结合失效模式的情境感知车联网软件构造方法研究

This project based on researches surrounding software behavior and failure mode, focuses on constructing context-aware software for VANET. Relying on software behavior theory, uncertainty and control theories, this project tries to analyze how the software for VANET acts as being 'fate' in terms of executing functions and having influence, which forms a solid theoretical foundation for fault detection involved in two modes related to dissatisfying condition and disturbing to drivers. This project tries to build the conceptual model for VANET covering up "monitor-analyze-plan-execute" activities, that leads to the approach for constructing and modeling business independent software. Finally, this project tries to provide a framework covering the modelling, construction and verification activities with the situation-based domain knowledge representation. To provide the valuable attempt for software construction for VANET, this project explores available technologies by resolving problems such as context-aware behavior description scheme and modeling the intrinsic close-loop control process.

项目以面向情境感知的车联网软件行为描述为研究基础，以结合失效模式的车联网软件构造方法为研究重点，依托软件行为学、不确定性与控制理论，研究车联网软件在功能与自适应效果方面的失效模式，在此基础上形成针对条件不满足及行为干扰问题的故障定位方法。通过研究覆盖"监视-分析-计划-执行"活动的车联网软件过程模型，形成构造业务无关的软件模型方法，最后利用基于场景的领域知识表示方法，实现对情境感知车联网软件的建模、构造及故障检测过程。项目为软件构造技术在车联网领域的应用提供技术探索，突破情境感知模式约束下行为模式描述和面向闭环控制过程的模型构造等技术难点，为车联网软件的开发提供有价值的尝试。

目前针对软件行为的相关研究，主要分成离线描述、建模与在线检测两个阶段。课题将描述与建模看作是一个整体，它是软件行为分析与失效发现的基础。现有研究主要从系统调用层次来分析软件行为。根据使用的监测对象，包括调用序列、调用上下文等，对软件行为的建模方式覆盖了短序列结合机器学习的静态分析、自动机的动静态分析、以及检查点结合多维属性的语义动态分析。现有研究更多关注于对操作系统级别的底层系统函数调用。课题关注车联网软件，特别是其情境感知特性。该特性的一个体现便是自适应，即软件控制流随数据流在时空维度下演化，数据流特征随控制流与时俱变。.考虑到车联网软件普遍呈现客户端与服务器工作模式，其软件行为模式具有层次特征，采用层次特征建立车联网软件正常行为轮廓的结构化描述，刻画软件控制流与数据流相互制约，相互影响的内在属性。.分析了情境感知特性对车联网软件行为特性、状态、结构和演化的约束影响，给出了软件运行轨迹与功能轨迹的构造方法。其中，运行轨迹从控制流角度反映了软件的各个模块及其之间的调用时序关系，功能轨迹从数据流反映了软件各功能函数的语义联系，以及调用序列之间的内在联系。在此基础上，完成了行为模式的自动整合过程，包括构造完全行为树、标注行为信息基与建立协同港口。.提出了两类行为执行与期望不相符的失效模式，并将引起失效的故障诊断问题建模为发现“不可能路径”和“无效路径”的过程。提出了“不可能路径”的原因在于客体及其相关情境状态的改变与预设条件不一致，从而导致分支路径在执行过程中不被执行，预期的行为变迁不可达。在软件行为角度上，可解释为“特定行为的输入输出条件不一致”。选择驾驶员作为软件行为的客体，提出了出现“无效路径”的原因在于软件行为的主动执行对驾驶员产生干扰故障，驾驶员拒绝接受，从而导致预期的软件行为不被执行。在软件行为角度上，可解释为“特定行为的输出条件与客体活动不一致”。.构造了业务无关的软件领域模型，并与软件行为模式进行集成。提出了针对两类失效模式的诊断方法及软件可靠性构造平台，支持软件的快速原型与故障诊断。..课题对软件构造技术在车联网领域中涉及的关键科学问题进行了探索，内容涉及情境感知模式约束下行为描述、领域模型构建、开发故障诊断等方面。课题对发现引起车联网软件执行失效的因素以及评估软件构造的有效性有着积极的意义。