基于XML技术的通信网络信息超高密度储存

肖 峰

（安徽职业技术学院，安徽 合肥 230031）

引言

随着正交调制通信技术的快速发展，采用正交调制通信网络实现数据传输成为未来大数据信息传输和调度的重要方式[1]。研究正交调制通信网络信息优化存储方法，构建正交调制通信网络信息的大数据分布数据库，通过模糊信息调度和压缩空间分布式设计的方法，提高正交调制通信网络信息的存储和数据传输能力，研究正交调制通信网络信息的优化存储方法在网络信息传输调度和数据库设计中具有重要意义[2]。

对正交调制通信网络信息超高密度储存设计是建立在对网络通信信息传输和大数据融合处理基础上，结合正交调制控制方法，构建正交调制通信网络信息超高密度储存的数据空间分布结构模型，提高数据的检测和信息融合能力[3]。传统方法中，对正交调制通信网络信息超高密度储存方法主要有基于相似度特征分析的正交调制通信网络信息超高密度储存方法、基于相空间重构的正交调制通信网络信息超高密度储存方法以及基于模糊特征参数融合的正交调制通信网络信息超高密度储存方法等[4-7]，通过对正交调制通信网络信息超高密度储存设计，结合大数据信息融合技术，实现对正交调制通信网络信息超高密度储存，但传统方法进行正交调制通信网络信息超高密度储存设计的输出稳定性不好，存储效率低。针对上述问题，本文提出基于XML技术的通信网络信息超高密度储存方法。首先构建通信网络的无网格稀疏特征表示模型，结合对正交调制通信网络信息的多维重构和参数融合结果进行稀疏表达，构建正交调制通信网络信息储存的网格分块结构模型，采用XML技术实现对通信网络信息超高密度的储存和优化调度，提高通信网络信息的存储密度。最后进行仿真测试分析，展示本文方法在提高通信网络信息超高密度储存能力方面的优越性能。

1 通信网络信息存储结构分析和数据检测

1.1 通信网络信息存储结构分析

为实现基于XML技术的通信网络信息超高密度储存设计，采用超级节点内紧密划分控制方法，进行通信网络信息存储结构的网格分块化融合聚类处理，构建通信网络信息存储结构的分块参数匹配集，通过指向性的链接控制方法，构建通信网络信息存储链路分布集，得到通信网络信息存储结构的节点分布模型如图1所示。

图1 通信网络信息存储结构的节点分布模型

根据图1所示的正交调制通信网络信息的节点分布yi，得到每个块的信息增量表示为ŷi，通过空间匹配和融合分析，得到正交调制的信道分布为：

其中，l表示输入统计量。基于块结构划分的方法，构建正交调制通信网络信息融合和检测统计特征量，通过构建URL与数字的映射关系[8]，得到通信网络信息超高密度储存的输出稳态特征解为：

其中，Ω(φ)表示是损失函数。根据上述分析，构建了通信网络信息存储结构和节点分布模型。

1.2 通信网络信息特征检测

构建通信网络的无网格稀疏特征表示模型，提取正交调制通信网络信息的离散化分布序列特征量[9]：

其中，K是节点的总数，fk(T)表示正交调制通信网络信息融合的统计二值分量。采用模糊解析和参数融合，得到正交调制通信网络信息的耦合特征量，通过多维空间辨识，分析正交调制通信网络信息状态参数，得到正交调制通信网络信息的耦合特征分布关联矩阵为：

其中，dk表示耦合系数。根据高次统计特征量检测的方法，构建正交调制通信网络信息参数的多维分布集，表示为，根据广义反馈和误差补偿的方法，构建正交调制通信网络信息输出的模糊度特征匹配系数为：

其中，[τis(t)]表示一个周期内正交调制通信网络信息的调度频率，λi表示绕正交调制通信网络信息自适应存储空间融合的匹配特征量。采用分区域调度方法，得到正交调制通信网络信息超高密度储存的惯性融合特征量满足：

通过单次辨识和多维密度重组，得到正交调制通信网络信息的模板匹配函数。根据上述分析，结合对正交调制通信网络信息的多维重构和参数融合结果进行稀疏表达，构建正交调制通信网络信息储存的网格分块结构模型，实现数据存储优化控制[10]。

