14、5G 网络中的 SDN、NFV 与 vEPC 技术解析

5G 网络中的 SDN、NFV 与 vEPC 技术解析

1. 光网络功能虚拟化(Optical NFV)中的服务放置

在网络功能虚拟化(NFV)场景下,光交换和分组交换可联合使用,以同时满足虚拟网络功能(VNF)链的效率和灵活性要求。光交换作为数据中心(DC)网络的“骨干”,以波长形式将大流量引导至各个 Pod。当流量到达 Pod 后,会转换为分组流量,然后在托管所需 VNF 的服务器之间进行引导。在给定的 Pod 中,当流量经过所有所需的 VNF 处理后,需要再次转换回波长形式。对于每个 VNF 链访问的 Pod,在 Pod 和光引导域之间需要进行光 - 电 - 光(O/E/O)转换。不过,对于小流量,以纯分组形式通过其服务链可能更高效,例如通过一个处理小流量的并行分组引导域。

参考架构的数据平面由运营商的接入/城域网以及运营商的 DC/云组成。目的地为同一组核心 VNF 的流量在路由到 DC/云之前会进行聚合。这个过程基于运营商的策略和使用深度分组检测的先验分组分类,可以采用传统的分组技术,如多协议标签交换(MPLS)或定义了分组规则的基于 OpenFlow 的方案。聚合后的流量随后由可调收发器转换为符合波分复用(WDM)标准的波长流量,多个波长流量可以复用在同一根光纤中以提高传输效率。

O/E/O 转换是一个昂贵且耗电的过程,在流量工程和网络资源规划问题中通常需要尽量减少。在参考架构中,如果资源充足,理想情况下应在单个 Pod 内实例化 NF 链的所有 VNF。这种策略可以避免在光引导域中进行不必要的流量遍历,并且单个 Pod 内的资源分配有助于降低 DC 网络和 Pod 资源的资源编排复杂性。然而,由于资源限制,实际上可能无法在单个 Pod 内提供整个 NF 链。谷歌发布

欢迎使用“可调增益放大器 Multisim”设计资源包!本资源专为电子爱好者、学生以及工程师设计,旨在展示如何在著名的电路仿真软件Multisim环境下,实现一个具有创新性的数字控制增益放大器项目。 项目概述 在这个项目中,我们通过巧妙结合模拟电路数字逻辑,设计出一款独特且实用的放大器。该放大器的特点在于其增益可以被精确调控,并非固定不变。用户可以通过控制键,轻松地改变放大器的增益状态,使其在1到8倍之间平滑切换。每一步增益的变化都直观地通过LED数码管显示出来,为观察和调试提供了极大的便利。 技术特点 数字控制: 使用数字输入来调整模拟放大器的增益,展示了数字信号对模拟电路控制的应用。 动态增益调整: 放大器支持8级增益调节(1x至8x),满足不同应用场景的需求。 可视化的增益指示: 利用LED数码管实时显示当前的放大倍数,增强项目的交互性和实用性。 Multisim仿真环境: 所有设计均在Multisim中完成,确保了设计的仿真准确性和学习的便捷性。 使用指南 软件准备: 确保您的计算机上已安装最新版本的Multisim软件。 打开项目: 导入提供的Multisim项目文件,开始查看或修改设计。 仿真体验: 在仿真模式下测试放大器的功能,观察增益变化及LED显示是否符合预期。 实验调整: 根据需要调整电路参数以优化性能。 实物搭建 (选做): 参考设计图,在真实硬件上复现实验。
【数据融合】【状态估计】基于KF、UKF、EKF、PF、FKF、DKF卡尔曼滤波KF、无迹卡尔曼滤波UKF、拓展卡尔曼滤波数据融合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕状态估计数据融合技术展开,重点研究了基于卡尔曼滤波(KF)、无迹卡尔曼滤波(UKF)、扩展卡尔曼滤波(EKF)、粒子滤波(PF)、固定区间卡尔曼滤波(FKF)和分布式卡尔曼滤波(DKF)等多种滤波算法的理论Matlab实现,涵盖了非线性系统状态估计、多源数据融合、目标跟踪及传感器优化等应用场景。文中通过Matlab代码实例演示了各类滤波方法在动态系统中的性能对比适用条件,尤其强调在复杂噪声环境和非线性系统中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定信号处理、控制理论基础的研究生、科研人员及从事自动化、导航、机器人、电力电子等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于动态系统的状态估计噪声抑制,如目标跟踪、无人机姿态估计、电池SOC估算等;②为科研项目提供主流滤波算法的Matlab实现参考,支持算法复现性能对比;③辅助教学课程设计,帮助理解滤波算法的核心原理编程实现。; 阅读建议:建议结合Matlab代码实践操作,重点关注不同滤波算法在非线性、非高斯环境下的表现差异,建议读者按章节顺序学习,并参考文档中提供的网盘资源获取完整代码仿真模型以加深理解。
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