实时系统中基于测量的概率时序分析：模型、方法与验证

摘要

随着嵌入式实时系统复杂度提升，传统最坏情况执行时间分析面临挑战，推动研究者采用概率统计技术解决时序分析问题.本文首先了概述概率时序分析方法的发展历程，探讨了验证模型选择对分析结果的影响.然后介绍极值理论在时序分析中的应用，并特别关注了从独立同分布到非独立同分布系统的理论扩展.由于现代计算机系统难以满足独立同分布假设，本文重点描述了MBPTA使能方法中的随机化技术.通过引入随机性打破执行时间间的依赖关系，并可由硬件与软件方法实现.此外，本文讨论了在各种随机化条件下为MBPTA提供可靠统计验证的方法.最后提出了适用于多种随机化系统的通用统计学验证流程.

关键词

基于测量 / 概率时序分析 / 统计学验证 / 实时 / WCET / 随机

基金资助

国家自然科学基金项目(62072085)资助; 辽宁省科技攻关项目(2024JH2/102400070,2023JH2/101700370)资助