基于传统遗传和数据压缩算法的冗余光纤数据存储优化

详细信息    查看全文 | 推荐本文 |

英文篇名：Redundant optical fiber data storage optimization based on traditional genetic algorithm and data compression algorithm 作者：黄正鹏 ; 王力 ; 张仕学 ; 余廷忠 ; 张起荣 英文作者：HUANG Zhengpeng;WANG Li;ZHANG Shixue;YU Tingzhong;ZHANG Qirong;Guizhou University of Engineering Science; 关键词：遗传算法 ; 数据过滤 ; 基函数 ; 特征分析 ; K-L特征压缩 ; 存储优化 英文关键词：genetic algorithm;;data filtering;;basis function;;feature analysis;;K-L feature compression;;storage optimization 中文刊名：JGZZ 英文刊名：Laser Journal 机构：贵州工程应用技术学院; 出版日期：2019-03-25 出版单位：激光杂志 年：2019 期：v.40;No.258 基金：贵州省教育厅青年科技人才成长项目(No.黔教合KY字[2016]289);贵州省教育厅创新群体重大研究项目(No.黔教合KY字[2016]057) 语种：中文; 页：JGZZ201903030 页数：5 CN：03 ISSN：50-1085/TN 分类号：139-143

摘要

传统基于节点分类的数据存储方法进行冗余光纤数据的存储优化,忽略了数据压缩的负荷开销评价,导致冗余光纤数据存储效率较低,提出基于传统遗传和数据压缩算法的冗余光纤数据存储优化方法。结合Dopplerlet变换寻找最佳基函数的全局优化性,进行光纤数据冗余特征分析与过滤;基于该结果采用传统遗传算法对冗余光纤数据进行初步压缩,在此基础上基于K-L特征进行光纤数据存储减负荷处理,完成冗余光纤数据压缩优化,实现冗余光纤数据的优化存储。实验结果表明,所提方法的冗余光纤数据压缩比重约为70%,冗余光纤数据存储优化速度高达211. 5 MB/ms,有效压缩冗余关光纤数据的同时具有高效率的优势。
        Traditional data storage methods based on node classification optimize the storage of redundant optical fiber data,ignoring the evaluation of data compression load overhead,resulting in low storage efficiency of redundant optical fiber data. Combining with Doppler let transform to find the global optimization of the optimal basis function,the redundant characteristics of optical fiber data are analyzed and filtered. Based on the results,the redundant optical fiber data is compressed preliminarily by traditional genetic algorithm,and then the optical fiber data is stored and processed to reduce the load based on K-L characteristics,and the redundant optical fiber data compression is optimized.To optimize the storage of redundant optical fiber data. The experimental results show that the ratio of redundant optical fiber data compression is about 70%, and the optimization speed of redundant optical fiber data storage is211. 5 MB/ms. The proposed method has the advantage of high efficiency while effectively compressing redundant optical fiber data.

引文

[1]王丽娟,李锦明,杜东海.基于FPGA的SFP光纤通信控制器的研究与设计[J].电子器件,2016,39(3):605-610.
    [2]徐凌宇,胡俊,江晓山.光纤转USB3. 0高速数据转换模块设计[J].核电子学与探测技术,2016,36(4):425-429.
    [3]刘春桐,李洪才,何祯鑫,等.基于Lab VIEW的光纤光栅自动检测及分析系统(英文)[J].光子学报,2016,45(2):66-72.
    [4]苗鹏勇,王宝军,施斌,等.特征点压缩算法在分布式光纤桩基检测中的应用[J].岩土力学,2017,38(3):911-917.
    [5]陈勇,吴春婷,刘焕淋.基于改进压缩感知的缺损光纤Bragg光栅传感信号修复方法[J].电子与信息学报,2018,40(2):386-393.
    [6]张腾飞,张合新,孟飞,等.改进Hausdorff距离和量子遗传算法在激光制导中的应用[J].激光技术,2016,40(3):320-325.
    [7]刘皋,张朝阳,黄磊,等.基于神经网络遗传算法的激光熔钎焊参数优化[J].光学技术,2016,42(5):431-434.
    [8]孙诗晴,初凤红.基于优化神经网络算法的光纤布拉格光栅电流传感器的温度补偿[J].光学学报,2017,37(10):61-67.
    [9]刘焕淋,李瑞艳,孔德谦,等.基于多目标遗传算法优化弹性光网络的多路径保护机制[J].电子与信息学报,2016,38(9):2261-2267.
    [10]杨新锋,胡旭诺,粘永健.基于分类的高光谱图像压缩算法[J].红外与激光工程,2016,45(2):263-266.
    [11]张博,叶中付,徐旭,等.一种基于二维算法的新颖的多目标光纤光谱数据处理流程[J].天文学报,2016,57(1):91-101.
    [12]李燕,代仕芳,常相茂.光纤—无线接入网络中的下行数据分配算法[J].计算机工程,2016,42(8):80-84.
    [13]贾应彪,冯燕.高光谱摆扫型压缩成像及数据重建[J].红外技术,2017,39(8):722-727.
    [14]汤戈,魏彪,吴德操,等.水质监测中光谱数据的压缩与重构算法研究[J].环境科学与技术,2016,39(s1):6-10.
    [15]王一宁,陈善学,桂成名.一种结合空谱聚类的高光谱图像快速压缩算法[J].电讯技术,2017,57(3):263-269.
    [16]童德茂,张华,李平,等.一种基于碰撞思想的光纤测距优化算法[J].控制工程,2016,23(5):665-669.
    [17]邓文迪,黄光明.基于CBM-TOF探测器无触发数据获取系统的压缩算法研究[J].核技术,2016,39(6):57-63.
    [18]丁永强,王勇,谭小虎,等.光纤通道调度算法研究[J].火力与指挥控制,2017,42(11):77-81.
    [19]郝潇,王晓峰.光纤通信网络中信息传输可靠性优化设计仿真[J].计算机仿真,2017,34(2):208-211.