Matlab_dashi的博客

无线传感器网络（WSN）定位技术在近年来得到了广泛应用，其中基于到达时间（TOA）的定位算法因其精度高、易于实现等优点而备受关注。Chan算法作为一种经典的TOA定位算法，其计算简单、鲁棒性强，但其定位精度会受到多径效应和非视距（NLOS）环境的影响。为了提高Chan算法在LOS环境下的定位精度，本文提出了一种改进的Chan算法，并通过仿真对比分析其性能。

无线自组网（MANET）是一种由移动节点组成的动态网络，节点之间通过无线链路进行通信。由于其灵活性和可扩展性，MANET在军事、应急救援、环境监测等领域得到了广泛应用。然而，MANET的路由协议设计面临着诸多挑战，例如频繁的拓扑变化、有限的节点资源以及无线链路的不可靠性等。AODV（Ad hoc On-Demand Distance Vector）是一种按需路由协议，它只在需要建立路径时才进行路由发现。AODV协议具有较高的效率和灵活性，能够适应MANET的动态拓扑变化。

无线传感器网络 (WSN) 在环境监测、目标追踪、智能家居等领域应用广泛。然而，其开放性和分布式特性使其容易受到攻击，其中节点欺骗攻击是较为常见的攻击方式之一。该攻击通过伪造虚假信息，例如虚假位置信息，来干扰网络的正常运行。本文基于蒙特卡洛算法模拟一阶二阶移动传感器节点欺骗攻击质心定位，分析攻击对网络定位精度的影响，并提出相应的防御策略。蒙特卡洛算法是一种基于随机抽样的数值计算方法。其基本思想是通过对随机变量进行大量抽样，并根据抽样结果进行统计分析，来近似求解复杂问题的解。

本文介绍了一种基于泰勒级数展开的最小二乘算法，用于解决GPSTDOA联合定位问题。该方法利用泰勒级数展开将非线性观测方程线性化，并结合最小二乘原理进行参数估计。与传统的迭代算法相比，该方法具有计算效率高、收敛速度快等优点。

无线信号强度指示（RSSI）定位技术是一种基于信号强度进行定位的技术，其原理是根据接收到的信号强度与距离之间的关系来估计目标的位置。三边测量是RSSI定位技术中常用的方法之一，它利用三个已知位置的参考点（称为锚点）的信号强度来估计目标的位置。然而，由于实际环境中存在各种干扰因素，三边测量得到的定位结果可能存在较大的误差。差分修正定位算法可以有效地减小这些误差，提高定位精度。差分修正定位算法是一种有效提高RSSI定位精度的技术，它可以有效地减小由于环境因素造成的误差。

LEACH 协议是一种用于无线传感器网络的层次式路由协议。它将传感器节点划分为簇，每个簇由一个簇首节点领导。簇首节点负责收集本簇内其他节点的数据并将其发送到基站。LEACH 协议简单易于实现，但它存在一些缺点，例如簇首节点的能量消耗过快，以及簇首节点到基站的距离过远导致数据传输延迟过大等问题。PEGASIS 协议是一种异构多聚合器多链路由协议，它对 LEACH 协议进行了改进。PEGASIS 协议将传感器节点划分为链，每个链由一个链首节点领导。链首节点负责收集本链内其他节点的数据并将其发送到基站。

​无线传感器设备是物联网 (IoT) 的支柱，它使现实世界中的物体和人类能够连接到互联网并相互交互，从而改善公民的生活条件。然而，物联网设备存在内存和电力限制，无法进行高计算应用程序，而路由任务是使物体成为物联网网络的一部分的关键，尽管它是一个高功耗任务。因此，在设计物联网无线网络的路由协议时，能效是一个至关重要的因素。在本文中，我们提出了一种基于强化学习的节能路由协议 EER-RL。强化学习 (RL) 允许设备适应网络变化，例如移动性和能级，并改进路由决策。

在基于OFDMA的认知无线网络中，认知小区中的认知基站通过频谱感知过程识别自由频带，并使用这些空闲频带与认知小区中的认知用户进行通信。一般来说，所研究的资源分配问题没有考虑认知无线网络的安全问题，以及本章提到的资源分配。随着无线通信技术的快速发展，出现了许多新的无线接入技术和无线数据服务应用，并且对无线频谱的需求急剧增加，这使得频谱资源“更短”我会的。研究表明，在目前的固定频谱分配策略下，无线频谱资源的使用非常低，这反过来会导致很大的“是”。因此，无线频谱资源的“短”和“浪费”之间的矛盾正变得越来越严重。

