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差异物联网设备下的数据分发模型仿真分析

更新时间：2019-12-19 16:55:04 大小：1M 上传用户：xiaohei1810 查看TA发布的资源 标签：物联网 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

研究差异物联网设备下的数据分发模型.差异物联网设备下数据节点的利用存在很强的随机性,导致传统的数据分发过程,由于易造成数据节点冲突,使得数据分发效率大大降低.为提高分发效率,提出一种基于分簇的随机线性网络编码的数据分发模型,将整个数据分发任务划分成多个子任务,获取差异物联网设备下数据分发子任务量.采用分簇的随机线性网络编码(CRINC)的数据分发模型,差异物联网设备下的目标节点可将原始数据先分簇再分块,并顺序传递同一簇内的数据.中间节点得到数据块后对其进行随机线性编码组合.一簇数据块发送完成后,继续进行下一簇数据的线性组合及发送.目标节点获取符合可解性条件的编码数据块后,采用高斯-约旦消元法解码得到原始数据,实现数据的有效分发.仿真结果表明,所提方法可有效提高数据分发效率.

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第33卷第3期

算机仿真

2016年3月

文章号：1006— 9348(2016)03— 0243— 04

差异物网

下的数据分模型仿真分析

媛

(河南大学濮阳工学院，河南濮阳457000)

摘要：研究差异物

网

下的数据分模型。差异物

网

下数据点的利用存在很的随机性，

致

的数据分

程，由于易造成数据点冲突，使得数据分效率大大降低。提高分效率，提出一种基于分簇的随机性网

的数据分模型，将整个数据分

任

划分成多个子任

，

取差异物

网

下数据分子任量。采用分簇的随机

性网

(CRLNC)的数据分模型，差异物

点得到数据行随机

取符合可解性条件的

网

下的目

点可将原始数据先分簇再分，并

序

同一簇内的

合及

数据。中

送。目

后

其

性

合。一簇数据

送完成后，

行下一簇数据的

性

点

数据后，采用高斯一旦消元法解得到原始数据，

数据的有效分。仿真

果表明，所提方法可有效提高数据分效率。

关t ：差异物网；数据分；模型

中

分

号：TP393

文献

：B

and

of Data Distribution Model under

Simulation

Analysis

Difference Internet of

Things Equipment

SUN YuaFl

Henan

Institute of

University，Puyang

Engineering，Henan

457000，China)

(Puyang

was studied in the

paper．

data distribution model of difference internet

ABSTRACT：The

things(IOT)equipment

data node eonfliction

causes

1n the difference IOT

in the

randomness exists the

of data

node，which

equipment，strong

or—

the

of data distribution is reduced．In

greatly

of traditional data

dissemination，thus

efficiency

easily

der to

process

linear network

encoding

sub the

tasks，obtaining

Was

the distribution

data distribution model of random

proposed

improve

efficiency，a

sub— tasks of

based

whole data distribution task Was divided into

clustering．The

multiple

of linear network

random

data distribution in difference lOT

distribution model

encoding(CRLNC)

equipment．Data

data Call

di—

firstly

based on

Was

the

node in difference IOT

used．With

clustering

Target

equipment，the original

were transmitted in

the

sequence．After

vide into clusters and then into

the data within the same cluster

blocks，and

out with the data

next cluster

intermediate node obtained the data

random linear coded combination Was carried

one linear combination Was

blocks，the

blocks．Once the data transmission of cluster Was

sent，the

completed．After

the

with the

con—

data were continued．For

data block which

accord

solvability

realizes the effective

increase the of da-

node，after

target

obtaining

encoding

method Was used to

Gauss— Jordan elimination

data，which effectively

ditions，the

get original

that

method Can

effectively

distribution of data．The simulation results show

the

efficiency

proposed

ta distribution．

interact of

KEYWORDS：Difference

things；Data distribution；Model

各个域¨‘3】。差异物

网

数据分提供了高的服

候存在～定的

引言

，然而其在理海量数据分

的

物

网是新一代信息技的关构成部分，是

算

，在不增加硬件投入的前提下，研究之用有效的数据分

模型，以提高数据分性能具有重要意 ‘4。61。

机，互网及移通信的又一新信息

，被广泛用于

差异物

的数据分

数据分效率大大降低p。⋯ 。

方法的弊端，本文提出一种基于分簇的随机

网

下数据点的利用存在很的随机性，

基金目：濮阳

阳

技

学院教育科研研究目(2015PYZYJK09)；

学院自然科学研究目(2015PYZYZR09)

