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关键词： Linux操作系统   软件开发   内核测试   机器学习   信息检索  

摘要： Linux操作系统作为开源软件世界的基石，其应用场景越来越广泛，从资源匮乏的IoT设备到性能强大的超级计算中心均有广泛应用，与此同时Linux系统下开发人员也越来越多。为适应复杂的应用场景、满足新需求，Linux系统复杂度持续增长，Linux系统开发过程涉及的三个环节（开发测试、构建编译、运行交互）中存在影响开发人员工作效率的问题并没有随着Linux系统的发展而消失，甚至变得更加严重。例如，针对Linux系统测试用例越来越多，耗时越来越长，完整运行测试用例的时间需按小时计算，导致测试效率越来越低;构建编译环节的内核配置项间有复杂依赖关系，且配置项数量已超过15000个并仍在增长，即使专业人员对配置项设置和优化都容易出错，需花费大量时间分析错误原因;命令行交互界面可操作的命令数量过多导致用户遇到问题经常不知道应该使用哪一个，从而不得不离开命令行界面寻求帮助，影响工作效率，类似问题也存在于内核层交互接口procfs，开发者可通过该接口查询系统状态或设置系统参数，但该接口包含的内核状态文件数量巨大，导致开发者很难掌握。　　本文针对Linux系统开发过程中存在影响开发工作效率的问题，基于机器学习和信息检索等技术进行优化研究，以提高开发者学习和使用Linux系统的效率。本文主要研究内容和贡献如下:　　第一、提出了一种对内核测试用例优先级排序的方法。该方法借助检索技术依据待测试代码补丁对测试用例排序，优先执行与代码补丁相关的测试用例以提高测试效率。已有基于检索技术对测试用例排序的研究有两点不足:未从软件测试角度解释其技术合理性;未对检索结果中相似测试用例去重，从而导致部分待测试代码被频繁执行而另一部分代码长时间处于等待状态，本文对以上两个不足点进行了回应。此外本文首次发现内核测试中存在显著的函数调用概率不均衡现象并提出解决方法。基于本文提出的研究方法在测试工具LTP上实现了原型系统rankLTP，基于内核社区补丁实验评估表明同样的代码覆盖情况下rankLTP的测试用例数量仅为LTP的16.19％，运行时间仅为其21.84％。　　第二、提出并设计了内核配置项多标签配置图及其应用。该图包含内核配置项间的依赖关系、功能标签、性能标签、安全标签和配置项使能率标签，以提升开发人员学习和使用配置项的效率。该内核配置图在内核启动优化、内核裁剪、内核安全增强、内核性能优化、内核配置项异常检测等场景均可应用。为验证该配置图在实践应用中有效性，基于该配置图提出面向内核配置项的检索框架KCIR，该框架基于配置图中的标签信息和依赖关系分别对查询语句和内核配置项文本进行扩展。实验评估表明与传统检索框架相比，KCIR的检索命中率提升显著:将基于VSM算法的TopK命中率提升了8.27％～27.27％;将基于LSI算法的TopK命中率提升了14.00％～30.00％;将基于word2vec算法的TopK命中率提升了6.66％～22.22％;将基于DSSM算法的TopK命中率提升了6.08％～29.03％。通过对KCIR的有效性评估验证了内核配置图在实践中的有效性。　　第三、提出针对Linux命令行的个性化检索方法。该方法FindCmd基于命令文本和查询关键字对命令进行排序，利用命令文本特点对检索框架进行了优化;考虑到用户使用检索工具时更倾向于查找较陌生命令，FindCmd基于用户命令使用历史适当降低用户熟悉命令的优先级。实验评估表明FindCmd在hit@n(n=1～10)的命中率是检索工具apropos的6.42倍～25.2倍;和检索工具howdoi相比FindCmd在hit@n(n=1～10)的命中率提高了43.43％～125％。此外FindCmd可依据用户命令熟悉度提供个性化结果，FindCmd是首个针对本地命令行的个性化检索方法。　　第四、提出针对内核交互接口procfs的检索方法。该方法askproc帮助开发人员基于procfs接口高效和内核层交互。Askproc基于内核状态项树状组织结构对检索架构进行了优化。此外本文发现procfs接口实践应用中特点:多个内核状态项通常组成状态单元，状态单元中的多个项经常被一起使用。而传统检索方法仅依据相似度排序，导致同状态单元中的项分散在结果中，无法展示各项间关联，且由于查询语句不精准等原因导致TopK结果中可能仅包含了内核状态单元的部分项。针对传统检索方法的不足，askproc计算出TopK结果中同内核状态单元中状态项并将其可视化展示，作为对检索结果补充。评估结果表明和基准工具howdoi相比，askproc在hit@n(n=1～10)的命中率提高了2.22倍～3.67倍，且对内核状态单元这一特征支持良好。Askproc是首个针对procfs接口的检索方法。

