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随着无线通信技术的迅速发展，长期演进技术（LTE）和全球微波互联接入（WiMAX）、通用移动通信系统（UMTS）等无线接入技术共存，形成了异构无线网络环境。在这种环境中，用户设备（UE）可以根据不同的业务需求和网络条件，在多个网络之间无缝切换，以提供连续的服务。其中，LTE和基于地面的移动通信网络（GMR）之间的垂直切换是一个重要的研究方向。垂直切换算法的目标是在保证服务质量（QoS）的前提下，实现网络间的平滑切换。这需要考虑到多种因素，如网络覆盖范围、信号强度、用户移动性、业务需求等。

随着无线通信技术的不断发展，新的无线接入技术不断涌现和长期共存，它们具有共同重复的覆盖范围，为网络中的用户提供接入服务。然而，不同的无线接入技术具有不同的特性，例如带宽、系统容量、覆盖范围、时延要求等。如何利用多种RAT的不同特性，协同地为用户提供服务保障，就需要对现有无线资源管理进行研究与分析。下面章节将详细介绍传统无线资源管理、联合无线资源管理及协作式无线资源管理。

这些网络元素可以包括宏基站、微基站、微微基站、家庭基站、中继站等，它们具有不同的发射功率、覆盖范围和容量特性。例如，通过收集和分析用户的移动性数据，HetNet可以预测用户的未来位置和行为，从而提前进行网络资源的优化配置。异构网络是一种无线通信网络架构，其中包含不同类型的基站节点（如宏基站、微基站、微微基站、毫微微基站等），这些基站具有不同的覆盖范围、传输功率和容量特性。资源的动态分配：HetNet中的资源分配是动态进行的，根据用户的实际需求和网络状态进行实时调整。

在无线传感器网络中，Voronoi图是一种基于距离划分的空间分割方法，用于描述网络中传感器节点的空间关系。Voronoi图将平面划分为多个区域，每个区域包含一个传感器节点，且该区域内的任意一点到该传感器节点的距离都比到其他传感器节点的距离近。

CDS最小支配集产生算法的基本思想是：首先选出一些节点作为集群头节点，使得它们能够覆盖整个网络，并且与其他节点建立连接关系。然后，将非集群头节点与其最近的集群头节点建立连接关系，从而使整个网络都与集群头节点相连，形成一个支配集。为了提高网络的覆盖率和能源利用率，需要选出一些节点作为集群头节点，其他节点都与集群头节点建立连接关系，从而形成一个支配集。CDS最小支配集产生算法是一种常用的无线传感器网络集群形成算法，可以有效地减少网络中的冗余节点并提高网络的覆盖率和能源利用率。与其他节点建立连接关系；

由于WSN往往工作在一些环境较为恶劣，且存在各种恶意攻击的不可信环境中，因此其网络节点将有可能受到各类攻击。因此，在研究WSN攻击检测与防御技术之间，首先需要对可能存在的攻击类型以及受攻击时的征兆信号特征进行分析[62]。WSN受到的恶意攻击类型繁多，没有一个统一的划分标准。但根据攻击的设计原理可以将常见的攻击类型分为虫洞攻击、欺骗攻击、信息堵塞攻击以及女巫攻击等几种[63]。本节将针对各个攻击类型的特征以及对WSN所产生的影响进行理论分析。1.

up目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果考虑符合实际VANET的车辆移动模型。第一：要反映出真实的城市道路情况，比如车道，十字路口，速度限制。第二：正确反映车的运动规律。 那么第二个车的理想的速度为： 其中Vsafe为理论最佳安全速度，Vmax为路段规定的最大限制速度，最后一项是下一时刻的车辆速度。其中： 这个表达式的含义为在行驶过程中，驾驶员受到干扰，可能操作得到的速度会和最佳的速度值有偏离，但也有可能没有收到干扰. 最终，下一时刻的车辆位置为：

域的边界节点用U表示（图中A, B），下一跳接口为[D, N, r(U, N)]，D为宿节点，N为下一跳结点，r(U, N) = {wU, wN, hU-N}，wU, wN为U，N结点间波长，hU-N 是U,N间的代价，再到下一跳r(N, E)，E为下一个域的边界节点。步骤三：当遗传算法的某一次迭代结果符合停止迭代条件，则算法停止迭代，如果不满足停止迭代条件，则以一个随机的概率分布值，从旧的种群中随机的选择N个染色体组成一个新的种群进行下一次的迭代。步骤二：计算遗传算法中群体的每一个染色体的适应函数值。

