一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法技术

本发明专利技术公开了一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法，包括以下步骤：获取处理遥感大数据分布式系统中各个分布式节点与遥感数据类别的工作拓扑，实时监测多类别遥感数据得到多类别遥感数据的动态时序序列；将多类别遥感数据的动态时序序列中任意后一时序处的多类别遥感数据与对应的前一时序处的多类别遥感数据之间进行变动测算得到后一时序处的多类别遥感数据动态量，并对后一时序处的多类别遥感数据动态量依据所述工作拓扑进行拓扑更新得到后一时序处的动态工作拓扑。本发明专利技术实现分布式节点随动态遥感大数据进行动态自适应协同工作，无需在每个时序都要对每个分布式工作节点进行逐一分析，降低了冗余计算量。算量。算量。

【技术实现步骤摘要】
一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法


[0001]本专利技术涉及遥感数据处理
，具体涉及一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法。

技术介绍

[0002]随着我国遥感技术的发展以及高分系列卫星的正式投入使用，可接收数据的卫星数量稳定上升，每个卫星搭载的载荷也更加丰富，同时单景数据的规模也达到了GB级别，总体来看，接收到的数据呈现出多源异构及海量的特点．很多学者研究了海量遥感数据的处理与信息提取，使用这些丰富的数据为国民生产生活提供了大量有用的信息，另一方面也挑战着传统的遥感数据处理方式。
[0003]目前，分布式系统在进行遥感数据处理过程中，每经过一个时序就会对各个分布式工作节点进行一次资源与多源遥感数据进行匹配分析，以判断分布式工作节点的资源是否能够满足处理多源遥感数据的需要，因此在每个时序都要对每个分布式工作节点进行逐一分析，其中，多源遥感数据变化率小的时序之间，如此逐一分析操作存在了大量的冗余计算，降低分布式协同工作的效率。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的在于提供一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法，以解决现有技术中存在冗余计算，降低分布式处理效率的技术问题。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术具体提供下述技术方案：一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法，包括以下步骤：步骤S1、获取处理遥感大数据分布式系统中各个分布式节点与遥感数据类别的工作拓扑，实时监测多类别遥感数据得到多类别遥感数据的动态时序序列；步骤S2、将多类别遥感数据的动态时序序列中任意后一时序处的多类别遥感数据与对应的前一时序处的多类别遥感数据之间进行变动测算得到后一时序处的多类别遥感数据动态量，并对后一时序处的多类别遥感数据动态量依据所述工作拓扑进行拓扑更新得到后一时序处的动态工作拓扑；步骤S3、对后一时序处的动态工作拓扑进行模型推理得到后一时序处各个分布式节点的协同资源更新状态，并依据协同资源更新状态在后一时序处对各个分布式节点进行协同更新，以实现分布式节点随动态遥感大数据进行动态自适应协同工作。
[0006]作为本专利技术的一种优选方案，所述工作拓扑的构建包括：依次将分布式节点作为拓扑中心节点，将分布式节点处理遥感数据类别作为连接在拓扑中心节点上的拓扑分支节点，拓扑中心节点和拓扑分支节点组成工作拓扑；所述工作拓扑的数量与遥感数据类别的数量相一致。
[0007]作为本专利技术的一种优选方案，后一时序处的所述多类别遥感数据动态量的测算包括：
利用协方差对后一时序处的多类别遥感数据与对应的前一时序处的多类别遥感数据之间进行变动测算得到后一时序处的多类别遥感数据动态量；所述多类别遥感数据动态量的测算表达式为：；式中，S
i
为第i个类别的遥感数据动态量，X
i
为后一时序处的第i个类别的遥感数据，Y
i
为前一时序处的第i个类别的遥感数据，cov为协方差运算符，i为计量数。
[0008]作为本专利技术的一种优选方案，所述对后一时序处的多类别遥感数据动态量依据所述工作拓扑进行拓扑更新得到后一时序处的动态工作拓扑，包括：将后一时序处的多类别遥感数据动态量中各个类别的遥感数据动态量作为对应的拓扑分支节点的节点权重，以将所述工作拓扑进行拓扑更新得到所述动态工作拓扑。
[0009]作为本专利技术的一种优选方案，所述对后一时序处的动态工作拓扑进行模型推理得到后一时序处各个分布式节点的协同资源更新状态，包括：将后一时序处的动态工作拓扑输入至预建立的更新状态评估模型，由更新状态评估模型输出分布式节点更新状态；所述更新状态评估模型的构建方法包括：利用模糊C均值聚类方法对后一时序处的动态工作拓扑进行条件随机场的二阶势构造，利用高斯核函数对多类别遥感数据的动态时序序列中的遥感数据类别与时序序列进行条件随机场的多阶势构造；组合条件随机场的二阶势和条件随机场的多阶势得到条件随机场的吉布斯能量函数，基于吉布斯能量函数对条件随机场进行后验概率最大化求解得到后一时序处的各个分布式节点的协同资源更新状态；将动态时序序列中各个后一时序处的动态工作拓扑作为神经网络的输入项，将动态时序序列中各个后一时序处的各个分布式节点的协同资源更新状态作为神经网络的输出项，利用神经网络对所述输入项和所述输出项进行网络训练得到所述更新状态评估模型；所述更新状态评估模型的模型表达式为：Label=network(G)；式中，Label为协同资源更新状态，G为动态工作拓扑，network为神经网络。
