CN112364506A - 一种基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，包括以下步骤：S1、实例化数据模型并完成模型参数初始化；S2、连接模型端口，建立数据传递通道，形成系统原理拓扑链路；S3、对拓扑链路进行仿真求解计算。本发明通过构建复杂系统原理拓扑链路，建立模型端口之间的信息流传递通道，驱动统一封装的多专业异构模型数据进行仿真解算，成功解决多专业领域模型复杂系统联合仿真的数据传递问题，保证了高复杂系统整体仿真的准确度，提高了复杂系统仿真的可操作性，减少了的大量的重复性操作。

Description

一种基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法

技术领域

本发明涉及电子信息系统的计算机建模仿真领域，具体涉及一种基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法。

背景技术

高度集成的复杂系统，是多专业领域的综合体，对高集成系统的仿真模拟则是多专业领域的物理特性建模和综合分析。在复杂系统的设计过程中，一般由各个专业的设计师分别利用本专业的仿真工具，建立该专业对应的物理模型后按设计指标进行相应的仿真验证，此过程中各个专业领域的模型是独立无相关性的。为了进一步考虑各专业领域的物理特性的相关性，一般采取的方法是将各物理仿真工具单独运行仿真后得到的最终结果进行静态交换，从而使得各个物理模型的仿真具有相互关联、相互耦合的特性。例如，在一个典型的通信系统仿真中，首先由天线设计师利用电磁场仿真软件完成天线仿真，再将仿真的数据存成文本文件发给射频设计师，之后由射频设计师利用器件仿真软件完成通信系统的构建，最后将结果同样以文本文件发给数据分析师，完成整个系统的分析。

这种基于静态文本交换的仿真驱动方法由于各专业领域的建模仿真工具的差异大，仿真结果数据结构不同，在不同专业仿真工具之间交换数据时，重复性处理数据的代价高；同时，该方法的特性要求各专业仿真工具的仿真计算必须依次串行的进行，特别是包含有限元模型的仿真需要等待很长时间的仿真，将导致系统的仿真效率较低；当系统复杂度增高，其包含的模型数量随之增多，模型之间的数据交换操作频次与之剧增，通过静态交换结果数据的方法的可操作性降低，交换数据的工作不但繁琐并且容易造成遗漏甚至错误。

发明内容

针对现有技术中的上述不足，本发明提供的一种基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法解决了现有通过静态交换各专业仿真工具的仿真最终结果数据的方法，存在专业物理模型结果数据处理复用性差、专业仿真工具串行仿真效率低、复杂模型链路数据的交换可操作性低、缺少专业模型之间的相互关联相互耦合过程数据导致仿真失真等问题。

为了达到上述发明目的，本发明采用的技术方案为：一种基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，包括以下步骤：

S1、实例化数据模型并完成模型参数初始化；

S2、连接模型端口，建立数据传递通道，形成系统原理拓扑链路；

S3、对拓扑链路进行仿真求解计算。

进一步地：所述步骤S1具体包括：

实例化数据模型的数据结构；

配置输入输出端口数据类型，端口注册数据变量关联信息变量对象，同时初始化参数；

对异构模型载入仿真数据包，并建立对应的数据列表，输入输出信息变量对象关联模型数据列表；

关联模型描述信息。

进一步地：所述数据结构包括模型参数变量、输入信息流端口数据、输出信息流端口数据以及控制信号变量。

进一步地：所述模型描述信息包括模型外观信息和各参变量的描述信息。

进一步地：所述步骤S2还包括：建立端口数据交换的数据节点和传递信息的数据结构，检查输入输出信息数据类型匹配性，以及端口数据结构与数据节点数据结构一致性，数据节点分别与输出端口模型、输入端口模型建立关联，形成数据传递通道。

