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多信道物联网信息传输质量优化仿真

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资料介绍

对物联网信息传输质量问题的研究,能够有效加强多信道物联网运行稳定性.对多信道物联网信息传输质量的优化,需要求出权值拟合代价函数,保证参数估计全局收敛性,完成物联网信息传输质量的优化.传统方法分析映射过程造成的量化误差,对二值灰度图像进行分解,但忽略了对参数估计全局收敛性的控制,导致信息传输质量优化效果不理想.提出多信道物联网信息传输质量优化方法.找出相应的多个近邻,求出多个近邻相应的权值拟合代价函数,保证参数估计全局收敛性,集中多个近邻相应的权重值拟合代价函数,将其转变为凸问题,构造循环最小化,保证信息传输参数估计的全局收敛性,修正时域质量优化方法,使其具有更高的优化精度.实验结果表明,所提方法对信息传输质量优化,且实用性较强.

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2018年3月

计算机仿真

第35卷第3期

文章编号：1006—9348(2018)03—0136—04

多信道物联网信息传输质量优化仿真

彭琳

(江西中医药大学计算机学院，江西南昌330004)

摘要：对物联网信息传输质量问题的研究，能够有效加强多信道物联网运行稳定性。对多信道物联网信息传输质量的优化，

需要求出权值拟合代价函数，保证参数估计全局收敛性，完成物联网信息传输质量的优化。传统方法分析映射过程造成的

量化误差，对二值灰度图像进行分解，但忽略了对参数估计全局收敛性的控制，导致信息传输质量优化效果不理想。提出多

信道物联网信息传输质量优化方法。找出相应的多个近邻，求出多个近邻相应的权值拟合代价函数，保证参数估计全局收

敛性，集中多个近邻相应的权重值拟合代价函数，将其转变为凸问题，构造循环最小化，保证信息传输参数估计的全局收敛

性，修正时域质量优化方法，使其具有更高的优化精度。实验结果表明，所提方法对信息传输质量优化，且实用性较强。

关键词：物联网：信息传输；质量优化

中图分类号：TP309．3

文献标识码：B

andSimulation

Information Transmission

Quality Optimization

of Multi-Channel Internet of

Things

PENG Lin

of Traditional Chinese

(School

Jiangxi 330004，China)

Medicine，Nanchang

Computing，Jiangxi University

method for the

of information transmission in multi—channel Internet of

quality things

ABSTRACT：A

optimizing

are found to calculate

and

cost—function

corresponding

to multi-

proposed．Firstly，several neighbors

pie neighbors．The global convergence

weighting

fitting

number of

and fit·

estimation is

ensured．Centralizing

weighting

parameter

cost-functions

transform them into

convex

is mini—

ring

corresponding

neighbors，we

problem．Then，the cycle

method

ensured．Moreover，the

estimation

parameter

information transmission

mized，the global

convergence

for

time domain

has

results show

modified，which

optimizing

quality

high precision

optimization．Experimental

has

that the

method Can

of information

transmission，which

strong practicability．

proposed

optimize qualit)r

KEYWORDS：Internet

things；Information transmission；Quality optimization

量优化。该方法信息质量优化速度较快，但计算复杂度较

高。张良[81等人采用基于压缩感知技术进行信息传输信息

质量优化。首先依据网络信息传输质量情况设计取样矩阵，

采用Shearlet变换将网络信息进行稀疏化处理．结合正交匹

配追踪算法在Shearlet域中完成对稀疏稀疏的质量优化过

引言

多信道物联网技术的不断发展，其应用的不断普及，信

息传输问题13益突出[1。，。因此，研究一种适用于大规模多

信道物联网环境的信息传输质量的质量优化方法[34]，解决

信息传输、基于加权质量优化法的噪声干扰引起的异常信息

问题对多信道物联网发展具有重要的现实意义[5‘6]。

程。该方法在实际应用过程中，易受网络环境的影响，存在

信息质量质量优化精度较低的问题。赵亮f91等人提出一种

基于分布式减法聚类的信息传输质量填补方法，采用云计算

技术对聚类算法进行处理，对信息传输质量值进行填充，在

保证填充精度的同时降低了信息质量质量优化过程的处理

目前有不少学者研究大环境下信息传输质量问题。针对

信息传输质量质量优化方面．周亚同[7]等人提出一种基于高

阶扩展快速行进法的信息传输质量质量优化方法。该方法

利用局部重建模式将信息传输质量映射为二值灰度图像。分

析映射过程造成的量化误差．利用二抽取小波变换对二值灰

度图像进行分解，采用高阶扩展快速行进法进行局部逐点质

时间。但该方法易受不同类别信息的干扰。冷泳林等人[1^0】

针对该问题，给出信息传输质量的近似度度量方法，采用近

邻传播算法对信息传输质量进行聚类，针对相同类别传输质

量的属性值进行填充质量优化，但质量优化精度较低。为了

克服缺陷。提出一种基于局部加权质量优化的信息传输质量

基金项目：201

5年度江西省教育厅科学技术研究项目(GJJl50863)

收稿日期：2017—07—10修回日期：2017—10—12

一136一

万方数据

为了得到最优的稀疏稀疏．需在上式的基础上不断迭代

更新稀疏系数茹．迭代序列如下

方法。最终通过仿真分析，证所提方法的可行性和有效性，

取得了较高的实际效果。

(9)

x=r。(算)+C7’(Y—Cx)

