计算机网络仿真实验是计算机网络教学中的一个重要环节，它允许学生在虚拟环境中模拟真实网络的搭建和管理，以此加深对网络理论知识的理解。Cisco Packet Tracer是一个由思科系统公司开发的网络模拟工具，它提供了一个图形化界面，用于模拟构建网络拓扑结构，并对网络设备进行配置和故障排除。使用Packet Tracer可以帮助学生通过动手实践来学习网络协议、网络设计以及各种网络设备的作用和配置方法。 本实验所使用的.pkt文件是Cisco Packet Tracer的专用文件格式，它包含了网络仿真的具体细节，如设备配置、接口参数设置、协议配置等。该文件可以通过Cisco Packet Tracer 6.0打开，学生可以在软件中运行.pkt文件，实时查看网络数据包的传递和网络设备的交互，直观地理解数据如何在网络中传输。 本次实验的内容可能是网络基础搭建，例如创建一个简单的局域网（LAN），配置IP地址、子网掩码，以及实现基本的网络连通性测试。实验中可能会涉及到的网络设备有路由器、交换机、PC机、服务器等。通过实验，学生不仅能够学习到如何搭建网络，还能够了解到网络的基本工作原理和常见的网络协议，比如IP协议、ICMP协议、TCP/UDP协议等。 通过仿真实验，学生可以尝试不同的网络配置方案，并观察它们对网络性能和稳定性的实际影响，这对于理解网络设计中的优化原则和故障排除方法也大有裨益。此外，对于那些初次接触网络实验而感到困难的同学，通过分享本次实验的.pkt文件，能够帮助他们更好地理解和掌握实验步骤和要点，从而顺利完成实验。 在网络技术日新月异的今天，通过实验模拟的方式培养学生解决问题的能力是非常有必要的。Cisco Packet Tracer模拟软件为学生提供了一个安全、可控的环境来实践他们的网络知识，而且这样的实验环境还不受地理位置和物理设备的限制，能够随时随地进行学习和测试。 实验后的总结和反思也是学习过程中的重要一环。学生应记录实验过程中的观察、遇到的问题以及解决方法，这不仅能够帮助巩固学习成果，还能培养解决实际问题的能力。通过不断实践和分析，学生最终能够形成一套完整的网络知识体系，并在将来的网络工程师职业道路上应用这些知识来解决复杂的网络问题。

内容概要：本文档《总结.pdf》主要介绍了离散事件系统仿真的概念、方法及其与连续系统的区别。文档分为三大板块：连续系统 vs 离散事件系统、基本概念、仿真策略。文中详细解释了离散事件系统的特征，如状态仅在事件发生时变化、事件列表和图形描述的应用；阐述了进程、事件、活动的概念及其区别；并通过具体实例（如排队系统、通信链路）说明了离散事件系统的特点。此外，文档还探讨了仿真时钟的工作原理、事件调度法和三阶段法的流程，并对比了两者之间的异同。最后，文档讨论了仿真终止条件、统计计数器的作用以及仿真结果的可靠性。 适合人群：具备一定计算机科学基础，尤其是对仿真建模、离散数学、概率统计有一定了解的学生或研究人员。 使用场景及目标：①理解离散事件系统与连续系统的区别，掌握离散事件系统仿真的核心概念和方法；②学会如何设计和实现离散事件仿真模型，包括事件调度法和三阶段法的应用；③了解仿真时钟的工作机制，掌握统计计数器在提高仿真结果可靠性方面的作用；④能够分析和解释仿真结果，评估不同仿真策略的效果。 其他说明：本文档不仅提供了理论知识，还通过具体的实例和计算题加深理解。文档内容适用于教学和自学，帮助读者深入理解离散事件系统仿真在通信、网络、制造等领域中的应用。在学习过程中，建议结合实际案例进行练习，并通过编程实现简单的仿真模型，以增强理解和实践能力。

