光纤物联网中的云调度平台的设计与改进

光纤物联网中的云调度平台的设计与改进

范子涛段绪伟摆文志孙祥飞姜威威

（国网新疆电力公司乌鲁木齐供电公司新疆乌鲁木齐830011）

摘要：随着网络信息通信技术的快速发展，采用光纤通信进行大数据信息传输成为现代电信网通信的主要方式，光纤通信是以光波作为信息载体，以光纤作为传输媒介的一种通信方式。光纤通信带宽和传输频带较高、抗干扰能力较强、通信信号衰减较小，从而成为世界通信中主要传输方式。随着物联网的出现，构建光纤通信的物联网网络平台，实现在物联网环境下的光纤通信信息传递和数据收发，光纤物联网由网络层、感知层和应用层构成，在光纤物联网中，结合云计算平台实现对通信数据的云调度，能有效改善光纤通信的性能，研究光纤物联网中的云调度平台设计方法具有重要意义。

关键词:光纤物联网；光纤通信；云调度；时分多址

1光纤物联网中的云调度机制体系及预备知识描述

1.1光纤物联网中云通信资源及任务调度机制体系构建

光纤物联网中云通信资源及任务调度是提高光纤通信的信道均衡性能，改善光纤通信质量的关键技术，为了提高光纤物联网环境下光纤通信的数据传输实时性和数据收发转换的准确性，研究云通信资源及任务调度优化算法，首先分析混合服务器下的光纤物联网体系结构模型，采用物联网技术构建光纤物联网云调度系统管理系统，光纤通信中云调度的协议机制采用的主要是无线网络传输协议比如TDMA协议进行传输。在网络层（NetworkLayer）利用光纤网络组建Internet、GPＲS、3G、Wi-Fi网络，通过物联网设置，实现光纤、光源和光检测器的优化配置，达到光纤物联网构建的目的。采用物联网技术，在混合服务器下构建光纤物联网云调度网络架构，系统采用的是Mesh网络架构方法[9-15]。把光纤物联网云调度覆盖范围分为若干单元，云调度覆盖单元由M个时隙组成了一个帧，根据单元分布和节点的时隙分配，又把光纤物联网云调度的节点分为骨干节点、一般节点和接口节点，其中骨干节点主要用于光纤通信中光波载波单元的数据采集和传输，采用E-TDMA外部传输协议和802.3云调度堆栈控制协议，构建光纤物联网云调度机制模型，如图1所示：

在光纤物联网实时任务传输分簇调度系统设计中，通过进程管理、内存分配、文件传输，实现光纤通信的云调度进程间的通信和网络配置。在上述进行了云调度平台的总体机制模型设计的基础上，进行物联网的网格设计，用矩阵C表示光纤物联网云调度系统网络，其中，C是N×N的二维矩阵。N为在光纤物联网云调度网络中的节点个数。对于节点i，假设N1i为一跳邻节点，从而云调度的内部层次属性检验集为：

N2i=N1i∪（∪j∈N1iN1j）（1）

假设由M个时隙组成两跳邻节点的云调度训练样本，用矩阵X表达测试样本数据集的云资源分配匹配度，其中X=xmi是M×N维数的矩阵。其中：当节点i可以在数据集中第m个时隙发送云资源调度请求时，光纤物联网的网格节点的主特征xmi取值为1，否则xmi的取值为0，在此基础上，进行光纤物联网中云通信资源及任务调度的时隙分配，需满足：

ΣMm=1xmi≥Ni∈[1，N]（2）

对二跳节点，云平台资源访问的相空间重组的嵌入维数满足m∈M，得：

ΣMj∈N1ixmi≤1j∈[1，N2i]（3）

通过上述构建光纤物联网的网格结果，在完成时隙的分配之后实现光纤物联网云调度的协同分布的暂态信息管理，为进行云资源调度提供资源分配的特征空间。

1.2调度任务信息流时间序列重构和信息融合处理

在上述进行了光纤物联网云调度平台的总体设计基础上，进行调度任务信息流时间序列重构和信息融合处理，构建云调度算法，光纤物联网实时任务传输分簇调度的任务信息流用以下的AＲMA模型表示：

xn=a0+ΣMAＲi=1aixn-i+ΣMMAj=0bjηn-j（4）

其中，a0为初始光纤物联网云调度流量幅值，xn-i为待分配的任务流的标量时间序列，bj为自相关特性函数。采用非线性时间序列重构方法得到光纤物联网云调度的信号解析模型[16]，实现对光纤通信数据的子空间分解，得到一个具有多个非线性成分的统计量，计算任务流的差异性自相关特征：

