【技术实现步骤摘要】
本公开涉及温度场重构，尤其涉及一种基于最大似然估计的温度场重构方法、装置、设备及介质。
技术介绍
1、基于温度传感器的高精度动态热感知、高精度温度场重构是动态热管理(dtm)的关键技术。新一代集成电路的集成密度高、芯片热流密度高、非均匀性强以及芯片之间的热传导耦合关系复杂，热效应更突出，因此，现在的动态热管理对热感知、温度场重构的精度提出了更高要求。现有方法一般假定温度场含有高斯噪声，并通过奇异值分布来确定一个阈值，由此方法确定的重构温度场精度比较低，同时需要的温度传感器设备比较多。
技术实现思路
1、(一)要解决的技术问题
2、为解决现有技术中温度场重构所出现的上述技术问题至少之一，本公开的实施例提供了一种基于最大似然估计的温度场重构方法、装置、设备及介质，在现有基于数据驱动的温度场重构算法基础上，将最大似然解估计方法引入到温度场重构，提高了温度场重构精度。
3、(二)技术方案
4、鉴于上述问题，本公开的实施例提供了一种基于最大似然估计的温度场重构方法、装置、设备及介质。
5、根据本公开的第一个方面，提供了一种基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，方法包括以下步骤：获取温度场图集；基于本征正交分解算法获得温度场图集的降维表示和低维本征正交基函数；基于快速递推正交三角分解的贪心算法，优化温度传感器的布置；利用温度传感器的布置，获得温度场的采集方程；基于温度场图集的降维表示，利用最大似然解估计方法求解采集方程，获得低维本征正交分解系数
6、在一些示例性的实施例中，获取温度场图集包括以下步骤：建立微系统几何与物理模型，设置初始条件、边界条件和热源参数；利用广义高阶有限差分算法进行瞬态热模拟；以及根据不同时间间隔，采集瞬态热模拟的温度场图数据，获得温度场图集。
7、在一些示例性的实施例中，基于本征正交分解算法获得温度场图集的降维表示和低维本征正交基函数，包括以下步骤：通过对温度场图集的奇异值分解，并基于温度场重构误差无穷范数的方法来确定低维本征正交分解基函数的最优个数；基于低维本征正交分解基函数的最优个数，获得温度场图集的最优降维表示；以及获得最优降维表示温度场的低维本征正交基函数。
8、在一些示例性的实施例中，基于快速递推正交三角分解的贪心算法，优化温度传感器的布置，包括以下步骤：获得低维本征正交分解基函数矩阵；基于列旋转快速递推正交三角分解得到温度传感器位置的优化算法，根据温度传感器的位置的优化算法，通过对低维本征正交分解基函数矩阵进行列旋转快速递推正交三角分解，并基于观测矩阵的条件数最小准则，得到温度传感器的位置矩阵；以及基于最大行列式准则的快速递推算法，对温度传感器的位置进行最优化求解。
9、在一些示例性的实施例中，温度传感器的数量大于等于低维本征正交分解基函数的最优个数。
10、在一些示例性的实施例中，利用最大似然解估计方法求解采集方程，包括以下步骤：根据低维本征正交分解基函数和温度传感器的位置矩阵，得到含随机噪声的采集方程；以及采用最大似然法求解含随机噪声的采集方程，得到低维本征正交分解系数的最大似然解。
11、在一些示例性的实施例中，基于低维本征正交基函数和低维本征正交分解系数解进行温度场重构中，低维本征正交分解系数解包括低维本征正交分解系数的最大似然解。
12、本公开的第二方面提供了一种基于最大似然估计的温度场重构装置，装置包括以下模块：获取模块，用于获取温度场图集；温度场图集降维模块，用于基于本征正交分解算法获得温度场图集的降维表示和低维本征正交基函数；温度传感器布置优化模块，用于基于快速递推正交三角分解的贪心算法，优化温度传感器的布置；温度采集模块，用于利用温度传感器的布置，获得温度场的采集方程；求解模块，用于基于温度场图集的降维表示，利用最大似然解估计方法求解采集方程，获得低维本征正交分解系数解；以及温度场重构模块，用于基于低维本征正交基函数和低维本征正交分解系数解进行温度场重构。
13、本公开的第三方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器以及存储器，存储器用于存储一个或多个程序，其中，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述方法。
14、本公开的第四方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行上述方法。
15、(三)有益效果
16、从上述技术方案可以看出，本公开的实施例提供的一种基于最大似然估计的温度场重构方法至少具有以下有益效果其中之一：
17、(1)本公开给出了一种基于温度场重构误差无穷范数的方法来确定本征正交分解(pod)基函数的最优个数，减少了温度传感器的使用数量。
18、(2)本公开提出了一种最大似然温度场重构方法，提高了温度场重构精度。
19、(3)本公开基于瞬态热传导方程的热模拟，提出了更少的传感器热感知实现高精度温度场重构的方法。
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1.一种基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述获取温度场图集包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述基于本征正交分解算法获得温度场图集的降维表示和低维本征正交基函数，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述基于快速递推正交三角分解的贪心算法，优化温度传感器的布置，包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述温度传感器的数量大于等于所述低维本征正交分解基函数的最优个数。
6.根据权利要求1所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述利用最大似然解估计方法求解所述采集方程，包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述基于所述低维本征正交基函数和所述低维本征正交分解系数解进行温度场重构中，所述低维本征正交分解系数解包括所述低维本征正交分解系数的最大似然
8.一种基于最大似然估计的温度场重构装置，其中，所述装置包括以下模块：
9.一种电子设备，其中，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有可执行指令，该指令被处理器执行时使处理器执行根据权利要求1～7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述获取温度场图集包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述基于本征正交分解算法获得温度场图集的降维表示和低维本征正交基函数，包括以下步骤：
4.根据权利要求1所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述基于快速递推正交三角分解的贪心算法，优化温度传感器的布置，包括以下步骤：
5.根据权利要求3所述的基于最大似然估计的温度场重构方法，其中，所述温度传感器的数量大于等于所述低维本征正交分解基函数的最...
【专利技术属性】
技术研发人员：裴艳荣，李文昌，
申请(专利权)人：中国科学院半导体研究所，
类型：发明
国别省市：
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