劉淑芬，堯雪莉

(華東交通大學(xué)理工學(xué)院，江西 南昌 300100)

1 引言

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)對(duì)于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理有重要意義，異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)逐漸發(fā)展起來，人們對(duì)于網(wǎng)絡(luò)的需求程度也越來越高，網(wǎng)絡(luò)的單一化已經(jīng)不能滿足人們更多層次的需求。如何將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)性能進(jìn)行優(yōu)質(zhì)處理使其最終能夠更高效、智能、便利地為人們服務(wù)成為目前網(wǎng)絡(luò)技術(shù)領(lǐng)域重點(diǎn)研究的問題之一[1]。相關(guān)學(xué)者對(duì)于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的算法做了大量研究。

文獻(xiàn)[2]提出異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)中基于元結(jié)構(gòu)的協(xié)同過濾算法，首先利用多元路徑挖掘異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)，然后根據(jù)得到的信息進(jìn)行關(guān)聯(lián)判斷，在此基礎(chǔ)上，最后利用異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)元結(jié)構(gòu)的協(xié)同過濾算法處理。該算法具備完整的控制算法理論框架，可以通過框架將算法與控制技術(shù)較好的合并，從而提升了網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的資源利用率，使算法在運(yùn)行的過程中負(fù)載處于平衡狀態(tài)，保障了數(shù)據(jù)處理業(yè)務(wù)的基本要求，文獻(xiàn)[3]提出一種利用時(shí)間相關(guān)性處理海量網(wǎng)絡(luò)媒體數(shù)據(jù)流的異構(gòu)多模態(tài)目標(biāo)識(shí)別策略，基于媒體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的視頻音頻共存特征，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)和約束玻爾茲曼機(jī)(RBM)相結(jié)合，構(gòu)造了一種異構(gòu)的多模態(tài)結(jié)構(gòu)，分別用約束玻爾茲曼機(jī)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)音頻信息和視頻信息進(jìn)行處理，利用這種異構(gòu)的多模態(tài)結(jié)構(gòu)可以很好地利用不同深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)。之后，利用典型相關(guān)分析(CCA)生成共享特征表示，利用視頻幀的時(shí)間相干性進(jìn)一步提高識(shí)別精度，并通過多種實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該方法的有效性。

雖然目前針對(duì)提升異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理的問題具有了一定的研究基礎(chǔ)，但是并沒有考慮提升優(yōu)化問題的處理能力[4]。因此本文將針對(duì)于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的處理效率、處理精準(zhǔn)度、運(yùn)行代價(jià)等方面提出緩沖區(qū)替換算法，通過建立數(shù)學(xué)模型仿真的方式對(duì)算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，在算法實(shí)現(xiàn)的過程中引入多種應(yīng)用技術(shù)來提升算法的效率、精準(zhǔn)度和降低算法代價(jià)。

2 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法基礎(chǔ)

2.1 數(shù)據(jù)格式的確定

為了能夠更高效的進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸來提升算法的運(yùn)算效率，本文將異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)劃分為多個(gè)數(shù)據(jù)階層，這些數(shù)據(jù)階層所包含的數(shù)據(jù)量大小均勻，可以實(shí)現(xiàn)多個(gè)數(shù)據(jù)傳輸通道對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行傳輸[5]。為了更夠更好的區(qū)分?jǐn)?shù)據(jù)的類型，本文對(duì)數(shù)據(jù)的格式進(jìn)行命名，處于數(shù)據(jù)傳輸層與應(yīng)用層之間的數(shù)據(jù)格式命名為SD1，這種格式的數(shù)據(jù)將自身包裝起來形成加密層，可以提升數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌踩阅埽辉诰W(wǎng)絡(luò)層與數(shù)據(jù)鏈層之間的數(shù)據(jù)命名為SD2，這種格式的數(shù)據(jù)中含有編號(hào)以及網(wǎng)絡(luò)標(biāo)識(shí)，能夠較好的識(shí)別數(shù)據(jù)的來源以及經(jīng)過計(jì)算后的數(shù)據(jù)成果；位于算法端口的數(shù)據(jù)命名為SD3，這種格式的數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)釋放與數(shù)據(jù)確認(rèn)的功能，數(shù)據(jù)自身攜帶編碼程序與解碼程序，便利于緩沖區(qū)替換算法的有效運(yùn)行[6]。如圖1所示為數(shù)據(jù)格式命名方式的構(gòu)思圖。

