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    Docker容器下高速總線通信數(shù)據(jù)實(shí)時交互方法

    2022-11-24 07:57:56曾偉杰劉小平
    關(guān)鍵詞:方法

    黃 瑞, 肖 宇, 曾偉杰, 葉 志, 劉小平

    (1. 湖南大學(xué) 電氣與信息工程學(xué)院, 長沙 410000; 2. 國網(wǎng)湖南省電力有限公司 供電服務(wù)中心(計(jì)量中心), 長沙 410000; 3. 智能電氣量測與應(yīng)用技術(shù)湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,長沙 410000)

    用戶對高速總線通信數(shù)據(jù)的傳遞速率和質(zhì)量要求越來越高,在高速總線系統(tǒng)中,通信數(shù)據(jù)量的增加導(dǎo)致數(shù)據(jù)的處理更加復(fù)雜,同時也加大了通信數(shù)據(jù)之間的交互能力[1].傳輸介質(zhì)是高速總線系統(tǒng)中一個重要的組成部分,決定著通信數(shù)據(jù)的傳輸速度和交互能力.通信數(shù)據(jù)交互是高速總線系統(tǒng)發(fā)展的關(guān)鍵問題,高速總線系統(tǒng)并沒有形成一種廣泛的互聯(lián)形式,其主要目的是防止網(wǎng)絡(luò)攻擊,通信數(shù)據(jù)之間采用物理的方式進(jìn)行隔離[2].目前,通信數(shù)據(jù)的交互方法存在一定差異,在交互的通信數(shù)據(jù)形式上也不同,導(dǎo)致通信數(shù)據(jù)共享性較差[3].由于通信數(shù)據(jù)的交互嚴(yán)重影響著高速總線系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸,研究高速總線通信數(shù)據(jù)實(shí)時交互具有重要的理論意義.

    郭艷軍等[4]以多尺度地質(zhì)數(shù)據(jù)為研究對象,利用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)設(shè)計(jì)一種交互方法,在滿足計(jì)算思維的同時,還符合地質(zhì)專業(yè)的理論知識.通過構(gòu)建多尺度地質(zhì)數(shù)據(jù)的可視化模型,在虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的基礎(chǔ)上,可視化處理了多尺度地質(zhì)數(shù)據(jù),在虛擬現(xiàn)實(shí)平臺上,驗(yàn)證了該交互方法的有效性;王亭等[5]在物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了數(shù)據(jù)存儲框架,將大量物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲和集成,并利用BIM數(shù)字化技術(shù)搭建一個建筑設(shè)計(jì)管理云平臺,以某設(shè)備管理為案例研究對象,驗(yàn)證了該方法的應(yīng)用價值,在優(yōu)化傳統(tǒng)方法的同時,具有更高的交互性能.但是上述方法在信息交互過程中,未考慮脈沖和濾波的干擾,雖然在一定程度實(shí)現(xiàn)了交互,但是存在誤碼率較高的問題.

    Docker容器具有較高的可移植性、隔離性和安全性,因此,本文利用Docker容器設(shè)計(jì)了一種高速總線通信數(shù)據(jù)實(shí)時交互方法,從而提高高速總線通信數(shù)據(jù)的交互能力,提高數(shù)據(jù)交互質(zhì)量.

    1 數(shù)據(jù)實(shí)時交互方法

    1.1 采集高速總線通信數(shù)據(jù)

    在采集高速總線通信數(shù)據(jù)時,通過計(jì)算系統(tǒng)發(fā)送的通信數(shù)據(jù)量,給出通信數(shù)據(jù)采集的最大化約束條件.利用高速總線節(jié)點(diǎn)接收通信數(shù)據(jù)量與跳數(shù)的關(guān)系,將通信數(shù)據(jù)采集指令轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)采集最短路徑問題,建立通信數(shù)據(jù)采集的目標(biāo)函數(shù).通信數(shù)據(jù)的采集過程可以描述為:

    假設(shè)通信數(shù)據(jù)采集總量為qtotal,則高速總線系統(tǒng)發(fā)送的通信數(shù)據(jù)量為

    (1)

    式中:edh為通信數(shù)據(jù)接收節(jié)點(diǎn)的數(shù)量;dt為通信數(shù)據(jù)在總線上的傳輸速率;ds為采集通信數(shù)據(jù)的速率;tsh為高速總線中通信數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)行周期;ξssi為數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)之間的通信長度.

