# 网络通信系统的voronoi图显示与能耗分析matlab仿真

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

            %计算每个用户的信号的强度
for i = 1:Nu
%针对Macro
%选择最近的一个基站，计算对应的距离
for j1 = 1:N1
dist_tmp1(j1) = sqrt((xu(i)-x1(j1))^2 + (yu(i)-y1(j1))^2);
end
dist1 = min(dist_tmp1);
P1(i) = Pt1*h*DeltaB1*dist1^(-alpha1);

%针对Micro
%选择最近的一个基站，计算对应的距离
for j2 = 1:N2
dist_tmp2(j2) = sqrt((xu(i)-x2(j2))^2 + (yu(i)-y2(j2))^2);
end
dist2 = min(dist_tmp2);
P2(i) = Pt2*h*DeltaB2*dist2^(-alpha2);
%选择较大的一个联结
[V,I] = max([P1(i),P2(i)]);
J(i)  = I;
end
%计算得到的J为每个用户对应选择的基站标号
J;

%根据如下规则计算SINR
%定义与 Macro层BS连接的用户集合
U1 = find(J==1);
%定义与 Micro层BS连接的用户集合
U2 = find(J==2);

%计算SINR1和RATE1
%计算SINR2和RATE2
SINR1   = zeros(1,Nu);
SINR2   = zeros(1,Nu);
RATE1   = zeros(1,Nu);
RATE2   = zeros(1,Nu);
DeltaT1 = zeros(1,Nu);
DeltaT2 = zeros(1,Nu);

for i = 1:Nu
%计算SINR1和RATE1
if J(i) == 1
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for j1 = 1:N1
dist_tmp1(j1) = sqrt((xu(i)-x1(j1))^2 + (yu(i)-y1(j1))^2);
end
for j2 = 1:N2
dist_tmp2(j2) = sqrt((xu(i)-x2(j2))^2 + (yu(i)-y2(j2))^2);
end
[V1,I1]= min(dist_tmp1);
dist1  = V1;
FZ     = Pt1*h*dist1^(-alpha1);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
ind1   = 0;
tmps   = [];
for j1 = 1:N1
if (j1 < I1) | (j1 >I1)
ind1 = ind1 + 1;
tmps(ind1) = Pt1*h*dist_tmp1(j1)^(-alpha1);
end
end
FM1   = sum(tmps);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
tmps  = [];
for j1 = 1:N2
tmps(j1) = Pt2*h*dist_tmp2(j1)^(-alpha2);
end
FM2   = sum(tmps);
SINR1(i)   = FZ/(FM1+FM2+10^(delta2/20)/1000);
RATE1(i)   = B*log2(1+SINR1(i));
DeltaT1(i) = epsl/RATE1(i);
else
SINR1(i)   = 0;
RATE1(i)   = 0;
DeltaT1(i) = 0;
end

%计算SINR2和RATE2
if J(i) == 2
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
for j1 = 1:N1
dist_tmp1(j1) = sqrt((xu(i)-x1(j1))^2 + (yu(i)-y1(j1))^2);
end
for j2 = 1:N2
dist_tmp2(j2) = sqrt((xu(i)-x2(j2))^2 + (yu(i)-y2(j2))^2);
end
[V2,I2]= min(dist_tmp2);
dist2  = V2;
FZ     = Pt2*DeltaB2*h*dist2^(-alpha2);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
tmps   = [];
for j1 = 1:N1
tmps(j1) = Pt1*h*dist_tmp1(j1)^(-alpha1);
end
FM1   = sum(tmps);
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
tmps  = [];
ind2  = 0;
for j1 = 1:N2
if (j1 < I2) | (j1 >I2)
ind2 = ind2 + 1;
tmps(ind2) = Pt2*h*dist_tmp2(j1)^(-alpha2);
end
end
FM2   = sum(tmps);
SINR2(i)   = FZ/(FM1+FM2+10^(delta2/20)/1000);
RATE2(i)   = B*log2(1+SINR2(i));
DeltaT2(i) = epsl/RATE2(i);
else
SINR2(i)   = 0;
RATE2(i)   = 0;
DeltaT2(i) = 0;
end
end

