分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸模型研究仿真

陳明

（四川工商職業(yè)技術(shù)學院信息工程系，四川都江堰611837）

分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸模型研究仿真

陳明

（四川工商職業(yè)技術(shù)學院信息工程系，四川都江堰611837）

對分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸模型進行優(yōu)化，可以提高分布式網(wǎng)絡中資源調(diào)度和信息傳輸性能。傳統(tǒng)方法采用時頻耦合尺度分解算法，在大量的冗余數(shù)據(jù)干擾下，降低了數(shù)據(jù)的優(yōu)先級識別精度和傳輸性能。建立一種基于自適應加權(quán)量化特征分解和冗余數(shù)據(jù)濾除的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸模型。首先構(gòu)建分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)男诺澜Y(jié)構(gòu)模型，采用級聯(lián)濾波算法對數(shù)據(jù)包中冗余數(shù)據(jù)進行濾波預處理，對數(shù)據(jù)庫中的信息傳輸流進行自適應加權(quán)量化特征分解后，通過特征提取實現(xiàn)優(yōu)先級的自適應識別，實現(xiàn)傳輸模型改進。仿真實驗結(jié)果表明，采用改進模型進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸，數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐掏滦阅茌^好，執(zhí)行時間較短，展示了較好的應用性能。

分布式網(wǎng)絡；數(shù)據(jù)包；優(yōu)先級傳輸；信道

隨著網(wǎng)絡技術(shù)發(fā)展，通過分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸和處理技術(shù)實現(xiàn)網(wǎng)絡信息存儲和信息處理已經(jīng)成為當今信息處理的重要技術(shù)手段。分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)處理是通過互聯(lián)網(wǎng)的相關(guān)服務實現(xiàn)對虛擬大數(shù)據(jù)資源的動態(tài)擴展和信息數(shù)據(jù)交互［1-3］。在分布式網(wǎng)絡系統(tǒng)中，通過云存儲模型進行數(shù)據(jù)信息的調(diào)度和傳輸通信，此時，需要對數(shù)據(jù)包的傳輸和調(diào)度的優(yōu)先級進行識別和排列，可以提高數(shù)據(jù)通信的效率，降低計算開銷。因此，研究分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸模型具有重要的意義，受到相關(guān)專家學者的重視［4-6］。

傳統(tǒng)方法對分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸和優(yōu)先級調(diào)度主要通過基于循環(huán)堆棧排列的優(yōu)先級識別算法、基于支持向量機分析的優(yōu)先級傳輸模型和基于模糊推理神經(jīng)網(wǎng)絡控制的分布式網(wǎng)絡優(yōu)先級傳輸模型等［7-10］，通過多徑時延擴展及碼間干擾抑制對分布式網(wǎng)絡信道進行均衡設計，實現(xiàn)數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級傳輸調(diào)度，但在海量冗余數(shù)據(jù)信息的干擾下，數(shù)據(jù)傳輸?shù)臏蚀_性和優(yōu)先級排列的抗干擾性不好，因此，相關(guān)文獻進行了算法改進設計，其中，文獻［11］提出一種基于CMA調(diào)制的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸信道均衡算法，采用小波基函數(shù)對分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包的輸入信號進行經(jīng)驗模態(tài)分解，改善了數(shù)據(jù)包傳輸?shù)男阅埽瑢崿F(xiàn)優(yōu)先級傳輸調(diào)度，但該算法計算開銷大，收斂性能差；文獻［12］提出一種基于非線性失真單周控制分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸信道均衡算法，通過被動時間反轉(zhuǎn)鏡最優(yōu)分集發(fā)射和接收，進行數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級傳輸，但該算法進行數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸調(diào)度的穩(wěn)定性差［13-15］。

1　分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)男诺澜Y(jié)構(gòu)模型與數(shù)據(jù)預處理

1.1分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)男诺澜Y(jié)構(gòu)模型

首先構(gòu)建分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸信道模型，進行數(shù)據(jù)包信息流的輸入輸出特性分析。分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸信道是一個擴展信道，主要有兩個主要特征：一是分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸信道為帶寬受限信道，信道的特性隨優(yōu)先級傳輸調(diào)度的特征改變；二是分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸信道受數(shù)據(jù)包中冗余數(shù)據(jù)干擾的約束，具有多徑傳播及空變特性。通過研究分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸信道的特性，并進行實際的信道測量，來完成數(shù)據(jù)包的優(yōu)先級傳輸調(diào)度，提高網(wǎng)絡數(shù)據(jù)傳輸和通信的穩(wěn)定性和可靠性，具體步驟如下：

