程序最坏执行时间(Worst Case Execution Time,WCET)是嵌入式实时系统时间属性验证的基础,在采用静态分析技术的WCET估算中需要分阶段对不同的执行环境约束条件进行分析,并整合所有约束信息、结合程序控制流结构估算全局最坏路径,因此...程序最坏执行时间(Worst Case Execution Time,WCET)是嵌入式实时系统时间属性验证的基础,在采用静态分析技术的WCET估算中需要分阶段对不同的执行环境约束条件进行分析,并整合所有约束信息、结合程序控制流结构估算全局最坏路径,因此各阶段分析的中间结果对最终的WCET估算性能具有较大影响.在现代嵌入式系统中,硬件平台中的Cache机制成为对执行时间影响较大的硬件体系结构,对其进行精确的行为分析在WCET估算中具有重要的现实意义.采用抽象解释理论对Cache行为进行分析已有较为成熟的技术成果和相关工具,但由于静态分析技术具有较难理解和使用的特点,对于技术没有覆盖、工具没有支持的硬件架构,针对这类硬件架构进行相关研究和验证工具开发都具有较大难度和挑战.该文以抽象解释为理论基础,以复用Cache分析过程为目标,提出了基于抽象解释的模块化Cache行为分析框架,对Cache行为分析过程进行了层次划分,提出了易于复用的Cache行为分析方法设计,能够针对不同架构的Cache机制分析方法进行建模,并以统一的分析框架对分析过程进行复用.案例实验表明,该框架可支持采用抽象解释对使用LRU策略的Cache行为进行建模分析,并能够得到Cache命中情况标记信息以支持后续WCET的估算过程.展开更多
代码复用是重要的软件复用方式之一,复用者需要理解软件代码实现的功能方能有效实施软件复用。基于主题建模技术的程序理解方法逐渐受到研究人员的重视,它能够帮助软件开发者和使用者更好地理解软件的功能。目前,基于主题建模技术的程...代码复用是重要的软件复用方式之一,复用者需要理解软件代码实现的功能方能有效实施软件复用。基于主题建模技术的程序理解方法逐渐受到研究人员的重视,它能够帮助软件开发者和使用者更好地理解软件的功能。目前,基于主题建模技术的程序理解方法一般欠缺对挖掘出的Topic的语义分析,为此提出的基于代码静态分析和LDA技术的代码功能挖掘(Code Function Mining,CFM)方法可作为对这类方法的补充。CFM是一套以代码为研究对象的挖掘、筛选、组织和描述主题(Topic)的方法,该方法能够生成带描述的功能型Topic的层次结构,以供使用者更清晰和方便地浏览、学习软件的功能。功能型Topic的描述能够帮助复用者理解代码功能,其层次结构能够让复用者从不同抽象层次理解代码功能。CFM方法包括4个部分:挖掘Topic、筛选Topic、组织Topic、描述Topic。以CFM方法为基础,设计并实现了一个CFM工具。CFM工具能够分析用户提交的代码,通过Web页面向用户展示带描述的功能型Topic的层次结构。最后,对CFM方法中的几个关键算法进行实验分析,验证了CFM方法的有效性。展开更多
文摘程序最坏执行时间(Worst Case Execution Time,WCET)是嵌入式实时系统时间属性验证的基础,在采用静态分析技术的WCET估算中需要分阶段对不同的执行环境约束条件进行分析,并整合所有约束信息、结合程序控制流结构估算全局最坏路径,因此各阶段分析的中间结果对最终的WCET估算性能具有较大影响.在现代嵌入式系统中,硬件平台中的Cache机制成为对执行时间影响较大的硬件体系结构,对其进行精确的行为分析在WCET估算中具有重要的现实意义.采用抽象解释理论对Cache行为进行分析已有较为成熟的技术成果和相关工具,但由于静态分析技术具有较难理解和使用的特点,对于技术没有覆盖、工具没有支持的硬件架构,针对这类硬件架构进行相关研究和验证工具开发都具有较大难度和挑战.该文以抽象解释为理论基础,以复用Cache分析过程为目标,提出了基于抽象解释的模块化Cache行为分析框架,对Cache行为分析过程进行了层次划分,提出了易于复用的Cache行为分析方法设计,能够针对不同架构的Cache机制分析方法进行建模,并以统一的分析框架对分析过程进行复用.案例实验表明,该框架可支持采用抽象解释对使用LRU策略的Cache行为进行建模分析,并能够得到Cache命中情况标记信息以支持后续WCET的估算过程.
文摘代码复用是重要的软件复用方式之一,复用者需要理解软件代码实现的功能方能有效实施软件复用。基于主题建模技术的程序理解方法逐渐受到研究人员的重视,它能够帮助软件开发者和使用者更好地理解软件的功能。目前,基于主题建模技术的程序理解方法一般欠缺对挖掘出的Topic的语义分析,为此提出的基于代码静态分析和LDA技术的代码功能挖掘(Code Function Mining,CFM)方法可作为对这类方法的补充。CFM是一套以代码为研究对象的挖掘、筛选、组织和描述主题(Topic)的方法,该方法能够生成带描述的功能型Topic的层次结构,以供使用者更清晰和方便地浏览、学习软件的功能。功能型Topic的描述能够帮助复用者理解代码功能,其层次结构能够让复用者从不同抽象层次理解代码功能。CFM方法包括4个部分:挖掘Topic、筛选Topic、组织Topic、描述Topic。以CFM方法为基础,设计并实现了一个CFM工具。CFM工具能够分析用户提交的代码,通过Web页面向用户展示带描述的功能型Topic的层次结构。最后,对CFM方法中的几个关键算法进行实验分析,验证了CFM方法的有效性。
