Ein Matlab-code für Random-way-point in MANET

Nur begann zu Lesen auf zufällige Weise Punkt Mobilität für MANET. Ich fand eine Menge Arbeit implementiert dieses Modell. Daher bin ich davon ausgegangen, die Matlab-code zur Verfügung, die ich schauen konnte, in um es besser zu verstehen. Leider habe ich keine gefunden.

Jede Stelle vorschlagen kann, irgendwelche gute Tutorials oder codes zur Verfügung, die auf zufällige Weise zeigen ? Hilfe zu schätzen.

UPDATE:

Random Waypoint (RWP) - Modell ist eine Häufig verwendete synthetische Modell für die Mobilität, z.B. in Ad-Hoc-Netzwerken. Es ist ein elementares Modell beschreibt die Bewegung pattern of independent nodes mit einfachen Worten.

Kurz, in der RWP-Modell:

Jeder Knoten bewegt sich entlang einer Zick-Zack-Linie von einem Wegpunkt zum nächsten
Die Wegpunkte sind gleichmäßig verteilt über die gegebenen konvexen Bereich, z.B. Gerät Festplatte.
Am Anfang jeder Etappe eine zufällige Geschwindigkeit ist gezeichnet von der geschwindigkeitsverteilung
(im einfachen Fall ist die Geschwindigkeit konstant 1)
Optional können die Knoten können so genannte "denk-mal", wenn Sie an jedem Wegpunkt, bevor Sie fortfahren auf die nächste Etappe, wo die Laufzeiten sind unabhängig und identisch verteilte Zufallsvariablen

![1. Häufige Probleme mit der Random-Waypoint-Modell][1]

Zick-Zack-Bahnen: RWP-Modell ist elementar, und es ist leicht, zu argumentieren, über die Wege, die unnatürlich. Dann wieder, jede praktische Protokoll oder mechanik sollte robust sein und eine vernünftige Leistung für ein breites Spektrum von bewegten mustern, einschließlich Bewegung, ähnlich dem RWP-Modell.
Geschwindigkeitsverteilung: Die häufigsten Probleme bei der simulation Studien mit random-waypoint-Modell ist eine schlechte Wahl von velocity distribution [4], z.B. Gleichverteilung U(0,Vmax). Eine solche geschwindigkeitsverteilung (die zu sein scheinen Häufig mit NS-2 Simulationen!) zu einer situation führen, wo im stationären Zustand sind die einzelnen Knoten nicht mehr bewegt. Um dies zu vermeiden, werden die velocity-Verteilung sollte so sein, dass
1/E[1/V] > 0
Beachten Sie, dass die mittlere Zeit, die ein Knoten verbringt, auf einem Bein, ist proportional zu 1/E[1/V].
2. Random Waypoint an der Grenze (RWPB)

In der (standard -) RWP-Modell die Wegpunkte sind gleichmäßig verteilt über die gegebene Domäne. Alternativ können die Wegpunkte werden gleichmäßig verteilt auf dem Rand der Domäne, und dieses Modell wird bezeichnet als das "Random waypoint" auf der Grenze" (RWPB) Modell. Die räumliche Knoten Dichte, die aus RWPB Modell ist ganz anders aus dem RWP-Modell, d.h. die Wahrscheinlichkeit, Masse verschiebt sich von der Mitte der Fläche bis an die Grenzen. Insbesondere, wenn der Rand enthält eine gerade Linie segment, dann gibt es eine positive Wahrscheinlichkeit, dass eine zufällige Bein befindet sich auf der Strecke (was eine 1-dimension pdf auf jedes Liniensegment, das auf der Grenze).

[1]: http://i.stack.imgur.com/VKobC.gif [Quelle:http://www.netlab.tkk.fi/~esa/java/rwp/rwp-Modell.shtml]

Dies ist, was ich fand eine gute Quelle. Wie kann ich die Umsetzung dieses Modells in MATLAB?

