陳小娟，張慧萍，賀紅艷

(湖北工業(yè)大學(xué)工程技術(shù)學(xué)院，湖北武漢 430068)

1 引言

通信網(wǎng)絡(luò)鏈路指的是網(wǎng)絡(luò)中各節(jié)點(diǎn)間的物理通道，通常情況下，數(shù)據(jù)中心通信網(wǎng)具有一定的隨機(jī)性。隨著網(wǎng)絡(luò)入侵形式的多樣化和入侵方式的不斷擴(kuò)展，會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)傳輸信號的不穩(wěn)定[1]。非平穩(wěn)數(shù)據(jù)以一種無序的方式混入普通數(shù)據(jù)，通過通信網(wǎng)絡(luò)傳送到接收端。接收方將接受數(shù)據(jù)分析，探測和追蹤。一般不能預(yù)測這些不穩(wěn)定數(shù)據(jù)產(chǎn)生的具體位置信息，以及它對整個通信網(wǎng)絡(luò)鏈路的危害[2，3]。因此，為解決通信網(wǎng)絡(luò)鏈路存在的問題，已有較多學(xué)者開展了關(guān)于這方面的研究。

目前，在數(shù)據(jù)修復(fù)領(lǐng)域中，常用的方法主要有艦船電子通信系統(tǒng)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法、光纖傳感網(wǎng)絡(luò)鏈路故障自修復(fù)方法和艦船通信系統(tǒng)重復(fù)不完整數(shù)據(jù)智能修復(fù)方法，其中，艦船電子通信系統(tǒng)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法預(yù)先對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行了自動檢測，然后對檢測后的數(shù)據(jù)進(jìn)行彌補(bǔ)；光纖傳感網(wǎng)絡(luò)鏈路故障自修復(fù)方法預(yù)先對鏈路故障進(jìn)行分析，找到故障發(fā)生地點(diǎn)與所屬類型，實現(xiàn)對鏈路數(shù)據(jù)的修復(fù)；艦船通信系統(tǒng)重復(fù)不完整數(shù)據(jù)智能修復(fù)方法對未修復(fù)的數(shù)據(jù)進(jìn)行了預(yù)處理，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的自動修復(fù)。上述方法均能夠?qū)νㄐ啪W(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行修復(fù)，但是存在修復(fù)率低、修復(fù)效率低以及修復(fù)耗時長等問題，為此設(shè)計一個通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法。結(jié)果表明，該方法有效解決了傳統(tǒng)方法存在的問題，能夠滿足通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)需求，具備一定的實際應(yīng)用意義。

2 通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)原理

將此次研究的通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)原理抽象為3個層次，如下圖1所示。

圖 1 通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)修復(fù)原理示意圖

圖1中，信源層為通信網(wǎng)絡(luò)中的信源，文檔層為數(shù)據(jù)的壓縮包，物理層為數(shù)據(jù)的鏈路，可根據(jù)各個協(xié)議層特定的約束條件，進(jìn)一步系統(tǒng)地進(jìn)行數(shù)據(jù)修復(fù)工作。其修復(fù)原理是預(yù)先確定未修復(fù)數(shù)據(jù)的信息流，提取數(shù)據(jù)數(shù)量信息，然后對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動修復(fù)。

3 通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法設(shè)計

3.1 通信網(wǎng)絡(luò)鏈路傳輸數(shù)據(jù)采集及預(yù)處理

在通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)過程中，需要預(yù)先對傳輸數(shù)據(jù)進(jìn)行采集，但是數(shù)據(jù)采集與傳輸過程中會受到噪聲[4]的影響，導(dǎo)致非平穩(wěn)數(shù)據(jù)修復(fù)準(zhǔn)確性降低，為此對其進(jìn)行處理。正常信號與噪聲信號特性不同，將傳輸數(shù)據(jù)噪聲用n表示，將噪聲瞬時值概率表示為

(1)

式(1)中，σn代表噪聲的平均功率，p(n)代表噪聲瞬時值概率。

則數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)噪聲的計算公式為

n(t)=p(n)+Pn(ω)

(2)

式(2)中，Pn(ω)代表噪聲功率譜。

基于上述構(gòu)建的通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)噪聲模型[5]，采用下述公式消除數(shù)據(jù)噪聲

(3)

式(3)中，L(t)代表消除噪聲后的傳輸數(shù)據(jù)，Tn代表通信鏈路數(shù)據(jù)采集的總耗時，a代表平均斜率。

經(jīng)上述計算后，對通信網(wǎng)絡(luò)鏈路通信數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合[6]，計算表達(dá)式為

(4)

依據(jù)上述過程完成通信網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)的預(yù)處理，為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)提供基礎(chǔ)。

3.2 非平穩(wěn)數(shù)據(jù)無損檢測

依據(jù)上述過程完成對通信網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)的預(yù)處理，在這一部分主要對通信數(shù)據(jù)進(jìn)行無損檢測[7]。其過程如下圖2所示。

