31、网络架构解析:GPRS、3GPP与IS - 41/IS - 95网络

网络架构解析:GPRS、3GPP与IS - 41/IS - 95网络

1. GPRS网络架构

1.1 GPRS隧道协议(GTP)

GPRS隧道协议(GTP)用于在GPRS支持节点之间传输数据。它封装诸如X.25或IP等分组数据协议的协议数据单元(PDUs)。此外,若有需要,GTP还能在GSN之间提供流量控制机制。GTP协议在GSM 09.60中定义,其下层是TCP和UDP协议。TCP用于承载需要可靠数据链路的协议(如X.25)的GTP PDUs,而UDP则用于不需要可靠数据链路的协议(如IP)。目前GPRS骨干网络层协议使用IPv4,为用户数据和控制信令提供路由功能,未来IPv6将取代IPv4。

1.2 SGSN与MS间的数据传输

在SGSN和MS之间,分组数据协议(PDP)PDUs通过子网相关汇聚协议(SNDCP)进行传输。SNDCP将网络层特性映射到底层逻辑链路的特性上,并将多个三层消息复用为单个虚拟逻辑链路连接。此外,SNDCP协议还执行加密、分段和压缩操作。逻辑链路控制(LLC)提供可靠的逻辑链路,其中继功能在Um和Gp接口之间中继LLC PDUs。基站系统GPRS协议(BSSGP)在BSS和SGSN之间传达路由和QoS相关信息,该协议在GSM 08.64中规定。

1.3 无线接口GSM RF

在无线接口GSM RF中,GSM 05系列规定的GSM物理层对数据进行调制、解调、编码和解码。数据链路层有两个子层:无线链路控制(RLC)和媒体接入控制(MAC)。RLC提供依赖于无线解决方案的可靠链路,MAC功能控制无线信道的接入信令(请求和授权)过程,以及将LLC帧映射到GSM物理信道。RLC和MAC功能在

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势局限性的认识。
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