Activity, Throughput, and Load

本文探讨了SAP系统中活动用户、事务处理用户及高容量用户的定义及其产生的系统负载。通过分析不同类型的用户如何影响系统的吞吐量与负载,文章提供了评估SAP组件规模的有效方法。

Activity and throughput

The concepts of activity, throughput, and load can best be explained using the WORKLOAD OVERVIEW analysis view 


Load

If two users each performed 100 transaction steps within a given time period, they were both equally active. This does not mean, however, that they created the same load on the system. If, for example, the first user (entering financial documents) has performed 100 transaction steps with an average response time of 500 ms, this user has occupied the system for 50 seconds. If a second user (creating auditing reports) performs 100 transaction steps with of an average response time of 5 seconds, this
user has occupied the system for 500 seconds. The second user has obviously created a system load that is 10 times greater than the first user's, with the same amount of activity. As can be seen from this example, the product of the number of transaction steps and the average response time is a way of measuring the load generated. (To be more precise, subtract dispatcher wait time and roll wait time from the total response time because a request does not create system load while it waits in the dispatcher queue or while it waits for an RFC to be executed.) Similarly, you can determine the database load created by the different task types using the total database time (transaction steps multiplied by average database time). CPU load on the application server can also be measured in this way. The distribution of times (database time, CPU time, and soon) therefore reflects the distribution of load on the system better than just the number of transaction steps.


Active users

The simplest and most graphic measure of an SAP component's size is its number of users. Unfortunately, the number of users i.s also an imprecise measure because its meaning varies according to context-for example, the number of licenses, the number of user master records, and much more. For example, the number of users can mean either the number of licenses or the number of user master records, to mention just two possible definitions.


User Types

For components that are mainly characterized by background or interface load, the number of users is no longer relevant as an indication of size. To avoid confusion, this book distinguishes three types of users, as follows:

->Occasional user
On average, this type of user performs fewer than 400 transaction steps (screen changes) per week. For a 40-hour working week, this corresponds to an average of one transaction step every six minutes. This user typically uses the SAP component only now and then.
->Transactional user
On average, a transactional user performs up to 4,800 transaction steps per week. This corresponds to less than one transaction step every 30 seconds. These users use the SAP component regularly and continuously.
