11n 11ac aggregation

最新推荐文章于 2024-11-25 14:34:04 发布
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分类专栏： WIFI
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/neilengineer/article/details/46323157
本文深入探讨了A-MSDU（Aggregate Medium Access Control Service Data Unit）及其聚合功能在Wi-Fi协议中的作用。重点阐述了何时使用此特性，特别是对于11ac和11n标准的不同应用场景。文章详细解释了聚合如何优化数据传输效率，并通过实例说明了其在不同Wi-Fi标准下的应用策略。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >



*)A-MSDU

一个A-MSDU最多可以有4个1500 bytes的msdu。



*)  什么时候用

为了使用aggregation，首先AP和STA都要有这个Capability。

 

11ac默认就使用aggregation, 即使只有一个包，也用aggregation格式发送。

11n只有SNR很好，可以用很高的MCS时，才使用aggregation。

 



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yolov11n模型结构图
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YOLOv11n是Ultralytics公司开发的YOLO系列目标检测模型中的一个轻量级变体，属于YOLOv11家族的一部分。该系列在保持高性能的同时引入了更高效的结构设计，以适应不同计算资源的应用场景。 ### YOLOv11n 模型架构概述 YOLOv11n的整体架构由以下几个关键部分组成： - **Backbone（主干网络）**：采用改进的CSPDarknet结构，通过减少通道数和优化残差连接来降低计算复杂度[^1]。 - **Neck（颈部网络）**：使用FPN（Feature Pyramid Network）或PANet（Path Aggregation Network）结构，用于融合不同层级的特征图，增强多尺度目标检测能力[^1]。 - **Head（头部网络）**：包含解耦头（Decoupled Head）设计，分别预测类别、框坐标和对象性得分，提升检测精度[^1]。 YOLOv11n的参数配置相较于其他版本更为精简，例如其深度和宽度系数均低于YOLOv11s、YOLOv11m等型号，适合部署在嵌入式设备或移动设备上。 ### 结构图获取方式 目前，YOLOv11n的官方结构图尚未广泛公开发布，但可以通过以下方法间接获取或构建： 1. **使用Ultralytics库可视化**： 通过安装Ultralytics提供的`ultralytics` Python包，并利用内置的`model.plot()`函数可以生成模型结构图。 ```python from ultralytics import YOLO # 加载YOLOv11n模型 model = YOLO('yolov11n.pt') # 生成并保存模型结构图 model.plot(save=True, save_dir='.') ``` 2. **查阅官方文档与论文**： 访问Ultralytics的GitHub仓库和相关技术博客，通常会提供详细的架构说明和示意图[^1]。 3. **手动绘制**： 基于YOLOv11系列通用架构知识，结合YOLOv11n的具体参数配置，使用工具如Draw.io或PowerPoint手动绘制结构图。 ### 主要特点 - **高效性**：YOLOv11n在保持高精度的同时显著降低了计算需求，适用于边缘设备。 - **模块化设计**：支持灵活替换组件，便于进一步优化或适配特定任务。 - **集成化训练流程**：支持从预训练权重迁移学习到自定义数据集的端到端训练。 ---
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