Cette thèse est consacrée à l'étude d'une méthodologie logicielle pour la détection d'erreurs induites par l'environnement radiatif : le phénomène dit SEU ou upset qui se traduit par le basculement intempestif du contenu d'un élément mémoire comme conséquence de l'ionisation produite par le passage d'une particule chargée avec le matériel. Les conséquences de ce phénomène dépendent de l'instant d'occurrence et de l'élément mémoire affecté et peuvent aller de la une simple erreur de résultat à la perte de contrôle d'un engin spatial. <br />La méthodologie repose sur des transformations du programme d'application introduisant des redondances aussi bien au niveau des données que dans le code du programme. Cette méthodologie est basée sur un ensemble de règles permettant la transformation automatique d'une application logicielle en une nouvelle possédant des capacités de détection d'erreurs de type SEU, tout en ayant la même fonctionnalité que l'application originale. L'ensemble de règles est issu d'une analyse approfondie de celles d'une méthode existante, ce dans le but d'améliorer la capacité de détection (réduction de nombre de fautes qui échappent au mécanisme de détection adopté) tout en minimisant le temps d'exécution et l'occupation mémoire du programme transformé. Cette méthodologie a constitué le cadre conceptuel pour la construction d'un outil de génération automatique des programmes tolérants aux erreurs induits par l'environnement radiatif.<br />L'évaluation de notre méthodologie a été effectuée par des expériences d'injection de fautes et des essais de radiations sur plusieurs processeurs. Ces expérimentations ont confirmé nos attentes : la version tolérante aux fautes d'une application, permet la détection en moyenne de 88% des erreurs survenues. <br />En terme de perspectives, ce travail de recherche constituera la base pour la définition d'une méthodologie logicielle/matérielle pour la détection d'erreurs.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00002944 |
| Date | 24 September 2002 |
| Creators | Nicolescu, B. |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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