基于某總線的軟件可靠性同步參數(shù)估計仿真

李 靜

(河南大學濮陽工學院，河南 濮陽 457000)

1 引言

目前，軟件數(shù)據(jù)量[1]日益增多，增加系統(tǒng)工作量。傳統(tǒng)軟件數(shù)據(jù)處理機制已無法滿足該領(lǐng)域的軟件處理實時性、可靠性需求，且傳統(tǒng)軟件數(shù)據(jù)處理機制由多單機部分構(gòu)成，不斷增多的同步參數(shù)使得內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)變得更加復雜，已成為可靠性同步參數(shù)估計發(fā)展的障礙。軟件的可靠性是評價軟件質(zhì)量的重要量化標準，因此得到了越來越多研究者的重視。軟件可靠性就是軟件在一定的條件下、一定時間內(nèi)，在不造成系統(tǒng)故障的情況下能夠完成指定功能的概率。需提高軟件可用空間和硬件的系統(tǒng)化，以進一步提高參數(shù)估計性能。

為解決上述問題，相關(guān)領(lǐng)域的研究人員相繼提出了可靠性參數(shù)同步方案，這些同步方案從整體角度考慮出發(fā)，對所提估計算法進行優(yōu)化，將高可靠度、高實用性原則作為軟件可靠性同步參數(shù)估計的基礎(chǔ)。文獻[2]提出基于卡爾曼濾波估計的一致性時鐘同步方法，以期解決節(jié)點時鐘偏斜和偏移，利用雙向信息交換機制及分布式卡爾曼濾波，完成對時鐘偏斜和偏移的最優(yōu)估計，在時鐘參數(shù)最優(yōu)估計值的基礎(chǔ)上，采用一致性補償方法實現(xiàn)時鐘節(jié)點同步。但該方法的節(jié)能效果較差。文獻[3]提出考慮動態(tài)相依性的可靠性系統(tǒng)隨機Copula模型及其參數(shù)估計方法。在隨機Copula模型的基礎(chǔ)上，研究可靠性系統(tǒng)在動態(tài)相依下的可靠性，構(gòu)建隨機Copula模型，基于極大似然理論，給出基于隨機Copula模型的串聯(lián)與并聯(lián)系在動態(tài)相依下的可靠度，實現(xiàn)軟件可靠性同步參數(shù)的估計。但是該方法應用具有局限性，效果不理想。

為解決傳統(tǒng)方法存在的弊端，提出基于ARINC659總線[4]的軟件可靠性同步參數(shù)估計方法。解析ARINC659總線，以高可靠度、高實時性作為參數(shù)估計基礎(chǔ)，驗證可靠性同步參數(shù)分布規(guī)則，并將估計參數(shù)與實際參數(shù)方差考慮其中，以提高估計結(jié)果的準確性，通過仿真驗證了所提方法具有較小的誤差，在未來軟件可靠性同步參數(shù)估計的研究中起到重要的推動作用。

2 基于ARINC659總線的軟件參數(shù)同步處理

ARINC659總線又稱為背板數(shù)據(jù)總線，是基于時間觸發(fā)架構(gòu)構(gòu)建的雙余度容錯串行廣播總線，主要應用于數(shù)據(jù)通信中的在線可更換模塊，是綜合模塊化領(lǐng)域在電子系統(tǒng)[5]中的關(guān)鍵技術(shù)。

ARINC659總線軟件采用TPDA協(xié)議，以總線命令表為基礎(chǔ)，完成相關(guān)調(diào)度[6]?？偩€命令表由FDL編寫并經(jīng)過編譯的機器碼所構(gòu)成，存儲于LRM專用表儲存器中，且總線中每個LRM都包含兩個單元接口。ARINC659總線的協(xié)議對初始化同步、短時間同步和長時間同步做出了相關(guān)定義，以確保每個BIU模塊的工作狀態(tài)都保持同步，并在任意時間段內(nèi)，BIU模塊間都位于同一位置。

為確保全部LRM均可同步ARINC659總線數(shù)據(jù)，根據(jù)對應的操作指令將時間分解為一系列單元，每個表中都包含同樣的單元序列，每個單元都存在固定的時間段，開始與結(jié)束時間保持一致，工作流程如圖1所示。

圖1 ARINC659總線工作流程

基于上述同步機制概述，對于軟件中的可靠性同步參數(shù)，每兩個659中斷的時間間隔，被稱為659周期。分析ARINC659總線同步工作協(xié)議，將分布式、時間觸發(fā)、串行等因素考慮其中，構(gòu)成了可靠實時的同步系統(tǒng)。