在分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包通信傳輸環(huán)境下，假設vm，m∈［1，n］代表第m個多徑輸入向量集合的所需要的優(yōu)先級傳輸堆棧，當分布式網(wǎng)絡節(jié)點發(fā)送一個信道較窄的通信信號時，利用分布式網(wǎng)絡中信息傳輸資源優(yōu)先級傳輸集合G（其元素為gωm，ω?｛G，T，W，L｝，m∈［1，n］）表示請求數(shù)據(jù)傳輸?shù)奶卣餍畔⒘鳎ㄟ^循環(huán)堆棧控制，提交相應的資源信息數(shù)據(jù)傳輸任務，利用公式（1）描述分布式網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)馁Y源信息流實體元素：

在上述分布式網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)馁Y源信息流實體元素基礎(chǔ)上，利用公式（2）建立分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸系統(tǒng)的信號接收模型：

其中，si（t）為資源信息數(shù)據(jù)包傳輸節(jié)點中的多徑輸入分量，nm（t）代表數(shù)據(jù)包調(diào)度的第個相位偏轉(zhuǎn)信息。通過信號接收模型對傳輸信號的信息流進行特征空間重構(gòu)和分層均衡調(diào)度，假設xm（t）為數(shù)據(jù)池中傳輸陣元m接收的多普勒頻移，利用公式（3）建立分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)男诺罌_擊響應表達式：

其中，x=（x1，x2，…，xn）為分布式網(wǎng)絡中數(shù)據(jù)包中信息調(diào)度過程中的干擾數(shù)據(jù)集合。在信道沖擊響應過程中，假設rj代表資源信息數(shù)據(jù)包調(diào)度的特征矢量集合ni的種類，依據(jù)資源信息數(shù)據(jù)包流的優(yōu)先級屬性，利用公式（4）計算資源信息數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸識別的傳輸損失：

新型政黨制度理論創(chuàng)新基本維度——基于民主政治的比較研究……………………………………………………… 董亞煒（6·12）

其中，α表示數(shù)據(jù)包執(zhí)行信息傳輸中的負載，為資源調(diào)度的初始時間延遲，將資源信息數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸識別的傳輸損失與信號接收模型融合，建立分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)男诺澜Y(jié)構(gòu)模型如圖1所示。

圖1　分布式網(wǎng)絡下數(shù)據(jù)包傳輸?shù)男诺纻鬏斀Y(jié)構(gòu)模型

1.2數(shù)據(jù)包傳輸信息流模型構(gòu)建和冗余數(shù)據(jù)濾波預處理

在1.1建立的信道傳輸結(jié)構(gòu)模型的基礎(chǔ)上，建立數(shù)據(jù)包傳輸信息流模型，首先利用公式（5）描述給定數(shù)據(jù)包傳輸?shù)挠邢迶?shù)據(jù)集：

通過有限數(shù)據(jù)集中的傳遞隨機碼簇頭節(jié)點獲取資源信息數(shù)據(jù)包的包絡特征：

其中，a（t）和θ（t）分別為資源信息數(shù)據(jù)包的包絡幅值和時頻信息，為了適應數(shù)據(jù)包調(diào)度中優(yōu)先級傳輸系統(tǒng)的多客戶偏好，根據(jù)不同數(shù)據(jù)包的包絡特征，將資源數(shù)據(jù)集合劃分為n個子集樣本，其中高頻參量系數(shù)為xi，i=1，2，L，n，利用公式（7）獲取分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級任務回調(diào)的特征矢量：

其中，σjk表示資源信息數(shù)據(jù)包信息的IMF分量，wjk表示數(shù)據(jù)傳輸節(jié)點m發(fā)送優(yōu)先級傳輸任務的向量加權(quán)系數(shù)，Mh為資源信息流的特征矢量重組特加權(quán)系數(shù)，將上述參數(shù)進行整合，利用公式（8）建立數(shù)據(jù)包傳輸信息流模型：

對數(shù)據(jù)包傳輸信息流模型進行分析發(fā)現(xiàn)，在分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包自適應優(yōu)先級傳輸和資源整合中，受到冗余數(shù)據(jù)的干擾，需要進行冗余數(shù)據(jù)濾波，以保證數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)钠椒€(wěn)性，提高資源信息數(shù)據(jù)包信息特征融合處理能力和數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸過程中的抗干擾能力。

