【通信】蒙特卡洛算法模拟无线自组网自适应同步【含Matlab源码 3647期】

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⛄一、扩频通信系统简介

蒙特卡洛模拟可以用来模拟无线自组网中的不确定性因素，而自适应同步技术可以根据网络环境的变化动态调整同步法的参数和策略。基于蒙特卡洛模拟的自适应同步技术可以通过对网络中各种不确定性因素进行建模和仿真，来更准确地评估同步算法的性能，并据此优化算法的设计。具体来说，可以按照以下步骤进行蒙特卡洛模拟的自适应同步：
（1）确定需要模拟的不确定性因素，例如节点位置、速度、信道条件等。
（2）根据这些因素建立模型，并进行仿真，得到一组数据。
（3）利用这组数据来评估同步算法的性能，例如同步误差、同步时间等指标。
（4）根据评估结果，调整同步算法的参数和策略，重新进行仿真。
（5）重复上述步骤，直到得到满意的同步效果。

⛄二、部分源代码

clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath(genpath(pwd));
rng(‘default’)

%网络规模
Nnodes= [50:50:250];

%蒙特卡洛
MTKL =400;
for ii = 1:length(Nnodes)
for jj = 1:MTKL
[ii,jj]
%节点分布范围
Nnode1= Nnodes(ii);%参考文献构建2个子网络，然后构建同步组网
Nnode2= Nnodes(ii);
Nnode = Nnode1+Nnode2;
SCALE = 10*sqrt(Nnodes(ii));
%初始节点能量
E0 = 1;
%通信半径
Radius= 50;%
%节点最大移动速度
Vmax = 1;%
%数据发送包速率
Smax = 20;%
%数据发送包长度
SLen = 2000;%
%节点通信阈值
LRad = 87;
%电路能耗系数
Eelec = 5e-8;
%信道传播模型的能耗系数
Efs = 1e-11;
%信道传播模型的能耗系数
Emp = 1.3e-15;
%压缩比
u = 0.5;%
%初始变异概率
P = 0.5;%
%发送率
Trans = 1.5;
c = 3e8;
%时钟频
fclk = 50e6;
tclk = 1e-5;
%组网过程的信道环境噪声干扰
SNR = -5;
%网络额定带宽
BW = 25e6;

    %构建网络1
    X1 = rand(1,Nnode1)*SCALE;  
    Y1 = rand(1,Nnode1)*SCALE; 
    %构建网络2
    X2 = rand(1,Nnode2)*SCALE+0.9*SCALE;  
    Y2 = rand(1,Nnode2)*SCALE+0.9*SCALE; 

    X  = [X1,X2];
    Y  = [Y1,Y2];

    %网络拓扑
    dmatrix = zeros(Nnode,Nnode);
    dmatrix0= zeros(Nnode,Nnode);
    for i = 1:Nnode 
        for j = 1:Nnode 
            Dist          = sqrt((X(i) - X(j))^2 + (Y(i) - Y(j))^2); 
            dmatrix0(i,j) = Dist; 
            %a link; 
            if Dist <= Radius & Dist > 0  
               %距离因素
               dmatrix(i,j) = Dist; 
            else 
               %距离因素
               dmatrix(i,j) = inf; 
            end; 
        end; 
    end; 
    MAX_dmatrix = max(max(dmatrix0));
    dmatrix     = dmatrix/MAX_dmatrix;

    %随机选择2源节点和目标节点
    tmps1 = randperm(Nnode1);
    tmps2 = randperm(Nnode2);
    idx1  = tmps1(1);
    idx2  = Nnode1+tmps2(1);

    %产生帧结构
    %导频
    PN1= 2*m_sequence([1,0,0,0,1,1,1])-1;
    PN2= 2*m_sequence([1,0,0,0,1,1,1])-1;
    PN3= 2*m_sequence([1,0,0,0,1,1,1])-1;
    PN4= 2*m_sequence([1,0,0,0,1,1,1])-1;
    %定义时隙
    mlost = 2*double(rand(1,8)>=0.5)-1;
    %定义发射数据
    datas = 2*double(rand(1,8192)>=0.5)-1;
    %定义收发间隔
    ttg   = 2*double(rand(1,16)>=0.5)-1;  
    frame1 = [mlost,datas,ttg];
    frame1B= [frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1,frame1];
    frame1C= [frame1B,frame1B,frame1B,frame1B,frame1B];
    frame1D= [PN1,PN2,PN3,PN4,frame1C,frame1C];

    paths = func_dijkstra(idx1,idx2,dmatrix); 
    path_distance=0; 
    ds=0;
    for d=2:length(paths) 
       path_distance= path_distance + MAX_dmatrix*dmatrix(paths(d-1),paths(d)); 
       ds(d)=MAX_dmatrix*dmatrix(paths(d-1),paths(d)); 
    end 
    %跳数
    Nhops = length(paths) - 1;

