TCP/IP(2)链路层

本文深入探讨链路层的主要目的,详细解释了ARP、RARP模块的作用,并对比了尾部封装、SLIP和PPP协议的特点。进一步阐述了PPP协议相较于SLIP的优势及会换接口处理IP数据报的简单过程。

概览:

      链路层的主要目的有三个,一是为IP模块提供发送和接收IP数据包的功能;二是为ARP模块提供发送ARP请求和接收ARP应答的功能;三是为RARP模块提供发送RARP请求和接收ARP应答的功能。

      ARP模块作用是将32bit的IP地址转换成以太网中48bit的MAC地址(硬件地址)。而RARP模块的作用正好跟ARP模块的功能相反,是将MAC地址转换成IP地址。

     TCP/IP支持很多链路协议,着主要是取决于网络所使用的硬件,以太网、令牌环网、FDDI、RS-232串行线路等,当今TCP/IP采用的主要局网技术是以太网。

封装方式(协议):

尾部封装:该协议已经被淘汰,这是早期的实验格式。

SLIP:全称是串行线路IP。这是一种现在被广泛使用的协议。但是最终会被淘汰。这种封装方式的特点如下:

        1) IP数据报以一个称作E N D(0 x c 0)的特殊字符结束,同时为了排除线路噪声,所以在数据开始出也有一个END字符。

        2)如果I P报文中某个字符为 E N D,那么就要连续传输两个字节 0 x d b和0 x d c来取代它。

        3)如果I P报文中某个字符为S L I P的E S C字符,那么就要连续传输两个字节 0 x d b和0 x d d来取代它。

        如下图:

 

缺点:

        1)必须事先得到目标主机的IP地址。

        2)数据帧中没有类型字段(类似于以太网中的类型字段)。

        3)同一条串行线路只能被SLIP协议占用,不能被其他协议占用。

        4)没有在数据帧中添加检测和字段(类似于以太网中的CRC字段)。只能通过上层协议发现错误。

ppp:这是点对点协议,该协议修改了SLIP协议中所有的缺陷。该协议包括以下三个部分:

        1)在串行链路上封装IP数据报的方法。

        2)建立、配置以及测试数据链路的链路控制协议。

        3)针对不同网络层协议的网络控制协议体系。

特点:

       1)每一帧都以标志字符0 x 7 e开始和结束。紧接着是一个地址字节,值始终是 0 x ff,然后是一个值为0 x 0 3的控制字节。接下来是协议字段,类似于以太网中类型字段的功能。当它的值为 0 x 0 0 2 1时,表示信息字段是一个I P数据报;值为0 x c 0 2 1时,表示信息字段是链路控制数据;值为 0 x 8 0 2 1时,表示信息字段是网络控制数据。


相比于SLIP的优点:

       (1) PPP支持在单根串行线路上运行多种协议,不只是I P协议;

       (2) 每一帧都有循环冗余检验;

       (3) 通信双方可以进行I P地址的动态协商(使用I P网络控制协议);

       (4) 与C S L I P类似,对T C P和I P报文首部进行压缩; 

       (5) 链路控制协议可以对多个数据链路选项进行设置。

会换接口处理IP数据报简单过程:

 






下载方式:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 在纺织制造领域中,纱线的品质水平对最终制成品的整体质量具有决定性作用。 鉴于消费者对于产品规格和样式要求的不断变化,纺织制造工艺的执行过程日益呈现为一种更为复杂的操作体系,进而导致对纱线质量进行预测的任务变得更加困难。 在众多预测技术中,传统的预测手段在面对多变量间相互交织的复杂关系时,往往显得力不从心。 因此,智能计算技术在预测纱线质量的应用场景中逐渐占据核心地位,其中人工神经网络凭借其卓越的非线性映射特性以及自适应学习机制,成为了众多预测方法中的一种重要选择。 在智能计算技术的范畴内,粒子群优化算法(PSO)和反向传播神经网络(BP神经网络)是两种被广泛采用的技术方案。 粒子群优化算法是一种基于群体智能理念的优化技术,它通过模拟鸟类的群体觅食行为来寻求最优解,该算法因其操作简便、执行高效以及具备优秀的全局搜索性能,在函数优化、神经网络训练等多个领域得到了普遍应用。 反向传播神经网络则是一种由多层节点构成的前馈神经网络,它通过误差反向传播的机制来实现网络权重和阈值的动态调整,从而达成学习与预测的目标。 在实际操作层面,反向传播神经网络因其架构设计简洁、实现过程便捷,因此被广泛部署于各类预测和分类任务之中。 然而,该方法也存在一些固有的局限性,例如容易陷入局部最优状态、网络收敛过程缓慢等问题。 而粒子群优化算法在参与神经网络优化时,能够显著增强神经网络的全局搜索性能并提升收敛速度,有效规避神经网络陷入局部最优的困境。 将粒子群优化算法与反向传播神经网络相结合形成的PSO-BP神经网络,通过运用粒子群优化算法对反向传播神经网络的权值和阈值进行精细化调整,能够在预测纱线断裂强度方面,显著提升预测结果的...
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