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）的eta次方之和

生成150个用户并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：

% 设置圆心
center = [0, 0];

% 设置用户数和半径
n = 150;
R0 = 1000;

% 生成圆内的用户坐标
theta = 2 * pi * rand(n, 1);
r = R0 * sqrt(rand(n, 1));
x = r .* cos(theta) + center(1);
y = r .* sin(theta) + center(2);

% 绘制点分布示意图
figure;
scatter(x, y, 10, 'filled');
title('用户点分布示意图');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('用户');

接下来，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：

% 随机选择c、s两种模式
mode = randi([0, 1], n, 1);

% 统计选择c、s两种模式的人数和比例
num_c = sum(mode == 0);
num_s = sum(mode == 1);
prop_c = num_c / n;
prop_s = num_s / n;
fprintf('选择c模式的人数为%d，占比为%.2f%%\n', num_c, prop_c * 100);
fprintf('选择s模式的人数为%d，占比为%.2f%%\n', num_s, prop_s * 100);

% 绘制点分布示意图并注出图例
figure;
scatter(x(mode == 0), y(mode == 0), 10, 'r', 'filled');
hold on;
scatter(x(mode == 1), y(mode == 1), 10, 'b', 'filled');
title('用户点分布示意图');
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('选择c模式的用户', '选择s模式的用户');

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，并判断每个用户选择哪个子信道：

% 随机选择子信道
num_channel_c = 10;
num_channel_s = 16;
channel_c = randi([1, num_channel_c], num_c, 1);
channel_s = randi([1, num_channel_s], num_s, 1);

% 将选择的子信道与用户坐标和模式合并为一个矩阵
user_data = [x, y, mode];
user_data_c = user_data(user_data(:, 3) == 0, :);
user_data_s = user_data(user_data(:, 3) == 1, :);
user_data_c(:, 4) = channel_c;
user_data_s(:, 4) = channel_s;

% 统计每个子信道中选择c、s模式的用户数和比例
num_c_per_channel = zeros(num_channel_c, 1);
num_s_per_channel = zeros(num_channel_s, 1);
for i = 1:num_channel_c
    num_c_per_channel(i) = sum(channel_c == i);
end
for i = 1:num_channel_s
    num_s_per_channel(i) = sum(channel_s == i);
end
prop_c_per_channel = num_c_per_channel / num_c;
prop_s_per_channel = num_s_per_channel / num_s;

% 输出每个子信道中选择c、s模式的用户数和比例
for i = 1:num_channel_c
    fprintf('子信道%d：选择c模式的用户%d人，占比为%.2f%%\n', ...
        i, num_c_per_channel(i), prop_c_per_channel(i) * 100);
end
for i = 1:num_channel_s
    fprintf('子信道%d：选择s模式的用户%d人，占比为%.2f%%\n', ...
        i, num_s_per_channel(i), prop_s_per_channel(i) * 100);
end

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）的eta次方之和：

% 计算选择c模式的用户i到圆心的距离dc（i）
dc = zeros(num_c, 1);
for i = 1:num_c
    dc(i) = norm(user_data_c(i, 1:2) - center);
end

% 计算与用户i选择同一子信道的其他用户之间距离l（i）的eta次方之和
eta = 2;
l = zeros(num_c, 1);
for i = 1:num_c
    idx = find(channel_c == user_data_c(i, 4) & mode == 0 & (1:n)' ~= i);
    for j = 1:length(idx)
        l(i) = l(i) + norm(user_data_c(i, 1:2) - user_data_c(idx(j), 1:2))^eta;
    end
end