一种基于移动边缘计算MEC云控制平台的数据处理方法与流程

本发明涉及通信，具体是一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法。

背景技术：

1、数据处理是对数据(包括数值的和非数值的)进行分析和加工的技术过程。包括对各种原始数据的分析、整理、计算、编辑等的加工和处理。比数据分析含义广。随着计算机的日益普及，在计算机应用领域中，数值计算所占比重很小，通过计算机数据处理进行信息管理已成为主要的应用。

2、边缘计算是一种在数据采集终端进行计算的新型计算模型，终端具有执行计算和数据分析的处理能力，将原来平台执行的部分或者全部数据处理任务迁移到网络边缘终端，终端把处理结果根据需要输出到服务器。

3、目前边缘计算场景中数据处理效果较差，导致数据传输占用资源较多，且传输效率较低，同时传统的缓存模型性能较为低下，因此，我们提出了一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法来解决上述所提到的问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，包括以下步骤：

4、步骤一、通过mec云平台采集原始数据，将采集到的原始数据进行采样压缩；

5、步骤二、mec云平台采用正交匹配追踪压缩感知算法对解释偶的数据进行重构，得到重构数据；

6、步骤三、将所述重构数据与所述原始数据进行对比，得到压缩信噪比；

7、步骤四、mec云平台对采样压缩后的数据进行获取，同时对获取的数据进行缓存。

8、作为本发明进一步的方案：所述mec云平台包括接收模块、还原模块、获取模块、压缩模块、发送模块；

9、所述接收模块，用来接收终端设备发送的测量投影序列；

10、所述还原设备，用于根据预设还原算法、预设观测矩阵以及预设稀疏基矩阵对从测量投影序列进行还原处理，以生成对应的采集信号序列数据；

11、所述获取模块，用于获取压缩后的采集信号序列数据；

12、所述压缩模块，用于根据预设观测矩阵和预设稀疏基矩阵对采集信号序列数据进行压缩处理，以生成对应的测量投影序列；

13、所述发送模块，用于将所述测量投影序列发送至终端设备上。

14、作为本发明进一步的方案：还包括第一终端设备、5g基站和5g用户面网元；

15、所述第一终端设备，具备与第二终端设备互联的接口，所述第一终端设备用于采集所述第二终端设备中的源数据，向所述5g基站发送所述源数据以及所述第一终端的设备标识；

16、所述5g基站，用于向5g用户面网元发送所述源数据以及所述第一终端设备的设备标识；

17、所述5g用户面网元，与mec云平台连接，用于基于mec处理所述源数据，得到处理策略，以及根据所述第一终端设备的设备标识向所述5g基站发送所述处理策略。

18、作为本发明进一步的方案：所述正交匹配追踪压缩感知算法包括以下步骤：

19、s1、输入矩阵a，b以及所需挑选的变量个数k。初始化残差r_0＝b，正交投影矩阵p_0＝0，子空间index集合s＝\varnothing，复原信号x＝0；

20、s2、计算i＝\text{argmax}_i|a_{i}^tr_k|，将i放入集合s中，即s＝s\bigcup\{i\}；

21、s3、计算p_k＝a_s(a_{s}^{t}a_{s})^{-1}a_{s}^{t}，r_k＝(i-p_k)b；

22、s4、重复s2和s3k次；

23、s5、计算x_s＝(a_{s}^{t}a_{s})^{-1}a_{s}^{t}b，得到x中相应位置为s的元素的值；

24、s6、返回x。

25、作为本发明进一步的方案：所述重构数据为数据从一种几何形态到另一种几何形态，数据从一种格式到另一种格式的转换，包括结构转换、格式转换、类型替换、数据拼接、数据裁剪、数据压缩等，以实现空间数据在结构、格式、类型上的统一，多源和异构数据的联接与融合。

