CN107450986A - 一种基于软件通信体系结构的资源调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,包括以下步骤:选取与软件组件所依赖资源类型相匹配的系统资源池,作为适配资源池;从适配资源池中选取一个资源作为对比资源,将对比资源的能力属性与软件组件的依赖能力属性进行比较;当对比资源的能力属性满足软件组件的依赖能力属性要求时,对所述对比资源进行健康代价属性评价,得出健康代价属性值;当健康代价属性值小于或等于软件组件的健康代价阈值时,认定对比资源与所述软件组件匹配成功;通过对资源能力属性和健康代价模型的分析,资源健康状况被纳为资源调度的依据,这种资源调度方法同时考虑资源能力因素及健康因素,提高了系统的可靠性及执行重构的成功率。
Description
技术领域
本发明涉及软件通信体系结构中的资源调度方法,特别是指基于能力评价模型和健康代价模型的资源调度方法。
背景技术
软件通信体系结构SCA(Software Communication Architecture)是美国军方在联合战术无线电系统(JTRS)联合规划执行办公室(JPEO)中制定的软件通信体系结构标准,已经成为通用的软件无线电系统软件架构标准。SCA通过面向对象方法划分软件/硬件结构,建立了开放的系统标准,提供了与具体实现无关的软件无线电开发框架,保证了软、硬件的可移植、可重构及设备的互操作性。
支持应用的动态部署是SCA的核心功能之一,SCA提供一个标准通用的应用波形部署流程。首先为各个应用的各个软件组件匹配到具备能力的处理资源,然后在按照一个的规则将各个组件加载到各个处理资源上,最后创建软件组件之间的端口连接,完成一个SCA兼容应用的创建。在应用创建过程中,资源的动态调度是核心。尤其是在大规模软件无线电系统中,当系统发生重构时,资源调度算法的优劣直接影响到系统的可靠性及安全性,甚至决定系统功能能否正常的执行。软件通信体系结构中并没有对资源调度算法进行约束,目前基于SCA的资源调度方法有两种,一种是静态分配策略,另一种是基于能力匹配的动态策略。然而,这两种策略都有其弊端:
静态策略缺乏灵活性。需要设计人员在系统设计之初将系统可能发生的状态穷尽出来,然后再合理分配软、硬件资源。尤其当系统复杂、资源规模大的时候,这种资源调度方法的弊端尤为明显。
基于能力的调度策略没有考虑到资源的健康状况。基于能力的资源调度方法只考虑到软、硬件之间能力的匹配,而忽视资源的健康状况给系统带来的不确定性,势必会增加系统的运行风险。
发明内容
本发明的目的在于提供一种软件通信体系结构的资源调度方法,用以解决现有资源调度方法灵活性差、缺乏对系统硬件资源健康因素的考虑,及难以保证大规模复杂软件无线电系统可靠性及安全性的技术问题。
一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,其关键在于,包括以下步骤:
步骤1:选取与软件组件所依赖资源类型相匹配的系统资源池,作为适配资源池;
步骤2:从所述适配资源池中选取一个资源作为对比资源,将所述对比资源的能力属性与所述软件组件的依赖能力属性进行比较;
步骤3:当所述对比资源的能力属性满足所述软件组件的依赖能力属性要求时,对所述对比资源进行健康代价属性评价,得出健康代价属性值;
步骤4:当所述健康代价属性值小于或等于所述软件组件的健康代价阈值时,认定所述对比资源与所述软件组件匹配成功。
为更好实现本发明,可进一步为:所述系统资源池为软件无线电系统中可被调度的资源,所述系统资源池包括GPP资源、DSP资源和FPGA资源,所述GPP资源的能力属性包括处理速度、存储资源和操作系统;所述DSP资源的能力属性包括处理速度和存储资源;所述FPGA资源的能力属性包括逻辑单元、I/O资源和锁相环资源。
可选的:所述健康代价属性评价包括实时健康代价属性评价和全局健康代价属性评价,所述步骤4具体为:
步骤4.1:当所述对比资源的实时健康代价属性大于软件组件的实时健康代价阈值时,则该对比资源匹配失败,丢弃该对比资源并返回步骤2循环执行;
步骤4.2:当所述对比资源的实时健康代价属性小于或等于软件组件的实时健康代价阈值时,对所述对比资源进行全局健康代价属性评价;
