自由传播模型仿真程序

社会网络中信息传播模式与动力学仿真方法

社会网络中信息传播模式与动力学仿真方法社会网络的迅猛发展使得信息传播成为社会变革和个体行为的重要驱动力。

了解信息在社会网络中传播的模式和动力学规律，对于社会科学和网络科学的发展具有重要意义。

本文将探讨社会网络中信息传播的模式以及仿真方法，以期提供有关社会网络研究的实用指导。

一、社会网络中的信息传播模式1.扩散模型扩散模型是研究社会网络中信息传播最基础的模型之一。

它描述了信息从一个节点传播到整个网络的方式。

最简单的扩散模型是基于病毒传播的SIR模型，将社会网络中的节点分为易感染者（Susceptible）、感染者（Infected）和康复者（Recovered）三类。

该模型通过建立差分方程或微分方程系统来描述人与人之间的传染关系和康复过程。

通过分析这些方程的解，可以得出关于信息传播的重要性质，如传播速度、传播范围等。

2.影响力模型影响力模型是研究社会网络中信息传播的另一种方式。

它涉及到节点之间的相互作用和影响关系。

经典的影响力模型之一是独立级联模型（Independent Cascade Model），它认为每个节点有一定的概率接受其邻居节点的信息，并以一定的概率将信息传播给它的邻居节点。

该模型基于概率论和图论，通过模拟信息在网络中的传播过程，研究社会网络中信息的扩散规律和影响力。

3.传播路径模型传播路径模型是研究社会网络中信息传播路径的一种模型。

它主要关注信息在网络中的传播路径和传播路径对信息传播效果的影响。

例如，层次模型认为信息在社会网络中是通过不同的层次传播的，不同层次的节点对信息的影响力也不同。

采用传播路径模型可以更加准确地分析信息在社会网络中的传播效果，并提供针对性的策略。

二、社会网络中信息传播的动力学仿真方法1.基于代理人的仿真方法基于代理人的仿真方法是一种常用的研究社会网络中信息传播动力学的方法。

该方法将网络中的个体视为独立的代理人，并通过定义各种行为规则和交互规则，模拟个体之间的相互作用和信息传播过程。

传播模型

第四章室外传播模型4.1 室外无线传播概述在无线通信系统中，电波通常在非规则非单一的环境中传播。

在估计信道损耗时，需要考虑传播路径上的地形地貌，也要考虑到建筑物、树木、电线杆等阻挡物[1]。

不同的室外传播环境模型适用于不同的环境，图4-1-1显示了在不同的环境下接收信号强度的不同。

图4-1-1 不同环境下接收信号的变化从图4-1-1中可以看出，随着距离的增大，接收信号强度逐渐减小，然而衰减的速率是不同的：空间自由传播的情况下衰减速率最小，其次是开阔地和郊区，城区的衰减速率最大。

一般来说，接收功率r P 与距离d 的指数n d -成正比，在空间自由传播环境中2=n ，在其他情况下有43≤≤n 。

图4-1-1只是给出了接收信号强度随距离变化的趋势，然而在实际无线传播中它们并不是线性关系（如图4-1-2所示）：图4-1-2 接收信号强度与距离的非线形关系图4-1-2（采用的是对数坐标）中当发射机和接收机间的距离较小时为视距传输即2=n ，此时包络服从莱斯分布，以小尺度衰落为主；当距离增大时有43≤≤n ，此时以大尺度衰落为主，包络服从瑞利衰落。

当然，由于地形不同，转折点的位置也是不同的[25]，如图4-1-3所示：(a)(b)图4-1-3 (a)城区 (b)郊区的接收信号与距离的非线性关系图4-1-3给出了在城区和郊区分别对频率=f 1937MHz ，发送天线高度为8.7m ，接收天线高度为 1.6m 的情况进行实测，得到的接收信号和距离的关系。

在城区图中，转折点在d=1000m 附近，而在郊区图中，转折点在d=100m 附近。

在实际的传播环境中，从覆盖区域来分，室外传播环境可以分为两类：宏蜂窝模型和微蜂窝模型。

宏蜂窝传播模型假设传输功率可达到几十瓦特；蜂窝半径为几十公里。

相比之下，微蜂窝传播模型的覆盖范围则小一些（200m~1000m ），在微蜂窝传播传播模型中假定基站不高（3m~10m ），发射功率有限(10mW~1W)，所预测的区域也只在基站附近。

无线信道建模与仿真

摘要移动通信最近几年得到了突飞猛进的发展，人们对无线信道的研究也成了当前通信行业的主题，特别是对无线信道的建模与仿真也受到了许多学者的关注,在这个领域的研究也取得了很大成果。

无线信道模型分为自由空间模型、无线视距模型和经验模型，本文首先研究了无线信道模型的特点，建立了无线信道的的模型，对自由空间模型和经验模型Okumura-Hata 模型、COST-231 Hata模型以及COST231-WI模型进行了比较，并将其用Matlab软件仿真，对仿真结果进行了分析。