比如，对于森林火灾检测、天然气管道监测等应用，当有事件发生时，人们关心的一个首要问题就是事件发生在哪里，此时如果只知道发生了火灾却不知道火灾具体的发生地点，这种监测没有任何实质的意义，因此节点的位置信息对于很多场合是至关重要的。基于距离的定位：测量节点间距离或方位时采用的方法有：到达时间T0A(TOA，Time Of Arrive)，到达时间差TDOA，到达角度AOA，接收信号强度指示RSSI。与距离无关的定位中，一种方法是对节点到目标间的距离进行估计，然后通过三边测量法或极大似然估计法进行定位。

网络编码技术通过在网络的中间节点处对数据流进行编码来提高无线网络的吞吐量.基于网络编码的理论,物理层网络编码(Physical-Layer Network Coding,PNC)技术利用了电磁波的叠加性,允许来自源/目的节点的无线信号在中继节点处叠加,进而"自然地"完成网络编码;PNC进一步提升了网络吞吐量. 适用于PNC的相位同步方案设计,同步误差影响下M进制正交幅度调制(M-ary Quadrature Amplitude Modulation,M-QAM)PNC的平均误符号率分析以及在二

步骤3：源节点接收到REPs后，分别计算每个路由反馈信息所记录路径的CARM值，选择CARM值最小的路径进行数据传输并将该条路径的信息记录到其路由表中，完成路由表的更新。步骤1：目的节点为其所收到若干路由请求信息生成对应的路由反馈信息REP，此时每个REP包含从源节点到目的节点的路径信息以及这条路径上的所有节点的相关信息。获得可与REP中的路由在当前节点处进行编码的数据流集合，并利用此结果对REP中的编码相关信息进行更新，然后按照REP中记录的路径将其传送至下一跳节点。重复步骤2直至其到达目的节点。

实现的，首先把起点到所有点的距离存下来找个最短的，然后松弛一次再找出最短的，所谓的松弛操作就是，遍历一遍看通过刚刚找到的距离最短的点作为中转站会不会更近，如果更近了就更新距离，这样把所有的点找遍之后就存下了起点到其他所有点的最短距离。选择特殊路径长度最短的路径，将其连接的V-S中的顶点加入到集合S中，同时更新数组dist。令集合S={u}，对于集合V-S中的所有顶点x，初始化dist[i]=map[u][i],如果源点u到顶点i有边相连，初始化p[i]=u(i的前驱是u),否则p[i]=-1。

普里姆算法（Prim算法），图论中的一种算法，可在加权连通图里搜索最小生成树。根据算法步骤，可以得到最终的各个节点的权值，权值越大，需要充电的节点数量则越大，然后在进行分类的时候，需要综合考虑各个区域的节点的权值，避免某一区域节点权值过大或者过小。这里考虑两个因素，一个是距离因素，即节点坐标因素，一个是通过前面几个步骤算法得到的节点权值因素，我们通过这两个因素进行计算最优路径规划。这里，选择的是均匀划分方式，即每个MC，对应的节点数量相同，当然也可以其他划分方式，不同的方式得到不同的结果。

的隶属度函数如图5.9所示，论域为[-15ms，15ms]，共分为7个模糊等级，分别为：负大（NB）、负中（NM）、负小（NS）、零（ZE）、正小（PS）、正中（PM）、正大（PB）。图为发包间隔的调整的隶属度函数，的论域为[-200ms，200ms]，共分为5个模糊等级，分别为较大减小（LD）、较小减小（SD）、不变（NC）、较小增大（SI）、较大增大（LI）。c的论域为[100ms，500ms]，共分为5模糊个等级，分别为：很短（S）、较短（SM）、中等（M）、较长（ML）、很长（L）。

目录一、理论基础二、核心程序三、测试结果 随着越来越多的新型无线应用，对频谱资源的需求越来越大。在这种情况下，这是举世公认的认知无线电的出现已经成为一种很有前途的方式解决频谱资源有限的问题。在认知无线电网络(CRN)中，未经授权的用户，在次要用户对主要用户的干扰在可接受水平的情况下，允许动态访问频谱。考虑的场景和系统假设： 我们考虑一个动态频谱接入网，它由一个主用户对和两个辅助用户组成。具体地说，我们将主发射机和接收机分别表示为pu t和pur。两个次要用户(记作A和B)将它们的包传输

