黃亮
摘要:光通信狀態(tài)識(shí)別是“以一識(shí)多”的途徑.傳統(tǒng)的識(shí)別方法無法對(duì)光通信狀態(tài)進(jìn)行高效率、高精度的識(shí)別描述,導(dǎo)致出現(xiàn)識(shí)別結(jié)果有誤差、識(shí)別精確度低等問題。為了處理不同識(shí)別情景,有效減少識(shí)別弊端,需以云計(jì)算平臺(tái)為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)光通信狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。文章具體分析了光通信狀態(tài)識(shí)別的現(xiàn)狀,找出導(dǎo)致識(shí)別不理想的原因,在光通信信號(hào)中找出識(shí)別的特征,全面構(gòu)建云計(jì)算平臺(tái),從各個(gè)節(jié)點(diǎn)入手,實(shí)現(xiàn)了光通信狀態(tài)的識(shí)別.
關(guān)鍵詞:云計(jì)算平臺(tái):光通信狀態(tài):狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng):設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
中圖分類號(hào):TP18;TP393
文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A
0 引言
與其他通信技術(shù)相比,光通信技術(shù)的環(huán)境適應(yīng)能力更強(qiáng),處理速度更快,抗外界干擾能力更強(qiáng)。隨著光通信技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,光通信技術(shù)在各個(gè)行業(yè)領(lǐng)域都取得了一定的成績。但是,醫(yī)療領(lǐng)域、信息采集領(lǐng)域、軍事領(lǐng)域的光通信狀態(tài)識(shí)別并不完善,要想解決客觀問題并降低識(shí)別誤差,就要以網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺(tái)為基礎(chǔ),設(shè)計(jì)光通信狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng),從光通信狀態(tài)的信號(hào)采集中提取其特點(diǎn),并通過網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)平臺(tái)中由中心節(jié)點(diǎn)控制多個(gè)節(jié)點(diǎn),用支持向量機(jī)來控制節(jié)點(diǎn),從而實(shí)現(xiàn)對(duì)光通信狀態(tài)的識(shí)別經(jīng)過測試,基于云計(jì)算平臺(tái)下的光通信狀態(tài)識(shí)別是一種正確率高、速度快的識(shí)別方法。
1 基于云計(jì)算平臺(tái)的光通信狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)設(shè)計(jì)
1.1 工作原理及特征
隨著數(shù)據(jù)的不斷產(chǎn)生,不同行業(yè)、不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)已經(jīng)呈現(xiàn)直線上升的趨勢,這也表明如今已經(jīng)全面進(jìn)入大數(shù)據(jù)時(shí)代。在此背景下,如果還是沿用傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理技術(shù),受電子器件尺寸和處理器制作丁藝的影響,數(shù)據(jù)處理的速度很難突破瓶頸以達(dá)到客觀要求[1-2]。在互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的背景下,云計(jì)算平臺(tái)可以組合排列多個(gè)地理位置上的分散節(jié)點(diǎn),并采用其分散式管理的技術(shù),將這些節(jié)點(diǎn)組合成一個(gè)大的系統(tǒng),進(jìn)而加快處理數(shù)據(jù)的速度、提升處理數(shù)據(jù)的能力。云計(jì)算平臺(tái)主要是將一個(gè)大的任務(wù)劃分成為若干個(gè)小的片段,并且根據(jù)不同片段的情況依次處理,從而節(jié)省了大任務(wù)全面處理的時(shí)間,也降低了處理的難度.工作原理如圖1所示。
在云計(jì)算平臺(tái)中,通過光通信狀態(tài)識(shí)別同步進(jìn)行多個(gè)節(jié)點(diǎn)的處理,能夠更有效地提升光通信狀態(tài)識(shí)別數(shù)據(jù)的速度,識(shí)別特征步驟如下:(1)借助專項(xiàng)工具,對(duì)光通信狀態(tài)信號(hào)進(jìn)行采集。(2)選擇小波變換形態(tài),以多尺度方式分解光通信狀態(tài)信號(hào),獲取的信號(hào)為不同幅度下的表現(xiàn)[3]。(3)對(duì)數(shù)據(jù)能量特征進(jìn)行統(tǒng)一化。
1.2 工作步驟及設(shè)計(jì)
在光通信狀態(tài)識(shí)別的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中,支持向量機(jī)和二乘向量機(jī)都屬于機(jī)器處理數(shù)據(jù)的范疇,其中,后者的學(xué)習(xí)速度快于前者,但是學(xué)習(xí)精確度比較低,光通信狀態(tài)識(shí)別這一類型存在建設(shè)難度,所以識(shí)別以向量機(jī)為主,對(duì)其進(jìn)行研究。
