24、低轨道星座通信网络边缘计算需求分析

低轨道星座通信网络边缘计算需求分析

随着物联网、流数据分析、自动驾驶和远程医疗等新兴应用的不断发展,对通信网络的延迟和带宽要求越来越高。同时,将地球上所有用户连接到网络以测试互联网应用,是未来低轨道星座通信网络的愿景。

然而,传统卫星通信网络无法满足这些需求。它是将数据传输到后端云计算中心,经后端云计算中心处理后再传递给用户。显然,这种处理模式会产生较大的响应延迟,占用整个卫星通信网络的带宽,影响用户体验质量和网络性能。这就要求低轨道(LEO)通信网络在整体架构上进行创新,可以借鉴地面宽带网络中边缘计算的相关研究,将边缘计算应用于低轨道星座通信网络以实现这一目标。

边缘计算的目的并非消除后端云计算中心,相反,它是后端云计算中心处理能力的延伸,二者结合能更好地提升低轨道星座通信网络的性能和业务处理能力。

将LEO卫星转变为边缘计算节点,能在边缘计算节点上提供数据存储和计算能力,避免热点数据的频繁传输,降低低轨道星座通信网络的带宽消耗;同时,可将对时间敏感的服务计算任务规划在边缘计算节点上完成,从而减少数据回传的延迟消耗,减轻卫星骨干网络的数据传输压力。由此可见,引入边缘计算可有效提高低轨道星座通信网络的实时性能并节省网络带宽。

此外,低轨道星座通信网络中的卫星通过星间链路进行通信,卫星之间的数据传输通过卫星上的路由交换实现,这显著提高了卫星通信系统的性能并降低了通信损耗。但由于网络中的卫星节点一直处于高速运动状态,星间链路会随卫星相对位置的变化而改变,卫星在原星间链路断开后需建立新链路以维持自身和整个网络的通信能力,因此LEO网络拓扑始终处于变化状态,卫星链路可能中断,此时卫星无法与后端云计算中心建立通信连接。所以,在设计低轨道星座通信网络的边缘计算架构时,需要为每

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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