15、多服务介质访问协议的死锁模型研究

多服务介质访问协议的死锁模型研究

1. 引言

在当代有线和无线网络中,无论是窄带还是宽带领域,介质访问控制(MAC)协议常使用基于冲突的容量请求信令信道。例如,电缆调制解调器混合光纤同轴(HFC)网络、无线ATM(WATM)以及通用分组无线服务(GPRS)等。这些信令信道通常依赖时隙ALOHA或分裂算法的多址接入原则。

本文详细研究了在极端站间相关性下,p - 坚持时隙ALOHA冲突解决算法(CRA)的性能,还通过模拟研究了简单二进制树CRA(阻塞访问协议,BAP)和改进的自由访问Q元堆栈算法(msSTART)的性能。在IEEE 802.14工作组定义的“灾难场景”下,对比了这三种CRA的性能。

MAC协议工程师十分关注协议对可能导致灾难场景(即死锁)的条件的恢复能力。死锁会导致信令和数据信道拥塞崩溃,使站的访问延迟超出实际可用水平。因此,分析了一个具有实际意义的灾难场景死锁模型,研究了信道错误概率、信令业务负载和所使用的冲突解决算法的影响。结果发现,碰撞率比信道错误更能强烈影响吞吐量性能。

msSTART在吞吐量性能方面表现出色,并且无论介质是固定还是无线的,都能更好地保证非敏感性能。在考虑的三种信令容量分配方案中,全CMS共享(FCS)方案在每个上游超时隙中使用多个CMS,能最大程度地扩展msSTART CRA的可用负载区域,并且与相同情况下的时隙ALOHA(p - 坚持)CRA相比,可节省33%的尺寸。

此外,还详细研究了MAC层信令业务优先级的重要问题,确定并评估了三种提供此功能的方案:CCS_M、CCS_S和混合CCS_S / FCS。研究发现,任何给定的信令容量分配方案的实用性明显取决于它试图“辅助”的CRA。

【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与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,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与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与效率,为后续的电能治理与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的实现过程与特征提取步骤,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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