4、高可靠移动自组网协议设计的测试架构与系统组合算子解析

高可靠移动自组网协议设计的测试架构与系统组合算子解析

移动自组网协议测试架构

在未来无处不在的通信环境中,宽带无线通信将变得普及。无线局域网设备(如 IEEE802.11a/b/g)和无线个人局域网设备(如蓝牙和 ZigBee)可能会以合理的成本集成到移动终端中,并与现有的蜂窝网络互补使用。这意味着由这些窄范围通信设备组成的移动自组网(MANETs)将无缝连接到全球网络(IP 网络)。

然而,测试 MANET 应用程序和协议的功能和性能有效性并非易事。即使移动节点的被测实现(IUTs)独立通过了一般的一致性测试,但当它们协同工作以提供分布式内容搜索和路由等服务和功能时,可能无法正常工作或无法达到合理的性能。此外,节点的移动性使问题更加复杂,因为移动模型对其性能和正确性有很大影响。

我们专注于 MANET 协议的功能和性能测试,讨论了在测试中应验证的属性,并相应地对目标协议的环境进行建模。然后,我们提出了一种基于网络模拟器 MobiREAL 的 MANET 协议测试架构。该架构主要使用被动测试方法,通过观察 IUTs 之间的数据传输序列来进行测试。给定要测试的 IUTs 和要验证的属性,它可以为 IUTs 虚拟提供包括移动模型和底层无线传输层在内的环境,就像它们在真实移动终端上执行一样。该架构不仅支持提供环境,还支持直观地观察被动测试的结果。

被动测试

在 MANET 协议的高层(第 4 层及以上)进行被动测试时,我们可以将它们之间的通信通道简单抽象为单个不可靠通道。然而,测试 MANET 的网络层协议需要更多考虑,主要是因为移动性建模和上下层建模。

以动态源路由(DSR)协议为例,DSR 在路由请求阶段会找到多个潜在

AI 代码审查Review工具 是一个旨在自动化代码审查流程的工具。它通过集成版本控制系统(如 GitHub 和 GitLab)的 Webhook,利用大型语言模型(LLM)对代码变更进行分析,并将审查意见反馈到相应的 Pull Request 或 Merge Request 中。此外,它还支持将审查结果通知到企业微信等通讯工具。 一个基于 LLM 的自动化代码审查助手。通过 GitHub/GitLab Webhook 监听 PR/MR 变更,调用 AI 分析代码,并将审查意见自动评论到 PR/MR,同时支持多种通知渠道。 主要功能 多平台支持: 集成 GitHub 和 GitLab Webhook,监听 Pull Request / Merge Request 事件。 智能审查模式: 详细审查 (/github_webhook, /gitlab_webhook): AI 对每个变更文件进行分析,旨在找出具体问题。审查意见会以结构化的形式(例如,定位到特定代码行、问题分类、严重程度、分析和建议)逐条评论到 PR/MR。AI 模型会输出 JSON 格式的分析结果,系统再将其转换为多条独立的评论。 通用审查 (/github_webhook_general, /gitlab_webhook_general): AI 对每个变更文件进行整体性分析,并为每个文件生成一个 Markdown 格式的总结性评论。 自动化流程: 自动将 AI 审查意见(详细模式下为多条,通用模式下为每个文件一条)发布到 PR/MR。 在所有文件审查完毕后,自动在 PR/MR 中发布一条总结性评论。 即便 AI 未发现任何值得报告的问题,也会发布相应的友好提示和总结评论。 异步处理审查任务,快速响应 Webhook。 通过 Redis 防止对同一 Commit 的重复审查。 灵活配置: 通过环境变量设置基
【直流微电网】径向直流微电网的状态空间建模线性化:一种耦合DC-DC变换器状态空间平均模型的方法 (Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了径向直流微电网的状态空间建模线性化方法,重点提出了一种基于耦合DC-DC变换器的状态空间平均模型的建模策略。该方法通过数学建模手段对直流微电网系统进行精确的状态空间描述,并对其进行线性化处理,以便于系统稳定性分析控制器设计。文中结合Matlab代码实现,展示了建模仿真过程,有助于研究人员理解和复现相关技术,推动直流微电网系统的动态性能研究工程应用。; 适合人群:具备电力电子、电力系统或自动化等相关背景,熟悉Matlab/Simulink仿真工具,从事新能源、微电网或智能电网研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握直流微电网的动态建模方法;②学习DC-DC变换器在耦合条件下的状态空间平均建模技巧;③实现系统的线性化分析并支持后续控制器设计(如电压稳定控制、功率分配等);④为科研论文撰写、项目仿真验证提供技术支持代码参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐步实践建模流程,重点关注状态变量选取、平均化处理和线性化推导过程,同时可扩展应用于更复杂的直流微电网拓扑结构中,提升系统分析设计能力。
内容概要:本文介绍了基于物PINN驱动的三维声波波动方程求解(Matlab代码实现)理信息神经网络(PINN)求解三维声波波动方程的Matlab代码实现方法,展示了如何利用PINN技术在无需大量标注数据的情况下,结合物理定律约束进行偏微分方程的数值求解。该方法将神经网络物理方程深度融合,适用于复杂波动问题的建模仿真,并提供了完整的Matlab实现方案,便于科研人员理解和复现。此外,文档还列举了多个相关科研方向和技术服务内容,涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、电力系统等多个领域,突出其在科研仿真中的广泛应用价值。; 适合人群:具备一定数学建模基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事计算物理、声学仿真、偏微分方程数值解等相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习并掌握PINN在求解三维声波波动方程中的应用原理实现方式;②拓展至其他物理系统的建模仿真,如电磁场、热传导、流体力学等问题;③为科研项目提供可复用的代码框架和技术支持参考; 阅读建议:建议读者结合文中提供的网盘资源下载完整代码,按照目录顺序逐步学习,重点关注PINN网络结构设计、损失函数构建及物理边界条件的嵌入方法,同时可借鉴其他案例提升综合仿真能力。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值