    利用Docker容器對高速總線進(jìn)行虛擬化處理[6],給出了通信數(shù)據(jù)采集的最大化約束條件為

    (2)

    式中:hdgh為通信數(shù)據(jù)傳輸能耗與數(shù)據(jù)傳輸距離的平方值;hsghj為總線節(jié)點(diǎn)發(fā)送通信數(shù)據(jù)能耗與數(shù)據(jù)傳輸距離的平方值;pwer為總線節(jié)點(diǎn)接收通信數(shù)據(jù)的能耗;psgh為總線節(jié)點(diǎn)發(fā)送通信數(shù)據(jù)的能耗;fiop為總線節(jié)點(diǎn)與通信數(shù)據(jù)之間的最短跳數(shù).

    根據(jù)式(2)給出的約束條件,在高速總線節(jié)點(diǎn)接收通信數(shù)據(jù)量與跳數(shù)之間,建立了如下關(guān)系式

    (3)

    式中:proto為通信數(shù)據(jù)傳輸?shù)目偰芎?;fdhj為通信數(shù)據(jù)傳輸最小跳數(shù);pery為任意一個總線節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸能耗;Eper為通信數(shù)據(jù)采集量的最大化范圍;Ash為通信數(shù)據(jù)采集的波形圖范圍;yer為通信數(shù)據(jù)的物理量;αsg為總線節(jié)點(diǎn)對通信數(shù)據(jù)的下邊界約束參數(shù).

    設(shè)通信數(shù)據(jù)的采樣周期為λsg,在Docker容器下,將通信數(shù)據(jù)采集指令轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)采集最短路徑問題[7],其轉(zhuǎn)換公式為

    (4)

    式中:mshki為通信數(shù)據(jù)采樣窗口的寬度;Dshg為數(shù)據(jù)采集列表;Wdhk為通信數(shù)據(jù)在總線中的振幅變化參數(shù);Ffj為通信數(shù)據(jù)在總線接口發(fā)生聚變的參數(shù);zpo為通信數(shù)據(jù)在總線中的振幅值.

    由于高速總線中的節(jié)點(diǎn)是均勻分布的[8],將通信數(shù)據(jù)采集的時間間隔設(shè)置為udgh,構(gòu)建了通信數(shù)據(jù)采集的目標(biāo)函數(shù)為

    (5)

    式中:quip為通信數(shù)據(jù)的采集頻率;mxj為數(shù)據(jù)采集窗口均值;ldkk為總線節(jié)點(diǎn)的能量資源.

    如果通信數(shù)據(jù)在高速總線中的分布滿足式(5)的目標(biāo)函數(shù),則可采集到通信數(shù)據(jù),其獲取表達(dá)式為

    (6)

    式中,Rwer為通信數(shù)據(jù)在高速總線運(yùn)行周期內(nèi)的采集總量.

    1.2 基于Docker容器控制數(shù)據(jù)傳輸效率

    引入Docker容器對高速總線通信數(shù)據(jù)傳輸效率進(jìn)行控制[9].排序k個通信數(shù)據(jù)的表達(dá)式為

    wi(k)=μiHi[k]

    (7)

    式中:wi(k)為排序標(biāo)準(zhǔn);μi為通信數(shù)據(jù)在Docker容器下的映射系數(shù);Hi[k]為第i個通信數(shù)據(jù)的瞬時容量,其計(jì)算表達(dá)式為

    (8)

    在通信數(shù)據(jù)的實(shí)時交互中,采用Docker容器求解最優(yōu)通信數(shù)據(jù)點(diǎn)[10],從而縮短通信時間,通信數(shù)據(jù)節(jié)點(diǎn)的傳輸時間為

    (9)

    式中:Tsize為通信數(shù)據(jù)在第i個總線節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臅r間;bi為數(shù)據(jù)傳輸時總線節(jié)點(diǎn)i傳輸?shù)耐ㄐ艛?shù)據(jù)大小.

    通信數(shù)據(jù)在傳輸過程中,利用Docker容器可以解決總線擁塞產(chǎn)生的數(shù)據(jù)傳輸時延問題[11],則通信數(shù)據(jù)在總線中的傳輸時間為

    (10)

    式中:Li為高速總線節(jié)點(diǎn)的負(fù)載;Twi為通信數(shù)據(jù)在處理時產(chǎn)生的時延;Gi為通信數(shù)據(jù)的傳輸時延.

