11、无线网络与数字滤波技术详解

无线网络与数字滤波技术详解

1. 无线网络问题及技术分析

1.1 网络传输的“犹豫”现象

在网络使用过程中,有时会出现短暂的“犹豫”现象。经观察,这种情况大约每 5 分钟出现一次。通过 Wireshark 的统计功能和 I/O 图分析发现,在 5 分钟后数据传输会出现异常,但数据并未丢失。进一步研究标准得知,根据 802.11n 规定,所有 STA 需每 300 秒扫描所有 WiFi 信道并向 AP 报告结果,AP 再将信息传播给所有 STA 以更新其“导航向量”。例如 iPad 每 300 秒会进行 13 次短暂的“Power Naps”,这是因为 2.4 GHz 频段有 14 个信道,iPad 在监听一个信道时,需每 300 秒扫描其余 13 个信道,目前尚未找到解决此问题的方法。

1.2 聚合帧技术

为解决每个帧的开销问题,引入了聚合技术。聚合的对象是协议数据单元(PDU),常见的有两种类型:
- A - MPDU(Aggregate MAC Protocol Data Unit)
- A - MSDU(Aggregate MAC Service Data Units)

以一个测试为例,数据从 192.168.1.128 通过有线连接到华硕 AP,再无线连接到 iPad。在 Wireshark 中设置显示 A - MPDU 序列号等信息,发现帧 39897 - 39901 实际上是一个 802.11 A - MPDU,包含 5 个 MPDU,序列号为 3092 - 3096。帧 39902 是 802.11 块确认帧,起始序列号为 3092,位图“1f000…”有 5 个“1”位,对应前面帧的序列号,实现了

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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