基于此，节点与访问点之间的通信可以用图表示，在中两个节点之间存在一条边当且仅当它们之间的距离小于某一常数值。为了定义访问点的本地影响范围，我们需要引入，我们称之为访问点半径，访问点与中距离其最远的节点的跳数。访问点半径从某种程度上反应了访问点对网络的影响力，或该访问点的效用。此后，算法在执行的每一轮中发现一个较好的部分解，并将相关的访问点置为停止状态，直至所有访问点都成为停止状态，算法终止。当然，回报函数在此可以更确切的描述为代价函数，表示对于某个访问点，其影响半径从变化为时，给节点带来的额外负担。

RSU单元主要包括如下几个部分：第一：页模式的选择通过页模式选择特性，我们可以选择重配置期间时加载不同的配置程序。在FPGA芯片中，通过PGM[2:0]三个引脚来实现页选择。第二：工厂配置工厂配置就是系统的默认配置，当使用增强配置期间的时候，工厂配置会存放在000页。当使用串行配置器件的时候，工作配置则被放在从0X00000000地址开始的空间。工厂配置值能被系统生产商第一次配置进去，静止用户通过远程升级模式进行修改。第三，应用配置。

这里假设节点连接不同的变量节点和函数节点，每个节点均包含对应的节点约束表示其对应的作用。图所示的是三个节点的情况，通过DCOP变化的因子图的变化效果。MAX-SUM算法是一个基于因子图的算法，整个算法的节点表示其中的变量和约束。每个变量节点连接着所有的函数节点，同理，每个函数节点连接着所有的变量节点。其中第5和第6步骤就是执行从变量节点到函数节点的消息传递过程，第7和第8步骤就是执行函数节点到变量节点的消息传递过程。表示从变量节点到函数节点的信息，是一个由变量节点组成的向量，这些变量节点和函数节点相连接，

MAX-SUM算法是一个基于因子图的算法，整个算法的节点表示其中的变量和约束。每个变量节点连接着所有的函数节点，同理，每个函数节点连接着所有的变量节点。在MAX-SUM算法中，不同的节点表示的不同的角色。这里假设节点连接不同的变量节点和函数节点，每个节点均包含对应的节点约束表示其对应的作用。图2.1所示的是三个节点的情况，通过DCOP变化的因子图的变化效果。其中第5和第6步骤就是执行从变量节点到函数节点的消息传递过程，第7和第8步骤就是执行函数节点到变量节点的消息传递过程。图1无线传感器网络的基本结构。

两层基站（BS）组成整个通讯网络，第 1 层为 Macro 基站记为fai1 ，第 2 层为 Micro 基站记为 fai2 ，均服从泊松分布，相互独立，密度分别为。根据 fai1， fai2 （这里取值根据画图美观程度而定，不一定要和后面的计算相同）的密度在 坐标为 10×10km 的面积内、按照泊松分布随机生成若干个点（随机抛洒两遍 nodes，两层 叠加起来），然后画成 voronoi 图。也就是在相邻两个点（同种类的点）之间距离的二分之 一处画一条线。X2 为 user 到 BS2 之间的距离。

其中ni表示支配个体i的个体总数，Si表示个体i所支配的个体集合。（这里，我说说明一下，加入重合覆盖率这个指标之后，因为在概率感知模型中，由于边界需要使用概率的统计角度进行考虑导致仿真速度及其缓慢，然后再三考虑之后，把目标1中的节点这个指标单独拿出来，作为第二个优化指标）实际系统中，整个网络的各个节点的剩余能量是不同的，为了使得建立的新的覆盖范围的网络具有更久的使用寿命，我们必须考虑建立的优化目标的网络节点剩余能量。其中的Ck是孩子个体，Pk是父个体，Pku 和Pkl，是第k维决策变量的定义域的上下限。

初始状态下，每个节点具有2J能量，数据包大小100byte，节点的数据采集周期5S/次。(4) 具有最大权值的未加入簇的强节点声明为簇头，利用欧氏距离分簇，重复这一过程，直到所有的节点都被分配入簇。整个网络有一个汇聚节点（Sink节点），能量足够大，相当于基站，其功率足以发送信息至全网节点，Sink节点和簇头信息交换，整个网络共有n个节点。1.对传感器网内节点进行分簇，由簇头和汇聚节点（Sink节点）进行信息交换，使得网络在进行工作和数据传输时能够节省能量，延长网络生命周期。

