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基于MATLAB的VANET模拟.zip

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简介:
本资源为基于MATLAB开发的城市车辆 ad hoc 网络(VANET)仿真工具包。内含详细的代码和文档,适用于车联网技术的研究与教学。 通过MATLAB编程实现一个局部交通网的VANET仿真,在该仿真中进行AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector)协议的模拟,并不涉及具体的数据传输算法。可以自定义总节点数、源节点号和目标节点号,从而在图形化界面中观察其具体的传输路径。仿真结束后可获得关于丢包率、网络生存时间和吞吐量等性能指标的数据以及找到路径次数与传输速率之间的关系图。

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  • MATLABVANET.zip
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    本资源为基于MATLAB开发的城市车辆 ad hoc 网络(VANET)仿真工具包。内含详细的代码和文档,适用于车联网技术的研究与教学。 通过MATLAB编程实现一个局部交通网的VANET仿真,在该仿真中进行AODV(Ad hoc On-demand Distance Vector)协议的模拟,并不涉及具体的数据传输算法。可以自定义总节点数、源节点号和目标节点号,从而在图形化界面中观察其具体的传输路径。仿真结束后可获得关于丢包率、网络生存时间和吞吐量等性能指标的数据以及找到路径次数与传输速率之间的关系图。
  • MATLAB简单FDM.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB编写的简易有限差分法(FDM)模拟程序,适用于初学者学习数值计算方法和偏微分方程求解。 代码下载:完整代码,可直接运行;支持的MATLAB版本包括2022a、2019b或2014a。 **仿真咨询** 1. 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 - 设施布局优化 - 可视域基站和无人机选址优化 2. 机器学习与深度学习: - 卷积神经网络(CNN) - LSTM - 支持向量机(SVM) - 最小二乘支持向量机(LSSVM) - 极限学习机(ELM) - 核极限学习机(KELM) - BP、RBF、宽度学习、DBN、RF - RBF、DELM - XGBOOST - TCN 应用领域包括: - 风电预测 - 光伏预测 - 电池寿命预测 - 辐射源识别 - 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 - NLOS信号识别 - 地铁停车精准预测 - 变压器故障诊断 3. 图像处理: - 图像识别 - 图像分割 - 图像检测 - 图像隐藏 - 图像配准 - 图像拼接 - 图像融合 - 图像增强 - 图像压缩感知 4. 路径规划: - 旅行商问题(TSP) - 车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等) - 无人机三维路径规划 - 无人机协同 - 无人机编队 - 机器人路径规划 - 栅格地图路径规划 - 多式联运运输问题 - 车辆协同无人机路径规划 - 天线线性阵列分布优化 - 车间布局优化 5. 无人机应用: - 无人机路径规划 - 无人机控制 - 无人机编队 - 无人机协同 - 无人机任务分配 6. 无线传感器定位及布局: - 传感器部署优化 - 通信协议优化 - 路由优化 - 目标定位优化 - Dv-Hop定位优化 - Leach协议优化 - WSN覆盖优化 - 组播优化 - RSSI定位优化 7. 信号处理: - 信号识别 - 信号加密 - 信号去噪 - 信号增强 - 雷达信号处理 - 信号水印嵌入提取 - 肌电信号 - 脑电信号 - 信号配时优化 8. 电力系统: - 微电网优化 - 无功优化 - 配电网重构 - 储能配置 9. 元胞自动机应用: - 交通流 - 人群疏散 - 病毒扩散 - 晶体生长 10.雷达技术: - 卡尔曼滤波跟踪 - 航迹关联 - 航迹融合
  • MATLAB四旋翼.zip
