3GPP AMF 协议

时间: 2023-10-05 20:09:25 浏览: 56
3GPP AMF(Access and Mobility Management Function)是第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project)中定义的一个协议。AMF负责处理与用户终端设备的接入和移动管理相关的功能。 AMF协议定义了AMF和其他网络元素之间的接口和消息交换规范。它具体定义了AMF与SMF(Session Management Function)、UPF(User Plane Function)等网络元素之间的接口,以及AMF与用户终端设备之间的控制消息格式和过程。 通过AMF协议,AMF可以完成用户终端设备的接入管理、移动管理、鉴权和安全等功能。它负责为终端设备分配临时标识(例如Temporary Mobile Subscriber Identity,TMSI),进行鉴权和认证,以及管理用户的连接状态和位置更新等。 需要注意的是,3GPP AMF协议是基于移动通信网络的标准,并且可能会根据不同版本和实现有所不同。因此,具体的协议细节可能需要参考相关的3GPP技术规范文档来了解。
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3gpp pdcp协议

3GPP PDCP协议是3GPP(第三代合作伙伴计划)中的一个协议,PDCP是Packet Data Convergence Protocol的缩写,是用于无线通信系统中的数据包传输的协议。PDCP协议位于LTE(Long Term Evolution,即4G)协议栈的网络层中。 PDCP协议的主要功能是在物理层和RLC(Radio Link Control)层之间提供数据包的传输,它负责数据包的压缩、解压缩、加密、解密和传输错误检测等功能。PDCP协议还提供了无线数据传输的可靠性、安全性和效率,以及与其他协议层的适配和接口。 关于3GPP PDCP协议的规范,可以在3GPP的相关规范文档中找到。具体来说,PDCP的相关规范主要分布在3GPP的36系列文档中,例如36.323和36.323-1等。这些规范详细描述了PDCP协议的各个方面,包括协议的功能、消息格式、过程和接口等。 如果您需要深入了解3GPP PDCP协议,可以参考3GPP的36系列规范文档,并结合相关的网络学习资源进行学习和研究。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [3GPP规范命名规则解读](https://blog.csdn.net/qq_31130741/article/details/104476300)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

3gpp 38901协议

3GPP 38901协议是一种面向物联网的通信协议,它提供了一种灵活可扩展的解决方案,以支持大规模的低功耗和低带宽设备之间的通信。该协议使用无线广域网络(LPWAN)技术,能够在不需要任何专门的基础设施或设备的情况下,实现许多不同类型的物联网应用。 3GPP 38901协议是一种使用注重低功耗和低成本的模块化技术的协议。它可以支持广域覆盖范围,一些应用居于众多的区域范围内。协议的模块化结构允许开发者使用最少的代码而实现许多不同的局部服务和功能。此外,它还提供了灵活的组网功能,允许设备以多种不同的方式相互通信,并提供了安全和隐私保护功能。 3GPP 38901协议目前在全球范围内得到了广泛的采用。由于其低功耗、低成本和广域覆盖的特点,它成为了许多物联网应用中的首选解决方案。例如,此协议可用于建立智能城市、农业、医疗保健、智能电网等多种物联网应用,以实现更加智能、高效、安全的生活和工作方式。

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def ObjFun(x,y,beta): # 目标函数 """ Logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: loss value """ n = x.shape[0] p = x.shape[1] pred = 1 / (1 + np.exp(-np.dot(x, beta))) pred = np.clip(pred, 1e-15, 1 - 1e-15) # 将预测值限制在一个很小的区间内 ObjVal = -np.sum(y * np.log(pred) + (1 - y) * np.log(1 - pred)) / n return ObjVal

好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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