基于通信的列车控制系统(communication based train control system,简称CBTC)已经成为世界范围内建造轨道交通信号系统的标准制式.CBTC采用更加灵活和精确的列车控制,并提供连续的安全列车间隔保证和超速防护,在很大程度上提高了轨道...基于通信的列车控制系统(communication based train control system,简称CBTC)已经成为世界范围内建造轨道交通信号系统的标准制式.CBTC采用更加灵活和精确的列车控制,并提供连续的安全列车间隔保证和超速防护,在很大程度上提高了轨道交通运输的效率和安全性.尽管CBTC能够精确地实施实时控制,但由于CBTC涉及计算、通信与控制这3个方面的实时协同,系统设计与实现异常复杂.由设计缺陷而导致严重的灾难、事故和损失屡见不鲜.作为一个典型的安全攸关系统,如何保证CBTC的可信构造已成为领域研发人员关注的焦点与面临的最大挑战.鉴于在软硬件领域的成功经验,形式化方法目前已被公认为是保障CBTC可信性的一种有效方案.围绕CBTC的可信构造,从其生命周期的3个重要阶段,即系统需求分析、设计建模与底层实现入手,针对CBTC在可信方面的典型特征,梳理分析了CBTC系统在可信构造方面面临的挑战、国内外研究现状和发展趋势,全面介绍了形式化方法在CBTC可信构造中扮演的角色.展开更多
随着计算机与物理环境的交互日益密切,信息-物理融合系统(cyber-physical system,简称CPS)在健康医疗、航空电子、智能建筑等领域具有广泛的应用前景,CPS的正确性、可靠性分析已引起人们的广泛关注.统计模型检测(statistical model chec...随着计算机与物理环境的交互日益密切,信息-物理融合系统(cyber-physical system,简称CPS)在健康医疗、航空电子、智能建筑等领域具有广泛的应用前景,CPS的正确性、可靠性分析已引起人们的广泛关注.统计模型检测(statistical model checking,简称SMC)技术能够对CPS进行有效验证,并为系统的性能提供定量评估.然而,随着系统规模的日益扩大,如何提高统计模型检测技术验证CPS的效率,是目前所面临的主要困难之一.针对此问题,首先对现有SMC技术进行实验分析,总结各种SMC技术的受限适用范围和性能缺陷,并针对贝叶斯区间估计算法(Bayesian interval estimate,简称BIE)在实际概率接近0.5时需要大量路径才能完成验证的缺陷,提出一种基于抽象和学习的统计模型检测方法 AL-SMC.该方法采用主成分分析、前缀树约减等技术对仿真路径进行学习和抽象,以减少样本空间;然后,提出了一个面向CPS的自适应SMC算法框架,可根据不同的概率区间自动选择AL-SMC算法或者BIE算法,有效应对不同情况下的验证问题;最后,结合经典案例进行实验分析,实验结果表明,自适应SMC算法框架能够在一定误差范围内有效提高CPS统计模型检测的效率,为CPS的分析验证提供了一种有效的途径.展开更多
文摘基于通信的列车控制系统(communication based train control system,简称CBTC)已经成为世界范围内建造轨道交通信号系统的标准制式.CBTC采用更加灵活和精确的列车控制,并提供连续的安全列车间隔保证和超速防护,在很大程度上提高了轨道交通运输的效率和安全性.尽管CBTC能够精确地实施实时控制,但由于CBTC涉及计算、通信与控制这3个方面的实时协同,系统设计与实现异常复杂.由设计缺陷而导致严重的灾难、事故和损失屡见不鲜.作为一个典型的安全攸关系统,如何保证CBTC的可信构造已成为领域研发人员关注的焦点与面临的最大挑战.鉴于在软硬件领域的成功经验,形式化方法目前已被公认为是保障CBTC可信性的一种有效方案.围绕CBTC的可信构造,从其生命周期的3个重要阶段,即系统需求分析、设计建模与底层实现入手,针对CBTC在可信方面的典型特征,梳理分析了CBTC系统在可信构造方面面临的挑战、国内外研究现状和发展趋势,全面介绍了形式化方法在CBTC可信构造中扮演的角色.
