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当全球导航卫星系统(global navigation satellite system,GNSS)分布式仿真环境中共享的模型数量非常多时,检索模型和配置仿真任务将成为一个比较复杂的工程.为提高仿真模型选取和仿真任务配置的效率,设计了一套针对GNSS分布式仿真环境中仿真模型的实时智能推荐方法,方法中首先定义了模型关联关系和接口形状的概念,然后提出了一种条件约束下的频繁模式树(FP-tree)结构,并从理论上分析了该结构在检索任务量方面的减少程度,设计并推导了模型关联关系度的计算方法,以及整套智能推荐方法的运行流程.推荐方法在GNSS分布式仿真环境中进行了仿真验证,仿真结果与传统智能推荐方法做对比分析,分析结果表明,该方法针对仿真模型推荐时运行时间短,推荐结果准确度高,能够实时为用户推荐合适的模型

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1.文本编辑：用任何文本编辑器都可以进行，也可以用专用的 HDL编辑环境。通常VHDL文件保存为.vhd文件 2.功能仿真：将文件调入HDL仿真软件进行功能仿真，检查逻辑 功能是否正确（也叫前仿真，对简单的设计可以跳过这一步， 只在布线完成以后，进行时序仿真）