基于大数据分析的海上通信网络调度优化算法
发布时间：2021-11-20 14:02
我国船舶在海上通信中会生成大量数据信息,易产生通信网络拥塞问题,造成海上通信效率下降,延误船舶航行决策。随着大数据时代的到来,海上通信网络要借助大数据分析技术,采用通信网络调度优化算法对海量数据进行优化调度,选择最优的数据传输路径,提升通信网络利用率。本文介绍了大数据分析的特点,提出基于大数据分析的海上通信网络调度优化算法中的传统算法与改进后的算法,通过仿真实验证明改进后的通信网络调度优化算法精度更高,具有应用价值。
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(24)北大核心
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
传统与改进后通信网络调度优化算法的调度精度对比图
大数据分析算法以机器学习为核心技术，完成在线终端数据分析，适用于在数据库中进行分析。Ha-doop中算法需要在训练集内输入相关数据，通过迭代训练，大幅提高预测的准确性，直到数据训练达到一定精度。大数据分析算法可分析非结构数据，对训练集内相邻节点的关联度进行评价，Hadoop中在线终端算法的运行流程如图1所示。图1Hadoop中在线终端算法的运行流程图Fig.1OperationflowchartofonlineterminalalgorithminHadoop2基于大数据分析的海上通信网络调度优化算法2.1船舶数据通信设计船舶在海上航行进行数据通信的系统包括通信电源、通信传输和通信目的三大系统，其中通信电源系统负责编码输入端的数据，经过调制解码器将接收到的数据信息转换为模拟信号；通信传输系统负责数据接收与传输，设置在信号发出与接收端，用于解码模拟信号，并将信号传输到PC上进行显示。在这一过程中，为实现数据流的合理分配，应采用通信网络调度优化算法进行调节，使数据通信得到高效传输，满足数据传输需求，提高数据通信系统对数据信息的解调能力和通信稳定性。在船舶数据通信结构中，有多个控制器接口，需要对各个控制器接口进行全频段连接，在处理高频段数据通信时，要采用通信网络调度优化算法高效处理数据流和编译解码数据，通过对TPS数据、AGC数据、基站数据等不同类型数据进行分离和优化，从而满足海上通信数据优化调度的需求。2.2传统的通信网络调度优化算法该算法可提取和划分船舶海上航行获取的网络数据信息，为资源调度提供决策依据。通信网络调度优化算法的计算公式为：Dm=Wρ。式中：W为待处理的通信数据量；ρ为原始数据量。对公式进行分析可知，需读入通信数据的原始?
供决策依据。通信网络调度优化算法的计算公式为：Dm=Wρ。式中：W为待处理的通信数据量；ρ为原始数据量。对公式进行分析可知，需读入通信数据的原始数据，由于原始数据与目标数据之间存在着一定的关联度，因此可引入定义算法，计算中间数据的数据条数，公式为：Dr=Wrρ,式中：r为原始数据与目标数据的关系，通常情况下r=1。在上述通信网络调度优化算法中，首先需要区分网络数据的类型，再结合通信运行状态完成任务分配，可提取出负载量，具体的优化流程如图2所示。图2通信网络调度任务拆分与分配的流程图Fig.2Flowchartofcommunicationnetworkschedulingtasksplittingandallocation在传统的优化算法中，实现负载平衡是完成通信作业网络任务分配的关键所在，即实现统一性负载。之后，分配中央分区中的通信数据，具体流程如下：在数据库中集中所有通信数据，执行中央分配函数，使任务与槽位相对应，促使数据处于连续性的询问状态；通信任务数据从原始任务阶段中提取数据，促使数据相结合，建立起独立分区，促使每项通信任务都会形成中央分区，以确保通信任务都能够在独立分区中完成；通信任务分配前需采样任务数据，测算实际应用概率，由中央分区获取数据节点，持续等待通信任务，降低数据误差；中央分区算法以迭代运算为主，以保证筛选出可执行的任务，提取出数据负载量，优先选出需要执行的通信函数，实现通信终端的大数据通信[5–6]。2.3改进后的通信网络调度优化算法由于海上通信网络中的数据规模较大，网络流量庞大，使得传统的网络调度优化算法难以满足船舶通信网络的运行需求，所以本文提出基于小波变换和时间分析算法的通信网络调度优化算法。小波变换在处
【参考文献】：
期刊论文
[1]船舶通信导航设备调试工作中的技术问题总结[J]. 陈玮琦. 计算机产品与流通. 2020(09)
[2]光纤通信技术在船舶自动化系统中的应用研究[J]. 汪业术,贾起浪. 电子元器件与信息技术. 2020(05)
[3]基于大数据分析的船舶通信网络优化研究[J]. 袁明兰,龙颖. 舰船科学技术. 2019(02)
[4]基于机器学习的通信网络非结构化大数据分析算法[J]. 李伟,陈如旭. 数字技术与应用. 2018(10)
