15、资源受限设备上SNMP代理与运营商以太网OAM技术剖析

资源受限设备上SNMP代理与运营商以太网OAM技术剖析

1. SNMP代理在资源受限设备上的实现

在资源受限设备上实现简单网络管理协议(SNMP)代理是一项具有挑战性的任务。下面将详细介绍相关的实现细节、资源需求评估以及性能分析。

1.1 MIB数据结构与管理对象存储

SNMP代理使用特定的数据结构来存储管理对象。以下是一个表示MIB对象的结构体定义:

struct mib_object_t {
    u8t attrs;
    varbind_t varbind;
    get_value_t get_fnc_ptr;
#if ENABLE_MIB_TABLE
    get_next_oid_t get_next_oid_fnc_ptr;
#endif
    set_value_t set_fnc_ptr;
#ifndef MIB_SIZE
    struct mib_object_t* next_ptr;
#endif
};

SNMP实现支持两种管理对象存储方式:数组和链表。若使用数组,需在编译时通过 MIB_SIZE 宏定义预定义对象数量;若使用链表,每个管理对象需额外的两个字节用于 next_ptr 成员。

已实现了SNMPv2 - MIB、IF - MIB和ENTITY - SENSOR - MIB中的多个对象。SNMPv2 - MIB定义描述SNMP实体身份和能力的管理对象;IF - MIB提供网络接口相关信息访问,通过对Contiki无线电驱动进行检测来获取数据包

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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