2、云赋能5G:SDN与NFV技术解析

云赋能5G:SDN与NFV技术解析

1. 现有网络困境与新技术需求

当前的蜂窝基础设施难以应对爆炸式的数据需求,主要原因在于资源配置和分配方式过于静态,无法高效利用资源。而流量需求具有高度动态性,存在日变化现象,热门事件还常引发突发流量高峰。盲目增加网络容量并不能从根本上满足流量需求,我们需要更好地利用现有容量。

传统蜂窝运营商的商业模式基于电话业务营收,互联网最初是按在线时长或数据流量计费的增值服务。如今,互联网接入已转变为按固定费率收费的模式,运营商部署宽带网络以满足数字社会的需求,但在部署更高速度网络时面临盈利难题,监管政策也进一步限制了运营商的盈利能力。为增加收入,运营商在宽带基础设施之上部署了许多以服务为中心的网络,如IPTV,这对运营商网络提出了新的功能要求。同时,运营商希望大幅降低资本和运营成本。

2. 软件定义网络(SDN)

2.1 SDN的起源

为满足日益增长的互联网接入和基于数据包的服务需求,需要在城域和汇聚网络领域部署更高效的数据包网络。将核心网络的架构直接应用于城域和汇聚网络可能并非最具成本效益的方法,因此可借鉴传统移动核心网络的做法,拆分路由器架构。

拆分路由器的控制平面和转发平面便形成了软件定义网络(SDN)的最初构想。该构想源于斯坦福大学的“Clean Slate Internet Design”倡议,旨在将路由智能软件与简单的转发硬件分离,尤其适用于学术研究网络和测试平台,可快速原型化和评估新的控制理论与算法。其目标是开发一个高性能、低成本的系统,能够支持广泛的研究,将实验流量与生产流量隔离,并满足设备供应商对封闭平台的需求。

2.2 SDN的关键技术

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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