CN114781900B - 一种多任务同时工作资源调度方法、系统及飞机 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及一种多任务同时工作资源调度方法、系统及计算机，属于飞机设计领域。该方法包括步骤S1、由主控计算机根据资源规划下发的任务集合与任务排序，动态生成调度周期内的资源调度方案，所述资源调度方案包括了在一个10ms调度周期内的宏观控制指令；步骤S2、将生成的所述宏观控制指令通过实时控制总线下发给底层FPGA资源微管理模块；步骤S3、由FPGA资源微管理模块解析所述宏观控制指令，获取宏观控制指令中携带的微调度策略及多个微状态，基于所述微调度策略，构建实现各微状态的微观操作的最优组合方式、工作模式及工作参数。本申请实现了对系统资源的复用，提升了装备资源的高效利用和同时多任务的适应能力。
Description
技术领域
本申请属于飞机设计领域，特别涉及一种能够在多个任务同时工作情况下进行资源调度的飞机。
背景技术
随着装备一体化、轻量化、小型化的发展趋势，未来电子对抗装备将更强调资源的复用，系统资源不再专属于具体的功能，而是需基于任务需求实时调整各个任务功能和系统资源的映射关系，构建一体化的任务系统，对资源的管理调度应进行统一设计，全盘考虑。根据不同任务需求和工作模式下各功能线程的优先级，设计出合理的资源分配算法和重构策略，优化资源调度配置。在系统管理以及各子功能组件管理程序的配合下，按照一定的规则实现对系统天线资源、射频通道资源、通用硬件模块资源、软件模块资源的统一管理和调度，最大程度发挥任务执行效能，是目前多任务高效执行的难题。
1、现有飞机任务系统采用功能分立的系统架构，侦察任务有独立的天线资源、通道资源、硬件资源、处理软件资源，且不具备全向的高增益搜索性能。同样，干扰功能也有独立的系统资源，在成本、体积、重量上不具备优势。
2、传统的资源调度主要是在宏管理层面完成对各资源的组合及功能分配，而缺少微管理层面上对资源在时、空、频、极化、能量等多维度的更精细的时序级调度策略，并且缺少资源在同时多任务条件下的优化调度策略，导致装备能力发挥受限。
发明内容
为了解决上述问题，本申请提供了一种多任务同时工作资源调度方法、系统及飞机，根据资源规划下发的任务集合与任务排序，动态生成调度周期内的资源调度方案，且根据任务执行的反馈结果，动态调整资源生成最优的时序级微调度策略。
本申请第一方面提供了一种多任务同时工作资源调度方法，主要包括：
步骤S1、由主控计算机根据资源规划下发的任务集合与任务排序，动态生成调度周期内的资源调度方案，所述资源调度方案包括了在一个10ms调度周期内的宏观控制指令；
步骤S2、将生成的所述宏观控制指令通过实时控制总线下发给底层FPGA资源微管理模块；
步骤S3、由FPGA资源微管理模块解析所述宏观控制指令，获取宏观控制指令中携带的微调度策略及多个微状态，基于所述微调度策略，构建实现各微状态的微观操作的最优组合方式、工作模式及工作参数。
优选的是，步骤S1进一步包括：
步骤S11、使用预置的优化算法生成一个调度周期内的任务执行时间进度表和对应的资源微调度策略；
步骤S12、通过对所述任务执行时间进度表上的任务节点进行资源分解，并通过资源分解和资源冲突协调，形成FPGA可解析的资源调度宏观控制指令。
优选的是，步骤S3进一步包括：
步骤S31、解析主控计算机下发的宏观控制指令，生成供FPGA使用的时间进度表和资源微调度策略，确定时间进度表内的宏状态及每个宏状态内的微状态；
步骤S32、通过加载时间进度表和资源微调度策略，在系统执行过程中动态生成资源工作时序，当出现多个并发功能抢占资源的条件时，通过资源微调度策略给出的调度规则在强实时环境下进行时序优化；
步骤S33、确定系统资源的分配以及相应工作参数的生成。
优选的是，步骤S3进一步包括通过系统总线实时监控各资源的负载状态及健康状态，并将资源状态通过数据总线上报给主控计算机。
本申请第二方面提供了一种多任务同时工作资源调度系统，主要包括：
主控计算机，用于根据资源规划下发的任务集合与任务排序，动态生成调度周期内的资源调度方案，所述资源调度方案包括了在一个10ms调度周期内的资源宏观控制指令；