多信道物联网信息传输质量优化原理

通过式(6)获得最优稀疏解未。，将其代入式(8)中，进行

逆Curvelet变换，即可获得完整的多信道物联网信息。

综上所述可得信息传输质量优化原理．根据此原理对多

信道物联网信息传输进行质量。

在进行多信道物联网信息传输过程中，结合结合压缩感

知理论，消除传输的多信道物联网信息变换至稀疏域产生的

随机噪声，以此为依据对物联网信息进行传输。具体过程如

下所述。

多信道物联网信息传输质量优化方法

假设。厂代表一个长度为，v的信息信号，依据稀疏变换正

交基to．获得信息信号，相应的稀疏域的系数茗i

3．1

局部加权信息传输质量恢复

在进行基于加权质量优化法的信息传输过程中，将信息

传输集划分为两类，不完备的信息集依据完整性大小依次找

出其相应的多个近邻，依据此方法具体过程操作如下所述。

首先将含有传输的基于加权质量优化法的信息质量集

x分类为完备的信息传输质量集x。和不完备的信息传输质

量集x～，D代表含有信息传输质量的信息样本维数，定位传

输的多信道物联网信息点，标记为NaN，解决了信息传输质

量样本的初始设置问题，将样本中不含有NaN信息点的样本

(1)

f=舡

厂= x,0i

其中，石代表物联网信息信号在稀疏变换域的描述，i代表约

束矩阵尺的行项，哆代表正交基向量，当稀疏系数中仅有K个

非零值且满足K《N时，说明该信号是可压缩的。

依据压缩感知理论可得到约束矩阵R，i和i分别代表相

应的行列，其中月与稀疏矩阵c之间应尽可能不相关，利用

下式定义两者之间的关联性

【2)

肛(R，C)=,／u

max。(I<R，C>I)

划分为X。，剩下归类为工。。

式中，p代表关联性参数，在约束矩阵R作用于信息传输过程

中，期望p(R，c)尽可能的小，当满足这样的条件时，可将有

效频率成分提取出来。

1，2， ,JJ

x：卜，‰ 旺№Ⅳ，i

(10)

Ix。二，x：。旺ⅣⅡⅣ，i=1，2，，ii

式中，ii代表完备信息质量集x。中的样本数量0代表不完

备信息质量集x～中的样本数量，将x。。中的样本依据完整

性大小从小到达进行排序．完整性的大小即为传输率的大

为了满足弘(R，c)矩阵非对角线取得最小元素的条件，

约束矩阵R的各个元素都应独立服从高斯分布，即

(3)

小，传输率越大，说明样本的完整性越小。

R。J一|7、r(O，1／何)

式中，M代表元素个数，该矩阵随机性较强，与多数稀疏

矩阵不相干。多信道物联网信息传输需要求解最优稀疏系

数；，依据反稀疏变换廿7质量优化处完整的多信道物联网信

息传输质量，计算过程最简单的质量优化策略就是通过f0最

小范数进行求解，但f0求解结果不稳定，因此可将其转换为

“最小范数下的最优问题

其次，抽选传输信息完整性最大的样本x：。假设网络传

输信息样本中传输rg个信息点。由信息长度是不同的．为了

实现计算，x。需要依据信息样本x：。中已知未传输变量保留

x。中的变量，由此保证了变量之间的等长，即X。E

尺 “h‘。找出x：i相应的k个最近邻，依据局部线性质量优

化理论将如用k个近邻的质量优化近似来描述，x：。的质量

优化可利用下式描述为

(4)

min||算忆约束于：Y=帆

将物联网信息传输质量的约束问题转变为没有约束条

上

x 一 qx．

(11)

件的问题．可得

；．=min，0

』=I

(5)

(6)

式中，埘1'．．．，吼代表多信道物联网信息传输质量样本砖。的

质量优化权值，k代表权值数量。由质量优化权值构成的向量

Y—Cx

lf：+A忪¨

7-=C7x．

为矾为了使式(1 1)质量优化后的信息传输质量不完备集

x-尽可能地无偏，需要找到一个最优的埘．使得误差平方和

占(毗)最小

其中，c7代表伪逆Curvelet变换，A代表拉个朗日乘法算子，

代表分解后的信号，互。代表最优稀疏系数，将贝叶斯理论与

物联网下信息传输信号分解的各个层次相融合。获得一种新

的阈值

(12)

占(批)=lIXt扩YwiX。112

(7)

J=I

d=盯-2。／盯“：一I A。一G。I

找到权值哟即可对传输的多信道物联网信息质量集

也进行处理，此时采用式(10)进行质量优化，依然不能获

取连续传输点，需要对砖。的k近邻进行处理构造新的近邻

式中，o～r：和矿分别代表随机噪声方差以及物联网信息传输

质量信号方差的估计值，A。和G。分别代表网络信号分解的

各子带矩阵的算术平均值以及几何平均值，依据式(7)中的

阈值获得修正处理后的Curvelet变换

墨一，对新的近邻x。一进行加权质量优化，恢复的信息点与

xk的第一个信息传输变量编号的变量相应。

(8)

L(x)=sgn(x)· max(0，I菇I—d)

一137—

万方数据

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