基于人工智能的高可信嵌入式操作系统设计

2020-08-14 09:59杨鸿珍王云烨吴建伟浦正国
现代电子技术 2020年16期
关键词:嵌入式操作系统系统设计人工智能

杨鸿珍 王云烨 吴建伟 浦正国

摘  要: 嵌入式操作系统体系架构的可信性是保障其稳定运行的关键。文中设计基于人工智能的高可信嵌入式操作系统,配置操作系统有效空间与系统资源。依据任务安全等级划分处理器模块分区;依据任务类型配置分区属性分配所需内存;依据分区任务从机器学习算法库中选取合适机器学习算法,获取各分区与主时间框架内的分配策略以及调度策略;依据任务需求配置分区通信,完成分区通信配置后配置健康监控以及任务容错实现人工智能的高可信嵌入式操作系统。实验结果表明,该系统在不同任务数量时,操作可信率均高于96%;处理不同类别任务精准率以及召回率均高于98%。

关键词: 高可信; 嵌入式操作系统; 人工智能; 系统设计; 分区配置; 系统测试

Abstract: The credibility of system structure in the embedded operating system is the key to ensure its stable operation. A high?credibility embedded operating system based on artificial intelligence is designed, which is configured the effective space and system resources. In the system, the processor module partition is divided according to the task security level, the partition attributes are configured according to the task type to allocate the required memory, and appropriate machine learning algorithms is selected from the machine learning algorithm database according to the task requirement configuration, so as to obtain the allocation strategy and scheduling strategy of each partition within the main time frame; the partition communication is configured according to the task requirements, after which the health monitoring and task fault?tolerant are configured, so as to achieve a high?credibility embedded operating system of artificial intelligence. The experimental results show that the operation credibility rate of the system is beyond 96% with different quantity tasks; the accuracy rate and recall rate for processing different types of tasks are all higher than 98%.

Keywords: high credibility; embedded operating system; artificial intelligence; system design; partition configuration; system testing

0  引  言

嵌入式操作系统是固化于硬件里的系统,是嵌入式产品中应用较为广泛的系统软件。嵌入式操作系统具有实时性好、可同时执行多任务的优势[1],并随着市场产品进步而不断更新。嵌入式操作系统不断发展,众多研究人员将大量高科技技术应用于嵌入式操作系统中[2],嵌入式操作系统的高可信度是人们选择产品的重要因素。网络安全问题已经成为人类主要关注的问题[3],嵌入式操作系统可应用于航空、军事等重要安全系统中,若发生信息泄露等情况,将会造成严重伤害,因此应致力于嵌入式操作系统高可信研究[4]。

人工智能技术是近年来兴起,被应用于众多领域的高效技术,人工智能技术可解决众多领域中的重要问题,具有极高的应用性。机器学习算法是人工智能技术中的重要算法,贝叶斯分类、决策树分析、遗传算法以及人工神经网络算法等都属于机器学习算法,选择合适的算法可增加嵌入式操作系统的操作性能[5]。设计基于人工智能的高可信嵌入式操作系统,利用众多机器学习算法建立嵌入式机器学习算法库,并通过信息流控制机制实现嵌入式操作系统高可信度,提升嵌入式操作系统可靠性与实用性,使嵌入式操作系统应用于更多领域中。

1  高可信嵌入式操作系统

1.1  系统总体框架

所设计基于人工智能的高可信嵌入式操作系统总体结构图如图1所示。

通过图1可以看出,所设计高可信嵌入式操作系统增设机器学习算法库。系统总体采用分区结构,利用时空隔离技术提升系统安全操作性,利用系统隔离保护提升系统可靠性[6]。依据可靠性和功能性需求加入信息流控制机制,构建高可信嵌入式操作系统[7]。

1.2  机器学习算法库

机器学习算法库是高可信嵌入式操作系统的人工智能领域组件,为嵌入式操作系统提供机器学习算法支撑[8]。其包括基础运算库、通用算法库以及领域算法库三部分,各部分具体功能如下:基础算法库包括矩阵运算与向量运算两个模块,其中矩阵运算模块提取不同任务矩阵基本属性[9],重载矩阵运算中应用频繁的运算符,对矩阵实施求逆运算,并对矩阵实施Cholesky,SVD以及LU和QR分解等操作;向量运算模块提取向量维数和大小,并重载向量中的加、减、乘等常用的运算符。通用算法库中的算法可有效调用基础运算库中矩阵与向量运算,包含众多机器学习算法,可服务于领域应用中。

领域算法库依据嵌入式操作系统应用类型设置,通过通用算法库内各算法功能实现相同类型的应用算法[10]。

1.3  信息流控制机制

高可信嵌入式操作系统中所有访问请求需经过信息流控制机制授权与同意,访问请求得以执行。通过信息流控制机制实现高可信嵌入式操作系统的可信性。信息流控制机制结构图如图2所示。

