CN115277444A - 一种通信系统动态建模方法、存储介质和计算机系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种通信系统动态建模方法、存储介质和计算机系统，其中方法包括：St1，分析系统的复杂性特征，明确目标和需求，建立仿真用例图，完成系统功能分析；St2，依据仿真用例图，依次进行主题单元划分、状态行为规划、状态图绘制，完成工作状态图构建；St3，采用自回归马尔可夫概率模型进行通信时点状态概率分析，确定相邻状态关联性，生成状态转移概率矩阵，绘制状态变化曲线图，完成实体单元状态概率模型的建立。本发明采用系统分析的思想构建通信系统应用模型，结合通信控制系统的特点，利用UML建立了主题动态系统模型；同时，采用自回归马尔可夫概率模型将实体状态变化映射到模型中进行分析和模拟，大大提高了状态事件的分析识别效率。

Description

一种通信系统动态建模方法、存储介质和计算机系统

技术领域

本发明涉及通信领域，特别涉及一种通信系统动态建模方法、存储介质和计算机系统。

背景技术

应急通信环境是一个复杂、动态的信息空间，尤其是在突发事件处置、抢险救灾等应用领域信息类型复杂多样、控制关系相互交织，参与人员必须在短时间内迅速做出反应，由平时的静态通信转为任务的动态通信，此时的通信保障具有很大的突发性和不确定性。因此，传统的数学模型很难对其进行有效地分析。

目前对应急通信环境下信息的模拟主要是基于要素和数据的抽象，这种方法通过参数设置形式来描述不同的通信信息，偏重于描述特征参数和影响效果，数据量小，缺少模型支持，很难反映环境的动态多变性。

发明内容

为了解决现有问题，本发明提供了通信系统动态建模方法、存储介质和计算机系统，具体方案如下：

一种通信系统动态建模方法，包括以下步骤：

St1，分析系统的复杂性特征，明确目标和需求，建立仿真用例图，完成系统功能分析；

St2，依据所述仿真用例图，依次进行主题单元划分、状态行为规划、状态图绘制，完成工作状态图构建；

St3，采用自回归马尔可夫概率模型进行通信时点状态概率分析，确定相邻状态关联性，生成状态转移概率矩阵，绘制状态变化曲线图，完成实体单元状态概率模型的建立。

优选的，步骤1建立仿真用例图具体包括以下步骤：

St11，确定建模系统所包含的子系统；

St12，确定各子系统的任务和各子系统之间的关系；

St13，根据各子系统之间的联系，建立仿真用例图。

优选的，所述系统为应急通信监控信息系统，且步骤11中的所述子系统包括现场信息处理系统、组织执行系统、监控系统以及后勤保障系统；

步骤12中各子系统的任务和关系具体包括：

所述现场信息处理系统用于收集现场信息并进行预处理，所述预处理包括去噪增强图像，以提高图像清晰度，并经过目标检测、重识别、目标跟踪和行为分析，按照事件类型、发生时间和持续时间，对预处理后的信息数据进行筛选后上传至所述组织执行系统和所述监控系统；

所述组织执行系统接收到信息后，通过态势估计算法进行详细的模拟预测，及时制定行动方案并实时显示现场信息，以辅助监控人员做出正确决策，并将制定的行动方案上传至所述监控系统，同时，执行所述监控系统下达的指示，并将结果反馈给所述监控系统；

所述监控系统用于监控人员根据所述组织执行系统制定的行动方案，通过运筹最优化算法，按照处理优先级将指示下达给各分队，并对各分队进行指挥控制；

所述后勤保障系统用于组织实施包括物资供应、医疗救护、设备维修及交通运输的专业后勤保障。

优选的，步骤2中根据所述子系统的类型，划分所述主题单元，包括现场信息处理单元、组织执行单元、监控单元和后勤保障单元；所述状态行为具体包括所述工作状态图的节点，显示了通信实体根据当前状态对不同应急事件做出的不同反应，且所述工作状态图的节点包括状态名和活动两类内容；所述工作状态图的构建以组织执行单元任务执行流程为主线，各分队根据自己的能力情况和当前的工作状态对上级任务进行选择，判断下一时刻应该执行的动作，并与现场信息处理单元、监控单元和后勤保障单元配合完成指定任务。

