学位论文简介
面向自动驾驶等安全关键应用，本文围绕多核实时系统的时序保障与安全感知调度优化，研究确定性调度、概率性调度及系统安全与实时性协同问题。主要研究内容与创新点如下。
针对多速率混合任务图的端到端时延优化问题，提出基于时延归因的确定性协同调度方法。通过分解执行时间与传播等待，联合调整任务映射、相位和优先级，在时序约束下改善任务链时延。合成实例中，最大时延归一化指标较初始配置平均降低40.59%。
针对执行时间波动及多任务链时延权衡问题，建立概率端到端时延模型，提出分层Pareto引导调度方法。在固定优先级下交替优化映射与相位，以各目标链P99时延维护非支配解集，并依据总期望时延选择配置，为尾部时延优化提供理论方法基础。
针对运行时安全验证与实时任务的资源竞争问题，将内核完整性验证建模为可调度安全任务，结合轻量化度量与触发策略设计，研究有限计算资源下安全覆盖、检测延迟与实时约束之间的协同优化。
主要学术成果
Guo Y, Ma Z, Li X, et al. LightRIM: Light Runtime Integrity Measurement for Linux Kernels in Embedded Applications[C]//2025 62nd ACM/IEEE Design Automation Conference (DAC). IEEE, 2025: 1-6. (EI检索, CCF A, 第一作者)
Chang W, Guo Y, Wang W, et al. Resource Management on Heterogeneous Chiplets Systems[C]//2025 IEEE/ACM International Conference On Computer Aided Design (ICCAD). IEEE, 2025: 1-8. (EI检索, CCF B, 导师第一作者)
Guo Y, Wang W, Liu X, et al. Hierarchical Pareto-Prompted Optimization for Probabilistic DAG Scheduling on Real-Time Systems[C]//Proceedings of the 63rd ACM/IEEE Design Automation Conference. 2026: 1-7. (EI检索, CCF A, 第一作者)