本文采用自適應級聯(lián)濾波方法進行冗余數(shù)據(jù)干擾抑制［16］，首先利用公式（10）獲取數(shù)據(jù)包信息流在不同的路徑中傳輸時輸入輸出的迭代公式：

其中：

在跨平臺分布式網(wǎng)絡環(huán)境下，通信協(xié)議存在很大的差別，導致數(shù)據(jù)傳輸具有多重分布屬性，在進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸檢測，利用路徑中傳輸時數(shù)據(jù)包之間的迭代關(guān)系，利用公式（11）建立分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)膯畏至啃盘柲Ｐ停?/p>

其中，s為分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)膯畏至恐黝l特征，s=（c-v）/（c+v）。

利用單分量信號模型中的自適應IIR濾波器進行冗余數(shù)據(jù)濾波，對冗余數(shù)據(jù)分量與噪聲進行過濾：

2　自適應加權(quán)量化特征分解與優(yōu)先級傳輸方法改進實現(xiàn)

2.1自適應加權(quán)量化特征分解及問題描述

通過對冗余數(shù)據(jù)濾波提高了數(shù)據(jù)包傳輸中優(yōu)先級識別的抗干擾能力，在此基礎(chǔ)上進行特征分解和優(yōu)先級傳輸模型改進設計。本文建立了基于自適應加權(quán)量化特征分解和冗余數(shù)據(jù)濾除的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸模型，對數(shù)據(jù)庫中的信息傳輸流進行自適應加權(quán)量化特征分解，通過特征提取實現(xiàn)優(yōu)先級的自適應識別，實現(xiàn)傳輸模型改進，具體步驟如下：

在分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸中，對傳輸?shù)拇a間干擾進行雙線性變換，利用公式（14）描述分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸量化特征提取的結(jié)果：

其中，Φk為接收端被擴展瞬時頻率，ζ（n）為兩個時間點間進行數(shù)據(jù)傳輸?shù)淖V寬度，pk為尺度參數(shù)。對提取的不同數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸量化特征，分別進行自適應均衡處理，利用公式（15）獲取分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸高維特征矢量：

其中，bk為數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌j向量幅值，φ為線性相關(guān)特征矢量，m為期望的響應，ck為量化特征系數(shù)。利用公式（16）對上述高維特征矢量進行自適應加權(quán)量化特征分解：

其中，rect=1。|t|≤1/2。進一步分析輸入數(shù)據(jù)xn和期望響應dn的二階統(tǒng)計特性，在自適應加權(quán)量化特征分解下，利用公式（17）計算分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級調(diào)度的量化特征的統(tǒng)計平均值：

其中，K=Tfmaxfmin/B，t0=f0T/B，f0為修正后的權(quán)向量，fmin，fmax分別為最低和最高頻率。通過上述處理，實現(xiàn)優(yōu)先級傳輸數(shù)據(jù)信息流的自適應加權(quán)量化特征分解，為進行優(yōu)先級傳輸模型優(yōu)化設計提供準確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

2.2優(yōu)先級傳輸?shù)母倪M實現(xiàn)

在優(yōu)先級傳輸數(shù)據(jù)信息流的自適應加權(quán)量化特征分解后，將輸入的自適應加權(quán)量化特征分解分布在信道沖激響應RMDMMA_i（i=1，L，N）為的星座圖圓中，利用公式（18）（19）描述數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸?shù)男诺谰饪刂品匠蹋瑢Χ嘣捶植际骄W(wǎng)絡數(shù)據(jù)包調(diào)度和空間傳輸增益進行優(yōu)化，提高資源信息數(shù)據(jù)包調(diào)度過程的聚焦性能，實現(xiàn)傳輸信道均衡控制：

其中：

通過迭代系統(tǒng)函數(shù)，構(gòu)建滑動時間窗口矢量，融合直接序列擴頻算法，利用公式（22）構(gòu)造優(yōu)先級識別的判決誤差函數(shù)：

其中，sgn（·）表示符號函數(shù)。

將公式（22）判決誤差函數(shù)引入傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)包傳輸模型：

