1.一种有限网络带宽约束下的高维时空场数据实时传输方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)压缩参数确定：根据待传输的高维时空场数据的维度特征建立分解维度树，并根据实时网络状况确定张量压缩参数秩Rank的值；具体包括：(1.1)维度分层参数确定：针对待传输的高维时空场数据，采用对维度的二分分解方法进行降维，并根据降维后的数据设定维度分层参数，采用维度分层策略，得到分解维度树；(1.2)张量压缩参数确定：根据当前网络状况，以保证传输误差小于阈值的同时尽可能提高压缩比为目标，确定张量压缩参数秩Rank的值；

(2)张量压缩：根据分解维度树及张量压缩参数分解高维时空场数据，建立分解维度树的叶子节点和非叶子节点的系数矩阵，形成层次张量维度树；

(3)层次张量传输：将层次张量维度树经网络媒介传输至客户端，并实时返回网络状态，用于确定下一次数据推送时的数据压缩参数，其中，传输的层次张量分为头文件和数据文件，头文件中包括层次张量维度树、各维度范围以及相应秩Rank的值；

(4)层次张量动态追加：对于多业务系统，客户端在接收到数据后若不需要进行显示或分析操作时，则在接收到层次张量文件后，直接将数据文件存储到磁盘空间，将头文件合并到客户端中的头文件集中，完成数据动态追加；

(5)层次张量按需重构：当用户提出数据显示或分析请求时，层次张量按需求重构，且在重构过程中完成数据再压缩，构建新的层次张量，以供后续的层次张量动态追加。

2.根据权利要求1所述的有限网络带宽约束下的高维时空场数据实时传输方法，其特征在于：步骤(1.1)中维度分层参数确定的基本原则是：保证各分解层的均衡性，以达到最大的空间、时间利用效率。

3.根据权利要求1所述的有限网络带宽约束下的高维时空场数据实时传输方法，其特征在于：步骤(1.2)中确定张量压缩参数秩Rank的大小时，所需考虑的传输误差ε和最大压缩比 以及传输时间τ的计算公式为：式中α,β,a,b,c,d为系数，由待传输数据的结构和复杂度确定，Rank表示秩，datasize表示原始数据的数据量，Netspeed为网络传输速度，跟网络状态相关，γ为经验参数。

4.根据权利要求1所述的有限网络带宽约束下的高维时空场数据实时传输方法，其特征在于：步骤(2)具体包括：(2.1)叶子节点系数矩阵求解：将待传输的高维时空场数据按维度展开成二维矩阵，得到n个二维矩阵，分别对每个二维矩阵做奇异值分解，提取其中的酉矩阵，并将其按Rank值截断，从而得到n个酉矩阵，所述酉矩阵即为分解维度树叶子节点系数矩阵，其中，n为待传输的高维时空场数据的维度；

(2.2)非叶子节点系数矩阵求解：根据底层节点的系数矩阵反解出上层节点的核张量，对核张量做奇异值分解，提取其中的酉矩阵，并将其按Rank值截断，所述截断后的酉矩阵即为对应节点的系数矩阵；其他非叶子节点重复该步骤，直至完成根节点系数矩阵的求解。

5.根据权利要求4所述的有限网络带宽约束下的高维时空场数据实时传输方法，其特征在于：步骤(2.1)中，二维矩阵展开具体步骤为：在分解维度树中非叶子节点的维度作为行，其他维度作为列，对待传输的高维时空场数据进行展开。

6.根据权利要求4所述的有限网络带宽约束下的高维时空场数据实时传输方法，其特征在于：步骤(2.2)中所述根据叶子节点的系数矩阵反解出上层节点的核张量，通过如下公式计算：T T T

H'＝H×1U1×2U2×...×dUd

式中，H'表示上层节点的核张量，H为原始张量，×*为张量积符号，表示张量与矩阵相乘，形如 表示第*维度的系数矩阵的转置，d表示维度。

7.根据权利要求1所述的有限网络带宽约束下的高维时空场数据实时传输方法，其特征在于：步骤(5)中所述层次张量按需重构的具体步骤为：(5.1)层次张量合并：①将所有需求的分解维度树的叶子节点上的系数矩阵按照所在树中对应位置直接添加形式合并，生成层次张量[Ui,1,Ui,2,...,Ui,N]，形如Ui,*表示第i个分解维度树的第*个叶子节点的系数矩阵，i＝1,…,I，I表示需求的分解维度树的数目，N为叶子节点的个数；②将第k层非叶子节点的系数矩阵按对角形式合并，生成层次张量形如 表示第i个分解维度树的第k层的第*个非叶子节点的系数矩阵，k取值为所有非叶子层数，M为当前层非叶子节点的数目；③合并后的层次张量作为对应节点的新的系数矩阵，从而形成层次张量维度树；

(5.2)层次张量再压缩：

①对层次张量维度树中节点的系数矩阵正交化：对于叶子节点，将叶子结点的系数矩阵展开成二维矩阵，并作QR分解为Q矩阵和R矩阵，将分解的Q矩阵作为对应叶子节点的新的系数矩阵U'；叶子节点处理完后，开始处理第2层节点，将 作QR分解为Q矩阵和R矩阵，将Q矩阵作为当前节点的新的系数矩阵B'，式中，Rl表示当前节点的左子节点分解的R矩阵，Rr表示当前节点的右子节点分解的R矩阵，表示张量积运算，B表示当前节点的旧系数矩阵；第2层节点处理完后，开始处理第3层节点，步骤与第2层节点相同，重复执行，直至处理完根节点；

②求出每个节点对应的Gramian矩阵，定义根节点Gramian矩阵Groot＝1，分别根据以下公式计算依次计算其左子节点和右子节点的Gramian矩阵Gtl和Gtr，直到求出每个节点的Gramian矩阵，形成Gramian矩阵树：式中，Btl和Btr分别为左子节点和右子节点的系数矩阵，Gt为父节点的系数矩阵；

③对Gramian矩阵树的每个节点做SVD分解，将分解到的正交酉矩阵S，根据截取精度Rank值对列截取S'＝S(:,1:krank)；再根据步骤①中新的系数矩阵，利用以下公式求出压缩后的层次树每个节点的层次张量；

式中，t代表层级关系，U′t为压缩前叶子节点的系数矩阵，S′t为该节点截取Gramian正交酉矩阵的矩阵， 为压缩后对应叶子节点的层次张量， 为左子节点系数矩阵， 为右子节点系数矩阵，B′t为当前节点的原来的系数矩阵，为 以及 两个子节点的父节点的核张量， 为根节点的核张量；

(5.3)层次张量重构：对于步骤③得到的层次张量，应用张量积公式重构出其原始数据，重构公式为 式中，A，B为两个张量， 分别为A张量的两个系数矩阵， 分别为B张量的两个系数矩阵， 分别为A，B张量合并后的核张量。