8、基于蓝牙的自组织多跳多路径互联网连接中间件解决方案

基于蓝牙的MMHC中间件解决方案

基于蓝牙的自组织多跳多路径互联网连接中间件解决方案

1. 引言

如今,移动设备通常配备多个无线接口,可通过基础设施组件(如IEEE 802.11接入点或UMTS基站,我们称之为基础设施连接器)连接到传统有线互联网。同时,移动终端资源的增加使得客户端节点能以对等方式帮助其他客户端实现互联网连接,例如通过蓝牙个人区域网络(PAN)或IEEE 802.11独立基本服务集(IBSS)连接,这些新的连接机会被称为对等连接器。

这种场景虽然复杂,但带来了诸多好处,比如能利用更广泛的连接机会,还可根据系统、用户、节点和应用特定要求动态选择连接方式。然而,让客户端应用设计师管理动态可用的多跳多路径异构连接(MMHC)机会是不合适的,因此需要新颖、合适且轻量级的中间件解决方案来有效管理MMHC,这些中间件应主要在客户端以分散方式工作,以减少管理开销和网络流量。

中间件需要了解不同类型的创新上下文数据来做出正确的MMHC决策,例如客户端移动性的轻量级估计可排除可能很快超出客户端覆盖范围的连接器,估计吞吐量的上下文数据可过滤不符合会话质量要求的连接器,连接器剩余能量的上下文数据有助于平衡能耗和主动重新配置路径。

蓝牙作为一种补充连接技术,具有低功耗的优点,但其有限的吞吐量也能满足许多商业应用。目前,蓝牙在多跳多路径场景中的应用存在两个主要问题:一是缺乏在异构客户端上启用多跳路径的便携式和标准解决方案;二是当前蓝牙发现/连接过程效率低下。

2. 部署场景、动机和解决方案指南

MMHC场景显著改善了无线环境的传统网络功能:
- 它通过多跳自组织路径扩展了连接机会,使不在基础设施连接器覆盖范围内的节点也能访问互联网。
- 它

内容概要:本文介绍了基于Koopman算子理论的模型预测控制(MPC)方法,用于非线性受控动力系统的状态估计与预测。通过将非线性系统近似为线性系统,利用数据驱动的方式构建Koopman观测器,实现对系统动态行为的有效建模与预测,并结合Matlab代码实现具体仿真案例,展示了该方法在处理复杂非线性系统中的可行性与优势。文中强调了状态估计在控制系统中的关键作用,特别是面对不确定性因素时,Koopman-MPC框架能够提供更为精确的预测性能。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研【状态估计】非线性受控动力系统的线性预测器——Koopman模型预测MPC(Matlab代码实现)究生、科研人员及从事自动化、电气工程、机械电子等相关领域的工程师;熟悉非线性系统建模与控制、对先进控制算法如MPC、状态估计感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于非线性系统的建模与预测控制设计,如机器人、航空航天、能源系统等领域;②用于提升含不确定性因素的动力系统状态估计精度;③为研究数据驱动型控制方法提供可复现的Matlab实现方案,促进理论与实际结合。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注Koopman算子的构造、观测器设计及MPC优化求解部分,同时可参考文中提及的其他相关技术(如卡尔曼滤波、深度学习等)进行横向对比研究,以深化对该方法优势与局限性的认识。
内容概要:本文研究了基于物理信息神经网络(PINN)求解二阶常微分方程(ODE)边值问题的方法,并提供了完整的Matlab代码实现。文章通过将微分方程的物理规律嵌入神经网络损失函数中,利用神经网络的逼近能力求解边值问题,避免传统数值方法在网格划分和迭代收敛方面的局限性。文中详细介绍了PINN的基本原理、网络结构设计、损失函数构建及训练流程,并以典型二阶ODE边值问题为例进行仿真验证,展示了该方法的有效性和精度。此外,文档还附带个相关科研方向的Matlab案例资源链接,涵盖状态估计、优PINN物理信息神经网络用于求解二阶常微分方程(ODE)的边值问题研究(Matlab代码实现)化调度、机器学习、信号处理等个领域,突出其在科学研究中的实际应用价值。; 适合人群:具备一定数学基础和Matlab编程能力的理工科研究生、科研人员及从事科学计算、工程仿真等相关工作的技术人员。; 使用场景及目标:①用于求解传统数值方法难以处理的复杂或高维微分方程问题;②为科研工作者提供PINN方法的入门实践路径,推动其在物理建模、工程仿真等领域中的创新应用;③结合所提供的丰富资源拓展至电力系统、故障诊断、优化调度等交叉学科研究。; 阅读建议:建议读者结合文中的Matlab代码逐行理解PINN实现机制,动手复现并尝试修改方程形式与边界条件以加深理解,同时可参考附带资源扩展应用场景,提升科研效率与创新能力。
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