6、无线链路中基于QoS代理和用户反馈的自适应服务质量管理

无线链路中基于QoS代理和用户反馈的自适应服务质量管理

1. 引言

随着移动多媒体服务(包括移动互联网接入)的兴起,对底层通信系统提出了更高的技术要求。端到端服务质量(QoS)是服务可用性的核心。目前,大多数工作集中在单个网络组件的开发上。一个关键的发现是,QoS保证不仅取决于终端系统的能力,还取决于网络和系统间的协同能力。因此,需要在统一的概念中考虑这两个因素及其相互作用。

由于无线环境的传输特性多变,无线网络中提供QoS保证的能力相当有限。与有线环境不同,无线网络的QoS会随时间变化。从网络的角度来看,QoS保证是网络满足客户应用不同需求的能力。可能出现两种情况:
- 如果网络因资源不足无法满足用户需求,应用程序需要适应这种情况。已有许多具备适应环境能力的QoS感知应用程序被开发出来。
- 采用按需QoS方法,用户可以主动响应以获得尽可能好的QoS。在这种情况下,需要控制用户反馈并控制网络的实际QoS特性。

本文提出了一种基于代理模型的QoS控制机制。在该模型中,用户偏好以用户配置文件的形式发送并存储在连接到无线网络基站的QoS管理服务器(也称为代理服务器)中。该概念的特点还包括动态监控可用链路带宽,并根据实际链路条件自适应调整QoS。其关键特性之一是移动用户自身对QoS的控制,移动用户可以向代理服务器发送用户反馈,表达其对QoS的偏好,代理服务器则根据实际链路条件调整QoS。

2. QoS管理框架
2.1 概述

首先,来了解异构网络中QoS结构的整体情况。大致可分为有线和无线两个区域。QoS是一个端到端的问题。从网络的角度来看,有三个重要参数:延迟、延迟抖动和数据包丢失。常见的QoS技术

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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