10、网络前沿:SHS - AODV与AI智能路由技术深度解析

网络前沿:SHS - AODV与AI智能路由技术深度解析

1. SHS - AODV协议:MANET环境的安全新防线

在移动自组织网络(MANET)中,节点的自组织聚合缺乏合适的结构和框架,这使得节点间的数据传输面临着巨大的安全威胁。为解决这一问题,SHS - AODV(Secure Handshaking AODV)路由协议应运而生。

SHS - AODV协议具有两大显著特点:
- 高安全性 :以安全为基础,采用强化认证机制,能有效抵御各种难以区分的攻击。该协议运用了新的认证方法——哈希(MD5),基于强化学习为MANET设计了安全可靠的路由协议。通过避免网络节点处的路径攻击,显著提高了网络的安全性。
- 延迟不敏感 :在对延迟不太敏感的场景下,SHS - AODV协议能够发挥出良好的性能,确保数据的稳定传输。

未来,通过节点缓存来改进AODV性能是一个值得探索的方向。若将节点缓存和路由缓存相结合,开发出基于研究期望的AODV协议,其性能有望超越SHS - AODV协议。研究人员采用双向链表作为缓存结构,并期望更多研究者在此基础上探索不同的数据结构用于路由缓存。

2. AI在网络路由中的应用背景

随着软件定义网络、第五代宽带服务和超融合技术的发展,网络拓扑和设计的复杂性不断增加。物联网(IoT)和增强现实(AR)的兴起,使得网络流量规模和体积不断增大,对服务质量(QoS)的要求也越来越高。传统的手动控制方案已无法满足复杂网络系统的扩展控制需求,因此,人工智能(AI/ML)在网络领域的应用成为必然趋势。

AI/ML为不同的

基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符  | 博主筛选后可见
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值