23、基于主动网络技术的多组通信

基于主动网络技术的多组通信

1. 引言

基于组播的拥塞避免有两种主要架构,能够保留多媒体传输的实时特性,分别是接收方驱动的分层组播和流复制组播。在这两种情况下,多媒体流会被分成几个具有不同QoS要求的互补层(分层组播)或独立流(流复制)。所有层/流会同步并作为单独的组播组同时通过网络传输,接收方可以单独订阅或取消订阅适当的组播组,以获得网络所能提供的最佳质量信号。

基于组播的拥塞避免的一大优势是它能很好地解决网络异构性问题。不过,这种传输方式假定所有组播组(层或流)即使分开发送,也会遵循相同的组播树。这一假设在分层组播中尤为必要,相同的各层传播参数可避免传输层失去同步。此外,一个会话中所有层/流共享的公共组播树对于提供稳定的拥塞控制也是必需的。接收方驱动的拥塞避免形成了一个从拥塞点到接收方再回到拥塞点的闭环控制。接收方充当控制器,促使控制设备(拥塞点的网络节点)进行速率适配。只有当组成员与在拥塞点测量的有效传输速率保持一一对应关系时,稳定的控制过程才有可能实现。

然而,在本质上无连接的IP网络中,无法保证公共组播树的存在。虽然许多人已解决了分层组播传输管理的问题,也使用了主动网络技术,但构建公共传输树的方法仍是一个未解决的问题。这里提出了一种可能的解决方案——基于主动网络技术的多组通信。与之前基于主动网络的分层组播方案不同,该管理方案允许充分利用现有的组播基础设施。

2. 基于主动网络技术的多组通信
2.1 多组通信的概念

多组被定义为属于一个组播会话的一组组播地址,它们遵循相同的组播树,同时组播转发会根据特定的组成员进行单独调整。多组由一组组播组组成,通过公共传输树连接在一起。假设组播传输树将基于最低质量流(基

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量与一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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