基于數(shù)學統(tǒng)計模型的物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸效率建模分析

秦 飛，宗序平

(1.揚州市職業(yè)大學 師范學院，江蘇 揚州 225000；2.揚州大學 數(shù)學科學學院，江蘇 揚州 225000)

物聯(lián)網(wǎng)通過客戶端和服務器端的數(shù)據(jù)交換，在交通、救災、通信等方面取得了廣泛應用[1-2].物聯(lián)網(wǎng)在廣域范圍內(nèi)可以采用多種數(shù)據(jù)傳輸格式完成傳輸，對于不同的數(shù)據(jù)傳輸格式，對其均有快捷方便、減少遠程數(shù)據(jù)訪問次數(shù)等要求.因此，建立數(shù)據(jù)傳輸效率模型，尋找最合適、效率最高的數(shù)據(jù)傳輸格式具有重要意義[3-4].

現(xiàn)階段數(shù)據(jù)傳輸效率建模相關(guān)研究取得了較大發(fā)展，在區(qū)域化的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中，將資源傳輸任務分配給不同站點，根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)負載情況調(diào)節(jié)不同站點的數(shù)據(jù)傳輸任務量，增強對網(wǎng)絡突變情況的應變能力，保證站點傳輸網(wǎng)絡資源的同時，能夠獲得穩(wěn)定的數(shù)據(jù)傳輸量[5-6].文獻[7]提出了基于大數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法，通過傳輸效率采樣矩陣還原鐵路通信網(wǎng)絡的動態(tài)數(shù)據(jù)，但該方法融合后的多源通信信號缺失，選擇的數(shù)據(jù)格式傳輸速率較慢.文獻[8]采用了一種監(jiān)控網(wǎng)絡測點的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法，對監(jiān)控網(wǎng)絡中的測點信號進行濾波處理后，模擬了測點數(shù)據(jù)傳輸過程，但該方法測點數(shù)據(jù)傳輸時間不固定，數(shù)據(jù)格式傳輸速率不理想.文獻[9]研究了基于數(shù)據(jù)組織的信息傳輸效率建模方法，利用全變差正則化方法搜索動態(tài)數(shù)據(jù)，并整合為多源信息，統(tǒng)計等待傳輸?shù)牡貓D信息數(shù)據(jù)序列，但該方法為地圖集提供的參考依據(jù)不充分，數(shù)據(jù)格式傳輸速率同樣較慢.

針對以上問題，提出了基于數(shù)學統(tǒng)計模型的物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法，通過數(shù)學統(tǒng)計模型表示數(shù)據(jù)特征的數(shù)學關(guān)系，并分類封包資源數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的主頻特征選擇高速率傳輸?shù)臄?shù)據(jù)傳輸格式，執(zhí)行分配的數(shù)據(jù)傳輸動態(tài)任務.

1 物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法設計

1.1 基于數(shù)學統(tǒng)計模型分類封包傳輸物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)

采用最優(yōu)分類平面法分類物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)流，對相同類別數(shù)據(jù)進行封包傳輸.分析物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)流輸入輸出特性，按照物聯(lián)網(wǎng)資源中各個數(shù)據(jù)流的優(yōu)先等級，劃分數(shù)據(jù)傳輸特征矢量集合的種類[10].將數(shù)據(jù)流分類問題轉(zhuǎn)換為最優(yōu)分類平面求解問題，假定資源數(shù)據(jù)輸入輸出過程中產(chǎn)生非線性變換，則利用內(nèi)積表示最優(yōu)分類函數(shù)中的點積，計算t時刻的數(shù)據(jù)傳輸損失K(t).

(1)

其中，a(t)為t時刻的數(shù)據(jù)傳輸負載，A為物聯(lián)網(wǎng)信號損失參量，ni為第i類數(shù)據(jù)傳輸特征矢量集合[11].通過公式(1)，整合物聯(lián)網(wǎng)資源傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流，過程中產(chǎn)生的包絡特征b(t)表達式為

(2)

其中，r(t)、d(t)分別為t時刻的時頻、幅值.將與b(t)值相近的物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)進行聚類，根據(jù)聚類結(jié)果將數(shù)據(jù)流劃分為多個子集，從而獲得子集內(nèi)的數(shù)據(jù)特征矢量，以此為基礎(chǔ)分解特征矢量.