【LEACH 协议】基于粒子群算法能量均衡高效 WSN 的 PSO-LEACH 协议摘要无线传感器网络（WSN）在各种应用中发挥着至关重要的作用，但其能量受限的特性限制了其使用寿命。低能量自适应群集层次（LEACH）协议是一种广泛使用的能量均衡协议，但它存在群集头能量消耗不均衡的问题。为了解决这一问题，本文提出了一种基于粒子群算法（PSO）的改进 LEACH 协议（PSO-LEACH）。PSO-LEACH 利用 PSO 算法优化群集头选择过程，从而实现更均衡的能量消耗和更长的网络寿命。引言。

无线传感器网络（WSN）是一种由大量低功耗、低成本的传感器节点组成的网络，用于收集和传输环境数据。由于传感器节点的能量有限，因此在WSN中路由优化至关重要，以最大限度地延长网络寿命。本文提出了一种基于蚁群算法（ACO）的WSN路由优化算法，旨在找到节点消耗能量最低的路由路径。引言WSN在环境监测、工业自动化和医疗保健等领域有着广泛的应用。然而，传感器节点的能量有限，因此路由优化对于延长网络寿命至关重要。传统的路由算法，如最短路径算法，并不考虑节点的能量消耗。蚁群算法。

LEACH 协议是一种用于无线传感器网络 (WSN) 的分布式集群协议。它通过动态头选举、功率控制和数据聚合来提高网络效率和延长网络寿命。本文将探讨 LEACH 协议的原理、优势和局限性。原理LEACH 协议将传感器节点组织成簇，每个簇由一个簇头和多个簇成员组成。簇头负责收集簇成员的数据，聚合数据并将其发送到汇聚点。**动态头选举：**簇头通过随机算法动态选举产生，以避免单点故障。**功率控制：**簇头和簇成员根据距离汇聚点的远近调整其传输功率，以优化能量消耗。

针对CECA算法存在的不足，提出了一种改进的节能分簇多跳路由算法。在每一轮的簇首选举结束之后，本文利用遗传算法寻找出一条遍历所有簇首节点和基站的最优路径，实现了簇首以多跳的方式向基站的数据传输。通过对路由算法进行优化来节约节点的能量消耗，延长无线传感器节点网络生存时间，已成为无线传感器网络的研究热点之一。经过Matlab仿真验证，结果表明改进的算法在网络生命周期、网络的能量消耗和能量均衡性方面均优于LEACH算法和CECA算法算法，达到了能量均衡和延长网络生存周期的目的。🍊个人信条：格物致知。

无线传感器网络（WSN）在环境监测、工业自动化和医疗保健等领域得到了广泛的应用。通信站点部署优化是WSN中一个关键的问题，因为它影响着网络的覆盖率、连接性和能耗。本文提出了一种基于粒子群（PSO）算法的通信站点部署优化方法，该方法旨在最大化网络覆盖率，同时最小化站点数量和能耗。

无线传感器网络（WSN）在环境监测、工业自动化和医疗保健等领域有着广泛的应用。WSN覆盖优化是WSN研究中的一个重要问题，其目标是通过优化传感器节点的部署位置来最大化网络覆盖率。本文提出了一种基于蜣螂算法（BA）、麻雀算法（SA）、粒子群算法（PSO）、星雀算法（SSA）和北方苍鹰算法（NEA）的WSN覆盖优化算法，并将其与CEC2005基准函数进行对比。仿真结果表明，所提出的算法在WSN覆盖优化问题上具有较好的性能，可以有效提高网络覆盖率。

无线传感器网络（WSN）在各种应用中发挥着至关重要的作用，其中覆盖优化是提高网络性能的关键因素。蛇群算法（SOA）是一种基于群体智能的优化算法，具有较强的全局搜索能力和收敛速度。本文提出了一种基于蛇群算法的无线传感器覆盖优化方法，旨在优化传感器的部署位置，以最大化网络覆盖率和最小化覆盖冗余。