    對高速總線通信數(shù)據(jù)傳輸效率的控制主要是采用Docker容器將節(jié)點(diǎn)數(shù)字串分配給通信數(shù)據(jù),與通信數(shù)據(jù)的傳輸特點(diǎn)相結(jié)合[12]改進(jìn)Docker容器的映射方式.將Docker容器的最優(yōu)檢索節(jié)點(diǎn)rbesti作為通信數(shù)據(jù)的初始位置,即

    (11)

    1.3 高速總線通信數(shù)據(jù)實(shí)時交互建模

    通信數(shù)據(jù)的交互建模是將數(shù)據(jù)的安全傳輸與收發(fā)作為目標(biāo),利用數(shù)據(jù)傳輸、通信數(shù)據(jù)實(shí)時交互請求、模塊分割等[13]流程實(shí)現(xiàn)通信數(shù)據(jù)的實(shí)時交互.將通信數(shù)據(jù)ai與aj之間的輸入和輸出看成一個集合,即

    B1(ai,aj)={(infTypeijr,Qijr|rN)}

    (12)

    式中:infTypeijr為通信數(shù)據(jù)ai與aj之間的第r個輸入輸出依附的信息類型;Qijr為通信數(shù)據(jù)ai與aj之間的第r個輸入輸出依附的信息強(qiáng)度;N為通信數(shù)據(jù)ai與aj輸入輸出的信息數(shù)量.

    通信數(shù)據(jù)ai與aj輸入輸出依附大小為

    (13)

    式中,αijr為通信數(shù)據(jù)ai與aj之間的第r個輸入輸出依附權(quán)重.

    輸入輸出依附是指兩個通信數(shù)據(jù)共享相同的信息資源[14],通信數(shù)據(jù)ai與aj依附的是一個集合,可以描述為

    B2(ai,aj)={(sTypeijk,sQijk)|NDs}

    (14)

    式中:sTypeijk為通信數(shù)據(jù)ai與aj輸入輸出依附類別;sQijk為通信數(shù)據(jù)ai與aj輸入輸出依附重要性;NDs為通信數(shù)據(jù)ai與aj的依附數(shù)量.

    通信數(shù)據(jù)ai與aj依附性表達(dá)式為

    (15)

    式中,βijk為通信數(shù)據(jù)ai與aj之間第k個依附權(quán)重.

    根據(jù)以上推導(dǎo),可以得到通信數(shù)據(jù)ai與aj在高速總線中的依附性為

    B(ai,aj)=〈B1(ai,aj),B2(ai,aj)〉

    (16)

    基于依附推導(dǎo)過程[15],將通信數(shù)據(jù)ai與aj之間的依附性推導(dǎo)式描述為

    |B(ai,aj)|=γ(|B1(ai,aj)|+|B1(aj,ai)|)+

    μ(|B2(ai,aj)|+|B2(aj,ai)|)

    (17)

    式中,γ和μ為依附權(quán)重,兩者關(guān)系為γ+μ=1,且滿足0≤γ和μ≤0.

    按照通信數(shù)據(jù)的交互請求與模塊間的相互關(guān)聯(lián),將通信數(shù)據(jù)傳輸模塊組合成數(shù)據(jù)交互過程,實(shí)現(xiàn)高速總線通信數(shù)據(jù)的實(shí)時交互.

    2 實(shí)驗(yàn)分析

    2.1 設(shè)置實(shí)驗(yàn)參數(shù)

    為了驗(yàn)證Docker容器高速總線通信數(shù)據(jù)實(shí)時交互方法在實(shí)際應(yīng)用中的交互能力,設(shè)計(jì)了相關(guān)實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)參數(shù)設(shè)置如表1所示.

    表1 實(shí)驗(yàn)參數(shù)Tab.1 Experimental parameters

    在表1實(shí)驗(yàn)參數(shù)的基礎(chǔ)上,設(shè)定通信數(shù)據(jù)ai與aj之間的依附權(quán)重γ和μ分別為3和-2,引入基于VR技術(shù)的交互方法和基于BIM與IoT的交互方法作為對比.由于高速總線非常容易受到脈沖和濾波的干擾,測試了3種方法在不同干擾模式下的通信數(shù)據(jù)誤碼率.

    2.2 結(jié)果分析

    在高速總線通信過程中,存在著單點(diǎn)和多點(diǎn)脈沖干擾,其中又以雙脈沖為主,因此,本文分別測試單、雙脈沖干擾下的通信數(shù)據(jù)誤碼率.在單脈沖干擾下,3種方法的通信數(shù)據(jù)誤碼率如圖1所示.