使用修正分解后特征矢量中的高位特征矢量，并對其進行量化處理，處理后利用數(shù)學統(tǒng)計模型，定量描述數(shù)據(jù)特征矢量、數(shù)據(jù)屬性值、數(shù)據(jù)傳輸時間之間的數(shù)學關(guān)系.將高位特征矢量作為自變量，屬性值和傳輸時間作為因變量[12]，得到關(guān)于數(shù)據(jù)特征矢量的數(shù)學統(tǒng)計模型表達式為

(3)

其中，u(t)為t時刻的高位特征矢量量化值，P為修正權(quán)向量，f為統(tǒng)計參量，Li(t)為t時刻在第i類特征矢量集合中提取的高位特征矢量，Z(t)為t時刻數(shù)據(jù)流輸入輸出的時間窗函數(shù)，B為資源數(shù)據(jù)流嵌入維數(shù)，Hi為第i類集合中的數(shù)據(jù)屬性值，m為集合包含的特征矢量類別總數(shù)[13].

計算所有數(shù)據(jù)的量化特征矢量u(t)，需要在一個分類平面上設置特征矢量的量化限值，將限值范圍內(nèi)的數(shù)據(jù)歸納到同一分類平面中，然后對分類平面進行約束.因此，設定約束條件為

(4)

其中，bi為第i集合輸出的物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)特征，c為數(shù)據(jù)干擾頻率，O為各平面數(shù)據(jù)的分類距離[14].過濾不滿足約束條件的分類平面后，獲得資源數(shù)據(jù)流輸入輸出的最優(yōu)分類平面，根據(jù)相應的數(shù)據(jù)傳輸格式，對同類數(shù)據(jù)進行封包傳輸.至此完成基于數(shù)學統(tǒng)計模型的物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)分類封包傳輸.

1.2 提取分類封包傳輸數(shù)據(jù)單分量主頻特征

在上述同類數(shù)據(jù)封包傳輸過程中，定位資源數(shù)據(jù)分類封包傳輸信道，并從中提取單分量主頻特征，具體實現(xiàn)過程如下.

截取封包傳輸?shù)奈锫?lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)，并對資源數(shù)據(jù)進行解析，統(tǒng)計解析后數(shù)據(jù)中包含的信息，表達式為

S={S1，S2，S3，S4，S5},

(5)

其中，S為資源數(shù)據(jù)包含的信息集合，S1為物聯(lián)網(wǎng)端口號，S2為物聯(lián)網(wǎng)通信數(shù)據(jù)，S3為物聯(lián)網(wǎng)其它信息、S4為物聯(lián)網(wǎng)IP地址、S5為物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸格式[15].

采用數(shù)據(jù)傳輸格式S5特有的編碼形式、語法規(guī)則定義數(shù)據(jù)輸入輸出規(guī)則集，達到遠程通信的目的后，再利用IP地址S4和端口號S1定位資源數(shù)據(jù)中包含的源端口、目的端口，保證物聯(lián)網(wǎng)資源從服務器端有效傳輸至客戶端，進而確定數(shù)據(jù)通信過程中的傳輸信道[16].

物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸信道搜索完畢后，通過數(shù)據(jù)集中的隨機簇頭節(jié)點組建數(shù)據(jù)傳輸信道的信息流P，公式為

(6)

其中，x(t)為t時刻物聯(lián)網(wǎng)資源整合傳輸過程中的冗余數(shù)據(jù)，E為數(shù)據(jù)輸入輸出的有限數(shù)據(jù)集，f為數(shù)據(jù)高位特征矢量重組后的加權(quán)系數(shù)，Wj為發(fā)送數(shù)據(jù)傳輸任務時第j個簇頭節(jié)點的向量加權(quán)系數(shù)，n為隨機簇頭節(jié)點數(shù)量[17].利用自適應級聯(lián)方法對傳輸數(shù)據(jù)的碼間干擾進行雙線性變換，根據(jù)傳輸信道中物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)輸入輸出時的迭代關(guān)系，在信息流P中提取單分量的信號結(jié)構(gòu)，表達式為