关键词： 网络操作系统   Linux的实验教学   改革探索  

摘要： 当前我国互联网发展较为迅速,其中Linux操作系统具有稳定、安全、可靠的优势,被业界所青睐并广泛使用,成为企业信息化的最佳操作系统平台.随着时代的发展,Linux系统逐步完善,应用范围逐渐扩大,本文结合此话题对网络操作系统Linux的实验教学进行阐述,从而提出改革的有效措施.

关键词： 遥操作系统   不确定性   协同控制   干扰观测器   径向基神经网络  

摘要： 遥操作系统把人类智慧和精准高效的机械系统融于一体，通过临场感技术提高了系统的人机交互能力，进而拓展了人类探索未知世界的范围，被广泛应用到空间探索、特种作战和疗手术等领域。由于自身模型的非线性、所处工作环境的恶劣和通信网络的带宽限制，使得遥操作系统的控制性能受各种不确定性因素影响。本文综合考虑了未建模动态、噪声信息、内外部扰动、执行器故障和时延问题，构建更加贴合工程应用需要的非线性系统模型，进而提出满足遥操作系统快速响应、精确控制、强鲁棒性指标的协同控制方案。本文的主要研究内容给出如下：　　研究了噪声信息影响下的双边遥操作系统的协同控制问题。通过非线性干扰观测器估计双边遥操作系统中存在的不确定扰动，并将非线性干扰观测器的输出扩张为系统的状态变量，进而设计扩展卡尔曼滤波器去除过程噪声和测量噪声，可以得到系统状态和总集扰动的精准估计。利用近似随机微分方程的方法，推导了基于扩展卡尔曼滤波器的估计误差有界性的理论。然后主从机器人状态跟踪误差及其导数作为滑模面的输入，设计自适应二阶滑模控制器，给出了控制器有限时间稳定性证明。最后给出了仿真和对比实验，证明了所提控制方案在处理噪声扰动以及消除系统抖震方面具有优越性。　　研究了执行器故障下的双边遥操作系统的协同控制问题。针对系统不确定性和执行器非线性故障问题，提出了一种基于径向基神经网络和非线性干扰观测器的复合型干扰观测器。神经网络干扰观测器用于逼近含有执行器故障函数和系统不确定性函数的连续函数，非线性干扰观测器用于处理未知的外部干扰和神经网络逼近误差。然后基于复合型干扰观测器提出一种自适应神经容错控制方案，使双边遥操作系统能够在含有不确定性、外部干扰和执行器故障的情况下实现主从端协同控制以及保持稳定性。利用李雅普诺夫方法分析了所设计控制方案的稳定性，证明了所有闭环信号的收敛性。最后，与经典PID控制算法的对比结果和不同执行器故障函数下的实验说明了所提控制方案有效性。