步骤4.3:当所述对比资源的全局健康代价属性大于软件组件的全局健康代价阈值时,则该对比资源匹配失败,丢弃该对比资源并返回步骤2循环执行;
步骤4.4:当所述对比资源的全局健康代价属性小于或等于软件组件的全局健康代价阈值时,则该对比资源匹配成功;
其中,每一次循环执行步骤2时,在所述适配资源池中选取另一资源作为新的对比资源。
可选的:所述实时健康代价属性表征所述对比资源运行中的实时建康状况,其值表示使用该资源所需承担的风险;计算实时健康代价属性值的实时健康代价方程为:
所述全局健康代价属性表征所述对比资源运行中从初始状态到当前状态的综合健康状态,其值表示根据其运行历史的健康状况所评价出的使用风险,计算全局健康代价属性值的全局健康代价方程为:初始时刻全局健康代价方程为:global_cost1=realtime_cost1;
其中,元素xi为所述对比资源的特征向量,元素xi值取0或1;λi为与所述特征向量相对应的特征系数,元素λi的范围为0<λi<1;Ts是系统资源健康状态采样周期,τr(Ts)是实时代价因子,n和k取正整数。
可选的:所述实时健康代价方程和全局健康代价方程依据周期(Ts)更新实时健康代价属性值和全局健康代价属性值,具体步骤如下:
步骤5.1:以Ts为周期采集资源健康数据;
步骤5.2:当下一个周期Ts到达时,计算实时代价ATB;
当ATB大于报警阈值c,则触发报警,并对实时健康代价属性值和全局健康代价属性值进行更新;当ATB小于报警阈值c,则直接对实时健康代价属性值和全局健康代价属性值进行更新;
其中,A是资源的特征向量,B是与特征向量相对应的特征系数。
可选的:对实时健康代价属性值和全局健康代价属性值进行更新时,首先更新实时健康代价属性值,再将实时健康代价属性值代入全局代价方程计算资源的全局健康代价属性值。
可选的:所述步骤2中,如果在能力属性比较环节,未匹配到能够满足所述软件组件能力属性要求的对比资源,则宣告资源调度失败。
本发明的有益效果:根据实时代价方程和全局代价方程构建健康代价模型,并通过对资源健康代价模型的分析,资源健康状况被纳为资源调度的依据。这种资源调度方法同时考虑资源能力因素及健康因素,提高了系统的可靠性及执行重构的成功率。
附图说明
图1示出了实施本发明中基于软件通信体系结构的资源调度流程图;
图2示出了本发明中系统资源能力评价模型示意图;
图3示出了本发明中系统资源健康代价模型示意图;
图4示出了本发明中系统资源健康代价方程更新流程图;
图5示出了本发明中系统资源特征向量提取流程图。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,因此只是作为示例,而不能以此来限制本发明的保护范围。
如图1至图3所示:一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,包括以下步骤:
步骤1:选取与软件组件所依赖资源类型相匹配的系统资源池,作为适配资源池;
步骤2:从所述适配资源池中选取一个资源作为对比资源,将所述对比资源的能力属性与所述软件组件的依赖能力属性进行比较;
步骤3:当所述对比资源的能力属性满足所述软件组件的依赖能力属性要求时,对所述对比资源进行健康代价属性评价,得出健康代价属性值;
步骤4:当所述健康代价属性值小于或等于所述软件组件的健康代价阈值时,认定所述对比资源与所述软件组件匹配成功。
所述健康代价属性评价包括实时健康代价属性评价和全局健康代价属性评价,所述步骤4具体为:
步骤4.1:当所述对比资源的实时健康代价属性大于软件组件的实时健康代价阈值时,则该对比资源匹配失败,丢弃该对比资源并返回步骤2循环执行;
步骤4.2:当所述对比资源的实时健康代价属性小于或等于软件组件的实时健康代价阈值时,对所述对比资源进行全局健康代价属性评价;
步骤4.3:当所述对比资源的全局健康代价属性大于软件组件的全局健康代价阈值时,则该对比资源匹配失败,丢弃该对比资源并返回步骤2循环执行;
步骤4.4:当所述对比资源的全局健康代价属性小于或等于软件组件的全局健康代价阈值时,则该对比资源匹配成功;
其中,每一次循环执行步骤2时,在所述适配资源池中选取另一资源作为新的对比资源;所述步骤2中,如果在能力属性比较环节,未匹配到能够满足所述软件组件能力属性要求的对比资源,则宣告资源调度失败;