异构无线传感器网络（HWSN）由不同能量和计算能力的传感器节点组成。低能耗簇头（CH）选择协议对于 HWSN 的网络生命周期至关重要。LEACH（低能耗自适应分层聚类）协议是一种广泛使用的 CH 选择协议，它通过轮换 CH 角色来平衡能耗。本文探讨了 LEACH 协议，分析了它的优点和缺点，并提供了改进建议。LEACH 协议是一个分布式 CH 选择算法，它将网络划分为簇，每个簇由一个 CH 管理。CH 负责收集簇内节点的数据，并将其聚合并发送到汇聚点。

DV-HOP（Distance Vector-Hop）是一种经典的无线传感器网络（WSN）定位算法，其通过测量节点之间的跳数和已知信标节点的位置来估计未知节点的位置。然而，传统的 DV-HOP 算法存在通信半径不确定和跳距权重固定的问题，这会影响定位精度。本文提出了一种基于粒子群算法（PSO）优化多通信半径和跳距加权的 DV-HOP 定位算法。该算法通过引入多个通信半径和动态调整跳距权重，提高了定位精度。

本文提出了一种基于狼群算法（WOA）结合神经网络的四基站超宽带（UWB）定位方案。该方案利用WOA算法优化神经网络的权重和阈值，提高定位精度。实验结果表明，该方案在复杂室内环境中具有较高的定位精度和鲁棒性。引言无线传感器网络（WSN）在各种应用中发挥着重要作用，其中定位是WSN的关键技术之一。超宽带（UWB）技术具有高精度、高带宽、低功耗等优点，是WSN定位的理想选择。传统的UWB定位算法主要基于时差到达（TDOA）或到达角（AOA）测量。

无线传感器网络（WSN）定位技术旨在确定网络中节点的位置信息。RSSI（接收信号强度指示）无线定位是一种常用的 WSN 定位技术，它基于测量无线信号强度来估计节点之间的距离，从而推断节点的位置。

传感器覆盖优化问题在无线传感器网络中至关重要，其目的是确定最少的传感器节点位置以实现目标区域的最佳覆盖。德劳内三角形覆盖算法是一种常用的传感器覆盖算法，但其存在传感器节点位置优化不足的问题。本文提出了一种基于粒子群算法（PSO）的德劳内三角形传感器覆盖优化算法，通过优化传感器节点位置来提高覆盖率。引言无线传感器网络（WSN）由大量分布式传感器节点组成，用于监测和收集环境信息。传感器覆盖优化问题是WSN中的一个关键问题，其目标是确定最少的传感器节点位置以实现目标区域的最佳覆盖。

低能耗自组织网络（WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的无线网络，用于监测物理环境或执行特定任务。WSN 节点通常受到严格的能源限制，因此设计高效的能量管理机制至关重要。LEACH（低能耗自适应分层群集）协议是一种广泛使用的 WSN 协议，它通过采用多跳传输机制来优化能耗。LEACH 协议概述LEACH 协议将 WSN 节点组织成簇，每个簇由一个簇头和多个成员节点组成。簇头负责收集成员节点的数据并将其转发到汇聚点（通常是网关或基站）。

低能耗自适应分层（LEACH）协议是一种用于无线传感器网络（WSN）的经典分簇协议。它通过将网络中的节点组织成簇来提高网络的能效。本文通过仿真比较了 LEACH 协议和分散式能源高效聚类（DEEC）协议的生命周期和数据传输性能。在 WSN 中，节点通常由电池供电，因此能效至关重要。分簇协议通过将节点组织成簇来提高能效。簇头负责收集和聚合来自其簇成员的数据，然后将数据传输到汇聚点。LEACH 协议是一种单跳分簇协议，其中簇头直接将数据传输到汇聚点。

无线传感器网络 (WSN) 定位技术在各种应用中至关重要，例如环境监测、工业自动化和人员追踪。时差到达 (TOA) 是 WSN 定位中广泛使用的技术，它通过测量信号从已知位置的锚节点传输到未知位置的传感器节点所需的时间来估计传感器节点的位置。本文介绍了两种基于 TOA 的定位算法：TOA-LLOP（线性最小二乘法）和 TOA-CHAN（超双曲导航）。这些算法使用 TOA 测量值来估计传感器节点的位置，并讨论了它们的优势、劣势和适用场景。