對數(shù)據(jù)包傳輸模型中的誤差函數(shù)求極限，使得誤差收斂到零，即實現(xiàn)優(yōu)先級傳輸?shù)母倪M。

3　仿真實驗與結(jié)果分析

為了測試本文算法在實現(xiàn)分布式網(wǎng)絡下資源信息數(shù)據(jù)包傳輸和優(yōu)先調(diào)度中的應用性能，進行仿真實驗。驗的計算機硬件配置參數(shù)為：仿真實驗的硬件環(huán)境為Intel Core2 Duo1. 80GHz，1 G內(nèi)存，主頻為DDR2 667，仿真實驗采用NS-2.27和NS軟件進行分布式網(wǎng)絡環(huán)境模擬。分布式網(wǎng)絡資源信息數(shù)據(jù)包調(diào)度信息流采樣采用BPSK調(diào)制，模擬100個實時資源信息數(shù)據(jù)包調(diào)度任務，數(shù)據(jù)包的最大容量為1 024 TB，數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸調(diào)度的時隙分配的幅值取為A1=A2=A3=1，根據(jù)上述仿真環(huán)境和參數(shù)設計，進行分布式網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)包調(diào)度仿真，進行分布式網(wǎng)絡信息數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸調(diào)度仿真，首先進行數(shù)據(jù)信息采樣，采用對分布式網(wǎng)絡中實時資源信息數(shù)據(jù)包采集方法，得到數(shù)據(jù)采集的時域波形如圖2所示。

圖2　分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包傳輸?shù)男畔⒘鞑蓸訒r域波形

以上述分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包信息采樣結(jié)果為研究對象，進行優(yōu)先級識別和傳輸，構(gòu)建分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包傳輸?shù)男诺滥Ｐ停瑢?shù)據(jù)包中的數(shù)據(jù)進行冗余信息濾波，得到冗余數(shù)據(jù)濾波前后的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包傳輸?shù)膬?yōu)先級排列星座圖如圖3所示。

分析圖3可知，采用本文算法，對數(shù)據(jù)庫中的信息傳輸流進行自適應加權(quán)量化特征分解，通過特征提取實現(xiàn)優(yōu)先級的自適應識別，實現(xiàn)分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包傳輸?shù)膬?yōu)先級排列優(yōu)化，以此提高數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐掏滦阅堋榱硕糠治鏊惴ㄐ阅埽捎帽疚乃惴ê蛡鹘y(tǒng)算法，以數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐掏滦阅芎蛨?zhí)行時間為測試指標，采用10000次蒙特卡洛實驗，得到吞吐性能對比仿真結(jié)果如圖4。

分析圖4可知，采用本文模型進行分布式網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸，提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐掏滦阅堋Ｍㄟ^執(zhí)行時間統(tǒng)計，采用本文算法，執(zhí)行時間比傳統(tǒng)方法降低了29.67%，展示了本文模型通過對數(shù)據(jù)包優(yōu)先級識別和排序，提高了數(shù)據(jù)傳輸?shù)男阅堋?/p>

圖3　冗余數(shù)據(jù)濾波前后的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包傳輸?shù)膬?yōu)先級排列星座圖

圖4　吞吐性能對比

4　結(jié)束語

建立一種基于自適應加權(quán)量化特征分解和冗余數(shù)據(jù)濾除的分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸模型。并通過仿真實驗結(jié)果表明，采用改進模型進行分布式網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包優(yōu)先級傳輸，數(shù)據(jù)傳輸?shù)耐掏滦阅茌^好，執(zhí)行時間較短，展示了較好的應用性能。

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Simulation of distributed network packet priority transport model

CHEN Ming
（Department of Information Engineering Sichuan Technology and Business College Sichuan Province，Dujiangyan 611837，China）

Optimize the transmission model of distributed network packet priority，can improve the resource scheduling in distributed network and information transmission performance.The traditional method using time and frequency coupling scale decomposition algorithm，under a lot of redundant data interference，reduce the priority identification precision of the data and the transmission performance.Establish a based on adaptive weighted quantitative feature decomposition and redundant data transmission model of distributed network packet filtering priority.First build distributed network packets priority transmission channel structure model，using cascade filtering algorithm for redundant data in the packet filtering pre-processing，transmit information to the database after the flow characteristics of adaptive weighted quantitative decomposition，through feature extraction to realize adaptive priority recognition，realization of transmission model is improved.The simulation results show that the improved model for distributed network packet transmission priority，data transmission throughput performance is good，the execution time is shorter，shows a good application performance.

distributed network；data packet；priority transfer；channel

TP393

A

1674－6236（2016）12-0005-04

2016-03-18稿件編號：201603233

國家自然科學基金（65485695）

陳明（1981—），男，四川成都人，碩士研究生，講師。研究方向：計算機網(wǎng)絡。