[0010]所述协同资源更新状态包括更新和不更新两种状态。
[0011]作为本专利技术的一种优选方案，所述依据协同资源更新状态在后一时序处对各个分布式节点进行协同更新，包括：当后一时序处分布式节点的协同资源更新状态为更新，则将对应的分布式节点进行更新；当后一时序处分布式节点的协同资源更新状态为不更新，则不将对应的分布式节点进行更新。
[0012]作为本专利技术的一种优选方案，每个类别的遥感数据中包含至少一个数据分量，对多类别遥感数据的动态时序序列中各个时序处的多类别遥感数据进行归一化处理。
[0013]作为本专利技术的一种优选方案，所述条件随机场的二阶势表征分布式节点与多类别遥感数据的二元关系，所述条件随机场的多阶势表征多类别遥感数据与动态时序序列的多
元关系。
[0014]作为本专利技术的一种优选方案，所述神经网络中将损失函数设定为神经网络输出得到的协同资源更新状态与对条件随机场进行后验概率最大化求解得到的协同资源更新状态间的二范数值。
[0015]作为本专利技术的一种优选方案，利用循环信念传播算法对条件随机场进行后验概率最大化求解。
[0016]本专利技术与现有技术相比较具有如下有益效果：本专利技术构建工作拓扑和动态工作拓扑，对后一时序处的动态工作拓扑进行模型推理得到后一时序处各个分布式节点的协同资源更新状态，并依据协同资源更新状态在后一时序处对各个分布式节点进行协同更新，以实现分布式节点随动态遥感大数据进行动态自适应协同工作，无需在每个时序都要对每个分布式工作节点进行逐一分析，降低了冗余计算量，提高分布式协同工作的效率。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引伸获得其它的实施附图。
[0018]图1为本专利技术实施例提供的动态自适应分布式协同工作方法流程图；图2为本专利技术实施例提供的条件随机场确定协同资源更新状态的方法流程图。
具体实施方式
[0019]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1、获取处理遥感大数据分布式系统中各个分布式节点与遥感数据类别的工作拓扑，实时监测多类别遥感数据得到多类别遥感数据的动态时序序列；步骤S2、将多类别遥感数据的动态时序序列中任意后一时序处的多类别遥感数据与对应的前一时序处的多类别遥感数据之间进行变动测算得到后一时序处的多类别遥感数据动态量，并对后一时序处的多类别遥感数据动态量依据所述工作拓扑进行拓扑更新得到后一时序处的动态工作拓扑；步骤S3、对后一时序处的动态工作拓扑进行模型推理得到后一时序处各个分布式节点的协同资源更新状态，并依据协同资源更新状态在后一时序处对各个分布式节点进行协同更新，以实现分布式节点随动态遥感大数据进行动态自适应协同工作。2.根据权利要求1所述的一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法，其特征在于：所述工作拓扑的构建包括：依次将分布式节点作为拓扑中心节点，将分布式节点处理遥感数据类别作为连接在拓扑中心节点上的拓扑分支节点，拓扑中心节点和拓扑分支节点组成工作拓扑；所述工作拓扑的数量与遥感数据类别的数量相一致。3.根据权利要求2所述的一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法，其特征在于：后一时序处的所述多类别遥感数据动态量的测算包括：利用协方差对后一时序处的多类别遥感数据与对应的前一时序处的多类别遥感数据之间进行变动测算得到后一时序处的多类别遥感数据动态量；所述多类别遥感数据动态量的测算表达式为：；式中，S
i
为第i个类别的遥感数据动态量，X
i
为后一时序处的第i个类别的遥感数据，Y
i
为前一时序处的第i个类别的遥感数据，cov为协方差运算符，i为计量数。4.根据权利要求3所述的一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法，其特征在于：所述对后一时序处的多类别遥感数据动态量依据所述工作拓扑进行拓扑更新得到后一时序处的动态工作拓扑，包括：将后一时序处的多类别遥感数据动态量中各个类别的遥感数据动态量作为对应的拓扑分支节点的节点权重，以将所述工作拓扑进行拓扑更新得到所述动态工作拓扑。5.根据权利要求4所述的一种面向遥感大数据的动态自适应分布式协同工作方法，其特征在于：所述对后一时序处的动态工作拓扑进行模型推理得到后一时序处各个分布式节点的协同资源更新状态，包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：廖峪，唐泰可，苏茂才，林仁辉，
申请(专利权)人：成都中轨轨道设备有限公司，
类型：发明
国别省市：