27、IoT边缘到云的通信协议解析

IoT边缘到云的通信协议解析

1. MQTT - SN 协议详解

在物联网通信中,MQTT - SN 是一种重要的协议。它在拓扑结构和功能上有其独特之处。
- 代理与网关
- 代理行为 :在 MQTT - SN 中,代理的行为与 MQTT 类似。无线传感器可以与 MQTT - SN 网关通信,网关将 MQTT - SN 协议转换为 MQTT 或其他协议形式;也可以与转发器通信,转发器将接收到的 MQTT - SN 帧封装成 MQTT - SN 消息转发给网关。
- 网关类型
- 透明网关 :管理来自传感器设备的多个独立 MQTT - SN 流,并将每个流转换为一个 MQTT 消息,与 MQTT - SN 连接和到代理的 MQTT 连接是一对一的关系。
- 聚合网关 :将多个 MQTT - SN 流合并为较少数量的 MQTT 流发送到云 MQTT 代理。虽然设计更复杂,但可以减少通信开销和服务器上同时打开的连接数量。不过,要使聚合网关拓扑正常工作,客户端需要发布或订阅相同的主题。

  • 网关广告和发现
    由于 MQTT - SN 的拓扑比 MQTT 更复杂,需要一个发现过程来通过多个网关和转发器节点建立路由。

    • 网关操作 :加入 MQTT - SN 拓扑的网关首先绑定到 MQTT 代理,然后可能会向连接的客户端或其他网关发送
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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