准备写论文，论文大纲和数据搞定

docs/plan/paper_output_plan.md

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+好，这一步的目标已经从 **“继续做系统”** 转为：
+
+```text
+冻结仿真平台 → 产出论文级结果 → 图表化 → 可发表材料
+```
+
+下面给你一个**专门面向论文产出**的执行大纲（给执行 AI 用）。重点不是再改算法，而是把现有 Phase-3.5 数据变成 **审稿人可接受的 evidence**。
+
+---
+
+# `paper_output_plan.md`
+
+---
+
+# 1. 目标（Objective）
+
+将 Phase-3.5 仿真平台输出转换为：
+
+* 可复现实验结果
+* 标准论文图表
+* 对比表格
+* 统计显著性验证
+* 可直接插入论文的 figures/tables
+
+**禁止修改算法逻辑**，只允许：
+
+* 数据采集增强
+* 实验批量运行
+* 可视化
+* 统计分析
+
+---
+
+# 2. 输出目录结构（必须固定）
+
+```
+docs/
+ └── paper/
+     ├── figures/
+     │    ├── fig1_topology.png
+     │    ├── fig2_pdr_vs_airtime.png
+     │    ├── fig3_tx_efficiency.png
+     │    ├── fig4_scalability.png
+     │    └── fig5_tradeoff_curve.png
+     │
+     ├── tables/
+     │    ├── table1_algorithm_compare.csv
+     │    ├── table2_scaling_results.csv
+     │    └── table3_efficiency_metrics.csv
+     │
+     ├── raw_data/
+     └── scripts/
+          ├── generate_figures.py
+          └── aggregate_results.py
+```
+
+---
+
+# 3. 实验冻结规则（CRITICAL）
+
+在 config 中增加：
+
+```
+EXPERIMENT_VERSION = "phase3_5_frozen"
+```
+
+要求：
+
+* RANDOM_SEED 固定
+* 参数写入 metadata.json
+* 每次实验自动记录：
+
+  * git commit hash
+  * 时间
+  * 参数集
+
+否则论文不可复现。
+
+---
+
+# 4. 必须生成的论文图（核心部分）
+
+## Figure 1 — Network Topology
+
+目的：
+
+证明不是 toy example。
+
+内容：
+
+* 节点位置 scatter
+* sink 标记
+* 典型 routing tree（gradient）
+
+输出：
+
+```
+fig1_topology.png
+```
+
+---
+
+## Figure 2 — PDR vs Airtime（最重要）
+
+X轴：
+
+```
+airtime_usage (%)
+```
+
+Y轴：
+
+```
+PDR (%)
+```
+
+曲线：
+
+* Gradient
+* Flooding
+* Random
+
+意义：
+
+证明：
+
+```
+Flooding = resource inefficient
+```
+
+这是整篇论文核心图。
+
+---
+
+## Figure 3 — Energy Efficiency
+
+定义：
+
+```
+TX per Success
+```
+
+柱状图：
+
+```
+algorithm → TX/success
+```
+
+审稿人关注点：
+
+LPWAN energy cost。
+
+---
+
+## Figure 4 — Scalability Test
+
+扫描：
+
+```
+node_count = [6, 9, 12, 15, 18, 24]
+```
+
+Y轴：
+
+* PDR
+* Airtime（双图）
+
+目标：
+
+证明算法随规模变化趋势。
+
+---
+
+## Figure 5 — Tradeoff Frontier（论文加分图）
+
+绘制：
+
+```
+(PDR, Airtime)
+```
+
+散点：
+
+每个实验配置一个点。
+
+形成：
+
+```
+Pareto frontier
+```
+
+这张图非常“论文感”。
+
+---
+
+# 5. 必须生成的表格
+
+---
+
+## Table 1 — Algorithm Comparison（主表）
+
+| Algorithm | PDR | Airtime | Total TX | TX/Success |
+| --------- | --- | ------- | -------- | ---------- |
+
+来自 Phase-3.5。
+
+---
+
+## Table 2 — Scaling Result
+
+| Nodes | Gradient PDR | Flooding PDR | Random PDR |
+| ----- | ------------ | ------------ | ---------- |
+
+---
+
+## Table 3 — Efficiency Gain
+
+计算：
+
+```
+Efficiency Gain =
+(TX_flooding - TX_gradient) / TX_flooding
+```
+
+展示资源节省比例。
+
+---
+
+# 6. 实验批量运行规范
+
+新增：
+
+```
+python run_experiments.py --paper
+```
+
+执行：
+
+```
+for seed in [1..20]:
+    run experiment
+```
+
+输出：
+
+```
+mean
+std
+95% CI
+```
+
+论文必须有误差条。
+
+---
+
+# 7. 统计要求（很多人忽略）
+
+每个指标输出：
+
+```
+mean ± std
+```
+
+并计算：
+
+```
+t-test(gradient, flooding)
+```
+
+输出：
+
+```
+p-value
+```
+
+目标：
+
+```
+p < 0.05
+```
+
+否则结论不够强。
+
+---
+
+# 8. 自动绘图规范
+
+统一：
+
+* matplotlib
+* serif 字体
+* 单色可打印
+* 无背景网格
+* dpi ≥ 300
+
+尺寸：
+
+```
+3.5 inch (single column)
+7 inch (double column)
+```
+
+---
+
+# 9. 一键论文数据生成
+
+新增入口：
+
+```
+python generate_paper_results.py
+```
+
+流程：
+
+```
+run experiments
+→ aggregate
+→ statistics
+→ generate tables
+→ generate figures
+```
+
+输出全部 paper assets。
+
+---
+
+# 10. 自测标准（执行AI必须验证）
+
+生成后检查：
+
+* [ ] figures ≥ 300dpi
+* [ ] 所有图可单独理解
+* [ ] table 数值与 raw_data 一致
+* [ ] 重跑结果误差 <5%
+* [ ] seed 改变趋势不变
+
+---
+
+# 11. 最终产物（你将得到）
+
+完成后你会拥有：
+
+```
+✔ 5 张论文核心图
+✔ 3 个结果表
+✔ 可复现实验脚本
+✔ 冻结baseline数据
+```
+
+这已经足够支撑：
+
+* conference short paper
+* systems workshop
+* embedded networking paper
+
+---
+
+# 下一步（论文视角）
+
+你接下来不需要工程决策，只需要三件事：
+
+1. 跑 **大量 seeds**
+2. 生成 **tradeoff 图**
+3. 写 **Method + Evaluation**