关键词： 汽车  

ISBN: (纸本)9787560898087

摘要： 本书共分为5个章节, 其中: 第1章介绍嵌入式多核微处理器、多核操作系统以及传统汽车电子软件开发方法面临的挑战, 进而引出AUTOSAR产生的背景、核心思想及其发展现状。第2章主要介绍AURIX 2G系列多核处理器架构并详细分析内核的结构与特点, 以及AURIX 2G的几个常用片上外设。第3章从嵌入式实时操作系统出发介绍OSEK OS的特性, 并分析AUTOSAR多核操作系统在OSEK OS基础上的扩展特性及其相互之间的差异性。第4章以车用永磁同步电机控制器为例, 介绍其软件架构的开发过程, 并在此基础上, 阐述AUTOSAR多核操作系统监控的相关概念。第5章针对嵌入式系统对于程序执行实时性要求和程序执行时间在AUTOSAR多核操作系统中难以预估的矛盾, 借助TAI具套件设计一套针对多核操作系统程序的优化方案, 在真实车载域控制器上成功实现了预期的优化目标, 并总结归纳出多核操作系统编程的规律和应用技巧。

关键词： 功能安全   代码克隆   代码演化  

摘要： 为在通过高安全操作系统上进行驱动开发,保证驱动程序的功能安全,满足IEC 61508和EN 50128的要求,避免隐藏较深的缺陷,需要研究在操作系统驱动开发过程中及时避免一些不易于观察出的缺陷的技术。本文通过研究对代码的版本历史进行挖掘和含有克隆关系的筛查,通过对软件的源头进行追溯,并结合谱系分析方法,在基于大规模的代码历史数据的基础之上,提出在软件开发和实践的过程中及时挖掘、跟踪和避免隐藏缺陷的解决方案。为对操作系统的不同实现进行全方位的涵盖,本文研究了28个开源操作系统和依赖项目的历史,共涉及代码blob共19.553M个,涉及代码总行数6470M行。本文还利用爬虫技术,爬取和构建开源论坛、公开缺陷库的报错信息,构建缺陷信息库,将之与代码历史相结合,以帮助发现隐藏缺陷。本文主要依靠代码克隆技术梳理软件来源和演化谱系,并在操作系统驱动上加以应用。利用代码的git信息,对代码的blob,tree,commit等组织结构进行挖掘、整理和持久化存储,通过对blob进行大规模含有克隆关系的筛查,得到代码的克隆对,将克隆对聚合之后即得到克隆类,并从中提取克隆特征。对blob的代码文本进行研究,从代码修改的角度挖掘一致变更关系和并列一致变更关系,从一致变更的角度对代码移植的演化关系和代码的发展对项目的影响进行研究。基于分布式框架,搭建大规模代码存储和克隆信息存储平台,便于相关信息的快速检索、便于代码的溯源分析和谱系构建、便于综合利用代码缺陷信息库中的相关信息对代码中的隐藏缺陷进行指导。提出一种数据可视化解决方案,将代码演化和克隆信息变化的相关趋势以散点图的方式呈现和分割,有效地找出代码中隐藏的相关缺陷。同时,对缺陷信息库、代码库作固定时段、常态化的维护和更新,保证新发现的缺陷能够在缺陷库里及时对应到相关代码,依据最新的缺陷库对代码库扫描,挖掘代码库隐藏缺陷供开发人员参考和处理。