2.1 軟件初始同步

初始同步指在軟件系統(tǒng)任務開始前進行調(diào)度，令需同步執(zhí)行的可靠性參數(shù)在同一時刻進入到階段任務中。

將執(zhí)行啟動的可靠性參數(shù)放入659終端參數(shù)中，保證各通道可周期性地向其它通道發(fā)送參數(shù)信息，發(fā)送所需周期與659終端周期相等，各通道的中斷時間也保持一致。利用初始同步算法完成上述操作，進入初始同步后中斷659，在總線表中標記為同步，等待下一個659中斷；讀取另一通道的同步標記，讀取后等待下一個659中斷，中斷開始后跳出可靠性參數(shù)，結(jié)束初始同步。若在規(guī)定時間內(nèi)無法讀取同步標志，則進入故障處理區(qū)域，故障處理方式與初始同步方法相同，具體操作流程如圖2所示。

圖2 軟件可靠性參數(shù)初始同步

ARINC659總線參數(shù)同步的主要是通過冗余[7]備份機制，降低數(shù)據(jù)復雜難度實現(xiàn)，采用不同的編碼作為備份總線傳輸方式，以降低軟件中其它信號的耦合作用[8]。也可通過實時交叉對比校驗，實現(xiàn)總線上可靠性同步參數(shù)的傳輸，根據(jù)交叉結(jié)果，完成軟件可靠性同步參數(shù)估計。

當不滿足估計條件時，對發(fā)送的同步節(jié)點采取實時隔離措施。除此之外，ARINC659總線的分布式結(jié)構(gòu)不需要由一個固定的節(jié)點完成數(shù)據(jù)同步，可使總線中的節(jié)點多冗余?；贏RINC659總線的參數(shù)估計算法，以時間調(diào)度表運行原理為基礎(chǔ)，當總線節(jié)點發(fā)生故障時，估計過程所需時間可以確定，保障參數(shù)估計的實時性。

2.2 軟件周期同步

周期同步指的是每周期任務執(zhí)行結(jié)束后，下一周期所需執(zhí)行的任務在同一時間段內(nèi)完成。

周期同步任務中通常采用小幀[9]計數(shù)，也被稱作主小幀數(shù)，每執(zhí)行一次主小幀數(shù)增加1。在659中斷參數(shù)中加1。每周期執(zhí)行完畢后，進入至下一周期內(nèi)，使用659中斷，以降低參數(shù)估計結(jié)果誤差，具體流程如圖3所示。

圖3 軟件可靠性參數(shù)周期同步

3 軟件可靠性同步參數(shù)估計算法

3.1 基本流程設(shè)計

軟件可靠性同步參數(shù)估計是反映系統(tǒng)機制的一個重要指標，可用于降低軟件故障發(fā)生幾率，關(guān)于可靠性同步參數(shù)估計以充分的數(shù)據(jù)樣本為基礎(chǔ)，計算過程相對簡潔；若樣本數(shù)據(jù)相對較少時，可利用分布函數(shù)[10]將參數(shù)看作隨機變量，獲取到分布規(guī)則，再結(jié)合ARINC659總線進行推算估計。

3.2 加權(quán)處理下可靠性同步參數(shù)估計

通過軟件小樣本數(shù)據(jù)的加權(quán)處理[11]，生成新的目標樣本，以獲得可靠性參數(shù)信息。確定可靠性同步參數(shù)均值μ和方差σ2二者的先驗分布序列。

(1)

(2)

式(2)中，Vi表示可靠性參數(shù)基本量；Dn表示可靠性參數(shù)特征值。(V1，V2，…，Vn)滿足D(1，1，…，1)數(shù)據(jù)隨機分布準則，E[.]表示準則函數(shù)，可得到

(3)

(4)

據(jù)上式(4)看得到μ和σ2的估計參數(shù)為

(5)

選取一組隨機同步參數(shù)，計算對應子集，當隨機同步參數(shù)量不斷增加時，對可靠性參數(shù)實行抑制性估計，利用直方圖得到μ和σ2的驗證分布。可靠性同步參數(shù)的數(shù)量通常較大，將其設(shè)為B=1000，在ARINC659同步機制下，結(jié)合生成的目標樣本，可得到后續(xù)同步參數(shù)分布形式，對μ和σ2計算可得方程式

(6)

據(jù)式(6)的計算結(jié)果，求得同步參數(shù)的密度函數(shù)為

(7)

通過上述確定可靠性參數(shù)同步分布規(guī)則，利用極大似然算法完成參數(shù)估計，因參數(shù)計算過程中分布均為常數(shù)，可建立如下方程

(8)