进一步地：所述步骤S3的具体步骤为：

S31、设置仿真时间拍步进i和仿真总拍数n，开始仿真计算；

S32、以仿真总拍数n为终止条件，以i步进遍历求解计算拓扑链路；

S33、将拓扑链路分解为q个无关联的分支链路，并对分支链路排序；

S34、以k为索引遍历解算q个分支链路；

S35、将每一个分支链路中的模型按输入输出连接关系进行排序，得到m个传递函数模型；

S36、以m为终止条件，以j为索引遍历并解算每一个数据模型的传递函数模型，完成链路仿真。

进一步地：所述步骤S36中解算的步骤为：

S361、载入模型本地参数及全局参数，并初始化所有参变量；

S362、通过输入端口从数据节点获取上游模型的输出信息数据；

S363、解析异构模型数据，通过查找、拟合或插值处理获取目标数据；

S364、将输入端口信息数据和目标数据传递给模型传递函数，完成数值求解；

S365、通过模型传递函数输出信息数据并传递给输出端口。

本发明的有益效果为：本发明针对多专业领域异构模型组成的复杂系统的仿真，通过构建复杂系统原理拓扑链路，建立模型端口之间的信息流传递通道，驱动统一封装的多专业异构模型数据进行仿真解算，解决多专业领域模型复杂系统联合仿真的数据传递问题。与传统多专业多领域联合仿真技术相比，本发明通过构建异构模型的图形化系统原理拓扑链路，驱动链路中各个数据模型求解计算，自动化完成链路信息流的传递，以完成复杂系统整体的仿真计算。一方面直观的表达了模型之间的信息流传的传递拓扑，为构建更为复杂的仿真系统提供途径，支持大量模型的复杂系统的模型拓扑连接，并支持子系统模型多层级嵌套，自动化完成模型解算和链路信息流的传递，避免了手动传递数据带来的不稳定因素，保证了仿真计算的有效性；另一方面链路仿真时按时钟节拍进行，在每一个仿真步中，链路中的模型都进行单步的求解计算，结果在单仿真步内传递至与之关联的其他模型，这样使得各个异构模型之间的传递的是过程数据，而不仅仅是各个仿真工具的结果数据，大大提升了各个专业模型数据的相互关联性。本发明既提高了复杂系统仿真的可操作性，节约了的大量的重复性操作，又提高复杂系统整体仿真的准确度。

附图说明

图1为本发明流程图；

图2为本发明中解算的具体流程图；

图3为本发明中异构数据模型的信息流传递通道示意图；

图4为基于异构数据模型创建的原理拓扑实例图；

图5为天线模型的参数初始化设置示意图；

图6为仿真数据结果示意图。

具体实施方式

下面对本发明的具体实施方式进行描述，以便于本技术领域的技术人员理解本发明，但应该清楚，本发明不限于具体实施方式的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而易见的，一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。

如图1所示，一种基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，包括以下步骤：

S1、实例化数据模型并完成模型参数初始化；具体包括：

实例化数据模型的数据结构；数据结构包括模型参数变量、输入信息流端口数据、输出信息流端口数据以及控制信号变量。

配置输入输出端口数据类型，端口注册数据变量关联信息变量对象，同时初始化参数；

对异构模型载入仿真数据包，并建立对应的数据列表，输入输出信息变量对象关联模型数据列表；

关联模型描述信息。模型描述信息包括模型外观信息和各参变量的描述信息。

S2、连接模型端口，建立数据传递通道，形成系统原理拓扑链路；建立端口数据交换的数据节点和传递信息的数据结构，检查输入输出信息数据类型匹配性，以及端口数据结构与数据节点数据结构一致性，数据节点分别与输出端口模型、输入端口模型建立关联，形成数据传递通道。如图3所示，在仿真计算时，模型k经过内置传递函数计算，将结果通过输出端口赋值到数据节点中，模型m进行计算时从数据节点中获取数据，传递给内置传递函数进行求解计算。

S3、对拓扑链路进行仿真求解计算。具体步骤为：

S31、设置仿真时间拍步进i和仿真总拍数n，开始仿真计算；

S32、以仿真总拍数n为终止条件，以i步进遍历求解计算拓扑链路；

S33、将拓扑链路分解为q个无关联的分支链路，并对分支链路排序；

S34、以k为索引遍历解算q个分支链路；

S35、将每一个分支链路中的模型按输入输出连接关系进行排序，得到m个传递函数模型；

S36、以m为终止条件，以j为索引遍历并解算每一个数据模型的传递函数模型，完成链路仿真。如图2所示，解算的具体步骤为：

S361、载入模型本地参数及全局参数，并初始化所有参变量；

S362、通过输入端口从数据节点获取上游模型的输出信息数据；

S363、解析异构模型数据，通过查找、拟合或插值处理获取目标数据；

S364、将输入端口信息数据和目标数据传递给模型传递函数，完成数值求解；

S365、通过模型传递函数输出信息数据并传递给输出端口。

图4为一个基于异构数据模型创建的系统拓扑图的实例，该实例采用本发明所阐述的基于数据模型驱动的系统原理拓扑链路进行仿真求解计算，实例中包含信号处理的雷达模型、微波通道模型、阵列天线模型等异构模型以及数据信息显示模型；根据各个模型的输入输出关系，搭建复杂的系统原理拓扑链路，建立各个模型之间的数据传递通道，在连接两个模型的输入输出端口时，系统对它们的数据结构和类型进行校验，以保证数据传递的正确性。

S1、异构数据模型实例化与模型参数初始化

1.实例化数据模型的数据结构，雷达模型、微波通道和天线模型是通过模型封装工具创建的异构模型，在创建系统链路时，从模型库中将这三个模型拖放至链路编辑器实例化模型；

2.配置输入输出端口数据类型，端口注册数据变量关联信息变量对象，同时初始化参数，包括各个模型的参数变量、输入信息流端口数据、输出信息流端口数据以及控制信号变量等数据结构，链路中天线模型参数设置示例如图5所示：