“网络控制系统”一般有两种理解，一种是对网络的控制(Control of Network)；另一种是通过网络传输信息的控制系统(Control through Network)。这两种系统都离不开控制和网络，但侧重点不同。前者是指对网络路由、网络数据流量等的调度与控制，是对网络自身的控制，可以利用运筹学和控制理论的方法来实现；后者是指控制系统的各节点(传感器、控制器、执行器等)之间的数据不是传统的点对点式的，而是通过网络来传输的，是一种分布式控制系统，可通过建立其数学模型用控制理论...

vivado2019.2先将电脑的IP地址设置为： 192.168.0.3。如下所示：修改后，cmd中运行如下指令 可以查看PC的IP和MAC然后到windows>system32>cmd.exe，右击，以管理员进行运行，然后进行PC和FPGA的mac地址的绑定：绑定之后，arp –a，可以看到绑定效果。如上图我选中的。 最后测试前，确定自己的PC端网口的类型，看下你的PC网卡是100M还是1000M，如果是100M，那么这个程序将无法跑通。 然后电脑到FPGA的数据发送测试结果如下所示：FPGA接受到电脑

通过降低闲置的监听周期来减少能量损耗。同时，减少能量损耗通过减小每帧对等节点的overhead。这个接入方法基于对想要传输（want to transmit ,transmissions of frame bursts and traffic differentiation）的子节点的排序。该方案周期性适应动态网络的频道接入组织。 如果更多的节点处于活跃状态，那么他们传输过程中可以避免冲突。A_IEEE802_15_4接入算法 对IEEE802-15-4的...

基于小波神经网络的短时能量分析

1.软件版本MATLAB2013b2.本算法理论知识参考文献：[1]徐世中, 李乐民, 王晟. WDM网络中的一种波长分配算法[J]. 通信学报, 2002, 23(4):7. 根据论文的相关公式，三个算法的主要公式为：RLI：RCL：MS：我们建立WDM网络模型，然后进行MATLAB算法仿真。根据算法要求，这里我们只要仿真三种算法的NOF即可，然后进行对比。3.部分核心代码clc;clear;close all;warni...

1.单独的存储器模块的设计介绍 存储器模块，我们使用ISE的IP核进行设计，具体的设计步骤如下图所示： 这里M，则用一个位宽为16位，深度为256的存储器进行模拟。其中通过一个控制器来控制P是否工作，如果P工作，那么对应的一个存储器，则一定延迟之后，开始进行数据的写入，同时，可以通过读使能，单独读取存储器中的已经存在的数据。 下面，我们单独对存储器进行仿真，仿真效果如下图所示： 这个是读写测试，iwen为1的...

建立如下的目标函数：表示的是每一代中被选择在工作状态的节点数目。C'为对应的这些节点的覆盖范围。A为每个节点对应的覆盖范围。基于这个目标函数，我们进行仿真，获得如下的仿真结果：clc;clear;close all;warning off;addpath 'func\GA_toolbox\'addpath 'func\'RandStream.setDefaultStream(RandStream('mt19937ar','seed',1)); %目标区域大小W

1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识优化目标1： 网络覆盖率是衡量网络覆盖性能最重要的指标，一般定义为所有工作节点覆盖的总范围与目标区域面积大小的比值，其中传感器节点覆盖的范围取所有节点覆盖面积的并集。因此，网络覆盖率总是小于或者等于 1。 G'为覆盖集合的节点的个数要使得节点最小，覆盖率最大，那么可以满足f1的最大化。因此优化目标1函数为上述式子2.这里。优化目标2： 当节点使用越少的时候，这...

0.完整源码获得方式订阅MATLAB/FPGA教程，免费获得教程案例以及任意2份完整源码1.软件版本MATLAB2021a2.本算法理论知识 随着无线通信和移动计算技术的飞速发展，人们对无线宽带接入提出了更高的要求。作为一种可以解决“最后一公里”瓶颈问题的新型网络结构，无线网状网(wireless mesh network, WMN)正受到普遍的关注。无线网状网络也称为“多跳(multi-hop)”网络，它是一种与传统无线网络完全不同的新型无线网络技术。在传统的无线局域网(W...