圖2 非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動檢測流程

采用遺傳算法進(jìn)行檢測，遺傳算法通常依賴變異、交叉和選擇等啟發(fā)算子，以產(chǎn)生高質(zhì)量的解，用于優(yōu)化和搜索問題[8]。主要在現(xiàn)有的群體中隨機(jī)選擇更適合的個體，對每個個體的基因組進(jìn)行修改，從而產(chǎn)生新的一代。接著新的候選解將用于算法的下一次迭代，當(dāng)?shù)螖?shù)達(dá)到最大值，或種群達(dá)到滿意適應(yīng)程度時，算法即為結(jié)束。

具體過程如下所示：

1)建立一個規(guī)模為K的初始群體，當(dāng)初始群體K中樣本數(shù)據(jù)等于1時，則判定其為平穩(wěn)數(shù)據(jù)，當(dāng)初始群體K為0時，則認(rèn)為其為非平穩(wěn)數(shù)據(jù)。

2)對通信網(wǎng)絡(luò)鏈路中傳輸數(shù)據(jù)的適應(yīng)度值進(jìn)行計算[9]，假設(shè)數(shù)據(jù)共有m個屬性，{m1，m2，mi}。為方便計算，賦予數(shù)據(jù)權(quán)重值，將其記作{w1，w2，wi}。

計算總體方差[10]，計算公式如下所示

(5)

3)將上述計算結(jié)果按照從小到大的序列進(jìn)行排序，進(jìn)行選擇操作，并對前一個樣本進(jìn)行交叉與變異操作，將最后一個樣本看作是最優(yōu)樣本。

4)判斷當(dāng)前結(jié)果是否符合最終的終止條件，若符合則完成檢測，若不符合則返回步驟2。

在上述檢測后，會導(dǎo)致估計出的結(jié)果與測量值相差較大，在相差較大時，可預(yù)先設(shè)定一個門限值，估計非平穩(wěn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下鏈路丟包率，其流程如圖3所示。

圖3 鏈路丟包率流程圖

將上述過程與非平穩(wěn)數(shù)據(jù)檢測過程結(jié)合，完成非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的檢測。

3.3 非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)實現(xiàn)

通過3.2節(jié)完成非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的檢測，然后對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動修復(fù)，在非平穩(wěn)數(shù)據(jù)中，主要包含兩種數(shù)據(jù)類型，分別為缺失數(shù)據(jù)與錯誤數(shù)據(jù)。對于錯誤數(shù)據(jù)可以直接對其刪除與丟棄，并對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行彌補(bǔ)[11]。在數(shù)據(jù)彌補(bǔ)上主要采用決策樹的方法進(jìn)行彌補(bǔ)，其利用樹圖或決策模型[12]來描述隨機(jī)事件的結(jié)果，可以幫助決定最有可能實現(xiàn)目標(biāo)的策略。具體流程所示。

1)根據(jù)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)檢測結(jié)果，確定數(shù)據(jù)屬性，生成測試樣本屬性集合A；

2)建立數(shù)據(jù)庫表，然后建立決策樹，并對決策樹中各個節(jié)點(diǎn)屬性的信息增益進(jìn)行計算，計算公式如下所示

(6)

式(6)中，?代表各個特征的熵，zk代表特征k的信息增益值。

3)選擇信息增益值最大的某一節(jié)點(diǎn)屬性，建立子決策樹，將子決策樹最右邊節(jié)點(diǎn)設(shè)置為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)，以生成一個以測試屬性為節(jié)點(diǎn)的決策樹；

4)利用該決策樹對非平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行彌補(bǔ)，直至所有缺失的數(shù)據(jù)變?yōu)槠椒€(wěn)數(shù)據(jù)，以此完成通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)。

4 實驗對比

對上述設(shè)計的通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法進(jìn)行測試，并為了保證實驗的嚴(yán)謹(jǐn)性，將艦船電子通信系統(tǒng)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法、光纖傳感網(wǎng)絡(luò)鏈路故障自修復(fù)方法與艦船通信系統(tǒng)重復(fù)不完整數(shù)據(jù)智能修復(fù)方法作為參考對比對象，對比這四種方法的性能，主要對比結(jié)果如下所示。

4.1 非平穩(wěn)數(shù)據(jù)修復(fù)準(zhǔn)確性對比

在非平穩(wěn)數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性對比過程中，運(yùn)用不同方法獲取傳輸數(shù)據(jù)的基地噪聲，對比結(jié)果如下圖4所示。

圖4 非平穩(wěn)數(shù)據(jù)修復(fù)準(zhǔn)確性對比

由上圖4可知，采用艦船電子通信系統(tǒng)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法、光纖傳感網(wǎng)絡(luò)鏈路故障自修復(fù)方法和艦船通信系統(tǒng)重復(fù)不完整數(shù)據(jù)智能修復(fù)方法得到的數(shù)據(jù)修復(fù)準(zhǔn)確率明顯低于通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法的準(zhǔn)確率，說明傳統(tǒng)方法不能準(zhǔn)確描述和表征數(shù)據(jù)中心通信網(wǎng)絡(luò)傳輸數(shù)據(jù)的實際頻譜變化，易造成大量信號細(xì)節(jié)分量丟失。而此次研究方法的數(shù)據(jù)修復(fù)準(zhǔn)確率最高值達(dá)到了80%左右，優(yōu)勢明顯，由此證明此次研究的方法能夠準(zhǔn)確反映數(shù)據(jù)頻譜特征變化情況，能夠提高非平穩(wěn)數(shù)據(jù)修復(fù)的準(zhǔn)確性，并能夠保留傳輸數(shù)據(jù)的細(xì)節(jié)特征。

