【蜂窝网络】D2D蜂窝网络功率控制仿真干扰用户的吞吐量、SINR、路径损耗计算附Matlab代码

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内容介绍

1. 绪论

设备对设备（D2D）蜂窝网络是一种新兴技术，它允许用户在蜂窝网络基础设施的帮助下直接相互通信。D2D 通信可以提供许多好处，例如减少延迟、提高能效和增加网络容量。然而，D2D 通信也可能对其他用户造成干扰，从而降低他们的吞吐量和信号干扰噪声比 (SINR)。

2. 功率控制

功率控制是管理 D2D 通信干扰的一种重要技术。功率控制算法可以调整 D2D 发射机的发射功率，以最小化对其他用户的干扰。有许多不同的功率控制算法，每种算法都有其各自的优点和缺点。

3. 仿真

为了评估功率控制算法的性能，可以使用仿真。仿真可以创建 D2D 通信环境，并允许研究人员测量不同功率控制算法的影响。仿真还可以用于比较不同功率控制算法的性能。

4. 吞吐量

吞吐量是衡量网络性能的关键指标。吞吐量是指网络在给定时间内可以传输的数据量。D2D 通信可以提高吞吐量，但前提是干扰得到适当控制。

5. SINR

SINR 是衡量信号强度与干扰和噪声强度之比的指标。高 SINR 表示信号比干扰和噪声强。D2D 通信可以降低 SINR，但前提是干扰得到适当控制。

6. 路径损耗

路径损耗是衡量信号在传输过程中衰减的指标。路径损耗越大，信号越弱。D2D 通信可以降低路径损耗，但前提是干扰得到适当控制。

7. 结论

功率控制是管理 D2D 通信干扰的重要技术。仿真可以用于评估功率控制算法的性能。吞吐量、SINR 和路径损耗是衡量 D2D 通信性能的关键指标。通过适当的功率控制，可以提高 D2D 通信的性能，同时最大限度地减少对其他用户的干扰。

部分代码

clear SINRdd_high= 35 ; SINRdd_low= 0 ; SINRcell_high= 35 ; SINRcell_low= 10 ; % PC_open6; % PC_close6(SINRdd_high,SINRdd_low); % PC_my6(SINRdd_high,SINRdd_low,SINRcell_high,SINRcell_low); [ AVG_SINRdd , AVG_SINRcell , AVG_Thdd , AVG_Thcell , AVG_Th ]=PC_open6() [ AVG_SINRdd , AVG_SINRcell , AVG_Thdd , AVG_Thcell , AVG_Th ]=PC_close6(SINRdd_high,SINRdd_low) [ AVG_SINRdd , AVG_SINRcell , AVG_Thdd , AVG_Thcell , AVG_Th ]=PC_my6(SINRdd_high,SINRdd_low,SINRcell_high,SINRcell_low)

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] 姜来为.基于小区关联策略的异构蜂窝网络干扰管理研究[D].哈尔滨工业大学,2016.DOI:10.7666/d.D01332216.

[2] 展思杰.LTE-A异构网络的干扰抑制技术研究[D].武汉理工大学[2024-03-06].

[3] 黄盛.蜂窝与终端直通(D2D)融合网络的资源管理方法研究[D].西安电子科技大学,2019.

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1 各类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、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列 时序、回归 预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络 时序、回归 预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络 时序、回归 预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络 时序、回归 预测

2.12 RF随机森林 时序、回归 预测和分类

2.13 BLS宽度学习 时序、回归 预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归 预测和分类

2.17 时序、回归 预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习 时序、回归 预测预测和分类

方向涵盖风电预测、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、用电量预测、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

2.图像处理方面

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

3 路径规划方面

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、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

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、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 无线传感器定位及布局方面

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

6 信号处理方面

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

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合