《通信及网络》课件

通信及网络本课件将深入探讨通信与网络技术的原理、发展和应用通信技术是指信息的传递，而网络则是用于连接设备、传递信息的系统课程简介课程目标课程内容学习通信及网络领域的基础知识涵盖通信系统原理、网络体系结，掌握现代通信技术和网络应用构、数据传输、网络安全等重要内容学习方法教学目标理论学习与实践结合，课堂讲解培养学生掌握通信及网络技术，、案例分析、实验操作相辅相成解决实际问题的综合能力通信发展历史早期阶段从古代的烽火台到近代的电报，通信方式不断发展电报与电话19世纪末，电报和电话的出现标志着通信技术的重大突破无线电通信20世纪初，无线电通信技术开始发展，为信息传递带来了新的途径数字通信时代20世纪60年代开始，数字通信技术迅速发展，使通信更加高效和便捷互联网时代互联网的出现，将通信技术推向了新的高度，改变了人们的生活方式移动通信发展从1G到5G，移动通信技术不断迭代，为移动互联网提供了强大支撑通信基础知识数字信号模拟信号电磁波光纤数字信号用离散的脉冲表示信模拟信号用连续变化的波形表电磁波以光速传播，用于无线光纤利用光信号传输数据，具息，易于处理和传输示信息，更接近自然界信号通信，例如广播和卫星通信有高带宽、低损耗和抗干扰等优点信号与编码模拟信号数字信号模拟信号是连续变化的信号，例如声音数字信号是由离散的数字值组成的信号、温度和光线，例如计算机数据、音频和视频模拟信号可以表示为连续的波形，其振数字信号可以表示为一系列二进制代码幅、频率和相位随时间变化，每个代码代表一个特定值信道与噪声信号传输信道是信号传输的媒介，例如电缆、光纤、无线电波等噪声干扰噪声会影响信号质量，导致误码率增加，降低通信效率衰减信号在传播过程中会衰减，导致信号强度下降，影响接收效果调制与解调调制1将数字信号转换为模拟信号解调2将模拟信号转换为数字信号载波信号3将数字信号叠加在载波信号上频率调制4改变载波信号频率幅度调制5改变载波信号幅度调制和解调是通信系统中重要的环节，通过将数字信号转换为模拟信号，并通过载波信号传输，最后再将信号解调回数字信号，完成信息的传输多路复用技术1频分复用FDM2时分复用TDM将信道划分成多个频率子信道，每个子将信道的时间轴分成多个时间段，每个信道分配给不同的用户时间段分配给不同的用户3码分复用CDM4波分复用WDM通过不同的码型将多个用户信号区分开利用光波的不同波长来区分不同的数据来，允许多个用户同时使用同一频段通道，常用于光纤通信计算机网络体系结构分层结构协议规范12将复杂网络系统划分为多个层每一层定义标准协议，确保各次，每个层次负责特定功能层之间交互通信数据封装网络互联34数据在各层传递过程中不断添通过网络协议实现不同网络之加协议头信息间互联互通七层模型OSIOSI（开放系统互连）七层模型是一种网络体系结构，它将网络通信过程划分为七个抽象层，每个层都有其特定的功能和协议从底层到高层，七层模型分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层和应用层该模型为网络设备和软件的开发提供了标准化框架，并促进了不同网络设备和软件之间的互操作性协议族TCP/IP网络层传输层应用层网络接口层TCP/IP协议族分为四个层级传输层提供端到端的通信服应用层负责用户与网络的交网络接口层负责与物理层进，网络层负责数据包的路由务，负责数据的可靠性和顺互，提供各种网络应用服务行交互，将数据封装成数据，提供端到端的连接，保障序传输TCP协议是传输层常用的应用层协议包括帧进行传输该层主要负责数据在网络中传输IP协议的主要协议，提供面向连接HTTP、FTP、SMTP、DNS网络硬件的驱动程序，以及是网络层的核心协议，负责的可靠数据传输，而UDP协等，它们分别用于网页浏览网络设备的配置和管理数据的寻址和路由议提供无连接的数据传输，、文件传输、邮件发送和域速度更快，但可靠性较低名解析局域网技术局域网定义网络拓扑结构常见设备资源共享局域网LAN是指在有限的地局域网采用不同的拓扑结构，常用的局域网设备包括交换机局域网允许用户共享网络资源理区域内，将多个计算机和网如星型、总线型、环型、树型、路由器、网卡、集线器等，，例如打印机、文件服务器、络设备连接在一起的网络等，以满足不同的网络需求它们共同构建局域网的通信基数据库等，提高资源利用率和础设施工作效率广域网技术卫星通信光纤通信微波通信利用卫星作为中继站进行通信，覆盖范围以光信号传输信息，传输速率快，抗干扰利用微波信号进行通信，传输距离远，可广，不受地形限制，但延迟较高能力强，成本较高跨越障碍物，易受天气影响交换技术电路交换报文交换电路交换是一种传统的交换技术报文交换技术将数据信息分成报，在通信之前需要建立一条物理文，通过网络节点逐个转发，适连接，通信结束后释放连接，效用于数据量较大的应用，但延时率低且成本高较大分组交换ATM交换分组交换是当前主流的交换技术ATM交换技术是一种高速数据传，将数据分成固定长度的数据包输技术，使用固定大小的单元传，通过网络节点进行路由转发，输数据，适合实时通信和高带宽提高了网络效率和灵活性应用路由技术数据包转发路由协议路由器基于网络地址，将数据包路由协议用于维护路由表，更新从源节点转发到目标节点网络拓扑信息路由算法路由策略路由算法用于选择最佳路径，实路由策略用于控制数据包传输方现数据包高效传输向，实现网络安全和优化无线网络技术无线局域网无线局域网（WLAN）是利用无线信号实现数据传输的局域网，它通常用于家庭、办公室和公共场所蜂窝网络蜂窝网络是移动通信系统中使用的无线网络，它利用蜂窝状的基站覆盖区域，为移动设备提供通信服务卫星网络卫星网络利用人造卫星作为中继站，实现地面站之间的通信，它可以覆盖全球范围，用于远程通信和广播移动通信网络