%计算E
Pbs1 = zeros(1,Nu);
Pm1  = zeros(1,Nu);
Pbs2 = zeros(1,Nu);
Pm2  = zeros(1,Nu);
12_011m


4.本算法原理

   Voronoi图，也称为泰森多边形，是一种基于点集的分割图形。在这个图中，每个点被表示为一个顶点，每个顶点周围区域内的其他点都距离该点最近。通过Voronoi图，我们可以将一个连续的平面分割为若干个不重叠的区域，使得每个区域都包含一个顶点。

在网络通信系统中，我们可以将网络中的各个节点作为Voronoi图的顶点，节点之间的连接关系作为边。通过这种方式，我们可以将网络拓扑结构转化为图形结构，从而更直观地展示网络的连接关系。

Voronoi图的生成主要依赖于计算几何中的一些基本算法。以下是生成Voronoi图的基本步骤：


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8天前
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**核心程序**: 完整版代码附中文注释，确保清晰理解。 **理论概述**: 利用CNN从视频中学习步态时空特征。 **系统框架**: 1. 数据预处理 2. CNN特征提取 3. 构建CNN模型 4. 训练与优化 5. 识别测试 **CNN原理**: 卷积、池化、激活功能强大特征学习。 **CASIA数据库**: 高质量数据集促进模型鲁棒性。 **结论**: CNN驱动的步态识别展现高精度，潜力巨大，适用于监控和安全领域。
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16天前
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MCKP-MMF算法是一种启发式流量估计方法，用于寻找无线传感器网络的局部最优解。它从最小配置开始，逐步优化部分解，调整访问点的状态。算法处理访问点的动态影响半径，根据带宽需求调整，以避免拥塞。在MATLAB 2022a中进行了仿真，显示了访问点半径请求变化和代价函数随时间的演变。算法分两阶段：慢启动阶段识别瓶颈并重设半径，随后进入周期性调整阶段，追求最大最小公平性。
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8天前
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1. **功能描述**: 提出了一个去抖动缓冲区感知调度器，结合用户终端的缓冲状态减少服务中断。该算法通过动态调整数据包发送速率以优化网络延迟和吞吐量。 2. **测试结果**: 使用MATLAB 2022a进行了仿真测试，结果显示De-Jitter Buffer算法在网络拥塞时比RR调度算法更能有效利用资源，减少延迟，并能根据网络状态动态调整发送速率。 3. **核心程序**: MATLAB代码实现了调度逻辑，包括排序、流量更新、超时和中断处理等功能。 仿真结果和算法原理验证了De-Jitter Buffer算法在无线网络调度中的优势。
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12天前
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10天前
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10天前
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**理论**: 利用CNN自动识别MQAM调制信号，通过学习星座图特征区分16QAM, 64QAM等。CNN从原始数据提取高级特征，优于传统方法。 - **CNN结构**: 自动特征学习机制，适配多种MQAM类型。 - **优化**: 损失函数指导网络参数调整，提升识别准确度。 - **流程**: 大量样本训练+独立测试评估，确保模型泛化能力。 - **展望**: CNN强化无线通信信号处理，未来应用前景广阔。
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18天前
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**摘要：** K-means聚类算法分析，利用MATLAB2022a进行实现。算法基于最小化误差平方和，优点在于简单快速，适合大数据集，但易受初始值影响。文中探讨了该依赖性并通过实验展示了随机初始值对结果的敏感性。针对传统算法的局限，提出改进版解决孤点影响和K值选择问题。代码中遍历不同K值，计算距离代价，寻找最优聚类数。最终应用改进后的K-means进行聚类分析。
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19天前
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**摘要** 本文展示了在MATLAB2022a中运行的无水印预编码算法效果。核心程序采用详细中文注释，涉及MIMO系统中关键的MMSE和量化预编码技术。MMSE准则追求信号估计的准确性，通过利用信道状态信息优化发射，减少干扰，适合高容量需求；而量化准则结合格雷码量化，将连续信号映射至离散集合，简化硬件实现，适用于功耗敏感场景，但会引入量化误差。两者权衡了性能与实现复杂度。
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12天前
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18天前
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JSON 数据挖掘 API

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