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Matlab代码实现中断概率-Harvest-to-Transmit-Cognitive-Multi-hop-Networks...

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简介：
本研究利用MATLAB实现了认知多跳网络中从采集到传输过程中的中断概率计算方法，适用于能量收集型无线通信系统分析与优化。 本段落提出了一种路径选择协议以增强收获到传输（HT）多跳协作认知无线电网络在有窃听者情况下的中断性能。该协议通过选取次级源与目标之间的一条可用路径来传送数据，同时要求这些节点从环境信标中收集能量用于数据传输，并调整其发射功率以满足主用户（PU）的干扰限制并防止次要窃听者的攻击。 为了评估方案的有效性，在瑞利衰落信道上推导了端到端中断概率（OP）的确切和渐进闭合表达式。通过蒙特卡洛模拟验证理论分析结果，使用MATLAB版本9.1(R2016b)在Windows 7操作系统下完成。 这项研究得到了韩国能源技术评估与规划研究所(KETEP)能源技术人力资源计划的支持，并获得了大韩民国贸易的资助。

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  • Matlab代码实现中断概率-Harvest-to-Transmit-Cognitive-Multi-hop-Networks...
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    本研究利用MATLAB实现了认知多跳网络中从采集到传输过程中的中断概率计算方法，适用于能量收集型无线通信系统分析与优化。 本段落提出了一种路径选择协议以增强收获到传输（HT）多跳协作认知无线电网络在有窃听者情况下的中断性能。该协议通过选取次级源与目标之间的一条可用路径来传送数据，同时要求这些节点从环境信标中收集能量用于数据传输，并调整其发射功率以满足主用户（PU）的干扰限制并防止次要窃听者的攻击。 为了评估方案的有效性，在瑞利衰落信道上推导了端到端中断概率（OP）的确切和渐进闭合表达式。通过蒙特卡洛模拟验证理论分析结果，使用MATLAB版本9.1(R2016b)在Windows 7操作系统下完成。 这项研究得到了韩国能源技术评估与规划研究所(KETEP)能源技术人力资源计划的支持，并获得了大韩民国贸易的资助。
     
  • Matlab代码实现中断概率-泛化部分中继系统的保密性能分析...
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    本研究利用MATLAB实现了对中断概率下的中继系统保密性能进行量化分析，特别关注于其在不同通信环境中的泛化能力。通过详尽的仿真测试，揭示了密钥交换机制与信号传输效率之间的关联性，并提出了一种优化策略以增强系统的抗干扰能力和数据安全性。 在这篇文章中,我们提出了一种通用的部分中继选择（PRS）协议以增强协作认知无线电网络(CRN)的保密性能，在SOP和NSC的概率方面表现更优。在该方案下，当存在多个辅助窃听者及PU时，源节点通过多个潜在的中继与目标进行通信。基于源-中继信道状态信息（CSI），选择一组潜在的中继，并从中随机选取一个使用RF技术将数据转发至目标。 文章考虑了两种情况下的中继选择方法：一种是窃听链路的CSI已知，另一种未知。为了评估协议性能，推导出了精确和渐近SOP及NSC闭式表达式以及在瑞利衰落信道上的全中继选择（FRS）协议相应结果。 最后进行了蒙特卡洛模拟以验证理论分析准确性，并证实通过适当设计潜在的中继数量可以提升PRS协议性能。
     
  • Graph-Theoretic Approaches in Multi-Agent Networks
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    本文探讨了图论在多智能体网络中的应用，分析了利用图论方法解决分布式控制、协调与优化问题的有效策略。通过研究节点间的相互作用和信息传播机制，提出了增强网络鲁棒性和效率的算法框架。 这本书提供了一种易于理解的介绍动态多代理网络分析与设计的方法。此类网络在科学和技术领域的广泛领域内都极具兴趣，包括移动传感器网络、分布式机器人（如编队飞行及群集）、量子网络、网路经济学、生物同步化和社交网络等。 本书聚焦于图论方法来对动态多代理系统进行分析与综合，并介绍了一种强大且新颖的形式主义及其工具。全书分为基础理论，多智能体网络以及将网络视为系统的三个部分。作者首先概述了图论中的重要概念，接着详细介绍了协议和其各种扩展版本的行为表现，包括该协议在无向、有向、切换及随机网络上的运作情况。 书中还探讨了诸如编队控制、覆盖范围分析、分布式估计等主题，并涉及社交网络与博弈理论在网络环境下的应用。此外，本书通过将这些网络视为系统来研究其动态演变过程以及使用单纯复形模型探究高阶交互作用模式及其实际用途，进一步探索了一些有趣的研究视角。 该书适合研究生在控制系统和计算机科学及机器人技术方面学习时参考，并且对于寻求全面了解多智能体系统的体系结构理论及相关广泛应用的科研人员来说是一本标准参考资料。这本书已被德国斯图加特大学、瑞典皇家理工学院、美国乔治亚理工大学、美国华盛顿大学以及美国俄亥俄州立大学等高校选为教材使用。
     
