UMTS/GPRS通信网络无线承载信息告知方法

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资源摘要信息: "UMTS或GPRS通信网络告知业务平台当前无线承载信息的方法.pdf" UMTS(通用移动通信系统)和GPRS(通用分组无线服务)是两种用于移动通信的无线网络技术。UMTS支持3G网络,提供比GPRS更快的数据传输速率,后者则属于2.5G技术。在移动通信行业,UMTS和GPRS网络在提供语音和数据服务方面扮演了重要角色,为无线通信业务平台提供了基础网络架构。 本文件讨论了在UMTS或GPRS通信网络中,如何有效地告知业务平台当前无线承载信息的方法。无线承载信息(Radio Bearer Information)指的是无线网络中承载用户数据的相关参数和配置信息。这部分信息对于业务平台来说至关重要,因为它能确保数据的正确传输和网络资源的合理分配。 在UMTS或GPRS网络中,告知业务平台当前无线承载信息通常涉及以下几个方面的知识点: 1. 无线承载的定义与作用:无线承载是指在无线接口上,为单个用户或服务提供的数据传输路径。它定义了信息在空中接口的传输参数,如传输速率、时延、可靠性等。无线承载信息确保了无线资源的正确配置,以满足业务对服务质量(QoS)的要求。 2. 信令流程:为了告知业务平台无线承载信息,需要通过特定的信令流程。在UMTS和GPRS网络中,信令流程涉及无线接入网(RAN)和核心网(CN)之间的交互。例如,在UMTS中,当用户设备(UE)和网络建立通信时,会通过RRC(无线资源控制)连接建立过程来协商无线承载参数。 3. 无线承载的配置:无线承载的配置包括选择合适的传输信道类型、确定传输功率、数据速率、分配特定的无线资源等。这些配置在移动通信网络中是动态变化的,因为需要根据网络的负载情况和用户的位置信息来进行调整。 4. 无线承载的更新和优化:随着用户移动和网络条件的变化,无线承载信息需要实时更新。这涉及到无线资源的动态管理和优化,以及可能的承载重配置。在UMTS中,这种动态管理包括激活和释放无线承载,以及修改承载参数。 5. 无线承载信息的传递机制:业务平台需要通过特定的接口来获取当前的无线承载信息。这通常通过核心网提供的接口来完成,例如通过Gn或Iu接口在GPRS和UMTS核心网中传递相关信息。 6. 相关标准和技术协议:涉及UMTS和GPRS的无线承载信息的告知方法,主要参考的国际标准和技术协议包括3GPP(第三代合作伙伴计划)的相关文档。这些文档详细描述了无线承载信息的结构、格式和传输过程。 7. 安全性考虑:在传递无线承载信息的过程中,需要考虑数据的完整性和保密性。因此,相关信令流程和数据传输机制必须符合安全标准,确保信息在传递过程中不被非法截获或篡改。 8. 业务应用:无线承载信息不仅对网络运营商和设备制造商重要,也直接影响最终用户的通信体验。了解无线承载信息能够帮助开发者优化移动应用的性能,以及为用户提供更好的服务质量。 通过本文件中提及的方法,业务平台可以更加高效地管理无线承载信息,确保通信服务质量,提供更加流畅、稳定的移动数据服务给用户。这对于推动移动通信技术的进步,以及满足不断增长的移动数据需求具有重要意义。

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input),上述代码中出现错误:RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.),请问如何解决,给出修改后的代码

2023-05-30 上传

class NLayerDiscriminator(nn.Module): def init(self, input_nc=3, ndf=64, n_layers=3, norm_layer=nn.BatchNorm2d, use_sigmoid=False, use_parallel=True): super(NLayerDiscriminator, self).init() self.use_parallel = use_parallel if type(norm_layer) == functools.partial: use_bias = norm_layer.func == nn.InstanceNorm2d else: use_bias = norm_layer == nn.InstanceNorm2d self.conv1 = nn.Conv2d(input_nc, ndf, kernel_size=3, padding=1) self.conv_offset1 = nn.Conv2d(ndf, 18, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_offset1 = torch.Tensor(np.zeros([18, ndf, 3, 3])) self.conv_offset1.weight = torch.nn.Parameter(init_offset1) # 初始化为0 self.conv_mask1 = nn.Conv2d(ndf, 9, kernel_size=3, stride=1, padding=1) init_mask1 = torch.Tensor(np.zeros([9, ndf, 3, 3]) + np.array([0.5])) self.conv_mask1.weight = torch.nn.Parameter(init_mask1) # 初始化为0.5 kw = 4 padw = int(np.ceil((kw-1)/2)) nf_mult = 1 for n in range(1, n_layers): nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n, 8) self.sequence2 = [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=2, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] nf_mult_prev = nf_mult nf_mult = min(2n_layers, 8) self.sequence2 += [ nn.Conv2d(ndf * nf_mult_prev, ndf * nf_mult, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw, bias=use_bias), norm_layer(ndf * nf_mult), nn.LeakyReLU(0.2, True) ] self.sequence2 += [nn.Conv2d(ndf * nf_mult, 1, kernel_size=kw, stride=1, padding=padw)] if use_sigmoid: self.sequence2 += [nn.Sigmoid()] def forward(self, input): input = self.conv1(input) offset1 = self.conv_offset1(input) mask1 = torch.sigmoid(self.conv_mask1(input)) sequence1 = [ torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1, weight=self.conv1.weight, mask=mask1, padding=(1, 1)) ] sequence2 = sequence1 + self.sequence2 self.model = nn.Sequential(*sequence2) nn.LeakyReLU(0.2, True) return self.model(input),上述代码中:出现错误:torchvision.ops.deform_conv2d(input=input, offset=offset1,RuntimeError: Expected weight_c.size(1) * n_weight_grps == input_c.size(1) to be true, but got false. (Could this error message be improved? If so, please report an enhancement request to PyTorch.)

2023-05-30 上传