13、5G核心网络服务架构与功能详解

5G核心网络服务架构与功能详解

1. SMSF与UCMF功能介绍
1.1 SMSF(Short Message Service Function)

SMSF通过Nsmsf SBI向5GC内的AMF提供服务。为使NF服务消费者(如AMF)能为服务用户在SMSF上授权并激活SMS,SMSF提供了Nsmsf SMService服务。该服务主要特性如下:
- 当为特定服务用户激活或停用SMS服务时,在SMSF中创建、更新或删除用于SMS的UE上下文。
- 向SMS焦点进行上行SMS内容传输。

Nsmsf_PDUSession服务支持特定的服务操作,其调用流程图有详细展示。Nsmsf_SMService Service API结构为:{apiRoot}/{apiName}/{apiVersion}/ ,其中“apiName”固定为“nsmsf - sms”,“apiVersion”当前版本固定为“v1”。

1.2 UCMF(UE Capability Management Function)

UCMF使用Nucmf SBI向5GC内的NF(如AMF和MME)提供服务。为管理UE无线电能力ID与UE无线电接入能力信息之间的关联,UCMF提供了Nucmf UECapabilityManagement服务,该服务为服务消费者NF提供以下活动:
- 使用UE唯一的(制造商分配或PLMN分配)UE无线电能力ID访问UE的无线电接入能力。
- 通过获取PLMN分配的UE无线电能力ID,了解单个UE具有的无线电接入能力。
- 订阅或取消订阅UCMF字典中新定义的更新。
- 接收UCMF字典中条目添

【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分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪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效率,为后续的电能治理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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