  • Graph-Theoretic Approaches in Multi-Agent Networks
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    本文探讨了图论方法在多智能体网络中的应用，通过分析节点和边的关系来优化网络结构与功能。 Mehran Mesbahi 和 Magnus Egerstedt 合著的《Graph Theoretic Methods in Multiagent Networks》是 Princeton Series in Applied Mathematics 系列的一部分，由 Princeton University Press 出版于 2010 年。
     
  • Python中概率矩阵分解(PMF)的代码实现
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    本篇文章详细介绍了如何使用Python语言实现概率矩阵分解（PMF）算法，并提供了完整的代码示例。适合希望深入理解推荐系统原理的技术爱好者和从业者参考学习。 压缩包包含概率矩阵分解的Python代码实现以及Movielens数据集，方便进行实验操作。
     
  • 基于MATLAB的DF协议在协作通信系统中的中断概率实现
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    本研究利用MATLAB平台，探讨了DF中继策略下协作通信系统的中断概率模型及其实现方法，为提升无线网络传输可靠性提供理论支持。 在通信系统领域，DF（Decode-and-Forward，解码转发）协议是一种常见的中继通信策略，主要用于提高无线网络的通信质量和可靠性。在这个MATLAB实现中，我们关注的是如何在协作通信系统中应用DF协议来计算并分析系统的中断概率。中断概率是衡量通信系统性能的一个关键指标，它反映了特定信道条件下的通信稳定性。 DF协议的工作原理如下：源节点首先发送数据到一个或多个中继节点，中继节点接收到数据后进行解码。如果解码成功，中继节点会将正确解码的信息转发给目的节点；如果解码失败，则不会转发以免引入错误信息。这种方式可以利用中继节点的位置优势来改善信号质量，在多径衰落或阴影效应严重的环境中尤为有效。 在MATLAB中实现这一系统模型时，首先需要建立物理层的信道模型，这通常包括对无线信道的模拟（如Rayleigh、Rician等衰落模型）。接下来定义发射功率、接收机灵敏度以及中继距离等因素。这些参数都会影响中断概率。然后通过仿真大量随机产生的信道状态来计算源节点到中继节点及中继节点到目的节点的误码率（BER）。 在MATLAB实现中断概率时，通常使用以下公式： \[ P_{int} = P_c \cdot P_d + (1-P_c) \] 其中 \(P_c\) 是从源节点到中继节点的连接中断概率，\(P_d\) 是从中继节点到目的节点的连接中断概率。这两个概率可以通过统计仿真得到，并通过大量重复实验来逼近真实值。 为了深入分析，还可以考虑多种场景，例如多中继选择策略（如最佳中继选择、最大信号强度选择等）、不同信噪比条件下的性能比较以及各种信道条件下对中断概率的影响。调整这些参数可以帮助评估系统在实际环境中的性能，并优化通信策略。 提供的压缩包文件包含了协作通信系统中DF协议下系统的实现，包括MATLAB代码、数据文件和结果分析报告。用户可以查看代码了解具体的实现细节，例如如何构建信道模型、处理解码错误以及计算与绘制中断概率与信噪比的关系曲线等。 这个MATLAB实现提供了一个实用的工具用于研究和教学无线通信中的DF协议及其对中断概率的影响。通过对该模型的理解和应用，我们可以更好地掌握协作通信系统的工作机制并优化其性能。
     
