23、多媒体网络端到端数据连接管理与QoS保障

多媒体网络端到端数据连接管理与QoS保障

在当今的多媒体网络环境中,数据连接管理和服务质量(QoS)保障是至关重要的问题。下面将详细介绍相关的技术和策略。

1. 端点状态信息

在多媒体网络中,为了支持流量聚合,端点会维护一些关键的状态信息。这些信息包括对组件流进行分类的QoS规格、复用的流量数量、将QoS规格映射到带宽需求的策略函数,以及连接上的可用带宽。

通过在连接级别维护这些信息,可以将每个流的状态量减少O(n),其中n是在连接C上聚合的流量数量。当流量被接纳或移除时,准入控制器只需调整流量数量n,并使用策略函数重新估计带宽需求。

为了实现数据流的聚合,会话级管理器可以分配一个唯一的标签l(C)来绑定组件流,准入控制器可以将它们复用在连接C上。例如,在传感器系统中,l(C)可以是指收集传感器数据的外部现象的ID。

2. 带宽节省的确定

当多个相似的数据流共享一个“数据连接”时,与共享底层网络路径的不同数据流情况相比,每个流的带宽分配会更低,并且这种节省是可以量化的。共享“数据连接”的带宽分配满足弱可加性,即:
[F(r_i)|_{i = 1,2,\cdots,n} < F(r_1 \oplus r_2 \oplus \cdots \oplus r_n) \leq F(r_1) + F(r_2) + \cdots + F(r_n)]
其中,(F(r_i) > A_i),“⊕”是聚合运算符。这种关系体现了通过共享连接级带宽在各种流量之间可能实现的节省,实际收益由与这些流量相关的互相关参数决定。

以下是一个端点准入控制程序的示例:


                
内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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