[发明专利]一种基于使用概率的嵌入式软件可靠性测试数据生成方法

说明书

技术领域

本发明主要涉及到嵌入式计算机的软件领域，特指一种根据输入参数取值使用概率自动生成可靠性测试所需测试数据集的方法。

背景技术

针对嵌入式系统的可靠性研究始于1970年代，并在1990年代以后，随着嵌入式软件在各种高科技项目中的使用过程中所暴露出来的一系列可靠性问题而为人们所重视，并投入了大量的人力物力进行研究。直至今天，嵌入式软件可靠性已经在可靠性测试平台构建、可靠性建模、测试用例生成方法、可靠性测试的充分性和有效性等方面都有了一定的发展。

“嵌入式软件的可靠性测试”是指为了验证或达到软件可靠性要求而对软件进行的测试。对于嵌入式软件的可靠性测试，一般有两种方法，第一种方法是利用全数字模拟技术实现一个集成的模拟环境，将嵌入式软件从系统中剥离出来，通过开发CPU指令、常用芯片、FO、终端、时钟等模拟器在Host上实现嵌入式软件的可靠性测试；第二种方法是建立嵌入式软件可靠性仿真测试平台，模拟被测软件的交联系统和物理输入输出，仿真被测系统真实的运行环境，保持被测系统的完整性，并在此环境下对嵌入式软件进行可靠性测试。嵌入式软件可靠性测试的研究涉及测试用例的生成、软件可靠性建模、软件可靠性测试的充分性和有效性等方面。

嵌入式软件可靠性的大部分工作集中在可靠性模型方面，Jelinski、Moranda、Shooman等人对软件可靠性模型进行了研究，基本思想是通过对已知的失效数据建模，预测软件的可靠性。在现有软件可靠性建模的文献中，以论述指数失效时间的模型居多，这类模型假设有限时间内失效次数有限，具有代表性的模型包括：J-M模型、非均匀泊松过程(NHPP)模型、Schneidewind模型、Musa基本执行时间模型等。与此相对的是无限失效模型，此类模型假设软件永远不会出现无错状态，此类模型的代表包括Duane模型、Moranda提出的几何模型、对数泊松(M-O)模型等。Bayes模型不同于上述两类模型，它是在Bayes框内考察软件可靠性的增长，其最典型的代表是Littlewood-verrall模型。除了以上的建模方法之外，利用软件复杂度建模、利用人工神经网络建模、利用模糊理论建模、利用覆盖率建模等方法为扩展软件可靠性建模理论做出了有益探索。

这些可靠性模型一般用于软件可靠性测试之后，对软件的可靠性指标进行评估，这些模型都以可靠性测试的结果为基础。为了实施软件可靠性测试，必须要考虑测试数据的生成方法。软件可靠性测试数据生成方法是一种基于使用的测试数据生成方法，在这方面最著名的是Musa提出的基于运行剖面的测试用例生成方法。运行剖面是测试用例生成的基础，因此运行剖面生成的研究是测试数据生成的前提。近年来，运行剖面的生成方法也得到的很大的发展，这些方法中典型的有：采用专家知识得到运行剖面的方法、采用分解的方式利用CP(Configuration Profile)和UP(Usage Profile)指导操作剖面生成的方法。将UML(标准建模语言)应用于运行剖面生成的方法也在研究中。基于软件运行剖面生成嵌入式软件可靠性测试用例一直是个难点，有人提出用功能序列剖面的方法指导嵌入式软件可靠性测试用例的生成，还有人提及采用“最小可测任务集”的方法来生成嵌入式软件可靠性测试用例。这些方法均把软件看成一系列操作的过程，生成的测试用例是一组软件运行操作序列，但如何得到能够运行这些操作序列的输入数据，依然需要根据具体嵌入式系统应用特点考虑，没有通用的方法。而针对许多嵌入式控制软件，在系统运行的开始给定了相应的参数表后，其运行一般不再被其它操作干涉，例如很多无人飞行器、巡航飞行器等，它们的输入就是一组装订参数的取值和相关传感器输入。为了使可靠性测试结果更加准确，需要以这些参数取值的概率为基础生成测试数据，同时还要满足测试数据的数量和特定取值约束，目前在业界中，还没有相应的实用方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题就在于：针对现有技术存在的技术问题，本发明提供一种原理简单、操作简便、完整性好、适用范围广的基于使用概率的嵌入式软件可靠性测试数据生成方法。

为解决上述技术问题，本发明采用以下技术方案：

一种基于使用概率的嵌入式软件可靠性测试数据生成方法，其步骤为：

(1)、获取可靠性测试的外部参数；