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    本资源提供了使用MATLAB进行四旋翼飞行器仿真与控制研究的相关代码和文档。适合于学习无人机动力学、控制算法及仿真的学生和研究人员。包含详细的注释和实例,帮助用户快速上手并深入理解四旋翼系统的建模与分析方法。 MATLAB(矩阵实验室)是一种专为数值计算和科学与工程应用设计的高级编程语言及环境。在算法开发和实现方面,MATLAB具有以下优势: 1. 丰富的数学和科学函数库:MATLAB提供了广泛的数学、信号处理、图像处理、优化以及统计领域的函数库,有助于开发者快速实现复杂的数值计算算法。这些函数库包含许多常用的工具与算法,大大简化了算法的开发过程。 2. 易于学习和使用:MATLAB具有简洁易懂的语法及直观的操作界面,使算法开发者能够迅速地编写并测试代码。由于其语法接近数学表达式和矩阵操作的形式,使得算法描述更加清晰、简练。 3. 快速原型设计能力:通过交互式的开发环境,MATLAB支持快速创建与验证算法模型。用户可以即时查看变量值的变化情况,并进行图形绘制及程序调试等工作,从而加速了迭代优化流程。这种特性有助于开发者更高效地实验和改进自己的想法。 4. 强大的可视化功能:借助于强大的绘图工具集,MATLAB能够帮助研究人员直观展示并深入分析算法结果。用户可以利用该平台生成各类图表、曲线图像,并创建动画及交互式界面等元素以增强理解力与表达效果。 5. 并行计算支持和加速技术:通过并行计算工具箱以及GPU(图形处理器)加速功能,MATLAB允许开发者有效运用多核CPU资源乃至专用硬件来提升算法执行速度。这不仅提高了程序运行效率,还增强了系统整体性能表现。
  • MATLAB16QAM
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    本项目使用MATLAB软件进行16正交振幅调制(16QAM)信号的仿真与分析。通过编程实现信号的生成、传输及接收过程,研究其在不同信噪比下的误码率性能。 用MATLAB对16QAM系统的仿真可以帮助我们全面了解通信系统仿真的步骤。
  • VANET移动性
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    VANET移动性模型是指用于车联网环境下的车辆运动行为描述和仿真工具,旨在研究与实现高效的车载网络通信。 VANET-移动模型项目展示了车载网络未来的发展潜力。该项目由两部分组成:第一部分显示了 VANET 邻居之间的通信属性,例如不同车道密度下的平均邻居数量、汽车可以维护的邻居数量以及持续时间;第二部分则以图形方式展示 V2I 和 V2V 间的通信情况。模拟使用 Python 3 及 matplotlib、numpy 和 scipy 模块进行开发。 运行代码时,请确保 Car.py 和 Model.py 文件位于同一文件夹中。要在终端上启动程序,可以输入命令“python3 Model.py”。在开始执行之前,用户需要选择一个通信范围(50米或100米),以及所需的迭代次数。请注意,每次迭代代表车辆模拟的100毫秒时间间隔;如果需要运行十分钟,则应该输入600次迭代。然后代码会进行五次总计十分钟的模拟过程。
  • MATLAB5G NRISAC链路级器.zip
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    该资源提供了一个基于MATLAB开发的5G新无线电(NR)集成传感和通信(ISAC)链路级模拟器。用户可以利用此工具评估ISAC技术在不同场景下的性能表现。 在5G NR(New Radio)技术的发展过程中,集成传感与通信(Integrated Sensing and Communication, ISAC)已成为一个重要的研究领域。MATLAB作为强大的数值计算和仿真平台,在5G通信系统的建模与分析中得到了广泛应用。名为“matlab基于5G nr的集成传感与通信(ISAC)链路级模拟器.zip”的压缩包文件提供了实现ISAC链路级模拟所需的MATLAB代码及相关资源。 我们来理解一下ISAC的概念。ISAC通过将无线通信和感知功能融合到同一个系统中,旨在提高频谱效率并增强系统的整体性能。在5G及未来的6G网络环境中,ISAC有望在自动驾驶、物联网(IoT)、环境监测等多个领域发挥关键作用。 MATLAB中的链路级模拟器是一种用于仿真通信系统性能的工具,它能够详细建模信号的发送、传输和接收过程。在这个模拟器中,我们可以研究不同参数对ISAC系统性能的影响,如信道模型、发射功率、调制方式及数据速率等。 在“5G_based_Link_level_Integrated_Sensing_and_Communication_Simulator_main.zip”这个子文件中,可能包含以下关键组成部分: 1. **源代码**:这是模拟器的核心部分,它包括MATLAB脚本和函数,用于定义系统模型、设定参数、执行仿真及分析结果。 2. **信道模型**:ISAC系统可能会采用多种信道模型(例如多径衰落信道或大规模MIMO信道),这些模型可能作为单独的MATLAB函数被封装在源代码中。 3. **发射机和接收机模块**:模拟器包括信号编码、调制以及解码算法,这基于5G NR标准物理层(PHY)实现。 4. **感知模块**:这部分代码用于实现无线传感功能,可能涵盖目标检测、定位或环境监测等任务。 