[发明专利]一种基于SHA的信物融合系统自动建模与验证方法及系统

权利要求书

1.一种基于SHA的信物融合系统自动建模与验证方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：将被监视实体预建模成SHA参数化模型，包括：

1）预建人的参数化SHA模型，包括建模状态和变迁；

2）预建不确定行为的被监视实体的SHA模型，包括建模状态和变迁，以及随机性；

3）预建包含各种环境属性的空气实体的SHA模型；

步骤2：将被控制实体预建模成SHA参数化模型，包括：

1）预建可控设备的参数化SHA模型，包括建模状态和变迁；

2）预建传感器SHA模型，包括建模状态和变迁；

步骤3：根据参数化模型和设备位置信息表自动实例化环境模型；包括：

1）设备位置信息表的内容格式；

2）根据设备位置信息表实例化环境模型；

步骤4：根据实例化环境模型和用户自定义的TAP规则生成控制器的SHA模型，包括：

1）根据TAP规则的trigger生成控制器SHA中的节点和变迁；

2）根据TAP 规则的action生成控制器SHA中的节点和变迁；

步骤5：根据实例化环境模型和控制器模型自动生成系统的随机混成自动机网络模型，即系统模型，并使用UPPAAL-SMC工具进行系统仿真，获得仿真结果，包括：

1）生成模型声明；

2）生成通道声明；

3）生成全局变量声明；

4）生成仿真查询语句，并使用UPPAAL-SMC工具执行仿真；

步骤6：对仿真结果进行状态冲突的验证分析，包括：

1）解析出设备的仿真结果；

2）定义状态冲突并验证。

2.如权利要求1所述的信物融合系统自动建模与验证方法，其特征在于，所述步骤1具体为：所述被监视实体包括人、具有不确定行为的实体、具有各环境属性的空气实体；

所述预建人的参数化SHA模型：将人所处的空间位置作为状态，将人的空间转移作为状态的变迁，使用状态标识符标记人的状态变化，并用SHA中的不变式形式的时间约束作为参数确定人状态变迁的时机，从而将人建模为SHA参数化模型；

所述不确定行为的被监视实体，包括是否下雨这类具有不确定性的实体，通过经验和分析获得不确定行为实体的可能状态，作为SHA模型中的状态，状态能变迁到自己也能变迁到其他状态，并使用SHA的随机性建模，经过统计分析获得不同状态发生的概率，作为状态变迁时的概率；

会受设备影响的各环境属性，具有随时间的变化率，即具有连续性，将其作为空气实体的属性，用SHA中的不变式表示属性的连续性，将空气实体建模为只具有一个状态的SHA模型，在该状态上添加各属性的不变式，用来表示属性随时间的总的变化率，以约束属性的变化。

3.如权利要求1所述的信物融合系统自动建模与验证方法，其特征在于，所述步骤2具体为：所述被控制实体包括各类可控设备以及各类传感器，可控设备通常具有固定的状态信息，而传感器每经过一段时间检测环境属性；

建模可控设备首先确定可控设备具有的状态，并根据这些状态之间的转换关系建模变迁；由于可控设备是事件驱动的，使用SHA中的同步接收信号synchronization作为状态变迁条件；部分可控设备会对环境属性产生影响，确定该类可控设备不同状态下对某些环境属性的影响值，通过在状态变迁时更新环境属性的总变化率的值达到影响环境属性的目的；此外使用状态标识符来标记设备的当前状态；通过添加[i]参数实现参数化模型；

所述传感器SHA模型只有一个状态，状态的变迁为从该状态到该状态的变迁，同时返回监测的环境属性的数据，通过在变迁时更新被监测环境属性的取值监测数据，通过给该状态添加不变式形式的时间约束以确定变迁的时机，即监测数据的时机。