优选的，步骤3中通信时点状态概率分析，具体包括用自回归马尔可夫模型描述并计算出在不同优先级通信环境状态中每个时点状态的概率：

P[S_t＝j|S_t-1＝i]＝p_ij,i,j＝1,2,...M

式中St为t时刻的状态变量，其取值为0、1或M中的某个值，P_ij为各状态概率；

步骤3中确定相邻状态关联性具体包括，所述组织执行单元从初始状态到指示发布经过了6个状态，设M＝5，即：

S₀：初始状态，S₁：等候状态，S₂：接收信息，S₃：识别信息，S₄：分析信息，S₅：指示发布，

S_t的取值只与S_t-1有关，并且从S_t-1到S_t的转变是依据一定的概率变化的，具体如下所示：

S₁仅由S₀决定，从而做出是否进入等候状态的决策；

S₂仅由S₁决定，从而做出是否接受现场信息处理单元、监控单元和后勤保障单元信息的决策；

S₃仅由S₂决定，从而做出空闲还是工作的决策；

S₄仅由S₃决定，从而做出是否具有完成能力执行任务的决策；

S₅仅由S₄决定，从而做出是否进行态势回传的决策；

步骤3中所述状态转移概率矩阵生成具体包括：

若设I为系统的初始化事件，即等待现场信息，O为指示发布结果的事件，即具体行动方案，则P为I→O的状态转移概率矩阵，这样就可以根据概率算子分析出整个环境空间内状态转移的整体性能，其中n为初始状态的情况类型：

步骤3中状态变化曲线图是根据与状态概率矩阵进行绘制。

本发明还揭示了一种计算机可读存储介质，介质上存有计算机程序，计算机程序运行后，执行上述的通信系统动态建模方法。

本发明还揭示了一种计算机系统，包括处理器、存储介质，存储介质上存有计算机程序，处理器从存储介质上读取并运行计算机程序以执行上述的通信系统动态建模方法。

本发明的有益效果在于：

(1)采用系统分析的思想构建了一种基于自回归马尔可夫模型的通信系统应用模型，该模型结合了通信控制系统的特点，利用UML建立了主题动态系统模型；(2)采用自回归马尔可夫概率模型将实体状态变化映射到模型中进行分析和模拟，可以大大提高了状态事件的分析识别效率。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是应急通信系统通信用例图。

图2是组织执行单元工作状态图。

图3是状态变化曲线图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地说明，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明为一种通信系统动态建模方法，其建模的原则如下：该动态建模将不同职能部门作为通信系统的基本智能抽象单元，从而得到相应的系统模型，基于以下原则：

(1)一般采用自下而上的建模思路，先设计各子系统职能模型，并设置它们之间的具体交互方式，然后设计整个系统结构；

(2)该动态建模没有中心协调单元，即没有集中控制；

(3)单个单元通常采用较为简单的规则和其他功能单元或者环境进行交互。

一种通信系统动态建模方法，包括以下步骤：

St1，分析系统的复杂性特征，明确目标和需求，建立仿真用例图，完成系统功能分析；

其中，建立仿真用例图具体包括以下步骤：

St11，确定建模系统所包含的子系统。以某应急通信监控信息系统为例，该系统是综合运用各种电子设备实现信息的收集、传递、处理自动化，有效保障现场监控的人机系统，构建其用例图如图1所示。当所述系统为应急通信监控信息系统时，所述子系统包括现场信息处理系统、组织执行系统、监控系统以及后勤保障系统。

St12，确定各子系统的任务和各子系统之间的关系；步骤12中各子系统的任务和关系具体包括：

所述现场信息处理系统用于收集现场信息并进行预处理，所述预处理包括去噪增强图像，以提高图像清晰度，并经过目标检测、重识别、目标跟踪和行为分析，按照事件类型、发生时间和持续时间，对预处理后的信息数据进行筛选后上传至所述组织执行系统和所述监控系统；

所述组织执行系统接收到信息后，通过态势估计算法进行详细的模拟预测，及时制定行动方案并实时显示现场信息，以辅助监控人员做出正确决策，并将制定的行动方案上传至所述监控系统，同时，执行所述监控系统下达的指示，并将结果反馈给所述监控系统；

