74、移动自组网(MANET)中端到端数据包延迟优化

移动自组网(MANET)中端到端数据包延迟优化

1. 引言

移动自组网(MANET)具有自我创建、自我管理、自我组织和自我配置的多跳无线网络特性。近年来,解决MANET中的服务质量(QoS)问题受到了越来越多的关注。未来的高速无线分组交换网络有望为各种不同的流量提供流量工程(TE)、有保证的QoS和差异化服务(DS)。

QoS是一个广泛使用的术语,指网络保证满足用户流量在可用带宽、端到端延迟统计、抖动、数据包丢失率、接收比特能量与噪声密度等方面的一组预定服务性能约束。在有线网络中,QoS在集成服务(IntServ)和差异化服务(DiffServ)中有明确规定。IntServ专注于逐流资源预留,DiffServ是确保每类服务差异化的机制。

然而,MANET中的QoS被广泛认为是一个具有挑战性的问题。由于节点移动性、动态拓扑和时变链路容量,提供QoS保证是MANET中难以实现的问题之一。评估MANET QoS的性能指标可以基于有线网络进行自适应定义,也可以根据MANET的特性重新定义。

2. 相关工作

当MANET网络中的一个节点要求到目的地的端到端数据包延迟时,每个中间节点需要选择优化的数据速率,以满足某些延迟约束,同时最小化网络资源成本。在IEEE 802.11a和802.11g中,允许多种数据有效载荷传输速率,如1、2、5.5、6、9、11、12、18、24、36、48和54 Mbps,但执行速率切换的算法超出了这些标准的范围。

Toumpis提出了无线自组织网络的容量区域,描述了在各种传输策略下,所有源 - 目的地对之间中间节点的可实现速率集合。Gupta计算了无线网络的容量,但没有给出每个节点选择优化数据速率的机制。

内容概要:本文围绕新一代传感器产品在汽车电子电气架构中的关键作用展开分析,重点探讨了智能汽车向高阶智能化演进背景下,传统传感器无法满足感知需求的问题。文章系统阐述了自动驾驶、智能座舱、电动化与网联化三大趋势对传感器技术提出的更高要求,并深入剖析了激光雷达、4D毫米波雷达和3D-ToF摄像头三类核心新型传感器的技术原理、性能优势与现存短板。激光雷达凭借高精度三维点云成为高阶智驾的“眼睛”,4D毫米波雷达通过增加高度维度提升环境感知能力,3D-ToF摄像头则在智能座舱中实现人体姿态识别与交互功能。文章还指出传感器正从单一数据采集向智能决策升级,强调车规级可靠性、多模态融合与成本控制是未来发展方向。; 适合人群:从事汽车电子、智能驾驶、传感器研发等相关领域的工程师和技术管理人员,具备一定专业背景的研发人员;; 使用场景及目标:①理解新一代传感器在智能汽车系统中的定位与技术差异;②掌握激光雷达、4D毫米波雷达、3D-ToF摄像头的核心参数、应用场景及选型依据;③为智能驾驶感知层设计、多传感器融合方案提供理论支持与技术参考; 阅读建议:建议结合实际项目需求对比各类传感器性能指标,关注其在复杂工况下的鲁棒性表现,并重视传感器与整车系统的集成适配问题,同时跟踪芯片化、固态化等技术演进趋势。
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