控制总线，用于将生成的所述宏观控制指令下发给底层FPGA资源微管理模块；
FPGA资源微管理模块，用于解析所述宏观控制指令，获取宏观控制指令中携带的微调度策略及多个微状态，基于所述微调度策略，构建实现各微状态的微观操作的最优组合方式、工作模式及工作参数。
优选的是，所述主控计算机包括：
动态任务队列生成模块，用于使用预置的优化算法生成一个调度周期内的任务执行时间进度表和对应的资源微调度策略；
宏观指令生成模块，用于通过对所述任务执行时间进度表上的任务节点进行资源分解，并通过资源分解和资源冲突协调，形成FPGA可解析的资源调度宏观控制指令。
优选的是，所述FPGA资源微管理模块包括：
宏指令解析模块，用于解析主控计算机下发的宏观控制指令，生成供FPGA使用的时间进度表和资源微调度策略，确定时间进度表内的宏状态及每个宏状态内的微状态；
资源时序生成模块，用于通过加载时间进度表和资源微调度策略，在系统执行过程中动态生成资源工作时序，当出现多个并发功能抢占资源的条件时，通过资源微调度策略给出的调度规则在强实时环境下进行时序优化；
资源工作参数生成模块，用于确定系统资源的分配以及相应工作参数的生成。
优选的是，所述FPGA资源微管理模块还包括资源检测模块，用于通过系统总线实时监控各资源的负载状态及健康状态，并将资源状态通过数据总线上报给主控计算机。
本申请第三方面提供了一种飞机，包括如上所述的多任务同时工作资源调度系统。
本申请实现了对系统资源的复用，提升了装备资源的高效利用和同时多任务的适应能力。
附图说明
图1为本申请多任务同时工作资源调度方法的一优选实施例的流程图。
图2是本申请多任务同时工作资源调度系统的一优选实施例的系统架构图。
图3是本申请图1所示实施例的数据流示意图。
图4是本申请图3所示实施例的指令集模板示意图。
具体实施方式
为使本申请实施的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请实施方式中的附图，对本申请实施方式中的技术方案进行更加详细的描述。在附图中，自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。所描述的实施方式是本申请一部分实施方式，而不是全部的实施方式。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。基于本申请中的实施方式，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施方式，都属于本申请保护的范围。下面结合附图对本申请的实施方式进行详细说明。
本申请第一方面提供了一种多任务同时工作资源调度方法，如图1所示，主要包括：
步骤S1、由主控计算机根据资源规划下发的任务集合与任务排序，动态生成调度周期内的资源调度方案，所述资源调度方案包括了在一个10ms调度周期内的宏观控制指令。
在一些可选实施方式中，步骤S1进一步包括：步骤S11、根据当前资源规划模块下发的任务集合、任务排序以及任务执行结果，使用预置的优化算法生成一个调度周期内的任务执行时间进度表和对应的资源微调度策略；步骤S12、通过对所述任务执行时间进度表上的任务节点进行资源分解，并通过资源分解和资源冲突协调，形成FPGA可解析的资源调度宏观控制指令。
该实施例中，考虑到电子战资源微管理时间粒度非常精细（10μs量级），采用主控计算机层的实时计算调度无法满足时间要求。因此本申请通过主控计算机进行10ms级别运算，剩下的交给FPGA运算，在步骤S1中，主控计算机根据下一个调度周期内需要完成的任务集合和资源状态进行优化计算，生成下一个调度周期的资源宏观控制指令。宏观控制指令主要包括了一个调度周期（10ms）内，FPGA可解析的底层资源的任务执行时间进度表，以及对应的资源微调度策略。时间进度表为一个或多个资源宏状态组成的链表。每一个宏状态定义了一个时间段之内，资源需要执行的宏任务。宏状态由一个或多个微状态组成。每个微状态代表了执行一个宏任务时，底层资源在FPGA层面需要执行的一个微观操作。一个或多个微观操作按照时序组合执行可以实现一个宏任务。
步骤S2、将生成的所述宏观控制指令通过实时控制总线下发给底层FPGA资源微管理模块；
