3、无线网状网络仿真与低功耗蓝牙路由协议解析

无线网状网络仿真与低功耗蓝牙路由协议解析

1. 无线网状网络仿真实验用例

在无线网状网络仿真领域,有两个重要的实验用例,分别是车载自组织网络(VANETs)和无人机网络。

1.1 现实车载实验

VANETs 属于移动自组织网络(MANETs)的一种,由配备无线设备的车辆组成。其特点在于节点移动速度快、拓扑结构易变,车辆间的连接往往转瞬即逝。

Mininet - WiFi 不仅支持 IEEE 802.11p 标准,还能与城市移动性仿真工具 SUMO 协同工作。SUMO 是一款开源、高度便携、微观且连续的多模式交通仿真软件,可用于车辆网络的仿真。它提供了名为 sumo - gui 的图形界面,可用于交通预测、交通灯评估、路线选择以及车辆通信系统等多方面的研究。

Mininet - WiFi 自带从 OpenStreetMap 提取的预配置地图,用户也可从 OpenStreetMap 选择自己的地图,甚至使用全球研究人员生成的地图。

若要使用 IEEE 802.11p 仿真现实的车载网络,可遵循以下链接中的说明: https://github.com/mesh - book/instructions/blob/master/sumo.md 。网络拓扑包含 10 辆车,可使用 ping 命令进行通信测试,用 iw 检查节点间的关联。

操作步骤如下:
1. 访问上述链接,获

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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