基于matlab模拟蜂窝网络

简介: 基于matlab模拟蜂窝网络

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

⛄ 内容介绍

利用MATLAB绘制蜂窝网络的程序,总体思路:首先确定一个基准中心蜂窝小区,之后从区群最左一列开始逐列绘制整个区群。

⛄ 代码

%% 初始化clc;clear;%% 生成一个基准蜂窝%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%总体思路:首先确定一个基准中心蜂窝小区,之后从区群最左一列开始逐列绘制整个区群。%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%r = 1; % 半径n = 6; % 六边形蜂窝6个角a = 0 : 2 * pi / n : 2 * pi; % 基准蜂窝6个角定位参数x0 = r * cos(a); % 基准蜂窝横坐标y0 = r * sin(a); % 基准蜂窝纵坐标%% 生成一个区群layer = 6;cell_num = 1 + 3 * layer * (layer - 1); % 整个网络蜂窝总数,每层增加6(n-1)个蜂窝小区x1 = zeros(n + 1, cell_num); % 存储小区横坐标y1 = zeros(n + 1, cell_num); % 存储小区纵坐标m = layer - 1; % 区群列数计数layer_count = layer; % 区群列内小区个数计数s = 1; % 区群换列调整参数bs_x = zeros(1, cell_num); % 小区中心横坐标bs_y = zeros(1, cell_num); % 小区中心纵坐标c = 1; % 小区中心坐标计数for i = -m : m    if mod(layer_count, 2) == 1 % 区群层数为奇数,最外列为奇数个小区        p = 0; % 区群列内小区编号计数        for j = - fix(layer_count / 2) : fix(layer_count / 2)            bs_x(c) = i * 1.5 * r; % 小区中心横坐标,即横坐标偏移量            bs_y(c) = j * sqrt(3) * r; % 小区中心纵坐标,即纵坐标偏移量            c = c + 1;            x1(:, p + s) = x0 + i * 1.5 * r;            y1(:, p + s) = y0 + j * sqrt(3) * r;            p = p + 1;        end    else % mod(layer_count, 2) == 0 区群层数为偶数,最外列为偶数个小区        p = 0; % 区群列内小区编号计数        for j = [- fix(layer_count / 2) : -1 , 1 : fix(layer_count / 2)]            if j > 0                t = 0.5;            else                t = -0.5;            end            bs_x(c) = i * 1.5 * r; % 小区中心横坐标,即横坐标偏移量            bs_y(c) = (j - t) * sqrt(3) * r; % 小区中心纵坐标,即纵坐标偏移量            c = c + 1;            x1(:, p + s) = x0 + i * 1.5 * r;            y1(:, p + s) = y0 + (j - t) * sqrt(3) * r;            p = p + 1;        end    end    s = s + layer_count;    if i < 0 % 列未达到中心列前,列内小区数逐列递增        layer_count = layer_count + 1;    else % i >= 0 列达到中心列后,列内小区数逐列递减        layer_count = layer_count - 1;    endend% bs_x = sum(x1, 1) / 6; % 各个蜂窝小区中心点横坐标(误)% bs_y = sum(y1, 1) / 6; % 各个蜂窝小区中心点纵坐标(误)figure;plot(x1, y1, 'k'); % 绘制蜂窝区群图axis equal;hold on;set(gcf,'Color', [1 1 1], 'Units', 'Normalized', 'Position', [0.25 0.25 0.5 0.5]);

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1] 陈岚,万国春,冯志彪.基于Matlab的移动通信中多径衰落信道的仿真[J].江西科技师范学院学报, 2004(5):78-81.DOI:10.3969/j.issn.1007-3558.2004.05.023.

[2] 张建昌.在蜂窝网中应用D2D通信技术研究[D].电子科技大学[2023-07-09].DOI:10.7666/d.D499416.

⛳️ 代码获取关注我

❤️部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除
❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

🍅 仿真咨询

1.卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断
2.图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知
3.旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划
4.无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配
5.传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位
6.信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号
7.生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化
8.微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置
9.元胞自动机交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长





