75、IPv6移动自组网中的名称服务

IPv6移动自组网中的名称服务

1 引言

移动自组网(MANET)是一种无需基站或接入点等通信基础设施,移动节点就能相互通信的网络。近年来,随着MANET需求的增加,IETF Manet工作组一直在开发适用于多跳MANET的自组网路由协议。与此同时,IPv6技术日趋成熟,它具备无状态地址自动配置和组播地址分配等便捷功能,已在全球范围内得到广泛应用。通过IPv6的零配置特性,MANET中的用户能够更轻松地进行通信。

DNS是互联网中最常用的应用之一,它为互联网中的节点提供名称到地址的解析服务。虽然MANET也需要DNS服务,但现有的DNS基于专用且固定的名称服务器,不适合拓扑结构动态变化的MANET。因此,本文提出了一种名为Ad - hoc Name Service System for IPv6 MANET(ANS)的名称服务系统架构,它能为IPv6移动自组网中的移动节点提供名称到地址的解析、自动配置技术以及服务发现功能。

2 相关工作

2.1 零配置网络的自动配置技术

IETF Zeroconf工作组定义了零配置或自动配置技术,该技术能在小型办公室、家庭办公室网络、飞机网络和家庭网络等环境中,自动完成网络配置,无需手动管理。其主要机制包括:
- IP接口配置
- 名称服务(如主机名与IP地址的转换)
- IP组播地址分配
- 服务发现

2.2 链路本地组播名称解析

链路本地组播名称解析(LLMNR)用于在链路本地范围内解析域名和IP地址。在子网中,从域名到IPv6地址的解析过程如下:
1. 发送方(解析器)以链路本地组播方式发送LLMNR

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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