(7)

其中，U(Pc)為信息流P在傳輸信道中第c次迭代后的單分量主頻特征，l為線性關(guān)聯(lián)系數(shù)，k為l高位特征量化參數(shù)，d(t)為t時刻資源數(shù)據(jù)傳輸?shù)娜哂鄶?shù)據(jù)分量.

通過信息流的單分量信號結(jié)構(gòu)掌握資源數(shù)據(jù)分類封包傳輸?shù)淖V寬度、信號序列時間尺度以及客戶端接收數(shù)據(jù)包時的擴展瞬時頻率[18].自適應均衡處理單分量主頻特征并對其進行分解.在特征分解初期，獲得物聯(lián)網(wǎng)輸入資源數(shù)據(jù)的數(shù)學統(tǒng)計特性；在特征分解中期，獲得數(shù)據(jù)期望響應的數(shù)學統(tǒng)計特性；在特征分解后期，物聯(lián)網(wǎng)輸出資源數(shù)據(jù)的數(shù)學統(tǒng)計特性.至此完成分類封包傳輸數(shù)據(jù)單分量主頻特征的提取.

1.3 構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸效率模型

根據(jù)提取的分類封包數(shù)據(jù)包中的單分量主頻特征，分配物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸?shù)膭討B(tài)任務，并建立數(shù)據(jù)傳輸效率模型.

將單分量主頻特征U(Pc)映射到物理位置，獲取從服務器端到客戶端的負載向量，計算物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)并行傳輸、條狀傳輸過程中負載向量的差值，獲得每個隨機簇頭節(jié)點的差向量Cj，計算公式為

(8)

按照差向量Cj由大到小的順序?qū)Υ仡^節(jié)點進行排序，依次分配各個節(jié)點的資源數(shù)據(jù)傳輸任務.設數(shù)據(jù)傳輸任務的順序分配向量為Y={y1,y2,…,yn}，則每個簇頭節(jié)點獲得的任務量D計算公式為

(9)

其中，N為物聯(lián)網(wǎng)資源均分份數(shù)，T為由資源數(shù)據(jù)傳輸格式確定的簇頭節(jié)點分配因子，每個節(jié)點分配因子相同.

考慮到物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)的傳輸信道存在動態(tài)變化，為此每隔一段時間計算一次負載向量，并更新簇頭節(jié)點任務量.計算信道中的數(shù)據(jù)包概率密度R，公式為

(10)

其中，Δt為數(shù)據(jù)包到達客戶端的時間間隔隨機數(shù)，F(xiàn)為每秒內(nèi)到達客戶端的數(shù)據(jù)包個數(shù)，g為傳輸信道緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)包增量，w為任意時刻到達信道緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)包個數(shù)[20].

將通信信道的緩沖時間劃分為多個時間段，把關(guān)于簇頭節(jié)點的傳輸功率函數(shù)視作凸函數(shù)，并對節(jié)點傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包進行懲罰項約束，當傳輸功率趨于恒定值時，判定簇頭節(jié)點能量全部用完，此時構(gòu)建能夠表示數(shù)據(jù)傳輸效率的數(shù)學模型G，表達式為

(11)

其中，h為引入的懲罰項，X為傳輸信道緩沖區(qū)的劃分時間段，qj為第j個簇頭節(jié)點的恒定功率，x為客戶端收到數(shù)據(jù)傳輸請求的時間.通過G值表示數(shù)據(jù)傳輸效率，即數(shù)據(jù)包到達、處理、接收速率.

至此完成物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸效率模型的構(gòu)建，實現(xiàn)基于數(shù)學統(tǒng)計模型的物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸效率建模分析.

