38、GMPLS网络可靠性评估与改进的最小干扰路由算法

GMPLS网络可靠性评估与改进的最小干扰路由算法

1. GMPLS网络可靠性评估

GMPLS通过分离功能平面增强了MPLS,但这种物理分离使可靠性评估变得复杂。GMPLS网络的每个组件都包含功能平面的元素,用户数据传输依赖于两者。不过,控制平面的故障并不意味着用户数据传输的终止,因此典型的可靠性评估方法并不适用于此。

为了评估GMPLS网络的可靠性,采用了多阶段方法。在该方法中,每个元素可以处于三种状态之一:“正常”(up)、“降级”(derated)和“故障”(down)。“降级”状态表示控制平面组件出现故障,整个GMPLS元素功能受限。

以下是带有信令冗余的GMPLS节点、链路和源 - 目标的计算可靠性表格:
| | Pup | Pdera | Pdown |
| — | — | — | — |
| GMPLS节点 | 0.99988 | 0.52894 ∗ 10⁻⁷ | 0.12000 ∗ 10⁻³ |
| GMPLS链路 | 0.99990 | 0.29997 ∗ 10⁻⁸ | 0.10000 ∗ 10⁻³ |
| 从节点1到节点9 | 0.99976 | 0.10582 ∗ 10⁻⁶ | 0.24008 ∗ 10⁻³ |

通过比较相关表格的最后一行,可以得出控制平面的冗余具有以下优点:
- 提高系统可靠性:“正常”状态的概率增加。
- 最小化控制平面的不可靠性:“降级”状态的概率降低。

2. LSP选择算法概述

在IP网络中使用MPLS协议时,LSP(标签交换路径)的选择是一个重要问题。现有的一些LSP选择算法各有特点:
- <

【四旋翼无人机】具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机:建模控制研究(Matlab代码、Simulink仿真实现)内容概要:本文围绕具备螺旋桨倾斜机构的全驱动四旋翼无人机展开研究,重点探讨其系统建模控制策略,结合Matlab代码Simulink仿真实现。文章详细分析了无人机的动力学模型,特别是引入螺旋桨倾斜机构后带来的全驱动特性,使其在姿态位置控制上具备更强的机动性自由度。研究涵盖了非线性系统建模、控制器设计(如PID、MPC、非线性控制等)、仿真验证及动态响应分析,旨在提升无人机在复杂环境下的稳定性和控制精度。同时,文中提供的Matlab/Simulink资源便于读者复现实验并进一步优化控制算法。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab/Simulink仿真经验的研究生、科研人员及无人机控制系统开发工程师,尤其适合从事飞行器建模先进控制算法研究的专业人员。; 使用场景及目标:①用于全驱动四旋翼无人机的动力学建模仿真平台搭建;②研究先进控制算法(如模型预测控制、非线性控制)在无人机系统中的应用;③支持科研论文复现、课程设计或毕业课题开发,推动无人机高机动控制技术的研究进展。; 阅读建议:建议读者结合文档提供的Matlab代码Simulink模型,逐步实现建模控制算法,重点关注坐标系定义、力矩分配逻辑及控制闭环的设计细节,同时可通过修改参数和添加扰动来验证系统的鲁棒性适应性。
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