CN111552585A - 一种ima系统动态重构过程配置路径生成方法 - Google Patents
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Abstract
本申请提供一种IMA系统动态重构过程配置路径生成方法，方法包括：若系统的最终状态与初始状态之间的汉明距离不为零，则在元动作子状态模型库中确定迁移动作子状态空间；筛选符合IMA系统条件的第一子状态空间；从第一子状态空间中遍历所有的子状态与系统最终状态的汉明距离，将小于预设汉明距离的子状态，作为第二子状态空间；计算第二子状态空间中的每个子状态下的模块瞬时负载，将模块瞬时负载小于预设阈值的子状态，作为第三子状态空间；计算第三子状态空间中不同的子状态的转换时间，将转换时间小于预设转换时间的子状态，作为第四子状态空间；若第四子状态空间中的第四子状态空间与系统最终状态的汉明距离为零，则结束流程。
Description
技术领域
本申请涉及计算机领域，具体涉及一种IMA系统动态重构过程配置路径生成方法。
背景技术
IMA系统动态重构通常所指的是系统运行期间改变软硬件及应用的配置，同时还能保证飞行任务的安全性与可靠性。系统重构过程中，IMA系统从一个稳定的软硬件配置状态迁移到其他的配置状态。这期间产生的中间过程的配置状态需要进行统一的管理，从而确保这些子状态不会影响系统的配置，不会出现故障或者其他高风险的状况。当出现本地资源的重新配置的情况时候，为了不影响其他子系统的运行，重配置的加载和运行仅限于一个子系统中。当系统健康监控检测到故障的产生，故障管理功能将评估检测到的故障情况并发送故障数据报告给健康监控，系统健康监控根据故障数据进行系统重配置的请求。这一系列的动作都是根据系统蓝图提供的数据，同时蓝图将根据出现的故障状态，对系统配置进行重新更改，防止故障传播导致系统级故障的发生。系统需要处理重配置过程的同步机制，例如某个子系统的重配置可能需要多个子系统的重配置相继发生以配合完成整个配置过程。因此系统在设计阶段就需要对系统配置的行为进行密切的控制与管理。系统重配置的动作是预先设定好的，按照既定的重构顺序和预先设计好的重构时间完成，这样使得重构过程的安全性大大提高，系统能更大程度的保持较高的安全性。
国外著名的航空电子系统公司，通常拥有其自用的IMA系统资源的配置设计。相比之下，国内的IMA系统资源的配置方法的设计，往往通过对国外文献数据的调研以及以往设计经验下的判断，而缺乏有效的标准。目前国内对于IMA系统动态重配置的技术，难以实现适航认证，导致国内完成的系统难以实现作用。并且随着航空电子系统综合化程度的提高，系统动态重构的难度也变得更大。目前国内对于动态重构过程配置的详细研究还没有开展，因此对于动态重构过程，系统重配置的路径及方法仍然有着发掘的空间。
发明内容
本发明提供一种IMA系统动态重构过程配置路径生成方法能够辅助地面维护人员在动态重构配置方案的设计中，分析并推算出最优化的配置路径，从而减少动态重构过程的资源损耗，达到优化资源利用率的目的。
本申请提供的IMA系统动态重构过程配置路径生成方法，方法包括：
确定系统最终状态，并判断系统的最终状态与初始状态之间的汉明距离；
预先建立元动作子状态模型库；
若汉明距离不为零，则根据IMA系统动态重构过程，在元动作子状态模型库中确定迁移动作子状态空间；
根据约束关系在迁移动作子状态空间，筛选符合IMA系统条件的第一子状态空间；
从第一子状态空间中遍历所有的子状态与系统最终状态的汉明距离，将小于预设汉明距离的子状态，作为第二子状态空间；
计算第二子状态空间中的每个子状态下的模块瞬时负载，将模块瞬时负载小于预设阈值的子状态，作为第三子状态空间；
计算第三子状态空间中不同的子状态的转换时间，将转换时间小于预设转换时间的子状态，作为第四子状态空间；
若第四子状态空间中的第四子状态空间与系统最终状态的汉明距离为零，则完成IMA系统动态重构过程配置路径。
可选的，确定系统最终状态，并判断系统的最终状态与初始状态之间的汉明距离，具体包括：
使用哈希算法表示系统的初始状态；
确定故障类型以及IMA系统动态重构；
使用哈希算法表示系统的最终状态；
判断系统的最终状态与初始状态之间的汉明距离。
可选的，根据IMA系统动态重构过程，在元动作子状态模型库中确定迁移动作子状态空间，具体包括：
将IMA系统动态重构过程动作分解成N个迁移子动作，不同的迁移子动作完成后IMA系统进入瞬时的系统子状态；
将N个迁移子动作产生的系统子状态集合成迁移动作子状态空间；
使用哈希算法描述迁移动作子状态空间。
