一种基于Linux的实时核心实现方法及控制系统技术方案

本发明专利技术属于软件开发领域，公开了一种基于Linux的实时核心实现方法及控制系统，控制系统设置有Linux，Linux设置有外部输入模块、响应模块、储存模块，Linux拓展有系统时钟机制模块、等待机制模块、周期性算法模块。该发明专利技术设置有系统时钟机制模块，对时钟的精度进行提高，大大的提高了系统的实时性；该发明专利技术设置有中断机制模块，对原有的中断机制进行了改善，使得系统的响应更加迅速；该使用新型设置有Linux，在Linux基础进行实时型操作，使得可移植性好，功能性强，可靠性强。该发明专利技术提高了时钟精度，增加了实时性，具有移植性好，功能性强，可靠性强等特点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Linux的实时核心实现方法及控制系统
本专利技术属于软件开发领域，尤其涉及一种基于Linux的实时核心实现方法及控制系统。
技术介绍
传统的嵌入式系统如PSOS,VxWorks,LynxCS等，都是不开放源代码的，其价格比较昂贵，而且在生产产品的时候还要按数量缴纳版权税，这使嵌入式系统的开发的成本大大提高，而且对系统内核的修改无法自行完成，只能依赖于这几个系统的开发厂家，所以它们的应用限制性很大。而Linux系统的出现使其迅速流行于嵌入式开发中，而基于Linux内核的安卓系统更是占据了只能手机系统的主导地位。Linux的源代码是完全开放的，其内核具有很强的高效性，健壮性，对网络通信的高支持性，系统功能的丰富性等，使其成为现在嵌入式开发领域应用最广泛的操作系统。Linux是一个完全开源的软件，内核代码是按照POSIX标准编写的，支持多种平台架构，可移植性非常好，功能完善，可靠性强，但美中不足的是其对实时性的支持不是很完善。综上所述，现有技术存在的问题是：PSOS,VxWorks,LynxCS等，都是不开放源代码的，其价格比较昂贵，Linux对实时性的支持不是很完善。现有技术中本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Linux的实时核心实现方法，其特征在于，所述基于Linux的实时核心实现方法包括：通过等待机制模块与中断机制模块对任务处理进行优化；采用相关度和冗余度两个评价指标考察特征子集的质量，此外，利用样本间的距离构建相关度和冗余度作为目标适应度函数，在非合作的电子对抗环境中无监督的完成特征子集的选取；构建相关度和冗余度作为目标适应度函数包括：利用相关度和冗余度的概念定义一组最小化的目标函数，用以评价雷达辐射源信号特征子集的质量；其中相关度倾向保留所有与数据结构关联紧密的特征，而冗余度则会排除与已选特征相关度高的特征；二者作为膜微粒群算法的适应度函数；相关度目标采用熵度量指标，定义如下：

【技术特征摘要】
1.一种基于Linux的实时核心实现方法，其特征在于，所述基于Linux的实时核心实现方法包括：通过等待机制模块与中断机制模块对任务处理进行优化；采用相关度和冗余度两个评价指标考察特征子集的质量，此外，利用样本间的距离构建相关度和冗余度作为目标适应度函数，在非合作的电子对抗环境中无监督的完成特征子集的选取；构建相关度和冗余度作为目标适应度函数包括：利用相关度和冗余度的概念定义一组最小化的目标函数，用以评价雷达辐射源信号特征子集的质量；其中相关度倾向保留所有与数据结构关联紧密的特征，而冗余度则会排除与已选特征相关度高的特征；二者作为膜微粒群算法的适应度函数；相关度目标采用熵度量指标，定义如下：其中，N是雷达信号数据样本的个数；a是权重系数，Dij是样本i和样本j在x所表示的特征子集下的欧式距离；Da表示所有样本在全空间下欧式距离的平均值。Sij的取值必须归一化到[0，1]；当选择的特征子集合理时，样本i和样本j若属于同类，则Sij的取值很小，反之越大；从而f1(x)选取最小值；通过周期性算法模块对小周期运算进行优化；计算非支配排序，更新外部档案，判断外部档案字符数量是否超出限制，如果超出限制，重新周期内所有字符的拥挤距离；从拥挤距离最小的点开始逐一删除，直至外部周期内字符数量与预设数值相等，时间复杂度为O(D×2R×log(2R))；迭代，判断当前状态是否满足结束循环的条件；如果不满足，则继续执行下一步骤；如果满足，执行输出外部周期内的所有字符步骤。调用分裂规则创建基本膜，完成准备工作后，表层膜内开始分裂生成M个基本膜；分裂基本膜数量M与外部档案的Pareto前沿点数量相等；然后将这些存档的Pareto前沿点作为该基本膜内种群的最优个体；最后，将其余各个个体放入距离自身最近的Pareto前沿点所在基本膜中，时间复杂度为O(N×R)。2.如权利要求1所述的基于Linux的实时核心实现方法，其特征在于，冗余度目标则利用相关系数，当相关系数绝对值越小，特征子集所包含的冗余越小；目标函数定义如下：其中，nx表示雷达信号特征子集的个数；d是总的特征个数；xj和xk分别表示x中第j个和第k个元素的取值；bij表示第i个样本在第j个特征上的取值，baj表示所有样本在第j个特征上的均值。因此，在特征子集规模确定时，冗余度小的特征子集对应的目标函数f2(x)越小。3.如权利要求1所述的基于Linux的实时核心实现方法，其特征在于，所述拥挤距离的计算公式如式所示；式中，n表示目标函数的个数，di表示第i个字符对象的在种群中的拥挤距离，表示种群中第m个目标函数取得的最大值，表示种群中第m个目标函数取得的最小值，和是第i个字符对象在第m维两侧最临近点的第m个目标函数值，其中4.如权利要求1所述的基于Linux的实时核心实现方法，其特征在于，...

【专利技术属性】
技术研发人员：邵忠良，黄诚，邓桂芳，曹薇，韩琳，
申请(专利权)人：广东水利电力职业技术学院广东省水利电力技工学校，
类型：发明
国别省市：广东,44