5、WoT 赋能的容迟网络:挑战、解决方案与应用

WoT 赋能的容迟网络:挑战、解决方案与应用

在当今数字化时代,网络通信技术不断发展,容迟网络(DTN)作为一种特殊的网络架构,在应对特定场景下的通信挑战方面展现出独特的优势。然而,DTN 网络在实际应用中也面临着诸多挑战,下面将详细探讨这些挑战、相应的解决方案以及其具体应用。

1. WoT 赋能的 DTN 网络面临的挑战
1.1 路由挑战

DTN 网络在数据传输过程中容易出现延迟。传播延迟在 DTN 方案中较为常见,且会随数据负载情况而变化,数据量越大延迟越高,节点移动性增强则延迟降低。数据交付率高度依赖节点的移动和相互交互,但节点交互具有随机性,存在节点孤立和数据凝结的可能性,这可能导致交付时间率不佳。同时,为了持续寻找相邻节点进行数据传输,会快速消耗能量,而且在没有相邻节点分担数据负担时,节点缓冲区也会出现问题。

另外,DTN 架构中存在数据交付延迟和数据停滞的可能性,这可能导致数据交付率低下。由于 DTN 方案中维护了单个节点的效率因素,数据束可能会因节点老化而被丢弃。虽然 DTN 束协议随着时间的推移有所改进,提高了数据传播率和交付率,但由于不同应用对基础设施的使用不同,其对基于应用的 DTN 架构改进帮助不大。

为解决上述问题,人们提出了多种解决方案,但每种方案在部署时都存在实施复杂性。例如:
- 机会性接触方案 :通过节点之间的机会性接触,优化数据转发出口,提高数据交付率,减少传播延迟和数据跳数,融合了 DTN 和自组织网络的优点。然而,该方案存在一些缺点,如假设节点移动模式和数据跳决策表,对机会性操作有计算和存储要求。在节点故障和节点移动异常的情况下,交付率可能低于预期,且

复杂几何的多球近似MATLAB类及多球模型的比较 MATLAB类Approxi提供了一个框架,用于使用具有迭代缩放的聚集球体模型来近似解剖体积模型,以适应目标体积和模型比较。专为骨科、生物力学和计算几何应用而开发。 MATLAB class for multi-sphere approximation of complex geometries and comparison of multi-sphere models 主要特点: 球体模型生成 1.多球体模型生成:Sihaeri的聚集球体算法的接口 2.音量缩放 基于体素的球体模型和参考几何体的交集。 迭代缩放球体模型以匹配目标体积。 3.模型比较:不同模型体素占用率的频率分析(多个评分指标) 4.几何分析:原始曲面模型和球体模型之间的顶点到最近邻距离映射(带颜色编码结果)。 如何使用: 1.代码结构:Approxi类可以集成到相应的主脚本中。代码的关键部分被提取到单独的函数中以供重用。 2.导入:将STL(或网格)导入MATLAB,并确保所需的函数,如DEM clusteredSphere(populateSpheres)和inpolyhedron,已添加到MATLAB路径中 3.生成多球体模型:使用DEM clusteredSphere方法从输入网格创建多球体模型 4.运行体积交点:计算多球体模型和参考几何体之间的基于体素的交点,并调整多球体模型以匹配目标体积 5.比较和可视化模型:比较多个多球体模型的体素频率,并计算多球体模型原始表面模型之间的距离,以进行2D/3D可视化 使用案例: 骨科和生物力学体积建模 复杂结构的多球模型形状近似 基于体素拟合度量的模型选择 基于距离的患者特定几何形状和近似值分析 优点: 复杂几何的多球体模型 可扩展模型(基于体素)-自动调整到目标体积 可视化就绪输出(距离图)
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