隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步,無人機(jī)飛行器不僅在民用方面有較為廣泛的應(yīng)用,在軍事領(lǐng)域的發(fā)展也越來越得到人們的關(guān)注。平臺管理分系統(tǒng)作為某無人機(jī)上核心的部分,主要負(fù)責(zé)對機(jī)載各個分系統(tǒng)的實時控制及監(jiān)測,這就導(dǎo)致了其具有與分系統(tǒng)之間關(guān)系復(fù)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(hù)帶來了嚴(yán)峻的考驗,為了驗證管理分系統(tǒng)設(shè)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(jìn)行并行測試系統(tǒng)任務(wù)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(dāng)前任務(wù)調(diào)度問題進(jìn)行分析建模,由于Petri網(wǎng)能夠直觀對系統(tǒng)進(jìn)行描述,因而選擇Petri網(wǎng)進(jìn)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(jìn)行任務(wù)調(diào)度建模時首先構(gòu)造出任務(wù)相關(guān)圖,而后Petri網(wǎng)任務(wù)調(diào)度是根據(jù)任務(wù)相關(guān)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(guān)資源進(jìn)行重新分配。因為蟻群算法在進(jìn)行任務(wù)調(diào)度時很容易陷入局部最優(yōu)解,所以必須對算法進(jìn)行改進(jìn),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(jìn)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(jìn)一步擴(kuò)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(wù)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(shè)備研發(fā)設(shè)計完成之后,交付用戶驗收、使用,通過實際的測試,硬件設(shè)備正常運行,上下位機(jī)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(qiáng)的通用性、可移植性、可擴(kuò)展性。與此同時,在系統(tǒng)設(shè)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(wù)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(xué)位單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)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(shù)基礎(chǔ)和Petri網(wǎng)任務(wù)調(diào)度建模研究
    2.1 Petri網(wǎng)任務(wù)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(wù)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(wù)分解原則
        2.2.3 并行測試技術(shù)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(shè)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(shè)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(wù)并行設(shè)計
        3.3.1 多任務(wù)并行的需求
        3.3.2 多任務(wù)方案分析及總體設(shè)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(wù)調(diào)度算法研究
    4.1 標(biāo)準(zhǔn)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(wù)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(jī)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(shè)備系統(tǒng)軟件的設(shè)計與實現(xiàn)
    5.1 設(shè)計概述和開發(fā)環(huán)境
    5.2 系統(tǒng)的模塊化設(shè)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(jī)軟件實現(xiàn)
        5.3.2 下位機(jī)軟件實現(xiàn)
    5.4 上下位機(jī)流程設(shè)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(jī)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(jī)平臺的測試任務(wù)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
參考文獻(xiàn)

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本文編號：2830307