將式(5)代入上式中，通過聯(lián)立完成求解，即可得到對μ和σ2的估計數(shù)值，為最終的軟件可靠性同步參數(shù)估計結(jié)果。

4 實驗結(jié)果與分析

為分析基于ARINC659總線的軟件可靠性同步參數(shù)估計性能，將所提方法與其它方法進行對比仿真。當軟件可靠性同步參數(shù)與其它參數(shù)相位一致時，會生成多余路徑，導致較大的跟蹤偏差，因此，只考慮同步參數(shù)與其它參數(shù)相同的情況。

基于659總線的參數(shù)估計算法是以分布驗證為基礎(chǔ)，各總線節(jié)點參數(shù)是相互獨立的，且每個總線節(jié)點都存在兩個獨立的參數(shù)元，這些參數(shù)為可靠性同步參數(shù)，為實現(xiàn)各節(jié)點間同步參數(shù)的估計工作，需將短同步機制引入其中，使各節(jié)點同步頻率相同?？偩€在一段時間內(nèi)不發(fā)生任何活動，以保證ARINC659總線有充足的時間響應，并處理可靠性同步參數(shù)估計計算。設(shè)置ARINC659總線開始啟動后，生成初始化同步脈沖，在初始化同步脈沖完成后8位時間后，再發(fā)送另一個長的同步脈沖，生成4位低壓電平，在多個空閑時間段中，生成完整的初始化同步系統(tǒng)。

4.1 運行時間對比

首先進行不同方法的運行時間檢測實驗，仿真結(jié)果輸出如圖4所示。

圖4 參數(shù)估計算法時間對比

從圖4中可看出，隨著可靠性參數(shù)數(shù)量的增加，文獻[2]和文獻[3]方法所需時間均不斷增加，而基于ARINC659總線具有最好的穩(wěn)定性能，且運行時間始終低于傳統(tǒng)方法。證明隨著參數(shù)數(shù)量的變化，所提方法用時更加平緩，表明其具有較好的穩(wěn)定性能，且效率更高。

4.2 軟件可靠性同步參數(shù)失效估計準確度驗證

為進一步檢測軟件可靠性同步參數(shù)估計方法的精確度，以軟件數(shù)據(jù)失效次數(shù)預測準確度對此進行衡量。為對比不同方法的預測結(jié)果與實際情況的偏差情況，對每種方法的實驗結(jié)果進行分別輸出，對比實驗，結(jié)果如圖5所示。

圖5 數(shù)據(jù)失效次數(shù)預測準確度測試

通過圖5實驗結(jié)果可知，不同實驗迭代次數(shù)下，所提方法的數(shù)據(jù)失效次數(shù)預測評估值始終與真實值相差很小，而文獻[2]方法以及文獻[3]方法的預測評估值與真實值相差較多。本次實驗結(jié)果可以證明所提方法能夠高精度的預測軟件數(shù)據(jù)失效的次數(shù)，以此實現(xiàn)高準確度的軟件同步參數(shù)估計，說明研究方法的性能更好。

本次研究針對其軟件參數(shù)加入了故障因素進行實驗，通過不同算法的時間對比、偏差對比及性能對比，并對ARINC659總線運行進行詳細分析，提高了估計結(jié)果的可靠性。

4.3 評估結(jié)果偏差以及綜合性能對比

對比各方法的性能指標，比較結(jié)果如表1和表2所示。

表1 不同方法輸出結(jié)果偏差對比

表2 不同方法的綜合性能對比

通過表1和表2可以看出，基于ARINC659總線的軟件可靠性同步參數(shù)估計具有最小的偏差，因此具有最高的估計預測能力。分析結(jié)果如下：

1)基于ARINC659總線的軟件可靠性同步參數(shù)估計可在較少的計算過程下，對軟件參數(shù)進行有效估計，以此消除多徑造成的誤差。

2)從可靠性同步參數(shù)的估計結(jié)果上看，本文所提算法受多徑相對問題，造成的時間延遲影響并不嚴重。但其它五種算法在進行多徑同步參數(shù)估計時，受多徑影響，產(chǎn)生的時間延遲影響比較顯著，但這一點可通過ARINC659總線運行機制改善。

3)較大多徑可靠性同步參數(shù)對估計算法的影響較大，但可利用ARINC659總線完成改善。

5 結(jié)論

提出了基于ARINC629總線的軟件可靠性同步參數(shù)估計方法。仿真結(jié)果表明，所提方法具有實用性，可利用基于ARINC629總線的軟件可靠性同步參數(shù)估計，評估結(jié)果更加精準。