11、未来互联网高可用性与OpenFlow在IMS网络中的集成

OpenFlow与LFA在IMS高可用性中的集成

未来互联网高可用性与OpenFlow在IMS网络中的集成

1. 未来互联网的高可用性

随着终端用户和实时服务数量的不断增加,未来互联网架构面临的一个重要挑战是具备抗故障能力。由于故障频繁发生,IP网络需要能够在组件故障时存活并确保服务的连续性。

1.1 LFA成本优化与图扩展

Loop - Free Alternates(LFA)和Remote LFA(rLFA)规范因其简单性和可部署性,已应用于IP和MPLS/LDP网络。LFA和rLFA的保护覆盖范围取决于网络拓扑和链路成本。

以下是LFA成本优化结果表:
| 拓扑名称 | n | m | Δ | η(G, c) | η(G, c∗) |
| — | — | — | — | — | — |
| AS1221 | 7 | 9 | 2.57 | 0.809 | 0.833 |
| AS3257 | 27 | 64 | 4.74 | 0.923 | 1 |
| AS6461 | 17 | 37 | 4.35 | 0.933 | 1 |
| Abilene | 12 | 15 | 2.50 | 0.56 | 0.674 |
| Italy | 33 | 56 | 3.39 | 0.784 | 0.944 |
| Germany | 27 | 32 | 2.94 | 0.695 | 0.911 |
| AT&T | 22 | 38 | 3.45 | 0.823 | 0.987 |
| Germ 50 | 50 | 88 | 3.52 | 0.9 | 0.966 |

对于一些网络,单纯的成

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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