关键词： 微小卫星   综合电子系统   操作系统   容错设计  

摘要： 随着卫星任务趋于多样化、复杂化,星载综合电子系统开始向多任务调度、高速计算、大数据高速传输与大容量存储等方向发展。传统的航天级处理器已经难以满足当前需求,采用工业级元器件搭载操作系统成为发展的必然趋势。但是工业级元器件不具备抗辐射能力,在复杂的太空环境中易受高能辐射粒子影响发生故障,因此采用容错技术提升基于工业级元器件星载综合电子系统的可靠性成为当前研究的热门方向之一。本文结合国外内微小卫星综合电子系统容错技术发展趋势,针对ZHX卫星项目需求从系统容错架构设计、基于操作系统的星载可靠性加载设计以及系统级冗余备份管理方案三方面开展了星载综合电子系统容错技术研究。本文主要贡献如下:一、针对ZHX项目支持操作系统、在轨智能计算、在轨可更换升级等功能需求,设计了综合电子系统双机异构备份冗余架构,通过高低速数据总线分离提升数据传输有效性,并针对重要数据进行点对点通信备份,提升了整系统的数据传输容错能力。二、针对基于操作系统的星载可靠性加载需求,提出了三种基于三模冗余可靠性的加载方式,从加载效率、资源消耗、可移植性以及可靠性等方面对加载过程进行分析与研究,并完成了基于操作系统的星载可靠性加载模块设计与FPGA代码实现。三、针对双机异构备份冗余架构下多处理器竞争式机制,提出了父级仲裁式与同级自主式两种冗余管理方式,解决了温备份下管理权冲突问题,实现平稳可靠交接,并进一步设计实现了主从机切换流程与主从系统间系统信息同步机制,提升了双机异构备份冗余架构设计下的系统可靠性。综上所述,本文所设计的综合电子系统架构采用搭载操作系统的ARM处理器与智能计算单元的硬件架构,并采用可靠性加载设计与冗余管理方案加固,因此具有高性能、高可靠性等优点,满足ZHX卫星综合电子系统设计需求。所提出的系统架构、星载可靠性加载方式及系统级冗余备份管理方案的设计思路具有通用性,功能模块具备可移植性,可以在其他卫星系统中得到应用。

关键词： 操作系统   远程识别   神经网络   集成学习   随机森林  

摘要： 操作系统（OS）识别工具对于渗透测试的侦察阶段至关重要。传统上的操作系统识别是使用基于指纹数据库的主动或被动工具进行的操作系统识别，鲜有专注于使用机器学习技术进行的识别方法。同时，这些工具多适用于IPv4网络，随着IPv6网络的发展，亟需一种适用于IPv6网络的操作系统识别工具或方法。　　本论文采用了两种方法来提供准确的操作系统识别，一种是具有独特投票系统的基于神经网络集成的方法，该方法使用了一种多层级的结构，依靠对上层神经网络输出结果进行投票决定下一步要使用的下层神经网络，另一种是基于随机森林算法的方法。这两种方法都使用IPv6特性以及数据包元数据功能进行被动操作系统识别。实验结果表明，两种方法均是成功且有效的：　　（1）在使用仅包含Windows和Linux数据包的数据集时，本文实现的神经网络集成识别方式平均综合准确度为84.8%，对Windows操作系统的识别准确度达到100%;由30棵决策树组成的随机森林平均综合准确度为93.6%。　　（2）研究了进行额外训练对神经网络集成的识别准确度的影响，并表明在进行额外训练后，该方法可以实现92.9%的平均综合准确度，比此前的方法提高了8.1%，并且可以提供有保证的Linux主机预测。　　（3）将Mac OS的数据包引入数据集中后，神经网络集成的平均综合准确度也能够达到76.0%，仍然能对Windows操作系统保持100%的识别准确度;随机森林算法的平均综合准确度为89.6%，相比神经网络集成拥有更高的识别准确度。　　（4）基于随机森林算法的操作系统识别方法拥有更高的识别准确度与更快的运行速度，是出色的、快速的操作系统被动识别方法;（5）基于神经网络集成的操作系统识别方法虽然相比基于随机森林算法的操作系统识别方法需要更长的时间进行训练，但是一旦训练完成便可以在极短时间内完成大规模连续的操作系统识别工作。　　根据对比得出，基于神经网络集成的操作系统识别方法相比基于决策树算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出5.68%，相比基于SVM算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出10.6%，相比基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出17.19%。而基于随机森林算法的操作系统识别方法相比基于决策树算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出19.28%，相比基于SVM算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出24.2%，相比基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法平均综合准确度高出30.79%。　　通过上述研究证明，本论文采用的基于神经网络集成的操作系统识别方法与基于随机森林算法的操作系统识别方法都具有良好的识别效果，与基于决策树算法的操作系统识别方法、基于SVM向量机的操作系统识别方法和基于朴素贝叶斯算法的操作系统识别方法相比，无论是在识别准确度方面还是运行时间方面，都具有更大的优势。

