30、实时数据处理与软件系统建模验证研究

实时数据处理与软件系统建模验证研究

1. SRS 实时数据处理分析

1.1 SRS 复杂度来源

SRS（可能是某种实时数据处理系统）存在多种复杂度来源：
- 结构关系：SRS 不同元素间存在复杂结构关系。例如，移位寄存器内容的更新频率取决于其在 SRS 分层结构中的位置。
- 元素交互：各元素之间存在交互影响。
- 算术关系：存在一些初看并非直观明显的算术关系。

虽然这些复杂度来源单独来看是可管理的，但要推断 SRS 的正确性，就需要同时应对这三种复杂度。

1.2 理解 SRS 结构的方法

为理解 SRS 的结构，我们采取了以下步骤：
1. 从简化结构模型开始，该模型对切片的排列更规则，并忽略中间抽头。
2. 过渡到更接近 BLMS 中 SRS 实现的模型。
3. 此外，我们使用基本电子表格模拟模型对几个切片进行合理性测试，以验证正确性公式。然而，在不知道定理 1 的正确公式时，一些相关的合理性测试使我们误入歧途。我们推测的公式在 n 值较小时有效，但模拟大 n 值成本高昂，而反例仅在大 n 值时才会出现。

1.3 SRS 行为验证

使用机械化定理证明来验证 SRS 行为的正确性，这补充了 CERN 基于模拟进行的密集验证工作。CERN 的验证工作通过分析 SRS 在以下方面的行为，来确定其作为一种准确且足够快速的方法的有效性：
- 阈值限制边界。
- 预期的束流损失类型，如快速和稳定损失。

结果表明，图 5 所示的 SRS 当前实现满足规范，即运行总和的相对误差最大为 20%。