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        多媒體傳感器網(wǎng)絡的最大集作業(yè)傳輸模型

        2016-05-14 15:48:59孟慶玉
        軟件導刊 2016年5期
        關鍵詞:數(shù)據(jù)傳輸信道

        孟慶玉

        摘要:研究多媒體傳感器網(wǎng)絡的最大集作業(yè)傳輸模型,在提高多媒體傳感器網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)并行處理和任務調度方面具有重要意義。提出基于數(shù)據(jù)動態(tài)融合和網(wǎng)絡信道均衡調度的多媒體傳感器網(wǎng)絡最大集作業(yè)調度算法,構建多媒體傳感器網(wǎng)絡的作業(yè)傳輸網(wǎng)絡模型,對數(shù)據(jù)進行動態(tài)融合。采用網(wǎng)絡信道均衡調度方法實現(xiàn)多媒體傳感器網(wǎng)絡的最大集作業(yè)傳輸調度。仿真結果表明,該方法能最大限度地提高多媒體傳感器網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)傳輸和任務調度能力,吞吐性能與通信保真性好,性能優(yōu)越。

        關鍵詞:多媒體傳感器網(wǎng)絡;信道;數(shù)據(jù)傳輸;作業(yè)調度

        DOIDOI:10.11907/rjdk.161042

        中圖分類號:TP302

        文獻標識碼:A 文章編號:1672-7800(2016)005-0024-03

        0 引言

        隨著多媒體信息處理和網(wǎng)絡技術的并行發(fā)展,采用多媒體傳感器網(wǎng)絡進行實時多媒體視頻信息采集,并實現(xiàn)遠程多媒體信息傳輸和網(wǎng)絡調度,將在交通監(jiān)控、圖像識別等領域具有較高的應用價值[1-3]。將圖像和聲音等多媒體信息傳感器分布在各個監(jiān)測區(qū)域,并進行多媒體信息傳輸和多媒體信息處理,可實現(xiàn)多媒體信息調度和圖像信息處理等目的,為實現(xiàn)目標探測和區(qū)域監(jiān)測提供準確的信息輸入[4,5]。因此,傳輸作業(yè)的優(yōu)化調度,在實現(xiàn)多媒體傳感器網(wǎng)絡的網(wǎng)絡通信和數(shù)據(jù)信息調度中具有重要作用,相關模型和算法研究將在多媒體信息的遠程探測、模式識別和安全監(jiān)測、交通控制等領域具有重要意義[6]。

        文獻[7]提出基于小波變換ARMA模型的多媒體傳感器網(wǎng)絡最大集作業(yè)傳輸模型,采用分組交換小波分解方法,提高對多媒體傳感器網(wǎng)絡的最大集作業(yè)傳輸序列的預測性能。但該方法在置信度區(qū)間內(nèi)需要對風險指數(shù)進行特征重構,在數(shù)據(jù)維數(shù)較高的情況下作業(yè)調度的計算開銷較大,處理性能不好;文獻[8]提出基于超線性變尺度搜索的多媒體傳感器網(wǎng)絡最大集作業(yè)傳輸模型,采用非線性時間序列分析,結合時頻特征提取,對傳輸任務和多媒體通信信息數(shù)據(jù)進行線性搜索,提高評估性能。但該方法在先驗知識不足的情況下,對多媒體傳感器網(wǎng)絡的最大集作業(yè)傳輸和任務調度的收斂性不好,精度不高。

        針對上述問題,提出基于數(shù)據(jù)動態(tài)融合和網(wǎng)絡信道均衡調度的多媒體傳感器網(wǎng)絡最大集作業(yè)調度算法。仿真實驗結果表明,改進的方法可提高多媒體傳感器網(wǎng)絡的作業(yè)調度性能,改善信道通信性能。

