随着计算机技术的迅猛发展,实时系统在政治、经济、国防和社会生活的很多领域得到了越来越广泛地应用。由于实时系统中资源有限,为了更好地调度各种任务以达到系统的快速响应,这就需要对系统中有限的资源进行合理地分配。然而在实时环境下完成各任务所需资源的多少具有波动性和预先未知性,这可能会造成系统资源在某些时间段配置不合理,如一些任务可能占用超出本身所需的资源,虽然这些得到资源的实时任务能够稳定地执行,但却造成了系统中宝贵资源的浪费,同时,其他任务由于获得了较少的资源只能被延迟调度或者以较低的质量完成。因此,目前为使实时系统资源得到更为有效地利用,对资源调度的分析成为学者关注的热点,本文对旨在提高实时系统中资源利用的条件保证预算机制进行分析和研究。本文首先介绍了实时系统的资源预算模型和资源预算机制,分析了响应时间以及固定优先级抢占调度的基本分析技术,给出了计算它们的最好情况和最坏情况值的迭代方法,并对基本分析技术进行了扩展,引入了占用时间和进度的概念并对它们的最好情况和最坏情况进行了研究和分析。然后,本文研究了实时系统中条件保证预算的机制,对正常模式和预测模式下的预算配置改变进行分析,提出了使用条件保证预算替代提供的资源供给方法,该方法解决预算模式改变时可能产生的预算调度错过时限问题。进一步,本文对固定优先级抢占调度下条件保证预算的可调度性进行分析,在分析实时系统资源预算响应时间、占用时间以及进度的最好情况和最坏情况分析技术的基础上,将周期按照一定规则划分为不同区域并分别加以分析,通过推理计算得出系统中可以使用的条件保证预算值。该算法有效地提高了系统资源的利用率,即改善了以前算法对系统可用资源估计过低,使得本来能得到所需资源而顺利执行的任务却被判定为不可调度的不足。提出的区间划分算法能够更为乐观地分析各种周期相位情况下的任务可用的条件保证预算大小,从而使系统中的资源得到更有效的利用。最后,通过实例分析和仿真实验对提出的计算条件保证预算的算法进行性能评估,通过与传统方法的比较结果表明在系统资源可调度性上,提出的计算条件保证预算的方法提高了资源的有效利用率,对实时系统中资源的可调度性分析具有重要意义。