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
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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
2022-03-01 23:25:26
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[IDX,C,SUMD,K] = best_kmeans(X) 划分 N×P 数据矩阵 X 中的点成 K 个簇。 X 的行对应点，列对应变量。 IDX 包含每个点的集群索引。 C 是 K×P 矩阵 C 中的 K 个簇质心位置。 SUMD 是 1×K 向量中点到质心距离的总和。 K 是使用 ELBOW 方法确定的聚类质心数。 ELBOW方法：计算从1到n，并且K是对应于90％百分比的簇数方差解释，这是组间方差与总方差。 见 找到最好的K个簇后，使用kmeans确定IDX,C,SUMD matlab中的函数。
2022-02-13 21:21:12
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cuda c 最佳实践
This is a manual to help developers obtain the best performance from the NVIDIA CUDA Architecture. It presents established optimization techniques and explains coding metaphors and idioms that can greatly simplify progarmming for the CUDA architecture.
2022-02-07 17:54:11
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大数据系统-构建可扩展实时数据系统构建原理与最佳实践，英文版（非MEAP版本）
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