目录
打赏
0
0
0
0
845
分享
相关文章
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
本研究基于MATLAB 2022a,使用GRU网络对QAM调制信号进行检测。QAM是一种高效调制技术,广泛应用于现代通信系统。传统方法在复杂环境下性能下降,而GRU通过门控机制有效提取时间序列特征,实现16QAM、32QAM、64QAM、128QAM的准确检测。仿真结果显示,GRU在低SNR下表现优异,且训练速度快,参数少。核心程序包括模型预测、误检率和漏检率计算,并绘制准确率图。
97 65
基于GRU网络的MQAM调制信号检测算法matlab仿真,对比LSTM
基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本内容介绍了一种基于遗传算法优化的时间卷积神经网络(TCN)用于时间序列预测的方法。算法运行于 Matlab2022a,完整程序无水印,附带核心代码、中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接学习时间序列复杂特征,但其性能依赖超参数设置。遗传算法通过对种群迭代优化,确定最佳超参数组合,提升预测精度。此方法适用于金融、气象等领域,实现更准确可靠的未来趋势预测。
基于MobileNet深度学习网络的MQAM调制类型识别matlab仿真
本项目基于Matlab2022a实现MQAM调制类型识别,使用MobileNet深度学习网络。完整程序运行效果无水印,核心代码含详细中文注释和操作视频。MQAM调制在无线通信中至关重要,MobileNet以其轻量化、高效性适合资源受限环境。通过数据预处理、网络训练与优化,确保高识别准确率并降低计算复杂度,为频谱监测、信号解调等提供支持。
基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测算法matlab仿真
本内容主要介绍一种基于MobileNet深度学习网络的活体人脸识别检测技术及MQAM调制类型识别方法。完整程序运行效果无水印,需使用Matlab2022a版本。核心代码包含详细中文注释与操作视频。理论概述中提到,传统人脸识别易受非活体攻击影响,而MobileNet通过轻量化的深度可分离卷积结构,在保证准确性的同时提升检测效率。活体人脸与非活体在纹理和光照上存在显著差异,MobileNet可有效提取人脸高级特征,为无线通信领域提供先进的调制类型识别方案。
基于神经网络逆同步控制方法的两变频调速电机控制系统matlab仿真
本课题针对两电机变频调速系统,提出基于神经网络a阶逆系统的控制方法。通过构造原系统的逆模型,结合线性闭环调节器实现张力与速度的精确解耦控制,并在MATLAB2022a中完成仿真。该方法利用神经网络克服非线性系统的不确定性,适用于参数变化和负载扰动场景,提升同步控制精度与系统稳定性。核心内容涵盖系统原理、数学建模及神经网络逆同步控制策略,为工业自动化提供了一种高效解决方案。
基于模糊神经网络的金融序列预测算法matlab仿真
本程序为基于模糊神经网络的金融序列预测算法MATLAB仿真,适用于非线性、不确定性金融数据预测。通过MAD、RSI、KD等指标实现序列预测与收益分析,运行环境为MATLAB2022A,完整程序无水印。算法结合模糊逻辑与神经网络技术,包含输入层、模糊化层、规则层等结构,可有效处理金融市场中的复杂关系,助力投资者制定交易策略。
基于PSO粒子群优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目展示了基于PSO优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列预测算法。使用Matlab2022a开发,完整代码含中文注释及操作视频。算法结合卷积层提取局部特征、LSTM处理长期依赖、自注意力机制捕捉全局特征,通过粒子群优化提升预测精度。适用于金融市场、气象预报等领域,提供高效准确的预测结果。
基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真
本项目基于MATLAB 2022a实现了一种结合遗传算法(GA)优化的时间卷积神经网络(TCN)时间序列预测算法。通过GA全局搜索能力优化TCN超参数(如卷积核大小、层数等),显著提升模型性能,优于传统GA遗传优化TCN方法。项目提供完整代码(含详细中文注释)及操作视频,运行后无水印效果预览。 核心内容包括:1) 时间序列预测理论概述;2) TCN结构(因果卷积层与残差连接);3) GA优化流程(染色体编码、适应度评估等)。最终模型在金融、气象等领域具备广泛应用价值,可实现更精准可靠的预测结果。
基于机器学习的人脸识别算法matlab仿真,对比GRNN,PNN,DNN以及BP四种网络
本项目展示了人脸识别算法的运行效果(无水印),基于MATLAB2022A开发。核心程序包含详细中文注释及操作视频。理论部分介绍了广义回归神经网络(GRNN)、概率神经网络(PNN)、深度神经网络(DNN)和反向传播(BP)神经网络在人脸识别中的应用,涵盖各算法的结构特点与性能比较。
基于GA遗传优化的CNN-LSTM-SAM网络时间序列回归预测算法matlab仿真
本项目使用MATLAB 2022a实现时间序列预测算法,完整程序无水印。核心代码包含详细中文注释和操作视频。算法基于CNN-LSTM-SAM网络,融合卷积层、LSTM层与自注意力机制,适用于金融市场、气象预报等领域。通过数据归一化、种群初始化、适应度计算及参数优化等步骤,有效处理非线性时间序列,输出精准预测结果。

热门文章

最新文章

目录
目录
AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等