11.移动通信网络概述

22.蜂窝网络移动通信网络使人们能够在移蜂窝网络是移动通信网络的核动中进行通信它覆盖范围心基站覆盖区域形成蜂窝广，使用方便状，提供信号覆盖和连接

33.移动通信技术

44.移动通信应用移动通信技术不断发展，从移动通信广泛应用于语音通话1G到5G，速度、容量和功能、短信、数据传输、移动支付不断提升、物联网等领域技术与应用5G超高速率超低延迟海量连接应用领域5G提供比以往更快的网络速度5G的低延迟特性允许实时应用5G支持更多设备连接，促进物•智能手机，支持超高清视频流和云游戏，例如远程手术和自动驾驶，联网、智能城市和工业自动化•智能家居等数据密集型应用实现更快的响应时间等新兴领域的应用•工业自动化•医疗保健物联网概述定义物联网是指将各种物体（如传感器、执行器和设备）通过网络连接起来，实现互联互通和信息共享的技术物联网可以实现对各种物体进行远程控制、监控和管理，为人们提供更便捷、高效的服务物联网架构感知层1物联网架构的底层，负责收集数据和环境信息它包括各种传感器、执行器、RFID标签等，用于获取现实世界的实时数据网络层2负责将感知层采集到的数据传输到云端或其他网络节点包括各种无线和有线网络，如Wi-Fi、蓝牙、蜂窝网络等，以实现数据的传输和连接平台层3负责对数据进行处理、存储、分析和管理它包括数据采集、处理、存储、分析和应用平台，用于处理数据并提供各种服务应用层4负责将处理后的数据应用于不同的领域，实现各种智能应用包括智能家居、智慧城市、工业自动化等，利用物联网数据实现更高效的管理和决策物联网协议MQTT协议CoAP协议HTTP协议蓝牙协议MQTT是一种轻量级消息协议CoAP协议专门为受限网络环HTTP协议用于网页浏览和数蓝牙协议是一种短距离无线通，适用于物联网设备间的通信境设计，支持物联网设备的资据传输，可用于物联网设备和信协议，用于设备之间的连接源发现和数据传输云平台之间的通信和数据交换物联网安全数据安全网络安全物联网设备收集大量敏感数据物联网设备通常连接到互联网，保护这些数据免遭未经授权的访使它们容易受到网络攻击需要问和篡改至关重要采取措施来确保网络安全设备安全隐私保护物联网设备本身也可能存在安全物联网设备收集的个人数据需要漏洞必须采取措施来保护设备得到妥善保护，以确保用户的隐免遭攻击私云计算基础定义特点云计算是一种通过网络提供计算服务的云计算提供按需自助服务、广泛的网络方式，可以随时随地访问各种资源访问、资源池化、快速弹性、可度量服务等特点云计算服务模式