关键词： 对心夹持   运动学约束分析   换位夹持与送料操作   定位精度   薄壁管材  

摘要： 激光加工设备目前广泛应用于薄壁细长管材的复杂轮廓形貌特征加工,精密夹持与操作装置是其中的核心技术问题之一。本论文从约束的角度针对多种截面轮廓的对心夹持定位、进给运动以及减少加工尾料等需求,设计和开发具有能够适应多截面形状的管材对心的夹持装置及送料系统原型样机,满足了在加工过程中对管材的约束需求。主要的研究内容如下:通过对多爪对心夹持装置与卡盘技术的调研,归纳了精密机器设计中约束与精度的分析方法。基于运动学精确约束定位原理,对物体自由度分析、接触点布置、包笼抓取、定位误差以及实现送料操作的换位夹持方法进行了分析,阐明了设计该装置时所涉及到的约束原理。针对圆形、椭圆和矩形截面管材的夹持适应性,通过对夹持位置布局进行分析,建立了综合评价指标,确定了四爪正交夹持方式。为了防止不同管材在上料过程中脱离卡爪约束,根据包笼原理确定了卡爪的初始位置。为了减少设备体积,采用基于换位操作的送料方式,设计了一种由双卡盘与二指夹钳构成的送料系统,实现了管材夹持定位与换位操作系统的设计。针对具有定位管材作用的支撑端卡盘,分析了卡爪夹持误差对管材姿态误差的影响,引入模型建立了卡爪夹持误差影响加工平面上激光头焦距的数学模型,说明了夹持精度与加工精度的关联性。针对两个卡盘夹持管材工况下影响加工精度的机制,通过引入转角位移方程和最小势能方法,建立了在具有同轴度误差情况下管材加工部分姿态误差优化求解模型,并使用增广拉格朗日方法求解管材位姿误差的漂移量,然后采用多因子多水平正交实验方法明确了各设计参数的设计方向,在有限元仿真软件中对比驱动端高接触刚度—支撑端单滚子与驱动端低接触刚度—支撑端双滚子两种方案,对优化方向进行了验证,得到了较优的约束配置方案,为样机研制提供了理论支撑。最后根据前文分析结果,搭建了原型样机与测控系统,并在样机上开展了包笼功能测试、回转精度测试试验,证明了该原型样机方案的合理性。

