通信网络爱尔兰B、C的仿真，以及D、F算法的仿真。-ITADN社区

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本研究聚焦于通信网络中爱尔兰模型的应用及其在B、C两类场景下的仿真分析，并探讨了D、F算法的有效性与优化策略。这份资料包含四个程序：爱尔兰B公式仿真、爱尔兰C公式仿真、D算法仿真以及F算法仿真，并且这些程序都是我自己编写的。

爱尔兰公式的通信网理论仿真

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《爱尔兰公式在通信网络中的应用与理论仿真》探讨了爱尔兰公式的原理及其在网络流量工程和性能评估中的具体运用。通过详尽的数学建模和计算机仿真技术，文章深入分析了该公式如何有效预测并优化大规模通信网络的数据传输效率及稳定性，对于研究和设计更加高效的现代通讯系统具有重要的参考价值。这段文字描述了可以实现爱尔兰b,c公式的仿真的Matlab代码，并表示这些代码基本满足实验要求。

爱尔兰B&C数值计算器

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爱尔兰B&C数值计算器是一款专为工程和建筑行业设计的专业计算工具，基于BRE（Building Research Establishment）标准，提供快速准确的数值分析功能。我在Android平台上开发了一款爱尔兰计算器应用程序，可以求解B值和C值问题。该应用非常实用且界面设计美观。

通信网络的仿真技术

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通信网络的仿真技术是指利用计算机软件模拟和预测通信系统性能的一种方法。它能够帮助工程师在实际部署前优化设计、测试理论模型，并评估新协议和技术的影响。通过仿真，可以有效减少开发成本并加速新技术的应用进程。通信网络仿真技术是信息技术领域中的一个重要分支，主要用于研究、设计及优化通信网络的性能。由于实际部署与测试成本高昂且耗时，在复杂性较高的情况下，仿真技术成为评估网络性能的有效工具。本讲义结合C++编程语言和OMNeT++仿真框架，旨在帮助学生和专业人士深入理解通信网络的工作机制，并能动手进行仿真实验。 OMNeT++是一个开源的、基于事件驱动的离散事件模拟平台，专为网络与分布式系统的建模设计。它提供了一个强大的可视化开发环境，支持模块化编程方式，使得用户能够构建复杂的通信网络模型。OMNeT++使用C++作为主要语言，并通过面向对象特性增强代码复用性和可扩展性。在《通信网络仿真技术》课程中，学生将学习以下关键知识点： 1. **通信网络基础**：涵盖基本概念如网络层次结构（OSI或TCP/IP）、数据传输协议、路由算法及拥塞控制机制等。 2. **仿真原理与方法**：理解模拟和仿真的区别，并掌握离散事件模型的构建，包括时间推进、状态转移核心概念。 3. **OMNeT++框架**：详细讲解OMNeT++的安装配置过程以及如何使用IDE进行项目创建管理。了解NED语言及其与C++结合的方式定义网络拓扑和组件行为。 4. **C++编程基础**：复习类、对象等面向对象概念，为编写仿真模型打下坚实的基础。 5. **OMNeT++组件与网络构建**：学习如何在OMNeT++中定义实现节点、链路及协议栈，并通过NED文件建立网络拓扑结构。 6. **仿真模型设计**：教授根据实际需求设计和实施无线通信、QoS等特定场景的仿真实验技能。 7. **仿真结果分析**：掌握如何运行仿真收集数据，使用OMNeT++内置统计工具及第三方软件进行结果分析与可视化展示。 8. **案例研究**：通过局域网、城域网或物联网架构的实际例子加深对通信网络仿真的理解，并完成相应模型的设计实现工作。 9. **优化与改进**：探讨如何调整参数和算法以提高仿真准确性，进而更精确地预测网络性能表现。该课程使学生不仅掌握基础理论知识，还具备运用OMNeT++进行有效网络仿真的能力，在学术研究、工程设计及规划等领域具有重要价值。

爱尔兰B公式计算器

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爱尔兰B公式计算器是一款专为医疗专业人士设计的应用程序，它依据爱尔兰B公式精确计算烧伤患者的液体复苏所需量，保障患者治疗安全与效果。爱尔兰B公式计算器是一款用VC编写的程序，并采用了MFC界面。