Cor3=[（xn-x）（xn-d-x）（xn-D-x）][（xn-x）3]（5）

其中，xn表示调度任务信息流的标量时间序列，d表示传输延迟，D=2d，x表示光纤物联网环境中的规则集均值，基于协同分布式的调度方式，在重构的状态空间中求得信息融合的嵌入维数m和时间延迟τ，通过对调度任务信息流时间序列重构，得到特征映射xn→xn+1的演化模型，每个光纤物联网节点都有一个时钟，在相空间中的轨迹中进行云资源调度周期k周期网格覆盖，任务调度类的融合特征函数为{x（t0+iΔt）}，i=0，1，…，N-1，在d维的信息融合矢量场中得到光纤物联网云调度输出自相关函数：

X=[s1，s2，…sK]n=（xn，xn-τ，…，xn-（m-1）τ）（6）

其中，s表示调度的结构化信息，基于非线性时间序列分析方法，在上述进行信息融合处理的基础上，通过时隙分配，得到第i时刻的时隙分配紧密性度量，以此为基础进行云调度平台设计。

2仿真实验与结果分析

为了测试本文设计的光纤物联网中云通信数据和资源的调度性能，进行仿真实验。采用CWT200G数据作为光纤网络通信的MAC层训练数据集，自动调整CentOS5.6网络中的光纤物联网通信的频率参数，构建JDK1.6，a1Gbps交换网进行光纤物联网云资源调度和数据收发，在光纤物联网环境下的，云资源调度的离散采样率为fs=20×f0Hz=25kHz，光纤物联网传感节点间进行任务传输通信的比特率为0.5Mbps，数据包的最大值为1326kB，中断时隙分配的迭代次数为500次，高效时分多址控制的自适应步长参数μ=0.0002，云调度的干扰信噪比SNＲ为-10dB，根据上述仿真环境和参数设计，进行光纤物联网云调度仿真实验，首先构建光纤物联网中云调度任务信息流的时域信号模型，实现时间序列采样，得到云调度任务信息流的时域波形如图2所示：

以上述光纤物联网中云调度任务信息流为研究对象，采用信号分析方法构建光纤物联网云通信资源及任务调度模型，设计高效时分多址的时隙分配调度协议，实现光纤物联网混合服务器优化控制，提取任务信息流的时隙分配尺度特征，得到采用本文方法和传统方法进行光纤通信云调度特征提取结果如图3所示：

从图可见，采用本文方法进行光纤物联网中的云调度，具有较好的调度信息特征分析和提取能力，受到的旁瓣干扰较少，特征空间的波束指向性能高于传统方法，为了定量分析本文方法进行云调度的性能，采用10000次蒙特卡洛实验，得到不同信噪比下光纤物联网中云调度的准确配准概率对比结果如图4所示，从图得知，本文方法进行云调度的配准性能高于传统方法。

3结语

本文提出一种基于光纤物联网混合服务器高效时分多址控制的云调度平台设计方法。首先进行了光纤物联网中的云资源调度机制体系构建，对调度任务信息流进行时间序列重构和信息融合处理，在此基础上设计高效时分多址的时隙分配调度协议，实现光纤物联网混合服务器优化控制，实现物联网光纤通信中的云资源和任务的优化调度。研究表明，该方法进行云调度具有较好的配准性能，抗干扰能力和调度的准确性方面优于传统方法，从而提高了光纤通信的质量。

参考文献

[1]杨来，史忠植，梁帆，等.基于Hadoop云平台的并行数据挖掘方法[J]，系统仿真学报，2013，25(5):936-944.

[2]杜志广，颜树华，林存宝，等.双路信号相位同步测量系统设计与实现[J].激光技术，2016，40(3):315-319.