关键字：无线信道、Hata模型、COST231-WI模型AbstractMobile communication several years obtained the development recently which progresses by leaps and bounds, The people have also become the current correspondence profession subject to the wireless channel research. Specially has also received many scholars' attention to the wireless channel modeling and simulation, Has also yielded the very big result in this domain research. Wireless channel model is divided into free space model, the wireless line of sight and empirical model, this paper studied the characteristics of wireless channel model is established radio channel model, on the free space model and empirical model Okumura-Hata model, COST-231 Hata model and COST231-WI model were compared, using Matlab software to simulate, the simulation results are analyzed. Keywords: Wireless channel, Hata model, COST231-WI model目录第一章绪论 (4)1.1 无线通信的发展和建模仿真的发展状况 (4)1.1.1 无线通信的发展 (4)1.1.2 信道建模仿真技术的发展概况 (4)1.2 本文研究的容 (5)第二章无线信道的概念和无线信道的模型 (6)2.1 无线信道的概念 (6)2.1.1 无线信道的定义 (6)2.1.2 无线信道的特点 (6)2.2 无线信道的模型 (15)2.2.1 自由空间传播模型 (15)2.2.2 无线视距传播模型 (17)2.2.3 无线信道经验模型 (19)第三章无线信道建模仿真及结果分析 (30)3.1 Matlab软件介绍 (30)3.2 路径损耗模型仿真及结果分析 (30)3.2.1 自由空间模型仿真及结果分析 (30)3.3 经验模型仿真及结果分析 (32)3.3.1 Okumura-Hata模型仿真及结果分析 (32)3.3.3 COST-231 Hata模型仿真及结果分析 (34)3.3.5 COST231-WI模型仿真及结果分析 (36)结论 (39)参考文献 (41)附录 (42)中英文翻译 (42)Matlab程序 (49)致 (54)第一章绪论1.1 无线通信的发展和建模仿真的发展状况1.1.1 无线通信的发展无线通信的开端可以追溯到公元1901年，当年的12月12日，意大利科学家列莫·马可尼实现了人类历史上首次无线电通信。

cst eigenmode 仿真流程

CST (Computer Simulation Technology) 是一款广泛使用的电磁场仿真软件，它可以用于模拟和分析电磁波的传播、散射、辐射等问题。

Eigenmode 仿真则是CST 中一种特殊的仿真类型，主要用于计算电磁系统的本征模式，如微波谐振腔、光波导等。

下面是一个简单的CST Eigenmode 仿真流程：1.启动CST: 首先打开CST 软件，创建一个新的仿真项目或打开一个已存在的项目。

2.创建模型: 在CST 中，你需要根据实际问题的需求创建一个电磁模型。

这通常涉及到使用绘图工具在3D 空间中绘制出模型的几何形状。

3.设置材料属性: 根据模型中使用的材料，设置其电磁参数（如介电常数和磁导率）。

4.设置仿真参数: 在CST 的仿真设置中，你需要指定Eigenmode仿真类型，并设置其他相关参数，如求解频率、扫描频率范围等。

5.运行仿真: 设置好所有参数后，你可以运行仿真。

Eigenmode 仿真可能需要较长时间来计算本征模式，具体时间取决于模型的复杂性和计算机的性能。

6.查看结果: 仿真完成后，你可以在CST 的后处理模块中查看和导出结果。

Eigenmode 的结果通常会展示各阶本征模式的场分布、频率等。

7.优化和修改: 根据仿真结果，你可能需要对模型或参数进行修改和优化，然后重复上述步骤。

8.导出数据和可视化: 你也可以将仿真结果导出到其他软件中进行进一步的数据分析或可视化。

9.保存和关闭: 在完成仿真和分析后，别忘了保存你的项目。

注意：上述步骤只是一个通用的流程，具体步骤可能会根据你的具体问题和CST版本有所不同。

无线电波空间传播模型

无线电波空间传播模型一、引言无线电波是一种电磁波，它的传播是通过空间介质进行的。

无线电波的传播模型是对无线电波在空间中传播过程的一种描述和模拟。

了解无线电波空间传播模型对于实现高效的无线通信系统设计和优化至关重要。

本文将介绍几种常见的无线电波空间传播模型，包括自由空间传播模型、二维和三维传播模型以及多径传播模型。

二、自由空间传播模型自由空间传播模型是最简单也是最常用的一种传播模型。

它假设无线电波在真空中传播，没有遇到任何障碍物和干扰。

根据自由空间传播模型，无线电波的传播损耗与距离的平方成反比。

具体而言，传播损耗（L）可以通过以下公式计算：L = 20log(d) + 20log(f) + 20log(4π/c)其中，d是发送端和接收端之间的距离，f是无线电波的频率，c是光速。