        1 多媒體傳感器網(wǎng)絡模型與動態(tài)數(shù)據(jù)融合

        1.1 基本定義與多媒體傳感器網(wǎng)絡通信模型

        本文采用決策樹方法對多媒體傳感器網(wǎng)絡的最大集作業(yè)傳輸指數(shù)特征進行主特征建模,以提高調度性能,降低數(shù)據(jù)傳輸?shù)氖д婧托诺罁p失。

        3 仿真實驗與結果分析

        為了測試本文算法在提高多媒體傳感器網(wǎng)絡的通信和數(shù)據(jù)傳輸方面的優(yōu)越性能,進行仿真實驗。實驗的硬件測試環(huán)境為:CPU 2.5 GHZ,內(nèi)存2GB, Windows XP操作系統(tǒng),以及Ubun4GBtu編程軟件。多媒體傳感器網(wǎng)絡分布式組合開發(fā)工具為Microsoft ActiveSync:Microsoft ActiveSync,最大時間采樣TB=1.5 Tp,采樣間隔ΔT=0.5Tp,數(shù)據(jù)采樣的最小中心頻率Tp=0.2s,訓練集的中心頻率 f1=150Hz,歸一化后的信號頻率f2=250Hz,σw2=1,多媒體作業(yè)任務傳輸探測信息的采樣頻率為1 024Hz,采用均勻分布的方式分布在500m×500m的監(jiān)測區(qū)域中。基于上述仿真環(huán)境和參數(shù)設定,得到本文設計的多媒體傳感器網(wǎng)絡節(jié)點分布模型,如圖2所示。

        以此為基礎,進行多媒體傳感器網(wǎng)絡的最大集作業(yè)傳輸調度,輸出結果如圖3所示。由圖3可見,采用該方法進行多媒體傳感器網(wǎng)絡的作業(yè)調度和數(shù)據(jù)傳輸,能最大限度地提高多媒體傳感器網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)傳輸和任務調度能力,數(shù)據(jù)吞吐性能與多媒體傳感器網(wǎng)絡通信的保真性較好。

        4 結語

        針對傳統(tǒng)方法存在數(shù)據(jù)傳輸效果差、任務調度不準確的問題,提出基于數(shù)據(jù)動態(tài)融合和網(wǎng)絡信道均衡調度的多媒體傳感器網(wǎng)絡最大集作業(yè)調度算法,構建多媒體傳感器網(wǎng)絡的作業(yè)傳輸網(wǎng)絡模型,進行多媒體作業(yè)調度數(shù)據(jù)的動態(tài)融合處理,以實現(xiàn)多媒體傳感器網(wǎng)絡的最大集作業(yè)傳輸調度。仿真結果表明,該方法能最大限度地提高多媒體傳感器網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)傳輸和任務調度能力,吞吐性能較好,通信保真性好,性能優(yōu)越。

        參考文獻:

        [1]ZHANG S Y, XUE X C, SHI J X. Image compression based on contourlet and no lists SPIHT[C].IEEE International Conference on Computer, Mechatronics, Control and Electronic Engineering. Piscataway, NJ, USA: IEEE, 2010: 211-214.

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        [4]祝超群,楊彬,魯春燕,等.隨機事件驅動通信的網(wǎng)絡化系統(tǒng)最優(yōu)估計與狀態(tài)反饋控制[J]. 信息與控制, 2015,44(6):654-659,666.

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        [6]MISRA S, SEUNG DON HONG,XUE GUOLIANG, et al. Constrained relay node placement in wireless sensor networks to meet connectivity and survivability requirements[C].INFOCOM 2008. The 27th Conference on Computer Communications. IEEE,2008:281-285.

        [7]MISRA S, SEUNG DON HONG, XUE GUOLIANG, et.al. Constrained relay node placement in wireless sensor networks:formulation and approximations[J]. IEEE/ACM Transactions on Networking,2010,18(2):434-447.

        [8]MISRA S, MAJD NE, HUANG HONG.Constrained relay node placement in energy harvesting wireless sensor networks [C].2011 IEEE 8th International Conference on Mobile Adhoc and Sensor Systems (MASS),2011:25-34.

        (責任編輯:黃 ?。?/p>

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