窦丽霞，周其龙

(河南师范大学新联学院，河南 郑州 450000)

1 引言

网络资源数据传输[1]在许多领域都有着广泛的应用以及较为重要的地位，同时也面临着许多技术方面的挑战，例如：在数据传输过程中存在节点能量[2]不足、且缺少持续保持供给的问题，尤其是在资源数据量过多的情况下，数据在传输过程中容易造成数据丢失或损坏的后果，使理想环境中数据传输效率与现实情况不一致。怎样有效的提高整体网络资源数据传输的有效性、可利用率，并精准估算出其实际效率已经是现阶段网络资源管理领域亟待解决的关键问题。

宋佳等人[3]提出了根据流传式机制传输，进而针对数据传输封包的方法。通过流传式传输办法来构建一个符合网络资源数据流传式传输的服务框架，对节点内的数据进行分别处理，在此基础上，可对单元元素进行独立传送，且在单独传输的基础上设计了数据封包算法，使数据传输不受外界干扰，包保证数据传输的稳定性，该方法可有效提高数据传送效率，但网络资源数据传输质量较差，仍存在数据损坏等现象。李才隆等人[4]提出基于定量递归调度的网络资源传递效率评估方法。该方法首先需要构建网络资源数据流模型，将网络资源数据分类的误码率映射成一组概率型密度函数，根据引用定量递归调度方法，组建网络资源数据的任意时间序列，根据其序列获得资源数据定量递归的特征点，计算特征点的评估结果。该评估方法准确率较高，但计算过程较为繁琐，耗时较长。彭颖等人[5]提出基于数据到达速率的数据传输平均能耗最小化问题。利用无线信道质量随机变化的特征，构建基于数据到达速率的平均能耗最小化问题，然后将其转化为最优停止问题，证明最优停止规则存在。最后通过求解最优近视停止规则来获得各侦测时刻的最优传输速率阈值，实现基于数据到达速率的数据传输能耗优化策略，但该方法丢包率较高。

针对上述方法存在的问题，构建资源数据传输效率优化评估数学模型，通过资源数据传输效率整合、最佳停止规则获得优化策略，随后通过节点瞬时行为和丢包率完成评估，使其具有较高数据传输效率和精准评估结果。

2 网络资源数据传输效率整合

为了实现资源数据传输效率的优化，首先需要对网络中传输效率进行整理合并，在这个整合的过程中先将网络分为连续长度相同且节点互不相交的单元，计算出这两个单元数据间的欧式距离[5]，根据计算出的结果来对数据单元格进行聚类，根据数据传输效率规则，对数据传输效率整合。详细步骤如下所示：

假设用c1和c2表示两个数据单元[6]，那么将会利用式(2)来算出两个单元格中数据的欧式距离

(1)

式中，ηc2表示数据单元格c2相对数据单元格c1的简单分布系数，near(c)代表整体距离数值，Densityεc1表示数据单元格c1的单元格半径，Densityεc2表示了单元格c2单元格半径。

假设用r(s)xcjj来表示数据的汇聚节点S的初始化配置消息，TSspp表示目前时间戳，p′fh表示根据时间戳而算出的数据传输延迟，g′dg表示了网络节点剩余的能量，E′spp代表节点分组标识，综上所述，式(4)来表示数据传输效率规则

(2)

式中，u′facj代表数据距离因子。

假设用η′fg来表示数据整体的子节点读数，k″vn代表着汇聚节点的数据延迟约束，那么将会利用(5)来完成对网络数据传输效率整合

(3)

