matlab中生成150个用户,遵循二维泊松分布分布在半径R0=1000的圆中,二维泊松分布均值lambda=50,随机选择c,s两种模式,计算选择c,s两种模式的人数和比例,画出点分布示意图并注出图例,红点表示选择c模式,蓝点表示选择s模式,选择c模式的用户随机选择10个子信道,选择s模式的用户随机选择16个子信道,判断每个用户选择哪个子信道。计算选择c模式的用户i到圆心的距离dc(i)和与用户i选择同一子信道的其他用户之间距离l(i),计算p*l(i)^eta之和
时间: 2023-06-13 22:08:13 浏览: 38
生成150个用户遵循二维泊松分布,代码如下:
```matlab
% 定义参数
R0 = 1000; % 半径
lambda = 50; % 均值
n = 150; % 用户数量
% 生成随机点
x = R0*(2*rand(n,1)-1); % x坐标
y = R0*(2*rand(n,1)-1); % y坐标
% 计算距离圆心的距离
d = sqrt(x.^2 + y.^2);
% 过滤掉超出半径的点
x(d > R0) = [];
y(d > R0) = [];
% 计算剩余点的数量
n = length(x);
```
随机选择c,s两种模式,并计算选择c,s两种模式的人数和比例,代码如下:
```matlab
% 随机选择c,s两种模式
mode = randi([1, 2], n, 1); % 1表示选择c模式,2表示选择s模式
% 计算选择c,s两种模式的人数和比例
num_c = sum(mode == 1);
num_s = sum(mode == 2);
ratio_c = num_c / n;
ratio_s = num_s / n;
```
画出点分布示意图并注出图例,红点表示选择c模式,蓝点表示选择s模式,代码如下:
```matlab
% 画出点分布示意图
figure;
scatter(x(mode==1), y(mode==1), 50, 'r', 'filled');
hold on;
scatter(x(mode==2), y(mode==2), 50, 'b', 'filled');
hold off;
axis equal;
xlim([-R0, R0]);
ylim([-R0, R0]);
% 注出图例
legend(sprintf('选择c模式 (%d人,%.2f%%)', num_c, ratio_c*100), ...
sprintf('选择s模式 (%d人,%.2f%%)', num_s, ratio_s*100));
```
选择c模式的用户随机选择10个子信道,选择s模式的用户随机选择16个子信道,判断每个用户选择哪个子信道,代码如下:
```matlab
% 选择c模式的用户随机选择10个子信道
subchannels_c = randi([1, 10], num_c, 1);
% 选择s模式的用户随机选择16个子信道
subchannels_s = randi([1, 16], num_s, 1);
% 将子信道信息存储到mode中
mode_c = zeros(n, 1);
mode_s = zeros(n, 1);
mode_c(mode==1) = subchannels_c;
mode_s(mode==2) = subchannels_s;
```
计算选择c模式的用户i到圆心的距离dc(i)和与用户i选择同一子信道的其他用户之间距离l(i),计算p*l(i)^eta之和,代码如下:
```matlab
% 定义参数
eta = 4;
p = 0.1;
% 计算选择c模式的用户i到圆心的距离dc(i)
dc = sqrt(x(mode==1).^2 + y(mode==1).^2);
% 计算选择c模式的用户i选择的子信道
subchannels = subchannels_c;
% 初始化p*l(i)^eta之和
sum_pl = 0;
% 计算p*l(i)^eta之和
for i = 1:num_c
% 找出选择相同子信道的其他用户
idx = find(subchannels == subchannels_c(i) & mode == 1 & mode_c ~= subchannels_c(i));
% 计算与用户i选择相同子信道的其他用户之间距离
l = sqrt((x(idx)-x(i)).^2 + (y(idx)-y(i)).^2);
% 计算p*l(i)^eta
pl = p*l.^eta;
% 计算p*l(i)^eta之和
sum_pl = sum_pl + sum(pl);
end
```