    圖1 單脈沖干擾下通信數(shù)據(jù)誤碼率測試結(jié)果Fig.1 Test results for bit error rate of communication data under mono-pulse interference

    從圖1可以看出,在單脈沖干擾下,當(dāng)通信數(shù)據(jù)信噪比為-8 dB時,基于VR技術(shù)的交互方法和基于BIM與IoT的交互方法得到的誤碼率是相同的,但是隨著通信數(shù)據(jù)信噪比的增加,基于BIM與IoT的交互方法得到的誤碼率在迅速下降,當(dāng)通信數(shù)據(jù)信噪比為5 dB時,誤碼率達(dá)到最低值;而Docker容器下的交互方法在測試初期得到的誤碼率為25%,比其他兩種方法的誤碼率低,當(dāng)通信數(shù)據(jù)信噪比為0 dB時,通信數(shù)據(jù)誤碼率達(dá)到了最低值4%,可以看出,所提交互方法得到的通信數(shù)據(jù)質(zhì)量更高.

    在雙脈沖干擾下,3種方法的通信數(shù)據(jù)誤碼率如圖2所示.

    圖2 雙脈沖干擾下通信數(shù)據(jù)誤碼率測試結(jié)果Fig.2 Test results for bit error rate of communication data under dipulse interference

    從圖2結(jié)果可以看出,3種交互方法的誤碼率受雙脈沖干擾的影響比較大,但是Docker容器的交互方法仍然比其他兩種交互方法的誤碼率低.在實(shí)驗(yàn)初期,所提方法的誤碼率為25%,當(dāng)通信數(shù)據(jù)信噪比為3 dB時,通信數(shù)據(jù)誤碼率達(dá)到最低值10%,所提方法在雙脈沖干擾下的通信數(shù)據(jù)質(zhì)量也是最高的.

    在高速總線通信過程中,為保證數(shù)據(jù)通信的完整性,通常使用擴(kuò)頻通信系統(tǒng)完成數(shù)據(jù)交互,但該系統(tǒng)易受非線性濾波的干擾,因此在濾波干擾下,測試了3種方法的通信數(shù)據(jù)誤碼率,結(jié)果如圖3所示.

    圖3 濾波干擾下通信數(shù)據(jù)誤碼率測試結(jié)果Fig.3 Test results for bit error rate of communication data under filtering interference

    從圖3結(jié)果可以看出,3種方法受到濾波干擾的影響程度比較小,當(dāng)通信數(shù)據(jù)信噪比為-8 dB時,所提方法得到的誤碼率只有12.5%,而其他兩種方法的誤碼率都超過了30%,說明所提方法可以通過降低通信數(shù)據(jù)的誤碼率,提高通信數(shù)據(jù)的質(zhì)量.

    傳輸速率在一定程度上反映了相應(yīng)方法的數(shù)據(jù)交互性能,本文設(shè)置了不同的集成節(jié)點(diǎn),測試了3種方法的傳輸速率,如圖4所示.

    圖4 傳輸速率對比結(jié)果Fig.4 Transmission rate comparison results

    不同集成節(jié)點(diǎn)數(shù)量下,Docker容器下的交互方法數(shù)據(jù)傳輸速率高于1 410 Mbit/s,相較于對比的2種方法而言,傳輸速率更高.其主要原因是Docker容器下的交互方法通過計(jì)算高速總線系統(tǒng)發(fā)送的通信數(shù)據(jù)量,給出通信數(shù)據(jù)采集的最大化約束條件,利用高速總線節(jié)點(diǎn)接收通信數(shù)據(jù)量與跳數(shù)的關(guān)系,將通信數(shù)據(jù)采集指令轉(zhuǎn)換為數(shù)據(jù)采集最短路徑問題,提高了傳輸速率.

    3 結(jié) 論

    通信技術(shù)是促進(jìn)工業(yè)發(fā)展、豐富人類日常生活的關(guān)鍵技術(shù).為了滿足高速總線通信的數(shù)據(jù)傳輸需求,提高數(shù)據(jù)傳輸質(zhì)量,本文基于Docker容器設(shè)計(jì)一種高速總線通信數(shù)據(jù)實(shí)時交互方法.借助Docker容器能夠快速部署數(shù)據(jù)資源的優(yōu)勢,所提算法提高了通信數(shù)據(jù)利用率,降低了不同干擾下的通信數(shù)據(jù)誤碼率.經(jīng)過實(shí)驗(yàn)測試發(fā)現(xiàn),該方法受脈沖和濾波干擾的影響較小,可以提高通信數(shù)據(jù)的質(zhì)量.在今后的研究中,將進(jìn)一步深入挖掘高速總線中的通信數(shù)據(jù)特征,保證通信數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩?

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