2 實驗論證分析

將本文設計方法與基于大數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法、基于監(jiān)控網(wǎng)絡測點的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法和基于數(shù)據(jù)組織的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法進行對比實驗，比較4種方法下所選擇的數(shù)據(jù)傳輸格式的傳輸速率.

2.1 實驗準備

選取GridFTP數(shù)據(jù)傳輸工具，利用Globus Tookit 5.0搭建區(qū)域化的物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境共包含4個不同區(qū)域，區(qū)域之間采用全連接方式.為避免資源數(shù)據(jù)輸入輸出時共享同一條傳輸信道，選擇110 Mbps的物理線路進行傳輸，傳輸過程為其中一個區(qū)域發(fā)送數(shù)據(jù)傳輸請求，從4個區(qū)域中獲取物聯(lián)網(wǎng)資源.采用NS2模擬器設置物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)木W(wǎng)絡參數(shù)，具體如表1所示.

表1 搭建物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境網(wǎng)絡參數(shù)

客戶端瀏覽大量不同網(wǎng)頁，并從中訪問感興趣的項目，向服務器端發(fā)送數(shù)據(jù)傳輸請求，利用LoadRunner測試工具測試4種方法作用下的資源數(shù)據(jù)傳輸性能.

2.2 實驗步驟及流程設計

為了驗證基于數(shù)學統(tǒng)計模型的物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸效率的有效性，從物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)發(fā)送速率和接收速率兩個方面設計對比實驗.

實驗分別設定兩組條件，分別為不同數(shù)據(jù)包大小和不同簇頭節(jié)點數(shù)量，即數(shù)據(jù)包大小分別為64 Bytes、128 Bytes、256 Bytes、512 Bytes、1024 Bytes、1500 Bytes；簇頭節(jié)點數(shù)量分別為10個、20個、30個、40個、50個、60個.設定具體實驗流程如圖1所示.

圖1 實驗流程

根據(jù)圖1所示的實驗流程，分別從發(fā)送速率和接收速率兩個方面進行實驗.

發(fā)送速率實驗中，4種方法分別對不同數(shù)據(jù)傳輸格式的傳輸效率進行建模分析，從中選取最優(yōu)的數(shù)據(jù)傳輸格式，傳輸物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù).比較不同數(shù)據(jù)傳輸格式下的數(shù)據(jù)發(fā)送速率e，計算公式為

(12)

其中，L為網(wǎng)卡持續(xù)發(fā)送數(shù)據(jù)包的大小，M1為發(fā)送數(shù)據(jù)包個數(shù)，T為發(fā)送數(shù)據(jù)包時的記錄時間.

接收速率實驗中，4種方法分別對不同數(shù)據(jù)傳輸格式的傳輸效率進行建模分析，從中選取最優(yōu)的數(shù)據(jù)傳輸格式，傳輸物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù).比較4種方法的數(shù)據(jù)接收速率z，計算公式為

(13)

其中，M2為接收數(shù)據(jù)包個數(shù).

2.3 實驗結(jié)果

2.3.1 發(fā)送速率實驗結(jié)果

在加載網(wǎng)卡驅(qū)動的條件下，改變數(shù)據(jù)包大小得到發(fā)送速率實驗對比結(jié)果如圖2所示.

由圖2可知，針對不同數(shù)據(jù)包大小，本文設計方法選擇的傳輸格式平均發(fā)送速率為1 490 Mbps，基于大數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均發(fā)送速率為1 310 Mbps，基于監(jiān)控網(wǎng)絡測點的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均發(fā)送速率為1 280 Mbps，基于數(shù)據(jù)組織的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均發(fā)送速率為1 210 Mbps，綜合上述數(shù)據(jù)分析可知，本文設計方法的數(shù)據(jù)發(fā)送速率相較于對比方法更高，其主要原因是該設計方法通過數(shù)學統(tǒng)計模型分類封包資源數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的主頻特征選擇高速率傳輸?shù)臄?shù)據(jù)傳輸格式，提高了數(shù)據(jù)發(fā)送效率.

