13、无线网络流量分析与认证机制详解

无线网络流量分析与认证机制详解

1. 无线帧头部字段解析

无线帧头部包含多个重要字段,各字段功能如下:
| 字段名称 | 功能描述 |
| ---- | ---- |
| More Data | 若 AP 要告知处于节能模式的 STA 还有更多帧要发送,此位设为 1;控制帧中该位始终为 0。 |
| Order | 设为 1 时,表示帧被强制排队并按顺序发送;通常不设置此位,以免影响传输性能。 |
| Duration ID | 表示发送方进行帧交换所需的时间,常见于请求发送(RTS)帧中,用于请求占用介质一段时间。 |
| Address 1/2/3 | 分别为通信设备的物理地址(接收方、发送方和目标地址)。 |
| Sequence Control | 由 12 位序列号和 4 位分段号两个子字段组成。序列号用于识别到达帧的顺序并进行正确重组(范围 0 - 4095);分段号用于表示每帧的分段数量(范围 0 - 15)。 |
| Address 4 | 表示发送方的物理地址,仅在无线分布模式中存在。 |
| Data/Payload | 非头部部分,数据传输时会在末尾追加,字段大小可达 2324 字节。 |
| FCS | 帧校验序列字段,用于进行数据完整性测试,通过循环冗余校验(CRC)计算与接收数据相关的值,若 FCS 值与计算值相同,则数据包接收无错误。 |

2. RTS/CTS 机制

RTS/CTS 是 WLAN 数据传输中避免冲突、确保数据完整性的重要组件,其实现 100% 可靠传输的四步流程如下:


                
内容概要:本文介绍了基于贝叶斯优化的CNN-LSTM混合神经网络在时间序列预测中的应用,并提供了完整的Matlab代码实现。该模型结合了卷积神经网络(CNN)在特征提取方面的优势长短期记忆网络(LSTM)在处理时序依赖问题上的强大能力,形成一种高效的混合预测架构。通过贝叶斯优化算法自动调参,提升了模型的预测精度泛化能力,适用于风电、光伏、负荷、交通流等多种复杂非线性系统的预测任务。文中还展示了模型训练流程、参数优化机制及实际预测效果分析,突出其在科研工程应用中的实用性。; 适合人群:具备一定机器学习基基于贝叶斯优化CNN-LSTM混合神经网络预测(Matlab代码实现)础和Matlab编程经验的高校研究生、科研人员及从事预测建模的工程技术人员,尤其适合关注深度学习智能优化算法结合应用的研究者。; 使用场景及目标:①解决各类时间序列预测问题,如能源出力预测、电力负荷预测、环境数据预测等;②学习如何将CNN-LSTM模型贝叶斯优化相结合,提升模型性能;③掌握Matlab环境下深度学习模型搭建超参数自动优化的技术路线。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注贝叶斯优化模块混合神经网络结构的设计逻辑,通过调整数据集和参数加深对模型工作机制的理解,同时可将其框架迁移至其他预测场景中验证效果。
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