0 引言

    復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)控制與大數(shù)據(jù)傳輸已經(jīng)成為大數(shù)據(jù)質(zhì)量保障面臨的關(guān)鍵研究問題^[1],，特別是,，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)時滯擴(kuò)散性^[1]、同步控制^[2],、應(yīng)急通信網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)分析^[3],、空地跨域大數(shù)據(jù)通信^[4-5]等問題對大數(shù)據(jù)質(zhì)量的影響嚴(yán)重。為有效解決上述問題,，數(shù)據(jù)融合^[6]被引入,，并得到廣泛應(yīng)用^[7]。不過,，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)融合性能依然受到網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜度,、數(shù)據(jù)碰撞和外界干擾等因素^[8]制約,，這些問題亟待解決。

    在充分考慮網(wǎng)絡(luò)狀況及服務(wù)器之間的通信關(guān)聯(lián)等基礎(chǔ)上,，文獻(xiàn)[9]基于OpenFlow網(wǎng)絡(luò)控制器,，集中管理網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息，提出了基于OpenFlow網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心服務(wù)器負(fù)載均衡策略,，從而有效改善虛擬機遷移后網(wǎng)絡(luò)擁塞而影響系統(tǒng)性能,。文獻(xiàn)[10]研究了具有隨機噪聲和隨機概率分布的隨機鏈路網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)控制問題。為了應(yīng)對大數(shù)據(jù)的影響,，文獻(xiàn)[11]將傳統(tǒng)的個人計算,、通信和存儲系統(tǒng)結(jié)合起來，討論了一種有效的信息系統(tǒng)容量,，以便在更有自由度的新范式下挖掘信息系統(tǒng)的潛力,。文獻(xiàn)[12]首先提出了一個通用的建模框架,，描述了在大數(shù)據(jù)流處理所有的任務(wù)關(guān)系語義間的代表,，在此基礎(chǔ)上解決了通信成本最小化的問題。文獻(xiàn)[13]提出了一種系統(tǒng)和自動化的方法來建立一個混合的入侵檢測系統(tǒng),，學(xué)習(xí)基于時域的電力系統(tǒng)場景的規(guī)范,，包括干擾、正?？刂撇僮骱途W(wǎng)絡(luò)攻擊等,。文獻(xiàn)[14]所提出的區(qū)間自適應(yīng)加權(quán)波長選擇算法采用多模型融合方案，通過減少波長數(shù)量來精準(zhǔn)預(yù)測,，自適應(yīng)優(yōu)化選擇波長,。在異構(gòu)信息空間中，文獻(xiàn)[15]通過查詢時間上下文關(guān)鍵字,，研究了一種時間感知的查詢時實體識別與數(shù)據(jù)融合方法,。

    在已有復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)控制、大數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)融合的一系列研究基礎(chǔ)上,，本文從多層概率模型,、數(shù)據(jù)傳輸聯(lián)合決策和網(wǎng)絡(luò)寫作控制等多維角度出發(fā)，研究了一種具有高傳輸精度,、高傳輸效率和低數(shù)據(jù)融合誤差的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)協(xié)作融合機制,。

1 多層概率聯(lián)合決策模型

    復(fù)雜異構(gòu)多層網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集與緩存機制以實時感知數(shù)據(jù)和準(zhǔn)確處理決策信息為核心，消除外界環(huán)境的冗余信息與各類型干擾對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的質(zhì)量制約,。但對于多層網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)采集與傳輸概率控制和維護(hù)系統(tǒng)穩(wěn)定性的決策機制,，成為網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)融合的瓶頸問題。

    首先,，假設(shè)一個多層離散線性隨機網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)如式(1)所示：

其中,，N表示多層網(wǎng)絡(luò)的分層數(shù),。

2 網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)協(xié)作融合算法

    基于多層概率聯(lián)合決策的網(wǎng)絡(luò)收集的大數(shù)據(jù)，從主層-分層角度出發(fā)采用S,、L描述,，如式（7）所示，還可以從信號強度出發(fā)采用H,、M,、L描述，如式（9）所示,。

