【摘要】：大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)具有維數(shù)高的特點(diǎn),激光數(shù)據(jù)本身存儲開銷較大,需要對其存儲方法進(jìn)行優(yōu)化設(shè)計(jì)。提出一種基于冗余激光數(shù)據(jù)刪除和特征空間降維壓縮的大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)優(yōu)化存儲方法。構(gòu)建大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)模型,進(jìn)行云激光數(shù)據(jù)的特征抽取,采用冗余數(shù)據(jù)刪除濾波方法降低光纖網(wǎng)絡(luò)中的光柵干擾,采用特征壓縮方法降低對大激光數(shù)據(jù)的存儲開銷。測試結(jié)果表明,該存儲方法能提高對大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)的存儲效能,節(jié)省了存儲開銷,提高了存儲空間。
【圖文】：

0kHz，截止頻率為100kHz，大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)信息量從10KB到1024GB，以10MB為單位線性增長，數(shù)據(jù)長度為10000，冗余數(shù)據(jù)的干擾強(qiáng)度為－12dB，根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定結(jié)果，進(jìn)行大規(guī)模光纖激光傳感數(shù)據(jù)的存儲優(yōu)化仿真，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，得到大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)在時(shí)域和頻域上的采樣結(jié)果如圖3所示:圖3光纖激光傳感云數(shù)據(jù)在時(shí)域和頻域波形以上述采樣的數(shù)據(jù)為研究對象，進(jìn)行大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)的優(yōu)化存儲設(shè)計(jì)，為了對比性能，采用本文方法和傳統(tǒng)方法，以數(shù)據(jù)存儲空間分布特征為測試指標(biāo)，得到對比結(jié)果如圖4所示:(a)傳統(tǒng)方法(b)本文方法圖4光纖激光傳感云數(shù)據(jù)存儲空間分布特征從圖可見，采用本文方法進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，具有較好的存儲均勻性能，對冗余數(shù)據(jù)的干擾抑制效果較好，目標(biāo)數(shù)據(jù)的波束指向性顯著，降低了存儲負(fù)荷的同時(shí)，提高了存儲空間，為了定量分析性能，采用10000次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)，得到采用本文方法執(zhí)行單位光纖激光傳感云數(shù)據(jù)的存儲，比傳統(tǒng)方法節(jié)省開銷151王玉賢:大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)的有效存儲方法改進(jìn)《激光雜志》2017年第38卷第1期LASEＲJOUＲNAL(Vol.38，No.1，2017)

0kHz，截止頻率為100kHz，大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)信息量從10KB到1024GB，以10MB為單位線性增長，數(shù)據(jù)長度為10000，冗余數(shù)據(jù)的干擾強(qiáng)度為－12dB，根據(jù)上述參數(shù)設(shè)定結(jié)果，進(jìn)行大規(guī)模光纖激光傳感數(shù)據(jù)的存儲優(yōu)化仿真，首先進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，得到大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)在時(shí)域和頻域上的采樣結(jié)果如圖3所示:圖3光纖激光傳感云數(shù)據(jù)在時(shí)域和頻域波形以上述采樣的數(shù)據(jù)為研究對象，進(jìn)行大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)的優(yōu)化存儲設(shè)計(jì)，為了對比性能，采用本文方法和傳統(tǒng)方法，以數(shù)據(jù)存儲空間分布特征為測試指標(biāo)，得到對比結(jié)果如圖4所示:(a)傳統(tǒng)方法(b)本文方法圖4光纖激光傳感云數(shù)據(jù)存儲空間分布特征從圖可見，采用本文方法進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲，具有較好的存儲均勻性能，對冗余數(shù)據(jù)的干擾抑制效果較好，目標(biāo)數(shù)據(jù)的波束指向性顯著，降低了存儲負(fù)荷的同時(shí)，提高了存儲空間，，為了定量分析性能，采用10000次蒙特卡洛實(shí)驗(yàn)，得到采用本文方法執(zhí)行單位光纖激光傳感云數(shù)據(jù)的存儲，比傳統(tǒng)方法節(jié)省開銷151王玉賢:大規(guī)模光纖激光傳感云數(shù)據(jù)的有效存儲方法改進(jìn)《激光雜志》2017年第38卷第1期LASEＲJOUＲNAL(Vol.38，No.1，2017)
【作者單位】： 廣東松山職業(yè)技術(shù)學(xué)院;
【基金】：廣東省青年人才培養(yǎng)基金(NO5411237)
【分類號】：TN929.1

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