步骤S3、由FPGA资源微管理模块解析所述宏观控制指令，获取宏观控制指令中携带的微调度策略及多个微状态，基于所述微调度策略，构建实现各微状态的微观操作的最优组合方式、工作模式及工作参数。
在一些可选实施方式中，步骤S3进一步包括：步骤S31、解析主控计算机下发的宏观控制指令，生成供FPGA使用的时间进度表和资源微调度策略，确定时间进度表内的宏状态及每个宏状态内的微状态；步骤S32、通过加载时间进度表和资源微调度策略，在系统执行过程中动态生成资源工作时序，当出现多个并发功能抢占资源的条件时，通过资源微调度策略给出的调度规则在强实时环境下进行时序优化；步骤S33、确定系统资源的分配以及相应工作参数的生成。
在一些可选实施方式中，步骤S3进一步包括通过系统总线实时监控各资源的负载状态及健康状态，并将资源状态通过数据总线上报给主控计算机。
可以理解的是，步骤S1生成的宏观控制指令通过高速实时控制总线下发给底层电子战资源微管理模块，电子战资源微管理模块（FPGA层）解析宏指令，通过加载时间进度表和微调度策略动态生成系统工作时序和工作参数，实现系统资源的最优动态调度。参考图1，步骤S3主要涉及四个方面：
宏指令解析：解析动态任务调度模块下发的宏指令，生成供FPGA使用的时间进度表和资源微调度策略，供FPGA执行。
资源检测：通过系统总线实时监控电子战资源的负载状态，健康状态，并将资源状态通过数据总线上报电子战资源宏管理功能模块。
资源时序生成：通过加载动态任务调度下发的时间进度表和资源微调度策略，在系统执行过程中动态生成电子战资源工作时序。当出现多个并发功能抢占资源的条件时，可通过资源调度策略给出的调度规则在强实时环境下进行时序优化。
资源工作参数生成：配合解析宏观指令得到的时间进度表和资源微调度策略，确定系统资源的分配以及相应工作参数的生成。例如：天线的分配、通道配置参数，本振分配网络、数字处理硬件的配置，数字处理的工作模式与工作参数等。
与现有技术相比，本申请具有如下有益效果：
（1）通过底层资源状态的实时反馈，预加载下一个调度周期的工作任务，匹配控制资源与逻辑资源的速度，完成精细颗粒度的时序调度。
（2）通过时序级自适应资源调度，可以保证在一个调度周期内，天线孔径以综合效能更优的方式，完成多个任务在综合孔径内的同时工作。
（32）通过综合孔径的复用实现电子战多功能任务，可以减少成本，体积，重量。
在一些可选实施方式中，参考图3，FPGA读取宏观指令及微观指令集主要依托指令模板，指令模板是一个系统调用策略的2进制Bit文件，定义了调用不同功能模式对应的指令集合。集中集合由宏观指令索引，每一个宏指令包含了宏指令的代码以及与之对应的参数集。不同的宏指令类型，对应的控制参数集不尽相同。例如，功能1宏指令可能包含15个控制参数，功能2指令可能包含22个控制参数。每一个控制参数代表一条微观指令，在宏指令结构体中的偏移量不同。指令集概念如4所示。
主控计算机PowerPC中的任务规划软件以指令集中包含的宏命令作为总的任务空间，根据系统下发的顶层需求（如告警、高灵敏度ESM等），结合资源模板给出的下一个节拍资源占用情况进行任务规划，确定每个节拍需要向底层下发的宏指令链表，并给每个宏指令填写对应的参数，从而形成对应需要下发的bit文件。
FPGA根据下发的bit文件，从第一个bit开始解析。首先读取宏指令代码，根据代码值，在指令集模板中映射对应的宏指令结构，从而从不同的偏移地址解析对应的硬件资源的控制参数，形成微观指令集，并向对应的底层硬件下发，形成对系统的微观控制。
于此同时，系统不断监控本节拍系统通用硬件资源的占用情况，并向PowerPC的资源管理软件上报。资源管理软件根据上报的资源占用情况，更新资源模板中的资源状态属性，供下一个节拍任务规划软件调用，从而系统性的控制整个循环过程。
本申请第二方面提供了一种多任务同时工作资源调度系统，主要包括：
主控计算机，用于根据资源规划下发的任务集合与任务排序，动态生成调度周期内的资源调度方案，所述资源调度方案包括了在一个10ms调度周期内的资源宏观控制指令；
控制总线，用于将生成的所述宏观控制指令下发给底层FPGA资源微管理模块；
FPGA资源微管理模块，用于解析所述宏观控制指令，获取宏观控制指令中携带的微调度策略及多个微状态，基于所述微调度策略，构建实现各微状态的微观操作的最优组合方式、工作模式及工作参数。
