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[人工智能]计算机网络物理层

计算机网络物理层

2.1 奈奎斯特定理

1.采样定理
在通信领域带宽是指信号最高频率与最低频率之差,单位为Hz。因此将模拟信号转化为数字信号时,采样频率 f采样 必须大于等于原始信号中最大频率 f 的两倍,才能保证采样后的数字信号完整保留原始模拟信号的信息。采样定理又称为奈奎斯特定理。
2.奈奎斯特定理
奈奎斯特为寻找在不发生码间串扰(即传输过程中的高频分量衰减使得接收到的波形失去了码元之间的清晰界限)的条件下码元传输速率的最大值,在采样定理和无噪声的基础上,提出奈奎斯特定理。

Cmax = f采样 x log2N = 2f x log2N(bit/s)

其中,f表示理想低通信道的带宽;N表示每个码元的离散电平的数目。
由以上公式可知,奈奎斯特定理仅仅是给出了在无噪声情况下码元的最大传输速率,即2f,并没有给出最大数据传输率。只要N足够大,即编码足够好,使得一个码元携带无穷个比特,那么最大数据传输速率 Cmax 就可以无穷大。

2.2 香农定理

介绍香农定理需要先引入信噪比的概念。信号的平均功率和噪声的平均功率之比(记为 S/N)

信噪比(dB)= 10lg(S/N)(dB)

引入信噪比后可得出香农公式为

Cmax = W x log2(1+S/N)(bit/s)

其中,W 为信道的带宽,Cmax 为最大传输速率,所以想要提高最大数据传输速率,就应设法提高传输线路的带宽或者设法提高所传信号的信噪比。

注:要提高香农公式所确定的极限速率只能提高带宽和信噪比,仅通过改善编码(改善编码仅仅是在香农定理已经确定的极限传输速率范围之内提高传输速率)是不可能超过香农公式算出的极限速率的。

奈奎斯特定理公式指出了码元传输的速率是受限的。
香农公式给出了信息传输速率的极限。

2.3 分组交换(目前网络的数据交换方式)

在这里插入图片描述

1. 分组交换: 分组交换仍采用存储转发传输方式,但将一个长报文先分割为若干个较短的分组,然后把这些分组(携带源地址、目的地址和编号信息)逐个地发送出去,因此分组交换与报文交换相比有以下优缺点。
优点:
1)加速传输: 因为分组是逐个传输的,所以可以使后一个分组的存储操作与前一个分组的转发操作并行,这种流水线式传输方式减少了报文的传输时间。此外,传输一个分组所需的缓冲区比传输一份报文所需的缓冲区小的多,这样因为缓冲区不足而等待发送的概率及等待的时间也必然少得多。
2)简化了存储管理: 因为分组的长度固定,相应的缓冲区的大小也固定,在交换节点中存储器的管理通常被简化成对缓冲区的管理,相对较容易。
3)减少了出错概率和重发概率: 因为分组较短,其出错的概率减少,所以每次重发的数据量也就大大减少,这样不仅提高了可靠性,也减少了传输时延。

缺点:
1)可能出现失序、丢失或重复分组现象,分组到达目的节点时,要对分组按编号进行排序等工作。

2. 数据报与虚电路
分组交换可以进一步分为无连接的数据报方式和面向连接的虚电路方式
1)数据报: 假设主机H2向主机H6发送一个报文,高层协议会将报文拆分成若干带有序号和完整目的地址的分组,交换机根据转发表转发分组,不同时刻转发表的内容可能不相同,因此有的分组被从交换机B发到交换机G,有的发给交换机D和交换机A,以此类推,直到所有分组到达主机H6。
数据报方式转发分组
数据报方式具有以下特点:
1)发送分组前无需建立连接。
2)网络尽最大努力交付,传输不保证可靠性,即可能丢失。每个分组都是被独立处理的。所以转发路径可能不同,因此不一定按序到达接收方。
3)在具有多个分组的报文中,交换机尚未接受完第二个分组,已经收到的第一个分组就可以发送出去,不仅减小了延迟,而且大大提高了吞吐量。
4)当某一台交换机或一段链路故障时,可相应地更新转发表,寻找到另一条替代路径转发分组,对故障适应能力强。
5)发送和接收方不独占某一链路,所以资源利用率高。而且当主机H2向网络中发送分组时,其他的主机也可以同时发送分组。

2)虚电路: 虚电路要求在发送数据之前,在源主机和目的主机之间建立一条虚连接。一旦虚连接建立以后,用户发送的数据(以分组为单位)将通过该路径按顺序传送到达目的主机。当通信完成之后用户发出释放虚电路请求,由网络清除该虚连接。
在这里插入图片描述
虚电路方式具有以下特点:
1)用户之间通信必须建立连接,数据传输过程中不再需要寻找路径,相对数据报方式时延较小。
2)通常分组走同样的路径,所以分组一定是按序到达目的主机的。
3)分组首部并不包含目的地址,而是包含虚电路标识符,相对数据报方式开销小。
4)当某个交换机或某条链路出现故障而彻底失效时,所有经过该交换机或该链路的虚电路将遭到破坏。

注:数据报服务和虚电路服务都由网络层提供。

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加:2021-09-12 20:40:43  更:2021-09-12 20:41:17 
 
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