中断概率矩阵代码具有最佳路径选择的收获到传输认知多跳网络 这是文章的Matlab代码：“在有窃听者的情况下使用最佳路径选择方法来增强收获到传输认知多跳网络的性能”。 在过程中。 IEEE 2018年第20届高级通信技术国际会议（ICACT）的会议; 323-328。 ＃文章摘要 本文提出了一种路径选择协议，以提高收获到传输（HT）多跳协作认知无线电网络的中断性能。 在提出的协议中，选择次要源和次要目标之间的可用路径之一，以将源数据发送到目标。 所选路径上的源和中继必须从环境信标的射频（RF）信号中收集能量，以进行数据传输。 在主要用户（PU）和次要窃听者（E）存在的情况下，这些传输节点还必须调整其传输功率，以满足PU给出的干扰约束，并抵抗来自E的窃听攻击。为了进行性能评估，我们在瑞利衰落信道上推导了所提方案的端到端中断概率（OP）的精确且渐近的闭式表达式。 然后执行蒙特卡洛模拟以验证理论推导。 工具： MATLAB版本：9.1（R2016b）操作系统：Windows 7 致谢：这项工作得到了韩国能源技术评估与规划研究所（KETEP）的“能源技术人力资源计划”的支持，并获得了大韩民国贸易

大数据+编排平台+构建hop-web.zip

大数据hop插件包hop-assemblies-plugins-dist-1.1.0.zip

Apache Hop（Hop 是 Hop Orchestration Platform 的缩写）是一个灵活、元数据驱动的数据编排、工程和集成平台。该项目起源于二十多年前的 ETL 平台 Kettle，经过几年的重构，于 2020 年 9 月进入 ASF 孵化器。 Kettle 是一款知名的开源 ETL 工具，抽取数据高效稳定，在执行 ETL 工具、ETL 数据抽取转换等批任务时，使用频率较高，包括电信、金融、银行在内的各行业都使用 Kettle 作为数据处理工具。但是由于各种因素，Kettle 近几年的发展还是较为缓慢，为了改变现况，从 2020 年 2 月份开始，Kettle 社区在 Kettle 8.2 的基础上创建了一个分支，Hop 正是基于这个分支构建的新项目，2020 年 9 月份，Hop 正式进入 ASF，成为孵化项目。 Apache Hop 基于 Java 的可视化设计器、服务器和配置工具易于在众多平台上设置、部署和维护，其被设计用于任何场景：本地、云、裸操作系统、容器、物联网环境、大型数据集等，并支持在 Windows、Linux 和 OSX 平台上运行。

Dv．Hop定位算法是无线传感器网络中一种常用的基于非测距的定位技术，该算法使用平均跳距表示实际距离，在 实际应用中造成很大的误差和节点能耗。为此，分析了加权DV—HOP定位算法，并在加权算法基础上，引人多通信半径广播方法细化节点间的跳数，最后提出了一种基于加权DV—HOP的改进型RWDV-Hop定位算法。仿真结果证明，加权DV—

在目前信号波达方向（Direction-Of-Arrival，DOA）估计中，常规ESPRIT算法是一种速度快、精度高的常用算法，但对于低信噪比下混合信号（同时含有相干与非相干信号），常规ESPRIT算法难以估计出它们的DOA。结合解相干MUSIC和常规ESPRIT算法的优点，提出了一种新的估计相干与非相干信源的ESPRIT方法，新方法充分利用数据协方差矩阵的自相关和互相关信息来重构含有信号方位数据的新矩阵，再从它的特征值中解得信号的到达角。计算机仿真结果验证该方法在混合信号估计中的优越性和可靠性。

% NCS Algorithm % %对应于HOP的NCS成像算法，邢孟道著《雷达成像技术》一书

两种常用于无线传感网络定位的算法的MATLAB实现，MDS和DV-HOP，内附定点仿真实验实现，可以测试定位的准确度

针对无线传感器网络中DV-HOP定位算法在精度和误差度方面的不足，在其基础上提出了基于加权重值的最小二乘法的改进算法。通过利用锚节点的影响力大小不同，从而确定最小二乘法的权重值，再运用加权似然估计方法和三边测量定位法，求得未知节点的位置坐标。最后以Matlab软件作为仿真平台，比较改进前后的两个定位算法在锚节点比例不同的条件下，对定位误差、覆盖度和精度的影响，结果显示改进后的定位算法误差提高了5%，并且低于30%，精度提高了4%。

无线传感器网络是由大量随机分布的传感器节点组成，是一种分布式的、自组织的网络。其关键技术包括：网络拓扑控制、节点定位、时钟同步、数据融合、路由协议等。而节点定位问题则是无线传感器网络中的一个最为基本和重要的问题。目前，无线传感器网络定位算法可以分为基于测距和基于非测距的定位算法。基于测距定位常用的测量方法有TOA、TDOA、AOA、RSSI，尽管这些技术相对精度高，但是对硬件要求很高。基于非测距定位常用的测量方法有：DV- Hop、质心、APIT、MDSMAP。 　　DV-Hop为典型的基于非测距定位，其对硬件要求低，实现简单。它的不足之处在于计算平均跳距及定位坐标时会产生误差。因此针对DV