26、5G网络与在线教育中的技术应用与挑战

5G网络与在线教育中的技术应用与挑战

1. 安全节能路由算法与网络模型

在无线传感器网络(WSN)中,有一种安全节能路由算法,它通过四次传输回到旧的入口点。数据记录和收集的方式能减少输入层发送的消息数量,该协议适用于任何使用WSN的定期监测应用。网络模拟器NS - 2支持无线网络的模拟,可用于构建基于OEERP的无线传感器网络。

网络模型方面,构成结构的N个点分布在一个无限球体上。每个节点的初始功率、最大数据包大小、消息大小和阈值都有各自特定的参数。系统基于网络构建,节点相互连接形成簇。为评估传感器网络的价值,需了解其使用寿命,簇建模能解释所有网络创建模型的功能。每个节点分配的初始功率值为2.0J,所有节点以分布式模式通信。最大数据包大小为4000位,每条消息200位,每个节点分配50位。

2. 5G面临的关键安全挑战

5G需要强大的安全架构,因为它连接网络的各个方面。下一代移动网络(NGMN)提出的5G关键挑战如下:
- 突发网络流量 :会有大量终端用户或创新设备(物联网设备)。
- 无线接口安全 :无线电阻塞密钥发送到不安全的信道。
- 用户数据层面 :用户数据层面缺乏完整性安全保护。
- 网络强制安全 :将服务驱动程序限制在安全架构内,可选择使用安全程序。
- 漫游安全 :用户从一个运营商网络漫游到另一个运营商网络时,安全参数效率不高。
- 基础设施的DoS攻击 :存在管理可感知

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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