67、移动自组网中的QoS路由协议与机制

移动自组网中的QoS路由协议与机制

1. AMQR协议相关内容

在移动自组网中,路由协议的性能对于网络的正常运行至关重要。AMQR(Adaptive Multi - path QoS Routing)协议是一种软带宽约束的QoS路由协议,它在处理不稳定链路和路由错误等方面有独特的机制。

当检测到不稳定链路[1, i]满足特定条件(条件1、2和5)时,AMQR会向原始源返回一个免费的QoS_ACK。而且这些情况可能会同时发生,QoS_Ack数据包的处理过程与RREP数据包类似。

对于活动路由中的链路断开问题,有多种原因,如节点移动、拥塞、数据包冲突等。AMQR不会在单播数据包(数据或控制数据包)无法传递到下一个节点时就立即发起路由错误(RERR)数据包,只有当数据数据包无法传递且无法挽救时,才会向源反向发送RERR。如果在其缓存中有备用路由,断开链路的直接上游节点会使用它来挽救数据。当源接收到RERR数据包时,会将备份路由变为活动路由,如果没有可行路由,则发起路由发现。

为了评估AMQR协议的性能,使用了基于库的GloMoSim模拟器进行模拟研究。对于每个场景进行了十次不同随机种子数的运行,并对1000秒内收集的数据进行平均。模拟参数如下表所示:
| 参数 | 值 |
| ---- | ---- |
| 物理区域 (X×Y) | 1000 m×1000 m |
| 传播模型 | 自由空间传播模型 |
| 传输范围 | 250 m |
| 移动模型 | 随机路点模型 |
| 移动速率 (m/s) | 0 - 5, 0 - 10, 0 - 15, 0 - 20 |
| 暂停时间 (s)

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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