所述系统资源池为软件无线电系统中可被调度的资源,所述系统资源池包括GPP资源、DSP资源和FPGA资源,所述GPP资源的能力属性包括处理速度、存储资源和操作系统;所述DSP资源的能力属性包括处理速度和存储资源;所述FPGA资源的能力属性包括逻辑单元、I/O资源和锁相环资源。
所述实时健康代价属性表征所述对比资源运行中的实时建康状况,其值表示使用该资源所需承担的风险;计算实时健康代价属性值的实时健康代价方程为:
所述全局健康代价属性表征所述对比资源运行中从初始状态到当前状态的综合健康状态,其值表示根据其运行历史的健康状况所评价出的使用风险,计算全局健康代价属性值的全局健康代价方程为:初始时刻全局健康代价方程为:global_cost1=realtime_cost1;
其中,元素xi为所述对比资源的特征向量,元素xi值取0或1;λi为与所述特征向量相对应的特征系数,元素λi的范围为0<λi<1;Ts是系统资源健康状态采样周期,τr(Ts)是实时代价因子,根据系统资源健康状态采用周期取合适值,n和k取为正整数。
如图4所示:所述实时健康代价方程和全局健康代价方程依据周期(Ts)更新实时健康代价属性值和全局健康代价属性值,具体步骤如下:
步骤5.1:以Ts为周期采集资源健康数据;
步骤5.2:当下一个周期Ts到达时,计算实时代价ATB;
当ATB大于报警阈值c,则触发报警,并对实时健康代价属性值和全局健康代价属性值进行更新;当ATB小于报警阈值c,则直接对实时健康代价属性值和全局健康代价属性值进行更新;
其中,A是资源的特征向量,B是与特征向量相对应的特征系数;对实时健康代价属性值和全局健康代价属性值进行更新时,首先更新实时健康代价属性值,再将实时健康代价属性值代入全局代价方程计算资源的全局健康代价属性值。
如图5所示:系统资源特征向量提取流程图,资源特征向量提取是资源健康代价模型构建的关键的一个环节,特征向量是否合理直接影响到资源健康评价的效果;对于一般系统,其资源特征向量的提取步骤如下:
首先,获取资源的特征初始信息,可以通过两种方法。一种是针对资源的可检测点获取,如电压超限、温度超限等;另一种是根据资源健康经验值获取,如故障概率、可靠性等;
对第一步获取的初始特征信息进行分析与融合,构成资源初始特征向量;
将特征向量代入健康代价方程进行再分析,确定特征向量的特征系数,设置代价因子初始值,最终,确定特征向量。
最后应说明的是:以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围,其均应涵盖在本发明的权利要求和说明书的范围当中。
Claims (7)
1.一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,其特征在于,包括以下步骤:
步骤1:选取与软件组件所依赖资源类型相匹配的系统资源池,作为适配资源池;
步骤2:从所述适配资源池中选取一个资源作为对比资源,将所述对比资源的能力属性与所述软件组件的依赖能力属性进行比较;
步骤3:当所述对比资源的能力属性满足所述软件组件的依赖能力属性要求时,对所述对比资源进行健康代价属性评价,得出健康代价属性值;
步骤4:当所述健康代价属性值小于或等于所述软件组件的健康代价阈值时,认定所述对比资源与所述软件组件匹配成功。
2.根据权利要求1所述的一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,其特征在于:所述系统资源池为软件无线电系统中可被调度的资源,所述系统资源池包括GPP资源、DSP资源和FPGA资源,所述GPP资源的能力属性包括处理速度、存储资源和操作系统;所述DSP资源的能力属性包括处理速度和存储资源;所述FPGA资源的能力属性包括逻辑单元、I/O资源和锁相环资源。
3.根据权利要求1所述的一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,其特征在于:所述健康代价属性评价包括实时健康代价属性评价和全局健康代价属性评价,所述步骤4具体为:
步骤4.1:当所述对比资源的实时健康代价属性大于软件组件的实时健康代价阈值时,则该对比资源匹配失败,丢弃该对比资源并返回步骤2循环执行;
步骤4.2:当所述对比资源的实时健康代价属性小于或等于软件组件的实时健康代价阈值时,对所述对比资源进行全局健康代价属性评价;
