当前位置: 首页 > news >正文

基于嵌入式无人机UAV通信系统的实时最优资源分配算法matlab仿真

目录

1.课题概述

2.系统仿真结果

3.核心程序与模型

4.系统原理简介

5.完整工程文件


1.课题概述

基于嵌入式无人机UAV通信系统的实时最优资源分配算法matlab仿真。具体参考文献:

考虑使用UAV作为中继辅助节点的设备到设备(D2D)无线信息和电力传输系统。由于无人机的能量容量和飞行时间有限,部署无人机的一个重要问题是实时应用中的能耗管理,能耗与无人机的发射功率成正比。为了解决这一重要问题,开发了一种实时资源分配算法,通过联合优化无人机嵌入式D2D通信的能量收集时间和功率控制,最大限度地提高能源效率。

2.系统仿真结果

       平均吞吐量随 D2D 对数增加而增长,能量收集与传输时间长度存在权衡,体现时间优化的必要性。

3.核心程序与模型

版本:MATLAB2022a

..............................................................................
%这里设计OPA算法
for i = 1:length(D2D)%开始循环ifor mc = 1:MTKL%开始循环tic;obj = [];for it = 1:Iter%开始迭代N = D2D(i);%产生信道h和ph     = randn(N,N);if it==1p  = rand(1,N);pk = p;tk = it;enddelta    = rand;P0       = 0.5;Pcir     = 1.2;thetafix = 0.125;...................................................endobj(it) = sum(rn)/theta;%目标值%更新ppk = pnew;tk = 1;%每次循环之后,对其进行约束的判决endRT2(mc)=toc;endRT(i) = 1e3*mean(RT2);%秒转换为毫秒
endfigure;%画图
plot(D2D,RT,'r-o');
axis([1,11,0,350]);
xlabel('Number of D2D pairs');
ylabel('Running time(ms)');
grid on
legend('OPA(tao = 0.5)');
026_014m

4.系统原理简介

       由于无人机的能量容量和飞行时间有限,部署无人机的一个重要问题是实时应用中的能耗管理,能耗与无人机的发射功率成正比。为了解决这一重要问题,开发了一种实时资源分配算法,通过联合优化无人机嵌入式D2D通信的能量收集时间和功率控制,最大限度地提高能源效率。

算法的流程如下图所示:

具体来讲算法步骤:

1.初始化:

       首先,设定能量收集时间 k 以及一个可行的初始功率解 pn′(t)。这里的 k 是预先确定的能量收集时间,而 pn′(t) 是功率的初始估计值,这个初始值需要满足一定的条件,使得它在问题的可行域内,以保证后续的优化过程可以正常进行。

2.重复执行以下操作:

这是一个迭代过程,不断重复步骤 3 到 5,直到满足终止条件。

对于给定的 pn′(t),使用标准的凸优化技术求解问题 (25) 以获得最优解 {pn◦(t)}。这里假设问题 (25) 是一个凸优化问题,这意味着它具有良好的数学性质,例如局部最优解就是全局最优解,因此可以使用标准的凸优化算法(如内点法、梯度下降法等)来求解。

在求解问题 (25) 的过程中,可能涉及到一些优化目标和约束条件,例如,在给定能量收集时间 k 的情况下,根据一定的性能指标(如最小化功率消耗、最大化系统性能等)和约束条件(如功率范围、链路容量等)来优化功率分配 {pn◦(t)}。

更新功率解:

将得到的最优解 {pn◦(t)} 更新为 pn′(t),这样可以将本次迭代得到的结果作为下一次迭代的输入,逐步优化功率分配。

检查终止条件:

每次迭代后,需要检查是否满足某些终止条件。这些终止条件可以是多种多样的,例如:功率解 pn′(t) 的变化小于某个预设的阈值,即前后两次迭代得到的功率分配结果足够接近,说明算法已经收敛,进一步迭代对结果的改进不大,可以停止。

达到最大迭代次数,防止算法陷入无限迭代而无法结束,保证算法的有限时间可终止性。

返回结果:

当满足终止条件时,将最终的 pn′(t) 作为次优解 {pn∗(t)} 返回。由于整个问题可能是非凸的,通过这种迭代求解凸子问题的方式得到的结果可能是次优的,但在实际中可以满足一定的性能要求。

5.完整工程文件

v

v

相关文章:

基于嵌入式无人机UAV通信系统的实时最优资源分配算法matlab仿真

目录 1.课题概述 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 4.系统原理简介 5.完整工程文件 1.课题概述 基于嵌入式无人机UAV通信系统的实时最优资源分配算法matlab仿真。具体参考文献: 考虑使用UAV作为中继辅助节点的设备到设备(D2D)无线信息和…...

《Vue3实战教程》35:Vue3测试

如果您有疑问,请观看视频教程《Vue3实战教程》 测试​ 为什么需要测试​ 自动化测试能够预防无意引入的 bug,并鼓励开发者将应用分解为可测试、可维护的函数、模块、类和组件。这能够帮助你和你的团队更快速、自信地构建复杂的 Vue 应用。与任何应用一…...

【Java设计模式-3】门面模式——简化复杂系统的魔法

在软件开发的世界里,我们常常会遇到复杂的系统,这些系统由多个子系统或模块组成,各个部分之间的交互错综复杂。如果直接让外部系统与这些复杂的子系统进行交互,不仅会让外部系统的代码变得复杂难懂,还会增加系统之间的…...

log4j2的Strategy、log4j2的DefaultRolloverStrategy、删除过期文件

文章目录 一、DefaultRolloverStrategy1.1、DefaultRolloverStrategy节点1.1.1、filePattern属性1.1.2、DefaultRolloverStrategy删除原理 1.2、Delete节点1.2.1、maxDepth属性 二、知识扩展2.1、DefaultRolloverStrategy与Delete会冲突吗?2.1.1、场景一&#xff1a…...

super_vlan

Super VLAN产生的背景 就经典的酒店例子来说,若是将101房和102房的网络划分在同一个vlan下面,那么101房出现了一个懂得某些安全技术的大佬,就会使得102房的隐私得到严重的隐患 所以这时我们就需要将二层给隔离开,但又要去保证10…...

前端CSS3学习

学习菜鸟教程 火狐-moz- 谷歌 Safari -webkit- 前面都加这个,可能才生效 边框 border: 1px solid #ddd 粗细 样式 样色 经常和border-radius 一块用 border-radius: 50px 20px 第一个左右 第二个右左 border-top-left-radius … box-shadow: 10px 5px 10px 0 #88…...

HTML——58.value和placeholder

<!DOCTYPE html> <html><head><meta charset"UTF-8"><title>value和placeholder属性</title></head><body><!--input元素的type属性&#xff1a;(必须要有)1.指定输入内容的类型2.默认为text,单行文本框-->&l…...

STM32单片机芯片与内部57 SPI 数据手册 寄存器

目录 一、SPI寄存器 1、SPI控制寄存器 1(SPI_CR1)(I2S模式下不使用) 2、SPI控制寄存器 2(SPI_CR2) 3、SPI 状态寄存器(SPI_SR) 4、SPI 数据寄存器(SPI_DR) 5、SPI CRC多项式寄存器(SPI_CRCPR)(I2S模式下不使用&#xff09; 6、SPI Rx CRC寄存器(SPI_RXCRCR)(I2S模式下不…...

前端异常处理合集

文章目录 前言&#xff1a;思考&#xff1a;一、为什么要处理异常&#xff1f;二、需要处理哪些异常&#xff1f; js 代码处理基本的try...catch语句 Promise 异常Promise 错误处理async/await 全局处理错误捕获window.onerrorwindow.onunhandledrejectionwindow.addEventListe…...

求职:求职者在现场面试中应该注意哪些问题?

求职者在现场面试中需要注意诸多方面的问题 面试前的准备 了解公司信息&#xff1a; 提前通过公司官网、社交媒体账号、新闻报道等渠道&#xff0c;熟悉公司的发展历程、业务范围、企业文化、主要产品或服务等内容。例如&#xff0c;如果是应聘一家互联网科技公司&#xff0c…...