5. **性能评估指标**:例如误码率(BER)、比特率(Rate)、覆盖范围及感知准确度等,这些用来评价ISAC系统的效能。 6. **配置文件**:包含仿真设置如时间长度、用户数量以及波形参数等内容,便于调整模拟器设定。 7. **示例脚本**:提供使用模拟器的实例代码,帮助快速理解并运行系统。 通过分析和执行这些MATLAB代码,研究人员可以探究ISAC在各种情况下的性能表现,并优化其设计。这为5G及未来无线网络的发展提供了理论支持。同时,该资源也为教育与培训提供了宝贵的实践材料,使学生和工程师能够深入了解ISAC系统的原理及其实现细节。 这个MATLAB模拟器为研究基于5G NR的ISAC技术提供了一个强大的工具,有助于我们更好地理解和优化这种新兴通信方式。通过深入的研究使用此模拟器,我们可以预见在未来的无线通信与智能感知应用中,ISAC将展现巨大的潜力。
  • MatlabChapmann型数值
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    本研究采用MATLAB软件对Chapman辐射化学反应模型进行数值模拟,探讨其在不同条件下的动态变化与特性。 在地震学领域,岩石物理模型对于理解地震波的传播特性至关重要。Chapman模型是一种专门用于模拟地层内地震波频散与衰减现象的理论工具,它考虑了微观结构对地震波的影响因素。 本段落将深入探讨Chapman模型及其MATLAB中的数值实现方法。该模型由Chapman在1970年代提出,主要研究由于孔隙和裂缝等介观尺度结构导致地震波传播复杂性的课题。这些介观特征使地震波不仅发生反射与折射现象,还会产生非线性和频率依赖效应如频散及衰减。 MATLAB作为一种强大的数值计算平台,在地球物理模型的模拟中被广泛应用。在此案例中,“chapmann.m”为实现Chapman理论的MATLAB脚本段落件,并可能包含以下主要部分: 1. **参数设定**:定义岩石物理属性(例如弹性模量、泊松比)、孔隙度和裂缝分布特征等,这些因素会影响地震波在地层中的传播行为。 2. **网格构建**:为了进行数值模拟,需要将地层离散化为多个单元格,并计算每个单元内地震波的传播效果。 3. **波动方程求解**:基于Chapman理论,MATLAB脚本采用有限差分或有限元方法等技术来解决描述地震波运动规律的波动方程式。这通常涉及时间域和频率域上的离散化处理过程。 4. **频散与衰减分析**:通过模拟结果可以提取出地震波的频散曲线及衰减特性,并将其与实际观测数据对比,从而帮助解释特定地层中地震波的行为模式。 5. **可视化展示**:MATLAB强大的绘图功能可用于呈现如传播路径、速度谱和频散图等信息,便于研究人员直观理解模型预测结果的意义。 通过使用MATLAB进行Chapman模型的数值模拟工作不仅有助于深入研究岩石物理特性,还能为地震成像、储层评估以及地震灾害预报提供重要的科学依据。实践中可以根据具体地质条件调整参数设置以更准确地反映实际地层特征,并对地震数据进行反演分析从而揭示地下结构的具体细节。
  • VANET 工具箱: DES 车载网络器——现支持 V2V 换道通信等功能
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    VANET工具箱是一款基于DES的车载网络模拟软件,提供V2V换道通信等多种功能,助力车联网技术研发与测试。 2019年12月30日更新:添加了R2019b版本的支持,并修复了一些可比性问题。不过并没有新增任何功能。 初次运行可能需要几分钟时间,这是因为在生成C代码以提高执行速度时MATLAB/Simulink正在进行相关处理工作。一旦这个过程完成,Simulink模型或库就会打开并且在后续使用中不会花费太多时间启动。 VANET_Toolbox r2018a版本将在未来被移除。这是一个专为车载网络仿真设计的Simulink库,包括主要的车联网层、应用程序(APP)层、媒体访问控制(MAC)层和物理层(PHY)。在应用层面,负责消息生成及车辆移动模型的设计与实现;当前的应用程序消息类型主要包括基本安全信息(BSM)以及变道信息。此外,在移动模型中包含了跟随者运动模型(CFM)和车道变换模型(LCM),允许用户模拟刹车行为或进行车道变更操作。MAC层则根据IEEE 802.11p标准实现了增强型分布式信道接入(EDCA)机制。 以上就是关于VANET_Toolbox的更新信息及功能介绍,希望对您有所帮助。
  • MATLAB北斗B3I测距码生成.zip
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    本资源提供了一种利用MATLAB软件进行北斗卫星导航系统B3I信号测距码生成与仿真的方法,适用于科研及教学使用。包含源代码和详细文档。 版本:MATLAB 2019a 领域:基础教程 内容:(此处省略具体内容) 适合人群:本科、硕士等教研学习使用