分组调度方式下能量节省的模型综合
• 6.4 实验结果与分析
• 6.4.1 混合调度方式下的节能效果
• 6.4.2 分组调度方式下的节能效果
• 6.5 本章小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 本文工作总结
• 7.2 未来工作展望
• 参考文献
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 攻读学位期间参加项目情况
• 致谢
• 作者简介