66、无线通信网络中TCP与UMTS技术解析

无线通信网络中TCP与UMTS技术解析

在当今的无线通信领域,TCP(传输控制协议)在应对无线链路中连续数据包丢失问题时面临挑战,同时UMTS(通用移动通信服务)作为第三代移动通信技术,其在现有GSM(全球移动通信系统)网络上的部署规划也备受关注。下面将详细探讨这两方面的内容。

TCP在无线链路中恢复多数据包丢失的机制

在无线链路通信中,数据包丢失是常见问题,这会导致TCP性能下降。为解决此问题,引入了使用随机数(nonce)的N - TCP技术。

数据包处理机制

当移动主机(MH)成功接收数据包5后,该数据包会从缓冲区移除。当收到ACK(2, 38)时,对应随机数值为38的数据包6位于缓冲区尾部 + 3的位置,由此可知有三个数据包丢失。但此时这些数据包不会重传,因为它们在两倍平滑往返时间(srtt)过去之前刚重传过。

在这个例子中,监听模块需要收到重复ACK才会重传丢失的数据包,且对于重复ACK只允许重传一个数据包。这种操作带来的额外延迟会增加持续超时的可能性。而N - TCP的特性是,通过接收ACK识别出的丢失数据包可以立即重传,这使得它能从多个数据包丢失的情况中快速恢复。

实验评估
  • 模拟模型
    • 假设固定主机(FH)和基站(BS)通过10 Mbps以太网互连,BS和MH通过2 Mbps的IEEE 802.11 WLAN协议连接。
    • 数据包从FH到BS和从BS到MH的传输延迟分别为200毫秒和10毫秒。
    • FH和MH使用TCP - Reno协议。使用网络模拟器
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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