可选的，约束关系包括软件之间的约束、硬件之间的约束以及软硬件之间的约束。
可选的，计算第二子状态空间中的每个子状态下的模块瞬时负载，将模块瞬时负载小于预设阈值的子状态，作为第三子状态空间，具体包括：
通过软件运行内存占用量的平均值表征分区的空间维度处理能力载荷；
使用加权平均的方法计算软件内存占用量；
通过计算分析第二子状态空间中每个子状态下的模块瞬时负载，筛选模块瞬时负载小于预设阈值的子状态，作为第三子状态空间。
可选的，迁移子动作包括软件拷贝、软件卸载、进程加载以及进程删除。
可选的，转换时间包括软件数据导入时间成本，以及软件转移时间成本。
可选的，从第一子状态空间中遍历所有的子状态与系统最终状态的汉明距离，具体包括：
不选取汉明距离增大的子动作；只有当汉明距离减小的子动作都被排除之后，才会在汉明距离增大的子动作中重新筛选。
本发明研究动态重构路径的生成过程，提出逐步搜索式的动态重构过程路径生成方法。将重构过程分解，产生具有特定属性的子状态，并通过约束进行筛选。该方法旨在设计出辅助设计人员的算法，一方面解决动态重构过程中状态空间爆炸的问题，另一方面，通过约束筛选，达到辅助工作人员完成动态重构配置路径方案设计的目的。
附图说明
图1为本申请提供的配置路径生成算法的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明进行作进一步详细说明。
1)确定系统最终状态
在进行动态重构时，首先确定故障的类型以及重构结束后系统的最终状态。使用哈希算法表示系统的最终状态与初始状态，判断状态之间的汉明距离。这里的哈希算法是一种使用一串数字代码将系统的软硬件配置关系表示的方法，可以将系统配置状态之间的抽象差距具体化。
2)确定迁移动作子状态空间
将动态重构过程动作分解成若干子动作，不同的子动作完成后系统将进入瞬时的子状态。将迁移子动作产生的系统子状态集合成子状态空间，并使用哈希算法描述所有可能的系统子状态。这里的子动作包括软件拷贝、软件卸载、进程加载以及进程删除。
3)子状态空间软硬件约束筛选
明确系统存在约束关系，包括：软件之间的约束、硬件之间的约束以及软硬件之间的约束，根据约束关系筛选符合系统条件的子状态。
4)子状态空间汉明距离筛选
从子状态空间中遍历所有的子状态与系统最终状态的汉明距离，筛选距离较短的子状态，作为特性筛选后的子状态空间。其中，本发明提出了以下要求：
(a)不选取汉明距离增大的子动作；
(b)只有当汉明距离减小的动作都被排除之后，才会在距离增大的动作中重新筛选。
5)子状态空间瞬时负载筛选
IMA系统各个模块具有独立的处理单元，各分区按照时间片轮转调度方法占用处理单元资源，每个分区软件运行时，除了分配到的时间片长度不同以外，占用的模块内存大小也不同。假设每个分区中运行的软件任务是不可拆分的，那么系统的配置方案变化的最小单位为一个分区。相对于模块内存占用量的差别，单个分区运行的内存占用量波动可以忽略不计。由于系统需要保证运行功能，单个分区占用的内存资源不会超过模块内存上限，可以通过软件运行内存占用量的平均值表征分区的空间维度处理能力载荷。最后使用加权平均的方法计算软件内存占用量。通过计算分析每个子状态下的模块瞬时负载，进而可以筛选模块瞬时负载在规定的阈值以下的子状态；若子状态瞬时负载都在阈值以下，则根据方差排除系统负载能力的最不平衡的配置方案。
6)子状态空间转移成本筛选
系统状态的切换需要消耗一定的时间，若系统从一个状态切换成另一个状态消耗的时间过长，那么将会大大影响到整个系统的运行，甚至对系统安全性产生巨大影响，导致飞行任务的失败。在IMA系统动态重构过程中，本发明通过计算不同的子状态的转换过程所花费的时间，然后求得消耗的时间的总和。最后进行比较，就可以在子动作产生的子状态空间中筛选出子动作造成的状态迁移时间较短的转换过程。在本发明中，动态重构过程分解后，每一步子动作同样需要花费一定的切换时间，而转移成本是本文研究中为了体现不同子动作生成的子状态之间的区别，提出的子动作所耗费的时间。转移成本包括软件数据导入时间成本，以及软件转移时间成本。筛选出转移时间成本较低的配置方案。
实施例一
如图1所述，本申请提供一种详细的IMA系统动态重构过程配置路径生成方法，具体如下：
S101：确定系统的初始配置状态；
S102：故障发生导致系统进行动态重构，确定系统重构后的最终配置状态；
S103：判断并记录动态重构前系统配置状态与最终配置状态的汉明距离；
S104：若汉明距离大于0，则进行配置路径的生成；
S105：根据系统重构过程所有可能产生的重构动作，构建元动作模型库；
