一.目的 (1)在固定节点个数的前提下,仿真求得使网络保持连通的最小通信半径(最低能级). (2)在上述节点个数和通信半径的前提下,计算随机布撒的节点的覆盖率. 二.方法描述 (1)首先假设通信半径都等于感知半径,并且每个节点发射功率均相同.在1x1的单位矩形中随机部署100个传感器节点,在每一节点通信半径下进行1000次试验,进而模拟出连通率随通信半径增加的变化趋势.得出在1000点下保持网络连通的最小通信半径. 从上图可以得出,每个节点得最小通信半径为r=0.29. (2)通过一次随机布撒1…

简述: 实验要求我们将传感器节点随机均匀分布在1x1的方格中,然后计算节点的最小共同发射功率(COMPOW),保证网络刚好连通,并计算出这些节点的覆盖率.为了解决这个问题,我们的做法是随机均匀部署100个节点在1x1的方格中,结合判断连通性的算法[1],找出它们刚好连通时每个节点的最小通信半径,然后根据简化的路径损耗模型计算出此时的的发射功率,即我们求的COMPOW值:在计算覆盖率的时候,我们利用微元的思想,将 的方格划分成许多小正方形组成,然后统计覆盖区域小方格个数占总小方格个数的比例,该值近…

一.目的 ①在不同节点个数的情况下,用Matlab拟合出连通率与通信半径的关系曲线. ②在不同节点通信半径的情况下,用Matlab拟合出连通率与节点个数的关系曲线. 二.方法描述 在1x1的单位矩形中随机部署传感器节点,而且假设每个节点的通信半径一样.在每一组节点个数和节点通信半径下进行1000次试验,进而分别模拟出连通率随节点数增加以及通信半径增加的变化趋势. 关键算法即判断节点网络是否具有连通性,算法流程图如下: 关键的程序设计在于找到与节点相连的节点的递归调用,通过不断的搜索邻接矩阵中的1…

利用matlab读取指定路径下的图像 %% 读入指定路径imgFolder下的图像imgName imgFolder = 'F:\博\快盘\图像+数据\images\文章实验图'; %指定路径 imgName = 'tile3_24.png'; %指定路径下的图像的名字 % read the image imgInput= imread(fullfile(imgFolder,imgName)); %读入图像…

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我…

MATLAB仿真过程中,编写MATLAB代码的时候犯了很多错误,做了很多蠢事.记录下自己犯错的点点滴滴,并引以为戒.使用MATLAB版本为2014a,以下内容如有不当还请指正. 1. 仿真开始前清理工作区 工作区存在的变量可能会对脚本运行产生影响,故代码(脚本)开头需要添加如下命令 clc;clear all;close all; 2. 养成良好的变量.函数命名习惯 MATLAB中有很多内置的常量.函数等.写代码的时候不能够随意命名,以防造成不必要的麻烦.譬如在循环时不应该使用i,j变量,在MA…

根据老师的安排,对于极化码的了解从仿真开始. 仿真的手段有很多种.可以利用C,C++,matlab等进行仿真的实现.其中matlab由于具有强大的函数库,和壮观的矩阵运算能力,被(我们老师课题组)看中了. 理由是,matlab的语法非常简单,接近自然语言.优秀的绘图能力,让其他软件自愧不如.还有众多的工具箱,功能强大到令人发指.当然非要用C来仿真也是可以的.但试想一个简单的函数,matlab只需要调用一下就好了,C语言怕是要自己动手写两行,何必自找麻烦呢. 话不多说,等下,我再说最后一句,本人研…

原文出自:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/5140913.html 功率谱估计在分析平稳各态遍历随机信号频率成分领域被广泛使用,并且已被成功应用到雷达信号处理.故障诊断等实际工程中.本文给出了经典功率谱估计的几类方法,并通过Matlab的实验仿真对经典功率谱估计方法性能进行了分析,最后说明了经典功率谱估计法的局限性和造成这种局限性的原因. 1.引言 给定一个标准的正弦信号,我们可以通过傅里叶变换来分析它的频率成分.然而,实际工程应用中,由于存在着各种干扰.噪声,我…

利用Matlab生成一个网格化的三维球面,分别对径向方向.经度方向和纬度方向进行网格化,代码如下: %生成一个笛卡尔坐标系下球面网格的x,y,z坐标 %r为球面距离 %nJingdu,nWeidu分别为经度方向和纬度方向上的离散度,为正整数 r = 1600; nJingdu = 80; nWeidu = 40; jingdu = linspace(0,2*pi,nJingdu+1); weidu = linspace(-pi/2,pi/2,nWeidu); XYZ = zeros(nJingd…

近期開始了模式识别的学习,在此之前须要对模式和模式类的概念有一个了解,这里使用MATLAB实现一些模式类的生成.在此之前,引用百科上对于模式识别和模式类的定义.也算加深以下了解: 模式识别(Pattern Recognition):人类在日常生活的每一个环节,从事着模式识别的活动. 能够说每一个有正常思维的人,在他没有入睡时都在进行模式识别的活动. 坐公共汽车找汽车站,骑车判别可行进道路.对观察到的现象作出推断.对听到的声音作出反应,推断东西的好与坏以及水果的成熟与否等等都是人们推断是非,判别事…