網(wǎng)卡驅(qū)動512 Bytes數(shù)據(jù)包，改變簇頭節(jié)點數(shù)量比較不同節(jié)點數(shù)量下的數(shù)據(jù)發(fā)送速率，實驗結(jié)果如圖3所示.

圖2 不同數(shù)據(jù)包大小下的發(fā)送速率實驗結(jié)果圖3 不同節(jié)點數(shù)量下的發(fā)送速率實驗結(jié)果

由圖3可知，當簇頭節(jié)點數(shù)量發(fā)生改變時，本文設計方法選擇的傳輸格式平均發(fā)送速率為1 610 Mbps，基于大數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均發(fā)送速率為1 390 Mbps，基于監(jiān)控網(wǎng)絡測點的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均發(fā)送速率為1 290 Mbps，基于數(shù)據(jù)組織的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均發(fā)送速率為1 260 Mbps，設計方法數(shù)據(jù)發(fā)送速率分別提高了220 Mbps、320 Mbps、350 Mbps，由此可知，本文設計方法在不同節(jié)點數(shù)量下具有更高的發(fā)送速率，其主要原因是該設計方法將與包絡特征值相近的物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)進行聚類，并根據(jù)聚類結(jié)果獲取劃分子集內(nèi)的數(shù)據(jù)特征矢量，減少了數(shù)據(jù)識別時間，提高了發(fā)送速率.

2.3.2 接收速率實驗結(jié)果

不同數(shù)據(jù)包大小下的接收速率實驗對比結(jié)果如圖4所示.

由圖4可知，數(shù)據(jù)接收速率普遍小于發(fā)送速率，不同數(shù)據(jù)包大小下，設計方法選擇的傳輸格式平均接收速率為1340 Mbps，基于大數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均接收速率為1230 Mbps，基于監(jiān)控網(wǎng)絡測點的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均接收速率為1190 Mbps，基于數(shù)據(jù)組織的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均接收速率為1110 Mbps.綜合上述數(shù)據(jù)分析可知，本文設計方法的數(shù)據(jù)接收速率更高，其主要原因是該設計方法在同類數(shù)據(jù)封包傳輸過程中，定位了資源數(shù)據(jù)分類封包傳輸信道，并從中提取單分量主頻特征，提高了數(shù)據(jù)接收效率.

不同節(jié)點數(shù)量下的接收速率實驗結(jié)果如圖5所示.

圖4 不同數(shù)據(jù)包大小下的接收速率實驗結(jié)果圖5 不同節(jié)點數(shù)量下的接收速率實驗結(jié)果

由圖5可知，不同節(jié)點數(shù)量下，本文設計方法選擇的傳輸格式平均接收速率為1410 Mbps，基于大數(shù)據(jù)融合的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均接收速率為1230 Mbps，基于監(jiān)控網(wǎng)絡測點的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均接收速率為1210 Mbps，基于數(shù)據(jù)組織的數(shù)據(jù)傳輸效率建模方法平均接收速率為1110 Mbps，本文設計方法數(shù)據(jù)接收速率分別提高了180 Mbps、200Mbps、300 Mbps.綜上述數(shù)據(jù)分析可知，本文設計方法在不同節(jié)點數(shù)量下具有更高的接收速率，其主要原因是通過信息流的單分量信號結(jié)構(gòu)掌握資物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)的擴展瞬時頻率，并利用自適應均衡方法處理單分量主頻特征，根據(jù)提取結(jié)果分配物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸?shù)膭討B(tài)任務，優(yōu)化了數(shù)據(jù)接收性能.

3 結(jié)束語

此研究結(jié)合數(shù)學統(tǒng)計模型，對物聯(lián)網(wǎng)資源數(shù)據(jù)傳輸效率進行建模分析，建立模型選擇的數(shù)據(jù)傳輸速率更快.但此研究仍存在一定不足，在今后的研究中，會從傳輸開銷、反序列化效率等角度出發(fā)，進一步進行建模分析，為數(shù)據(jù)傳輸格式開發(fā)人員，提供更加全面的參考意見.