综上所述，说明网络资源数据传输效率计算原理，可根据上述概论原理，完成资源数据传输效率整合，为数据传输效率优化策略奠定基础。

3 资源数据传输效率优化策略

3.1 平均能耗最小化

无线传感终端的无线信道[7]质量是根据网络运行而随机变换的，将τ描述为信道的维持时间。那么侦测信道就需要间隔一个周期，来维持侦测时间小于τ，侦测能耗为ED。发送终端侦测n(n=1，2，…)次信道后传输数据，传输时间为tn，待传输数据量为Cn，并且这个传输数据量不会超过信道保持时间τ，那么tn=min{Cn/tn，τ}，传输数据量为Qn=min{Cn，tnτ}。发送到终端的传输功率是p，传输能耗为p·tn，该数据值大于ED。当信道完成第n次侦测后，一轮数据传输的能耗可用nED+p·tn表示，根据能耗可得知传输单位数据的均能耗Zn=En/Qn。其中，最小平均能耗ZN，则N可表示为最佳停止时间，同时N≥1。那么，目标数据的最大传输延迟率可用Dm表示。定义M=⎣Dm/τ」，就会有1≤N≤M。

(4)

式中：N={N：1≤N≤M}。通过式(4)可将能耗最小化的框架结构看做是成本函数

Yn(ζ)=e′sfEn-ζQn=e′sfnED+Ptn-ζQn

(5)

于是，与ζ的最小化E[Yn]问题便组成了下列算式

(6)

由上述可知，数据发送终端的最佳停止时间N*(ζ)可通过最小化预期成本E[Yn(ζ)]表示，并存在下列公式

(7)

根据上述公式，就可得到关于能耗效率ζ满足于P/(λα)>ζ>ED/(λατ)的结果。在这其中λ代表在规定时间内可以达到任意数据包的期望值。

Pτ/(λατ)是单位时间τ内的传输能耗Pτ和待传输期望值λατ的对比值。假设ζ≥Pτ/(λατ)，那么发送终端会不再侦测信道，可获得最小的平均能耗效率ζ。因此便有

minζ

(8)

通过获得最小的平均能耗，可以提高数据传输效率。在次基础上，可以通过最佳停止规则，进一步提高数据传输效率。

3.2 最佳停止规则

最佳停止规则可以让数据传输效率得以最大化，通过最佳停止规则以及条件判断，选出符合条件的停止规则，具体过程如下所示

为将式(8)中存在的最佳停止规则N*(ζ)，将会导致E[YN*(ζ)(ζ)]=V(ζ)。

根据最佳停止规则，假设满足下述两个条件

1)E[infnYn]>-∞

2)lim infn→∞Yn≥Y∞a.s.

如果满足，则证明最佳停止规则[8]存在的。

因为Qn=min{Cn，Rnτ}，所以QN<∞，且minζ

-∞。综上所述Yn=nED+Ptn-ζQn>-∞条件成立。因此，条件1)满足成立条件。

当n→∞时，存在于nED→∞和Cn→∞，Qn=min{Cn，Rnτ}，且Rn<∞，所以得出Qn<∞，根据该公式即可得出Y∞=∞。条件2)也成立。

设定最佳停止时间小于等于n+1的预期成本，则用户就可以在n时停止并将采取特定行为，这将是k步预测的简便形式。发送终端持续监测时间n，发现成本Yn(ζ)并不高于预期中的E[Yn+1(ζ)]|Fn，那么将会停止监测并且把数据发送，如果成本高于预期中的成本，那将会继续监测数据信道质量。通过最佳停止规则，可以最大化节约监测能耗，提高资源数据传输效率，为构建传输效率优化评估数学模型奠定基础。

4 评估数学模型构建

在构建资源数据传输效率优化评估数学模型的过程中，首先利用网络传输效率最佳停止问题原理来分别来检测多种优化方法，获取网络威胁[9]和用户行为的认证，以便构建其检测矩阵，评估传输资源优化，步骤如下所示：

假设，用p={pA，PD}来表示网络传输的初始效率，其中，pA表示数据在传输中的运行速度，PD表示了运行策略集，根据下列公式将会检测出效率优化的不同效果

(9)