26、作为本发明进一步的方案：所述观测矩阵就是指y＝ax中的a。a是一个n*m的矩阵，矩阵中的每一个元素独立同分布于一个特定的分布。

27、作为本发明进一步的方案：所述观测矩阵分布如下：

28、一、use，一致球集合，首先计算出一个n*m的矩阵，矩阵中的每一个元素服从标准正态分布，然后对这个矩阵的每一列做归一化；

29、二、rse，随机信号集合，首先计算出一个n*m的矩阵，矩阵中的每一个元素服从伯努利+/-1分布，然后对这个矩阵的每一列做归一化；

30、三、fourier，局部傅里叶集合，首先计算出一个m*m的傅里叶矩阵，随机取n行，最后对列进行归一化；

31、四、rst，局部实傅里叶集合，首先计算出一个m*m的傅里叶矩阵，随机取n行，最后对列进行归一化；

32、五、hadamard，局部哈达玛集合，首先计算出一个m*m的哈达玛矩阵，随机取n行，最后对列进行归一化；

33、六、urp，一致随机投影集合，首先产生一个m*m的正交矩阵，然后随机取出n行；

34、七、ir，单位矩阵和随机正交基，将一个n*n的单位矩阵和一个n*n的随机正交基连接起来，产生一个n*2n的矩阵。

35、作为本发明进一步的方案：所述稀疏基矩阵为矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素的分布没有规律，且矩阵中非零元素的总数比上矩阵所有元素总数的值小于等于0.05时的矩阵。

36、作为本发明再进一步的方案：所述稀疏基矩阵最常用的存储格式为列压缩存储或行压缩存储，以ccs格式为例，一个m×n阶包含n、n、z个非零元的稀疏矩阵需要用列指针、行指标和非零值三个一维数组表示，其中n、n、z维非零值数组按列记录所有非零元素，同样维数的行指标记录每列非零元所在的行，n+1维的列打针向量记录每一列的开始位置，以及三元组表和链接存储等其他格式等。

37、与现有技术相比，本发明的有益效果是：该基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，通过预设观测矩阵和预设稀疏基矩阵对待压缩的采集信号序列进行压缩处理，并不需要分析数据自身特性，降低了数据处理对硬件计算性能的要求，提高了边缘计算场景中数据处理效果，从而提高了数据传输效，通过将采集到的原始数据进行采样压缩，对采样压缩后的数据缓存，使数据传输时延大大降低，并提高了缓存存储利用率，有效降低传输时延和对缓存存储容量的需求，并有效提高用户请求命中率。

技术特征：

1.一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，其特征在于，所述mec云平台包括接收模块、还原模块、获取模块、压缩模块、发送模块；

3.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，其特征在于，还包括第一终端设备、5g基站和5g用户面网元；

4.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，其特征在于，所述正交匹配追踪压缩感知算法包括以下步骤：

5.根据权利要求1所述的一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，其特征在于，所述重构数据为数据从一种几何形态到另一种几何形态，数据从一种格式到另一种格式的转换，包括结构转换、格式转换、类型替换、数据拼接、数据裁剪、数据压缩，以实现空间数据在结构、格式、类型上的统一，多源和异构数据的联接与融合。

6.根据权利要求2所述的一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，其特征在于，所述观测矩阵就是指y＝ax中的a，a是一个n*m的矩阵，矩阵中的每一个元素独立同分布于一个特定的分布。

7.根据权利要求6所述的一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，其特征在于，所述观测矩阵分布如下：

8.根据权利要求2所述的一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，其特征在于，所述稀疏基矩阵为矩阵中非零元素的个数远远小于矩阵元素的总数，并且非零元素的分布没有规律，且矩阵中非零元素的总数比上矩阵所有元素总数的值小于等于0.05时的矩阵。

9.根据权利要求8所述的一种基于移动边缘计算mec云控制平台的数据处理方法，其特征在于，所述稀疏基矩阵最常用的存储格式为列压缩存储或行压缩存储，以ccs格式为例，一个m×n阶包含n、n、z个非零元的稀疏矩阵需要用列指针、行指标和非零值三个一维数组表示，其中n、n、z维非零值数组按列记录所有非零元素，同样维数的行指标记录每列非零元所在的行，n+1维的列打针向量记录每一列的开始位置，以及三元组表和链接存储。

技术总结
本发明公开了一种基于移动边缘计算MEC云控制平台的数据处理方法，包括以下步骤：步骤一、通过MEC云平台采集原始数据，将采集到的原始数据进行采样压缩；步骤二、MEC云平台采用正交匹配追踪压缩感知算法对解释偶的数据进行重构，得到重构数据；步骤三、将所述重构数据与所述原始数据进行对比，得到压缩信噪比；步骤四、MEC云平台对采样压缩后的数据进行获取，同时对获取的数据进行缓存，通过预设观测矩阵和预设稀疏基矩阵对待压缩的采集信号序列进行压缩处理提高了边缘计算场景中数据处理效果，从而提高了数据传输效，通过将采集到的原始数据进行采样压缩及数据缓存，使数据传输时延大大降低，并提高了缓存存储利用率。

技术研发人员：董振江,姚春波,卞晓清
受保护的技术使用者：江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12