2 通信网络信息超高密度储存优化

2.1 通信网络信息存储结构压缩

通过离散化空时平面的网格点分布存储的方法实现对正交调制通信网络信息表达和调制解调处理[11]，得到正交调制通信网络信息高密度存储的自适应调节方程表示如下：

采用分段辨识的方法，得到正交调制通信网络信息超高密度储存的连续状态分布函数为u:I×IRd→IR，正交调制通信网络信息超高密度储存的空间分布置信度为：(c1+c2)eλt，正交调制通信网络信息的高密度存储的目标函数为：

结合模糊解析控制，得到正交调制通信网络信息超高密度储存单位的回归分析向量解集{xk}，通过模糊C均值聚类[12]，得到在正交调制通信网络信息超高密度储存中心的聚类特征点，在点得到正交调制通信网络信息超高密度储存的模板特征辨识度函数为：

其中，μ表示正交调制通信网络信息超高密度储存空间的对应正态分布权重参数，Ci(i=1,2,…,n)为子空间压缩当量。正交调制通信网络信息超高密度储存的网格分块模板匹配式为：

其中，vs表示正交调制通信网络信息压缩的尺度变换性，采用边界条件得到特征压缩的凸子集：

其中，ρ1表示正交调制通信网络信息融合的密度。根据对正交调制通信网络信息超高密度储存的特征压缩处理，提高存储的效能。

2.2 通信网络信息超高密度储存空间优化

通过离散化空时平面的网格点分布存储的方法实现对正交调制通信网络信息表达和调制解调处理，采用XML技术实现对通信网络信息超高密度的储存和优化调度[13]，通信网络信息超高密度分布的离散时间序列为，采用离散序列特征调度，在节点所链接网页中，通过置信度参数估计，得到正交调制通信网络信息存储的分布域为：

其中，αk为正交调制通信网络信息分布的模糊指向性时间序列，V为非线性融合惯性参数集，在随机分布特征空间，得到状态参数满足，通过随机时间序列重组，得到正交调制通信网络信息的线性拟合输出为yk，得到正交调制通信网络信息存储的优化目标指向度函数为：

其中，ρ2表示正交调制通信网络信息储存空间密度。在正交调制通信网络信息的优化采样间隔下，采用多维空间重构和统计特征分析[14，15]，得到输出的存储结构空间融合的高阶矩满足X=XT≥0，Y=YT≥0，存储空间压缩满足以下收敛条件：

（3）令xn+1=μxn(1-xn)是一个正交调制通信网络信息融合的共轭特征解，对数据进行筛选控制，提高存储的空间密度，根据特征分解收敛控制条件，其中k=1,2,…,L，采用XML技术实现对通信网络信息超高密度的储存和优化调度，采用特征空间压缩方法，实现存储结构优化。实现流程如图2所示。

图2 XML系统数据流程图

3 仿真实验与结果分析

为了验证本文方法在实现正交调制通信网络信息存储优化的应用性能，进行仿真测试中，通过dsdgen程序生成了3 414 MB大小的ITEM表。取正交调制通信网络信息的连续采样长度为1 200，等间隔采样的带宽为12.8 dB，特征值分解的系数为0.35，存储空间的扰动为-10 dB，迭代步数为100，根据上述参数设定，进行正交调制通信网络信息存储仿真，得到通信网络信息的归一化频谱参数采集结果如图3所示。

图3 通信网络信息的归一化频谱

以图3数据为测试对象，进行数据存储结构优化设计，得到信息压缩输出如图4所示。

图4 通信网络信息压缩输出的频谱

分析图4得知，采用本文方法进行正交调制通信网络信息存储设计，通过信息压缩，提高了数据存储的密度，实现对信息的超高密度存储。

在上述实验选定数据上将各不同压缩方法在压缩率和压缩时间方面进行了比较，测试算法效能，对比结果如图5所示。

图5 效能测试

分析图5（a）可知，采用本文方法进行正交调制通信网络信息存储，在提高了存储空间密度的同时，降低了执行时间。分析图5（b）可知，本文提出的方法在各列的压缩效果比其他4种策略都要好，压缩率达到了原数据的20%左右，有效提高正交调制通信网络信息存储的效率。

4 结语

通过模糊信息调度和压缩空间分布式设计的方法，提高正交调制通信网络信息的存储和数据传输能力，本文提出基于XML技术的通信网络信息超高密度储存方法。根据对正交调制通信网络信息超高密度储存的特征压缩处理，提高存储的效能。采用XML技术实现对通信网络信息超高密度的储存和优化调度，提高数据压缩的存储效能。研究得知，本文方法进行正交调制通信网络信息存储的输出密度较高，存储效能较好。