智能传感技术预计将成为智能城市和近期环境中的普遍技术。由于集成设备尺寸缩小,同时又保持其计算能力,这些服务正在提高其能力,这些设备可以运行各种机器学习算法,并在各种数据处理任务中实现高性能。一种可用于智能传感的有吸引力的传感器方式是声传感器,它可以在保持中等能耗的情况下传递高信息量的数据。不幸的是,目前无线传感器网络的能量预算通常不足以满足标准麦克风的要求。因此,需要提高各层次----传感、信号处理和通信----的能源效率,以便将无线智能声学传感器推向市场。

LEACH 协议（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种分层聚类路由协议，用于无线传感器网络。该协议将传感器节点组织成簇，每个簇由一个簇头负责收集数据并将其发送到基站。簇头通过轮换的方式产生，以避免某个节点成为永久的簇头而耗尽能量。LEACH 协议的主要优点是能够有效地平衡能量消耗，延长网络寿命。此外，LEACH 协议还具有自适应性强、鲁棒性好等优点。LEACH 协议是一种分层聚类路由协议，用于无线传感器网络。该协议能够有效地平衡能量消耗，延长网络寿命。

分布式无线传感器网络（WSN）是一种由大量传感器节点组成的新型网络，具有自组织、自愈合、低功耗等特点。WSN在环境监测、工业控制、医疗保健等领域有着广泛的应用。DV-HOP定位算法是WSN中常用的定位算法之一。该算法基于每个传感器节点对相邻节点的距离估计，通过交换这些距离估计信息来计算每个节点的位置。DV-HOP算法的精度取决于距离估计的准确性。传统的DV-HOP算法使用接收信号强度指示器（RSSI）来估计节点之间的距离。

为了提高无线传感网络的定位精度从提高测量精度、改善信标N点分布的角度提出了一种基于RSSI均值的等边三角形定位算法.该算法引入信号强指( RSSI)敏感区和非敏感区概念采用高斯模型对非敏感区的RSSI数据进行处理解了RSSI易受干扰的问题.采用等边三角形分布模型处理信标节点的分布保证未知节点运动轨迹始终在信标节点的非敏感区内从而在定位算法上使测量精度得到提高.研究表明高斯模型可以很好地筛选出RSSI较优值;RADAR就是一个基于RSSI的室内定位系统。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇。

无线传感器网络（WSN）是一种由大量微型传感器节点组成的网络，这些传感器节点能够感知周围环境并通过无线通信方式将感知数据传输到网络中。WSN定位算法是用于确定传感器节点位置的一种技术，它可以为网络中其他节点提供位置信息，以便进行数据传输、路由和网络管理等操作。遗传算法（GA）是一种启发式搜索算法，它模仿生物进化过程，通过不断迭代的方式来寻找最优解。GA已被广泛应用于各种优化问题中，包括WSN定位问题。

LEACH（低能耗自适应集群层次路由）和 DEEC（分布式能量高效集群）是两种用于无线传感器网络的层次路由算法。它们都旨在通过在网络中形成簇来减少能量消耗，从而延长网络的寿命。

本文研究了基于CRBs和MLEs估计器对TOA和RSSI算法的性能。CRBs和MLEs估计器是两种常用的定位算法，它们都具有各自的优缺点。本文通过仿真比较了这两种算法的性能，并分析了它们在不同条件下的优缺点。结果表明，在高信噪比条件下，MLEs估计器具有更好的性能，而在低信噪比条件下，CRBs估计器具有更好的性能。

在无线传感器网络（WSN）中，定位是实现网络有效管理和应用的基础。无源定位技术是一种不需要在目标节点部署任何硬件设备，仅通过已知位置的基站信号来估计目标节点位置的技术。本文提出了一种基于Chan-Taylor混合加权算法的移动4个基站无源定位方法。该方法结合了Chan和Taylor两种加权算法的优点，提高了定位精度。

1 模型超宽带无线定位技术有广阔的应用前景,本文列出了主要针对室内物体的基于到达时间差(TDOA)的定位算法.首先对常用的chan算法、fang算法、taylor算法和最小二乘定位算法在LOS情况下的性能展开研究,得出此算法对于服从正态分布的误差有很好的性能,然后仿真结果表明,chan算法、fang算法、taylor算法和最小二乘定位算法定位性能可以达到理想效果.2 部分代码clc;clearallcloseallBSN=4;%基站数量%目标位置MSP(1...