19、Ad Hoc路由协议验证:通过广播抽象实现高效分析

Ad Hoc路由协议验证:通过广播抽象实现高效分析

1. 广播抽象下的Ad Hoc路由协议基础

在Ad Hoc网络中,路由协议的验证是一个关键问题。我们聚焦于数据包而非节点,每个完整的路由设置 - 初始IP数据包传递会话始于源节点S发送包含特定目标D的RREQ的PLBD数据包。当此数据包到达一个或多个其他节点时,可视为转化为新数据包。一旦重传数据包之一到达D(前提是存在连接),D将生成发往接收RREQ节点的RREP单播数据包,RREP随后通过网络返回S,期间不断重写地址。最后一个RREP到达S时,S可沿找到的路径发送初始IP数据包。

在单播链中,数据包的转化很容易理解,一个数据包进入节点,另一个离开。对于广播,我们希望忽略除一个之外的所有接收节点,该节点可作为消息转换器。

为了验证在每一步可忽略除一个之外的所有广播接收节点收到的数据包,同时仍能展示协议的重要属性,我们需要以下两个定理:
- 定理1:PLBD路径的存在性 :在有限移动网络中,若在时间τ0时两个节点S和D之间存在可能的单向路径,那么从节点S在此时发起的PLBD将到达节点D。PLBD路径是节点序列(节点D、向D广播PLBD的节点,依此类推直到节点S)的逆序。
- 定理2:PLBD路径的唯一性 :若在某一时刻,从一个网络节点到另一个网络节点至少存在一条PLBD路径,那么在同一时间必定恰好存在一条PLBD路径。

综上所述,PLBD可以有效地作为传播单播进行研究。这大大简化了分析过程,将并行问题转化为顺序问题,显著降低了复杂度。

2. 建模方法
2.1 UPPAAL
内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,涵盖正向与逆向运动学求解、正向动力学控制,并采用拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,所有内容均通过Matlab代码实现。同时结合RRT路径规划与B样条优化技术,提升机械臂运动轨迹的合理性与平滑性。文中还涉及多种先进算法与仿真技术的应用,如状态估计中的UKF、AUKF、EKF等滤波方法,以及PINN、INN、CNN-LSTM等神经网络模型在工程问题中的建模与求解,展示了Matlab在机器人控制、智能算法与系统仿真中的强大能力。; 适合人群:具备一定Ma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)tlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、人工智能等相关领域的科研人员及研究生;熟悉运动学、动力学建模或对神经网络在控制系统中应用感兴趣的工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现六自由度机械臂的精确运动学与动力学建模;②利用人工神经网络解决传统解析方法难以处理的非线性控制问题;③结合路径规划与轨迹优化提升机械臂作业效率;④掌握基于Matlab的状态估计、数据融合与智能算法仿真方法; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点理解运动学建模与神经网络控制的设计流程,关注算法实现细节与仿真结果分析,同时参考文中提及的多种优化与估计方法拓展研究思路。
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