一种面向体系结构的自适应软件构件分派模型及算法

自适应演化软件是近年来软件工程领域的研究热点,而以体系结构为中心的自适应演化尤其受到重视.针对当前演化中对非功能性约束关注的不足,着重对面向体系结构的自适应演化框架中构件的分派优化问题进行研究.首先详细描述了基于体系结构模型的构件分派问题,并建立能够满足嵌入式软件构造机制中非功能性约束的分派模型,接着证明该分派问题为NP完全问题,最后提出一种启发式分派算法找出近似最优解,实验表明,与贪婪和整线性规划算法相比,该算法具有多目标均衡的优势;而与整线性规划算法相比,虽然不能保证找到最优解,但具有较大的计算时间优势.

嵌入式通信系统中基于动态多因素的马尔可夫决策路由

为了适应嵌入式通信系统的资源匮性、多因素、异构性和对等性等特点，提出了动态多因素马尔可夫决策路由算（DMMDR），分析了算法的时间和空间复杂度并设计了路由的建立过程和链路状态的更新策略．研究结果表明，该算法能综合考虑各种因素，均衡和减少计算量和存储需求，并避免环路的产生．

嵌入式通信系统中基于动态多因素的马尔可夫决策路由

为了适应嵌入式通信系统的资源匮乏性、多因素、异构性和对等性等特点,提出了动态多因素马尔可夫决策路由(DMMDR)算法,分析了算法的时间和空间复杂度,并设计了路由的建立过程和链路状态的更新策略.研究结果表明,该算法能综合考虑各种因素,均衡和减少计算量和存储需求,并避免环路的产生.

移动Ad Hoc网络中基于链路稳定性预测的组播路由协议

节点的随机移动性导致了移动自组织网络拓扑的动态变化,进而增加了重路由的频率,降低了网络通信性能.选择稳定性较高的路径进行路由,能够有效地降低重路由的频率,延长路由的生存时间.基于接收到的数据分组的信号强度,文中提出一种新颖的链路稳定性预测模型,并将其应用于传统组播路由协议中.仿真结果验证了预测机制的有效性,扩展协议LSPMR(Link Stability Prediction-based Multicast Routing Protocol)能够显著地提高分组投递率,降低分组端到端平均传输延时,且控制开销较小.

嵌入式加密芯片功耗分析攻击与防御研究进展

功耗分析攻击成为嵌入式加密芯片的最大威胁,它破解密码芯片密钥比穷举法要快得多,是一种新的密钥攻击方法.对功耗分析攻击与防御成为近年来研究的热点问题,功耗分析模型是研究功耗攻击与防御的基础,在对功耗攻击模型研究进展进行评述后,分别对功耗分析攻击与防御进行综述,功耗攻击从简单功耗分析攻击、差分功耗分析攻击和高阶差分功耗分析攻击进行比较,防御从算法级和电路级进行对比,并对文献进行了分类整理.通过对国内外研究进展的总结和对比,为特定领域的嵌入式加密芯片提供抗功耗分析攻击解决方案,最后对进一步研究的问题进行了展望.

AES专用指令处理器的研究与实现

随着加密算法在嵌入式可信计算领域的广泛应用,如何提高其执行效率成为研究的热点问题.高级加密标准(AES)凭借其在安全性、费用开销和可执行性等方面的内在优势,成为使用最为广泛的对称密钥加密算法.采用指令集架构(ISA)扩展优化的方法对AES算法进行指令扩展优化.基于电子系统级(ESL)方法设计流程,使用基于LISA语言的处理器生成工具构建了一个高效AES专用指令处理器(AES_ASIP)模型,最终实现于FPGA中.经过一系列的仿真和验证,对比ARM处理器指令集架构,实验结果显示AES_ASIP以增加少许硬件资源为代价,提高了算法58.4x%的执行效率并节省了47.4x%的指令代码存储空间.

嵌入式通信中间件的马尔可夫路由决策与选择

针对嵌入式设备互连环境和嵌入式通信中间件的特点,结合马尔可夫决策过程理论,建立了解决路由问题的有限阶段模型,并修改马尔可夫有限阶段模型的向后递归迭代算法,提出了马尔可夫有限阶段决策路由算法MFHDR(Markov Finite Horizon Decision Routing).该算法具有分布计算和自我学习的特性,从而降低了单台嵌入式设备的工作强度,均衡了各台设备的负载,具有较好的时间和空间复杂度,并且能够有效的避免环路的产生.

最短路径树的马尔可夫有限阶段决策算法

本文从决策的角度出发,结合马尔可夫决策过程理论,建立了计算最短路径树(SPT)的有限阶段决策模型。引入一个辅助图:反转图,结合它修改了模型的理论求解算法,提出了SPT反转递归迭代算法,并证明了算法的正确性。在此基础上,又提出了不使用反转图的改进模型和算法。算法的时间和空间复杂度分析表明:本文提出的算法具有分布式并行计算的特点,可以均衡各节点的工作负载,降低时间和空间复杂度,并可以有效防止环路的产生,因此可以有效应用于资源匮乏的嵌入式互连环境和对等网络环境中。