所述监控系统用于监控人员根据所述组织执行系统制定的行动方案，通过运筹最优化算法，按照处理优先级将指示下达给各分队，并对各分队进行指挥控制；

所述后勤保障系统用于组织实施包括物资供应、医疗救护、设备维修及交通运输的专业后勤保障。

St13，根据各子系统之间的联系，建立仿真用例图。

St2，依据所述仿真用例图，依次进行主题单元划分、状态行为规划、状态图绘制，完成工作状态图构建。

其中，根据所述子系统的类型，划分所述主题单元，包括现场信息处理单元、组织执行单元、监控单元和后勤保障单元。

所述状态行为具体包括所述工作状态图的节点，显示了通信实体根据当前状态对不同应急事件做出的不同反应，且所述工作状态图的节点包括状态名和活动两类内容。

所述工作状态图的构建以组织执行单元任务执行流程为主线，各分队根据自己的能力情况和当前的工作状态对上级任务进行选择，判断下一时刻应该执行的动作，并与现场信息处理单元、监控单元和后勤保障单元配合完成指定任务。如图2所示。

St3，采用自回归马尔可夫概率模型进行通信时点状态概率分析，确定相邻状态关联性，生成状态转移概率矩阵，绘制状态变化曲线图，完成实体单元状态概率模型的建立。

动态模型可以通过分析现场事件驱动下系统状态间的转移来表达一个系统的控制流程，自回归马尔可夫模型是一种常用的统计模型，在该模型中，事件在响应过程中的状态是随机变化的，并且状态转移只与其相邻状态有关而与初始状态无关，这与应急现场实际应用环境事件相符合，因此可用该模型描述并计算出在不同优先级通信环境状态中每个时点状态的概率。通信时点状态概率分析，具体包括用自回归马尔可夫模型描述并计算出在不同优先级通信环境状态中每个时点状态的概率：

P[S_t＝j|S_t-1＝i]＝p_ij,i,j＝1,2,...M

式中St为t时刻的状态变量，其取值为0、1或M中的某个值，Pij为各状态概率；

步骤3中确定相邻状态关联性具体包括，所述组织执行单元从初始状态到指示发布经过了6个状态，设M＝5，即：

S₀：初始状态，S₁：等候状态，S₂：接收信息，S₃：识别信息，S₄：分析信息，S₅：指示发布，

S_t的取值只与S_t-1有关，并且从S_t-1到S_t的转变是依据一定的概率变化的，具体如下所示：

S₁仅由S₀决定，从而做出是否进入等候状态的决策；

S₂仅由S₁决定，从而做出是否接受现场信息处理单元、监控单元和后勤保障单元信息的决策；

S₃仅由S₂决定，从而做出空闲还是工作的决策；

S₄仅由S₃决定，从而做出是否具有完成能力执行任务的决策；

S₅仅由S₄决定，从而做出是否进行态势回传的决策；

步骤3中所述状态转移概率矩阵生成具体包括：

若设I为系统的初始化事件，即等待现场信息，O为指示发布结果的事件，即具体行动方案，则P为I→O的状态转移概率矩阵，这样就可以根据概率算子分析出整个环境空间内状态转移的整体性能，其中n为初始状态的情况类型：

具体地，若某支队接到任务，派3-5名分队执勤人员在应急现场执行任务，设接受任务为1，拒绝任务或紧急调用其他人手为0，因此得到在情况紧急的状态下执勤支队在完成任务过程中的平均变化矩阵：

步骤3中状态变化曲线图是根据与状态概率矩阵进行绘制。

具体地，根据状态转移概率矩阵可以绘制状态变化曲线图，从图中可以看出执行单元在特定状态下的变化趋势，状态变化曲线图如图3所示：本发明基于 UML对应急通信环境进行建模，利用自回归马尔可夫概率模型对环境内状态转移进行模拟，并将其应用到应急通信监控应用系统的模型建立中。该模型根据环境模拟的需求，既能反映复杂通信系统环境的动态多变性、抽象性，又满足了实时性要求，解决了复杂系统的建模问题。