在支持向量機(jī)識(shí)別中引入函數(shù)數(shù)據(jù)處理,處理數(shù)據(jù)和識(shí)別狀態(tài)的效率得到大幅提升,并為光通信狀態(tài)識(shí)別提供了分類機(jī)器處理的支持。在云計(jì)算平臺(tái)下,光通信狀態(tài)識(shí)別的程序如下:(1)采取光通信狀態(tài)識(shí)別中的信號(hào),并去除信號(hào)中的噪聲[4]。(2)針對(duì)已經(jīng)去除噪聲后的光通信信號(hào)進(jìn)行進(jìn)一步的分解處理,從中提取出光通信信號(hào)的特點(diǎn)。(3)在光通信狀態(tài)信號(hào)中,支持向量機(jī)的輸入這一特征,會(huì)輸出相對(duì)應(yīng)的類型,借助支持向量機(jī)的研究,掌握光通信狀態(tài)信號(hào),并進(jìn)行構(gòu)建。
2 光通信狀態(tài)識(shí)別的案例
2.1 云計(jì)算平臺(tái)的搭建
在進(jìn)行實(shí)例實(shí)驗(yàn)的過程中,需要搭建一個(gè)云計(jì)算平臺(tái),該平臺(tái)擁有多節(jié)點(diǎn)特征,結(jié)構(gòu)為一個(gè)中心節(jié)點(diǎn)、多個(gè)工作節(jié)點(diǎn)。其中,中心節(jié)點(diǎn)管理工作節(jié)點(diǎn),這樣一來,通過有效的管理能夠更好地協(xié)調(diào)各節(jié)點(diǎn)的工作,也能讓各個(gè)節(jié)點(diǎn)的資源得到充分利用,從而保障每一個(gè)節(jié)點(diǎn)工作的均衡性[5]。
2.2 光通信狀態(tài)信號(hào)的來源
光通信狀態(tài)識(shí)別優(yōu)勢和效果的判定可以采用云計(jì)算平臺(tái)進(jìn)行全面的測試,光通信狀態(tài)識(shí)別為主要測試手段,包括K近鄰方法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法,在云計(jì)算平臺(tái)中,這兩種方法對(duì)拒識(shí)率、正確率、誤識(shí)率進(jìn)行有效的測試[6]。
在測試過程中,針對(duì)測試目標(biāo),可以以光通信狀態(tài)信號(hào)為主,并將其分為多個(gè)種類,包括正確光通信狀態(tài)、異常通信狀態(tài)。其中,異常狀態(tài)主要為信號(hào)中斷、非法入侵、非法攻擊以及干擾等狀態(tài)[7]。其中,正常光通信狀態(tài)編號(hào)為1;異常光通信狀態(tài)編號(hào)為2-5。
2.3 光通信狀態(tài)識(shí)別的效果
差異性光通信狀態(tài)下的識(shí)別效果如圖2所示。
全方位分析圖2可知:(1)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法下的光通信狀態(tài)識(shí)別效果顯著,識(shí)別正確率有所提高,而且光通信狀態(tài)識(shí)別中出現(xiàn)的誤差情況明顯減少,但是從整體上來看,與普通實(shí)驗(yàn)效果相比,光通信狀態(tài)識(shí)別在BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這一模式下,結(jié)果存在很大的差距[8]。(2)在K近鄰方法下,識(shí)別結(jié)果存在問題,無法準(zhǔn)確判斷各種光通信狀態(tài),最終識(shí)別的結(jié)果與實(shí)際情況還是存在誤差,并且根本無法描述不同狀態(tài)之間的關(guān)系和區(qū)別,導(dǎo)致識(shí)別過程存在很大的局限性,無法應(yīng)用到光通信狀態(tài)識(shí)別管理中[9]。(3)無論是哪種光通信狀態(tài)識(shí)別方法,云計(jì)算平臺(tái)下的狀態(tài)識(shí)別效果肯定是最好的,因?yàn)檫@種識(shí)別模式在很大程度上降低了識(shí)別誤差,能夠高精確度地識(shí)別各種光通信狀態(tài),并且識(shí)別正確率較高[10]。
2.4 光通信狀態(tài)識(shí)別的效率
在單機(jī)平臺(tái)和云計(jì)算平臺(tái)下,為了測試兩者的光通信狀態(tài)識(shí)別效果,分別測試在兩種平臺(tái)下的光通信狀態(tài)識(shí)別時(shí)間,識(shí)別情況如圖3所示。
基于這兩種平臺(tái),比較識(shí)別時(shí)間發(fā)現(xiàn),單機(jī)平臺(tái)下識(shí)別時(shí)間更長,云計(jì)算平臺(tái)下則較短,而且識(shí)別效率也更高,能夠在很大程度上滿足光通信狀態(tài)下信號(hào)識(shí)別和狀態(tài)建模的要求,從而最大限度地提高光通信狀態(tài)識(shí)別的價(jià)值。
3 結(jié)語
光通信狀態(tài)識(shí)別是當(dāng)前光學(xué)領(lǐng)域中的研究熱點(diǎn)。在傳統(tǒng)的光識(shí)別方法下,光通信狀態(tài)識(shí)別誤差等問題突出。為了全面提高光通信狀態(tài)的識(shí)別效率和效果,本研究基于云計(jì)算平臺(tái),設(shè)計(jì)了光通信狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)。本文設(shè)計(jì)的系統(tǒng)相比于傳統(tǒng)的識(shí)別方法,在云計(jì)算平臺(tái)下的光通信狀態(tài)識(shí)別系統(tǒng)能夠有效縮短識(shí)別時(shí)間并加快識(shí)別速度,識(shí)別精確度更高,在實(shí)際的光通信狀態(tài)識(shí)別過程中,還能夠降低誤識(shí)率和拒識(shí)率,應(yīng)用效果和前景非常理想。
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(編輯李春燕)