ns3网络仿真系统软件介绍

Ⅰ UBUNTU NS3里面的给2组节点设置距离具体要用哪个函数

节点分布和移动：
在NS3仿真设计中节点分布和移动通过调用“mobility-mole.h”头文件实现
一.调e用MobinlityHe'jlper 生成mobility对象
MobilityHelper mobility
二.用对象函数为节点分配初始化位置
mobility.SetPositionAllocator ("ns3::GridPositionAllocator",
"MinX", DoubleValue (0.0),
"MinY", DoubleValue (0.0),
"DeltaX", DoubleValue (5.0),
"DeltaY", DoubleValue (10.0),
"GridWidth", UintegerValue (3),
"LayoutType" ,StringValue ("RowFirst"));
ns3::GridPositionAllocator 为NS3自带的位置初始化模型，MinX, MinY为起始位置，DeltaX，DeltaY为节点之间的距离，GridWidth为每行节点数目；LayoutType为布局方式。
三.节点位置初始化后，设定节点之后的运动状态
RandomWalk2dMobilityModel，为NS3自带的2d运动模型，bounds属性为设置节点移动的边界
mobility.SetMobilityModel ("ns3::RandomWalk2dMobilityModel",
"Bounds", RectangleValue (Rectangle (-50, 50, -50, 50)));
另外我们也可以设置节点静止：
mobility.SetMobilityModel ("ns3::ConstantPositionMobilityModel");
四.将移动模型绑定在到节点对象上
mobility.Install (Nodes);
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Ⅱ NS3的NS2与NS3的关系：

(1) NS-3并不是NS-2的扩展，而是一个全新的模拟器。虽然二者都由C++编写的，但是NS-3并不支持NS-2的API，而是一个全新的模拟器。NS-2的一些模块已经被移植到了NS-3。在NS-3开发过程时，“NS-3项目”会继续维护NS-2，同时也会研究从NS-2到NS-3的过渡和整合机制。
(2)对于熟悉NS2的使用者来说，当他转入使用NS3时，NS3和NS2最明显的变化是脚本语言选择。NS2使用OTcl脚本语言，仿真的结果可以利用网络动画仿真器nam（Network Animator nam）来演示。在NS3中，仅仅使用C++语言而不使用OTcl语言，运行仿真是不可能的(例如，在main()函数中没有任何OTcl语言)。另外，NS2的许多模块由C++编写，还有一部分是用OTcl语言编写。而在NS3中，模拟器全部是由C++编写，仅仅带有选择性的Python语言绑定。因此，在NS3中仿真脚本可以由C++或者Python语言来编写。许多仿真结果可以通过nam来演示，但是新的动画演示器也正在开发之中。由于NS3可以生成pcap包trace文件，也可以用其他工具通过trace文件来分析仿真过程。
(3) NS3和NS2有一些相似之处(比如二者都是基于C++对象，一些NS2的模块已经移植到了NS3上)。
(4)我们经常听到一个疑问：“我到底是要继续使用NS-2，还是转向NS-3呢？” 答案是视情况而定。虽然NS-3现在还没有包含所有的NS-2模块，但是另一方面，NS-3也有一些新的功能(比如，能正确地处理节点上的多重接口，使用IP地址，与因特网协议和设计更一致，和更加详细的802.11模块等)。Ns-2的模块可以被移植到NS-3中（移植帮助文件正在开发之中）。NS3的多个方面都在积极开发之中。同时，ns3开发者也相信(部分早期使用者也已证明)NS3已经可以充分被使用，也是用户进行新仿真项目时的一个富有吸引力的选择。