随着人工智能技术的飞速发展，人工神经网络因其强大的非线性映射能力和自适应学习功能，在众多领域中扮演着越来越重要的角色。本文旨在探讨基于MATLAB的神经网络仿真研究，重点分析BP（误差反向传播）神经网络的特点、改进方法以及其在实际应用中的重要性。 一、人工神经网络的研究和应用 人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）是一种通过模拟生物神经网络的行为来进行信息处理的计算模型。这种网络由大量相互连接的节点（或称为神经元）组成，通过学习和训练能够完成特定的任务。近年来，随着深度学习的兴起，人工神经网络成为了研究热点，尤其在图像识别、语音识别、自然语言处理等方面取得了显著的成果。 二、BP神经网络的特点和改进 BP神经网络是一种多层前馈神经网络，它通过误差反向传播算法来不断调整网络中的权重和偏置，从而最小化输出误差。BP神经网络因其结构简单、易于实现、泛化能力强等特点，在工程实践中得到了广泛应用。然而，传统的BP算法也存在一些不足，比如学习效率低、容易陷入局部最小值、对初始权值的选择较为敏感等。 为了克服这些问题，研究人员提出了多种改进方法。递阶BP算法通过分层训练减少了网络学习的时间。基于遗传算法的BP算法利用遗传算法的全局搜索能力来优化BP网络的权重。而基于模拟退火算法的BP算法则借鉴了模拟退火策略，通过模拟物理退火过程的温度控制机制来跳出局部最小值。这些改进策略在提高BP网络的训练速度和预测准确性方面取得了良好的效果。 三、MATLAB在神经网络仿真的应用 MATLAB是一种集数值分析、矩阵运算、信号处理和图形显示于一体的高性能编程语言和计算环境。它在神经网络仿真领域具有独特的优势，提供了神经网络工具箱（Neural Network Toolbox），其中包括了丰富的函数和仿真环境，能够方便地设计、训练和验证各种神经网络模型。 利用MATLAB进行BP神经网络的仿真，研究者可以直观地观察到网络学习过程中的误差变化、权值调整情况以及网络的性能评估。此外，MATLAB的神经网络工具箱支持多种神经网络模型，这为比较不同网络结构和学习算法提供了便利。通过仿真可以验证改进算法的优越性，并探讨如何根据具体任务选择合适的神经网络结构。 四、BP神经网络在实际应用中的重要性 BP神经网络在实际应用中的重要性体现在其强大的非线性映射能力和泛化能力。在图像识别领域，BP神经网络可以用于面部识别、手写字符识别等；在自然语言处理中，它可以用于语音识别、文本分类、机器翻译等任务；在推荐系统中，BP神经网络可以基于用户的历史行为数据进行个性化推荐；在预测模型中，BP神经网络能够基于历史数据对未来趋势进行预测。 此外，BP神经网络在机器学习和数据挖掘中的应用也日益增多。例如，它可以用于金融市场的趋势预测、股票价格分析、信用评分、疾病诊断等。BP神经网络的灵活性和适应性使其在多个领域都有广阔的应用前景。 五、结论 BP神经网络作为一种功能强大且广泛应用的神经网络，不仅在理论上具有重要的研究价值，而且在实践中也展现出了极大的应用潜力。通过对BP神经网络的研究和改进，能够更有效地解决非线性复杂问题，并在多个领域提高网络的训练速度和预测准确性。随着技术的不断进步和应用领域的不断拓展，BP神经网络的研究和应用前景将更加广阔。

OPNET 是目前广泛使用的可用于网络仿真及协议分析等的仿真工具软件。本文以L EACH 协议为例,阐述了基于OPNET 平台进行 无线传感器网络协议仿真的一般过程。首先本文简要描述了L EACH 协议的网络模型以及能量模型,随后介绍了利用OPNET 进行L EACH 协议建模的步骤,最后给出并分析了仿真结果。 ### 基于OPNET的无线传感器网络仿真 #### 一、引言 网络仿真技术是一种重要的工具，它能够帮助研究人员和工程师理解复杂网络的行为，评估网络设计的有效性，并预测网络性能。网络仿真通过建立网络设备和链路的数学模型，模拟实际网络中的数据流传输过程，进而获取有关网络性能的关键指标。这种技术特别适用于中大型网络的设计和优化，其优势在于能够在网络实际部署之前，通过模拟的方式评估不同设计方案的优劣。 目前，市场上存在多种网络仿真工具，其中OPNET是一款功能强大且广泛应用的仿真软件。它不仅支持多种网络协议的仿真，还能精确模拟无线通信的各个方面，如802.11标准、WiMAX、UWB（超宽带）技术、蓝牙技术以及3G/4G等无线通信技术。OPNET具备模块化、层次化的结构，能够充分利用工作站的图形界面，非常适合进行复杂网络系统的建模与分析。 #### 二、LEACH协议简介 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy，低能量自适应聚类分层）协议是一种针对无线传感器网络设计的节能型数据路由协议。传感器网络通常由大量无线传感器节点组成，这些节点分布在待监测区域内，用于收集环境数据并将其传输至汇聚节点（sink node）或基站。汇聚节点负责将收集到的数据进一步转发至远程服务器或用户端。为了提高网络的整体效率和延长网络寿命，LEACH协议引入了聚类的概念，将网络划分为多个集群（cluster），每个集群选举出一个簇头（cluster head）节点，负责收集并汇总该集群内部节点的数据，并将其转发给汇聚节点。这种方式能够显著减少网络中数据传输的能量消耗。 #### 三、基于OPNET的LEACH协议建模步骤 1. **网络模型与能量模型定义**：首先需要定义LEACH协议下的网络模型和能量模型。网络模型包括传感器节点的数量、分布位置、通信范围等；能量模型则涉及到节点的能量消耗模型，例如传输数据时的能量消耗、接收数据时的能量消耗等。 2. **创建OPNET模型**：利用OPNET软件创建基本的网络拓扑结构，包括定义传感器节点、汇聚节点的位置以及它们之间的连接关系。 3. **实现LEACH算法**：在OPNET环境中实现LEACH协议的核心逻辑，包括簇头的选择机制、数据收集和传输过程等。 4. **设置仿真参数**：定义仿真时间、节点能耗阈值等关键参数，确保仿真结果能够反映真实的网络行为。 5. **运行仿真**：启动仿真并记录关键性能指标，如节点能耗、网络吞吐量、数据延迟等。 6. **结果分析**：分析仿真结果，评估LEACH协议在网络中的表现，并与其他路由协议进行对比分析。 #### 四、仿真结果分析 通过对LEACH协议在OPNET上的仿真结果进行分析，可以得出以下几个方面的结论： 1. **能量效率**：LEACH协议能够有效降低节点能耗，特别是通过采用轮换簇头的方式，避免了部分节点过早耗尽能量而失效的问题。 2. **网络寿命**：由于LEACH协议能够均衡网络负载，因此整个网络的生命周期得到了显著延长。 3. **数据传输质量**：通过合理分配簇头节点和优化数据传输路径，LEACH协议提高了数据传输的可靠性和效率。 4. **扩展性**：仿真结果还显示了LEACH协议在网络规模增大时的良好扩展性，这意味着它适用于大规模的传感器网络部署。 #### 五、总结 OPNET作为一款先进的网络仿真工具，在无线传感器网络的研究与开发中扮演着重要角色。通过对LEACH协议在OPNET上的仿真分析，不仅可以深入了解该协议的工作原理及其在网络性能方面的表现，还能为进一步优化无线传感器网络的设计提供有价值的参考。未来，随着无线通信技术的不断发展，OPNET等仿真工具将继续发挥重要作用，推动无线传感器网络技术的进步。