->Data entry, telesales, or high-volume power user
Power users perform more than 4,800 transaction steps per week. They use the SAP component continuously and at a high volume. 

the term active user refers to either the transactional user or power user category. The user profile gives informat ion about users' activities. This profile can be found under USER AND BILLING STATISTICS • USER PROFILE.








MATLAB主动噪声振动控制算法——对较大的次级路径变化具有鲁棒性内容概要:本文主要介绍了一种在MATLAB环境下实现的主动噪声振动控制算法,该算法针对较大的次级路径变化具有较强的鲁棒性。文中详细阐述了算法的设计原理与实现方法,重点解决了传统控制系统中因次级路径动态变化导致性能下降的问题。通过引入自适应机制鲁棒控制策略,提升了系统在复杂环境下的稳定性控制精度,适用于需要高精度噪声与振动抑制的实际工程场景。此外,文档还列举了多个MATLAB仿真实例及相关科研技术服务内容,涵盖信号处理、智能优化、机器学习等多个交叉领域。; 适合人群:具备一定MATLAB编程基础控制系统理论知识的科研人员及工程技术人员,尤其适合从事噪声与振动控制、信号处理、自动化等相关领域的研究生工程师。; 使用场景及目标:①应用于汽车、航空航天、精密仪器等对噪声振动敏感的工业领域;②用于提升现有主动控制系统对参数变化的适应能力;③为相关科研项目提供算法验证与仿真平台支持; 阅读建议:建议读者结合提供的MATLAB代码进行仿真实验,深入理解算法在不同次级路径条件下的响应特性,并可通过调整控制参数进一步探究其鲁棒性边界。同时可参考文档中列出的相关技术案例拓展应用场景。
%% 多基站无线资源调度系统 - 修复索引错误版 clear; clc; close all; %% 系统参数配置 total_slots = 100; % 总时隙数 (基于附件4的数据) num_users = 70; % 用户总数 (U1-U10:10, e1-e20:20, m1-m40:40) num_bs = 4; % 基站数 (MBS1 + 3个SBS) RBs_per_bs = 100; % 每个基站资源块数量 slot_duration = 0.001; % 时隙长度(秒) bandwidth_per_RB = 180e3; % 每个RB带宽(Hz) power_per_RB = 0.1; % 每个RB发射功率(W) thermal_noise_density = 1e-3 * 10^(-174/10); % 噪声功率谱密度(W/Hz) throughput_window = 500; % 平均吞吐量计算窗口大小 % 基站位置 [x, y] (米) bs_positions = [0, 0; % MBS_1 0, 500; % SBS_1 -433.0127, -250; % SBS_2 433.0127, -250]; % SBS_3 % 用户类型分类 urllc_users = 1:10; % URLLC用户 embb_users = 11:30; % eMBB用户 mtc_users = 31:70; % mMTC用户 %% 数据加载 - 修复任务数据维度问题 fprintf('加载信道数据...\n'); channel_data = cell(4, 1); channel_files = {'SBS_1.xlsx', 'SBS_2.xlsx', 'SBS_3.xlsx', 'MBS_1.xlsx'}; % 加载信道数据 for bs = 1:num_bs try data = readmatrix(channel_files{bs}); % 确保数据包含100行 if size(data, 1) < total_slots data = [data; zeros(total_slots - size(data,1), size(data,2))]; elseif size(data, 1) > total_slots data = data(1:total_slots, :); end % 确保有70列数据 if size(data, 2) < num_users data = [data, zeros(size(data,1), num_users - size(data,2))]; elseif size(data, 2) > num_users data = data(:, 1:num_users); end channel_data{bs} = data; fprintf('成功加载并调整 %s 至 %d×%d\n', channel_files{bs}, size(data,1), size(data,2)); catch fprintf('使用随机数据替代 %s\n', channel_files{bs}); channel_data{bs} = 80 + 20*rand(total_slots, num_users); end end % 加载任务数据 - 修复维度问题 fprintf('加载任务数据...\n'); try task_arrivals = readmatrix('taskflow.xlsx'); [rows, cols] = size(task_arrivals); fprintf('原始任务数据维度: %d×%d\n', rows, cols); % 调整行数 if rows < total_slots task_arrivals = [task_arrivals; zeros(total_slots - rows, cols)]; elseif rows > total_slots task_arrivals = task_arrivals(1:total_slots, :); end % 调整列数 if cols < num_users task_arrivals = [task_arrivals, zeros(size(task_arrivals,1), num_users - cols)]; elseif cols > num_users task_arrivals = task_arrivals(:, 1:num_users); end fprintf('任务数据调整到 %d×%d\n', size(task_arrivals,1), size(task_arrivals,2)); catch fprintf('任务数据创建中...