【无线网络】无线网络中的信道分配（吞吐量分析）（Matlab实现）

原创已于 2024-04-14 13:52:09 修改 · 471 阅读

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于 2024-04-14 13:20:11 首次发布

本文探讨了无线网络中的信道分配策略，重点介绍了吞吐量分析在评估信道分配效果中的重要性，以及如何通过考虑信道质量因素优化分配。同时提供了使用Matlab实现的部分代码示例。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

💥1 概述

无线网络中的信道分配涉及将可用的无线频谱资源分配给不同的用户或设备，以实现高效的数据传输和通信。吞吐量分析是对信道分配方案效果的评估，旨在确定网络的数据传输能力和性能。信道分配方案需要考虑网络拥塞情况，避免信道竞争过度导致性能下降。拥塞管理算法可以根据网络负载情况动态调整信道分配策略，以提高网络吞吐量并减少拥塞情况的发生。吞吐量分析需要考虑信道的质量，包括信噪比（SNR）、信号衰减、多径衰落等因素。通过对信道质量的分析，可以确定合适的信道分配方案，以最大化数据传输速率和可靠性。

📚2 运行结果

部分代码：


clear 
clc
clear all
global a dr Zn neighbor Npair;

%%---------------------initialization---------------------%%%
PndB = (-50:5:20);              % in dB 
a = 3.7;                        % Path loss Exponent 
dr = 1;                         % Refrence of Distance in meter 
Z= -100;                        % Noise power in dBm
BW = 15*10^3;                   % Hz
C = 900;                        % Sub Carrier Spacing    

%%---------------------Convert unit---------------------%%%
Pn = 10.^(PndB./10);            % Convert Power transmission from dB to mW
Zn = (10^(Z/10));               % Noise power from dB to mW
orthoChan = [1:1:3];            % Number of Channel (You can change the max channel)

%%---------------------Generate N AP-STA Pairs---------------------%%%
Npair = 50;                      % Create N AP-STA Pairs
Npairref = Npair;
neighbor =5;
[num,txt,raw] = xlsread('dataiot','data');
coorT = num(:,1:2);
coorR = num(:,3:4);

for Chan = 1:length(orthoChan);
for j = 1 : length(PndB)
%% Input CoorT and CoorR
    lengthCoorT = length(coorT);
    [dist, min2maxdist, idxDist] = distance(coorT, coorR);

    %%---------------------Calculate Gain Channel---------------------%%%
    [G, min2maxG] = channelgainnew(dist, lengthCoorT); % Calculate Indoor Fading Channel

        NumInit = 1;      
            for i = 1:orthoChan(Chan)
                        NumIdx = round(((i/orthoChan(Chan))*Npair));
                        ChannelChosen{i} = transpose(NumInit:NumIdx);
                        NumInit= NumIdx + 1;
            end
end

🎉3 参考文献

文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。

[1]Jing B ,Wu Y ,Chai Y . Dynamic simulation of the economic impact of financial development based on wireless sensor networks and artificial intelligence[J]. Measurement: Sensors,2024,33.

[2]徐淑波.基于无线传感器网络节点的老人智慧鞋履设计[J].科学技术创新,2024(08):196-199.