关键词： 手术机器人   主从控制   力感知   力反馈  

摘要： 随着机器人技术的发展,机器人辅助微创手术因其良好的临床治疗效果被广大的医生和患者所接受。相较于传统的外科手术,微创手术具有操作灵活、控制精准和手术后遗症少等优势。虽然通过机器人进行微创手术能够有效提高手术的效率和成功率,但仍存在一个关键性问题亟待解决:手术过程中的力缺失导致操作者无法直接感知操作力的大小,这就增加了医生手术时的操作难度,而且长时间的力缺失会导致操作者疲劳,影响手术安全性。另外,随着传感器和力反馈技术的发展,将力感知与力反馈功能引入到微创手术机器人系统中,对提高手术过程中的安全性和治疗效果具有重要意义,同时这也是推动微创手术快速发展的关键点。针对微创手术过程中的力缺失问题,本文基于手术机器人的工作原理,设计和搭建了主从力反馈操作平台,能够将多维力信息通过直接力反馈、视觉和听觉等方式传递给操作者,增加了操作者的力觉临场感。通过实验测试表明,该手术机器人从手能够准确跟随主手进行运动,并且引入力反馈功能后,能够帮助操作者在满足操作条件情况下减少操作力达50%,提高了手术操作过程中的安全性。本文的主要研究内容包括以下几点:（1）针对微创手术机器人的设计要求,设计了能够在夹钳末端集成力传感器的微创手术机器人从手,并制造出样机。该样机由远程运动中心和柔性操作臂组成,共具有六个自由度,保证从手机器人能够在病灶区域灵活运动。分析了主手装置的输入和输出自由度,基于医用镊子模型设计了一种新的力反馈夹持器,并对夹持器的功能进行了验证。（2）基于主从控制原理设计了微创手术机器人控制算法及系统,通过人机交互界面,实现主从精准力反馈控制和模型仿真。根据D-H理论对主手和从手进行正、逆运动学分析,对其运动学方程及工作空间进行研究。研究基于干扰误差补偿的主从力反馈模型,设计主从遥操作控制和力感知与反馈方法,实现主从控制中的力觉反馈,提高操作安全性。（3）实现硬件系统与控制系统的连接,搭建微创手术机器人主从力反馈操作平台,在实际操作过程中对其进行测试。对从手各个关节的运动性能进行测试,验证了从手设计的有效性及运动学模型的正确性。通过不同条件下的实验对人体的力感知能力进行标定,实验结果表明人手能够感知反馈力的大小和方向,为后续实验提供理论基础。对所设计的手术机器人系统开展主从力反馈控制实验,验证了该手术机器人系统的有效性和适用性。本文所设计的手术机器人系统能够帮助操作者安全手术,为解决手术过程中的力缺失问题提供了一种可行的方案。

关键词： 项目管理   精益思想   手机操作系统  

摘要： 随着移动智能终端产业近十年的高速发展，现已逐渐进入成熟期，以手机、平板电脑、智能手表为代表的智能终端设备在功能、性能和技术方面的发展日新月异。智能手机不同于其他智能终端，具有迭代更新速度快、注重新技术新体验的应用等特点。在这个市场前提下，对品牌手机厂商在新功能研发、软件系统优化、性能提升等方面的要求越来越高。手机整机的研发主要包括硬件设计与操作系统软件研发，其中操作系统软件研发部分具有项目规模大、持续时间长、质量要求高、成本控制严格等特点。本文以A公司的手机Android操作系统的研发项目为例，介绍了A公司在软件研发项目管理中遇到的研发进度管理困难、沟通成本高、显性隐性浪费多等实际问题，论证了精益思想应用在软件研发项目中的可行性，分析了项目过程中价值流的各个环节存在的问题及原因，设计了针对如何协同研发与测试两个工序的进程、如何减少浪费、如何尽早发现瓶颈等问题的、基于“精益拉动系统”的改善方案。　　首先，本文分析了精益思想与软件研发的映射关系，并基于A公司项目管理的实际情况，梳理了其与精益生产的相似特征，确定了A公司在软件研发过程模型中引入精益改进方法和工具的可能性。同时定义了软件研发中的五类浪费、软件交付的原则和方法等内容，为下文对项目管理过程中的问题分析和方案设计的研究提供理论支撑。　　其次，本文以精益改善的视角，运用价值流分析等精益工具，从整体上对A公司项目管理的各个方面进行问题定义、量化、诊断与分析，进而综合所有方面的原因并锁定关键点，初步设想改善方案。　　再次，基于A公司软件研发项目管理的特征与实际问题，本文设计了软件研发过程中的“拉动系统”模型，用于提高研发与测试两个工序的沟通效率、减少空闲或过载等产生的浪费、及时发现瓶颈并即刻处理。　　本文对谋求成本降低、提升研发效率的软件研发企业，尤其是操作系统类等大型软件研发项目来说，在项目管理效率提升与精益化转型方面的理论与实践，有一定参考价值。