自由空间传播模型适用于开阔的空间环境，如农村、海洋等，但在城市和山区等环境中，由于有大量建筑物和地形等障碍物的存在，自由空间传播模型并不适用。

三、二维和三维传播模型二维和三维传播模型考虑了障碍物和地形等因素对无线电波传播的影响。

在二维传播模型中，地面被简化为平面，建筑物和其他障碍物被建模为二维形状。

在三维传播模型中，地面和建筑物等障碍物被建模为三维形状。

为了计算二维和三维传播模型中的传播损耗，常用的方法是射线追踪。

射线追踪将无线电波视为一束射线，通过计算射线与障碍物的相交点，从而确定传播路径和传播损耗。

射线追踪可以基于几何光学原理进行，也可以使用电磁波的波动性质进行更精确的计算。

四、多径传播模型多径传播模型是一种复杂的传播模型，考虑了多个传播路径和多个传播信号的叠加效应。

当无线电波传播过程中遇到建筑物、地形等障碍物时，会发生反射、折射和散射等现象，导致信号在接收端出现多个传播路径。

这些多个传播路径的信号叠加在一起，会引起传播信号的衰减和时延扩展。

多径传播模型通常使用统计方法进行建模和仿真。

常见的多径传播模型包括瑞利衰落模型和莱斯衰落模型。

MODE Solutions介绍及应用案例

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光纤同轴布拉格
• 第一步:构建microstructured光学、同轴布拉格光纤和易于使用的CAD编辑器 layout编辑器中显示了所有的模拟对象,每个对象都可以用简单的鼠标移动和缩放动作。一个扩展库的模拟对象和材料的存在是为了缓解创建复杂的纤维和波导设备模型。橙色的框显示范围的计算量和边界条件我们利用已知的径向对称的模式,我们正在寻找通过指定界限的每一个对称的x和y的边界地区的计算——这显著加速收敛或允许更高的空间分辨率使用固定数量的点
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箭头波导
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实例二：光纤同轴布拉格
1、Microstructured光纤-光学设计、色散计算和耦合效率计算模式的解决方案 • 在这个例子中,我们构建了一个简化的、5层同轴布拉格光纤来演示模式解决方案的功能就microstructured光纤 (MOF)。首先,我们定位模式指导主要在low-index空气核心的纤维,然后计算出的色散,群速度,这种模式的传播路径损耗不同波长的函数。光束远场辐射轮廓的这种模式的计算出投影到半球面1米的纤维方面。最后,我们一起来看看耦合效率作为位置函数的变化对注入从3微米直径的光纤到财政部。
3

MODE Solutions软件介绍
• MODE Solutions 的 eigensolver 技术使它能全面解析真正的任意细节波导结构，从传统的纤维和脊形波导到更复杂的器件，例如表面等离子体波导、光子晶体光纤、斜壁脊形波导和上和空间变折射率波导等。 • Propagator 准确地描述了平面集成光学系统中光的传播，从基于脊形波导大的系统到更复杂的几何图形，如光子晶体。 • Propagator不需要假设任何光轴方向，因此可以更有效地模拟平面传播的复杂结构, 如环形谐振腔和光子晶体微腔等，这些器件传统上一直用三维FDTD软件计算。 • Propagator可以很快地模拟几百微米的尺寸的器件。