本发明采用系统分析的思想构建了一种基于自回归马尔可夫模型的通信系统应用模型，该模型结合了通信控制系统的特点，利用UML建立了主题动态系统模型；同时，本发明采用自回归马尔可夫概率模型将实体状态变化映射到模型中进行分析和模拟，可以大大提高了状态事件的分析识别效率。

本发明还揭示了一种计算机可读存储介质，介质上存有计算机程序，计算机程序运行后，执行上述的通信系统动态建模方法。

本发明还揭示了一种计算机系统，包括处理器、存储介质，存储介质上存有计算机程序，处理器从存储介质上读取并运行计算机程序以执行上述的通信系统动态建模方法。

本领域技术人员将进一步领会，结合本文中所公开的实施例来描述的各种解说性逻辑板块、模块、电路、和算法步骤可实现为电子硬件、计算机软件、或这两者的组合。为清楚地解说硬件与软件的这一可互换性，各种解说性组件、框、模块、电路、和步骤在上面是以其功能性的形式作一般化描述的。此类功能性是被实现为硬件还是软件取决于具体应用和施加于整体系统的设计约束。技术人员对于每种特定应用可用不同的方式来实现所描述的功能性，但这样的实现决策不应被解读成导致脱离了本发明的范围。

结合本文所公开的实施例描述的各种解说性逻辑板块、模块、和电路可用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列 (FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立的门或晶体管逻辑、分立的硬件组件、或其设计成执行本文所描述功能的任何组合来实现或执行。通用处理器可以是微处理器，但在替换方案中，该处理器可以是任何常规的处理器、控制器、微控制器、或状态机。处理器还可以被实现为计算设备的组合，例如DSP与微处理器的组合、多个微处理器、与DSP核心协作的一个或多个微处理器、或任何其他此类配置。

结合本文中公开的实施例描述的方法或算法的步骤可直接在硬件中、在由处理器执行的软件模块中或在这两者的组合中体现。软件模块可驻留在RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移动盘、CD-ROM、或本领域中所知的任何其他形式的存储介质中。示例性存储介质耦合到处理器以使得该处理器能从/向该存储介质读取和写入信息。在替换方案中，存储介质可以被整合到处理器。处理器和存储介质可驻留在ASIC 中。ASIC可驻留在用户终端中。在替换方案中，处理器和存储介质可作为分立组件驻留在用户终端中。

在一个或多个示例性实施例中，所描述的功能可在硬件、软件、固件或其任何组合中实现。如果在软件中实现为计算机程序产品，则各功能可以作为一条或更多条指令或代码存储在计算机可读介质上或藉其进行传送。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质两者，其包括促成计算机程序从一地向另一地转移的任何介质。存储介质可以是能被计算机访问的任何可用介质。作为示例而非限定，这样的计算机可读介质可包括RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM 或其它光盘存储、磁盘存储或其它磁存储设备、或能被用来携带或存储指令或数据结构形式的合意程序代码且能被计算机访问的任何其它介质。任何连接也被正当地称为计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订户线(DSL)、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术从 web网站、服务器、或其它远程源传送而来，则该同轴电缆、光纤电缆、双绞线、 DSL、或诸如红外、无线电、以及微波之类的无线技术就被包括在介质的定义之中。如本文中所使用的盘(disk)和碟(disc)包括压缩碟(CD)、激光碟、光碟、数字多用碟(DVD)、软盘和蓝光碟，其中盘(disk)往往以磁的方式再现数据，而碟 (disc)用激光以光学方式再现数据。上述的组合也应被包括在计算机可读介质的范围内。

提供对本公开的先前描述是为使得本领域任何技术人员皆能够制作或使用本公开。对本公开的各种修改对本领域技术人员来说都将是显而易见的，且本文中所定义的普适原理可被应用到其他变体而不会脱离本公开的精神或范围。由此，本公开并非旨在被限定于本文中所描述的示例和设计，而是应被授予与本文中所公开的原理和新颖性特征相一致的最广范围。

尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (7)