致

程，由于易造成数据点冲突，

致

技

收稿13期：2015— 03— 24

．．．—

—

243．．．—

—

万方数据

自身从差异物

网

下数据源服器S。接收到的数据。

段中的B不同，是由于其数据源服

点s，的数据，已在某种程度上消耗了

性网

的数据分模型，将整个数据分

取差异物下数据分子任量。基于

(CRLNC)的数据分模型，差异物

任

划分成多

个子任

，

网

其中，B：和初始分

分簇的随机性网

下的目

同一簇内的数据。中

器．s，和剩余目

，公式描述如下

网

点可将原始数据先分簇再分，并

序

点得到数据

送完成后，

后

其

行随

(3)

曰：=B。一B蚶一∑高

机

性

合。一簇数据

合及送。目

行下一簇

3)重新行步 2)，直至全部数据分

完

。

数据的

性

点

取符合可解性条件的

差异物

致上述分析的数据分

致数据分效率大大降低，因此，提出一种基于分簇的随

性网的数据分模型。

网

下数据点的利用存在很的随机性，

数据后，采用高斯一旦消元法解得到原始数据，

数据的有效分。仿真果表明，所提方法可有效提高数

据分效率。

程，由于易造成数据点冲突，

机

差异物

网

下数据分原理

随机性网

的数据分模型

2．1数据分的最化服

3．1

分区求出分数据量

假

曰。是数据源服器的可用

；曰。(i=1，2，⋯ ，M)

在差异物

网

下数据分

程中，需将整个数据分

用于描述M个目

服

器的可用

同分

；日。(i=1，2，⋯ ，M，』

任

划分成多个子任

。

假子任

=1，2，⋯ ，M，i≠j)

Sj划分至分

大量研究表明，差异物

点5。提供数据分

期通 s．向s，

数据

[c(O)，c(1)，⋯ ，c(e一1)]‘。

任

量

分布情况符合a～

。

网

下数据源服器s。向

g(c，s)条件。

目

服

的最化服可描述成

通

下式可求出数据分

任

(4)

^；=ⅡrcminF^∑日(、^；，⋯^s)、^g(s

其中，日(；，s)用于描述度任中的代价函数；g(sI c)用于

曩。= + +忸一由，-c如)(1)

；E

2．2

数据分流程描述

描述度任中子任的分布概率；占用于描述度任

全部子任的集合，公式描述如下

中

依据上述分析，将一个大文件的分分割成

据分片的多个互不相关的独立分程。所有分

独立行数据分决策，流程如下：

1)将差异物下待分数据文件F分割成J7、r个

分片FD。(i=1，2，⋯ ，N)；

各种数

程均

占={；I c1+2c，§

}

(5)

网

其中，s用于描述度任中任极大，通下式可求出其

代价函数

日(；，s)=(；一s)2

(6)

所有差异物

网

下文件分片FD。(i=1，2，

⋯ ，J7v) 行下述数据分

①在差异物

此刻可用网

据源服器Si，依据最佳分

程：

下数据源服器Js。和目

曰，和B。(i=1，2，⋯ ，M)，通

分割技，求出当前差异

将式(6)代人式(4)中，可取一下果

网

点si

(7)

；=∑si(s

二1

之

交

数

其中，；用于描述

度

程所需的

均

。假

度

c)=1，

可

取估函数

物

网

下数据分分配至各目

点s。的分

符合∑5，；(s

B¨；

H(；，s)=l；一s

将式(8)代入度任量公式中，

(8)

(9)

②依据差异物

网

下数据源服器5。将此刻所需

有

分

的文件分片FD。(i=1，2，⋯ ，Ⅳ) 一步划分成M个分

c))

；=8rc 11；(∑s(s s)一∑s(s

下式可程中子任

片，用FD。行描述，代表文件分片FD．需分 J的次分片

至目

点，其大小需符合下述条件

通

度

量

行

算

maxq(s c)

(10)

子

(2)

I肋。I=I FD。I{孚

上述程即可取差异物

网

下数据分

定

束主要是了使全部目

点si接收完整数

任

量，数据分模型提供了有效的数据依据。

据的

均相。

③通数据源服器s，将肋-i分割至各目

分片FD“(i=1，2，⋯ ，Ⅳ√=1，2，⋯ ，M)，并行地在步

①中求出取的分速率曰。，同将其至目点Sj；

④如果目点s，开始从数据源服器．s，接收数据，

3．2

分簇随机性网

G=(y，E)描述差异物

中，y用于描述全部点的集合；源点用s 行描述；目

的数据分模型

点s，的

用

网

下的机会网，其

次

点的集合用R 行描述。某目

点可描述成R。∈R；E

用于描述当前存在的全部路集合。

以B／(M一1)的数据速率向系中剩余M一1个

点

假

源

点需

的数据个数是n，数据流向量可

．．．—

— 244．．．— —

万方数据

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