面向5G通信的信道建模与仿真研究

面向5G通信的信道建模与仿真研究随着数字化时代的发展，5G通信作为下一代无线通信技术，将会在未来的通信领域扮演着重要的角色。

因此，对于5G通信的信道建模与仿真研究具有非常重要的意义。

本文将介绍面向5G通信的信道建模与仿真研究，并提出一种基于射频信号衰减的信道模型。

在5G通信中，信道建模与仿真是研究的重点之一、它可以帮助我们了解信道特性、优化无线信号传输、提高系统性能等方面。

信道建模主要包括信号传播模型、信号衰减模型和信号传输模型等方面。

首先，信号传播模型是描述信号在无线信道中传播过程的数学模型。

常见的信号传播模型包括自由空间传播模型、衰落信道模型、多径信道模型等。

其中，自由空间传播模型是最简单的模型，假设信号在自由空间中传播没有衰减。

而衰落信道模型则考虑了信号在传播过程中的衰减现象，多径信道模型则考虑了来自不同路径的多条信号对信道的影响。

其次，信号衰减模型是描述信号在传播过程中的衰减变化的数学模型。

在5G通信中，由于有更高的载波频率和更小的信号带宽，因此信号对于干扰的敏感度也更高。

因此，建立准确的信号衰减模型对于5G通信的性能研究具有重要意义。

常见的信号衰减模型包括路径损耗模型、阴影衰落模型和快衰落模型等。

最后，信号传输模型是描述信号在无线信道中传输过程的数学模型。

在5G通信中，信号传输模型主要包括数据调制模型和信道编码模型等。

数据调制模型是将数字信号映射到模拟信号的过程，常见的调制技术包括正交频分复用（OFDM）和波束赋形等。

信道编码模型则是对信号进行编码以提高系统的容错性能，常见的信道编码技术包括Turbo编码和低密度奇偶校验（LDPC）编码等。

基于以上的信道建模与仿真研究，可以通过建立合适的信道模型，对5G通信系统的性能进行评估和优化。

通过仿真实验可以验证模型的准确性，并在实际的5G通信系统中应用。

例如，可以通过信道建模与仿真研究，对5G系统的覆盖范围、容量和速率等性能进行分析与优化，从而提高系统的通信质量和用户体验。

无线电波传播模型与仿真

无线电波传播模型与仿真在现代的通信领域中，无线电波的传播模型成为了一个重要的研究主题。

当我们需要传输数据、信息或者信号的时候，我们需要通过无线电波来实现。

无线电波传播模型和仿真技术的研究，可以帮助我们更好地了解无线电波在传播过程中的特点，为我们设计和优化无线电通信系统提供重要的依据。

1. 无线电波传播模型在无线电通信中，无线电波的传播受到诸多因素的影响。

传输距离、频率、天线高度和地形都会影响无线电波的传播。

1.1 自由空间模型自由空间模型是一种最简单的无线电波传播模型。

在自由空间中，无线电波沿直线传输，向四面八方辐射。

此时，无线电波传输的距离和波长有关，距离越远，信号衰减越严重。

自由空间模型适用于在太空中，或没有障碍的通信环境中使用。

1.2 多径模型在现实的通信环境中，无线电波遇到各种障碍物后会发生反射、折射、绕射等现象，从而可能产生多路径效应。

因此，多径模型被广泛应用于无线电通信系统的研究中。

在多径模型中，无线电波的传播路径包括直射路径、反射路径、绕射路径和散射路径等。

多径模型中的多路传输会使接收信号出现干扰，影响通信的可靠性。

1.3 表面波模型在表面波模型中，无线电波沿着地表层或者水面传播。

这种模型适用于低频率的无线电通信。

表面波模型的一个缺陷是信号的传输距离较短。

2. 无线电波传播仿真无线电波传播仿真是指通过计算机模拟无线电波的传播过程，以求出在各种条件下无线电波的传播特性。

无线电波仿真的目的是为了给通信工程师提供一个可靠的工具，以便进行通信系统的规划、设计和优化。

2.1 无线电波传播仿真软件无线电波传播仿真软件是通信工程师研究和设计无线电通信系统的必备工具。

在现代通信领域中，有许多广泛使用的仿真软件，比如：MATLAB、OPTIWAVE、HFSS等。

这些软件能够根据实验数据和实际场景模拟无线电波传播的行为，进行通信系统的优化和规划。

2.2 仿真参数在进行无线电波仿真时，需要输入一些参数来模拟无线电波的传输过程。

Rsoft软件简介和使用教程

RSOFT使用教程目录Rsoft简介 (3)Chapter 7 Tutorials 第七章教程 (5)Tutorial 1: Ring Resonator 教程1：环形共振器 (5)Device Layout: 器件结构： (5)Defining Variables 定义变量 (6)Drawing the Structure 画器件结构图 (6)Checking the Index Profile 核对折射率分布 (9)Adding Time Monitors 添加时间监视（探测）器 (10)Simulation: Pulsed Excitation 模拟：脉冲激发 (12)Launch Field 激发场 (12)Wavelength/Frequency Spectrum 波长/频率光谱 (12)Increasing the Resolution of the FFT 提高FFT的分辨率 (14)Simulation: CW Excitation 模拟：连续激发 (16)Tutorial 2: PBG Crystal: Square Lattice 教程 2：PBG 晶体：四方晶格 (17)Lattice layout 晶格布局 (17)Base Lattice Generation 基准晶格的创建 (17)Lattice Customization 定制晶格 (18)Checking the Index Profile 核对折射率分布 (18)Inserting Time Monitors 插入时间监视器 (19)Launch Set Up 激发场设置 (20)Simulation 模拟 (21)Data Analysis 数据分析 (22)Switching Polarization 改变偏振为TM模 (23)Periodic Boundary Condition Set Up (24)Tutorial 3: PBG Crystal: Tee Structure 教程 3：PBG晶体： T型结构 (24)Tutorial 4: PBG Crystal: Defect Mode 教程四：PBG 晶体：缺陷模型 (24)Rsoft简介包括BeamPROP、FullWAVE、BandSOLVE、GratingMOD、DiffractMOD、FemSIM, 以及MOST软件。

Okumura—Hata模型的计算机编程

Okumura—Hata模型的计算机编程摘要：移动通信中，由于移动台在不停的运动，电波传播的实际情况是复杂多变的。

为此，人们通过大量的实地测量和分析，总结归纳了多种经验模型。

通常在一定情况下，使用这些模型对移动通信电波传播特性进行估算，都能获得比较准确的预测结果。

Okumura—Hata 模型是目前应用最广泛的模型，由此，通过计算机编程或仿真更能方便的得出基本传输损耗。

关键词：移动通信Okumura—Hata编程传输损耗一、Okumura—Hata模型的介绍移动通信中电波传播的实际情况是复杂多变的。

实践证明，任何试图使用一个或几个理论公式计算的结果，都将引入较大误差。

甚至与实测结果相差甚远。

为此，人们通过大量的实地测量和分析，总结归纳了多种经验模型。

通常在一定情况下，使用这些模型对移动通信电波传播特性进行估算，都能获得比较准确的预测结果。

能否准确预测基站信号的覆盖情况是移动通信网络规划的优劣所在，提高预测准确度的关键在于选择最能接近实测值的预测模型。

目前应用较为广泛的是OM模型（Okumura模型），为了在系统设计时，使Okumura模型能采用计算机进行预测，Hata对Okumura模型的基本中值场强通过对其他预测模型的分析对比，并与实测数据的仿真比较，得出了0kumum—Hata预测模型更接近实测值的结论。

