大数据环境下网络数据传输及融合优化仿真

摘要：

为了解决采用传统融合方法进行大规模网络数据传输时,存在数据传输量小、节点传输能耗大的问题,基于压缩感知理论,提出一种在压缩域直接进行数据融合的优化方法.通过构建网络数据传输模型分析数据节点能量消耗情况,计算网络数据传输最大吞吐量,获取网络数据传输节点的能量消耗值.同时根据节点能量消耗情况选取合适节点对网络数据进行参数设计,构建能耗控制参数;通过对目标网络进行配置生成多个簇结构,结合节点能耗控制参数提高网络数据压缩率,减少数据传输量及传输能耗.压缩后的数据在大数据环境下传输,并在不同簇首实现压缩域下的数据融合.实验结果表明,所提方法在提高压缩比的同时提高了压缩速度,并与其它数据传输优化方法相比,有效减少了数据传输量及传输能耗,实现了数据实时传输.

关键词：大数据环境、网络数据、数据传输、数据融合、压缩域

所属期刊栏目：36

分类号：TP393(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：120-123,183