16、基于MPLS的互联网组播技术解析

基于MPLS的互联网组播技术解析

1. 组播基础介绍

组播是一种将数据包从一个源(S)发送到一组接收者(G)的通信方式,与单播(数据包只发送给一个接收者)不同。组播的转发路径通常被建模为一棵树,源是根,接收者位于叶子节点。在组播树中,路由器在分支点复制流量,流量从根流向叶子,就像树中的树液流动一样。在组播领域,“上游”指朝向根(源)的方向,“下游”指朝向叶子(接收者)的方向,组播数据包以点对多点的方式向下游流动。

组播技术使得网络能够将单个数据包复制到多个目的地。例如,IP电视(IPTV)就是一个典型的组播应用,许多住宅和移动用户可以同时观看同一个直播频道。如果源必须为每个数据包复制并生成数千或数百万份副本,那么源站点的处理能力和网络带宽要求将非常巨大,更不用说对延迟的影响了。幸运的是,IPTV源通常是一台服务器(或集群),它只从其网络接口发送一份组播流副本。服务提供商(SP)网络会构建一棵树来复制原始数据包,确保每个接收者都能得到一份且仅一份副本。

除了IPTV,还有许多其他组播应用,它们具有不同的要求。一些应用具有低比特率和严格的低延迟要求,如向贸易公司实时分发股票行情数据,或向空中管制操作员传输雷达信号。其他组播应用则需要传输大量流量,并且对延迟的要求各不相同,如视频会议,或向存储库和缓存分发软件和媒体。

2. IP组播

2.1 IP组播流表示

IP组播流通常表示为(S,G),其中S是数据包的源IP地址,G是目的IP地址。S是一个单播IP(v4或v6)地址,表示一个单一的主机,该主机是组播流的源。G是一个组播IP地址,表示一组对接收流量感兴趣的主机(接收者)。

2.2 单播和组播IP地

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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