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ALOHA_时隙ALOHA_

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简介:
ALOHATimeSlotALOHA是一种无线网络通信协议,它通过分配时间槽来避免数据包碰撞,提高信道利用率和传输效率。 对存在捕获效应和不存在捕获效应情况下的时隙ALOHA协议性能进行多址接入协议仿真。

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  • ALOHA_ALOHA_
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    ALOHATimeSlotALOHA是一种无线网络通信协议,它通过分配时间槽来避免数据包碰撞,提高信道利用率和传输效率。 对存在捕获效应和不存在捕获效应情况下的时隙ALOHA协议性能进行多址接入协议仿真。
  • TDMA.rar_22T_TDMA_分配_通信相关
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    本资源包提供了关于TDMA(时分多址)技术中时隙分配的相关内容,适用于研究和理解通信系统中的时间资源管理。 本段落研究了四路信号的多路复用技术,并通过仿真实现观察在不同时间槽分配下复用前后的波形图变化。
  • TDMA与同步_MATLAB实现_传输_tdma.zip
    优质
    本资源提供了TDMA时分多址技术中时隙分配及同步的MATLAB仿真代码和示例。通过该工具包,用户可以深入理解TDMA通信系统中的数据传输机制,并进行相关的实验研究与分析。 TDMA通过分配时隙进行传输,这意味着接收机必须在每个突发脉冲序列上重新获得同步。
  • ALOHA的MATLAB实现
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    本项目基于MATLAB平台实现了时隙ALOHA协议的仿真与分析,模拟了无线网络中的数据传输过程,并对不同参数下的系统性能进行了评估。 时隙ALOHA的MATLAB仿真
  • MATLAB遗传算法分配
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    本研究利用MATLAB平台,采用遗传算法优化无线通信中的时隙分配策略,旨在提高网络效率和资源利用率。 运用遗传算法解决时隙分配问题。资源来自其他网络资源。
  • MATLAB中Aloha的仿真代码
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    本简介提供了一段用于模拟时隙ALOHA协议在MATLAB环境中的实现代码。该仿真有助于深入理解无线网络中的通信效率和性能优化。 用MATLAB实现时隙Aloha的仿真对于通信类专业的学生来说是一项基础性的实验任务。
  • 改进版的动态帧ALOHA
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    本研究提出了一种改进版的动态帧时隙ALOHA协议,旨在优化无线网络的数据传输效率和稳定性。通过调整时隙分配策略,该方法有效减少了数据包碰撞概率,并提升了信道利用率。 在MATLAB下实现动态帧时隙ALOH算法的编程供大家参考。
  • 分复用与解复用的课程设计(4
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    本课程设计旨在通过实际操作,教授学生理解与时隙划分相关的时分复用(TDM)技术及其信号解复用原理,重点聚焦于4时隙TDM系统的构建和分析。 设计一个4时隙的时分复用模块;要求:帧周期为125微秒,0时隙为帧头,1时隙包含64Kb PCM数据,2时隙包含64K CVSD数据;3时隙用于填充。 设计一个时分解复用模块;要求:恢复1时隙的PCM数据和2时隙的CVSD数据。
  • 原始的Aloha算法与Aloha算法
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    本文介绍了原始的Aloha算法及其衍生版本时隙Aloha算法的工作原理、优缺点和应用场景,分析了两种算法在网络通信中的应用价值。 纯Aloha与时隙Aloha的经典算法程序可用于毕业设计或论文的基础理解。
  • 分配优化】利用MATLAB遗传算法解决分配问题【附带Matlab源码 3084期】.zip
    优质
    本资源提供基于MATLAB遗传算法的时隙分配优化解决方案及源代码,旨在提高通信系统中频谱利用率和数据传输效率。适合研究与学习使用。 代码下载:完整版可直接运行;支持的MATLAB版本为2014a或2019b。 **智能优化算法改进及应用** - 生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度; - 三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化; - 充电桩布局优化,车间布局优化,集装箱船配载优化,水泵组合优化; - 医疗资源分配优化和设施布局优化;可视域基站与无人机选址。 **机器学习及深度学习** 实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别等任务: - 卷积神经网络(CNN)、长短期记忆模型(LSTM)和支持向量机(SVM); - 最小二乘支持向量机(LS-SVM),极限学习机(ELM)和核极限学习机(KELM),BP,RBF,宽度学习系统(DBN, RF, RBF, DELM,XGBOOST, TCN); - 交通流预测、负荷预测、股价预测; - PM2.5浓度预测、电池健康状态预测;水体光学参数反演和非视距信号识别; - 地铁停车精准预测,变压器故障诊断。 **图像处理** 包括但不限于: - 图像识别,分割,检测; - 隐蔽,配准;拼接及融合; - 增强与压缩感知技术应用. **路径规划** 涵盖以下领域: - 旅行商问题(TSP),车辆路线问题(VRP,MVRP,CVRP,VRPTW等); - 无人机三维路径规划和协同飞行; - 机器人路径规划,栅格地图导航; - 多式联运运输方案设计;车机结合的路径优化策略; - 车间布局与天线阵列分布问题. **无人机应用** 涉及: - 路径规划,控制技术及编队协调; - 任务分配和协同作战能力研究。 **无线传感器定位及布局** 包括: - 部署优化,通信协议改进; - 路由方案设计;目标定位算法的提升; - Dv-Hop与Leach协议改良; WSN覆盖面积扩展,组播技术的应用以及RSSI信号强度指标在定位中的作用。 **信号处理** 涵盖多个方面: - 识别、加密和去噪; - 增强雷达信号处理能力;嵌入并提取水印; - 肌电信号与脑电波的分析;优化信号配时. **电力系统技术** 包括: - 微电网,无功功率及配电网络重构; - 储能装置配置方案设计。 **元胞自动机模型应用** 用于模拟: - 交通流,人群疏散; - 病毒传播和晶体生长过程等现象。 **雷达领域研究** 包含以下内容: - 卡尔曼滤波器跟踪方法;航迹关联与融合。