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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#xff1a; 考虑使用UAV作为中继辅助节点的设备到设备#xff08;D2D#xff09;无线信息和…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 it1p 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 timems);
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
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