\n'); task_arrivals = zeros(total_slots, num_users); % URLLC: 高频到达 (50-300 bits) task_arrivals(:, urllc_users) = randi([50, 300], total_slots, length(urllc_users)); % eMBB: 中频大包 (500-5000 bits) task_arrivals(:, embb_users) = randi([500, 5000], total_slots, length(embb_users)); % mMTC: 低频小包 (10-100 bits, 30%活跃) for u = mtc_users activity = rand(total_slots, 1) > 0.7; % 30%时隙有任务 task_arrivals(:, u) = activity .* randi([10, 100], total_slots, 1); end end %% 初始化系统状态 user_queues = zeros(num_users, 1); % 用户队列(比特) avg_throughput = ones(num_users, 1) * 1e6; % 初始平均吞吐量(1Mbps) % 分配记录 bs_assignment = zeros(total_slots, num_users); % 基站分配 rb_assignment = zeros(total_slots, num_users); % RB分配 bits_transferred = zeros(total_slots, num_users); % 传输比特数 queues_history = zeros(num_users, total_slots); % 队列历史 throughput_history = zeros(num_users, total_slots); % 吞吐量历史 %% 主调度循环 fprintf('开始资源调度...\n'); progress = waitbar(0, '处理时隙 0/100...', 'Name', '资源调度进度'); for t = 1:total_slots % 1. 更新用户队列 user_queues = user_queues + task_arrivals(t, :)'; queues_history(:, t) = user_queues; % 2. 获取当前信道状态 current_attenuation = zeros(num_bs, num_users); for bs = 1:num_bs if t <= size(channel_data{bs}, 1) % 确保只取有效列 num_cols = min(size(channel_data{bs}, 2), num_users); current_attenuation(bs, 1:num_cols) = channel_data{bs}(t, 1:num_cols); else % 时隙超出数据范围,使用随机值 current_attenuation(bs, :) = 80 + 20*rand(1, num_users); end end % 3. 用户-基站关联 (选择最小衰减的基站) [~, selected_bs] = min(current_attenuation, [], 1); bs_assignment(t, :) = selected_bs; % 4. 初始化当前时隙资源分配 rb_this_slot = zeros(num_users, 1); bits_this_slot = zeros(num_users, 1); %% 为每个基站分配资源 for bs = 1:num_bs % 获取连接当前基站的活跃用户 connected_users = find(selected_bs == bs & user_queues > 0); if isempty(connected_users) continue; % 没有活跃用户 end % 获取这些用户的信道衰减值 atten_dB = current_attenuation(bs, connected_users); % 计算信道增益 gains_linear = 10.^(-atten_dB/10); rx_power = power_per_RB * gains_linear; noise_power = thermal_noise_density * bandwidth_per_RB; SNR = rx_power ./ noise_power; rate_per_RB = bandwidth_per_RB .* log2(1 + SNR); bits_per_RB_val = rate_per_RB * slot_duration; % 设置用户优先级 priority_weights = ones(size(connected_users)); for idx = 1:length(connected_users) user_id = connected_users(idx); if ismember(user_id, urllc_users) priority_weights(idx) = 3.5; % URLLC高优先级 elseif ismember(user_id, embb_users) priority_weights(idx) = 1.8; % eMBB中优先级 end end % 计算调度权重 weights = (rate_per_RB ./ avg_throughput(connected_users)') .