[发明专利]观察集线器装置和方法

权利要求书

1.一种调试设备，包括：

一个或多个跟踪源；以及

与所述一个或多个跟踪源耦合的观察集线器(OSH)，其中，所述OSH包括机器学习模型，并且所述OSH用于：

至少部分基于所述机器学习模型和从所述一个或多个跟踪源接收的跟踪数据来确定所述设备的状态；以及

至少部分基于所确定的所述设备的状态来更改所述设备的操作条件。

2.根据权利要求1所述的设备，其中，所述机器学习模型包括加权矩阵。

3.根据权利要求2所述的设备，其中，所述加权矩阵包括用于人工神经网络的加权参数。

4.根据权利要求1-3中的任一项所述的设备，其中，所述OSH包括与所述机器学习模型耦合的多缓存跟踪(MBT)单元，并且所述OSH用于至少部分基于所确定的所述设备的状态来改变所述MBT的分类规则、触发规则、施行规则或过滤规则中的一个或多个。

5.根据权利要求4所述的设备，其中，所述OSH进一步用于至少部分基于一个或多个改变的分类规则、触发规则、施行规则或过滤规则而执行对所述跟踪数据的缓存或解除缓存中的一个或多个。

6.根据权利要求1-3中的任一项所述的设备，其中，所述一个或多个跟踪源和所述OSH包括在片上系统(SoC)中。

7.根据权利要求6所述的设备，其中，所述SoC包括无线通信调制解调器，所述无线通信调制解调器包括所述一个或多个跟踪源。

8.根据权利要求6所述的设备，其中，所述设备是移动计算设备，所述移动计算设备包括与SoC耦合的显示器、触摸屏显示器、触摸屏控制器、电池、全球定位系统装置、罗盘、扬声器或相机。

9.一种调试装置的方法，包括：

在包括机器学习模型的装置观察集线器处接收跟踪数据；

由所述装置观察集线器至少部分基于所述跟踪数据和所述机器学习模型来确定装置状态；以及

至少部分基于所确定的所述装置的状态来更改所述装置的操作条件。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述机器学习模型包括加权矩阵。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述加权矩阵包括用于人工神经网络的加权参数。

12.根据权利要求9-11中的任一项所述的方法，其中，由所述装置观察集线器确定装置状态包括预测将来的装置状态。

13.根据权利要求要求12所述的方法，其中，响应于预测的将来的装置状态为崩溃状态，更改所述装置的操作条件包括更改所述装置的操作以防止所述预测的将来的装置状态。

14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述方法还包括至少部分基于所述机器学习模型来标识预测的崩溃状态的源，并且其中，更改所述装置的操作至少部分基于所述预测的崩溃状态的所标识的源。

15.根据权利要求9-11中的任一项所述的方法，其中，所述跟踪数据包括针对一个或多个时间间隔的每秒消息速率指示符。

16.根据权利要求9-11中的任一项所述的方法，其中，所述方法还包括至少部分基于所确定的装置状态来生成跟踪报告，将所述跟踪报告发送到源跟踪器，响应于所述跟踪报告从所述源跟踪器接收更新的机器学习模型参数，以及至少部分基于所述更新的机器学习模型参数而更新所述机器学习模型。