OPNET仿真：矢量与标量统计量详解

OPNET是一款强大的网络仿真工具，专用于解决日益复杂和庞大的网络设计中的挑战。它提供了两种主要的统计量类型——矢量统计量（Vector）和标量统计量（Scalar）。矢量统计量以动态、基于事件的方式记录仿真过程中的十进制数据，数据点按照时间顺序记录，每个数据点由仿真核心在特定时刻自动写入名为*.ov的矢量文件中。然而，矢量文件的特点是一次性记录，即不支持在同一个仿真过程中追加新的数据到已存在的文件中。每个矢量统计量在对应的探针模型文件中都有一个专属的探针来收集数据。 标量统计量则不同，它们适用于需要对多个仿真结果进行比较和分析的场景。当需要观察一系列仿真的参数变化对结果的影响时，可以将每次仿真的结果写入*.os的标量文件，这样可以生成多条曲线，反映出参数和结果之间的关系。标量文件能够整合来自不同仿真的数据，使得跨仿真的比较和趋势分析成为可能。 在使用OPNET时，初学者可能需要较长的学习曲线，因为它的操作相对复杂。为此，本书以OPNET为基础，从基础入门开始，详细介绍如何使用Modeler仿真环境和工具，包括如何定义网络拓扑、配置模型组件、设置统计量以及执行仿真。章节内容旨在帮助读者逐步掌握网络建模和仿真技巧，使他们在网络规划和设计中更加得心应手。 此外，作者陈敏拥有丰富的学术背景，他的研究领域涵盖了无线传感器网络、无线自组网络和无线视频传输等领域，这为他讲解OPNET提供了深厚的理论基础和实践经验。随着网络技术的发展，网络仿真技术的重要性将持续提升，本书不仅能满足当前的需求，也将为未来的网络仿真技术研究者提供宝贵的资源。