    %根据路由信息，发射帧数据
    T = frame1D;
    %公式3.2，计算传播延迟
    s = path_distance*1e3;
    ttra = s/c;%传输过程中的时延
    ttra2= ds*1e3/c;%传输过程中的各个节点时延
    %节点处理时延
    ttra3= 2;
    %时钟漂移偏差
    Tslot = length(mlost)*1*5*15*1/fclk;


    N     = 15;
    tdrift= tclk*Tslot*N;
    %融合组网
    %接收节点信息进行帧检测
    %检测是否同步
    flag   = 0;
    Tss    = [];
    Tee    = [];
    Delays = [];
    ixk    = 0;
    while ixk<=length(paths) 
        ixk = ixk+1;
        frame1D2= frame1D + randn(size(frame1D));
        yy     = xcorr(frame1D2(1:end-10000),PN1);
        yy2    = yy;
        pnx    = find(yy2>100);
        if isempty(pnx) == 0;
           %建立动态时延关系表 
           for ij = 1:length(ttra2)
               Delays(ij) = ttra3+ttra2(ij) + Tslot + tdrift;
           end
           %确定参考节点
           IDrefS = idx1;
           IDrefD = idx2;
           %广播参考节点
           TimeS  = (ixk+2+0.2*rand);%发送点的时间，设置随机发送时间
           %更新节点时间%完成更新
           TimeD  = TimeS + [sum(Delays)];
           flag   = 1;
        else
           %没检测到，不做处理  
           TimeS = 0;
           TimeD = 0;
           Delays= 0;
           flag  = 0;
        end
        Tss    = [Tss,TimeS];
        Tee    = [Tee,TimeD];
    end


    %端到端时延
    TimeD2D(jj)  = sum(Delays);
    %网络吞吐量与带宽，跳数相关
    th           = BW/Nhops;
    Throughput0(jj)= th/1e3;%转换为Kbits
    %初始入网时间
    Time1st(jj)  = mean(Tss);
    %迟入网时间
    TimeFst(jj)  = mean(Tee);
    %网络建立时间
    Timeset(jj)  = mean(Tee)+mean(Tss);
end
TimeD2D_(ii)    =mean(TimeD2D);
Throughput0_(ii)=mean(Throughput0);
Time1st_(ii)=mean(Time1st);
TimeFst_(ii)=mean(TimeFst);
Timeset_(ii)=mean(Timeset);

end

figure;
plot(Nnodes,TimeD2D_,‘-bs’,…
‘LineWidth’,1,…
‘MarkerSize’,6,…
‘MarkerEdgeColor’,‘k’,…
‘MarkerFaceColor’,[0.9,0.0,0.0]);
grid on
xlabel(‘节点数量’);
ylabel(‘端到端时延(ms)’);

figure;
plot(Nnodes,Throughput0_,‘-bs’,…
‘LineWidth’,1,…
‘MarkerSize’,6,…
‘MarkerEdgeColor’,‘k’,…
‘MarkerFaceColor’,[0.9,0.0,0.0]);
grid on
xlabel(‘节点数量’);
ylabel(‘网络吞吐量(Kbps)’);

figure;
plot(Nnodes,Time1st_,‘-bs’,…
‘LineWidth’,1,…
‘MarkerSize’,6,…
‘MarkerEdgeColor’,‘k’,…
‘MarkerFaceColor’,[0.9,0.0,0.0]);
grid on
xlabel(‘节点数量’);
ylabel(‘初始入网时间(s)’);
ylim([0.8min(Time1st_),1.2max(Time1st_)]);

figure;
plot(Nnodes,TimeFst_,‘-bs’,…
‘LineWidth’,1,…
‘MarkerSize’,6,…
‘MarkerEdgeColor’,‘k’,…
‘MarkerFaceColor’,[0.9,0.0,0.0]);
grid on
xlabel(‘节点数量’);
ylabel(‘迟入网时间(s)’);

figure;
plot(Nnodes,Timeset_,‘-bs’,…
‘LineWidth’,1,…
‘MarkerSize’,6,…
‘MarkerEdgeColor’,‘k’,…
‘MarkerFaceColor’,[0.9,0.0,0.0]);
grid on
xlabel(‘节点数量’);
ylabel(‘网络建立时间(s)’);

save R.mat Nnodes TimeD2D_ Throughput0_ Time1st_ TimeFst_ Timeset_

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社，2015.
[2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社，2020.
[3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社，2018.

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
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、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
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、XGBOOST、TCN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

3 图像处理方面
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

4 路径规划方面
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、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
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

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
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、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合