基于D算法和F算法的通信与网络路径规划MATLAB源码.zip

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本资源提供了一套基于D算法（如Dijkstra）和F算法（如A*算法）实现的通信与网络路径规划MATLAB代码，适用于研究与教学。 MATLAB实现基于Dijkstra算法及Floyd算法的通信与网络路径规划项目源码.zip 代码完整下载即用无需修改。文件功能介绍如下： - workspace.m：一步执行工作区中的所有操作。 - Dijkstra.m：使用Dijkstra算法计算最短路径的距离dist和路径fullPath，以及指定节点集Gp。 - Floyd.m：通过Floyd算法获得完全优化后的权值矩阵W和路由矩阵R。 - getGraph.m：获取网络图（默认图或手动输入）。 - getFloydMinPath：利用Floyd计算得到的W和R，获取任意起点v到其他节点的最短路径fullPath及距离dist。 - drawPath：使用fullPath、dist、point（随机值获取）、figureIndex(图的句柄)，绘制对应的最短路径。 - drawDijkstraPath.m：绘制Dijkstra各轮下的对应最短路径。

MIMO.rar_MIMO系统算法及检测方法_通信仿真_mimo通信

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本资源包涵盖MIMO（多输入多输出）系统的多种算法和检测技术，适用于通信仿真研究。内容包括但不限于信道估计、空间复用技术和分集接收策略等关键议题。 **MIMO技术详解** MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）是一种先进的无线通信技术，在发射端和接收端同时使用多个天线来提高数据传输速率及增强系统可靠性，是4G、5G以及Wi-Fi网络等现代无线通信系统的基石。 **MIMO系统基础** 通过空间多样性和多路传输，MIMO能够显著提升信道容量。它利用多重路径在发送与接收信号时减少干扰并加强信号效果，相比传统的单天线系统，可通过空间复用和波束赋形等方式实现更高的数据传输速率。 **MIMO检测算法** 关键的MIMO技术在于其检测算法，在接收端恢复原始信息： 1. **零强迫（ZF）检测**：通过逆矩阵消除多径干扰但可能放大噪声。 2. **最小均方误差（MMSE）检测**：在处理多用户干扰时优于ZF，因为它考虑了噪声影响并减少误码率，尽管计算复杂度较高。 3. **最大似然（ML）检测**：能够提供最低错误率的最优算法，但其随着天线数量增加而呈指数级增长的计算需求使其难以实际应用。 4. **简化算法如V-BLAST、Sphere Decoding和Linear MMSE-SIC**：这些方法试图在性能与复杂度之间取得平衡。例如Sphere Decoding接近ML性能同时降低了计算要求。 **MIMO通信** 除了提高数据速率，MIMO还通过空间多样性增强了系统的抗衰落能力，在多径传播环境中利用不同的路径传输信息，即使某些路径受到干扰也能保证其他路径的数据传送，从而提高了整体的可靠性与稳定性。 **通信仿真** 在研究和开发中，通信仿真是不可或缺的一部分。它允许工程师模拟不同场景、天线配置及信道条件，并测试各种MIMO算法性能以进行参数优化。常用工具包括Matlab、Simulink以及专用软件如OPNET、NS-3等。综上所述，MIMO技术通过多天线的应用极大提升了无线通信的效率与稳定性，对相关系统的深入研究和仿真对于推动该领域的发展至关重要。

爱尔兰公式计算工具（适用于通信网作业）

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《爱尔兰公式计算工具》是一款专为通信网络课程设计的应用程序，它能够帮助用户快速准确地应用爱尔兰公式进行网络流量工程分析与系统设计。该软件界面友好，操作简便，是学生和工程师们在学习及工作中不可或缺的实用工具。这是爱尔兰公式计算器（适用于通信网作业），非常实用，欢迎下载使用。

