23、大规模移动自组网中的带宽满足组播服务与应用谓词本地化组播

大规模移动自组网中的带宽满足组播服务与应用谓词本地化组播

大规模移动自组网中的带宽满足组播服务

在大规模移动自组网(MANETs)中,带宽和功率有限,因此在路由/组播协议中需要考虑这些因素。本文研究了确定具有最小转发器数量的带宽满足组播树的问题(BSMTP),并提出了一种算法(B_Satisfied_Multicast_Tree),该算法可以生成带宽满足的组播树,目标是在满足带宽要求的同时最小化转发器的总数。

1. 组播树构建与信息收集

服务器(或客户端)$v_i$在组播区域广播消息以选择边界主机(BHs)。组播区域内的主机$v_j$会向$v_i$回复其邻居信息和剩余连接时间,这样$v_i$选择的 BHs 就可以计算主机的邻接关系。如果$v_j$是某个正在进行的流的目的地或转发器,它还会向$v_i$回复$b_ongoing_j$,因此 BHs 可以推导出$b_ongoing_j$和$M$。

2. 仿真设置
  • 仿真工具与环境 :使用 Network Simulator 2 包(ns - 2)进行仿真,MAC 层协议采用 IEEE 802.11,数据/控制包使用非时隙载波侦听多路访问/冲突避免(CSMA/CA)发送。仿真环境模拟了一个包含 200 个主机的大规模 MANET,这些主机随机分布在 2000m×2000m 的区域内,每个主机配备一个无线收发器,传输范围可达 250 米,数据传输能力假设为 800 Kbps。每个场景进行 40 次不同种子数的运行,并对这些运行收集的数据进行平均。
  • 性能指标 :采用了三个性能指标,分别是接收率、准入率
【故障诊断】【pytorch】基于CNN-LSTM故障分类的轴承故障诊断研究[西储大学数据](Python代码实现)内容概要:本文介绍了基于CNN-LSTM神经网络模型的轴承故障分类方法,利用PyTorch框架实现,采用西储大学(Case Western Reserve University)公开的轴承故障数据集进行实验验证。该方法结合卷积神经网络(CNN)强大的特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)对时序数据的建模优势,实现对轴承不同故障类型和严重程度的高精度分类。文中详细阐述了数据预处理、模型构建、训练流程及结果分析过程,并提供了完整的Python代码实现,属于典型的工业设备故障诊断领域深度学习应用研究。; 适合人群:具备Python编程基础和深度学习基础知识的高校学生、科研人员及工业界从事设备状态监测故障诊断的工程师,尤其适合正在开展相关课题研究或希望复现EI级别论文成果的研究者。; 使用场景及目标:① 学习如何使用PyTorch搭建CNN-LSTM混合模型进行时间序列分类;② 掌握轴承振动信号的预处理特征学习方法;③ 复现并改进基于公开数据集的故障诊断模型,用于学术论文撰写或实际工业场景验证; 阅读建议:建议读者结合提供的代码逐行理解模型实现细节,重点关注数据加载、滑动窗口处理、网络结构设计及训练策略部分,鼓励在原有基础上尝试不同的网络结构或优化算法以提升分类性能。
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