蜂窝网络下行链路的覆盖率和速率性能matlab仿真分析

本文涉及的产品
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 此程序在MATLAB2022a环境下运行,基于随机几何模型评估蜂窝网络的下行链路覆盖率和速率性能。通过模拟不同场景下的基站(BS)配置与噪声情况,计算并绘制了各种条件下的信号干扰加噪声比(SINR)阈值与覆盖率概率的关系图。结果显示,在考虑噪声和不同基站分布模型时,覆盖率有显著差异,提出的随机模型相较于传统网格模型更为保守但也更加贴合实际基站的分布情况。

1.程序功能描述
参考如下文献对蜂窝网络下行链路的覆盖率和速率性能进行数值仿真。

6ba675581a52fda6c9c2cb7789280a21_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

    蜂窝网络通常通过将基站放置在网格上来建模,移动用户要么随机分布,要么确定放置。这些模型已被广泛使用,但存在高度理想化和不易处理的问题,因此使用复杂的系统级模拟来评估覆盖率/停机概率和速率。长期以来,人们一直希望采用更易于操作的模型。我们使用随机几何为多小区信号干扰加噪声比(SINR)开发了新的通用模型。在非常一般的假设下,下行链路SINR-CCDF的搜索表达式(相当于覆盖概率)涉及可快速计算的积分,并且在一些实际的特殊情况下,可以简化为公共积分(例如,Q函数),甚至简化为简单的闭式表达式。我们还从静态频率重用中导出平均速率,然后导出覆盖增益(和平均速率损耗)。我们将我们的覆盖率预测与网格模型和实际基站部署进行了比较,并观察到所提出的模型是悲观的(覆盖率的下限),而网格模型是乐观的,两者的准确度大致相同。除了更易于处理之外,所提出的模型还可以更好地捕捉基站在未来网络中日益机会主义和密集的位置。

2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
2.jpeg
3.jpeg
4.jpeg
5.jpeg

3.核心程序

clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng('default')


%%
SINR    = [-11:1:20];
beta1  = 10.^(SINR/10);
alpha  = 4;


%without noise 
Pc1    = zeros(size(SINR));

for i = 1:length(SINR)
    i
    f      = func_Pc_cal1(beta1(i));
    Pc1(i) = f;
end
figure;
plot(SINR,Pc1,'m>','linewidth',2);
hold on


%with noise 
SNR    = 10;
Pc2    = zeros(size(SINR));
for i = 1:length(SINR)
    i
    f      = func_Pc_cal2(beta1(i),SNR);
    Pc2(i) = f;
end
plot(SINR,Pc2,'c','linewidth',2);
hold on



%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%
Pc3    = zeros(size(SINR));

for i = 1:length(SINR)
    i
    f      = func_Pc_cal3(beta1(i));
    Pc3(i) = f;
end
plot(SINR,Pc3,'ro','linewidth',2);
hold on



SNR    = 10;
Pc4    = zeros(size(SINR));
for i = 1:length(SINR)
    i
    f      = func_Pc_cal4(beta1(i),SNR);
    Pc4(i) = f;
end
plot(SINR,Pc4,'b','linewidth',2);
hold on
axis([-9.1,20,0,1]);

SNR    = 10;
Pc5    = zeros(size(SINR));
for i = 1:length(SINR)
    i
    f      = func_Pc_cal5(beta1(i),SNR);
    Pc5(i) = f;
end
plot(SINR,Pc5,'k--','linewidth',2);
hold on
axis([-9.1,20,0,1]);


legend('PPP BSs No Noise','PPP BSs SNR = 10','Grid N = 24 No Noise','Grid N = 8 SNR=10','Grid N = 24 SNR=10');
xlabel('SINR threshold(Db)');
ylabel('Probability of Coverage');

4.本算法原理
蜂窝网络下行链路的覆盖率和速率性能是移动通信网络中的重要指标,对于网络规划和优化具有重要意义。

一、蜂窝网络下行链路模型

   蜂窝网络下行链路是指从基站到用户设备的通信链路。在蜂窝网络中,基站负责向用户设备发送信号,用户设备接收信号并进行处理。下行链路的性能受到多种因素的影响,包括基站发射功率、信道衰落、干扰等。

二、覆盖率性能

   覆盖率是指网络中用户设备能够成功接收到基站信号的概率。覆盖率性能是衡量网络服务质量的重要指标之一。在蜂窝网络中,覆盖率性能受到多种因素的影响,包括基站发射功率、信道衰落、干扰等。