* priority_weights; total_weight = sum(weights); if total_weight <= 0 continue; end % 基于权重分配资源 rb_alloc = floor(weights / total_weight * RBs_per_bs); remaining_RBs = RBs_per_bs - sum(rb_alloc); % 剩余RB分配 [~, sorted_idx] = sort(weights, 'descend'); for i = 1:length(sorted_idx) if remaining_RBs <= 0 break; end user_idx = sorted_idx(i); if rb_alloc(user_idx) < RBs_per_bs % 避免过度分配 rb_alloc(user_idx) = rb_alloc(user_idx) + 1; remaining_RBs = remaining_RBs - 1; end end % 应用分配并更新队列 for i = 1:length(connected_users) user_id = connected_users(i); allocated_bits = min(user_queues(user_id), rb_alloc(i) * bits_per_RB_val(i)); user_queues(user_id) = user_queues(user_id) - allocated_bits; bits_this_slot(user_id) = bits_this_slot(user_id) + allocated_bits; rb_this_slot(user_id) = rb_this_slot(user_id) + rb_alloc(i); end end % 5. 更新系统状态 instant_rate = bits_this_slot / slot_duration; avg_throughput = (1 - 1/throughput_window) .* avg_throughput + (1/throughput_window) .* instant_rate; % 记录结果 rb_assignment(t, :) = rb_this_slot; bits_transferred(t, :) = bits_this_slot; throughput_history(:, t) = avg_throughput; % 更新进度条 waitbar(t/total_slots, progress, sprintf('完成时隙 %d/%d', t, total_slots)); end close(progress); fprintf('资源调度完成!\n'); %% 性能分析与可视化 fprintf('分析性能并生成结果...\n'); % 创建结果目录 if ~exist('results', 'dir') mkdir('results'); end % 1. 系统总吞吐量 (Mbps) total_throughput = sum(bits_transferred, 2) / 1e6; figure('Position', [100, 100, 800, 400]); plot(1:total_slots, total_throughput, 'b-', 'LineWidth', 2); title('系统总吞吐量'); xlabel('时隙'); ylabel('吞吐量 (Mbps)'); grid on; saveas(gcf, 'results/system_throughput.png'); % 2. 用户队列分析 figure('Position', [100, 100, 1000, 600]); % 总队列长度 subplot(2,1,1); total_queue = sum(queues_history, 1) / 1e6; % MBits plot(1:total_slots, total_queue, 'r-', 'LineWidth', 1.5); title('系统总队列长度'); xlabel('时隙'); ylabel('队列长度 (MBit)'); grid on; % 各类用户平均队列长度 subplot(2,1,2); hold on; urllc_queue = mean(queues_history(urllc_users, :), 1) / 1e3; % kBits embb_queue = mean(queues_history(embb_users, :), 1) / 1e3; mtc_queue = mean(queues_history(mtc_users, :), 1) / 1e3; plot(1:total_slots, urllc_queue, 'r-', 'LineWidth', 1.5); plot(1:total_slots, embb_queue, 'g-', 'LineWidth', 1.5); plot(1:total_slots, mtc_queue, 'b-', 'LineWidth', 1.5); title('平均队列长度 (按用户类型)'); xlabel('时隙'); ylabel('队列长度 (kBit)'); legend('URLLC', 'eMBB', 'mMTC', 'Location', 'best'); grid on; saveas(gcf, 'results/queue_analysis.png'); % 3. 用户类型吞吐量比较 urllc_tput = sum(bits_transferred(:, urllc_users), 2) / 1e6; % Mbps embb_tput = sum(bits_transferred(:, embb_users), 2) / 1e6; mtc_tput = sum(bits_transferred(:, mtc_users), 2) / 1e6; figure('Position', [100, 100, 800, 400]); hold on; plot(1:total_slots, urllc_tput, 'r-', 'LineWidth', 1.5); plot(1:total_slots, embb_tput, 'g-', 'LineWidth', 1.5); plot(1:total_slots, mtc_tput, 'b-', 'LineWidth', 1.5); title('用户类型吞吐量比较'); xlabel('时隙'); ylabel('吞吐量 (Mbps)'); legend('URLLC', 'eMBB', 'mMTC', 'Location', 'best'); grid on; saveas(gcf, 'results/throughput_by_type.png'); % 4. 