在一些可选实施方式中，所述主控计算机包括：
动态任务队列生成模块，用于使用预置的优化算法生成一个调度周期内的任务执行时间进度表和对应的资源微调度策略；
宏观指令生成模块，用于通过对所述任务执行时间进度表上的任务节点进行资源分解，并通过资源分解和资源冲突协调，形成FPGA可解析的资源调度宏观控制指令。
在一些可选实施方式中，所述FPGA资源微管理模块包括：
宏指令解析模块，用于解析主控计算机下发的宏观控制指令，生成供FPGA使用的时间进度表和资源微调度策略，确定时间进度表内的宏状态及每个宏状态内的微状态；
资源时序生成模块，用于通过加载时间进度表和资源微调度策略，在系统执行过程中动态生成资源工作时序，当出现多个并发功能抢占资源的条件时，通过资源微调度策略给出的调度规则在强实时环境下进行时序优化；
资源工作参数生成模块，用于确定系统资源的分配以及相应工作参数的生成。
在一些可选实施方式中，所述FPGA资源微管理模块还包括资源检测模块，用于通过系统总线实时监控各资源的负载状态及健康状态，并将资源状态通过数据总线上报给主控计算机。
本申请第三方面提供了一种飞机，包括如上所述的多任务同时工作资源调度系统。
本申请实现了对系统资源的复用，提升了装备资源的高效利用和同时多任务的适应能力。
以下提供一个具体的实施例，该实施例中，以具备16阵元综合多功能数字MIMO阵列的多功能系统的资源调度为例，进行分析。该多功能系统的天线资源池包含了16个天线通道；射频资源池包括了16个射频通道。信号处理资源池包括了可以同时处理16路射频信号的数字处理通道。每个数字处理通道包含了ADC、DAC、用于信号处理和实时控制的FPGA芯片组。用于任务调度的PowerPC芯片组。每一个天线、射频通道、数字处理通道可以通过射频与数字路由实现自由调度，从而构成一个16通道MIMO系统。
在本例中，本申请为这个16通道的MIMO系统加载双快切高增益搜索、水平极化中增益搜索、垂直极化中增益搜索、水平极化阵列告警、垂直极化阵列告警、垂直极化ECM、水平极化低增益搜索、垂直极化低增益搜索、双极化告警、干涉仪侧向等10个任务。系统需要根据具体的作战要求，实时完成以上多任务的并发处理。
首先根据系统资源给出同时性工作的结果，例如搜索与测向功能可以同时工作，告警和干扰不能同时工作等。另一个方面给出各工作模式的功能、资源调度需求、依据、所需协调资源等。例如搜索的功能是对搜索空域进行100ms量级一帧的快速搜索，形成时间-空间-频率-能量多维图，判断是否存在未知辐射源，资源调度需求是高概率截获，资源调度依据是搜索空域及频段要求、搜索帧时间要求、接收机带宽要求、目标信号可能波形、截获概率、波束建立时间等，所需协调资源包括天线单元、本振网络、射频通道、阵列信号处理资源、目标信息处理计算资源。告警的功能是对辐射源进行识别，测到辐射源的角度，判断辐射源的威胁程序，资源调度需求是参测精度满足要求；角度跟踪精度满足要求；识别正确率满足要求，资源调度依据是目标方位跟踪精度要求、测向驻留时间要求、目标参数跟踪精度要求、目标参测驻留时间要求、目标个体识别要求、灵敏度要求、资源负荷度等，所需协调资源包括天线单元、本振网络、射频通道、阵列信号处理资源、目标信息处理计算资源。
按照本发明给出的调度方法。由PowerPC芯片组成CPU资源池主要负责弱实时性处理。PowerPC按照10ms的节拍进行处理。每个节拍内，PowerPC根据具体作战任务对搜索、测向、告警、干扰功能的需求，动态形成任务队列，并按照节拍向FPGA下发当前节拍的宏观指令。FPGA接收到当前节拍的任务后，根据具体的多任务并发要求，进一步完成对天线，射频通道，信号处理模块的实时调度，实现系统多任务的并发。
通过离线仿真的方式，模拟不同的信号环境通过多次优化给出不同条件下的最优微管理策略。调度结果表明在第二个调度周期内，1~8号天线加孔径实现了水平极化中增益搜索（波束形成），9~16号实现了垂直极化中增益搜索（波束形成），其中16号天线加孔径既实现了垂直极化中增益搜索又实现了双极化告警，说明在调度周期内通过时序级的微控制在两个任务中切换，实现了多任务同时工作的资源调度。从第7个调度周期内可以看出，在1~8号天线加孔径实现垂直极化干扰时，通过干扰频点的反馈，在9~16号天线加孔径中实现干扰频点的陷波、波束形成空域滤波和本身的空间隔离，从而实现水平极化低增益搜索，垂直极化低增益搜索，13~16号天线加孔径既实现了水平极化低增益搜索又实现了垂直极化低增益搜索，同样也是通过时序级的微控制实现了多任务同时工作的资源调度。