[5]基于机器学习的通信网络非结构化大数据分析算法[J]. 安强强,李赵兴,张峰,张雅琼. 电子设计工程. 2018(14)
[6]基于大数据的航班调度优化模型与算法初探[J]. 石磊,陈伟. 智能计算机与应用. 2016(02)
本文编号：3507479
【文章来源】：舰船科学技术. 2020,42(24)北大核心
【文章页数】：3 页
【部分图文】：
传统与改进后通信网络调度优化算法的调度精度对比图
大数据分析算法以机器学习为核心技术，完成在线终端数据分析，适用于在数据库中进行分析。Ha-doop中算法需要在训练集内输入相关数据，通过迭代训练，大幅提高预测的准确性，直到数据训练达到一定精度。大数据分析算法可分析非结构数据，对训练集内相邻节点的关联度进行评价，Hadoop中在线终端算法的运行流程如图1所示。图1Hadoop中在线终端算法的运行流程图Fig.1OperationflowchartofonlineterminalalgorithminHadoop2基于大数据分析的海上通信网络调度优化算法2.1船舶数据通信设计船舶在海上航行进行数据通信的系统包括通信电源、通信传输和通信目的三大系统，其中通信电源系统负责编码输入端的数据，经过调制解码器将接收到的数据信息转换为模拟信号；通信传输系统负责数据接收与传输，设置在信号发出与接收端，用于解码模拟信号，并将信号传输到PC上进行显示。在这一过程中，为实现数据流的合理分配，应采用通信网络调度优化算法进行调节，使数据通信得到高效传输，满足数据传输需求，提高数据通信系统对数据信息的解调能力和通信稳定性。在船舶数据通信结构中，有多个控制器接口，需要对各个控制器接口进行全频段连接，在处理高频段数据通信时，要采用通信网络调度优化算法高效处理数据流和编译解码数据，通过对TPS数据、AGC数据、基站数据等不同类型数据进行分离和优化，从而满足海上通信数据优化调度的需求。2.2传统的通信网络调度优化算法该算法可提取和划分船舶海上航行获取的网络数据信息，为资源调度提供决策依据。通信网络调度优化算法的计算公式为：Dm=Wρ。式中：W为待处理的通信数据量；ρ为原始数据量。对公式进行分析可知，需读入通信数据的原始?
供决策依据。通信网络调度优化算法的计算公式为：Dm=Wρ。式中：W为待处理的通信数据量；ρ为原始数据量。对公式进行分析可知，需读入通信数据的原始数据，由于原始数据与目标数据之间存在着一定的关联度，因此可引入定义算法，计算中间数据的数据条数，公式为：Dr=Wrρ,式中：r为原始数据与目标数据的关系，通常情况下r=1。在上述通信网络调度优化算法中，首先需要区分网络数据的类型，再结合通信运行状态完成任务分配，可提取出负载量，具体的优化流程如图2所示。图2通信网络调度任务拆分与分配的流程图Fig.2Flowchartofcommunicationnetworkschedulingtasksplittingandallocation在传统的优化算法中，实现负载平衡是完成通信作业网络任务分配的关键所在，即实现统一性负载。之后，分配中央分区中的通信数据，具体流程如下：在数据库中集中所有通信数据，执行中央分配函数，使任务与槽位相对应，促使数据处于连续性的询问状态；通信任务数据从原始任务阶段中提取数据，促使数据相结合，建立起独立分区，促使每项通信任务都会形成中央分区，以确保通信任务都能够在独立分区中完成；通信任务分配前需采样任务数据，测算实际应用概率，由中央分区获取数据节点，持续等待通信任务，降低数据误差；中央分区算法以迭代运算为主，以保证筛选出可执行的任务，提取出数据负载量，优先选出需要执行的通信函数，实现通信终端的大数据通信[5–6]。2.3改进后的通信网络调度优化算法由于海上通信网络中的数据规模较大，网络流量庞大，使得传统的网络调度优化算法难以满足船舶通信网络的运行需求，所以本文提出基于小波变换和时间分析算法的通信网络调度优化算法。小波变换在处
【参考文献】：
期刊论文
[1]船舶通信导航设备调试工作中的技术问题总结[J]. 陈玮琦. 计算机产品与流通. 2020(09)
[2]光纤通信技术在船舶自动化系统中的应用研究[J]. 汪业术,贾起浪. 电子元器件与信息技术. 2020(05)
[3]基于大数据分析的船舶通信网络优化研究[J]. 袁明兰,龙颖. 舰船科学技术. 2019(02)
[4]基于机器学习的通信网络非结构化大数据分析算法[J]. 李伟,陈如旭. 数字技术与应用. 2018(10)
[5]基于机器学习的通信网络非结构化大数据分析算法[J]. 安强强,李赵兴,张峰,张雅琼. 电子设计工程. 2018(14)
[6]基于大数据的航班调度优化模型与算法初探[J]. 石磊,陈伟. 智能计算机与应用. 2016(02)
本文编号：3507479
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