本站所有资源均为高质量资源,各种姿势下载。
本文介绍一个基于相似性的社区发现实现,结合最小均方误差(MMSE)算法和瑞利衰落信道仿真。该程序经过调试验证可用,适用于研究网络结构分析与通信系统场景。
核心思路分三部分: 社区发现模块 通过计算节点间的拓扑相似性(如Jaccard系数或余弦相似度)构建邻接矩阵,采用层次聚类或模块度优化方法划分社区。最终输出社区结构时,会验证划分结果的模块度指标以确保合理性。
信道仿真模块 支持单径/多径瑞利衰落信道建模,通过生成复高斯随机变量模拟信号衰落过程。关键参数包括多普勒频移、时延扩展等,可用于评估不同信道条件下的系统性能。
MMSE滤波处理 利用接收信号的统计特性计算最小均方误差权重,最终生成的权值矩阵直接作为滤波器系数。该部分会输出信噪比改善曲线等验证指标,确保算法抑制噪声和干扰的有效性。
扩展应用方向: 可结合功率分配算法优化通信资源 扩展至MIMO系统需调整协方差矩阵计算逻辑 社区发现结果可用于网络拓扑感知的频谱分配
调试时需注意信道参数与滤波器阶数的匹配性问题,多径场景下建议优先验证时延容限。程序输出的权值矩阵支持导出为CSV格式供硬件实现参考。