基于NB⁃IoT 的多道并行程序数据召测模型研究

黄海洋

（鞍山师范学院，辽宁 鞍山 114007）

0 引 言

计算机技术的发展和应用极大地加快了大众的生活节奏和信息传递的速度，多道并行程序是计算机语言编程的新型技术，主要应用于数据召测模型中，加快计算机处理器的运行速度[1-2]。目前，多道并行程序数据召测模型主要应用于数据传递和数据共享储存两个领域[2-3]。

并行程序是处理器的重要执行命令的程序之一。窄带物联网（Narrow Band Internet of Things，NB-IoT）技术以连接网络数据通信效果好、使用时间长并且具有超高的信号识别能力的优点，广泛地应用于计算机领域。

因此，本文研究的基于NB-IoT 的多道并行程序数据的召测模型是在传统并行程序数据召测模型的基础上，融合数据的共享存储方法和NB-IoT 技术，达到提高多道并行程序数据召测模型的效果。实验结果表明，基于NB-IoT 的多道并行程序数据的召测模型能够将计算机处理器的引擎达到最好的效果。

1 基于NB⁃IoT 的多道并行程序数据召测模型

目前，多道并行程序的数据召测模型存在耗电大、数据传输效率普通以及安全加密性差等问题，一旦数据召测模型启动消耗电能大，就会导致工作设备使用周期变短，为数据的传输带来麻烦。

为解决以上不足之处，本文通过分析多道并行程序数据传递的方式和NB-IoT 机制的实现方法，完善数据召测模型，进而提高模型的数据处理速率和安全性。

基于NB-IoT 的多道并行程序数据召测模型的核心为数据传输方式和NB-IoT 技术的实现机制，多道并行程序的数据传输方式是通过无线网络实现的，召测模型的多道并行程序传输的两端分别为处理器和NB-IoT 算法的接收端[4-5]。

多道并行程序数据传输过程为识别处理器发送的数据进程，并且根据数据类型进行分类，因为数据程序具有唯一性，数据在多道并行程序转换时，以每个数据程序的标码进行不同格式的数据封装传输[6-7]。

本文采用的数据传输方式为多道并行通道传输方式，提高了数据召测模型传输数据的速率。传输参数计算公式如式（1）所示：

式中：Ii表示消耗电流；ak表示并行数据特征量；bk表示程序数据特征量；pi表示消耗功率；ε 表示参数阈值；δE表示传输参数。

根据传输参数计算结果，设定传输机制。基于NBIoT 的多道并行程序数据召测模型传输机制如图1所示。

图1 基于NB⁃IoT 的多道并行程序数据召测模型传输机制

观察图1 可知，NB-IoT 技术在充分考虑到多道并行程序数据的传输格式和传输节点封装的并行后，能够有效完成通信数据的传输，对数据实现多通道并行程序数据召测操作[8]。

根据式（1）导出程序数据量为：

式中w 表示数据程序总量。

并行数据特征量导出公式为：

基于NB-IoT 的多道并行程序数据召测模型通过有条理的调度，执行录入模型内的进程，根据不同的进程选择不同的数据多道并行运行程序，然后进行数据计算，避免模型在运算过程中因为多道并行方式破坏各个数据的格式，使数据失效，不具备运算基础。在完成信息导出后，得到基于NB-IoT 的多道并行程序数据召测模型计算公式如下：

式中M 为求得的多道并行程序数据召测模型。

基于NB-IoT 的多道并行程序数据召测模型如图2所示。

图2 基于NB⁃IoT 的多道并行程序数据召测模型

模型内的线程指的是数据调度的最小单位，线程分为5 个不同的状态，每个状态代表着模型内数据的传输状态，有利于工作人员对模型内部计算进行检查[9]。多道并行程序运行进程如图3 所示。

图3 多道并行程序运行进程

一个完整的多道并行程序由多个进程组成，一个进程又由许多的线程组成，所以线程是模型运算的核心。

为了提高基于NB-IoT 的多道并行程序数据召测模型的工作效率，在多道并行程序的运行环境内增加了计算机内各个节点的匹配包，目的是缩短节点与数据的识别时间，加快数据的召测速度。匹配包示意图如图4所示。

图4 匹配包示意图

在NB-IoT 技术集成的数据召测模型中，NB-IoT 机制能够很好地缩短多道并行程序的数据召测模型的计算时间。NB-IoT 方法接收到通道传来的数据，将数据格式转换成功后，启用NB-IoT 机制，将数据合理地分配到计算机的各个结构节点上。一个完整的数据被同一时间分割为许多的小数据包，在一定程度上缓解了计算机处理器的存储空间，并且有利于数据的调用与集成。最后模型通过计算将数据传输到申请数据的接收站，完成数据的传递。

通过以上分析可以得出，基于NB-IoT 的多道并行程序数据召测模型的结构特性既可以完成处理数据冗余的问题，也解决了模型内缓存进程过多的问题。

2 基于NB⁃IoT 的多道并行程序数据召测流程

通过研究，本文建立了基于NB-IoT 的多道并行程序召测模型，为了更加清晰地简述模型的特点和运算过程，本文进一步完成基于NB-IoT 的多道并行程序召测模型的流程分析研究，具体流程如图5 所示，分为3 个步骤。

