19、主动管理切换的应用层中间件

主动管理切换的应用层中间件

在无线互联网(WI)中,多媒体服务的连续性面临着诸多挑战,尤其是在切换管理方面。MUM(Middleware for the Provisioning of Continuous Services to Mobile Users)作为一种应用层中间件,为解决这些问题提供了有效的解决方案。

MUM代理的主动切换管理

MUM通过在应用层执行主动切换管理,借助特定的WI多媒体协议,旨在减少服务器信令和客户端的流量重定向请求,从而确保服务的连续性。它提供了基于代理的中间件支持,用于微切换、宏切换和全局切换。

MUM采用了两级缓冲技术,在客户端和代理处存储数据流。第一级缓冲位于客户端,用于平滑网络抖动,提高用户感知质量。第二级缓冲利用有线网络工作站的存储资源,在客户端断开连接时接收和存储传入的流量,避免服务中断、帧丢失和服务器重传。

MUM通过在客户端和服务器之间的代理缓冲区(PB)节点激活移动代理(切换代理 - HA)来支持切换管理。当客户端启动流会话时,MUM会自动实例化一个新的HA。HA在会话期间执行主动切换操作,并管理客户端的二级缓冲。

不同类型的切换管理
  • 微切换 :当RSSI - GM预测到客户端切换时,HA会增加其二进制缓冲区的大小,以存储微切换断开期间从服务器到达的所有数据。客户端断开连接时,播放器使用客户端缓冲的帧来维持多媒体渲染。重新连接后,客户端存根通知HA,导致丢失帧的重传。
  • 宏切换 :宏切换在微切换的基础上增加了客户端地址的更改。在收到宏切换通知后,旧的HA会扩大
【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率与经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网与交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟与拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理与迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用与改进。
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