移动通信系统中的无线电波是在不规则地形情况下进行传播的，在估算路径损耗时，应考虑特定地区的地形因素，预测模型的目标是预测特定点或特定区域(小区)的信号强度，但在方法复杂性和精确性方面差异很大，因此针对不同地形特点，要选择最适合于本地的预测模型。

在传播预测模型中通常将地形划分为城区、郊区、开阔地和空间自由传播四种情况，城市郊区人口密度介于乡村和繁华市区，基站规划需同时考虑覆盖范围和用户容量两方面因素，随着移动用户的急剧增加，目前城市郊区基站的覆盖范围通常不足lkm，要选择预测模型，需将该地区具有代表性的测量数据代人模型，根据仿真结果以确定出可选用的模型。

创意扩散的自由碰撞统计模型

定，基于以上假设，该过程可采用物理学经典的粒子连续自由碰撞模型来描述，根据粒子自由程的表达式，创意点在社会系统内自由行走范围步长大于的ｚ几率可以写成：
Ｐ（ ≥Ｚ）＝ｅＺ，（）１
在步长（，）之间发生拒斥和接受传播的几Ｏｆ，
由随机抽样可得，创意点与受体单元两次交
互作用之间的自由行程Ｚ的随机产生公式为：
１
２：一－－ｎ１￣ｌＲｊ
ｔ￡ｔ
．
（）３
Hale Waihona Puke 值，了不同社会系统的信息传播能力，描述与社会的整体技术水平、主流生活方式有关；设定ｇ为交际异性系数，描述了社会系统中接受并传播某一创意产
论研究。
精神文化产品，缺乏明确客观的衡量指标，因此不
同创意产品之间缺乏客观可比性而不具备强烈的相互干扰和竞争关系；而不同的技术创新产品则通常可以用比较确定的指标进行评价，因此相同
因此在本文研究中，主要关注创意扩散的抽
象过程和普遍趋势，创意被抽象为全同的创意点，
设使创意扩散过程可以利用自由碰撞理论进行描述。可以认为，意在社会系统中的传播可以视创
为连续地进行随机行走，行作过程中接触到部分
社会个体，即与之发生作用，或被拒斥，或被接受
进行描述，并利用随机抽样原理建立近似迭代过
内传播的过程中，一般能够借助各种媒介工具较为也能过通过这种描述获得较为完整的创意产品的相关信息。而与此不同的是，技术创新产品的传播过程不能完全依赖于其表现形式，其复杂的技术内涵

国际短波传播链路仿真模型概述及其应用分析

测依据，ＶＯＡ选择ＪＯＮＣＡＰ（短波电离层传播覆盖分析和仿真模型）作为广播台站选址预测依据，选定一种天线类型时，
它将作用于此次所有的频率传播仿真中。ＶＯＡＣＡＰ的改进是
在一次链路仿真当中，可以将天线进行分别设置，作用于适合
它的频段范围。这就和我们实际短波发射和接收睛况非常吻合
要用于国际电信频率规划和协调使用，建议书给出了ＨＦ模
拟和数字两种调制系统的可用频率、信号电平和预计可靠性的预测方法，这些方法不但考虑了信噪比，也考虑了预期的
信道时间和频率扩展。
ＩＣＥＰＡＣ（短波电离层通信增强剖面分析和链路仿真分析程序）、ＶＯＡＣＡＰ（美国之音传播覆盖仿真分析程序）、
瑞利衰落以及多普勒效应等特性。ＩＴＳ模型是美国电信协会（ＩＴＳ）利用实验数据推导出信道传递函数、脉冲响应以及
散射函数，从而形成的宽带短波信道的数字模型。国际主流的短波传播链路仿真模型ＩＴＳＨＦＰｒｏｐａｇａｔｉｏｎ是美国国家电信和信息局的电信科学协会根据ＩＴＳ模型开发的仿真软件，可进行短波通信链路以及传播覆盖的仿真分析，在实际应用中证明是目前最可靠实用的分析软件。
链路仿真模型，对短波传播覆盖进行计算分析。Ｗａｔｔｅｒｓｏｎ
信道模型是ＣＣ．ｗａＥｅｒｓｏｎ等人在１９７０年提出的一种典型的高斯散射模型，该模型比较全面地考虑了短波多径时延、