利用可信服务分区提升系统分区可信度,可信监控器置于用户模式的客户模块中,访问控制模块置于嵌入式操作系统内部。信息流控制机制需保证各模块可靠,利用可信验证器保证各模块可信度。

1.3.1  可信服务分区

可信服务分区负责管理分区可信属性表、可信验证器以及可信功能模块,提升嵌入式操作系统可信度。

利用可信验证器检测各分区模块可信度,依据检测结果将各检测模块标记为“可信”与“不可信”。利用可信功能模块实现嵌入式操作系统各分区安全性、可靠性[11]。

1.3.2  可信监控器

嵌入式操作系统各分区子系统中应设置可信监控器,利用可信监控器管理与控制各分区间信息流,并判定各分区信息流能否满足系统可信策略需求。可信监控器是信息流控制机制中的验证部分,因此其自身应保证足够可靠。

1.3.3  访问控制模块

访问控制模块控制嵌入式操作系统各分区间信息流,以及安全等级分区较高数据写入安全等级较低分区内。设嵌入式操作系统中存在两个分区分别为分区1和分区2,分区1为安全等级较高分区,分区2为安全等级较低地区。分区间信息流控制过程如下:

分区2接收分区1数据时,判断各分区安全等级,安全等级相同时,允许分区1数据发送至分区2内,分区1的可信监控器同时将数据发送至分区2;两分区安全等级不同时,需访问控制模块判断分区1是否可以将数据发送至分区2;两分区均为不可信分区时,分区1不可将信息以及数据发送至分区2内,分区1的可信监控器停止操作,立刻返回。分区1可信监控器依据访问控制模块判断结果处理,当可信监控器判断为“可行”时,分区1可以将数据发送至分区2,并将“发送成功”结果返回至应用程程序;可信监控器判断为“不可行”时,将“禁止”标记返回至应用程序,并结束操作。

通过信息流控制机制实现嵌入式操作系统的高可信度,信息流控制机制具有严格控制、系统开销小等优势。

2  实验分析

为验证本文设计的基于人工智能的高可信嵌入式操作系统的有效性,在CPU为Intel 酷睿i7 7500,内存为8 GB的计算机中安装本文系统,登录高可信嵌入式操作系统后,完成所需应用配置,输入配置数据,获取相应配置文件。确定通道链接配置表是通信配置最关键步骤,设对模块2分区,利用模块2分区检测通道链接配置生成有效性,模块2分区结果如表1所示。

检测采用本文系统在不同任务数量时的操作可信率,与Hades系统以及应用特制系统对比,对比结果如图3所示。

从图3实验结果看出,不同任务数量时,采用本文系统的操作可信率均高于96%,而Hades系统以及应用特制系统在不同任务数量情况下,操作可信率明显低于本文系统,尤其是Hades系统,在任务数量为1 024时,操作可信率仅为86.7%。因此,验证了本文系统的高可信度。对比采用不同系统在不同任务数量时的CPU最高允许使用率,检测本文系统操作可靠性,对比结果如表3所示。

从表3实验结果可以看出,采用本文系统在不同任务数量时,CPU最高允许使用率明显高于Hades系统以及应用特制系统。本文系统在任务数量为无限大时,CPU最高允许使用率为0.684,而Hades系统以及应用特制系统在任务数量为无限大时,CPU最高允许使用率仅为0.425以及0.315。实验结果说明本文系统具有较高的可靠性。

3  结  论

嵌入式操作系统是嵌入式系统的基础运行平台,嵌入式操作系统的优劣直接影响嵌入式系统的稳定与可靠运行。嵌入式操作系统目前已经被广泛应用于工业、机械、航空各个领域中,并成为操作系统开发的主要目标。本文设计基于人工智能的高可信嵌入式操作系统,将人工智能技术中的机器学习算法应用于嵌入式操作系统中,增加其实用性。通过实验验证了该系统的可信性,所设计嵌入式操作系统可应用于实际嵌入式系统中。

参考文献

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[2] 钟义信.机制主义人工智能理论:一种通用的人工智能理论[J].智能系统学报,2018,13(1):2?18.

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[4] 戴小氐,王婷.基于RapidIO的机载嵌入式系统通信设计与实现[J].电光与控制,2017,24(12):95?99.

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[6] 王颖洁,周宽久,李明楚.实时嵌入式系统的WCET分析与预测研究综述[J].计算机科学,2019,46(z1):16?22.

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[9] 牛国臣,袁婕,谷润平.嵌入式助航灯具定位系统设计与实现[J].计算机应用,2018,38(1):290?294.

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[11] 汪培庄.因素空间理论:机制主义人工智能理论的数学基础[J].智能系统学报,2018,13(1):37?54.

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