UPDATE

RANDOM NETWORK-TOPOLOGIE:

 maxx=1000;
 maxy=1000;
 maxn=100;
%node generation
 node = rand(maxn,2);
 node(:,1) = node(:,1)*maxx;
 node(:,2) = node(:,2)*maxy;
 maxd=2;
 noded = rand(maxd,2);
 noded(:,1) = noded(:,1)*maxx;
 noded(:,2) = noded(:,2)*maxy;
 maxs=4;
 nodes = rand(maxs,2);
 nodes(:,1) = nodes(:,1)*maxx;
 nodes(:,2) = nodes(:,2)*maxy;
    % make background white, run only once
    colordef none,  whitebg
    figure(1);
    axis equal
    hold on 
    box on;
    plot(node(:, 1), node(:, 2), 'k.', 'MarkerSize', 25);
    hold on 

   % plot(noded(:, 1), noded(:, 2), 'r.', 'MarkerSize', 25);
    hold on
  %  plot(nodes(:, 1), nodes(:, 2), 'b.', 'MarkerSize', 25);
    hold on
    title('Network topology');
    xlabel('X');
    ylabel('Y'); 
    grid on
    Xminor grid on 
    axis([0, maxx, 0, maxy]);
    set(gca, 'XTick', [0; maxx]);
    set(gca, 'YTick', [maxy]);

Ergebnis:

RANDOM-WAY-POINT-MOBILITÄT:

clear;
hold on;
X = 1500;
Y = 500;

MINSPEED = 0;
MAXSPEED = 20;
PAUSETIME = 2;
TIME = 900;
N = 10;
AMOSTRAS = 30;
nodes = zeros(N,6);
nodes_speed = zeros(N,TIME);
nodes_speed_mean = zeros (AMOSTRAS,TIME);

for a=1:AMOSTRAS
    for i=1:N
        j=1;
        x = rand*X;
        y = rand*Y;
        waypointX = rand*X;
        waypointY = rand*Y;
        speed = MINSPEED+(MAXSPEED - MINSPEED)*rand;
        time = 1;
        node = [x y speed waypointX waypointY time];
        nodes(j,:) =node;
        while time <= TIME
            node = nodes(j,:);
            x = node(1);
            y = node(2);
            speed = node(3);
            waypointX = node(4);
            waypointY = node(5);
            dist = sqrt((x-waypointX)^2+(y-waypointY)^2);
            new_waypointX = rand*X;
            new_waypointY = rand*Y;
            new_speed =  MINSPEED+(MAXSPEED - MINSPEED)*rand;
            time = time + dist/speed + PAUSETIME;
            node = [waypointX waypointY new_speed new_waypointX new_waypointY time];
            j=j+1;
            nodes(j,:) =node;
        end
        for k=1:j-1
            node_ant = nodes(k,:);
            speed = node_ant(3);
            time_ant = node_ant(6);
            node_next = nodes(k+1,:);
            time_next = node_next(6);
            if time_next >TIME
                time_next = TIME;
            end
            times = ceil(time_ant):floor(time_next);
            if ~isempty(times)
                nodes_speed(i,times) = speed ;
            end
        end
    end
    nodes_speed_mean(a,:) = mean(nodes_speed);
end
plot (mean(nodes_speed_mean),'r');
grid on 

![alt-text][3]

1. Generiert ich die Netzwerk-Topologie ist statisch in dem ersten code. In der zweiten code generiert ich RWP Mobilität. Nun, meine Frage ist, Kann ich dies so tun:

   Erzeugt das Netzwerk nach dem Zufallsprinzip gedruckt . Neben der Mobilität Modell angewendet wird das Netzwerk. Ich werde die Handlung wieder mit dem Netzwerk und sehen Sie die Knoten verschoben haben. Lat ich plot der spedd als (Abbildung 2.).

Danke für die Hilfe.

InformationsquelleAutor Tinglin | 2010-09-15