圖1 數(shù)據(jù)格式命名方式構(gòu)思圖

2.2 設(shè)計(jì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸途徑

本文設(shè)計(jì)的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸途徑分為兩個(gè)控制傳輸鏈路，按照數(shù)據(jù)的不同格式在兩個(gè)鏈路之間進(jìn)行傳輸，在數(shù)據(jù)的應(yīng)用層中設(shè)計(jì)傳輸協(xié)議，引用控制算法對(duì)傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行操作實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效傳輸，進(jìn)而為緩沖區(qū)替換算法提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[7]。其鏈路數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)圖如圖2所示。

圖2 鏈路數(shù)據(jù)傳輸結(jié)構(gòu)圖

在結(jié)構(gòu)圖中體現(xiàn)了鏈路雙接口網(wǎng)絡(luò)模型，利用一個(gè)網(wǎng)絡(luò)端口建立多個(gè)接口。本文采用的數(shù)據(jù)處理協(xié)議適用于所有異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，此協(xié)議會(huì)隨著數(shù)據(jù)傳輸?shù)倪\(yùn)行時(shí)間而發(fā)生變化，保證網(wǎng)絡(luò)寬帶時(shí)刻保持在最佳狀態(tài)，還會(huì)根據(jù)緩沖區(qū)的延遲而進(jìn)行自動(dòng)化調(diào)整[8]。

傳輸協(xié)議自身可以不建立傳輸通道，但是需要制定數(shù)據(jù)應(yīng)答機(jī)制，首先異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)傳輸點(diǎn)向協(xié)議發(fā)送數(shù)據(jù)集合，協(xié)議若發(fā)出接收信號(hào)則說明數(shù)據(jù)格式正確可以用來傳輸，并繼續(xù)接收數(shù)據(jù)集合的具體信息，傳輸協(xié)議建立成功；若協(xié)議發(fā)出拒收信號(hào)，則說明異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)發(fā)出的數(shù)據(jù)集合格式不正確，無法建立傳輸協(xié)議。傳輸協(xié)議確定流程如圖3所示。

圖3 傳輸協(xié)議確定流程圖

傳輸協(xié)議經(jīng)過確認(rèn)后，便需要通過通信鏈路進(jìn)行數(shù)據(jù)釋放，將數(shù)據(jù)發(fā)送到控制算法窗口中，由于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中的通信鏈路傳輸速率不同，為了使得控制算法更好的進(jìn)行數(shù)據(jù)梳理，本文引入了COJA算法對(duì)控制算法的窗口大小進(jìn)行計(jì)算，算法公式如下所示

(1)

式中，Qz(t)代表控制算法窗口的大小，Qy(t)代表控制算法窗口大小總和，S代表數(shù)據(jù)在通信鏈路中的傳輸時(shí)間，Qz(t-1)代表控制算法的擁堵窗口。由于擁堵窗口的狀態(tài)情況為未知量，所以本文建立Inter-2算法對(duì)擁堵窗口未知量進(jìn)行計(jì)算，算法公式如下

(2)

式中，T代表窗口數(shù)據(jù)傳輸周期，V代表窗口擁堵系數(shù)。將式(2)所得的數(shù)據(jù)代入式(1)中即可確定寬口的大小[9]。

數(shù)據(jù)傳入到控制算法的窗口中即可得知數(shù)據(jù)傳輸容量大小和負(fù)載的均衡程度，在窗口中控制算法將數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分解控制，使數(shù)據(jù)集合以更小的單位進(jìn)入緩沖區(qū)[10]，從而為緩沖區(qū)替換算法的運(yùn)行提供良好的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

3 建立異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法的數(shù)學(xué)模型

3.1 異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)設(shè)計(jì)

本文將緩沖區(qū)分為冷區(qū)與熱區(qū)兩部分，數(shù)據(jù)訪問量達(dá)到兩次的為熱區(qū)，數(shù)據(jù)訪問量為單次的為冷區(qū)，熱區(qū)與冷區(qū)之間的形態(tài)是可以相互轉(zhuǎn)換的，若冷區(qū)的訪問量上升則轉(zhuǎn)換為熱區(qū)，若熱區(qū)的數(shù)據(jù)訪問量下降，則轉(zhuǎn)換為冷區(qū)[11]。設(shè)定冷區(qū)的數(shù)據(jù)容量是有下限的，熱區(qū)的容量是有上限的，若數(shù)據(jù)超出一定的范圍，冷區(qū)與熱區(qū)之間的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行互換，從而使緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)更加具有靈活性能。在緩沖區(qū)的冷、熱區(qū)組成中，還具有干凈區(qū)與臟區(qū)，干凈區(qū)代表數(shù)據(jù)一直處于流動(dòng)狀態(tài)，數(shù)據(jù)被加載后便被緩沖區(qū)清除，而臟區(qū)代表數(shù)據(jù)一直處于加載狀態(tài)，無法進(jìn)行流通長(zhǎng)時(shí)間的停留在緩沖區(qū)。如圖4所示為緩沖區(qū)的劃分分布圖。