步骤4.3:当所述对比资源的全局健康代价属性大于软件组件的全局健康代价阈值时,则该对比资源匹配失败,丢弃该对比资源并返回步骤2循环执行;
步骤4.4:当所述对比资源的全局健康代价属性小于或等于软件组件的全局健康代价阈值时,则该对比资源匹配成功;
其中,每一次循环执行步骤2时,在所述适配资源池中选取另一资源作为新的对比资源。
4.根据权利要求3所述的一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,其特征在于:所述实时健康代价属性表征所述对比资源运行中的实时建康状况,其值表示使用该资源所需承担的风险;计算实时健康代价属性值的实时健康代价方程为:
所述全局健康代价属性表征所述对比资源运行中从初始状态到当前状态的综合健康状态,其值表示根据其运行历史的健康状况所评价出的使用风险,计算全局健康代价属性值的全局健康代价方程为:初始时刻全局健康代价方程为:global_cost1=realtime_cost1;
其中,元素xi为所述对比资源的特征向量,元素xi值取0或1;λi为与所述特征向量相对应的特征系数,元素λi的范围为0<λi<1;Ts是系统资源健康状态采样周期,τr(Ts)是实时代价因子,n和k取为正整数。
5.根据权利要求4所述的一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,其特征在于:所述实时健康代价方程和全局健康代价方程依据周期(Ts)更新实时健康代价属性值和全局健康代价属性值,具体步骤如下:
步骤5.1:以Ts为周期采集资源健康数据;
步骤5.2:当下一个周期Ts到达时,计算实时代价ATB;
当ATB大于报警阈值c,则触发报警,并对实时健康代价属性值和全局健康代价属性值进行更新;当ATB小于报警阈值c,则直接对实时健康代价属性值和全局健康代价属性值进行更新;
其中,A是资源的特征向量,B是与特征向量相对应的特征系数。
6.根据权利要求5所述的一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,其特征在于:对实时健康代价属性值和全局健康代价属性值进行更新时,首先更新实时健康代价属性值,再将实时健康代价属性值代入全局代价方程计算资源的全局健康代价属性值。
7.根据权利要求1所述的一种基于软件通信体系结构的资源调度方法,其特征在于:所述步骤2中,如果在能力属性比较环节,未匹配到能够满足所述软件组件能力属性要求的对比资源,则宣告资源调度失败。
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CN110082623A (zh) * | 2019-05-21 | 2019-08-02 | 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 | 一种开关柜健康状态评价方法及系统 |
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CN102063332B (zh) * | 2011-01-12 | 2013-02-13 | 中国电子科技集团公司第七研究所 | 一种软件通信体系结构的逻辑设备组件及其操作方法 |
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CN105468452B (zh) * | 2014-09-04 | 2019-04-12 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种资源池的分配方法及资源调度器 |
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-
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CN111400983A (zh) * | 2020-03-04 | 2020-07-10 | 上海介方信息技术有限公司 | 一种基于fpga动态重配置的波形组件加载实现方法 |
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