图5 多道并行程序数据召测模型工作流程

Step1：将NB-IoT 的多道并行程序召测模型连入计算机内并进行初始运行，确保计算机系统环境与模型的运算环境相符合。初始实验完成后，实现召测模型的环境下载，为模型的运算奠定基础。运行环境初始化后工作人员将信息录入召测模型中，完成身份验证，等待进行数据的召测工作，如果身份验证不通过，那么模型将不具备任何功能。

Step2：多道并行程序数据召测模型在运行过程中，机器识别功能一直开启，用于检测数据的格式和数据运行通道的状态，如果出现错误，要立即修复，因为错误状态下不能对多道并行程序数据进行数据反映操作。

Step3：通过模型将程序数据进行BMS 反馈，转换模型可识别程序数据格式，通过NB-IoT 技术对程序数据进行计算，召测结果将在计算机屏幕上输出。

NB-IoT 技术性能并不是通过处理器的负载强度表现的，而是通过对处理器负载数据进行最优值计算。在计算过程中采用开放式线程算法，将各个缓存排队的进程进行任务解压，解压到规定的线程数量范围内，为处理器清理出很大的数据内存空间，从而使处理器高效运行。

基于NB-IoT 的多道并行程序召测模型在运算过程中对程序的数据节点采用数据多核计算原则，减少了模型计算的复杂度，提高模型的运行速率。因为本文研究的召测模型采用多道并行程序，并且考虑到了处理器计算数据的饱和节点的数据传输端口的带宽大小和多道并行程序的点对点通信方式，使得召测模型的各个节点的运算速率快于其他模型。基于NB-IoT 的多道并行程序召测模型结合了多个新型技术和算法，因此在模型计算过程中，每个算法出现故障和错误都会对模型的召测结果有影响。

3 实验研究

为了验证基于NB-IoT 的多道并行程序数据召测模型的有效性，与传统召测模型（多核集群系统下的召测模型和日志数据下的召测模型）进行对比，设计了对比实验。

设定实验参数如表1 所示。

根据上述实验参数，选择本文研究的基于NB-IoT的多道并行程序数据召测模型与传统的基于日志数据的多道并行程序数据召测模型、基于多核集群系统的多道并行程序数据召测模型进行实验，验证模型运行过程不同病毒的入侵量，得到的实验结果如表2 所示。

根据表2 可知，选用了6 种病毒进行入侵，基于NB-IoT 的多道并行程序数据召测模型能够很好地抵挡外来病毒入侵，传统模型对于外来入侵病毒虽然也具备一定的抵御，但是相对抵御能力较低。对于本文选择的6 种病毒，基于NB-IoT 的多道并行程序数据召测模型的平均抵御率都能够达到90%，而传统召测模型从整体来看，抵御能力较差。

表2 病毒入侵检测实验结果 %

召测模型以NB-IoT 技术和多道并行程序数据的通信机制为核心，因此具备较强的扩展性、降低数据通信开销、实现通信和计算重叠、CPU 的高效利用以及提高计算机内各个节点的运算速度等优势。

因为本文建立的基于NB-IoT 的多道并行程序数据模型在实现数据共享存储的条件下采用跨语言的通信协议，在原有的程度上简化了计算机内数据的传递程序，减少了计算机数据缓存进程的排队数量，数据传递过程中需要的节点也减少，达到了降低数据通信开销的结果。

传统的数据召测模型多道并行程序原则性强，数据扩展能力弱，为了解决问题，本文建立的模型采用NB-IoT 技术，具有数据分析能力和平衡负载能力。

数据分析能力为数据的扩展提供应用基础，NB-IoT技术的平衡负载功能对计算机内共享的数据实现并行粒度分化，与多道并行程序的处理方式相符合，提高了多道并行程序数据召测模型对数据代码的扩展能力。

模型安全系数如图6 所示。

图6 模型安全系数实验结果

由图6 可知，本文研究的召测模型安全系数始终在0.9～1.0 之间，多核集群系统下的召测模型安全系数在0.8～0.9 之间波动，日志数据下的召测模型在0.7～0.8 之间波动。由此可见，本文研究的召测模型安全系数更高。

多道并行程序的特点就是同时进行两个或者多个数据的通信以及处理，NB-IoT 技术将各个单线程串行起来，在同一时间维度下，完成多进程的多道并行程序数据的处理，实现数据通信和计算的重叠操作，提高数据召测的效率。

4 结 语

本文首先分析NB-IoT 技术的优势和特点，然后根据多道并行程序的通信方式和数据召测机制，建立基于NB-IoT 的多道并行程序的数据召测模型，最后分别分析数据召测模型的流程和优势，确保基于NB-IoT 的多道并行程序的数据召测模型的性能。本文研究的新型数据召测模型，一方面可以在保证计算机数据通信安全的基础上达到计算机处理器高度引擎的效果，另一方面可以提高数据传输的速率。