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基于VANET的车辆组网通信系统MATLAB性能仿真相册（含仿真操作录像）

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简介：
本相册收录了基于VANET技术的车辆组网通信系统的MATLAB仿真研究资料及操作视频，深入探讨其在智能交通中的应用与优化。 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 领域：VANET车辆组网通信系统 内容：基于VANET车辆组网通信系统的MATLAB性能仿真。由于车载自组织网络与一般的无线网络不同，汽车作为节点始终处于移动状态，因此需要一个良好的模型来模拟汽车的移动序列，在现有的mobility model基础上进行修改和设计，以适应此VANET环境下的mobility model。 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在文件夹位置。具体操作可以参考提供的视频录像。

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  • 基于VANET的车辆组网通信系统MATLAB性能仿真相册（含仿真操作录像）
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    本相册收录了基于VANET技术的车辆组网通信系统的MATLAB仿真研究资料及操作视频，深入探讨其在智能交通中的应用与优化。 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，使用Windows Media Player播放。 领域：VANET车辆组网通信系统 内容：基于VANET车辆组网通信系统的MATLAB性能仿真。由于车载自组织网络与一般的无线网络不同，汽车作为节点始终处于移动状态，因此需要一个良好的模型来模拟汽车的移动序列，在现有的mobility model基础上进行修改和设计，以适应此VANET环境下的mobility model。 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在文件夹位置。具体操作可以参考提供的视频录像。
     
  • 基于MATLAB的协作通信误码率仿真及比较（含操作录像）
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    本研究使用MATLAB进行协作通信系统的误码率仿真，并与其他方法的结果进行了对比分析。提供包含详细操作步骤的操作录像以供参考学习。 使用MATLAB 2021a版本录制了协作通信误码率的仿真操作录像。该录像涵盖了无协作、AF（放大转发）协作以及DF（解调再编码）协作等不同情况下的误码率对比分析，适用于本科生和研究生在教研学习中的参考与实践。
     
  • 含有仿真操作录像的基于注水算法的MIMO信道容量MATLAB仿真
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    本研究通过MATLAB仿真技术，采用注水算法对多输入多输出(MIMO)通信系统的信道容量进行分析，并包含详细的仿真操作视频记录。 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 领域：MIMO信道容量 内容：基于注水算法的MIMO信道容量MATLAB仿真。 代码如下： ```matlab for i = 1 : length(SNR_V) Pt = N0 * SNR_V(i); for j = 1 : Iteration H = random(rayleigh,1,nr,nt); [S V D] = svd(H); landas(:,j) = diag(V); [Capacity(i,j) PowerAllo] = WaterFilling_alg(Pt,landas(:,j),B,N0); end end ``` 注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，必须是程序所在文件夹位置。具体可以参考视频录。
     
  • MATLAB Simulink系统仿真教程：聚焦车辆及通信系统仿真, matlab simulink
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    本书为读者提供了一站式的指南，深入讲解了如何使用MATLAB和Simulink进行复杂的车辆与通信系统的建模与仿真。适合工程专业的学生和技术人员阅读。 本章主要介绍了汽车系统仿真技术，包括制动系统的模拟、悬架的仿真实验以及四轮转向系统的仿真分析。具体内容涉及了如何建立汽车悬架系统的方程，并进行了相应的仿真测试，还包含了白噪声路面输入的模拟实验。此外，在不同行驶速度条件下对四轮转向系统进行仿真研究，帮助读者深入理解并掌握汽车系统建模与仿真的方法和技巧。
     
