【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及，尤其涉及一种动态池数据高速交互运算方法、存储介质和电子设备。
技术介绍
1、激光测风雷达是一种利用激光测量风速和风向的测量平台，可应用于风力发电、气象预报、空气污染控制等领域，具有非接触、高精度、高空间分辨率的特点。为了对其功能、性能、精度进行分析验证，建立高性能仿真系统，主要完成风场数据计算处理和模拟形态的工作。其中数据的高速计算处理工作是仿真系统的核心基础。
2、由于激光雷达测量数据来源多样、数据量大，处理过程多，仿真系统面临着庞大的数据灌入、处理、管理和分析挑战。需能平稳接收大规模测量数据，分类、分阶段按空间、时间维度高效完成数据处理工作。仿真过程需要分为多个阶段，并涉及时间、空间维度关系，数据需要在期间进行频繁的交互和转换。现有技术中，由于数据量大，运算规则复杂，导致整体运算时间长，使得整个仿真系统运算易出现延迟情况，影响整体运行效率。为了更好地利用数据资源，提高数据解算和分析的效率，研究建立一种动态池数据架构及运行方法，保证大规模数据平稳、高效的处理流通。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种动态池数据高速交互运算方法、存储介质和电子设备，能够解决激光测风雷达大规模采集数据在传统数据结构中存在的数据流处理更新速度慢导致的数据延迟等问题，以满足气流高速运算系统对数据实时性和准确性的要求。
2、本专利技术采用的技术方案为：
3、一种动态池数据高速交互运算方法，包括如下步骤：
4、s1：构建数据池基本结构及
5、s2：获取数据：通过数据获取模块接收雷达风场原始数据并缓存至原始数据池，通过运行区的解析算法解析原始数据信息，按更新频率刷新放入原始数据池交互区；
6、s3：数据预处理：访问原始数据池交互区，获取并根据业务条件缓存连续时间的探测解析数据，根据需要提供检测接口，检查过滤数据，按探测空间划分即立方体或球体方式；并定义空间索引编号，提取有效区域索引的数据放入运行区，通过预处理算法获取探测采样数据，更新空间索引和时间序列号，按更新频率刷新放入预处理数据池交互区；
7、s4：探测数据计算：访问预处理数据池交互区，获取并缓存连续时间的处理后数据，按探测空间索引编号提取参与运算数据放入运行区，通过探测融合算法获取探测结果数据，转换风场仿真计算分量，对结果和分量数据更新空间索引和时间序列号，按更新频率刷新放入探测仿真数据池交互区；
8、s5：风场运行及仿真：访问探测仿真池数据池交互区，获取并缓存临近帧的仿真计算分量数据，按探测空间索引编号提取参与运算数据放入运行区，通过风场实际风速计算算法获取实际风速，结合相邻空间实际风速融合计算，对融合结果更新空间索引和时间序列号，按更新频率刷新放入风场运行数据池交互区，风场仿真模型根据空间索引获取风场实际风速完成运动和显示；
9、s6：局部数据融合调整：动态池一般使用时，前阶段数据量起伏较大，后阶段输入时输入量稳定，根据使用需要，可针对性的对后阶段池数据进行数据融合，便于仿真试验的调试和动态显示，如：在风场仿真池的数据输出需要规定与风场显示粒子的数量一致。
10、所述的步骤s1中动态池数据结构设计具体如下：
11、动态池数据结构包括、动态容量调整、索引定位、更新和交互接口；根据仿真阶段任务建立业务数据储存区，包括缓冲区、交互区，根据计算时间建立存储区序列。存储区根据数据量依据仿真阶段数据交互吞吐量动态调节，无需等待池中所有数据全部遍历，能够更好地适应不同的计算负载和数据处理需求，从而提高计算资源的利用率。通过采用池数据索引及定位方法对存储数据进行空间标记。建立运行区，调取阶段任务算法以安全并行方式执行；各阶段动态池通过数据高速传输方法实现各存储区的数据快速更新，采用独立的更新策略实现数据循环更替。
12、所述的步骤s1中动态池数据索引及定位方法具体如下：根据每个池面对的数据复杂度和数量的不同，对其建立不同粒度的不同维度的数据索引坐标矩阵及快速匹配定位方法，能够使不同数据池交互时，快速定位索引至目标数据。如在预处理池中建立某角度的扇形空间，在探测仿真池中建立某边长的立方体空间，所属两者的数据交互时可以根据空间相对于雷达的坐标及索引编号快速实现。空间尺寸和索引匹配关系根据实际数据量调整，不影响两者中的数据内容。
13、所述的步骤s1中动态池数据的高速传输过程中，池数据从雷达端获取和池间的数据传输采用一种组合技术方法，具体包括通信底层封装方法和编码器管道方法，可提高接受效率并降低计算机资源消耗，具体为：
14、s11：所述的通信底层封装方法采用通信底层封装零拷贝zero-copy方法，通过该方法可以直接读取内核缓冲区，通过减少数据复制流程可以有效改善交互性能，同时通过减少用户态和内核态之间的切换次数，有效减少cpu的占用率，实现整体传输性能的显著提高；