11.基础设施即服务

22.平台即服务PaaSIaaS提供软件开发和部署平台，例提供基础计算资源，如服务器如数据库、中间件等、存储、网络等

33.软件即服务SaaS提供完整的应用程序，例如电子邮件、协作工具等云计算部署模式公有云私有云混合云社区云第三方提供商拥有并维护所有企业拥有并管理所有基础设施将公有云和私有云结合，利用由多个组织共同拥有和管理，基础设施，客户通过互联网访，部署在企业内部数据中心公有云的灵活性，同时保持私共享资源和基础设施问服务有云的安全性和控制大数据概述海量数据高速处理大数据包含大量数据，超出了传统数据库管理需要快速高效地处理和分析数据，以提取有价系统的处理能力值的信息多样性价值大数据来自各种来源，包括结构化和非结构化大数据分析可以帮助企业做出更好的决策，提数据升效率和竞争力大数据技术架构数据采集1收集各种来源的原始数据数据存储2存储大量结构化和非结构化数据数据处理3清理、转换和整合数据数据分析4使用各种算法和技术来提取洞察数据可视化5以可理解的方式呈现分析结果大数据技术架构是一个复杂而动态的系统，需要精心设计以满足特定需求人工智能基础

11.概念与定义

22.研究领域人工智能是指机器模拟人类智人工智能包含多个领域，包括能的能力它涉及学习、推理机器学习、深度学习、自然语、解决问题和决策言处理、计算机视觉和机器人技术

33.应用场景

44.未来发展人工智能在各个领域得到广泛人工智能技术不断发展，将继应用，包括医疗保健、金融、续推动各个领域的发展，创造交通和制造业更多机会和挑战机器学习算法监督学习无监督学习强化学习监督学习算法使用标记数据进行训练，通无监督学习算法使用未标记数据进行训练强化学习算法通过与环境交互来学习，通过学习输入和输出之间的关系，预测新的，发现数据中的模式和结构，例如聚类和过尝试和错误来找到最佳策略，实现目标数据点降维最大化深度学习模型卷积神经网络CNN循环神经网络RNN长短期记忆网络生成对抗网络GANLSTMCNN擅长处理图像数据，例RNN适用于处理序列数据，GAN用于生成逼真的图像，如图像分类、目标检测和自例如语音识别、机器翻译和LSTM是一种特殊的RNN，例如合成图像和数据增强然语言处理文本生成可以更好地处理长期依赖关系人工智能应用智能家居自动驾驶汽车智能家居系统利用人工智能技术控制家中的设备，例如灯光、温人工智能技术使汽车能够感知周围环境，并做出驾驶决策，从而度和安全系统实现自动驾驶医疗诊断金融服务人工智能被用于分析医疗数据，协助医生诊断疾病和制定治疗方人工智能用于识别欺诈行为、评估风险和提供个性化的金融服务案。