本文初次选定为3个信道，分别传输数字高程模型数据、干涉图数据、以及元数据信息的数据，其中选定的数据长度和传输速率分别为 1GB、1MB/s、1GB、1MB/s、1MB、1MB/s。写一段matlab代码的时间轮转算法，结果用平均延迟图像、丢包率图像、缓存占比图像显示，其中平均延迟图像、丢包率、缓存占比均随着轮转次数增加而变化

下面是一个简单的 Matlab 代码示例，实现了时间轮转算法，用于模拟三个信道的数据传输。其中，每个信道的数据长度和传输速率均为固定值，每轮轮转时，算法会优先传输尚未完成传输的数据，如果没有需要传输的数据，则会从缓存中选择一个需要传输的数据。在每轮轮转结束后，算法会记录平均延迟、丢包率和缓存占比等指标，并将其绘制成图像。

% 初始化参数
num_rounds = 10;  % 轮转次数
num_channels = 3;  % 信道数
data_lengths = [1e9, 1e9, 1e6];  % 数据长度，分别对应数字高程模型数据、干涉图数据、元数据信息的数据
transmission_rates = [1e6, 1e6, 1e6];  % 传输速率，分别对应数字高程模型数据、干涉图数据、元数据信息的数据
buffer_sizes = [1e8, 1e8, 1e8];  % 缓存大小，分别对应数字高程模型数据、干涉图数据、元数据信息的数据

% 初始化状态
current_round = 1;
current_channel = 1;
current_time = 0;
buffer = cell(num_channels, 1);
for i = 1:num_channels
    buffer{i} = zeros(1, buffer_sizes(i));
end
sent_data = cell(num_channels, 1);
for i = 1:num_channels
    sent_data{i} = zeros(1, data_lengths(i));
end
received_data = cell(num_channels, 1);
for i = 1:num_channels
    received_data{i} = zeros(1, data_lengths(i));
end
latency = zeros(num_rounds, 1);
packet_loss_rate = zeros(num_rounds, 1);
cache_usage = zeros(num_rounds, num_channels);

% 开始时间轮转算法
while current_round <= num_rounds
    % 计算当前信道的传输时间
    transmission_time = data_lengths(current_channel) / transmission_rates(current_channel);
    % 判断是否有尚未传输完成的数据
    if ~isempty(sent_data{current_channel})
        % 计算传输的剩余时间
        remaining_time = transmission_time - (current_time - sent_data{current_channel}(end));
        if remaining_time > 0
            % 数据传输未完成，等待下一轮轮转
            current_time = current_time + 1;
            continue;
        else
            % 数据传输已完成，将数据存入接收端并清除发送端的缓存
            received_data{current_channel} = sent_data{current_channel};
            sent_data{current_channel} = [];
        end
    end
    % 判断缓存中是否有可以传输的数据
    if ~isempty(buffer{current_channel})
        % 选择缓存中最早的、大小不超过传输量的数据进行传输
        data_to_send = buffer{current_channel}(1:min(end, transmission_rates(current_channel)));
        % 更新发送端的状态
        sent_data{current_channel} = [sent_data{current_channel}, current_time];
        buffer{current_channel}(1:length(data_to_send)) = [];
        % 更新缓存占比
        cache_usage(current_round, current_channel) = length(buffer{current_channel}) / buffer_sizes(current_channel);
    else
        % 缓存中没有可传输的数据，等待下一轮轮转
        cache_usage(current_round, current_channel) = cache_usage(max(1, current_round - 1), current_channel);
    end
    % 更新时间和轮转次数
    current_time = current_time + transmission_time;
    current_channel = mod(current_channel, num_channels) + 1;
    if current_channel == 1
        latency(current_round) = current_time / num_channels;
        % 计算丢包率
        if isempty(received_data{1}) || isempty(received_data{2}) || isempty(received_data{3})
            packet_loss_rate(current_round) = 1;
        else
            packet_loss_rate(current_round) = 0;
        end
        % 更新轮转次数
        current_round = current_round + 1;
    end
end

% 绘制结果图像
figure;
subplot(3, 1, 1);
plot(latency, '-o');
xlabel('Round');
ylabel('Latency');
title('Average Latency');
subplot(3, 1, 2);
plot(packet_loss_rate, '-o');
xlabel('Round');
ylabel('Packet Loss Rate');
title('Packet Loss Rate');
subplot(3, 1, 3);
plot(cache_usage, '-o');
xlabel('Round');
ylabel('Cache Usage');
title('Cache Usage');
legend('Channel 1', 'Channel 2', 'Channel 3');

运行该代码后，会得到一个包含三幅子图的图像，分别显示了平均延迟、丢包率和缓存占比随着轮转次数增加而变化的情况。注意，由于这只是一个简单的示例代码，其中包含的参数和算法实现可能并不适用于所有场景，具体的实现方式需要根据具体的应用场景进行调整。