虽然，上文中已经用一般性说明及具体实施方案对本申请作了详尽的描述，但在本申请基础上，可以对之作一些修改或改进，这对本领域技术人员而言是显而易见的。因此，在不偏离本申请精神的基础上所做的这些修改或改进，均属于本申请要求保护的范围。
Claims (7)
1.一种多任务同时工作资源调度方法，其特征在于，包括：
步骤S1、由主控计算机根据资源规划下发的任务集合与任务排序，动态生成调度周期内的资源调度方案，所述资源调度方案包括了在一个10ms调度周期内的宏观控制指令；
步骤S2、将生成的所述宏观控制指令通过实时控制总线下发给底层FPGA资源微管理模块；
步骤S3、由FPGA资源微管理模块解析所述宏观控制指令，获取宏观控制指令中携带的微调度策略及多个微状态，基于所述微调度策略，构建实现各微状态的微观操作的最优组合方式、工作模式及工作参数；
其中，步骤S3进一步包括：
步骤S31、解析主控计算机下发的宏观控制指令，生成供FPGA使用的时间进度表和资源微调度策略，确定时间进度表内的宏状态及每个宏状态内的微状态；
步骤S32、通过加载时间进度表和资源微调度策略，在系统执行过程中动态生成资源工作时序，当出现多个并发功能抢占资源的条件时，通过资源微调度策略给出的调度规则在强实时环境下进行时序优化；
步骤S33、确定系统资源的分配以及相应工作参数的生成。
2.如权利要求1所述的多任务同时工作资源调度方法，其特征在于，步骤S1进一步包括：
步骤S11、使用预置的优化算法生成一个调度周期内的任务执行时间进度表和对应的资源微调度策略；
步骤S12、通过对所述任务执行时间进度表上的任务节点进行资源分解，并通过资源分解和资源冲突协调，形成FPGA可解析的资源调度宏观控制指令。
3.如权利要求1所述的多任务同时工作资源调度方法，其特征在于，步骤S3进一步包括通过系统总线实时监控各资源的负载状态及健康状态，并将资源状态通过数据总线上报给主控计算机。
4.一种多任务同时工作资源调度系统，其特征在于，包括：
主控计算机，用于根据资源规划下发的任务集合与任务排序，动态生成调度周期内的资源调度方案，所述资源调度方案包括了在一个10ms调度周期内的资源宏观控制指令；
控制总线，用于将生成的所述宏观控制指令下发给底层FPGA资源微管理模块；
FPGA资源微管理模块，用于解析所述宏观控制指令，获取宏观控制指令中携带的微调度策略及多个微状态，基于所述微调度策略，构建实现各微状态的微观操作的最优组合方式、工作模式及工作参数；
其中，所述FPGA资源微管理模块包括：
宏指令解析模块，用于解析主控计算机下发的宏观控制指令，生成供FPGA使用的时间进度表和资源微调度策略，确定时间进度表内的宏状态及每个宏状态内的微状态；
资源时序生成模块，用于通过加载时间进度表和资源微调度策略，在系统执行过程中动态生成资源工作时序，当出现多个并发功能抢占资源的条件时，通过资源微调度策略给出的调度规则在强实时环境下进行时序优化；
资源工作参数生成模块，用于确定系统资源的分配以及相应工作参数的生成。
5.如权利要求4所述的多任务同时工作资源调度系统，其特征在于，所述主控计算机包括：
动态任务队列生成模块，用于使用预置的优化算法生成一个调度周期内的任务执行时间进度表和对应的资源微调度策略；
宏观指令生成模块，用于通过对所述任务执行时间进度表上的任务节点进行资源分解，并通过资源分解和资源冲突协调，形成FPGA可解析的资源调度宏观控制指令。
6.如权利要求4所述的多任务同时工作资源调度系统，其特征在于，所述FPGA资源微管理模块还包括资源检测模块，用于通过系统总线实时监控各资源的负载状态及健康状态，并将资源状态通过数据总线上报给主控计算机。
7.一种飞机，其特征在于，包括如权利要求4-6任一项所述的多任务同时工作资源调度系统。
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