IM SEIR 数学模型1

摘要：为揭示即时通信网络上信息的传播规律，笔者提出信息传播模型IM-SEIR，模拟信息传播过程，讨论各个状态转换的概率对信息传播的影响。

表明该模型符合现实中信息传播规律，对即时通信网络中信息的监控具有良好的指导意义。

关键词：即时通信；信息传播；传播模型；舆情监控即时通信是随着互联网的出现而兴起的新型通信手段，由于低成本、高效率、方便快捷，自诞生以来广受青睐。

按易网国际《中国即时通信市场季度监测报告》的定义，即时通信（简称IM），是一个终端服务，允许两人或多人使用网络传递文字、档案、语音与视频交流，实现沟通信息实时收发及相关辅助信息即时更新。

由于网络世界的开放性和自由性，网络上人人都是传播者。

每个使用即时通信工具的人都有固定的“好友”作为发布信息的“受众”。

一旦有事发生，可以马上在小范围发布信息，同时以复制链接的方式向好友或群发布，使更多人知晓，因而对即时通信网络上信息传播模型的研究意义重大。

1 即时通信网络的特点分析复杂网络理论是分析网络特性的有效手段。

在分析网络特征时一般使用两个特征来衡量网络，即特征路径长度和聚合系数。

前者是网络中所有节点对路径长度的平均值，后者是所有节点聚合系数的均值。

在即时通信网络中节点A相邻节点的相邻节点很大可能和A相邻，现实中即A朋友的朋友很可能也是A的朋友。

由于在即时通信网络中存在群的概念，很多人可以集中交流，一人可对多人信息传播。

根据以上分析易知即时通信网络是一种小世界网络，即具有最短路径和高聚类系数的一种网络结构[1]。

根据以上特性我们提出了新的信息传播模型，不但考虑了各个节点的状态，而且加入了各状态间的转换概率。

2 即时通信网络上的信息传播模型在病毒传播模型SIR[2]中，节点分三种：S（Susceptible）易染状态、I（Infected）感染状态、R（Removed）免疫状态。

1991年ANDERSON和KEPHART又增加了潜伏期状态E （Exposed），提出SEIR模型[3]。

SIR计算机病毒模型探析与仿真

SIR计算机病毒模型探析与仿真提纲：1. SIR模型的基本原理与计算机病毒的特点2. 分析SIR模型在计算机病毒模拟中的应用3. 构建SIR模型对计算机病毒的演化进行仿真4. 评估模型参数对病毒传播的影响，并探讨对应的防控策略5. 将SIR计算机病毒模型应用于实际案例中的分析与结果一、SIR模型的基本原理与计算机病毒的特点演化系统中的传播过程是一个极为复杂的动态过程，大多数传染病都具有诸如感染、传播、恢复等共同特征。

SIR模型由Susceptible（易感者）、Infected（感染者）、Recoverd（康复者）三部分组成，将传染病的人群划分为三类，基于基本再生数R0，可以通过简单的微分方程进行描述和控制。

计算机病毒是指一种通过电子邮件、文件传输、文件下载等途径利用计算机传播的恶意程序，具有隐蔽性和传播迅速性的特点。

与传统疾病不同，计算机病毒的感染不涉及生物学过程，而与计算机科学紧密相关。

计算机病毒的传播速度非常快，感染能够在短短几分钟内完成，因此病毒防护需要科学的病毒模型。

二、分析SIR模型在计算机病毒模拟中的应用SIR模型建立了一种流行病学和传染病控制的基本框架，因其简洁明了、适用范围广泛而广受欢迎。

这种模型使得我们可以对图像呈S形状的疫情发展趋势进行快速分析和预测，并根据人群得到的R0值对传染病的传播速度进行精细控制。

在计算机病毒模拟中，SIR模型可以描述感染人群的变化和传播情况，帮助计算机病毒防护和信息安全专家掌握感染规律和控制时机，提高信息安全防护能力。

三、构建SIR模型对计算机病毒的演化进行仿真根据传染病流行的模式，可将计算机网络中的病毒传播地域与时空因素分为几个不同的阶段，可以根据SIR模型的基本理论，构建计算机病毒传播模型进行仿真。

这个模型计算机科学与流行病学学科交叉，相对应的而成立。

可以使用应用程序或编程语言实现SIR模型，例如JAVA和PYTHON等。

四、评估模型参数对病毒传播的影响，并探讨对应的防控策略评估SIR模型参数对病毒传播的影响是计算机病毒防护的关键，影响仿真结果和最终对应的实际进行不同情况会得到不同的结果。

