5、发布/订阅系统中的移动性:原理、算法与应用

发布/订阅系统中的移动性:原理、算法与应用

1. 引言

新兴的移动应用,如基于位置的服务、移动商务、游戏和娱乐服务等,对通信基础设施提出了新的挑战。现有的传输层通信原语难以满足这些应用产生的大量数据传输和复杂交互模式的需求。同时,移动设备资源受限且高度动态,这要求通信基础设施能够适应网络流量和规模的变化。发布/订阅模型为解决这些问题提供了一种有效的解决方案,它提供了简单而强大的应用交互抽象,支持移动性并能高效地进行消息过滤和路由。

2. 移动应用概述

2.1 示例应用

  • 早期应用 :早期的移动应用多为独立程序,如简单的个人信息管理工具(日历、待办事项列表)、单人游戏(纸牌游戏)和相机应用。这些应用通常不具备网络访问功能,数据需手动输入,即使能与桌面计算机同步数据,也需要物理连接,降低了移动设备的优势。
  • 网络启用应用 :如今,大多数移动设备都支持网络访问。早期的网络启用应用是传统桌面应用的移植版本,如电子邮件、即时通讯和简单文件共享。随着移动设备性能的提升,出现了一些没有桌面等效版本的新应用,如基于位置的服务(如交通警报、企业车队跟踪系统)和商务金融应用(如移动支付服务)。此外,还有基于传感器网络的应用,这些应用由大量资源受限的节点协作完成任务。

2.2 设备和应用特征

  • 设备特征 :移动设备通常资源受限,包括计算能力、内存、带宽和电池寿命。其用户界面在传感器网络节点中可能不存在,在PDA和手机中也非常有限。不过,大多数移动设备支持多种网
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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