0.完整源码获得方式订阅MATLAB/FPGA教程，免费获得教程案例以及任意2份完整源码1.软件版本matlab2013b2.本算法理论知识由于无线传感器网络的特殊性，所以要尽量的延长标签节点的寿命，降低功耗，同时要求标签接受机的复杂度要小。要求在原有的单步捕获算法和两步捕获算法基础上，进行改进创新，新的算法在标签接收机复杂度较小的条件下，最终达到进一步降低标签节点反馈次数和捕获时长，使标签节点功耗降低的目的。通过论文的分析可知，论文中的基础算法为单步捕获算法，其改进之处在于单步

设计要求：1.Matlab程序、演示过程、附带算法流程图2.COPE协议、RLNCBR算法功能实现3.均能完成以下几个实验并作出曲线图：1）接收节点数N变化，各节点丢包率P1=P2=…=Pn=0.08，节点数从2变化到10，增量为1，重传时间间隔为100Δt，作出平均传输次数随接收节点数变化的曲线图2）P1=P2=…=Pn且变化，从0.02变化到0.10，增量为0.02，接收节点数N=5，重传时间间隔为100Δt，作出平均传输次数随节点丢包率变化的曲线图3）各节点丢包率均不等且变化，

人们对互联网的流量特征、性能特征、可靠性与安全性特征以及网络行为模型等缺乏理解和缺乏精确描述的问题已经严重影响到因特网的发展和对因特网更加有效的利用，因此，许多专家提出应当更加深入地认识现有因特网的一些内在机制。而认识事物的第一步就是要测量它，并用数字表示出来，然后通过一些数学知识进行分析，提取其网络流量的数据特征。 对网络进行研究的最终目的是为了建立高效、稳定、安全、互操作性强、可预测以及可控制的网络，而网络特征测量是获得第一手网络行为指标和参数的最有效的手段。在对网络进行测...

step1. 当有连接请求时，算法开始，考察源节点S是否为域的边界节点，不是的话在域内使用最短跳算法路由至此域的边界节点域的边界节点用U表示（图中A, B），下一跳接口为[D, N, r(U, N)]，D为宿节点，N为下一跳结点，r(U, N) = {wU, wN, hU-N}，wU, wN为U，N结点间波长，hU-N 是U,N间的代价，再到下一跳r(N, E)，E为下一个域的边界节点。step2. 根据OSPF 协议规范，在请求连接的两点之间，用Dijkstra 算法计算出所有路径，尽量消除冗余存

感知：每个智能体通过传感器获取周围环境的局部信息，包括自身状态、邻居智能体的状态以及环境信息。移动：每个智能体根据其感知到的信息，以及领导者智能体的指令，计算出自身的运动轨迹。更新状态：每个智能体根据其运动轨迹更新自身的状态，包括位置、速度等。其中，移动部分是算法的核心，基于领导者智能体的指令实现。领导者智能体是一个具有全局视野的智能体，负责制定整个群体的移动方向和目标。其他智能体则根据自身感知到的信息以及领导者智能体的指令，计算出自身的运动轨迹。

一致性问题在分布式系统中非常重要，因为多个节点需要协调行动以保证系统整体的正确性。一致性问题的常见解决方案包括：Raft算法、Paxos算法和Olfati算法等。其中，Olfati算法是一种基于远程监督（remote supervision）的一致性算法，它具有高效、简单和易于理解的特点。

%多领导者改进算法%---------系统附初值------------------------clear;clc;loop=500; %确定循环周期s=0.1; %s取值范围为(0,1)n=10; %初始化智能体个数r=6; %初始化...

这里，从网站“http://reality.media.mit.edu/download.php”下载“the Reality Mining project”的数据库，用作本课题的实际的测试数据，使用MATLAB进行价值，可以看到如下的数据信息： 图1 网络数据列表 根据本课题的要求，我们需要通过该数据库进行分析，从而提供各种网络数据服务，比如用户工作的地点的分析，用户登入时间的分析，用户使用电脑设备类别，用户发送短信信息等等。 这里我们将重点根据数据库中的地址信息来分析不同用...

收`timescale 1ns / 1ps//////////////////////////////////////////////////////////////////////////////////// Module name : udp_rcv // Project name :// Target device: // Author : lixiongxiong// Create Date : /...