【WSN】基于Mamdani模糊推理系统改进无线传感器网络的路由和数据包传输附Matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

🔥 内容介绍

摘要: 无线传感器网络 (WSN) 的广泛应用对高效可靠的数据传输提出了严峻挑战。传统的路由协议在面对动态变化的网络环境、能量受限的节点以及数据包丢失等问题时常常表现不足。本文提出一种基于Mamdani模糊推理系统的改进路由和数据包传输方案，旨在提升WSN的整体性能。该方案通过模糊逻辑对网络状态进行实时评估，动态调整路由策略和数据包传输参数，有效应对网络环境的波动，降低能量消耗，提高数据包交付率。本文详细阐述了该方案的设计原理、实现步骤，并结合Matlab代码演示了系统仿真结果，验证了其有效性。

关键词: 无线传感器网络；Mamdani模糊推理系统；路由协议；数据包传输；Matlab仿真

1 引言

无线传感器网络 (WSN) 由大量部署在监控区域内的低功耗、低成本传感器节点构成，用于采集和传输环境数据。然而，WSN 的特点也带来了诸多挑战：节点能量有限，网络拓扑动态变化，信道易受干扰，数据包易丢失等。传统的路由协议，如LEACH、AODV等，在面对这些挑战时，往往难以取得最佳性能。因此，寻求更有效的路由和数据包传输机制至关重要。

模糊逻辑控制具有处理不确定性和非线性系统的能力，在应对WSN中存在的复杂性和不确定性方面具有显著优势。Mamdani模糊推理系统 (Mamdani FIS) 是一种常用的模糊逻辑控制方法，其易于理解和实现，适合应用于WSN中。本文提出一种基于Mamdani FIS改进WSN路由和数据包传输的方案，通过模糊逻辑对网络状态进行实时评估，动态调整路由策略和数据包传输参数，以提高网络的整体性能。

2 系统设计

本方案的核心是利用Mamdani FIS对WSN的网络状态进行实时监控和评估，并根据评估结果动态调整路由选择和数据包传输策略。系统主要包含三个模块：

(1) 网络状态监控模块: 该模块负责收集WSN中的关键参数，包括节点剩余能量、节点间距离、信道质量、数据包丢失率等。这些参数将作为Mamdani FIS的输入变量。

(2) 模糊推理引擎模块: 该模块是系统的核心，采用Mamdani FIS对收集到的网络状态参数进行模糊推理。首先，对输入变量进行模糊化，将精确数值转化为模糊集，例如，节点剩余能量可以被模糊化为“高”、“中”、“低”三个模糊集。然后，根据预设的模糊规则库进行推理，得出关于路由选择和数据包传输策略的模糊结论。最后，对模糊结论进行清晰化，得到具体的路由选择和数据包传输参数，例如，选择下一跳节点的ID，以及数据包的传输功率。

(3) 路由和数据包传输模块: 该模块根据模糊推理引擎的输出，选择最佳路由路径并调整数据包传输参数，以实现高效可靠的数据传输。

3 模糊规则库的设计

模糊规则库的设计是Mamdani FIS的关键环节。本方案根据WSN的实际情况，设计了一套包含多个模糊规则的规则库，这些规则描述了不同网络状态下路由选择和数据包传输策略之间的关系。例如：

• 规则1: IF 节点剩余能量低 AND 节点间距离远 THEN 选择能量较高的节点作为下一跳节点 AND 降低传输功率。

• 规则2: IF 信道质量差 AND 数据包丢失率高 THEN 重传数据包 AND 提高传输功率。

• 规则3: IF 节点剩余能量高 AND 节点间距离近 THEN 直接传输数据包 AND 使用默认传输功率。

这些规则的具体参数（例如“低”、“高”、“远”、“近”等模糊集的隶属度函数）需要根据具体的应用场景进行调整和优化。

4 Matlab仿真与结果分析

为了验证本方案的有效性，我们利用Matlab进行了仿真实验。仿真环境模拟了一个具有100个节点的WSN，节点随机分布在一个矩形区域内。我们采用不同的场景进行测试，包括节点能量分布不均匀，信道噪声干扰等情况。仿真结果显示，与传统的LEACH协议相比，基于Mamdani FIS的改进方案显著提高了数据包交付率，降低了能量消耗，延长了网络的生命周期。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、 风电场布局、时隙分配优化、 最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、 工厂-中心-需求点三级选址问题、 应急生活物质配送中心选址、 基站选址、 道路灯柱布置、 枢纽节点部署、 输电线路台风监测装置、 集装箱船配载优化、 机组优化、 投资优化组合、云服务器组合优化、 天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、 动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、 订单拆分调度问题、 公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题

2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划

5 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9  雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计