第2章波动光学引论—抓本质,本质必定简单

1波动光学的电磁理论 1.1波动方程 1&#xff09;波动方程是通过描述波函数随时间和空间的变化来表达波动的传播和演化。 2&#xff09;一维波动方程&#xff1a; a.一维波动方程描述了沿着一条直线传播的波动。它的一般形式为&#xff1a; ∂u/∂t v ∂u/∂x 其中&#xff…...

分类模型评估利器-混淆矩阵

相关文章 地理时空动态模拟工具介绍&#xff08;上&#xff09; 地理时空动态模拟工具介绍&#xff08;下&#xff09;地理时空动态模拟工具的使用方法 前言 混淆矩阵&#xff08;Confusion Matrix&#xff09;是机器学习领域中用于评估分类模型性能的一种工具。它通过矩阵的…...

算法题(23):只出现一次的数字

初级&#xff1a; 审题&#xff1a; 需要输出只出现了一次的数据&#xff0c;其他数据均出现了两次 思路&#xff1a; 若不限制空间复杂度&#xff1a; 方法一&#xff1a;哈希表 用哈希映射循环一次&#xff0c;把对应数字出现的次数记录到数组里面&#xff0c;然后再遍历一次…...

@RestController与@Controller区别

区别1&#xff1a; RestController是Controller的升级版 区别2&#xff1a; RestController用于标识一个类作为控制器&#xff0c;并且可以处理HTTP请求。控制器类通常用于接收用户输入并决定返回响应的内容。 RestController通常用于返回JSON或XML数据 区别3&#xff1a;…...

使用ExecutorService和@Async来使用多线程

文章目录 使用ExecutorService和Async来使用多线程采用ExecutorService来使用多线程多线程过程的详细解释注意事项优点 使用Async来使用多线程对比Async和ExecutorService的多线程使用方式使用 ExecutorService 的服务类使用 Async 的服务类异步任务类自定义线程池主应用类解释…...

计算机网络 (19)扩展的以太网

前言 以太网&#xff08;Ethernet&#xff09;是一种局域网&#xff08;LAN&#xff09;技术&#xff0c;它规定了包括物理层的连线、电子信号和介质访问层协议的内容。以太网技术不断演进&#xff0c;从最初的10Mbps到如今的10Gbps、25Gbps、40Gbps、100Gbps等&#xff0c;已成…...

构造器/构造方法

1. 构造器 1.1 概述 先浏览下面简单代码&#xff1b; class Cons{ // 属性int age;String name; // 方法public void show(){System.out.println("age"age);} } class ConsTest{public static void main(String[] args) {Cons c new Cons();// Cons() 就是…...

异常

目录 1. 异常的概念及使用 1.1 异常的概念 1.2 异常的抛出和捕获 1.3 栈展开 1.4 查找匹配的处理代码 1.5 异常的重新抛出 1.6 异常安全问题 1.7 异常规范 2. 标准库的异常 1. 异常的概念及使用 1.1 异常的概念 异常处理机制允许程序中独⽴开发的部分能够在运⾏时就…...

MySQL中distinct和group by去重的区别

MySQL中distinct和group by去重的区别 在MySQL中&#xff0c;我们经常需要对查询结果进行去重&#xff0c;而DISTINCT和GROUP BY是实现这一功能的两种常见方法。虽然它们在很多情况下可以互换使用&#xff0c;但它们之间还是存在一些差异的。接下来&#xff0c;我们将通过创建测…...

Qt判别不同平台操作系统调用相应动态库读取RFID

本示例使用的读卡器&#xff1a;https://item.taobao.com/item.htm?spma21dvs.23580594.0.0.52de2c1b8jdyXi&ftt&id562957272162 #include <QDebug> #include "mainwindow.h" #include "./ui_mainwindow.h" #include "QLibrary"…...