基站发射功率
基站发射功率是影响覆盖率性能的重要因素之一。发射功率越大,覆盖范围越广,但是也会增加干扰和能耗。发射功率需要根据网络需求和覆盖范围进行合理设置。

信道衰落
信道衰落是指信号在传播过程中受到的衰减和失真。信道衰落会导致信号质量下降,从而影响覆盖率性能。信道衰落可以通过多种方法进行补偿和抑制,例如采用分集技术、功率控制等。

干扰
干扰是指来自其他信号源的干扰信号对有用信号的干扰。在蜂窝网络中,干扰主要来自于其他基站的同频干扰和其他用户设备的干扰。干扰会导致信号质量下降,从而影响覆盖率性能。干扰可以通过多种方法进行抑制和消除,例如采用频率复用、功率控制等。

三、速率性能

   速率性能是指网络中用户设备能够成功接收到的数据传输速率。速率性能是衡量网络服务质量的重要指标之一。在蜂窝网络中,速率性能受到多种因素的影响,包括信道带宽、信噪比、调制方式等。

信道带宽
信道带宽是指信道能够传输的信号的频率范围。信道带宽越宽,传输速率越高,但是也会增加信号处理的复杂度和能耗。信道带宽需要根据网络需求和传输速率进行合理设置。

信噪比
信噪比是指接收到的有用信号与干扰信号之间的比值。信噪比越高,传输速率越高,但是也会增加信号处理的复杂度和能耗。信噪比可以通过多种方法进行提高,例如采用功率控制、降噪技术等。

相关文章
|
9天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
大规模MIMO通信系统信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP以及CoSaMP
本文介绍了大规模MIMO系统中的信道估计方法,包括最小二乘法(LS)、正交匹配追踪(OMP)、多正交匹配追踪(MOMP)和压缩感知算法CoSaMP。展示了MATLAB 2022a仿真的结果,验证了不同算法在信道估计中的表现。最小二乘法适用于非稀疏信道,而OMP、MOMP和CoSaMP更适合稀疏信道。MATLAB核心程序实现了这些算法并进行了性能对比。以下是部分
157 84
|
10天前
|
算法
基于GA遗传优化的离散交通网络双层规划模型设计matlab仿真
该程序基于GA遗传优化设计了离散交通网络的双层规划模型,以路段收费情况的优化为核心,并通过一氧化碳排放量评估环境影响。在MATLAB2022a版本中进行了验证,显示了系统总出行时间和区域排放最小化的过程。上层模型采用多目标优化策略,下层则确保总阻抗最小,实现整体最优解。
|
17天前
|
机器学习/深度学习 算法 数据安全/隐私保护
基于深度学习网络的USB摄像头实时视频采集与水果识别matlab仿真
本项目展示了使用MATLAB 2022a和USB摄像头识别显示器上不同水果图片的算法。通过预览图可见其准确识别效果,完整程序无水印。项目采用GoogleNet(Inception-v1)深度卷积神经网络,利用Inception模块捕捉多尺度特征。代码含详细中文注释及操作视频,便于理解和使用。
|
23天前
|
云安全 SQL 安全
盘点分析2024上半年网络攻击趋势
2024年上半年,随着数字化进程加速,网络安全问题愈发凸显。网络攻击频发,影响广泛。APT攻击持续,境外团伙重点针对广东等地的信息技术、政府及科研机构;勒索软件采用“双重勒索”策略,危害加剧;DDoS攻击与Web攻击频次显著提升。互联网服务、政府及科研机构为主要受害对象,其他行业亦受影响。相较2023年,攻击更加多样与频繁。企业需强化密码安全、网络防护,及时更新软件补丁,并定期备份数据,以抵御不断演进的网络安全威胁。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 算法
基于小波神经网络的数据分类算法matlab仿真
该程序基于小波神经网络实现数据分类,输入为5个特征值,输出为“是”或“否”。使用MATLAB 2022a版本,50组数据训练,30组数据验证。通过小波函数捕捉数据局部特征,提高分类性能。训练误差和识别结果通过图表展示。
|
14天前
|
存储 安全 算法
取证分析在网络安全中的关键作用
【8月更文挑战第31天】
22 0
|
14天前
|
机器学习/深度学习 运维 监控
|
21天前
|
Windows
【Azure 环境】在Windows环境中抓取网络包(netsh trace)后,如何转换为Wireshark格式以便进行分析
【Azure 环境】在Windows环境中抓取网络包(netsh trace)后,如何转换为Wireshark格式以便进行分析
|
21天前
|
物联网 网络架构 智能硬件
|
21天前
|
监控 安全 数据安全/隐私保护
无线网络性能问题的识别和解决过程
【8月更文挑战第24天】
25 0