基站负载分析 bs_load = zeros(total_slots, size(bs_positions,1)); colors = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 1; 0.5 0 0.5]; % 各基站颜色 figure('Position', [100, 100, 900, 600]); for bs = 1:size(bs_positions,1) for t = 1:total_slots users_in_bs = find(bs_assignment(t,:) == bs); bs_load(t, bs) = sum(rb_assignment(t, users_in_bs)); end subplot(2,2,bs); plot(1:total_slots, bs_load(:, bs), 'Color', colors(bs,:), 'LineWidth', 1.5); title(sprintf('基站 %d 资源使用', bs)); xlabel('时隙'); ylabel('分配的RB数量'); ylim([0, 110]); grid on; end saveas(gcf, 'results/bs_utilization.png'); % 5. 地理分布可视化 figure('Position', [100, 100, 700, 600]); hold on; % 绘制基站 scatter(bs_positions(:,1), bs_positions(:,2), 200, 'k', 'filled'); text(bs_positions(1,1), bs_positions(1,2)+30, 'MBS', 'FontSize', 12, 'HorizontalAlignment', 'center'); text(bs_positions(2,1), bs_positions(2,2)+30, 'SBS1', 'FontSize', 12, 'HorizontalAlignment', 'center'); text(bs_positions(3,1), bs_positions(3,2)+30, 'SBS2', 'FontSize', 12, 'HorizontalAlignment', 'center'); text(bs_positions(4,1), bs_positions(4,2)+30, 'SBS3', 'FontSize', 12, 'HorizontalAlignment', 'center'); % 绘制用户连接 (最后时隙) rng(42); % 设置随机种子以保证可重现性 for user = 1:10:num_users t = total_slots; % 使用最后一个时隙 bs_id = bs_assignment(t, user); % 在基站周围生成用户位置 user_pos_x = bs_positions(bs_id, 1) + randn(1)*150; user_pos_y = bs_positions(bs_id, 2) + randn(1)*150; % 根据用户类型设置标记颜色 if ismember(user, urllc_users) marker = '^'; color = [1 0 0]; % 红色 elseif ismember(user, embb_users) marker = 's'; color = [0 0.5 0]; % 绿色 else marker = 'o'; end end;位置 2 处的索引超出数组边界。索引不能超过 70。 出错 untitled5wenti4 (第 139 行) atten_dB = current_attenuation(bs, connected_users);
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<think> 我们遇到了一个错误:位置2处的索引超出数组边界。索引不能超过70。出错在第139行:`atten_dB = current_attenuation(bs, connected_users);` 这个错误表明,我们在尝试访问`current_attenuation`的第2维(列)时,索引超出了70(即用户数)。但是,`current_attenuation`的大小是`[num_bs, num_users]`,即4x70。所以,正常情况下,列索引应该在1到70之间。 错误发生在第139行,也就是在循环每个基站进行资源分配的内部。我们首先获取了连接到当前基站`bs`且队列非空的用户列表`connected_users`。然后,我们尝试获取这些用户在基站`bs`上的衰减值:`atten_dB = current_attenuation(bs, connected_users);` 问题可能在于`connected_users`中的某个用户索引大于70?但是,用户索引范围是1到70(num_users=70)。所以,我们需要检查`connected_users`中是否有超过70的索引。 在循环之前,我们通过以下语句获取`connected_users`: connected_users = find(selected_bs == bs & user_queues > 0); 这里,`selected_bs`是通过`[~, selected_bs] = min(current_attenuation, [], 1);`得到的,它的大小是1x70(每个用户一个基站索引),索引范围是1到4(基站数)。所以`selected_bs`的值都在1到4之间,不会导致用户索引超出70。 但是,注意`user_queues`的大小是70x1,而`selected_bs`是1x70。在逻辑索引中,我们使用了`selected_bs == bs`(1x70)`user_queues > 0`(70x1)进行与操作。由于两个矩阵维度不同(一个行向量,一个列向量),MATLAB会进行自动扩展,得到一个70x70的逻辑矩阵?这显然不是我们想要的。 正确的做法是:我们需要确保两个逻辑向量都是相同方向的向量,并且长度都是用户数(70)。我们可以将`selected_bs`转置成列向量,或者将`user_queues`转置成行向量。但是,更好的做法是统一为行向量或列向量。 让我们修改这一行,确保两个条件都是列向量,并且长度都是num_users。实际上,`user_queues`是70x1(列向量),而`selected_bs`是1x70(行向量)。因此,我们需要将`selected_bs`转置为列向量,然后再进行比较。 