    綜上所述,，網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)協(xié)作融合算法實施過程如圖3所示。其中,，根據(jù)分解3步進(jìn)行三性融合,，結(jié)合聯(lián)合決策，以逆變換去噪為驅(qū)動,，實現(xiàn)協(xié)作數(shù)據(jù)融合,。

3 實驗結(jié)果分析

    通過在200 m²的室內(nèi)環(huán)境部署50個傳感器節(jié)點，持續(xù)采集100小時的溫度數(shù)據(jù)為網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)源,。傳感器節(jié)點采用無源供電方式,，會因電池耗盡而消亡，網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋾l(fā)生動態(tài)變化,。每個傳感器節(jié)點間隔10 s發(fā)送一次數(shù)據(jù),。可通過是否供電來激活傳感器節(jié)點,。本文所提出的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)協(xié)作融合算法記為CFA-MJD,，偽代碼如下：

    采用Java與C++相結(jié)合的方式實現(xiàn)上述算法，測試不同傳輸精度下的數(shù)據(jù)傳輸速率以及數(shù)據(jù)融合誤差,。實驗環(huán)境參數(shù)詳見表1。

    圖4和圖5給出了兩種不同傳輸精度下所提出CFA-MJD算法的數(shù)據(jù)傳輸速率與實驗速率統(tǒng)計值的對比結(jié)果,。對比發(fā)現(xiàn),，當(dāng)傳輸精度為40%時，CFA-MJD算法的傳輸率與實驗值較為接近,；當(dāng)傳輸精度為90%時,，CFA-MJD算法的傳輸率反而高于實驗值。這表明,，所提算法可以有效改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)傳輸率并且保障較高的傳輸精度,。這是因為所提算法采用了多層隨機網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)?；诜謱有盘柛蓴_和局部不確定因素集,，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)整體信號傳輸優(yōu)化目標(biāo)需求,，通過聯(lián)合決策保持了大數(shù)據(jù)的一致性，并有效降低了數(shù)據(jù)發(fā)生沖突的概率,。

    圖6給出了服務(wù)器響應(yīng)延遲為5 s,、10 s、15 s和20 s時,，所提算法的數(shù)據(jù)融合誤差與實際統(tǒng)計誤差的對比結(jié)果,。分析發(fā)現(xiàn)，所提算法所采用的在分層協(xié)作控制下對聯(lián)合決策下的接收信號y_U分解即對y_U按層還原,，消除冗余信號和逐層更新y_U,，以及三性融合，確保了網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)融合精度,，并且可以很好地化解服務(wù)器大延遲造成的數(shù)據(jù)誤差,。

4 結(jié)束語

    復(fù)雜異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的大數(shù)據(jù)傳輸面臨著效率低下、精度難以得到保障等問題,，同時網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸負(fù)荷較大,，導(dǎo)致資源利用率較低。為了有效解決上述問題,，本文提出了一種基于多層概率網(wǎng)絡(luò)模型和聯(lián)合決策的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)協(xié)作融合算法,。一方面，為多層網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)源及其存儲控制建立實時感知和分層傳輸處理模型,，在此基礎(chǔ)上提出一種具有多層概率協(xié)作的網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)傳輸聯(lián)合決策模型,；另一方面，從主層-分層和多層接收信號強度出發(fā),，給出了網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)的多維描述,，通過接收信號的3步分解和網(wǎng)絡(luò)的三性融合，提出了網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)協(xié)作數(shù)據(jù)融合算法,。實驗統(tǒng)計和仿真表明,，所提算法可以有效改善網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)融合精度、傳輸精度和網(wǎng)絡(luò)效率等性能,。

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作者信息:

曾康銘,，吳  杏

(南寧學(xué)院 信息工程學(xué)院,，廣西 南寧530200)