Ⅲ 网络建设的研究与实践中专课外体育活动现状的研究，有什么作用吗

计算机领域相当广泛，请补充两个小众方向:一个是数据中心网络架构的转型，尤其是数据中心引入光交换机后拓扑和路由的优化。另一种是能够真正实现大规模网络仿真的模拟器。虽然这个领域已经发展了很多年，但它有明显的痛点，对专注于网络调度、拥塞控制和任务分配的研究人员极其不友好，Mininet只适合功能模拟和教学。

omnet+++和NS3是成熟的包级模拟器。但是，通过我自己小组的实验和与sigcomm的一位作者的交流，发现当大规模有几百个以上的节点时，对于大流量的模拟非常慢，需要几个小时。如果要在数据中心做上万个节点的模拟，耗时是一个巨大的痛点。来自sigcomm的纸面自实现模拟器Netbench简化了一些Omnet++、NS3的设计。

Ⅳ NS3的介绍

NS3是一个离散事件模拟器，旨在满足学术研究和教学的需求。NS3项目是一个始于2006年的开源项目，负责开发ns3软件。

Ⅳ ns3 和omnet哪个操作简单点

NS3一般在linux系统上运行，脚本放在scratch文件夹中，运行通过命令行操作，调试可以通过在命令行gdb调试，或者将NS3工程加载到eclipse进行调试。NS3源码都是用C++写的，如果添加模块或者修改模块会比较简单
omnet在windows上linux上都可以用，omnet平台是基于eclipse开发的，可视化效果比NS3好，而且自带数据统计模块，现在正在学习omnet。
之前用NS3做过一些工程，NS3操作还是更简单一些，自我感觉

Ⅵ NS3 Config类API说明

源文件位置：
src/core/model/config.h
config.cc

配置仿真参数和跟踪。

用法实例：

1.Connect函数的用法：

第二个参数是回调函数，回调函数的参数根据第一个参数的属性来设置。需要注意的是，第二个参数所设置的回调函数，其第一个参数是string类型的context。

2.ConnectWithoutContext的用法：

第二个参数是回调函数，参数的设置依赖与第一个参数设置的属性。与Connect函数不同的是，这里的回调函数的第一个参数没有string类型的context。

3.SetGlobal的用法：

这与SetGlobalFailSafe函数的用法类似。设置全局值。

4.SetDefault函数的用法：

这与SetDefaultFailSafe函数用法类似。

5.Set函数的用法：

Ⅶ NS3仿真如何导出仿真结果

获取仿真数据方式：打印输出运行日志，并在其中配置需要查看的数据。
生成节点（如网卡、应用程序、协议栈等，安装网络设备（如CSMA、WiFi），安装协议栈：ns-3一般是TCP/IP协议栈，安装应用层协议 ，其他配置，启动仿真。仿真结果分析。一种是网络场景，另外一种是网络数据。
ns3划分了物理层、MAC层、路由层、传输层以及应用程，与实际的物理设备比较相似，所以在看ns3源码时如果和真实物理设备对比，则可以很快有一个比较清晰的架构。

Ⅷ 基于 Plexe-SUMO 的 V2X 仿真

目前车联网和车路协同 (V2V, V2I, V2P... 统称 V2X) 是自动驾驶和智能交通领域研究的核心问题之一。简单来说，V2X 就是为车辆提供了上帝视角，可以获取更大范围、更准确的信息，从而优化驾驶决策。

在各种智能交通场景中，platooning (车队编排) 是一个很热门的话题。借助 V2X， platooning 可以减小车辆之间的安全距离。较小的安全距离可以增加道路的吞吐量，对于在高速公路上行驶的卡车编队，还可以减小风阻，降低能耗。

对于一般的研究机构，由于各方面的限制，很难在实车、实路上测试智能交通算法的性能。在这种情况下，仿真测试可以在一定程度上验证算法的有效性。

V2X 仿真中涉及到两方面：交通场景和网络通讯。

SUMO 可以实现交通场景的仿真，网络通讯方面的仿真软件有 OMNeT++ , NS3 等.