15、s12：同时，所述的通信底层封装方法采用通信底层封装异步非阻塞nio技术配合无锁编程方法，通过减少各数据队列的cas竞争情况，达到提高性能，缩短处理时间的目的；
16、s13：所述的通信底层编码器管道方法具体通过针对性处理粘包情兄，对不同长度的通信协议灵活匹配字符或长度编码器，提高了拼包效率，数据接收效率，并有效试少计算机资源的消耗；
17、所述的步骤s1中动态池数据的高速处理具体的：由于每个池的计算处理算法复杂度和数据量差异较大，根据计算硬件配置和输出要求设立每个池的计算容量和更新频率，在仿真从起始到输出阶段，池中计算频率由高至低，如预处理数据池计算频率不小于探测仿真数据池计算频率。建立算法接口、缓冲区接口和交互区接口，输入池功能算法、缓冲数据，输出交互数据；池运算采用并行计算方式，计算任务分解为多个子任务，如探测仿真数据池计算任务可根据空间索引关系分出临近风速检测、风速三维拟合两个任务；根据情况将各阶段池运算固定分配至cpu核编号。
18、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述的计算机程序被处理器执行时，使所述计算机可读存储介质所在设备执行所述的动态池数据高速交互运算方法。
19、一种电子设备，包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现所述的动态池数据高速交互运算方法。
20、本专利技术动态池数据高速交互运算技术可以实现实时或准实时地按阶段完成数据计算处理，并将数据更新到下一阶段中，提高数据分析的效率和准确性。单阶段计算处理中根据时间、空间关系(风场计算需要)进行任务分解，每个任务通过使用多个处理器或计算机节点并行执行，将一个计算问题分解成多个子问题分别进行处理本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种动态池数据高速交互运算方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的动态池数据高速交互运算方法，其特征在于：所述的步骤S1中动态池数据结构设计具体如下：
3.根据权利要求1所述的动态池数据高速交互运算方法，其特征在于：所述的步骤S1中动态池数据索引及定位方法具体如下：根据每个池面对的数据复杂度和数量的不同，对其建立不同粒度的不同维度的数据索引坐标矩阵及快速匹配定位方法，能够使不同数据池交互时，快速定位索引至目标数据；
4.根据权利要求1所述的动态池数据高速交互运算方法，其特征在于：所述的步骤S1中动态池数据的高速传输过程中，池数据从雷达端获取和池间的数据传输采用一种组合技术方法，具体包括通信底层封装方法和编码器管道方法，可提高接受效率并降低计算机资源消耗，具体为：
5.根据权利要求1所述的动态池数据高速交互运算方法，其特征在于：所述的步骤S1中动态池数据的高速处理具体的：由于每个池的计算处理算法复杂度和数据量差异较大，根据计算硬件配置和输出要求设立每个池的计算容量和更新频率，在仿真从起始到输出阶段，池中计算频率由
6.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述的计算机程序被处理器执行时，使所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1-5任意一项所述的动态池数据高速交互运算方法。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器和处理器，所述存储器上存储有可在所述处理器上运行的程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-5任一所述的动态池数据高速交互运算方法。
...【技术特征摘要】
1.一种动态池数据高速交互运算方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的动态池数据高速交互运算方法，其特征在于：所述的步骤s1中动态池数据结构设计具体如下：
3.根据权利要求1所述的动态池数据高速交互运算方法，其特征在于：所述的步骤s1中动态池数据索引及定位方法具体如下：根据每个池面对的数据复杂度和数量的不同，对其建立不同粒度的不同维度的数据索引坐标矩阵及快速匹配定位方法，能够使不同数据池交互时，快速定位索引至目标数据；
4.根据权利要求1所述的动态池数据高速交互运算方法，其特征在于：所述的步骤s1中动态池数据的高速传输过程中，池数据从雷达端获取和池间的数据传输采用一种组合技术方法，具体包括通信底层封装方法和编码器管道方法，可提高接受效率并降低计算机资源消耗，具体...
【专利技术属性】
技术研发人员：张勇，李甫，孙杰，齐晨舒，付荣华，
申请(专利权)人：中原电子技术研究所中国电子科技集团公司第二十七研究所，
类型：发明
国别省市：
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