1.一种通信系统动态建模方法，其特征在于，包括以下步骤：

St1，分析系统的复杂性特征，明确目标和需求，建立仿真用例图，完成系统功能分析；

St2，依据所述仿真用例图，依次进行主题单元划分、状态行为规划、状态图绘制，完成工作状态图构建；

St3，采用自回归马尔可夫概率模型进行通信时点状态概率分析，确定相邻状态关联性，生成状态转移概率矩阵，绘制状态变化曲线图，完成实体单元状态概率模型的建立。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1建立仿真用例图具体包括以下步骤：

St11，确定建模系统所包含的子系统；

St12，确定各子系统的任务和各子系统之间的关系；

St13，根据各子系统之间的联系，建立仿真用例图。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述系统为应急通信监控信息系统，且步骤11中的所述子系统包括现场信息处理系统、组织执行系统、监控系统以及后勤保障系统；

步骤12中各子系统的任务和关系具体包括：

所述现场信息处理系统用于收集现场信息并进行预处理，所述预处理包括去噪增强图像，以提高图像清晰度，并经过目标检测、重识别、目标跟踪和行为分析，按照事件类型、发生时间和持续时间，对预处理后的信息数据进行筛选后上传至所述组织执行系统和所述监控系统；

所述组织执行系统接收到信息后，通过态势估计算法进行详细的模拟预测，及时制定行动方案并实时显示现场信息，以辅助监控人员做出正确决策，并将制定的行动方案上传至所述监控系统，同时，执行所述监控系统下达的指示，并将结果反馈给所述监控系统；

所述监控系统用于监控人员根据所述组织执行系统制定的行动方案，通过运筹最优化算法，按照处理优先级将指示下达给各分队，并对各分队进行指挥控制；

所述后勤保障系统用于组织实施包括物资供应、医疗救护、设备维修及交通运输的专业后勤保障。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于：步骤2中根据所述子系统的类型，划分所述主题单元，包括现场信息处理单元、组织执行单元、监控单元和后勤保障单元；所述状态行为具体包括所述工作状态图的节点，显示了通信实体根据当前状态对不同应急事件做出的不同反应，且所述工作状态图的节点包括状态名和活动两类内容；所述工作状态图的构建以组织执行单元任务执行流程为主线，各分队根据自己的能力情况和当前的工作状态对上级任务进行选择，判断下一时刻应该执行的动作，并与现场信息处理单元、监控单元和后勤保障单元配合完成指定任务。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：步骤3中通信时点状态概率分析，具体包括用自回归马尔可夫模型描述并计算出在不同优先级通信环境状态中每个时点状态的概率：

P[S_t＝j|S_t-1＝i]＝p_ij,i,j＝1,2,...M

式中S_t为t时刻的状态变量，其取值为0、1或M中的某个值，P_ij为各状态概率；

步骤3中确定相邻状态关联性具体包括，所述组织执行单元从初始状态到指示发布经过了6个状态，设M＝5，即：

S₀：初始状态，S₁：等候状态，S₂：接收信息，S₃：识别信息，S₄：分析信息，S₅：指示发布，

S_t的取值只与S_t-1有关，并且从S_t-1到S_t的转变是依据一定的概率变化的，具体如下所示：

S₁仅由S₀决定，从而做出是否进入等候状态的决策；

S₂仅由S₁决定，从而做出是否接受现场信息处理单元、监控单元和后勤保障单元信息的决策；

S₃仅由S₂决定，从而做出空闲还是工作的决策；

S₄仅由S₃决定，从而做出是否具有完成能力执行任务的决策；

S₅仅由S₄决定，从而做出是否进行态势回传的决策；

步骤3中所述状态转移概率矩阵生成具体包括：

若设I为系统的初始化事件，即等待现场信息，O为指示发布结果的事件，即具体行动方案，则P为I→O的状态转移概率矩阵，这样就可以根据概率算子分析出整个环境空间内状态转移的整体性能，其中n为初始状态的情况类型：

步骤3中状态变化曲线图是根据与状态概率矩阵进行绘制。

6.一种计算机可读存储介质，其特征在于：介质上存有计算机程序，计算机程序运行后，执行如权利要求1至5中任一项所述的通信系统动态建模方法。

7.一种计算机系统，其特征在于：包括处理器、存储介质，存储介质上存有计算机程序，处理器从存储介质上读取并运行计算机程序以执行如权利要求1至5中任一项所述的通信系统动态建模方法。

Images