车联网V2V通信仿真平台的开发及资源分配算法研究-ITADN社区

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本研究致力于开发车联网V2V通信仿真平台，并探索有效的资源分配算法，旨在提升车辆间通信效率与可靠性，推动智能交通系统的创新与发展。本段落详细研究并预设计了车联网中V2V通信系统级仿真平台的开发，并对其进行了验证。同时，还对V2V通信系统的网络拓扑结构和信道模型进行了仿真。

车联网边缘计算仿真平台.zip

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本项目为一款专注于车联网技术研究与应用开发的边缘计算仿真平台。通过模拟真实交通场景，助力开发者优化车辆间通信及数据处理性能。仿真技术利用计算机模型来复现实际系统，并进行实验研究。通过建立数学或物理模型模拟真实世界中的各种系统并对其进行分析与优化。该技术在航空航天、军事、工业及经济等多个领域发挥着重要作用。仿真技术的发展始于20世纪初，最初应用于水利模型和实验室工作。随着计算机技术的进步，特别是在50年代至60年代期间，仿真技术被广泛运用于航空、航天以及原子能等领域，并推动了这些领域的技术创新与发展。进行仿真的硬件设备包括模拟计算机、数字计算机及混合型计算机等类型；而软件则涵盖各种仿真程序、语言和数据库管理系统。例如SimuWorks平台就提供了从模型建立到结果分析的一整套解决方案，大大简化了研究人员的操作流程。根据研究对象的不同，仿真方法主要分为连续系统仿真实验与离散事件系统的实验两大类：前者通常处理常微分方程或偏微分方程问题；后者则关注随机时间点状态的变化情况，适用于统计特性分析等场景。总体而言，通过模拟现实世界中的各种复杂系统，仿真技术帮助人们更好地理解、预测和优化这些系统的性能。随着未来的技术进步，仿真将在更多领域发挥更大的作用，并为科学研究和技术发展提供强有力的支持。

OFDMA系统中多种资源分配算法的仿真研究

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本论文深入探讨了OFDMA系统中的多种资源分配算法，并通过详细的仿真分析比较了它们在不同条件下的性能表现。在OFDMA系统中的各种资源分配算法进行仿真。

多通道车联网V2R/V2V数据传输调度算法

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本研究提出了一种创新的多通道车联网V2R（车辆到道路基础设施）和V2V（车辆到车辆）数据传输调度算法，旨在优化大数据量下的实时通信效率与可靠性。通过智能分配频谱资源，该算法能够有效减少延迟并增强系统的整体性能，在自动驾驶、交通管理和紧急车辆优先通行等方面展现出巨大应用潜力。针对多信道车联网的数据传输需求，我们提出了一种V2R/V2V数据传输调度算法。该算法首先根据车辆的数据传输请求生成初始调度操作，并基于这些操作之间的冲突关系构建了初始调度冲突图及相应的冲突矩阵。接着，在证明了冲突矩阵具有半正定性的基础上，运用半定规划方法进行信道分配并完善原有的调度冲突图。最后，依据车辆在服务区域的滞留时间和所需传输的数据量为其赋予不同的服务权重，并结合V2R/V2V协作传输的方式，利用调度冲突图分时完成任务调度。交通仿真实验结果表明，所提算法能够有效发挥车联网多信道的优势，通过优化网络中的数据传输和协作机制来提升整体的服务容量。

基于NOMA的车联网V2I通信系统性能仿真研究.pdf

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本文针对车联网中的车辆到基础设施（V2I）通信场景，采用非正交多址接入（NOMA）技术进行性能仿真研究，分析其在提升数据传输效率和可靠性方面的潜力。本段落探讨了车联网中的V2I（Vehicle-to-Infrastructure）通信，并重点分析了非正交多址接入技术(NOMA)与车联网V2I通信结合后的系统性能仿真。NOMA是一种先进的无线通信技术，可以在同一时频资源上同时服务于多个用户，相较于传统的正交多址接入方式如OFDMA技术而言，可以提高系统的容量和频谱效率。车联网中的V2X（Vehicle-to-Everything）通信是指车辆与各种交通元素之间进行信息交换的过程。这些元素包括但不限于其他车辆、行人以及基础设施等，并且涵盖了多种类型的通信模式，例如车对车(V2V)、车对人(V2P)及车对设施(V2I)，是智能交通系统(ITS)的关键技术之一。随着车联网汽车的普及和发展，V2X通信变得越来越重要，因为它能够提供更加安全和高效的解决方案。本段落在LTE系统级仿真平台上建立了一个V2I通信模型，并将NOMA技术应用到该模型中进行研究。通过使用吞吐量作为性能评估指标，探讨了不同的多用户配对方案及发射功率分配策略的影响。实验结果表明，在车联网的场景下，基于NOMA的技术表现优于传统的OFDMA系统。文中还提到了与车联网相关的多项技术和标准，如DSRC（专用短程通信）、IEEE 802.11p、3GPP LTE和5G等。其中，DSRC技术主要用于车对车及车对设施的近距离通讯应用；而IEEE 802.11p则为车联网制定了特定的标准规范。作为下一代移动网络技术，5G在V2X通信中的作用日益凸显，并被视为该领域发展的关键驱动力。 NOMA的一个核心概念是多用户检测（MUD），特别是连续干扰消除(SIC)技术，在同一时频资源中实现对多个用户的信号分离至关重要。此外，功率分配策略也是NOMA研究的重要组成部分，包括比例公平(PF)和最大比率合并(MRC)等方法。最后，本段落还讨论了车联网通信中的特定需求与挑战，比如对于短距离及高速移动场景下的性能要求。为了保证在复杂交通环境、各种天气条件以及道路状况下通讯的质量和稳定性，车联网系统必须能够可靠运行。综上所述，本研究通过建模和仿真分析展示了NOMA技术在V2I通信中的应用潜力，并对比了其与OFDMA系统的性能差异。结果表明，在智能交通体系的构建和完善方面，NOMA技术具有显著的优势。随着5G技术的应用推广，结合NOMA特性的车联网通讯将为自动驾驶车辆及智慧交通系统的发展带来新的机遇和挑战。

