某无人机平台管理分系统自动测试调度策略研究与实现

发布时间：2020-09-29 21:49

　　随着科学技术的不断进步,无人机飞行器不仅在民用方面有较为广泛的应用,在军事领域的发展也越来越得到人们的关注。平台管理分系统作为某无人机上核心的部分,主要负责对机载各个分系统的实时控制及监测,这就导致了其具有与分系统之间关系复杂、需要处理的数据较多、实时性要求较高等诸多特点。同时也给系统的开发和维护带来了严峻的考验,为了验证管理分系统设计的正确性和可行性,需要开发一套高效、稳定、通用性较高的自动测试系统。根据上文分析,本文重点是自动测试系统的开发,在进行并行测试系统任务调度过程中,很容易出现系统资源产生冲突等问题,所以需要对当前任务调度问题进行分析建模,由于Petri网能够直观对系统进行描述,因而选择Petri网进行建立模型,并提出了基于Petri网和蚁群算法相结合的调度算法。在使用Petri网进行任务调度建模时首先构造出任务相关图,而后Petri网任务调度是根据任务相关图得出的,也是路径选择的过程,在执行时完成状态变迁,同时对相关资源进行重新分配。因为蚁群算法在进行任务调度时很容易陷入局部最优解,所以必须对算法进行改进,本文使用的是基于Petri网和蚁群算法相结合的调度算法,具体是在状态转移概率规则中,加入约束检验,不符合约束条件的变迁,就不选择此路径,进而加快了算法搜索速度;而且在算法执行时,将一个衰减因子加入到局部信息素的更新中,使得算法的搜索范围进一步扩大,从而避免算法得到的是局部最优解。在系统多个测试用例并行执行时,将测试任务分解,合理规划系统资源,尽可能缩短测试时间,提高测试效率,提高系统资源利用率。在地面综合测试设备研发设计完成之后,交付用户验收、使用,通过实际的测试,硬件设备正常运行,上下位机软件运作畅通,系统各个模块证明稳定可行,总而言之,系统具有较强的通用性、可移植性、可扩展性。与此同时,在系统设计完成之后,测试结果表明本文提出的调度算法在并行测试任务调度上表现较为良好,很好的解决了在并行测试中系统资源产生冲突等问题,测试效率有了明显的提高,完全满足实际的使用。
【学位单位】：电子科技大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：V279
【文章目录】：
摘要
abstract
第一章绪论
    1.1 研究的背景及意义
    1.2 国内外研究现状
        1.2.1 国外研究现状
        1.2.2 国内研究现状
    1.3 本论文的主要内容及结构安排
第二章并行测试技术基础和Petri网任务调度建模研究
    2.1 Petri网任务调度建模研究
        2.1.1 Petri网的基本概念和性质
        2.1.2 Petri网任务调度建模
    2.2 并行测试
        2.2.1 并行测试的优点
        2.2.2 并行测试任务分解原则
        2.2.3 并行测试技术难点分析
    2.3 本章小结
第三章综合测试平台的系统需求分析和方案设计
    3.1 测试平台系统的需求分析
        3.1.1 系统功能分析
        3.1.2 系统性能分析
    3.2 系统总体方案设计
        3.2.1 系统硬件组成
        3.2.2 系统软件方案
    3.3 系统软件的多任务并行设计
        3.3.1 多任务并行的需求
        3.3.2 多任务方案分析及总体设计
    3.4 本章小结
第四章基于Petri网和蚁群算法结合的任务调度算法研究
    4.1 标准蚁群算法
        4.1.1 蚁群算法原理
        4.1.2 蚁群算法的优缺点
    4.2 融合的P-ACO任务调度算法
        4.2.1 Petri网解的构造过程
        4.2.2 信息素的更新机制
        4.2.3 算法实现的步骤和流程
    4.3 P-ACO的仿真分析
    4.4 本章小结
第五章综合设备系统软件的设计与实现
    5.1 设计概述和开发环境
    5.2 系统的模块化设计
        5.2.1 通信传输模块
        5.2.2 数据解析显示和存储模块
    5.3 软件模块实现
        5.3.1 上位机软件实现
        5.3.2 下位机软件实现
    5.4 上下位机流程设计
    5.5 本章小结
第六章系统功能和性能测试
    6.1 系统主要模块测试
        6.1.1 软件数据实时性解析测试
        6.1.2 通讯模块测试
        6.1.3 下位机软件模块测试
    6.2 调度算法实际结果分析
        6.2.1 某无人机平台的测试任务描述
        6.2.2 与其它算法对比实验及结果分析
    6.3 自动测试结果分析
    6.4 本章小结
第七章全文总结与展望
    7.1 全文总结
    7.2 后续工作展望
致谢
参考文献

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