Veins (vehicles in network simulation) = SUMO + OMNeT++
从名字就可以看出来， Veins 是针对车联网的仿真软件。

Plexe (platooning extension for veins) = Plexe-SUMO + Plexe-Veins
Plexe 是在 Veins 中加入了 platooning 的元素。

在做 V2X 仿真时，如果对网络通讯方面的真实度要求不高，不需要模拟实际联网中的延迟、丢包等情况，可以只用 Plexe-SUMO，这样程序编写要简单很多。

Plexe-SUMO 是在 SUMO 基础上加入了 platooning 相关的元素，更方便 platooning 场景的搭建。另外，Plexe-SUMO 提供了 Python API ，可以在 python 中以 mole 的方式调用，程序书写更简单。

本文首先介绍了 Plexe-SUMO python API 的安装方法，然后分析 Plexe-SUMO 官方给的 demo 程序 ，并在此基础上尝试构造我们自己的仿真场景。官方 demo 包括

本文重点分析 brakedemo.py 和 joindemo.py 两个程序。

在 platoon 场景中，车辆的速度控制一般采用 CACC (cooperative adaptive cruise control)，这里的 cooperative 就意味着车辆之间可以协作，共享信息。在 brakedemo.py 程序中，platoon 实现协同刹车，即使跟车距离比较短，也不会发生碰撞。

程序及注释如下：

该程序实现了单个车辆从中部加入 platoon 的过程

程序及注释如下：

以上 demo 涵盖了很多基本场景模块，如构造编队、队列分割、添加新 leader、换道、刹车等。基于这些模块，我们可以构造不同的仿真场景，测试自己的车联网和车路协同策略。

这里我们考虑一个 platoon 通过交通路口的场景。交通灯可以向一定范围内的车辆发送信号，信号中包含当前交通灯状态以及剩余时间等信息，platoon leader 基于这些信息作出决策，platoon 中哪些车辆可以通过，哪些车辆需要提前刹车避免闯红灯。

为了实现上述 V2X 场景，可以在 brakedemo.py 基础上做简单修改。需要注意的是，这里的 sumo 网络和配置文件不再是之前的 freeway，而是需要自己设计，加入交通灯等元素。

在车辆颜色方面，为了区分 leader 和 follower，我对 utils 中的车辆颜色做了一些修改，不再使用 random，而是将 leader 设定为红色， follower 设定为黄色。

platoon leader 在进入交通灯 100m 范围内就可以获得交通灯信息，知道当前状态和剩余时间，然后进行后续的 platoon split 操作，分裂成两个 platoon。前部的 platoon 会正常行驶通过路口，后部的 platoon 在新的 leader 带领下刹车，停在路口处，等待下个绿灯通行。

程序及注释如下：

Ⅸ OPNET、NS2、OMNET++、OMNET++有什么区别，哪个更容易上手

这些软件我都用过opnet，ns，omnet。从使用的方便性来说，opnet和omnet比较好，ns系列用起来比较麻烦。opnet的优势在于它是商业软件，所以有一个团队来维护软件。所以opnet的协议包非常完善。基本上市面上常用的协议，如3G、4G等相关协议，在opnet中都有相应的仿真包。所以如果你有很多钱，能买到你需要的协议包，opnet的系统完整性和仿真可靠性是最好的。Omnet现在已经可以提供更多的协议包了，但是和opnet相比，提供的协议包数量还是比较少的。而且omnet的协议包都是个人或者团队维护的，所以协议的完整性和健全性还是有一定差距的。从编程便利性来说，omnet最好，opnet次之，ns系列在我看来最差。在这些仿真软件中，omnet使用ned语言描述网络框架，使用C实现模块内部。Ns系列类似，用Otcl语言描述网络框架，具体实现用C；Opnet使用类似于C的语言来构建仿真。根据我的经验，ned是最容易理解和使用的语言。所以，我觉得从方便性来说，omnet编程是最好的。从目前网络仿真软件的情况来看，除非你想仿真一个超大规模的网络，那么中、小型类型的仿真都可以使用以上三种网络仿真软件来完成仿真任务。如果是模拟修改现有的公共协议，那么opnet是最好的。如果你的协议是新的，Omnet是最方便的。Ns系列不太推荐。