首先，需要生成三个节点的 3D 坐标，其中 Bob 的坐标为 (0,0,0)。 根据题目描述，Bob 工作于 FD 模式，因此需要在一根天线处于接收状态时，另一根用于广播人工噪声。可以考虑在 Bob 节点处使用一个 switch 或者类似的语句，根据不同的时间段切换天线状态。 Eve 分布在半径为 D 的圆形区域上，因此可以使用极坐标系来生成 Eve 的坐标。具体来说，可以随机生成一个角度，然后根据 Eve 距离 Bob 的距离 D，计算出 Eve 的 3D 坐标。 Alice 和 Bob 之间的通信可以使用某种加密算法来保证信息的安全。用matlab实现

好的，以下是一个简单的 Matlab 代码实现：

% 生成三个节点的 3D 坐标，其中 Bob 的坐标为 (0,0,0)
Alice = [randi([-100, 100]), randi([-100, 100]), randi([-100, 100])];
Bob = [0, 0, 0];
Eve_angle = rand() * 2 * pi;
Eve = [D * cos(Eve_angle), D * sin(Eve_angle), 0];

% Bob 工作于 FD 模式，一根天线处于接收状态，另一根用于广播人工噪声
for t = 1 : T
    if mod(t, 2) == 1
        % 第一根天线处于接收状态，可以进行接收操作
        % ...
    else
        % 第二根天线用于广播人工噪声
        % ...
    end
end

% Alice 和 Bob 之间的通信可以使用某种加密算法来保证信息的安全
% ...

其中，需要自己定义一些参数，比如：

- D：Eve 距离 Bob 的距离
- T：通信时间长度
- 接收操作和广播人工噪声的具体实现需要根据实际情况进行编写。

希望能够对你有所帮助！

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1. 社交网络图的实现（难度3）【问题描述】设计并实现一种简单的社交网络模型图【基本要求】每个人的信息是一个结点，人与人的联系构成边。个人信息里要有地理坐标信息，以便后续应用中能方便找靠近的人；2）根据输入的任意两个人信息，给出他们之间的联系路径，最少经过多少人构成联系

好的，我明白了。对于第一个问题，我可以给出一个简单的实现方案。

首先，我们可以用一个字典来存储每个人的信息，字典的 key 是每个人的唯一标识符，value 是一个包含该人信息的字典，其中包括姓名、地理坐标等信息。例如：

people = {
    "person1": {"name": "Alice", "location": (12.34, 56.78)},
    "person2": {"name": "Bob", "location": (23.45, 67.89)},
    # ...
}

然后，我们可以用一个列表来存储所有人之间的联系，列表中的每个元素都是一个二元组，表示两个人之间的联系。例如：

connections = [
    ("person1", "person2"),
    ("person2", "person3"),
    # ...
]

最后，我们可以用一个图来表示整个社交网络，图中的每个节点表示一个人，边表示人与人之间的联系。可以使用 Python 中的第三方库 `networkx` 来实现图的构建和遍历。例如：

import networkx as nx

# 构建图
G = nx.Graph()
for person_id, person_info in people.items():
    G.add_node(person_id, **person_info)
for p1, p2 in connections:
    G.add_edge(p1, p2)

# 查找两个人之间的联系路径
def find_path(person1_id, person2_id):
    try:
        path = nx.shortest_path(G, person1_id, person2_id)
        return path
    except nx.NetworkXNoPath:
        return None

这样，我们就可以根据输入的任意两个人信息，找出他们之间的联系路径了。