6、BPS - MAC:基于退避前导码的顺序竞争解决MAC协议解析

BPS - MAC:基于退避前导码的顺序竞争解决MAC协议解析

在无线通信领域,密集无线网络中的竞争解决一直是一个关键问题。许多传统的媒体访问控制(MAC)协议依赖于收发器的载波感知能力,但典型的收发器检测繁忙无线信道需要大量时间,尤其是在开关或模式切换时,这会导致在具有相关事件驱动流量负载的密集网络中出现大量冲突。为了解决这些问题,BPS - MAC协议应运而生。

1. 背景知识
  • CCA功能 :清信道评估(CCA)是一种逻辑功能,几乎所有用于无线传感器网络(WSNs)的低功耗收发器都提供该功能,以支持载波侦听多路访问(CSMA)功能。不过,收发器需要一定时间才能可靠地确定介质状态,而且从接收模式切换到发送模式的时间是依赖CSMA功能的协议的脆弱期,因为在此期间无法检测到其他节点的传输。
  • 现有解决方案的局限性 :使用退避算法可以平滑峰值流量负载,在一定程度上增加基于CSMA协议的可靠性,但降低峰值利用率的可能性很大程度上取决于整体流量负载,需要仔细配置以平衡可靠性和延迟。事件抑制技术可以减少竞争介质访问的节点数量,一些MAC协议需要提前知道竞争节点的数量才能达到最佳性能。
2. BPS - MAC协议概述

BPS - MAC协议针对高节点密度和高度相关的事件驱动数据流量场景进行了可靠性优化,无需同步或大量内存,适用于计算能力低和收发器传感能力有限的传感器节点。当两个或多个节点在小于所用收发器CCA延迟的时间间隔内尝试访问介质时会发生冲突,退避算法只能通过分散流量负载来降低冲突概率。

3. 协议描述
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论与递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性与跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证与MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模与预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计与MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解与应用能力。
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