电子系统正在向高速度、高密度、低功耗、低电压和大电流的趋势发展,这就需要重新认识那些在互连中被忽略的效应,如延时、反射、串扰和电源/地弹。互连可以存在于不同层次的结构中,包括片内、封装、多芯片模块、印刷电路板和背板,并且已经成为影响信号质量的主要因素。高速互连系统通常是用S-参数来刻画的,而宏模型的构建已经成为S-参数时域仿真的事实标准。由向量拟合所得到初始宏模型并不能保证无源性,而违背无源性的宏模型会导致时域仿真的不稳定性。本论文在前人研究成果的基础上,系统地分析了宏模型技术的全过程,重点研究了宏模型的无源性问题,研究取得了一定的成果。本论文的主要研究成果归纳如下:1.目前,延时有理宏模型的建模方法是直接通过广义逆来实现对原始数据的最小二乘拟合。这种方法忽略了延时有理宏模型的特殊稀疏结构,而这种稀疏结构与模型的端口数有关。对于多端口系统,传统建模方法的效率比较低。针对上述问题,本文提出一种延时有理宏模型建模的快速方法,通过对延时有理宏模型结构的分析,使用QR分解将高阶广义逆简化成低阶广义逆,从而大幅提高了建模效率。2.针对传统凸优化方法的自由变量个数大,计算复杂度高的缺点,提出一种快速的凸优化方法。在优化之前先确定能量函数矩阵的初始值,并给予适当的自由度。这种方法可以使自由变量的个数降低60%以上,从而大大提高了计算效率。3.通过系统的分析等式约束和不等式约束的差别,提出了一种快速的基于等式约束二次规划的代数方法去补偿宏模型的无源性。传统的无源性补偿方法是通过数值优化来实现的,而本方法则是通过对稀疏线性方程的解析求解。通过分析宏模型稀疏结构,将无源性补偿过程等价于求解一些低阶的线性方程,这可以节约大量的CPU时间和内存需求。4.提出了一种补偿延时宏模型无源性的快速最小二乘方法。通过对最小二乘目标函数和脉冲能量目标函数的分析和比较,构造出一种新的脉冲能量目标函数;并证明了最小二乘目标函数和脉冲能量目标函数数学上是等价的。从而宣示了两个观点:①.对基于这两种目标函数的无源性补偿方法而言,采用等式约束和不等式约束将得到相同的结果;②.基于这两种目标函数的无源性补偿算法是可以互换的。