7、会话发起协议(SIP)网络中的广义第三方呼叫控制

会话发起协议(SIP)网络中的广义第三方呼叫控制

1. 媒体提供 - 应答交换基础

在点对点SIP呼叫中,媒体提供 - 应答交换有两种选择:
- 选项1 :初始呼叫者也是媒体提供者,INVITE消息携带SDP(会话描述协议)作为提供,200 OK消息作为应答,ACK消息无额外媒体信息。
- 选项2 :初始呼叫者在INVITE消息中不包含媒体提供,仅建立SIP对话,请求被叫方提供媒体信息,200 OK消息携带媒体提供,ACK消息携带应答。

媒体提供列出了提供者希望在媒体会话中包含的媒体流,包括媒体类型(如音频或视频)、流的方向性以及媒体格式信息(如编解码器和相关参数)。应答者必须针对提供中的每个媒体流发送包含自身媒体格式的应答,且不能包含额外的媒体流,流的方向性也必须与提供中的兼容。后续,任何一方都可以发送包含额外媒体流或改变方向性的新提供。提供和应答的格式遵循会话描述协议(SDP)。

2. 影响第三方呼叫控制(3PCC)的问题

2.1 提供 - 应答交换与信令协议紧密相连

在信令层,INVITE - 200 - ACK消息构成了用于不可靠传输(如UDP)的三次握手。如果被叫方在发送200 OK响应后未收到ACK消息,必须假设响应未到达主叫方,并重新发送200 OK,直到收到ACK。若在一定超时时间(默认32秒)后仍未收到ACK,则认为对话和会话终止。

在媒体层,如果200 OK包含提供,ACK必须包含应答。但应答可能并非总是立即可用,这可能导致消息的不必要重传,甚至在最坏情况下导致媒体会话建立失败。

【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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