圖4 緩沖區(qū)劃分分布圖

首先確定緩沖區(qū)的冷區(qū)與熱區(qū)，暫時(shí)將兩區(qū)進(jìn)行固定，禁止冷區(qū)與熱區(qū)之間的動(dòng)態(tài)轉(zhuǎn)換，隨后引入緩沖區(qū)替換算法中的替換技術(shù)，大面積的將數(shù)據(jù)傳輸?shù)嚼鋮^(qū)中，再將熱區(qū)中的干凈區(qū)進(jìn)行定位標(biāo)識(shí)引入冷區(qū)中的臟區(qū)中，由于臟區(qū)的數(shù)據(jù)交換能力較弱，無法迅速的將熱區(qū)數(shù)據(jù)排出，導(dǎo)致冷區(qū)數(shù)據(jù)被填滿，在此階段冷區(qū)中的數(shù)據(jù)均為可用數(shù)據(jù)，而熱區(qū)中的數(shù)據(jù)大多為滯留數(shù)據(jù)，但是由于熱區(qū)中的臟區(qū)轉(zhuǎn)移到冷區(qū)中，所以此時(shí)熱區(qū)具有良好的數(shù)據(jù)替換性能，及時(shí)的將冷區(qū)滯留數(shù)據(jù)進(jìn)行替換。

異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的緩沖區(qū)替換算法需要依靠緩沖區(qū)中的不同區(qū)段數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，從而制定緩沖區(qū)機(jī)制來滿足算法的正常運(yùn)行。將緩沖區(qū)中的冷區(qū)與熱區(qū)進(jìn)行標(biāo)識(shí)記錄，方便數(shù)據(jù)的尋找與計(jì)算，利用標(biāo)識(shí)可以迅速的找出位于臟區(qū)的數(shù)據(jù)，根據(jù)區(qū)域的定義可知，臟區(qū)的數(shù)據(jù)逐漸的堆積停留容易造成緩沖區(qū)替換算法的卡頓，由于數(shù)據(jù)標(biāo)識(shí)技術(shù)的不夠成熟，在進(jìn)行臟區(qū)數(shù)據(jù)搜尋的過程中難免出現(xiàn)誤差，導(dǎo)致緩沖區(qū)算法無法發(fā)揮出最穩(wěn)定的工作性能，本文針對(duì)此問題提出一種定義標(biāo)識(shí)緩沖區(qū)的方案，更夠更好的識(shí)別出臟區(qū)的滯留數(shù)據(jù)，改善緩沖區(qū)替換算法的運(yùn)算環(huán)境[12]。

綜上所述，本文應(yīng)用定靶標(biāo)識(shí)區(qū)域替換的原理將緩沖區(qū)中的冷區(qū)臟區(qū)替換為熱區(qū)臟區(qū)，使冷區(qū)中的數(shù)據(jù)均為可用數(shù)據(jù)，而熱區(qū)具有較高效率的數(shù)據(jù)替換性能，同時(shí)也具有可用數(shù)據(jù)，為緩沖區(qū)算法的實(shí)現(xiàn)提供了良好的運(yùn)算環(huán)境。

3.2 緩沖區(qū)替換算法的實(shí)現(xiàn)

本文建立異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法的數(shù)學(xué)模型來對(duì)緩沖區(qū)替換算法進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，緩沖區(qū)替換算法需要不斷地在進(jìn)行鏈條替換，高效率的將數(shù)據(jù)，增加干凈區(qū)的替換長(zhǎng)度，不斷的提升數(shù)據(jù)鏈條的更換速度，使異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)得到更加優(yōu)質(zhì)的數(shù)據(jù)。

假設(shè)緩沖區(qū)數(shù)據(jù)鏈條數(shù)為n個(gè)，在任意鏈條進(jìn)行替換計(jì)算的概率均為p，則緩沖區(qū)數(shù)據(jù)的狀態(tài)參數(shù)如下

