摘要：随着嵌入式实时系统复杂度提升，传统最坏情况执行时间分析面临挑战，推动研究者采用概率统计技术解决时序分析问题。本文首先了概述概率时序分析方法的发展历程，探讨了验证模型选择对分析结果的影响。然后介绍极值理论在时序分析中的应用，并特别关注了从独立同分布到非独立同分布系统的理论扩展。由于现代计算机系统难以满足独立同分布假设，本文重点描述了MBPTA使能方法中的随机化技术。通过引入随机性打破执行时间间的依赖关系，并可由硬件与软件方法实现。此外，本文讨论了在各种随机化条件下为MBPTA提供可靠统计验证的方法。最后提出了适用于多种随机化系统的通用统计学验证流程。
文章目录
0 引 言
1 pWCET概念
1.1 从确定性WCET到pWCET的演进
1.2 pWCET介绍
2 极值理论
2.1 极值理论理论基础
2.1.1 广义极值分布
2.1.2 广义帕累托分布
2.2 极值理论概率分析模型
2.2.1 块极大值（Block Maxima， BM）模型
2.2.2 峰值超过阈值（Peaks Over Threshold， POT）模型
2.3 从i.i.d.假设到非i.i.d.系统的扩展
3 基于随机化方法的MBPTA使能技术
3.1 硬件随机化技术
3.2 软件随机化技术
4 MBPTA中的统计学验证
4.1 统计学验证的理论基础
4.2 MBPTA的统计学验证方法与要求
4.3 MBPTA的验证流程
4.3.1 基于硬件随机化的MBPTA验证流程
4.3.2 混合随机化方法的
