21、实时系统与概率系统测试方法解析

实时系统与概率系统测试方法解析

实时系统测试方法

测试背景与需求

在实时系统测试中，通常采用具有密集时间模型的定时自动机。由于定时自动机语义的不可数状态空间，需要将其划分为有限个等价状态。在实际测试中，应尽可能减少测试用例生成和执行的时间资源，同时提高测试覆盖率。对于大规模系统，全面测试往往不可行，而安全关键系统则需要对其行为有充分的信心，因此使基于定时自动机的测试适用于实际规模的系统仍是一个待解决的问题。

三种测试方法介绍

• Nielsen 和 Skou 的方法 ：使用粗粒度域，针对一类称为事件记录自动机的定时自动机，提出了一种全自动生成实时测试序列的方法。该技术基于受 UPPAAL 模型检查器启发的定时自动机符号分析，通过覆盖状态空间的粗等价类划分来选择测试序列，可自动、全面且系统地探索规范中定义明确的有趣场景。
• Springintveld、Vaandrager 和 D’Argenio 的方法 ：证明了对于具有密集时间解释的确定性定时自动机，基于双模拟的全面测试在理论上是可行的。将描述规范的定时自动机转换为区域自动机，再转换为网格自动机，然后从网格自动机生成测试序列。网格自动机的构建思路是用有限的时钟估值集合（即时钟区域的代表）来表示每个时钟区域，但该网格方法会生成大量测试序列，实际应用中不可行。
• Cardell - Oliver 的方法 ：针对扩展了整数数据变量的确定性定时自动机网络提出测试方法。仅对系统中可见部分进行跟踪等价性检查，除了常规的时间离散化，还使用测试视图根据测