微信小程序之bind和catch

这两个呢&#xff0c;都是绑定事件用的&#xff0c;具体使用有些小区别。 官方文档&#xff1a; 事件冒泡处理不同 bind&#xff1a;绑定的事件会向上冒泡&#xff0c;即触发当前组件的事件后&#xff0c;还会继续触发父组件的相同事件。例如&#xff0c;有一个子视图绑定了b…...

Spring Boot 实现流式响应(兼容 2.7.x)

在实际开发中&#xff0c;我们可能会遇到一些流式数据处理的场景&#xff0c;比如接收来自上游接口的 Server-Sent Events&#xff08;SSE&#xff09; 或 流式 JSON 内容&#xff0c;并将其原样中转给前端页面或客户端。这种情况下&#xff0c;传统的 RestTemplate 缓存机制会…...

Oracle查询表空间大小

1 查询数据库中所有的表空间以及表空间所占空间的大小 SELECTtablespace_name,sum( bytes ) / 1024 / 1024 FROMdba_data_files GROUP BYtablespace_name; 2 Oracle查询表空间大小及每个表所占空间的大小 SELECTtablespace_name,file_id,file_name,round( bytes / ( 1024 …...

循环冗余码校验CRC码 算法步骤+详细实例计算

通信过程&#xff1a;&#xff08;白话解释&#xff09; 我们将原始待发送的消息称为 M M M&#xff0c;依据发送接收消息双方约定的生成多项式 G ( x ) G(x) G(x)&#xff08;意思就是 G &#xff08; x ) G&#xff08;x) G&#xff08;x) 是已知的&#xff09;&#xff0…...

五年级数学知识边界总结思考-下册

目录 一、背景二、过程1.观察物体小学五年级下册“观察物体”知识点详解&#xff1a;由来、作用与意义**一、知识点核心内容****二、知识点的由来&#xff1a;从生活实践到数学抽象****三、知识的作用&#xff1a;解决实际问题的工具****四、学习的意义&#xff1a;培养核心素养…...

DBAPI如何优雅的获取单条数据

API如何优雅的获取单条数据 案例一 对于查询类API&#xff0c;查询的是单条数据&#xff0c;比如根据主键ID查询用户信息&#xff0c;sql如下&#xff1a; select id, name, age from user where id #{id}API默认返回的数据格式是多条的&#xff0c;如下&#xff1a; {&qu…...

C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践

C# SqlSugar&#xff1a;依赖注入与仓储模式实践 在 C# 的应用开发中&#xff0c;数据库操作是必不可少的环节。为了让数据访问层更加简洁、高效且易于维护&#xff0c;许多开发者会选择成熟的 ORM&#xff08;对象关系映射&#xff09;框架&#xff0c;SqlSugar 就是其中备受…...

Java + Spring Boot + Mybatis 实现批量插入

在 Java 中使用 Spring Boot 和 MyBatis 实现批量插入可以通过以下步骤完成。这里提供两种常用方法&#xff1a;使用 MyBatis 的 <foreach> 标签和批处理模式&#xff08;ExecutorType.BATCH&#xff09;。 方法一&#xff1a;使用 XML 的 <foreach> 标签&#xff…...

LLMs 系列实操科普(1)

写在前面&#xff1a; 本期内容我们继续 Andrej Karpathy 的《How I use LLMs》讲座内容&#xff0c;原视频时长 ~130 分钟&#xff0c;以实操演示主流的一些 LLMs 的使用&#xff0c;由于涉及到实操&#xff0c;实际上并不适合以文字整理&#xff0c;但还是决定尽量整理一份笔…...

论文阅读笔记——Muffin: Testing Deep Learning Libraries via Neural Architecture Fuzzing

Muffin 论文 现有方法 CRADLE 和 LEMON&#xff0c;依赖模型推理阶段输出进行差分测试&#xff0c;但在训练阶段是不可行的&#xff0c;因为训练阶段直到最后才有固定输出&#xff0c;中间过程是不断变化的。API 库覆盖低&#xff0c;因为各个 API 都是在各种具体场景下使用。…...