(3)

式中，p1代表運(yùn)算過程中的空間鏈條，p2代表運(yùn)算成功的鏈條，p3代表在運(yùn)算的過程中發(fā)生緩沖區(qū)信道發(fā)生碰撞的概率。

由于鏈條的長(zhǎng)度不盡相同，設(shè)進(jìn)行一次運(yùn)算的平均時(shí)間為t，根據(jù)已經(jīng)確定的參數(shù)值來計(jì)算鏈條的負(fù)載計(jì)算長(zhǎng)度，計(jì)算公式如下所示

(4)

式中，h代表鏈條的平均負(fù)載計(jì)算長(zhǎng)度，?代表替換算法的運(yùn)算時(shí)間延遲與誤差，G代表緩沖區(qū)間信道的服務(wù)時(shí)間，R代表緩沖區(qū)與運(yùn)算服務(wù)器之間的時(shí)間間隙。

將一次緩沖區(qū)替換算法的運(yùn)算過程體現(xiàn)在信道服務(wù)中，可以分解為多次數(shù)據(jù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的傳輸間隙，目前已經(jīng)知道緩沖區(qū)數(shù)據(jù)鏈條的長(zhǎng)度以及在信道中進(jìn)行運(yùn)算的碰撞概率和單次運(yùn)算的平均時(shí)長(zhǎng)，可以生成以下函數(shù)

(5)

函數(shù)的最終解為緩沖區(qū)替換算法在信道環(huán)境良好，具有一定概率發(fā)生數(shù)次碰撞，數(shù)據(jù)鏈條長(zhǎng)度保持一致的情況下的運(yùn)算效率。

本文還建立數(shù)學(xué)模型對(duì)算法的干擾因素進(jìn)行分析，每個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中都有多個(gè)基站來支撐數(shù)據(jù)傳輸，基站的數(shù)據(jù)傳輸途徑與信道資源占用同一條寬帶，在兩端同時(shí)運(yùn)行的過程中時(shí)常會(huì)有數(shù)據(jù)的相互干擾，信道對(duì)數(shù)據(jù)的傳輸存在干擾的數(shù)學(xué)模型如式(6)所示

(6)

式中，IN代表干擾損耗，KN代表算法運(yùn)算數(shù)量，d1代表寬帶的分配比例。

4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比及仿真證明

為了驗(yàn)證緩沖區(qū)替換算法的穩(wěn)定有效性，以及高效率、高精準(zhǔn)度、低代價(jià)特點(diǎn)，本文將進(jìn)行仿真對(duì)比實(shí)驗(yàn)，實(shí)驗(yàn)采用Matlab進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的編程設(shè)計(jì)，在MATLAB的命令窗口運(yùn)行simulink命令，新建空白模型窗口，并在其中輸入異構(gòu)信號(hào)源，將simulink界面中不同模塊間信號(hào)線進(jìn)行連接，最后在編程框架協(xié)議下構(gòu)建異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法的大數(shù)據(jù)采樣，實(shí)驗(yàn)結(jié)果可通過其顯示的波動(dòng)幅值進(jìn)行采集。將本文算法與文獻(xiàn)[2]算法、文獻(xiàn)[3]算法的結(jié)果數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，分析本文算法是否具有相關(guān)優(yōu)勢(shì)。在實(shí)驗(yàn)中建立三個(gè)仿真模型，分別為字節(jié)替換仿真、閃讀次數(shù)仿真、資源消耗仿真。其系統(tǒng)功能的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖監(jiān)控平臺(tái)參數(shù)設(shè)置如表1所示：

表1 網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖監(jiān)控平臺(tái)參數(shù)設(shè)置

4.1 字節(jié)替換仿真結(jié)果

在緩沖區(qū)中的眾多算法中，對(duì)字節(jié)精準(zhǔn)的進(jìn)行替換是一項(xiàng)十分重要的性能，但是傳統(tǒng)的算法在運(yùn)算的過程中對(duì)字節(jié)替換的命中率較低，在相同的緩沖區(qū)環(huán)境下，分別應(yīng)用本文算法與文獻(xiàn)[2]算法和文獻(xiàn)[3]算法進(jìn)行字節(jié)替換仿真，比較三種算法的精準(zhǔn)程度，比較結(jié)果如圖5所示。