3.各个异构模型载入仿真数据包，并建立对应的数据列表，输入输出信息变量对象关联模型数据列表；

4.关联模型描述信息，包括模型外观信息和各参变量的描述信息等。

S2、建立异构数据模型的信息流传递通道，形成系统原理拓扑链路

1.画线连接雷达与微波通道、微波通道与天线之间的端口，形成各模型之间的端口输入输出关系；

2.检查各端口输入输出信息数据类型匹配性，以及端口数据结构与数据节点数据结构一致性，类型不匹配或数据结构不一致的给出警告或禁止连接；

3.创建模型端口连线的同时，生成端口数据交换的数据节点，建立传递信息的数据结构，并分配内存；

4.数据节点内存地址与输出端口模型、输入端口变量地址建立关联，形成数据传递通道。

S3、驱动数据模型拓扑链路计算

1.设置系统仿真节拍，此次测试设置起始为0，步进为1，总步数为10的设置，启动系统链路仿真；

2.将整体连接进行划分，对各个分支拓扑链路进行整理，完成各支链路所有模型按输入输出关系排序；

3.链路中各个模型按照排序依次进行数据解算，模型解算步骤包括(以天线模型为例)：

(1)载入天线模型的初始化本地参数及全局参数，并将初始值赋值给各模型的参变量；

(2)天线模型的输入端口从数据节点获取上游模型的输出信息数据；

(3)解析天线模型的内仿真数据，通过查找、拟合、插值或其他数据处理获取目标数据；

(4)将输入端口信息数据和目标数据传递给模型的传递函数，传递函数完成数值求解；

(5)模型传递函数输出信息数据传递给输出端口。

4.模型输出端口数据赋值给连接下游模型的数据节点。

仿真计算过程数据和结果数据处理

1.记录每一个仿真步模型参变量参数数值；

2.记录每一个仿真步端口数据，并按时间拍序列存储；

3.仿真结束后查看任意模型参变量、端口数据图形；

4.关键指标数据与各模型结果数据的对比与校验。

通过数据结果可视化模块可以图形化查看仿真链路的数据结果，对于此系统链路，雷达输出的时域雷达信号如图6(a)所示，经过空间信道产生一些衰减和噪声如6(b)所示，经过接收天线后时域信号，如图6(c)所示。经过与传统方式对比，结果数据保持高度一致，证明了本方法的正确性。

本发明通过构建复杂系统原理拓扑链路，建立模型端口之间的信息流传递通道，驱动统一封装的多专业异构模型数据进行仿真解算，成功解决多专业领域模型复杂系统联合仿真的数据传递问题，保证了高复杂系统整体仿真的准确度，提高了复杂系统仿真的可操作性，减少了的大量的重复性操作。本发明适用于微波、光学以及微波光子学等领域的仿真，在高集成系统复杂系统的设计和多领域联合仿真中具有重大意义与应用价值。

Claims (7)

1.一种基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、实例化数据模型并完成模型参数初始化；

S2、连接模型端口，建立数据传递通道，形成系统原理拓扑链路；

S3、对拓扑链路进行仿真求解计算。

2.根据权利要求1所述的基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

实例化数据模型的数据结构；

配置输入输出端口数据类型，端口注册数据变量关联信息变量对象，同时初始化参数；

对异构模型载入仿真数据包，并建立对应的数据列表，输入输出信息变量对象关联模型数据列表；

关联模型描述信息。

3.根据权利要求2所述的基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，其特征在于，所述数据结构包括模型参数变量、输入信息流端口数据、输出信息流端口数据以及控制信号变量。

4.根据权利要求2所述的基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，其特征在于，所述模型描述信息包括模型外观信息和各参变量的描述信息。

5.根据权利要求1所述的基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，其特征在于，所述步骤S2还包括：建立端口数据交换的数据节点和传递信息的数据结构，检查输入输出信息数据类型匹配性，以及端口数据结构与数据节点数据结构一致性，数据节点分别与输出端口模型、输入端口模型建立关联，形成数据传递通道。

6.根据权利要求1所述的基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，其特征在于，所述步骤S3的具体步骤为：

S31、设置仿真时间拍步进i和仿真总拍数n，开始仿真计算；

S32、以仿真总拍数n为终止条件，以i步进遍历求解计算拓扑链路；

S33、将拓扑链路分解为q个无关联的分支链路，并对分支链路排序；

S34、以k为索引遍历解算q个分支链路；

S35、将每一个分支链路中的模型按输入输出连接关系进行排序，得到m个传递函数模型；

S36、以m为终止条件，以j为索引遍历并解算每一个数据模型的传递函数模型，完成链路仿真。

7.根据权利要求6所述的基于模型数据驱动的系统拓扑链路的仿真计算方法，其特征在于，所述步骤S36中解算的具体步骤为：

S361、载入模型本地参数及全局参数，并初始化所有参变量；

S362、通过输入端口从数据节点获取上游模型的输出信息数据；

S363、解析异构模型数据，通过查找、拟合或插值处理获取目标数据；

S364、将输入端口信息数据和目标数据传递给模型传递函数，完成数值求解；

S365、通过模型传递函数输出信息数据并传递给输出端口。

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