什么是Cellular

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Cellular网络,又称为蜂窝网络,是一种无线通信技术。它将整个地理区域划分为很多个小区域,每个小区域中有一个基站用于提供该区域内移动设备的无线网络信号,这种基于一个个小区域的无线通信网络被称为Cellular网络。Cellular网络在全球范围内广泛使用,使得人们可以在任何时间任何地点进行通信,不受地理位置的限制。目前,全球最流行的Cellular网络有3G、4G和5G网络。
对于支持Cellular功能的华为路由器等网络设备,在设备上插入SIM卡即可实现该设备通过无线的方式接入运营商网络,就像手机可以随时随地无线接入3G/4G/5G网络,使用户网络部署更灵活。


Cellular和WiFi的区别是什么

Cellular和Wi-Fi均为无线通信技术,能够在无需物理连接的情况下传输数据和信息。Cellular依赖于基站来发射和接收无线电波,而Wi-Fi则通过AP/WAC等路由交换设备进行信号传输。两者虽然都利用无线电波进行数据传输,但使用的频段有所不同。蜂窝网络主要使用较低的频段,例如800MHz至2.7GHz,适合广域覆盖和移动通信。Wi-Fi则主要使用较高的频段,如2.4GHz、5GHz和6GHz,适合高速数据传输及室内使用。更多关于Cellular和Wi-Fi的区别可参见下面表格。

表1-1 Cellular和Wi-Fi的区别

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Cellular有哪些应用

在连接分布在不同地点的网络时,通常会使用有线网络,通过物理链路将不同地点的设备连接起来。但在某些情况下,因为物理链路的架设成本和难度,人们希望采用无线的方式进行接入。例如:

  • 当部分网络设备部署在地理位置特殊的地方(如企业的偏远分支机构或海上油田)时,有线接入的成本过高。
  • 在网络需要临时架设且频繁变更的场景下,比如在灾区现场需要进行快速建立网络,有线接入不仅成本高,而且移动性较差。
  • 对于一些分布广泛的业务,如加油站或ATM机,站点过于分散,有线接入难以全面覆盖。

在这些场景下,网络设备可以通过无线接入Cellular网络的方式开展业务,提供所需的网络服务。

如下图所示,为了实现企业分支与总部间便捷、快速的的通信,免于布设有线网络,企业分支出口网关可以接入BSS(Base Station Subsystem,基站子系统),用无线广域接入代替有线广域接入,实现分支与总部间的网络互通。Cellular网络由三个部分构成:

  • 用户设备:指用户接入Cellular网络的设备,如出口网关。
  • BSS:负责与用户设备进行无线通信,例如运营商的固定基站、移动基站等。可以将BSS看作无线网络与有线网络之间的转换器。
  • 承载网与核心网:承载网负责承载与汇聚数据,核心网负责数据处理与路由。
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    Cellular网络基础架构

Cellular是如何工作的

路由器等设备通过Cellular款型或Cellular单板、SIM卡实现Cellular功能。

将SIM卡插入Cellular款型或Cellular单板上的SIM卡槽中,并将Cellular单板插入路由器后,路由器设备即可通过拨号连接的方式与运营商网络进行连接。在开启拨号功能后,设备无需数据报文触发,会自动尝试与运营商网络建立拨号连接。若拨号失败,设备将每隔一段时间自动重试与运营商网络的拨号连接。拨号连接过程如下图所示。

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拨号连接过程

详细过程如下:

  1. Cellular通道接口向Cellular模组发送连接建立请求。
  2. Cellular模组向运营商网络发送连接建立请求,该请求中包含用户的身份认证信息。
    3 运营商网络对接入的用户进行认证,认证成功后,核心网与Cellular模组建立连接,并分配IP地址给Cellular模组。
  3. Cellular模组通知Cellular通道接口物理Up。
  4. Cellular通道接口与Cellular模组进行IP地址协商,并获取Cellular模组为通道接口分配的IP地址。
  5. Cellular通道接口成功与运营商网络建立链路,进行数据业务转发。

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根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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