  • 基于Matlab的中断概率分析及中继选择方案性能评估代码
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    本代码利用MATLAB进行中断概率分析，并评估不同中继选择策略在无线通信中的性能，适用于科研与教学。 为了应对认知无线传感器网络（CR-WSN）中的能量限制及频谱稀缺问题，本段落提出了一种底层解码与转发的中继方案。在这种方案下，受能约束的小型源节点以及中继节点能够从多天线功率信标收集能源，并利用这些能源将信息从前端传递到目的地。 基于时间切换接收器架构，文中探讨了三种不同的中继协议：混合部分中继选择（H-PRS）、常规机会中继选择（C-ORS）和最佳机会中继选择（B-ORS），以在最大干扰限制以及收发设备硬件损伤共同影响下提升系统的整体性能。 为了评估并比较这些方案的效果，我们推导了中断概率（OP）与吞吐量（TP）的精确渐近闭式表达。通过这种方式，我们可以深入理解所提出的协议如何对瑞利衰落信道上的系统表现产生影响。最后，仿真结果验证了理论分析的有效性。 使用工具：MATLAB版本9.1 (R2016b)；操作系统：Windows 7 这项研究得到了韩国能源技术评估与规划学院（KETEP）“能源技术人力资源”的支持。
     
  • Nakagami信道下的MATLAB安全中断概率分析
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    本文利用MATLAB工具对Nakagami信道环境下的通信系统进行研究，重点分析了在不同参数设置下系统的安全中断概率，为无线通信的安全性优化提供了理论依据。 在无线通信领域，信号传输的质量受到各种环境因素的影响。其中Nakagami-m信道模型是一种广泛用于描述多径衰落效应的理论模型，能够覆盖从Rayleigh（m=1）到Rician（m趋于无穷大）等多种信道条件。 本主题主要探讨的是在Nakagami-m信道环境中如何利用MATLAB进行安全中断概率的计算与分析。安全中断概率是通信系统中的一个关键性能指标，衡量了信息传输的安全性，在无线通信中通常涉及物理层安全性、信息论保密性和抗干扰能力等。 使用MATLAB计算Nakagami-m信道下的安全中断概率需要经历以下步骤： 1. **建立信道模型**：在MATLAB环境中创建符合Nakagami-m分布的随机变量，以模拟信道衰落。参数m决定了多径特性，值越大表示接近无衰落Rician信道。 2. **计算SINR（信号与干扰加噪声比）**：接收端的SINR是决定通信质量的关键因素，在特定传输功率和干扰环境下需进行相应计算。 3. **安全中断概率公式应用**：基于累积分布函数（CDF），通过Pout = Pr(SINR ≤ γ)来表示，γ为中断门限值。 4. **数值积分与仿真**：利用MATLAB的`quad`或`integral`等函数执行复杂积分计算，并进行大量随机模拟以获取不同m和γ下的概率分布情况。 5. **性能分析**：通过绘制安全中断概率随m和γ变化的关系曲线，直观展示系统在各种信道条件下的安全性。同时可考虑采用自适应调制编码或功率控制等策略来改善结果。 6. **优化与应用**：根据上述分析调整传输方案、选择最优的参数组合以增强Nakagami-m信道环境中的通信安全性能。 整个过程涉及定义分布参数，生成随机数序列并计算SINR值。通过统计低于中断门限比例的方式获取安全中断概率，并可能需要多次迭代来确保结果准确性。 总之，此课题结合了信道模型、概率理论及MATLAB编程技术，对于提升无线通信系统的可靠性和安全性具有重要意义。
     
  • Python源代码实现的概率矩阵分解
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    本项目通过Python源代码实现了概率矩阵分解算法，适用于推荐系统中对用户偏好预测和商品评价分析。 基于MovieLens数据集，使用随机梯度下降算法优化最小化能量函数的概率矩阵分解方法，并提供了相应的Python源代码以进行实验。该源码实现了Probabilistic Matrix Factorization技术。
     
  • KMV MATLAB代码及PD模型：计算概率的R语言实现
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    本资源提供了基于KMV模型的概率违约（PD）计算方法，并使用MATLAB和R语言进行实现。包含理论详解与实用代码示例。 该项目的目标是计算公司在一年内违约的概率。目前项目包括基于KMV-Merton模型的PD（违约概率）计算以及使用记分卡和逻辑回归模型进行局部放电计算。 本项目的数据来源于UCLA LoPucki数据库及Compustat数据库，包含了破产公司和基础公司的相关信息。数据清理过程是通过Python完成的。如果您需要更多关于数据清理或其他项目阶段的信息，请通过LinkedIn联系我。