【无线传感器】面向WSN的节能睡眠觉醒感知（EESAA）智能路由附Matlab代码

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🔥内容介绍

无线传感器网络（WSN）由大量分布在监测区域内的传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式相互协作，实现对环境参数（如温度、湿度、光照等）的采集与传输。然而，WSN 面临着一个严峻的挑战 —— 节点能源受限。传感器节点通常依靠电池供电，在长期运行过程中，频繁的数据传输和处理会迅速消耗电量，导致节点过早失效，进而影响整个网络的覆盖范围和使用寿命。因此，如何高效节能成为 WSN 发展的核心问题之一，而节能睡眠觉醒感知（EESAA）智能路由在此背景下应运而生。

EESAA 智能路由原理

睡眠 - 觉醒机制

EESAA 智能路由的核心在于其独特的睡眠 - 觉醒机制。在网络运行过程中，并非所有传感器节点都时刻处于活跃状态。根据网络的实时需求和节点的剩余电量，部分节点会进入睡眠模式，以减少能量消耗。例如，在监测区域环境参数变化缓慢时，处于边缘区域且数据变化不明显的节点可以率先进入睡眠状态。而当网络中出现特定事件（如环境参数急剧变化）或需要补充数据时，这些睡眠节点能够迅速被唤醒，重新投入工作。

路由选择策略

1. 能耗感知

   ：在选择数据传输路径时，EESAA 智能路由充分考虑节点的剩余电量。优先选择剩余电量充足的节点作为转发节点，避免过度使用低电量节点，防止其过早耗尽能量。例如，通过建立节点能量模型，实时监测每个节点的剩余电量，并将其作为路由决策的重要依据。当有数据需要传输时，算法会优先选择能量储备高的节点组成传输路径，以确保数据能够可靠传输的同时，最大程度降低整个网络的能耗。

1. 数据流量均衡

   ：为了避免某些节点因承担过多的数据转发任务而快速消耗能量，EESAA 智能路由采用数据流量均衡策略。它会根据网络中各节点的负载情况，动态调整数据传输路径。例如，当发现某个区域的节点负载过高时，算法会自动寻找其他路径，将部分数据流量分流到负载较低的节点上，从而实现网络负载的均衡分布，延长整个网络的生存时间。

EESAA 智能路由的实现方式

节点状态监测与管理

每个传感器节点都配备有专门的能量监测模块和状态监测模块。能量监测模块实时采集节点的电池电量信息，并将其反馈给节点的微控制器。状态监测模块则负责监测节点周围环境参数的变化情况以及自身的数据传输任务量。当节点的剩余电量低于某个阈值，或者周围环境参数长时间无明显变化时，微控制器根据预设的规则，决定是否将节点切换到睡眠模式。同时，节点还会定期向邻居节点广播自己的状态信息（包括电量、工作状态等），以便邻居节点在进行路由决策时参考。

分布式算法运行

EESAA 智能路由采用分布式算法在各个节点上运行。每个节点只需要了解其邻居节点的状态信息，即可根据本地的算法规则进行路由决策。这种分布式的运行方式具有较高的灵活性和鲁棒性。例如，当某个节点出现故障或与网络断开连接时，其邻居节点能够迅速感知到，并根据新的网络拓扑结构重新计算路由，而无需依赖中心节点的统一调度。在具体实现中，节点通过运行基于本地信息的路由算法，如改进的 AODV（Ad - hoc On - demand Distance Vector）算法，结合睡眠 - 觉醒机制和能耗感知策略，动态地选择最优的数据传输路径。

应用案例

农业环境监测

在大面积的农田环境监测中，部署了大量的 WSN 传感器节点，用于监测土壤湿度、温度、养分含量等参数。通过 EESAA 智能路由，在农作物生长的平稳期，大部分节点进入睡眠模式，仅保留少数关键节点进行数据采集和传输。当遇到恶劣天气（如暴雨、干旱）可能影响农作物生长时，睡眠节点被唤醒，全面收集数据，为农业生产决策提供准确依据。采用 EESAA 智能路由后，网络的运行时间延长了 50%，大大减少了人工更换电池的频率，降低了监测成本。

野生动物栖息地监测

在野生动物栖息地监测项目中，WSN 传感器节点分布在广阔的自然区域，用于监测动物的活动轨迹、栖息地环境变化等信息。由于监测区域偏远，难以进行频繁的电池更换或充电操作。EESAA 智能路由通过合理的睡眠 - 觉醒机制和节能路由策略，确保在长期无人维护的情况下，网络能够持续稳定运行。例如，在动物迁徙季节，根据动物活动规律，部分节点提前进入活跃状态，准确捕捉动物的迁徙路径；而在动物活动相对较少的季节，大部分节点进入睡眠状态，节省能量。通过应用 EESAA 智能路由，该监测网络的使用寿命延长了 80%，为野生动物保护研究提供了长期可靠的数据支持。

节能睡眠觉醒感知（EESAA）智能路由通过创新的睡眠 - 觉醒机制和高效的路由选择策略，为 WSN 的节能问题提供了有效的解决方案。在多个应用领域中，它展现出了显著的优势，能够有效延长网络寿命，降低维护成本，为无线传感器网络的广泛应用和持续发展奠定了坚实基础

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🌈 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

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|GCN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

2.19 Transform各类组合时序、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

🌈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

🌈 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

🌈 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

🌈 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、通信上传下载分配

🌈 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

🌈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、MPPT优化、家庭用电

🌈 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

🌈 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、SOC估计、阵列优化、NLOS识别

🌈 车间调度

零等待流水车间调度问题NWFSP、置换流水车间调度问题PFSP、混合流水车间调度问题HFSP、零空闲流水车间调度问题NIFSP、分布式置换流水车间调度问题 DPFSP、阻塞流水车间调度问题BFSP

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