TCP/IP详解_网际协议IP(一)_相关知识

          本文主要讲解下了IP协议的相关知识,包括网络层提供的两种服务,IP地址的分类以及地址解析协议ARP,这些都是概况的讲解,为下面讲解IP协议做铺垫。

网络层主要提供以下两种服务

1. 面向连接的虚电路

2. 无连接的数据报服务

网络层设计思路:网络层向上只提供简单灵活的,无连接,尽最大努力交付的数据服务,不提供服务质量的承诺。

与IP协议配套的三个协议

1.地址解析协议ARP(Address Resolution Protocol)

2.网际控制报文协议ICMP(Internet Control Message Protocol)

3.网际组管理协议IGMP(Internet Group Management Protocol)

分类的IP地址

IP地址:因特网上的每个主机(或路由器)的每个接口分配一个全球唯一的32位标识符。

IP地址的编制方法的三个阶段

1.分类的IP地址

2.子网的划分

3.构成超网

 

A类地址:网络号8位,主机号24位,网络号开端为0。网络地址1—126共126个,IP地址中全零表示“这个”,表示本网络。网络好为127保留作为回环测试本主机的进程的通信之用。主机地址有 =16777214,全0的主机号表示该IP地址是本主机所连接到的单个网络地址,全1表示所有的主机。

B类地址:网络号是16位,主机号16位,网络号开端为10.网络地址128.1—191.255共 =16383个,主机数 =65534个。

C类地址:网络号24位,主机号8位,网络号开端为110。网络地址192.0.1—223.255.255。

D类地址:开头1110,多播地址

E类地址:开头1111,保留

注意

在因特网中的所有路由器,对目的地址是专用地址的数据报一律不转发

10.0.0.0到10.255.255.255(10.0.0.0/8,也称24位块)

172.16.0.0到172.31.255.255(172.16.0.0/12,也称20位块)

192.168.0.0到192.168.255.255(192.168.0.0/16,也称16位块)

一个A类网络,16个连续的B类网络和256个连续的C类网络


IP地址和硬件地址

物理地址是数据链路层和物理层使用的地址,而IP地址是网络层和以上各层使用的地址,是一种逻辑地址。

IP地址放在IP数据报的首部,硬件地址放在MAC帧的首部。

1.在IP层抽象的互联网上只能看到IP数据报

2.路由器只根据目的站的IP地址的网络号进行路由选择

3.在局域网的链路层,只能看见MAC帧

地址解析协议ARP

ARP用途:为了从网络层使用的IP地址解析出数据链路层的硬件地址。ARP是解决同一个局域网上的主机或路由器的IP地址到硬件地址的映射问题

RARP(逆地址解析协议):通过硬件地址找到ip地址,已不存在了,包含在DHCP中。

每一个主机都设有一个ARP高速缓存,里面有本局域网上个主机和路由器的IP地址到硬件地址的映射表。

主机A到主机B的ARP过程。

1.主机A自动运行ARP,ARP进程在本局域网上广播发送一个ARP请求分组

2.在本局域网上的所有主机上运行的ARP进程都收到此ARP请求分组

3.主机B的IP地址与ARP请求分组中查询的IP地址一致,就收下这个ARP请求分组,并向A发送ARP响应分组

4.主机A收到主机B的ARP响应分组后,就在其ARP高速缓存中写入主机B的IP地址到硬件地址的映射。

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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