智能无人机辅助V2V通信——应用于智慧城市（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-18 16:29:51 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-18 16:29:51 发布 · 56 阅读

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码及数据

💥1 概述

智能无人机辅助V2V（车到车）通信在智慧城市中具有广阔的应用前景。智慧城市需要高效的通信网络来连接各种设备和系统，以实现智能化的管理和服务。V2V通信是指车辆之间的直接通信，可以帮助车辆之间共享实时交通信息、提高交通安全和效率。

智能无人机可以作为V2V通信的辅助手段，具备覆盖范围广、灵活性强的特点。通过搭载通信设备和传感器，无人机可以在城市空中飞行并与车辆进行通信。它可以扮演信息中继站的角色，将车辆间的通信信号传递给其他车辆，从而扩大通信范围和覆盖率。

无人机辅助V2V通信可以提供以下优势和应用：

1. 实时交通信息分享：无人机可以通过收集车辆位置、速度等数据，并将其传输给其他车辆，帮助驾驶员更好地了解交通状况和道路条件，从而避免拥堵和事故。

2. 交通管理和调度：利用无人机辅助V2V通信，交通管理部门可以更好地监测和控制城市交通流量，从而实现更精确的交通调度和优化路线规划。

3. 紧急救援和安全：在紧急情况下，无人机可以迅速到达事故现场，并与救援车辆进行通信协助。此外，无人机还可以用于监测交通违规行为和侦测潜在危险，提高交通安全性。

4. 物流和配送：无人机可用于在城市中进行快速、高效的货物配送服务。通过与货车和货运车辆的V2V通信，可以实现无人机与车辆之间的物流信息共享和协同工作，提升物流效率。

需要注意的是，智能无人机辅助V2V通信在实际应用中仍需考虑隐私保护和飞行管理等问题。然而，随着技术的发展和智慧城市建设的推进，这一领域将会持续发展并带来更多创新应用。

📚2 运行结果

算例2：

部分代码：

R=100; %sensor field Radius
%co-ordinates of base station
Xb = max11+2+rand(1,1);
Yb =(max1+2)+rand(1,1);
%% Normalized vehicle velocity 
maxv=100;
minv=0;
vel=rand(1,N);

%% Node Buffersize
E=rand(1,N);%1.*ones(1,N); % intialize node Buffersize
minTh=E/2;     %% minTh for buffer
%%
figure,
for i2 = 1:N 
          plot(X(i2),Y(i2),'o','LineWidth',1,...
                    'MarkerEdgeColor','k',...
                    'MarkerFaceColor','b',...
                    'MarkerSize',8'); 
          xlabel('X in m')
          ylabel('Y in m')
          text(X(i2), Y(i2), num2str(i2),'FontSize',10); 
          hold on;
end
hold on
         plot(Xb,Yb,'s','LineWidth',1,...
                    'MarkerEdgeColor','k',...
                    'MarkerFaceColor','y',...
                    'MarkerSize',12'); 
          xlabel('X in m')
          ylabel('Y in m')
          text(Xb, Yb, 'Sink','FontSize',10); 
          hold on;
%% Equal-zone division
zX=0:100:max11;
zY=0:100:max1;
id=zeros(1,N);
%ipd=1;
ik1=1;
for ik=1:numel(zX)-1
    for ij=1:numel(zY)-1
    rectangle('Position',[zX(ik) zY(ij) 100 100])
    points =[zX(ik) zY(ij); zX(ik)+100 zY(ij);  zX(ik)+100 zY(ij)+100 ;zX(ik) zY(ij)+100 ;zX(ik) zY(ij)]
    
    line(1:400,100.*ones(1,400),'Color','r','LineWidth',4)

R=100; %sensor field Radius
%co-ordinates of base station
Xb = max11+2+rand(1,1);
Yb =(max1+2)+rand(1,1);
%% Normalized vehicle velocity
maxv=100;
minv=0;
vel=rand(1,N);

%% Node Buffersize
E=rand(1,N);%1.*ones(1,N); % intialize node Buffersize
minTh=E/2; %% minTh for buffer
%%
figure,
for i2 = 1:N
plot(X(i2),Y(i2),'o','LineWidth',1,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor','b',...
'MarkerSize',8');
xlabel('X in m')
ylabel('Y in m')
text(X(i2), Y(i2), num2str(i2),'FontSize',10);
hold on;
end
hold on
plot(Xb,Yb,'s','LineWidth',1,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor','y',...
'MarkerSize',12');
xlabel('X in m')
ylabel('Y in m')
text(Xb, Yb, 'Sink','FontSize',10);
hold on;
%% Equal-zone division
zX=0:100:max11;
zY=0:100:max1;
id=zeros(1,N);
%ipd=1;
ik1=1;
for ik=1:numel(zX)-1
for ij=1:numel(zY)-1
rectangle('Position',[zX(ik) zY(ij) 100 100])
points =[zX(ik) zY(ij); zX(ik)+100 zY(ij); zX(ik)+100 zY(ij)+100 ;zX(ik) zY(ij)+100 ;zX(ik) zY(ij)]

line(1:400,100.*ones(1,400),'Color','r','LineWidth',4)