蓝牙协议分析_基本概念

本文深入探讨了蓝牙技术的发展历程,从最初的Bluetooth V1.0到现在的Bluetooth V4.0,重点分析了两种蓝牙技术:BasicRate(BR)和LowEnergy(LE),以及AMP技术的引入。文章详细描述了每种技术的特点、差异及应用场景,旨在为读者提供全面的蓝牙技术知识。

1. 前言

自1994年由爱立信推出至今,蓝牙技术已经走过了20个岁月。从最初的Bluetooth V1.0,到如今的Bluetooth V4.0(最新的为V4.1,2013年底发布),经历了近9个版本的修订后,发展为当前的状况。

说实话,如今的蓝牙4.0,简直是一个大杂烩:BR/EDR沿用旧的蓝牙规范;LE抄袭802.15.4;AMP直接使用802.11。而这一切的目的,就是以兼容性和易用性为基础,在功耗和传输速率之间左右为难。蜗蜗以为,这并不是优雅的设计。

不过没关系,存在即合理。因此蜗蜗就开出了这样一个专题,希望能够将蓝牙技术上上下下的知识,整理出来,以便在加深自己对蓝牙技术的理解的同时,能够给从事蓝牙相关工作的读者一点启发。

本文是这个专题的第一篇文章,主要基于蓝牙4.0规范(Core_V4.0.pdf),描述蓝牙技术的基本概念。

2. 蓝牙技术的概述
2.1 两种蓝牙技术:Basic Rate(BR)和Low Energy(LE)

蓝牙协议包括两种技术:Basic Rate(简称BR)和Low Energy(简称LE)。这两种技术,都包括搜索(discovery)管理、连接(connection)管理等机制,但它们是不能互通的!这也是蜗蜗抱怨蓝牙协议不优雅的原因之一。

厂商要么实现这两种技术中的一种,这时就只能和同样实现了这个技术的设备互通,而不能和实现另外一种技术的设备互通。如果厂商要确保能和所有的蓝牙设备互通,那么就只能同时实现两种技术,而不去管是否真的需要,这样就能碰到什么人说什么话了!

2.1.1 Basic Rate(BR)

Basic Rate是正宗的蓝牙技术,可以包括可选(optional)的EDR(Enhanced Data Rate)技术,以及交替使用的(Alternate)的MAC(Media Access Control)层和PHY层扩展(简称AMP)。说着真拗口,不过通过背后的应用场景,就好理解了:

蓝牙诞生之初,使用的是BR技术,此时蓝牙的理论传输速率,只能达到721.2Kbps。在那个年代,56Kbps的Modem就是高大上了,这个速度可以说是惊为天人了啊!但是科技变化太快了,BR技术转眼就过时了。那怎么办呢?缝缝补补一下,增强速度呗,Enhanced Data Rate就出现了。

使用EDR技术的蓝牙,理论速率可以达到2.1Mbps。这一次的升级换代,还算优雅,因为没有改变任何的硬件架构、软件架构和使用方式上的改变。

也许你也猜到了,EDR又落伍了,看看人家WIFI(WLAN),几十Mbps,上百Mbps,咱们才2.1Mbps,也太寒酸了吧!那怎么办呢?蓝牙组织想了个坏主意:哎,WIFI!把你的物理层和MAC层借我用用呗!这就是AMP(Alternate MAC and PHY layer extension)。艾玛,终于松口气了,我们可以达到24Mbps了。

不过呢,由于蓝牙自身的物理层和AMP技术差异太明显了,这次扩展只能是交替使用(Alternate)的,也就是说,有我(BR/EDR)没你(AMP)。嗯!不优雅!

埋个问题:只能交替使用,那它们怎么切换呢?蜗蜗会在后续的内容中,根据主流蓝牙芯片的解决方案,来探讨一下该问题。

【注1:细心的读者可能会注意到,这里特别强调了optional和alternate这两个字眼,这是蓝牙Spec的原话。它意味着,BR和EDR是可以同时存在的,但BR/EDR和AMP只能二选一。】

2.1.2 Low Energy(LE)

上面所讲的BR技术的进化路线,就是传输速率的加快、加快、再加快。但能量是守恒的,你想传的更快,代价就是消耗更多的能量。而有很多的应用场景,并不关心传输速率,反而非常关心功耗。这就是Bluetooth LE(称作蓝牙低功耗)产生的背景。

LE技术相比BR技术,差异非常大,或者说就是两种不同的技术,凑巧都加一个“蓝牙”的前缀而已。后面我们会详细的解释这种差异,以及LE的行为特征。

2.2 蓝牙系统的组成

蓝牙系统的组成,涉及到Bluetooth Application、Bluetooth Core、Bluetooth Host、Bluetooth Controller等词汇,不知道是因为对英文理解的歧义,还是因为蓝牙规范本身定义的歧义,蜗蜗理解这些词汇时感觉有点别扭。因此特意在这个章节中,对相关概念及其背后的意义进行说明。

蓝牙系统组成上图描述了蓝牙系统的组成, 我们需要注意如下特点:

1)图中所描述的蓝牙系统的组成部分,如Bluetooth Core和Bluetooth Application,如Host和Controller,都是指“逻辑实体”。所谓的“逻辑实体”,需要和日常生活中的“物理实体”区隔开。如在做电路设计时,一个蓝牙芯片、一个主控CPU,就是指物理实体。而蓝牙协议所描述的这些“逻辑实体”,不一定会和物理实体一一对应,如在实际应用中,Host和Bluetooth Application可能会位于同一个物理实体中(主控CPU),而Controller单独位于另一个物理实体中(蓝牙芯片)。

2)蓝牙协议规定了两个层次的协议,分别为蓝牙核心协议(Bluetooth Core)和蓝牙应用层协议(Bluetooth Application)。蓝牙核心协议关注对蓝牙核心技术的描述和规范,它只提供基础的机制,并不关心如何使用这些机制;蓝牙应用层协议,是在蓝牙核心协议的基础上,根据具体的应用需求,百花齐放,定义出各种各样的策略,如FTP、文件传输、局域网等等。

3)Bluetooth Core由两部分组成,Host和Controller。这两部分在不同的蓝牙技术中(BR/EDR、AMP、LE),承担角色略有不同,但大致的功能是相同的。Controller负责定义RF、Baseband等偏硬件的规范,并在这之上抽象出用于通信的逻辑链路(Logical Link);Host负责在逻辑链路的基础上,进行更为友好的封装,这样就可以屏蔽掉蓝牙技术的细节,让Bluetooth Application更为方便的使用。

4)在一个系统中,Host只有一个,但Controller可以一个,也可以有多个。如:单独的LE Controller;单独的BR/EDR Controller;单独的LE+BR/EDR Controller;在单独的BR/EDR Controller或LE+BR/EDR Controller基础上,增加一个活多个额外的AMP Controller。

【注2:有关Bluetooth Core的详细描述,蜗蜗会在下一篇文章中描述,本文就不再深入介绍了。】

3. BR/EDR vs LE vs AMP

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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