V2V信道的仿真及特性分析

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本研究聚焦于V2V（车辆到车辆）通信技术，通过构建详细的无线信道模型进行仿真分析，深入探讨其传播特性和性能指标。关于v2v通信信道的研究与仿真程序以及各种无线信道仿真的介绍。如有需要，请告知以便进一步提供相关信息。

基于Prescan的V2V仿真研究RAR文件

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本简介探讨了利用Prescan软件进行V2V（车辆到车辆）通信仿真的方法与应用，并分析了RAR格式文件在数据传输和存储中的作用。基于Prescan的联合Simulink V2V仿真项目包括代码及模型，并提供关于模型搭建的详细视频讲解。

基于WOA算法的5G通信系统资源分配优化及Matlab 2021a仿真

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本研究利用WOA算法对5G通信系统的资源分配进行优化，并通过Matlab 2021a进行了仿真分析，旨在提升系统性能和效率。基于WOA（鲸鱼优化算法）的5G通信系统资源分配优化研究，并使用MATLAB 2021a进行仿真分析。

互联网+时代下的出租车资源分配研究-毕业论文.doc

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本论文探讨了“互联网+”背景下出租车行业的资源配置问题，分析了当前存在的主要挑战，并提出了优化建议。通过案例研究和数据分析，探索提高出租车服务效率与质量的新途径。在“互联网+”时代背景下，传统行业与互联网技术的深度融合为各行各业带来了前所未有的变革。出租车行业作为城市交通的重要组成部分，也迎来了新的发展机遇。然而，市场的供需不平衡问题一直是困扰出租车行业健康发展的核心问题之一。本段落旨在通过建立数学模型和数据分析，对“互联网+”时代的出租车资源配置进行研究，以期找到优化出租车资源配置、平衡市场供需的途径，并为出租车经营者提供利润模型，进而提出更为合理的出租车补贴方案。为了应对出租车市场的供需不平衡问题，本段落建立了出租车资源的供需匹配模型。通过收集和分析包括空驶率及乘客最长等待时间等数据，我们探讨了如何根据乘客出行需求合理调配出租车资源，以减少浪费、提高运营效率。在研究过程中，我们发现出租车资源的合理配置与乘客等候时间和车辆空载率密切相关。例如，高空载率通常意味着运力过剩；而过长的乘客等候时间则表明供需不平衡。为了深入理解这些指标如何影响市场状况，我们采用了数学建模方法，并对运营成本、利润等因素进行了分析。此外，本研究还探讨了出租车经营者的利润模型。油价和平均运价等经济因素直接影响到收入和利润水平。通过对关键经济参数的模拟分析，我们评估了不同价格策略下的实际效果，旨在为经营者提供一个科学合理的收益模型。利用MATLAB软件对数据进行处理后发现，通过构建时空变化关系的数据拟合可以更直观地展示出租车资源配置的特点，并为此提供了调整方案参考依据。同时，本段落还详细研究和分析了乘客等候时间和车辆空载率的关系，以期找到缩短等待时间、降低空载率的有效途径。在补贴政策方面，我们对比不同公司的出租车补贴策略对“打车难”问题的影响，并通过建立模型评估各种方案的实际效果，为政府及企业提供制定和优化补贴政策的依据。研究发现合理配置资源可以有效缩短乘客等候时间并减少车辆闲置情况，从而实现市场供需平衡。本段落提出了一套新的出租车补贴方案，并对其合理性进行了论证，在充分分析现有状况的基础上提出了能够激发司机积极性、促进供需平衡的具体建议。这些研究成果不仅为行业健康有序发展提供了理论支持，也为实际操作提供了指导性意见，具有重要的现实意义和参考价值。

MATLAB_基于蜂窝网络的D2D通信中功率控制的资源分配算法研究

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本研究聚焦于基于蜂窝网络的设备到设备(D2D)通信中的功率控制与资源分配问题，采用MATLAB仿真分析，提出了一种优化算法以提高系统效率和用户体验。基于蜂窝网络的D2D通信资源分配算法主要实现功率控制。

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车联网V2V通信仿真平台的开发及资源分配算法研究

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