[发明专利]一种基于扩展向量模型的软实时周期任务延迟计算方法

权利要求书

1.一种基于扩展向量模型的软实时周期任务延迟计算方法，其特征在于，针对同一处理器上被调度的两个或两个以上相互独立的暗含时限的实时周期任务，首先将暗含时限的周期任务模型转化为初始向量模型，然后将迁移任务的迁移比例情况计算出来，将迁移任务再转化为扩展向量，根据扩展向量的内容，精确计算低优先级的任务的每次执行的完成时间以及延迟时间。

2.根据权利要求1所述计算方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤1、选择一个已经分配好的处理器，将该处理器上已经分配的暗含时限的周期模型转化为初始向量模型；

步骤2、根据划分调度算法，将分配在处理器上的高优先级的任务的分配份额以及Job执行的比例计算出来；

步骤3、根据步骤2，将所有高优先级任务的初始向量按照Job分配的比例转化为扩展向量模型；

步骤4、如果同一个处理器上只有两个任务，则直接进入步骤5；否则将高优先级任务的扩展向量合并为一个扩展向量。

步骤5、根据步骤4的扩展向量模型来判定是离散型的任务模型还是一般的暗含时限的周期任务模型；如果是离散型的任务模型则根据离散型延迟的计算方法来计算低优先级任务的完成时间和延迟时间，否则根据普通暗含时限的延迟计算方法来计算，如果系统处理器还没有处理完毕，转步骤1。

3.根据权利要求2所述计算方法，其特征在于，

步骤1中，转化为初始向量模型具体包括以下步骤：

步骤101、先根据某个划分的调度算法将任务分配到不同的处理器上；

步骤102、选择其中一个处理器，将已经分配好的暗含时限的实时周期任务τ(e，p)写成p维向量，从第一个元素开始连续e个元素的值都为1，剩余的都为0。

4.根据权利要求2所述计算方法，其特征在于，

步骤2中，计算高优先级任务的划分份额s_i，j以及Job的比例f_i，j，具体包括以下步骤：

步骤201、对于某处理器上的高优先级任务τ_j，计算其运行在该处理器上的划分份额就是除了低优先级任务之外的处理器的利用率份额，用来计算，其中的u_i为分配到该处理器上的低优先级任务，如果高优先级任务的利用率因子τ_j≥U,那么s_i，j＝U；如果τ_j＜U，则s_i，j＝τ_j；

步骤202、根据f_i，j＝s_i，j/u_i公式来计算Job的分配比例。

5.根据权利要求2所述计算方法，其特征在于，

步骤3中，初始向量按照Job分配的比例f_i，j转化为扩展向量模型，具体包括以下步骤：

步骤301、将f_i，j化为最简式，记为f_i，j＝a/b,那么将周期任务的τ(e，p)的初始向量转化为τ′(e×a，p×b)的初始向量；

步骤302、根据调度算法特点，如果分配该任务的第k个Job在该处理器上运行，那么将τ′(e×a，p×b)的初始向量的1的起始位置重新进行定位到第k个Job的位置；

步骤303、将所有分配到该处理器上的Job按照p×b个周期重新定位，其他未能分配到Job的周期内所有元素值为0,即为扩展向量模型。

6.根据权利要求2所述计算方法，其特征在于，

步骤4中，合并扩展向量具体包括以下步骤：

步骤401、先求出不同的高优先级任务的扩展向量周期的最小公倍数m；

步骤402、根据m对高优先级的扩展向量进行再次扩展，然后对应元素进行相加运算；运算后的结果应仍然为0或者1的元素。

7.根据权利要求2所述计算方法，其特征在于，

步骤5中，选择不同的计算公式具体包括以下步骤：

步骤501、根据高优先级任务的扩展向量是否与初始向量性质相同，即从第一个位置开始为1，且后续为1的值的位置一直连续，后续0的位置也连续，既可以判定该扩展向量等同于一般暗含时限的周期任务，即扩展向量的中1的个数为e₁，向量维度为p₁进行计算；这种情况直接利用暗含时限的任务延迟方法来进行计算；如果1的位置不连续则判定为离散型周期任务，用离散型任务延迟方法进行计算；

步骤502、如果利用定理1计算低优先级任务某次执行的延迟，则根据上述步骤中的e₁和p₁，以及低优先级任务的暗含时限的周期模型(e₂，p₂)直接计算该次Job的完成时间、绝对时限、推迟时间和延迟时间；

步骤503、如果利用定理2进行计算低优先级任务某次执行的延迟，则先要根据定义3写出上述扩展向量的离散型周期任务模型，写出中所有0的位置，根据上述步骤中的e₁和p₁，以及低优先级任务的暗含时限的周期模型(e₂，p₂)先计算该次Job执行的周期余数q_j值，再计算完成时间、绝对时限、推迟时间和延迟时间。