4.2 不同非平穩(wěn)數(shù)據(jù)比率下數(shù)據(jù)修復(fù)率對比

通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)修復(fù)率的計算公式如下所示

(7)

式中，P代表非平穩(wěn)數(shù)據(jù)修復(fù)率，a代表正確修復(fù)數(shù)據(jù)的數(shù)量，z代表實驗次數(shù)，b代表錯誤修復(fù)數(shù)據(jù)數(shù)量，p′代表非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的比率。

利用式(7)計算傳統(tǒng)方法與此次研究的方法的數(shù)據(jù)修復(fù)率，對比結(jié)果如表1所示。

表1 不同非平穩(wěn)數(shù)據(jù)比率下數(shù)據(jù)修復(fù)率對比結(jié)果

分析上表1可知，此次研究的通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法受到非平穩(wěn)數(shù)據(jù)比率增長的影響較小，其數(shù)據(jù)修復(fù)率均高于99%，說明此次研究的方法在修復(fù)過程中不易發(fā)生丟包現(xiàn)象。而傳統(tǒng)的艦船電子通信系統(tǒng)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法、光纖傳感網(wǎng)絡(luò)鏈路故障自修復(fù)系統(tǒng)與艦船通信系統(tǒng)重復(fù)不完整數(shù)據(jù)智能修復(fù)方法受到非平穩(wěn)數(shù)據(jù)影響較大，修復(fù)效果受到了一定的影響，在修復(fù)過程中，修復(fù)范圍較低，存在遺漏缺失數(shù)據(jù)現(xiàn)象。將此次設(shè)計的修復(fù)方法與傳統(tǒng)修復(fù)方法對比可知，此次研究的修復(fù)方法能夠?qū)Ψ瞧椒€(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行自動修復(fù)，修復(fù)覆蓋范圍更廣，能夠保證不遺漏缺失數(shù)據(jù)，降低數(shù)據(jù)的丟包率，較傳統(tǒng)方法應(yīng)用效果更好。

4.3 修復(fù)耗時對比

對比此次研究的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法與傳統(tǒng)修復(fù)方法的數(shù)據(jù)修復(fù)耗時，其對比結(jié)果如圖5所示。

圖5 修復(fù)耗時對比

分析上圖5可知，此次研究的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法在這四種修復(fù)方法中的耗時是最少的，其修復(fù)耗時始終低于0.4s，并且變化幅度不明顯，而傳統(tǒng)方法的數(shù)據(jù)修復(fù)時間最長達(dá)到了1.5s。經(jīng)過對比可知，此次研究的非平穩(wěn)自動修復(fù)方法較傳統(tǒng)的修復(fù)方法的修復(fù)效率更高。

綜上所述，此次研究的方法較傳統(tǒng)方法的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)修復(fù)準(zhǔn)確性高、非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)效果好、修復(fù)耗時少，證明了此次研究的方法的有效性。原因是，此次研究的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法預(yù)先對通信網(wǎng)絡(luò)鏈路數(shù)據(jù)進(jìn)行了采集與預(yù)處理，檢測出了鏈路中的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)，準(zhǔn)確對其進(jìn)行了自動修復(fù)，因此，具有較好的應(yīng)用效果，證明了此次研究的修復(fù)方法的有效性。

5 結(jié)束語

綜上所述，為解決數(shù)據(jù)修復(fù)率低、修復(fù)耗時長等問題，設(shè)計了一個通信網(wǎng)絡(luò)鏈路非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法。通過非平穩(wěn)數(shù)據(jù)噪聲模型實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的噪聲處理，降低了噪聲對數(shù)據(jù)修復(fù)的影響，提高了數(shù)據(jù)修復(fù)的準(zhǔn)確性，降低了修復(fù)用時。結(jié)果表明此次研究方法的數(shù)據(jù)修復(fù)率較高、耗時較短，且具備數(shù)據(jù)修復(fù)準(zhǔn)確性較高的優(yōu)勢，有效提升了非平穩(wěn)數(shù)據(jù)的修復(fù)效果。

但是由于研究時間的限制，所設(shè)計的非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)方法還存在一定的不足，因為網(wǎng)絡(luò)規(guī)模是不停擴(kuò)大的，會使網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)變得更加復(fù)雜，同時，除了噪聲這一干擾因素之外，冗余數(shù)據(jù)、非平衡數(shù)據(jù)等干擾因素也會對數(shù)據(jù)修復(fù)效果產(chǎn)生影響。因此，需要不斷優(yōu)化此次研究的方法，以不斷提高非平穩(wěn)數(shù)據(jù)自動修復(fù)效果。