98、移动 IPv6 快速切换中的认证与绑定更新优化方案

移动 IPv6 快速切换中的认证与绑定更新优化方案

1. 背景与相关工作

在移动 IPv6 网络中,切换延迟是一个关键问题。传统的快速切换(Fast Handover)与 AAA 认证方法存在明显的延迟问题,因为它们通常在完成所有切换过程后才进行 AAA 认证。为了解决这一问题,有研究提出了将快速切换和 Dupont AAA 同时执行的方法。

  • 并发方法流程 :在 L2 切换发生之前,移动节点(MN)会提前执行一系列 AAA 认证程序,以此减少延迟。以 MN 在接收到 FBACK 消息的不同情况为例:

    • 预测模式(Predictive mode) :MN 在移动前收到 FBACK 消息,会立即向本地 AAA 服务器发送 AReq 消息并执行认证程序。在 L2 切换期间,继续执行一系列认证程序,剩余部分在移动后完成。
    • 反应模式(Reactive mode) :MN 在移动前未收到 FBACK 消息,会在移动后执行剩余的 Dupont AAA 程序,这会导致延迟。
  • 当前系统问题 :尽管并发方法能减少延迟,但当 MN 快速频繁移动时,仍会出现认证时间导致的延迟以及产生不必要消息的成本问题。此外,L2 切换的改进和 AAAL 与 AAAH 之间的长距离也会导致认证延迟,使得 MN 难以支持实时通信。

2. 提出的方案

为了解决上述问题,我们提出了

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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