*5.1 广域网的基本概念 5.1.1 广域网的构成 5.1.2 数据报和虚电路 *5.2 广域网中的分组转发机制 5.2.1 结点交换机中查找转发表 5.2.2 在路由表中使用默认路由 *5.3 拥塞控制 5.3.1 拥塞控制的意义 5.3.2 拥塞控制的一般原理 *5.4 X.25 网 5.5 帧中继 FR *5.5.1 帧中继的工作原理 5.5.2 帧中继的帧格式 5.5.3 帧中继的拥塞控制 *5.6 异步传递方式ATM 5.6.1 ATM 的基本概念 5.6.2 ATM 的协议参考模型和信元结构 5.6.3 ATM 的逻辑连接机制 5.6.4 AAL 层举例：AAL5

该章主要介绍各类主要网络互连设备的简单工作原理、功能、配置及使用方法，包括集线器、交换机、路由器等。使同学在了解主要网络互连设备简单工作原理的基础上，熟练掌握网络互连设备的配置和维护方法。重点难点：各类网络设备及功能；集线器功能及应用；交换机功能、原理及应用；集线器、交换机、三层交换机的区别；交换机的配置方法；路由器的原理与配置

cdma2000是面向第三代(3G)无线通信系统的标准之一,它以当 前的 cdmaone系统为基础发展而来,与之有很好的后向兼容性,并可在多种环 境条件下以不同的服务质量(QoS)支持多种/复合业务(如话音、分组/电路 数据、定位业务),满足IMT-200的要求。本文对cdma2000标准进行了概括 的介绍,并将重点放在其物理层上

第5章广域网 5.1广域网的基本概念 5.1.1广域网的构成 5.1.2数据报和虚电路 5.2广域网中的分组转发机制 5.2.1结点交换机中查找转发表 5.2.2在路由表中使用默认路由 5.3拥塞控制 5.3.1拥塞控制的意义 5.3.2拥塞控制的一般原理 *5.4 X.25 网 5.5 帧中继 FR *5.5.1 帧中继的工作原理 5.5.2 帧中继的帧格式 5.5.3 帧中继的拥塞控制 *5.6 异步传递方式ATM 5.6.1 ATM 的基本概念 5.6.2 ATM 的协议参考模型和信元结构 5.6.3 ATM 的逻辑连接机制 5.6.4 AAL 层举例：AAL5

因特网的核心协议是IP和TCP两大协议。 作用:IP协议是TCP/IP协议簇中的核心协议,提供数 据传输的最基本服务,是实现网络互联的基本协议。 位置:IP协议位于网络层,位于同一层次的协议还有 下面的ARP和RARP以及上面的因特网控制报文协议 ICMP和因特网组管理协议IGMP

总复习 第1章计算机系统结构的基本概念 1.1计算机系统的多级层次结构 1.2计算机系统结构、组成与实现 1.3软件取舍与计算机系统的设计思路 1.4软件、应用、器件对系统结构的影响 1.5系统结构中的并行性及系统的分类

1、使用光纤进行长距离连接,最适于建筑物间的连接。 2、3个标准 3、1 0BaseFP0-无源星形拓扑,链路最长1km 4、10 BaseFL-异步点到点链路,链路最长2km 5、10 BaseFB-同步点到点链路,链路最长2km,有 6、15个层叠的转发器 7、10Broad36 8、使用75Ω电缆连接,拓扑结构为树形 9、用于宽带NLA

7.1第三层交换 7.2多层交换技术 7.3标记交换 7.4IP路由 7.5静态路由和动态路由 7.6网关协议 7.7路由信息协议(rIP) 7.8开放最短路径优先协议(OSPF) 7.9无类域间路由(CIDR)与可变长子网掩码

5G标准下的蜂窝网络正在向异构化、超密集化的方向发展，传统的基于六边形网格模型的研究方法较为理想化且并不精确，越来越不适用于如今的异构网络.针对这个问题，目前常用的方法是使用基于随机几何的泊松点过程来研究异构网络的基站部署，这种方法假设基站的空域分布完全随机，因此得到了覆盖概率的理论下界.但是由于宏蜂窝边缘（盲区）以及热点地区（忙区）等特殊区域中，站点的分布可能形成簇，此时，基于泊松点过程的空域分布将不再准确.针对这个问题，本文使用泊松簇过程研究三层异构蜂窝网络的基站部署与规划.首先，提出基于泊松簇过程的基站部署系统模型，讨论了基于簇分布的基站形成过程；其次，在充分分析用户受到的聚集干扰基础上，采用基于瞬时信干噪比的小区选择机制，推导出了中断概率模型，并讨论了三种特殊条件下的中断概率；最后，通过仿真对比分析了基于泊松簇过程与泊松点过程的中断概率的差异以及信干噪比阈值变化时的中断概率的变化曲线，证明了基于簇的空域基站部署具有更低的中断概率

人工神经网络为学习实数值和向量值函数提供了一种实际的方法，对于连续值和离散值的属性都可以使用，并且对训练数据中的噪声具有很好的健壮性。反向传播算法是最常见的网络学习算法。反向传播算法考虑的假设空间是固定连接的有权网络所能表示的所有函数的空间。包含3层单元的前馈网络能够以任意精度逼近任意函数，只要每一层有足够数量的单元。即使是一个实际大小的网络也能够表示很大范围的高度非线性函数。反向传播算法使用梯度下降方法搜索可能假设的空间，迭代减小网络的误差以拟合训练数据