修改为: connected_users = find(selected_bs' == bs & user_queues > 0); 但是,这样`selected_bs'`就是70x1,`user_queues`也是70x1,所以两个条件都是70x1,这样`find`返回的索引就是列向量中的线性索引,也就是用户索引(1~70)。这样,`connected_users`里就是1~70之间的整数。 然而,我们也可以使用行向量统一。但是注意,`find`返回的索引是线性索引,如果两个条件都是行向量,那么返回的索引也是行向量,但内容还是1~70。 但是,我们之前的错误可能就是因为维度不匹配导致`connected_users`包含了超出70的索引?因为当两个向量维度不一致时,MATLAB会进行自动扩展,然后得到一个70x70的矩阵,这样`find`返回的索引就是二维索引(行列),而线性索引就会超过70?因为70x70的矩阵线性索引最大为4900。 所以,这就是问题所在:由于`selected_bs`是行向量(1x70),`user_queues`是列向量(70x1),所以`selected_bs == bs`得到1x70,`user_queues>0`得到70x1,那么两者进行与操作就会得到一个70x70的逻辑矩阵。然后`find`返回的是这个70x70矩阵中非零元素的线性索引,这些索引范围是从1到4900。然后我们用这些索引去访问`current_attenuation(bs, ...)`,而`current_attenuation`只有70列,所以当索引大于70时就会出错。 因此,我们必须确保两个条件都是相同维度的向量(都是行向量或都是列向量),并且长度都为70。 修改方法:将`selected_bs`转置,使其变成70x1,这样两个条件都是70x1的列向量。 所以,我们将第136行改为: connected_users = find(selected_bs(:) == bs & user_queues > 0); 或者明确转置: connected_users = find(selected_bs' == bs & user_queues > 0); 另外,我们也可以使用: connected_users = find((selected_bs == bs) & (user_queues > 0)'); 这里将`user_queues > 0`转置为行向量,与`selected_bs == bs`(行向量)匹配。 但是,我建议第一种:将`selected_bs`转置为列向量。 此外,还有一个问题:在初始化`current_attenuation`时,我们使用的是`num_bs`行`num_users`列。但在加载信道数据时,我们调整了每个基站的信道数据为100行(时隙)70列(用户)。在获取当前时隙的信道状态时,我们使用`t`用户索引。所以只要`connected_users`中的用户索引在1~70之间,就没有问题。 因此,我们修改第136行(获取`connected_users`的那一行)即可。 修改后的代码: connected_users = find(selected_bs(:) == bs & user_queues > 0); 另外,我们还需要注意,在循环基站分配资源时,我们使用`for i = 1:length(connected_users)`,然后`user_id = connected_users(i)`,这个`user_id`应该是一个标量(在1~70之间)。如果`connected_users`为空,则跳过。 修改后,我们再运行一下。 但是,为了避免类似错误,我们还可以在循环内部检查`connected_users`中的值是否在1到70之间,但这通常不需要,因为`find`返回的索引是基于原始向量的。 此外,在错误信息中,提到了“位置2处的索引超出数组边界。索引不能超过70。”,这里的“位置2”指的是第二维,也就是列索引。所以,很可能是`connected_users`中出现了大于70的索引。 所以,修改后应该能解决这个问题。 但是,我们还需要注意,在加载信道数据时,我们确保了每个基站的信道数据有70列(用户),所以不会出现列数不够的情况。 除了这个错误,我们还注意到在代码的最后部分(绘制地理分布时)有一个中文分号`;`,这会导致语法错误。我们需要将其改为英文分号`;`。另外,在绘制用户连接时,循环内部没有画图命令,我们可能需要绘制用户的散点,并连线到基站。 因此,我们还需要修改地理分布可视化的部分: 原代码: for user = 1:10:num_users t = total_slots; % 使用最后一个时隙 bs_id = bs_assignment(t, user); % 在基站周围生成用户位置 user_pos_x = bs_positions(bs_id, 1) + randn(1)*150; user_pos_y = bs_positions(bs_id, 2) + randn(1)*150; % 根据用户类型设置标记颜色 if ismember(user, urllc_users) marker = '^'; color = [1 0 0]; % 红色 elseif ismember(user, embb_users) marker = 's'; color = [0 0.5 0]; % 绿色 else marker = 'o'; end end; <--- 这里的分号是中文分号,而且循环没有画图命令! 修改: 1. 将分号改为英文分号。 2. 在循环内部,我们需要绘制用户点,并连接到基站。 此外,我们还需要为mMTC用户设置颜色(蓝色)。同时,在循环内部,我们只生成了位置,没有画图。我们可以这样修改: for user = 1:10:num_users % 每10个用户画一个,避免太多 t = total_slots; bs_id = bs_assignment(t, user); % 在基站周围生成用户位置 user_pos_x = bs_positions(bs_id, 1) + randn(1)*150; user_pos_y = bs_positions(bs_id, 2) + randn(1)*150; % 根据用户类型设置标记颜色 if ismember(user, urllc_users) marker = '^'; color = [1 0 0]; % 红色 elseif ismember(user, embb_users) marker = 's'; color = [0 0.5 0]; % 绿色 else marker = 'o'; color = [0 0 1]; % mMTC用户用蓝色 end % 绘制用户点 scatter(user_pos_x, user_pos_y, 60, color, marker, 'filled'); % 绘制连接到基站的线 line([bs_positions(bs_id,1), user_pos_x], [bs_positions(bs_id,2), user_pos_y], 'Color', color, 'LineStyle', '--'); end 另外,我们在循环之前已经用`hold on`,所以这些点会叠加在基站图上。 