隨著科學技術的不斷進步,無人機飛行器不僅在民用方面有較為廣泛的應用,在軍事領域的發(fā)展也越來越得到人們的關注。平臺管理分系統(tǒng)作為某無人機上核心的部分,主要負責對機載各個分系統(tǒng)的實時控制及監(jiān)測,這就導致了其具有與分系統(tǒng)之間關系復雜、需要處理的數(shù)據(jù)較多、實時性要求較高等諸多特點。同時也給系統(tǒng)的開發(fā)和維護帶來了嚴峻的考驗,為了驗證管理分系統(tǒng)設計的正確性和可行性,需要開發(fā)一套高效、穩(wěn)定、通用性較高的自動測試系統(tǒng)。根據(jù)上文分析,本文重點是自動測試系統(tǒng)的開發(fā),在進行并行測試系統(tǒng)任務調(diào)度過程中,很容易出現(xiàn)系統(tǒng)資源產(chǎn)生沖突等問題,所以需要對當前任務調(diào)度問題進行分析建模,由于Petri網(wǎng)能夠直觀對系統(tǒng)進行描述,因而選擇Petri網(wǎng)進行建立模型,并提出了基于Petri網(wǎng)和蟻群算法相結(jié)合的調(diào)度算法。在使用Petri網(wǎng)進行任務調(diào)度建模時首先構(gòu)造出任務相關圖,而后Petri網(wǎng)任務調(diào)度是根據(jù)任務相關圖得出的,也是路徑選擇的過程,在執(zhí)行時完成狀態(tài)變遷,同時對相關資源進行重新分配。因為蟻群算法在進行任務調(diào)度時很容易陷入局部最優(yōu)解,所以必須對算法進行改進,本文使用的是基于Petri網(wǎng)和蟻群算法相結(jié)合的調(diào)度算法,具體是在狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率規(guī)則中,加入約束檢驗,不符合約束條件的變遷,就不選擇此路徑,進而加快了算法搜索速度;而且在算法執(zhí)行時,將一個衰減因子加入到局部信息素的更新中,使得算法的搜索范圍進一步擴大,從而避免算法得到的是局部最優(yōu)解。在系統(tǒng)多個測試用例并行執(zhí)行時,將測試任務分解,合理規(guī)劃系統(tǒng)資源,盡可能縮短測試時間,提高測試效率,提高系統(tǒng)資源利用率。在地面綜合測試設備研發(fā)設計完成之后,交付用戶驗收、使用,通過實際的測試,硬件設備正常運行,上下位機軟件運作暢通,系統(tǒng)各個模塊證明穩(wěn)定可行,總而言之,系統(tǒng)具有較強的通用性、可移植性、可擴展性。與此同時,在系統(tǒng)設計完成之后,測試結(jié)果表明本文提出的調(diào)度算法在并行測試任務調(diào)度上表現(xiàn)較為良好,很好的解決了在并行測試中系統(tǒng)資源產(chǎn)生沖突等問題,測試效率有了明顯的提高,完全滿足實際的使用。
【學位單位】：電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2018
【中圖分類】：V279
【文章目錄】：
摘要
abstract
第一章 緒論
    1.1 研究的背景及意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
    1.3 本論文的主要內(nèi)容及結(jié)構(gòu)安排
第二章 并行測試技術基礎和Petri網(wǎng)任務調(diào)度建模研究
    2.1 Petri網(wǎng)任務調(diào)度建模研究
        2.1.1 Petri網(wǎng)的基本概念和性質(zhì)
        2.1.2 Petri網(wǎng)任務調(diào)度建模
    2.2 并行測試
        2.2.1 并行測試的優(yōu)點
        2.2.2 并行測試任務分解原則
        2.2.3 并行測試技術難點分析
    2.3 本章小結(jié)
第三章 綜合測試平臺的系統(tǒng)需求分析和方案設計
    3.1 測試平臺系統(tǒng)的需求分析
        3.1.1 系統(tǒng)功能分析
        3.1.2 系統(tǒng)性能分析
    3.2 系統(tǒng)總體方案設計
        3.2.1 系統(tǒng)硬件組成
        3.2.2 系統(tǒng)軟件方案
    3.3 系統(tǒng)軟件的多任務并行設計
        3.3.1 多任務并行的需求
        3.3.2 多任務方案分析及總體設計
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于Petri網(wǎng)和蟻群算法結(jié)合的任務調(diào)度算法研究
    4.1 標準蟻群算法
        4.1.1 蟻群算法原理
        4.1.2 蟻群算法的優(yōu)缺點
    4.2 融合的P-ACO任務調(diào)度算法
        4.2.1 Petri網(wǎng)解的構(gòu)造過程
        4.2.2 信息素的更新機制
        4.2.3 算法實現(xiàn)的步驟和流程
    4.3 P-ACO的仿真分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 綜合設備系統(tǒng)軟件的設計與實現(xiàn)
    5.1 設計概述和開發(fā)環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)的模塊化設計
        5.2.1 通信傳輸模塊
        5.2.2 數(shù)據(jù)解析顯示和存儲模塊
    5.3 軟件模塊實現(xiàn)
        5.3.1 上位機軟件實現(xiàn)
        5.3.2 下位機軟件實現(xiàn)
    5.4 上下位機流程設計
    5.5 本章小結(jié)
第六章 系統(tǒng)功能和性能測試
    6.1 系統(tǒng)主要模塊測試
        6.1.1 軟件數(shù)據(jù)實時性解析測試
        6.1.2 通訊模塊測試
        6.1.3 下位機軟件模塊測試
    6.2 調(diào)度算法實際結(jié)果分析
        6.2.1 某無人機平臺的測試任務描述
        6.2.2 與其它算法對比實驗及結(jié)果分析
    6.3 自動測試結(jié)果分析
    6.4 本章小結(jié)
第七章 全文總結(jié)與展望
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 后續(xù)工作展望
致謝
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