[发明专利]一种嵌入式系统的远程自适应升级方法及其装置

说明书

本发明公开了一种嵌入式系统的远程自适应升级方法及其装置。其方法的步骤包括：(1)在嵌入式系统开机之后先进行操作系统的版本检测和升级；(2)在步骤(1)执行完毕后进行嵌入式系统的自检过程；(3)采用随机森林算法模型对系统故障进行智能化分析及解决方案反馈；(4)系统整个运行过程中进行持续安全认证。其装置包括FLASH存储器、系统自检模块和持续认证模块。本发明提供了一种面向物联网的嵌入式系统可远程自适应升级的方法，解决了相关技术中存在的效率低下、缺乏系统自动检测和智能化故障分析等问题，有效保证了嵌入式系统的可靠性和运行安全性，且整个系统简单易实现，更加能够适用于物联网场景。

技术领域

本发明属于嵌入式系统领域，具体涉及一种面向物联网的嵌入式系统的远程自适应升级方法及其装置。

背景技术

对于嵌入式系统而言，由于系统功耗、系统实时性以及硬件存储空间的限制，都要求嵌入式系统被设计为特定环境下所专用的系统。随着各种智能家居和廉价微处理器的出现，科技发展的步伐不断加快，人们对于万物实现智能化的需求日益强烈，这就意味着嵌入式系统领域也需要加入智能化等元素，进而适应物联网环境下对于嵌入式系统的新需求。

物联网场景下，终端节点往往数量部署比较多，且一般会安装在前端位置，导致节点的安装和拆卸比较困难，这就要求这些终端节点具有自适应性、可靠性等能力。对于嵌入式系统，这就意味着其在每次系统开机的时候都应当进行系统检测，判断系统是否存在异常故障并及时采取相应的故障处理方式。同时，在资源受限的条件下，嵌入式系统的设计应该具有普适性，即嵌入式系统应该能够适应不同的硬件环境和不同的应用需求，在需要的时候适时进行操作系统的更新升级。此外，在物联网中遍布着无处不在的数据感知、以无线为主的信息传输、智能化的信息处理，这一特点要求嵌入式系统必须具备对于用户的安全认证功能，从而保证系统运行安全性。

对于上述需求，现有技术中，缺乏对嵌入式系统进行主动故障检测分析及反馈的智能化技术，往往只能在系统实际出现故障的时候，技术人员对大量系统日志进行分析排查再采取相应的应对措施，这种需要人工被动分析故障原因并制定解决方案的方式效率极其低下、耗时耗力，并且很容易对用户的业务产生影响。对于操作系统的故障监测，现有技术通过二分类模型对线上系统日志进行实时检测，当检测出异常日志后，将异常日志输入到基于TextCNN神经网络结构训练所得的深度神经网络模型中，通过深度神经网络模型输出对应的异常类别和处理方案。这种方式需要将系统日志进行预处理，转化为词向量并分类为正常日志和异常日志，对异常日志采取聚类处理才可进行后续的模型建立，整个预处理过程较为繁琐，并且由于神经网络的复杂性，训练时间并不是很快，模型的可解释性也较弱。

其次，对于操作系统的更新升级，现有技术中通常采用常规的操作系统更新方法，比如重新安装操作系统。这种方式需要对新的系统进行重新配置，使得整个系统的维护难度非常大、耗费时间也很长，极易影响到用户业务的正常工作，在物联网场景下并不适用。此外，还有一些现有技术采用远程在线升级的方式进行系统更新，这一方式很好地利用了网络进行快速数据传输的能力，对于系统的更新避免了技术人员的人力消耗，但是该方案仍然缺乏对于新系统的可靠性和运行过程中的安全性保证，存在系统安全隐患，仍然不能满足物联网的需求。

发明内容

针对上述现有技术的缺陷，本发明的目的在于，提供一种嵌入式系统的远程自适应升级方法及其装置，保证物联网场景下嵌入式系统的自适应性、普适性及运行安全性，从而可以满足物联网环境下对于嵌入式系统的新需求，更加可靠、安全、高效、智能化，简单易实现。

本发明采用以下技术方案实现：

一种嵌入式系统的远程自适应升级方法，包括以下步骤：

步骤一，将FLASH存储器划分为A、B、C、D四个分区，其中，分区A用于存储引导程序，分区B用于存储当前正在运行的操作系统程序，分区C用于存储备份操作系统程序或者待更新操作系统程序，分区D用于存储一些其他需要保存的信息；

步骤二，对嵌入式系统进行硬件初始化工作；