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#### 任务流生成逻辑 系统首先初始化仿真环境,设置仿真总时长为100,000微秒。任务生成模块会随机产生150个待执行任务。每个任务被赋予唯一的ID,并根据随机生成的类型匹配对应的驻留时间(从400us到1000us不等)和优先级(1到4级)。任务的到达时间模仿随机过程,后一个任务的到达时间基于前一个任务并在一定范围内递增。最后利用时间窗占比参数计算出每个任务的截止期限,确保任务在规定时间内完成。
#### 无时间窗调度(NTW)逻辑 该策略遵循严格的时间轴约束。调度器按任务到达时间的先后顺序尝试安排执行。核心逻辑非常简单:如果当前任务的期望起始时刻大于或等于雷达上一次任务执行结束的时刻,则该任务执行成功;否则,由于时间重叠产生冲突,该任务直接被系统丢弃。这种模式反映了雷达在缺乏柔性调度能力时,高负载环境下任务相互挤占资源的真实情况。
#### 有时间窗调度(WTW)逻辑 该策略引入了任务执行的“弹性”。调度器首先按照任务优先级从高到低进行重排序,确保高价值任务优先抢占时间资源。对于每一个任务,调度器在[到达时间, 截止期限 - 驻留时间]这一区间内,以50微秒为步进进行扫描。系统会维护一个已计划的时间区间列表,通过遍历检查,寻找第一个能够完整容纳该任务的空置时段。一旦找到合适时段,即将其加入已计划列表并标记任务成功。这种贪心策略有效降低了任务冲突率。
#### 任务调度核心算法 在策略对比中,无时间窗调度采用了线性单次遍历法,仅依赖雷达空闲标记;而有时间窗调度则结合了优先级抢占和贪心搜索。有时间窗算法中通过对时间区间进行冲突检测,实现了在不改变任务驻留时间的前提下,通过对执行时刻进行微调来规避冲突。
#### 性能评估机制 系统通过统计成功执行的任务总数并计算成功率(百分比)来量化评估两种策略。每一个执行成功的任务都会记录其实际的起始与结束时刻,用于后续的精确分析。
#### 结果可视化分析 系统提供了多维度的绘图功能。第一个和第二个子图分别绘制了NTW和WTW的甘特图,为了方便观察细节,系统自动缩放到仿真总时长的四分之一。在图中,不同的颜色代码代表不同的任务类型:绿色代表搜索,蓝色代表确认,黄色代表跟踪,红色代表制导,任务块的水平长度对应其驻留时间。第三个子图则采用柱状图形式,直接对比两种策略下成功执行的任务总数,以便用户得出结论。
#### 仿真稳定性保障 系统中应用了固定的随机种子(rng(42)),这确保了在多次运行相同代码时,产生的任务序列完全一致。这一设计使得用户在对比算法性能时,能够排除任务随机性带来的干扰,保证评估结果的客观性。