NDK开发环境的搭建

1.下载、安装JDK;

2.下载、安装SDK,打开SDK Manager.exe 根据需要下载安装相应的工具包。如下图1所示。个人下载的安装工具包有:Android SDK Tools、Android SDK Platform-tools、Android SDK Build-tools和SDK Platform。


图1

2-1.将SDK下的android.bat所在文件的路径添加到系统环境变量中(如下图2所示),保证在cmd下可以执行android命令。


图2

在cmd下测试android指令,可以输入“android list target”来查看当前的android device,如图3所示。


图3

2-2.将SDK下的adb.exe所在文件的路径添加到系统环境变量中(如下图4所示),便于运用adb相关指令进行调试。


图4

上述设定完成后,可以在cmd下输入“adb version”来查看当前adb的版本。如图5所示


图5

3.下载、安装NDK开发包,并找到安装后的ndk-build.cmd,将该文件所在目录路径加入到系统环境变量中(如下图6所示),以便可以使用ndk-build.cmd进行编译。


图6

4.下载ANT,搭建其应用环境,即将解压后的文件路径添加到系统环境变量中(如下图7所示),用于打包成APK。


图7

完成上述设置后,可在cmd下输入“ant -version”,此时若弹出“unable to locate tools.jar”时,如图8所示。根据提示,将C:\Program Files (x86)\Java\jdk1.8.0_72\lib下的tools.jar,复制到C:\Program Files (x86)\Java\jre1.8.0_72\lib下。


图8

然后,在cmd下输入“ant -version”,查看当前ant版本号,如图9所示。


图9


在下述环境配置完成后,就可以在cmd下打包APK了,具体过程如下:

1.路径切换。进入cmd命令状态后,首先切换到项目目录下:如当前项目目录是在 F:\android-ndk-r10\samples\hello-gl2 则 先在cmd下输入 F: 转到F盘然后输入 cd F:\android-ndk-r10\samples\hello-gl2 即可切换到当前项目目录下,如图10所示。


图10

2.项目编译。在cmd下输入 ndk-bild.cmd(或ndk-build),对项目进行编译,。根据提示信息进行代码修改,直至没有编译错误提示信息,如图11所示。(该项目已经编译成功过,再次编译时并没有出现错误等问题)


图11

3.项目更新。在cmd下输入 android update project -p . -t 1 进行项目更新,如图12所示。(不需要每次更改程序都进行项目更新)


图12

4.打包成APK。在cmd命令下输入ant debug 或 ant release,将项目打包成APK。这一过程可以会提示出现警告,可以不用理会,只要看到最后的“BUILD SUCCESSFUL”,如图13所示,即可。


图13

图13是在ant debug命令下打包成APK的,图14是在ant release命令下打包成APK的。


图14

打包成功后,可以在项目的bin文件夹下看到生成的APK文件。如图15所示,含有debug版的和release版的。


图15





内容概要:该论文探讨了一种基于粒子群优化(PSO)的STAR-RIS辅助NOMA无线通信网络优化方法。STAR-RIS作为一种新型可重构智能表面,能同时反射和传输信号,与传统仅能反射的RIS不同。结合NOMA技术,STAR-RIS可以提升覆盖范围、用户容量和频谱效率。针对STAR-RIS元素众多导致获取完整信道状态信息(CSI)开销大的问题,作者提出一种在不依赖完整CSI的情况下,联合优化功率分配、基站波束成形以及STAR-RIS的传输和反射波束成形向量的方法,以最大化总可实现速率并确保每个用户的最低速率要求。仿真结果显示,该方案优于STAR-RIS辅助的OMA系统。 适合人群:具备一定无线通信理论基础、对智能反射面技术和非正交多址接入技术感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:①适用于希望深入了解STAR-RIS与NOMA结合的研究者;②为解决无线通信中频谱资源紧张、提高系统性能提供新的思路和技术手段;③帮助理解PSO算法在无线通信优化问题中的应用。 其他说明:文中提供了详细的Python代码实现,涵盖系统参数设置、信道建模、速率计算、目标函数定义、约束条件设定、主优化函数设计及结果可视化等环节,便于读者理解和复现实验结果。此外,文章还对比了PSO与其他优化算法(如DDPG)的区别,强调了PSO在不需要显式CSI估计方面的优势。
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