电磁波传播特性理论与模拟研究

电磁波传播特性理论与模拟研究第一章电磁波传播基础电磁波是指在空间中传播的电场和磁场的振荡，常见的电磁波有微波、射频波、无线电波等。

电磁波具有一系列的特性，其中最重要的特性是传播特性。

电磁波的传播是指愈变愈弱地向周围传播，传播距离和功率的关系是指数函数关系，即功率随距离的平方增长。

电磁波的传播特性与频率、传播介质等因素密切相关。

第二章电磁波传输模型为了更好地研究电磁波的传播特性，科学家们建立了一系列的电磁波传输模型。

这些模型主要包括自由空间传输模型、满空间传输模型、地面传输模型、衰减模型等。

其中自由空间传输模型是最基本的模型，指的是在没有遇到任何障碍物的情况下，电磁波在空气中传播的模型。

满空间传输模型则是在介质中传播的模型，主要应用于射频和微波领域，其计算方法和自由空间传输模型相似。

地面传输模型主要应用于电台通信和雷达等领域，其计算方法不同于自由空间传输模型，需要考虑大地效应和建筑物等障碍物的影响。

衰减模型则是文献中颇为常见的一种模型，其主要用于计算信号的损耗，同时也是研究电磁波传播特性的一个重要模型。

第三章电磁波传输模拟随着在通信、雷达、无线电等领域的广泛应用，人们需要了解和模拟电磁波在特定环境下的传播特性。

为此，科学家们开发了一系列的电磁波传输模拟软件，涵盖多种模型和算法。

其中比较常见的电磁波传输模拟软件包括HFSS、CST、ADS等。

这些软件各自有其独特的特点和优势，可用于解决不同领域中的电磁波传输问题，如高频电路设计、天线设计、微波和毫米波电路等。

第四章电磁波传播仿真应用实例一些实际的应用案例可以帮助我们更好地理解电磁波传播特性的研究。

例如，在通信领域，考虑到城市建筑的影响，需要进行电磁波传播仿真，以研究无线电网络的性能。

在雷达领域，电磁波传播仿真可用于优化雷达天线方向图，提高雷达的探测距离和分辨率。

在高频电路设计中，模拟电磁波传输可以帮助设计师优化电路结构，提高电路的工作效率和稳定性。

第五章总结电磁波传播特性是电磁学中的核心问题之一，对研发新型电子元器件和无线通信技术具有重要的意义。

OptiSystem仿真指导书01

OptiSystem 7入门讲义（中文）此讲义仅适用于OptiSystem光通信仿真软件的初学者。

第一课软件操作入门（Getting started）（上）Optisystem 光通信仿真软件简识OptiSystem (光通信系统设计软件)，什么是Optisystem？光通讯系统正在变得日益复杂。

这些系统通常包含多个信号通道、不同的拓扑结构、非线性器件和非高斯噪声源，对们的设计和分析是相当的复杂和需要高强度劳动的。

先进的软件工具使得这些系统的设计和分析变得迅速而有效。

OptiSystem是一款创新的光通讯系统模拟软件包，它集设计、测试和优化各种类型宽带光网络物理层的虚拟光连接等功能于一身，从长距离通讯系统到LANS和MANS都适用。

一个基于实际光纤通讯系统模型的系统级模拟器，OptiSystem 具有强大的模拟环境和真实的器件和系统的分级定义。

它的性能可以通过附加的用户器件库和完整的界面进行扩展，而成为一系列广泛使用的工具。

全面的图形用户界面控制光子器件设计、器件模型和演示。

巨大的有源和无源器件的库包括实际的、波长相关的参数。

参数的扫描和优化允许用户研究特定的器件技术参数对系统性能的影响。

因为是为了符合系统设计者、光通讯工程师、研究人员和学术界的要求而设计的，OptiSystem 满足了急速发展的光子市场对一个强有力而易于使用的光系统设计工具的需求。

优点·投资风险大幅度降低，快速投入市场·快速、低成本的原型设计·系统性能的全面认识·辅助设计容差参数的参数灵敏性评估·面向用户的直观的设计选项和脚本·直接存取大规模的系统特征数据·自动的参数扫描和优化应用OptiSystem允许对物理层任何类型的虚拟光连接和宽带光网络的分析，从远距离通讯到MANS和LANS都适用。

它的广泛应用包括: 物理层的器件级到系统级的光通讯系统设计·CATV或者TDM⁄WDM网络设计·SONET⁄SDH的环形设计，Radio over Fiber系统，自由空间光通信系统（FSO）·传输器、信道、放大器和接收器的设计·色散图设计·不同接受模式下误码率（BER）和系统代价（penalty）的评估·放大的系统BER和连接预算计算主要特点.1．器件库为了完全发挥效率，器件模块应该再现真实器件的实际的性能，确定由于选择精度和效率引起的影响。

无线信道建模与仿真

摘要移动通信最近几年得到了突飞猛进的发展，人们对无线信道的研究也成了当前通信行业的主题，特别是对无线信道的建模与仿真也受到了许多学者的关注,在这个领域的研究也取得了很大成果。

无线信道模型分为自由空间模型、无线视距模型和经验模型，本文首先研究了无线信道模型的特点，建立了无线信道的的模型，对自由空间模型和经验模型Okumura-Hata 模型、COST-231 Hata模型以及COST231-WI模型进行了比较，并将其用Matlab软件仿真，对仿真结果进行了分析。