OPNET计算机网络仿真作业13_以太网

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本作业为《OPNET技术与应用》课程中关于计算机网络仿真的实践内容，重点在于使用OPNET工具模拟和分析以太网的工作机制及性能指标。通过构建以太网模型，学生将深入了解数据包的传输过程、冲突检测以及流量控制等关键概念，并掌握如何利用仿真结果优化网络设计。版本：OPNET 14.5 对应书籍：Adarshpal S. Sethi, Vasil Y.Hnatyshin 的《计算机网络仿真OPNET实用指南》，由王玲芳、母景琴翻译，北京:机械工业出版社, 2014年出版。不同的仿真结果位于不同场景下。以太网仿真的类型包括：总线型拓扑、星型拓扑（中心节点采用集线器）和星型拓扑（中心节点采用交换机）。

无线传感器网络算法的MATLAB仿真

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本研究聚焦于利用MATLAB软件对无线传感器网络中的关键算法进行高效仿真实验，旨在优化WSN性能和效率。无线传感器网络（WSNs）是由大量分布式的微型传感器节点组成的一种系统，用于监测、感知并传输环境或特定区域的信息。MATLAB作为一款强大的数学计算与仿真工具，在模拟和分析无线传感器网络的算法中发挥着重要作用。本段落将深入探讨MATLAB在无线传感网络中的应用，特别是定位算法方面。一、无线传感器网络概述 WSNs由一组具有通信能力的微型传感器节点构成，这些节点通常包括传感器、处理器、存储器及无线通信模块等组件。它们能够协同工作以收集环境数据，并将其发送至中央处理单元或彼此之间进行信息交换。此类技术广泛应用于军事监控、环境保护监测、健康护理和工业自动化等多个领域。二、MATLAB在WSN仿真中的角色由于其丰富的库函数以及易于使用的特性，MATLAB成为了无线传感器网络算法开发与验证的理想平台之一。借助于该软件工具，开发者能够快速构建起模拟模型，并对信号传播过程、节点间通信模式及能量消耗等复杂现象进行有效模仿和分析，从而进一步优化相关算法的性能表现。三、无线传感器网络定位技术 1. 距离测距法：基于信号传输过程中接收功率与距离之间的关系来估计位置信息。典型例子包括多路径衰减模型以及RSSI（Received Signal Strength Indicator）等。 2. 时间差/频率到达时间差异方法：通过测量不同节点之间信号传播的时间延迟或频移值，进而确定目标设备的具体坐标位置。这类技术通常需要精确的时钟同步机制支持。 3. 路径规划算法：例如Dijkstra和A*等搜索策略可以结合网络拓扑结构来寻找最优路径，并辅助完成定位任务。 4. 邻居节点协助定位法：通过多个传感器之间的协作关系，利用三角形或多边形几何原理确定各自的确切位置坐标。 5. 数据融合及卡尔曼滤波技术：将来自不同来源的定位结果进行综合处理并应用如Kalman Filter或Unscented Kalman Filter等高级算法来提高最终输出精度。四、MATLAB源代码实现在压缩包中提供的“仿真实现无线传感器网络定位算法-MATLAB源代码”可能涵盖了上述一种或者多种定位技术的具体实施方案。这些源码通常会包含以下几个关键部分： 1. 初始化阶段：定义整个系统的架构框架，包括节点分布情况、通信范围设定等重要参数。 2. 信号传播模型设计：选择适当的理论模型（如Log-distance）来描述无线电信号的衰减特性。 3. 定位算法实现细节：具体展示了如何利用RSSI测量值或者三角形几何原理来进行位置估计操作。 4. 结果评估分析：生成节点分布图，计算定位误差，并对不同方案的效果进行比较评价。 5. 可视化展示功能：通过MATLAB内置的图形用户界面（GUI）工具直观地呈现网络布局及定位结果。五、学习与实践对于初学者而言，在理解并调试这些源代码的过程中可以加深对其背后原理的认识。建议从阅读和解析每一部分的功能开始，随后根据实验需求调整参数设置，并观察其变化趋势；还可以尝试将多种不同的定位策略集成到同一框架内进行对比研究以获得更全面的了解。总结来说，利用MATLAB仿真无线传感器网络算法是一项涉及多个学科的知识挑战活动，涵盖了诸如无线通信技术、信号处理手段以及数据融合机制等领域。通过这种方式不仅可以学习和掌握这些先进的计算技巧，还能为实际应用中的WSN开发工作提供坚实的理论基础和技术储备支持。

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通信网络爱尔兰B、C的仿真，以及D、F算法的仿真。

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