在式(11)中，uihk表示数据传输的效率，∂(k)表示效率在传输过程中的传输速度，f(k)表数据传输优化后的检测效率，e(k)表示在优化阶段的传输效率。

在构建互联网检测优化评估模型过程中，针对网络节点的瞬间行为进行建模，并在模拟优化后，对资源数据传输效率进行单独优化，求出目前网络传输稳定性以及优化方案失误概率，确定节点丢包率，并以丢包率当做衡量标准，确定是否成功优化，详细步骤如下所示：

对每个不同的节点瞬间进行建模准备，假设，在(I，xi)表示在失误发生时，网络整体状态正常，(I″，xi)代表(I，xi)的变化走向，那么将以f(k)为依据，根据式(10)对网络中节点瞬时状态建模

(10)

式中，η(W)代表网络传输容量的最大值，K(S)代表了节点失误状态，γ(e)表示数据包的处理速率。

假设，用πi(xi，y)来代表失误恢复率状态y下节点i在xi状态时的稳定概率，则根据公式(11)进行模拟，并根据传输状态，计算出目前网络失误恢复率

(11)

在式(13)中，μj表示节点i在状态y下的数据包处理速率，pi(t，y，fnj，xi)表示在不同状态的网络下节点瞬时稳定概率[10]。

假设用Nj来表示节点i中的数据包数最大值[11]，E(lossn(t))表示总的节点丢包率时刻t的预期值，那么就有

(12)

那么将利用(13)来构建资源数据传输效率优化评估数学模型

(13)

5 仿真研究

为了验证本文资源数据传输效率优化的有效性和评估数学模型的准确率，进行以下仿真。仿真环境为Intel(R)Core(TM)i5-2520M处理器+4GB内存+Linux操作系统，用MATLAB实现本课题的所有分析模型。具体仿真环境如图1所示。

图1 仿真环境与设备

根据仿真，从根本上对资源数据传输效率优化与其它数据传输方法进行对比，测试获取到的优化方案是否可以在对网络资源数据传输进行优化。

平均传递效率是根据接收终端的全部数据量(bit)和到达发送终端全部数据量二者之间的对比值，该数值的变化增大，数据传输的数据量就会随之变大，进而导致因为数据延迟而无效的数据将会减少。针对数据传输效率进行仿真，结果如图2所示。

图2 数据传递效率对比图

如图2所示，所提方法相比文献[4]方法、文献[5]方法的传递速率最大，并可获得在不同时间段内最高效传输数据的阈值，该结果可在一定程度上提升网络整体平均传递率，使资源数据可以高效传输。同时，文献[4]方法和文献[5]方法的传递效率低于所提方法，这种状况的产生是因为传统方法信道分布不同，且依赖于传输速率分布。

在证明了资源传输效率优化的基础上，评估的资源数据丢包率和实际的资源数据丢包率进行比较。

在互联网发生失误的过程中，若数据丢包率小，那么即可判断网络稳定性好，传输效率高，假设节点i在时间是t、失误状态fnj下的丢包率，根据下列公式可将其描述为

(14)

根据丢包率对比的结果来看数学模型优化传输数据的整体有效性，实验结果如图3所示。

图3 丢包率对比图

如图3可知，传统方法的丢包率较高，而所提模型的丢包率最高在25%左右，明显低于传统方法，传输效率明显高于传统方法，具有较高的实际应用性。

6 结论

网络信道的质量会随时变换，因此在网络节点传输能耗被限制时，信道质量越高，资源数据的传输效率质量效率就越高，这种情况就相当于在规定的同等时间内，传输数据量就会越发增加。因此，在信道质量好的时候进行传输，可以在一定程度上提高数据传输量以及有效性。本文根据数据传输的最佳停止规则以及不同时间段侦测到的传输速率阈值，来实现了资源数据到达一定速率的优化方法，在传输资源数据优化后，将采用数学模型的方式对其进行评估。经试验表明，该方法在一定程度上达到了优化的效果，且评估结果与效率优化后结果基本相同，证明了该模型的评估结果准确。