现在,我们修改两个地方: 1. 将获取`connected_users`的行修改为使用列向量比较。 2. 修改地理分布可视化的循环,并修正分号。 由于我们无法直接运行,所以请用户尝试修改后运行。 如果还有其他错误,请根据错误信息再调整。 注意:在MATLAB中,向量维度不一致可能导致难以察觉的错误,务必小心。 由于代码较长,这里只给出修改的部分。 修改部分1(第136行附近): 将: connected_users = find(selected_bs == bs & user_queues > 0); 改为: connected_users = find(selected_bs(:) == bs & user_queues > 0); 修改部分2(地理分布可视化部分): 将循环内的分号改为英文分号,并添加绘图命令,修改后如下: for user = 1:10:num_users t = total_slots; % 使用最后一个时隙 bs_id = bs_assignment(t, user); % 在基站周围生成用户位置 user_pos_x = bs_positions(bs_id, 1) + randn(1)*150; user_pos_y = bs_positions(bs_id, 2) + randn(1)*150; % 根据用户类型设置标记颜色 if ismember(user, urllc_users) marker = '^'; color = [1 0 0]; % 红色 elseif ismember(user, embb_users) marker = 's'; color = [0 0.5 0]; % 绿色 else marker = 'o'; color = [0 0 1]; % 蓝色,mMTC end % 绘制用户点连接线 scatter(user_pos_x, user_pos_y, 60, color, marker, 'filled'); line([bs_positions(bs_id,1), user_pos_x], [bs_positions(bs_id,2), user_pos_y], 'Color', color, 'LineStyle', '--'); end 另外,在循环结束后,添加`hold off`标题等? 当前代码中,循环结束后并没有`hold off`,但前面有`hold on`,所以后面可以加`hold off`以避免影响后续绘图。 但是,这个图是独立的,所以没有问题。 请注意,由于用户位置是随机生成的,每次运行可能不同。 我们修改后,希望程序能够正常运行。 如果还有其他问题,请根据错误提示进行调试。 由于我们无法运行,只能根据错误信息推测,所以请用户尝试修改并运行。 最后,我们输出修改后的完整代码是不现实的(因为太长),所以只提供修改关键部分的代码。 如果用户需要,我们可以提供修改后的完整脚本,但考虑到长度,建议用户自行修改。 如果用户遇到新的问题,可以再询问。 </think> 针对您的 MATLAB 代码中出现的索引超出边界错误(位置 2 处的索引超出数组边界),以下是详细分析修复方案: ### 错误原因分析 1. **维度不匹配问题**: - `selected_bs` 是行向量 (1×70) - `user_queues` 是列向量 (70×1) - 逻辑索引 `selected_bs == bs & user_queues > 0` 产生 70×70 矩阵而非预期的用户索引 2. **索引越界**: - `find()` 返回的线性索引可能超过用户总数 (70) - 当尝试访问 `current_attenuation(bs, connected_users)` 时,超出数组第二维大小 ### 修复方案 修改基站循环内的用户连接逻辑,确保维度一致: ```matlab %% 主调度循环 - 修复版本 for t = 1:total_slots % ... [前面代码不变] % 3. 用户-基站关联 (修复维度问题) [~, selected_bs] = min(current_attenuation, [], 1); bs_assignment(t, :) = selected_bs; % 4. 初始化当前时隙资源分配 rb_this_slot = zeros(num_users, 1); bits_this_slot = zeros(num_users, 1); %% 为每个基站分配资源 (关键修复) for bs = 1:num_bs % 修复维度:统一转为列向量 connected_users = find(... selected_bs(:) == bs & ... % 转为列向量 user_queues > 0 ... % 保持列向量 ); % 安全检查:确保索引不越界 connected_users = connected_users(connected_users <= num_users); if isempty(connected_users) continue; end % ... [后续代码保持不变] end % ... [后续代码保持不变] end ``` ### 修复说明 1. **维度统一**: - 将 `selected_bs(:)` 强制转为列向量 (70×1) - 保持 `user_queues > 0` 为列向量 (70×1) - 确保逻辑操作生成正确尺寸的索引 2. **边界保护**: - 添加 `connected_users = connected_users(connected_users <= num_users)` - 防止任何超出用户总数 (70) 的索引 3. **地理可视化修复**: 修改末尾绘图循环的分号错误: ```matlab % 原错误行:end;位置 2 处的索引... % 修正为: end % 正确结束符 ``` ### 相关问题优化建议
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