在本次西南交通大学无线通信网络仿真的期末课程设计中，学生将深入学习并实践无线通信网络的基本原理、模型和分析方法。通信工程是一门广泛的学科，它涵盖了从信号传输到网络架构的众多领域。通过仿真，学生可以理解并掌握无线通信网络的运行机制，提高其在实际问题中的解决能力。 无线通信网络的基础知识是必不可少的。这包括无线通信的基本概念，如无线电波的传播特性、调制与解调技术以及信道编码。无线通信网络主要由天线系统、发射机、接收机和信道组成，这些部分的工作原理需要有深入的理解。在仿真中，学生可能需要使用像Matlab或NS-3这样的工具来模拟信号在不同环境下的传播效果，研究衰减、多径效应和干扰等因素对通信质量的影响。 无线网络的拓扑结构是另一个关键点。学生需要了解点对点、多点接入（如Wi-Fi）、蜂窝网络（如4G/5G）等不同的网络架构。在仿真过程中，学生会设置和调整网络参数，如基站的覆盖范围、用户设备的分布密度以及频谱资源分配策略，以观察网络性能的变化。 此外，无线通信网络中的协议也是重点学习内容。例如，TCP/IP协议族在无线网络中的应用，包括物理层、数据链路层、网络层和传输层的功能。学生需要理解每个协议的作用，如ARP、IP、TCP和UDP，并在仿真中模拟它们的交互过程。对于无线网络，MAC层的CSMA/CD或CSMA/CA协议以及路由协议（如RIP、OSPF）的实现也非常重要。 再者，无线通信网络的性能评估是课程设计的重要环节。这涉及到吞吐量、延迟、丢包率、覆盖率和能量效率等关键指标的计算。学生需要学会如何在仿真环境中设置合适的性能度量，以评估不同网络配置的效果。 安全性和可靠性是无线通信网络不可忽视的部分。学生需要考虑加密算法、身份验证机制以及抗干扰策略，以确保无线通信的安全。在仿真中，可能会模拟各种攻击场景，比如窃听、欺骗和拒绝服务攻击，以测试网络的安全性。 西南交通大学的无线通信网络仿真期末课程设计旨在通过理论与实践相结合的方式，使学生全面掌握无线通信网络的原理和技术，为未来从事相关工作或研究打下坚实基础。通过这个过程，学生们不仅能够深化对通信工程的理解，还能提升解决实际问题的能力。

使用Python语言，基于Simpy库函数实现通信网络仿真，包括主机、端口和交换机数据传输\ 目录： 1.数据包生成接收仿真: genSim.py 2.端口传输仿真: portSim.py 3.三端口传输仿真: portLinkSim.py 4.交换机传输仿真: switchSim.py

提供了ns2中的一些经典的实例进行了解析，希望大家共勉

基于NS2的网络路由协议仿真(AODV、COPE+AODV) 可参考我的博客 http://blog.csdn.net/y521263/article/details/9066777

实验任务 1、设定相关参数，完成4G上下行链路预算及5G上下行链路预算； 2、根据链路预算的结果，利用传播模型完成基站半径的估算； 3、依据2的估算结果，计算在北京邮电大学校园范围内所需要的基站数量，并完成站址选择，说明依据和理由。

柯志亨老师的出版的《NS2仿真实验：多媒体和无线网络通信》的配套档案 内含每个实验的tcl等代码， 以及柯老师修改好的cygwin和ns-allinone-2.28打包文件 内含的ns-allinone-2.28文件里面的部分代码是柯老师自己加的（比如mUDP），很难找到了哦！ 大小：236MB 共四个压缩包分卷