使用跟踪数据集和综合运动模型进行仿真是在机会网络中测量路由协议和QoS方案的两种主要方法。 但是，跟踪数据集无法满足所有情况的需求，并且很难收集。 传统的合成运动模型易于使用，但不能捕获人类详细的运动特征。 我们为机会网络仿真提出了一种基于社会聚合的组合运动模型。 在我们的模型中，我们使用几个可调的随机分布生成器来生成时变的移动性参数，并建立多个子模型来描述更详细的人类行为。 通过组合那些基于合理组合机制的子模型，可以重现复杂的人类活动。 因此，可以在我们的模型上测试路由协议和应用程序。 我们在机会网络环境（ONE）模拟器中将模型与不同的跟踪数据集和传统运动模型进行了比较。 仿真结果表明，该模型比传统的运动模型具有更高的准确性，其移动性模式近似于真实的轨迹数据集。

将认知无线电技术应用于非正交多址接入（NOMA）协作多播系统，研究了将用户作为中继的可行性，提出了一种带参数的多播候选集的二级协作传输方案。该方案先由基数q选出候选集，再根据主用户和候选次用户之间的信道增益选出最佳的转发节点。仿真结果表明，通过合理选择构造参数 q，所提方案在减少次用户分集增益损失的同时，能够大幅提高主用户的分集增益。在N个多播用户组成的NOMA协作多播场景中，将主用户的分集增益从2提升到min(N-q+2,q+1)，满足主用户可靠性的要求。

创业机会概念与评估技巧

创业机会识别与评估常用工具

02-抓住创业机会并明确目标市场

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