16、移动设备存储与无线传感器网络路由算法解析

移动设备存储与无线传感器路由算法

移动设备存储与无线传感器网络路由算法解析

移动设备iSCSI虚拟存储系统

在移动设备的存储应用中,iSCSI(Internet Small Computer System Interface)技术为远程存储访问提供了有效的解决方案。

系统结构
  • 设备与网络选择 :采用PDA作为移动设备,通过802.11b无线网络访问远程存储。在移动设备和服务器上分别安装iSCSI发起器和目标驱动程序,开发平台选用Linux环境。
  • iSCSI发起器驱动 :利用Linux系统的LKM(Loadable Kernel Module)技术,支持通过IP网络进行块级I/O操作。驱动模块在Linux内核中动态支持,系统分为用户层和内核层。PDA中的iSCSI发起器驱动会根据用户请求生成iSCSI PDU(协议数据单元),用于同步和封装SCSI数据,然后将iSCSI PDU通过目标传输到TCP/IP,最终实现移动设备与远程iSCSI目标服务器的通信,用户可将远程存储设备视为本地块设备。
  • 虚拟SCSI主机注册 :通常移动设备无需SCSI驱动,使用闪存文件系统作为文件系统驱动。为在内核中注册虚拟SCSI主机,需加载SCSI相关模块。注册后,移动设备可对SCSI命令进行封装和解封装,以进行iSCSI操作。
系统组件 详细信息
移动
提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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