S106：根据元动作模型库，分析当前系统状态可能执行的重构动作，并生成的下一个子状态，将所有可能的状态集合生成第一子状态空间Q1；
S107：在子状态空间Q1中，遍历分析所有状态与最终状态的汉明距离，留取汉明距离小的所有可能的子状态，生成第二子状态空间Q2；
S108：在子状态空间Q2中，遍历计算所有状态下系统配置的瞬时负载，并与预设的负载阈值做比较，留取瞬时负载低于阈值的所有可能的子状态，生成第三子状态空间Q3；
S109：在子状态空间Q3中，遍历计算到达该子状态所需的转移时间，筛选并留取所需转移时间少的子状态，若转移时间相同，则生成第四子状态空间Q4；
S110：计算S109生成的子状态(空间)与最终配置状态的汉明距离，若汉明距离为0，则完成动态重构，将生成动态重构配置路径；若汉明距离不为0，则进行第二轮筛选，重复步骤S104至S110，直至第四子状态空间与系统最终状态的汉明距离为零，则完成IMA系统动态重构过程配置路径。
综上所述，本发明涉及一种IMA系统动态重构过程中配置生成的生成算法，该算法能够辅助地面维护人员在动态重构配置方案的设计中，分析并推算出最优化的配置路径，从而减少动态重构过程的资源损耗，达到优化资源利用率的目的。
Claims (8)
1.一种IMA系统动态重构过程配置路径生成方法，其特征在于，所述方法包括：
确定系统最终状态，并判断系统的最终状态与初始状态之间的汉明距离；
预先建立元动作子状态模型库；
若所述汉明距离不为零，则根据IMA系统动态重构过程，在所述元动作子状态模型库中确定迁移动作子状态空间；
根据约束关系在迁移动作子状态空间，筛选符合IMA系统条件的第一子状态空间；
从所述第一子状态空间中遍历所有的子状态与系统最终状态的汉明距离，将小于预设汉明距离的子状态，作为第二子状态空间；
计算所述第二子状态空间中的每个子状态下的模块瞬时负载，将模块瞬时负载小于预设阈值的子状态，作为第三子状态空间；
计算第三子状态空间中不同的子状态的转换时间，将转换时间小于预设转换时间的子状态，作为第四子状态空间；
若所述第四子状态空间中的第四子状态空间与系统最终状态的汉明距离为零，则完成IMA系统动态重构过程配置路径。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，确定系统最终状态，并判断系统的最终状态与初始状态之间的汉明距离，具体包括：
使用哈希算法表示系统的初始状态；
确定故障类型以及IMA系统动态重构；
使用哈希算法表示系统的最终状态；
判断系统的最终状态与初始状态之间的汉明距离。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据IMA系统动态重构过程，在所述元动作子状态模型库中确定迁移动作子状态空间，具体包括：
将IMA系统动态重构过程动作分解成N个迁移子动作，不同的迁移子动作完成后IMA系统进入瞬时的系统子状态；
将N个迁移子动作产生的系统子状态集合成迁移动作子状态空间；
使用哈希算法描述所述迁移动作子状态空间。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述约束关系包括软件之间的约束、硬件之间的约束以及软硬件之间的约束。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，计算所述第二子状态空间中的每个子状态下的模块瞬时负载，将模块瞬时负载小于预设阈值的子状态，作为第三子状态空间，具体包括：
通过软件运行内存占用量的平均值表征分区的空间维度处理能力载荷；
使用加权平均的方法计算软件内存占用量；
通过计算分析第二子状态空间中每个子状态下的模块瞬时负载，筛选模块瞬时负载小于预设阈值的子状态，作为第三子状态空间。
6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述迁移子动作包括软件拷贝、软件卸载、进程加载以及进程删除。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述转换时间包括软件数据导入时间成本，以及软件转移时间成本。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述第一子状态空间中遍历所有的子状态与系统最终状态的汉明距离，具体包括：
不选取汉明距离增大的子动作；只有当汉明距离减小的子动作都被排除之后，才会在汉明距离增大的子动作中重新筛选。
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