Hypatia安装终极记录（巨详细）

Hypatia安装终极记录（巨详细）

从去年11月低12月初确定毕设题目后，就在学习相关内容，先安装了ns3，虽然ns3网上的博客教程比较多，但由于虚拟机版本、环境等各类问题，也反反复复来了好几遍。后来又接触到hypatia（其实也不太清楚hypatia和ns3的关系和区别，这几天在一篇论文中看到相关总结，hypatia是网络仿真平台，ns3是网络仿真软件），hypatia的安装更是痛苦的鸭皮，可能过于小众，遇到奇奇怪怪的问题无法解决，重头来了好几遍，后来偶然的机会看到一个课题组的同学发的博客，又重新来了一遍，才算基本安装完成，记录一下，供大家学习参考。（论文复现还在摸索中，并没有完成。）

参考链接：https://blog.csdn.net/lyorz/article/details/128374695

声明几个问题：

1. 系统为：VMware Workstation 16 pro + Ubuntu 18.04 + Python 3.8.12

   （有关VM16P+Ubuntu 18.04的安装教程很多不再赘述，至于python的版本，利用conda创建环境时选定即可）

2. 更换清华源（提高下载速度）

采用鼠标点点法更换，并非添加镜像源地址

​ 在其他站点中找到tuna.tsinghua的选中，关闭，它会提示你更新，更新即可！

3. 提前在linux系统下安装好anaconda

​ 这边非常建议安装anaconda

• 一方面方便之后创建虚拟环境，进行过机器学习的都知道，虚拟环境可以隔离各种包，使包的安装更加纯粹。
• 另一方面在安装cartopy包的时候，用pip install的方法安不上，采用conda install 会好一些。

anaconda的安装方法：参考链接

#进入到根目录，打开终端
wget https://mirrors.bfsu.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
#安装anaconda
bash Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
#需要输入yes输yes，不需要的，按Enter即可，如果不想安装VScode最后一步选择no

#添加conda环境变量
vim ~/.bashrc
#在该页面最下面添加（注意看一下你的anaconda3在哪个目录，~替换成你anaconda的目录即可）
#这里大致说明一下vim的用法
#输入i可以对其中内容进行编辑，编辑完成后按esc，输入：（就是冒号），然后输入wq！，按回车即可保存并退出
export PATH="~/anaconda3/bin:$PATH"
#source 一下
source ~/.bashrc

#检查是否安装成功
conda -V
#倘若出现版本号，即安装成功

4. 提醒一个事情，就是在跑较长的程序时，可以顺手右键选为只读，别问为什么，血的教训。

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进行完以上的步骤就可以开始苦逼地愉悦地进行hypatia环境搭建了。

1. 创建新环境hypatia

​ 因为重头来了好几次，最后一次成功安装hypatia没有截屏，所以有些截屏的环境可能是hypatia_3，这是之前的截屏，因为中间过程都可以做以参考，一切操作以代码块为主。

conda create -n hypatia python=3.8

激活新环境

source activate
conda activate hypatia_3

2. 下载hypatia源码并安装环境依赖（hypatia_install_dependencies.sh）

进入根目录，打开终端

git clone https://github.com/snkas/hypatia

直接执行bash hypatia_install_dependencies.sh，会遇到各种各样的问题，索性直接vim进去分步执行

执行完以下代码块即相当于完成了bash hypatia_install_dependencies.sh

# 第一步 更新镜像源
sudo apt-get update

# 第二步 可以先将cartopy这个讨厌的东西装了
conda install cartopy
#安装时可能因为网络问题有部分库没有装好，所以这步代码运行只有最后全是done了，才能正常import，如下图

# 第三步 satgenpy
pip install numpy astropy ephem networkx sgp4 geopy matplotlib statsmodels
sudo apt-get install libproj-dev proj-data proj-bin libgeos-dev

git clone https://github.com/snkas/exputilpy
cd exputilpy
python -m pip install .
cd ..

# 第四步 ns3-sat-sim
sudo apt-get -y install openmpi-bin openmpi-common openmpi-doc libopenmpi-dev lcov gnuplot
pip install numpy statsmodels

git clone https://github.com/snkas/networkload
cd networkload
bash install_local.sh
cd ..
#同步作者文件夹，若不运行下面代码，hypatia/ns3-sat-sim/simulator/contrib/basic-sim下目录为空
git submodule update --init --recursive

#此外在运行build程序时，它会提示没有gcc，我只又安了一个g++就可以正常跑了，就不管其他的了
sudo apt-get install g++ python3

# 第五步 paper
pip install numpy
sudo apt-get install gnuplot

3. 构建四个模块

bash hypatia_build.sh

​ 第一次构建会跑2900多个文件，但最终运行成功结果如下：

4. 运行测试

#在运行测试之前，可以在将screen这库装一下，要不然会报错
sudo apt install screen
bash hypatia_run_tests.sh

运行结果如下：

复现paper

在复现论文之前，一定确保环境搭建成功

Step 1: generating LEO satellite network dynamic state over time

在satellite_networks_state目录下

方案一：直接跑

bash generate_all_local.sh

环境搭建成功正常跑就没问题，但是时间过长，亲测跑了两天两夜接近72h，但是还剩下四个编号没跑，但是越往后时间越长，就没继续跑了。

方案二：用作者下载好的数据 提取码：rqvd

确定将下载后的数据放在paper目录下：

<hypatia>/paper/hypatia_paper_temp_data.tar.gz

执行以下代码，即可获得与方案一相同的结果

#在paper目录下
python extract_temp_data.py

运行结果：

Step 2: build ns-3 simulator

如果上面环境搭建成功，这一步其实也是做过的。

但是之前是debug模式，不清楚有没有影响 bash build.sh --debug_all

Step 3: performing analysis using satgenpy

cd satgenpy_analysis
python perform_full_analysis.py

运行结果如下：

Step 4: running ns-3 experiments

a_b实验

cd a_b
python step_1_generate_runs.py

python step_2_run.py

python step_3_generate_plots.py