  • 基于MATLAB的车辆防碰撞系统仿真研究-MATLAB仿真
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    本论文聚焦于运用MATLAB平台对车辆防撞系统的性能进行模拟分析与优化设计，旨在提高道路交通安全性。 本段落对比了汽车防碰撞系统中目标检测所用传感器的差异，并选择了雷达与视觉融合作为车辆防撞系统的传感器方案。文中详细介绍了毫米波雷达及摄像头在该系统中的主要功能，设计了一种基于这两种技术精确检测前方障碍物的方法。通过预处理来自雷达和相机的目标数据来提高识别精度，并进行了实验验证。 接下来，根据汽车行驶特性分析了前车的运动状态并建立了目标运动模型。比较了几种不同类型的运动模型的特点后选择了合适的模型进行跟踪理论分析。针对车辆前方目标的特定运动特点，在Simulink软件环境中搭建仿真平台，进行了多项对比试验以评估不同的追踪效果。 最后阶段中，本段落在确保雷达和摄像头安装精度的前提下构建了一个实车测试平台，并使用基于当前统计模型卡尔曼滤波算法对前向障碍物进行跟踪实验。结果表明该算法具有良好的性能并能准确地跟踪前方车辆。此外，在防撞试验环节采用静止目标作为参考对象进行了实际道路测试，验证了所设计的汽车防碰撞系统及其核心算法的有效性。
     
  • 【包含仿真视频】基于Yolov2网络的车辆识别Matlab仿真
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    本项目利用Yolov2深度学习模型在MATLAB环境下进行车辆目标检测与识别的仿真研究，生成了高精度的仿真视频，为智能交通系统提供技术支持。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：车辆识别 3. 内容：基于YOLOv2网络的车辆识别MATLAB仿真，通过YOLOv2网络对不同类型的车辆、不同大小的车辆以及在各种场景下的车辆进行检测和识别。 4. 运行注意事项：运行时请注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在的位置。具体可以参考操作录像中的说明。 5. 适用人群：适用于本硕博等科研学习人员作为参考使用。
     
  • 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。
     
  • 基于MATLAB的VANET网络性能仿真及节点能耗与时间分析+含代码操作演示视频
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    本项目通过MATLAB构建VANET模型，进行网络性能仿真，并深入分析节点能耗与时效性。附有详细代码和操作视频教程，便于学习和实践。 基于MATLAB的VANET网络性能仿真输出各个节点的能耗和时间，并包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，只需运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在运行时，请确保MATLAB左侧的当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体的操作步骤可以参考提供的操作录像视频，并按照其中的方法执行。
     
  • 基于MATLAB的PCM调制解调系统仿真及操作录像
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    本项目利用MATLAB软件构建了PCM（脉冲编码调制）通信系统的仿真环境，并录制了详细的系统操作过程视频。通过该仿真，可以直观地了解PCM信号的生成、传输和恢复原理及其性能分析方法。 版本：MATLAB 2021a 领域：PCM调制解调 内容概述： 本项目基于MATLAB实现了一个PCM（脉冲编码调制）系统仿真。Fmax设置为100，表示模拟SE355L的频率；FS设定为2倍于Fmax作为采样频率；ts则代表采样周期。 具体参数如下： - Fmax = 100； - FS = 2 * Fmax； - ts = 1 / fs（注意这里的fs应是FS）； - N表示样本数量，设为100； - NB定义了每个样本的编码字大小，值为5； - L代表允许的不同级别数，计算公式为L=2^Nb - 1。 生成随机信号X： 使用Randi函数根据给定参数L和N产生SE355L的随机样本序列。 将这些数字转换成自然二进制编码形式，并将其存储在变量xpcm中。为了便于处理，我们将该PCM信号放入一个向量里以方便后续操作。 注意事项：确保MATLAB左侧当前文件夹路径设置正确，即程序所在的位置。参考仿真录像（使用Windows Media Player播放）了解具体步骤和细节信息。
     
  • 含仿真录像的MATLAB环境下DFE与LMS均衡算法系统性能仿真
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    本研究在MATLAB环境中构建了DFE与LMS均衡算法仿真系统，并通过模拟不同信道条件下的通信信号，评估和比较两种算法的性能表现。 1. 版本：MATLAB 2021a，包含仿真操作录像，操作录像使用Windows Media Player播放。 2. 领域：DFE均衡和LMS均衡 3. 内容：基于MATLAB的DFE和LMS两种均衡算法的系统性能仿真，对比这两种信道估计均衡算法的误码率曲线。 4. 运行注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径必须是程序所在文件夹位置。具体操作可以参考视频录。 5. 适用人群：适用于本硕博等科研学习和参考使用。