关键字：无线信道、Hata模型、COST231-WI模型AbstractMobile communication several years obtained the development recently which progresses by leaps and bounds, The people have also become the current correspondence profession subject to the wireless channel research. Specially has also received many scholars' attention to the wireless channel modeling and simulation, Has also yielded the very big result in this domain research. Wireless channel model is divided into free space model, the wireless line of sight and empirical model, this paper studied the characteristics of wireless channel model is established radio channel model, on the free space model and empirical model Okumura-Hata model, COST-231 Hata model and COST231-WI model were compared, using Matlab software to simulate, the simulation results are analyzed.Keywords: Wireless channel, Hata model, COST231-WI model目录第一章绪论.............................................................................................................................. 错误!未定义书签。

Okumura-Hata模型的计算机仿真

Okumura-Hata模型的计算机仿真实验基本原理及公式移动通信中电波传播的实际情况是复杂多变的。

实践证明，任何试图使用一个或几个理论公式计算的结果，都将引入较大误差。

甚至与实测结果相差甚远。

为此，人们通过大量的实地测量和分析，总结归纳了多种经验模型。

通常在一定情况下，使用这些模型对移动通信电波传播特性进行估算，都能获得比较准确的预测结果。

目前应用较为广泛的是OM 模型（Okumura 模型），为了在系统设计时，使Okumura 模型能采用计算机进行预测，Hata 对Okumura 模型的基本中值场强曲线进行了公式化处理，所得基本传输损耗的计算公式如下：式中， d 为收发天线之间的距离，km；f 为工作频率，MHz；hb为基站天线有效高度，m；α(hm) 为移动台天线高度校正因子，hm为移动台天线高度（m）。

α(hm) 由下式计算：此公式适用范围为：150MHz ≤ f ≤1920MHz 30m≤hb ≤200m，1m≤hm ≤10m，1km≤d ≤20km，准平滑地形。

实验内容1、比较不同地形下的衰减情况：针对市区、郊区和开阔区，比较在相同条件（基站天线高度、移动台天线高度、传播距离）下，随着频率的改变，电波传播衰减的情况。

2、比较相同地形不同城市类型下的衰减情况：针对市区、郊区或者开阔区任一种地形，比较在相同条件（基站天线高度、移动台天线高度、传播距离）下，不同城市类型（大城市或者中、小城市），随着频率的改变，电波传播衰减的情况。

实现代码：#include#includefloat computer1(float *p,float *q,float h1,float h2);float computer2(float *p,float *q,float h1,float h2);float computer3(float *p,float *q,float h1,float h2);float computer5(float *p,float *q,float h1,float h2);float computer4(float *p,float *q,float h1,float h2);float computer6(float *p,float *q,float h1,float h2);void main(){float frequency,distan,height1,height2;int eara,type;for(;;){printf("choose your eara:\\1.city eara\\2.suburban\\3.open eara\"); scanf("%d",&eara);if(eara==1){printf("choose your city:\\1.big\\2.small and midd\ ");scanf("%d",&type);}printf("input the frequency\");scanf("%f",&frequency);printf("input your distance\");scanf("%f",&distan);printf("input your height of jizhan\");scanf("%f",&height1);printf("input your height of mobile\");scanf("%f",&height2);if(frequency>1920||frequency<150){printf("your frequency is illegal\");continue;}else if(height1>200||height1<20){printf("your jizhan is illegal\");continue;}else if(height2>10||height2<1){printf("your height of mobile is illegal\");continue;}else if(distan>20||distan<1){printf("your distance is illegal\");continue;}switch(eara){case 1:{if(type==1)printf("%.3f",computer1(&frequency,&distan,height1,height 2));elseprintf("%.3f",computer4(&frequency,&distan,height1,height 2));}break;case2:printf("%.3f",computer2(&frequency,&distan,height1,height2)) ;break;case3:printf("%.3f",computer3(&frequency,&distan,height1,height2)) ;break;default:printf("some input of yours is error");}}}float computer1(float *p,float *q,float h1,float h2){float m,n;if(*p<=300)m=computer5(p,q,h1,h2);elsem=computer6(p,q,h1,h2);n=69.55+26.16*log10(*p)-13.82*log10(h1)-m+(44.9-6.55*log10(h2))*log10(*q); return n;}float computer2(float *p,float *q,float h1,float h2){return (computer1(p,q,h1,h2)-2*pow(log10(*p/28),2)-5.4);}float computer3(float *p,float *q,float h1,float h2){return (computer1(p,q,h1,h2)-4.78*pow(log10(*p),2)+18.33*log10(*p)-40.98); }float computer5(float *p,float *q,float h1,float h2){float m;m=8.29*pow(2,log10(1.54*h2))-1.1;return m;}float computer6(float *p,float *q,float h1,float h2){return (3.2*pow(2,log10(11.75*h2))-4.97);}float computer4(float *p,float *q,float h1,float h2){float m,n;n=(1.1*log10(*p)-0.7)-1.56*log10(*p)+0.8;m=69.55+26.16*log10(*p)+13.82*log10(*q)-n+(49.9-6.55*log10(h1));return m;}。