圖5 三種方法精準(zhǔn)程度對(duì)比結(jié)果

由圖5可知，本文算法具有較高的精準(zhǔn)度，本文替換算法的運(yùn)行是基于明確的數(shù)據(jù)格式上進(jìn)行的，緩沖區(qū)的數(shù)據(jù)由于格式的不同而被標(biāo)識(shí)，算法在運(yùn)行的過程中能夠較容易地提取所需數(shù)據(jù)，從而提升了本文算法的精準(zhǔn)度。

4.2 閃讀次數(shù)仿真結(jié)果

緩沖區(qū)算法中閃讀的次數(shù)代表著算法的效率，不同算法在一定的時(shí)間內(nèi)，進(jìn)行閃讀的次數(shù)越多則代表該算法的運(yùn)算效率越高，本文將文獻(xiàn)[2]算法和文獻(xiàn)[3]算法與本文算法處于同一緩沖區(qū)內(nèi)，保證因變量的相同，比較同一時(shí)間內(nèi)兩種算法的閃讀次數(shù)，從而比較兩種算法的效率結(jié)果，如圖6所示為三種方法閃讀次數(shù)結(jié)果比較圖。

圖6 三種方法閃讀次數(shù)比較結(jié)果

由圖6可知，本文算法在相同時(shí)間內(nèi)進(jìn)行閃讀的次數(shù)大于文獻(xiàn)[2]算法和文獻(xiàn)[3]算法，由此可以進(jìn)一步得知本文的算法在運(yùn)算效率方面優(yōu)于文獻(xiàn)[2]算法和文獻(xiàn)[3]算法，本文的緩沖區(qū)替換算法有著較為完善的數(shù)據(jù)傳輸體系，極大的縮短了數(shù)據(jù)輸出的時(shí)間，并且本文通過數(shù)學(xué)建模設(shè)計(jì)緩沖區(qū)，為緩沖區(qū)替換算法提供了良好的基礎(chǔ)。

4.3 資源消耗仿真結(jié)果

算法在進(jìn)行運(yùn)算的過程中需要占用異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)資源以及寬帶空間，算法所占的資源越小則證明該算法的運(yùn)算代價(jià)越低，在仿真中本文應(yīng)用遺傳算法對(duì)資源消耗量進(jìn)行計(jì)算，最終通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)。如圖7所示為利用遺傳算法進(jìn)行資源消耗量計(jì)算方案結(jié)構(gòu)圖。

圖7 遺傳算法資源消耗計(jì)算方案結(jié)構(gòu)圖

根據(jù)圖中方案可以建立目標(biāo)函數(shù)進(jìn)行資源消耗量求解，公式如下

(7)

通過目標(biāo)函數(shù)，得到文獻(xiàn)[2]算法和文獻(xiàn)[3]算法算法的平均資源占用率為23.2%和21.5%，本文算法的平均資源占用率為10.3%，因此本文算法具有運(yùn)算低代價(jià)的優(yōu)勢(shì)。

5 結(jié)束語(yǔ)

考慮傳統(tǒng)算法在進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的過程中融合了多個(gè)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)基站的數(shù)據(jù)，增加了網(wǎng)絡(luò)的覆蓋性與網(wǎng)絡(luò)容量，在保障網(wǎng)絡(luò)用戶服務(wù)上有著較大的優(yōu)勢(shì)，但是數(shù)據(jù)計(jì)算能力較弱，不能夠以較高的效率進(jìn)行工作；且主要根據(jù)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)信號(hào)的強(qiáng)弱進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，整體流程較為簡(jiǎn)單，不需要依靠網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，在數(shù)據(jù)運(yùn)算的過程中不能精準(zhǔn)的處理數(shù)據(jù)，邏輯比較模糊，不能應(yīng)用于異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的用戶通信端口，為此本文提出異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)緩沖區(qū)替換算法的數(shù)學(xué)建模。本文緩沖區(qū)替換算法相對(duì)于傳統(tǒng)算法，有著運(yùn)算效率高、運(yùn)算精準(zhǔn)度高、運(yùn)算代價(jià)低等優(yōu)勢(shì)，本文對(duì)異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)進(jìn)行格式區(qū)分，分別將不同格式的數(shù)據(jù)代入不同的運(yùn)算通道中，極大的加快了數(shù)據(jù)傳輸效率；對(duì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸途徑進(jìn)行分析，明確了數(shù)據(jù)的傳輸路線，并制定了相關(guān)機(jī)制；在算法的實(shí)現(xiàn)過程中，建立數(shù)學(xué)模型設(shè)計(jì)獨(dú)立的緩沖區(qū)，極大的提升了算法的性能。