【WSN】基于LGNDO算法实现传感器物理路由优化附matlab代码

该博客介绍了无线传感器网络(WSN)的基本概念,包括由大量小型传感器节点构成的自组织无线网络,用于感知和处理环境信息。文中提供了一个MATLAB函数`CreatModel`,用于生成随机节点位置、通信延迟和能量模型。该函数通过计算节点间距离、随机分配延迟和能量消耗来构建网络模型。此外,还提及了基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法的相关研究,并指出部分代码引用自网络文献。

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1 内容介绍

无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)是基于数字电路,无线通信,微电机系统等学科发展起来的一个新的研究领域.它是由部署在检测区域内大量廉价的小型传感器节点组成,通过无线通信方式形成的一个自组织无线网络,其作用就是感知周围信息,采集和处理所感知对象的信息,并发送给用户. 

2 部分代码

function model=CreatModel(d,g)

    x = randi([0,g],1,d);         %node position

    

    y = randi([0,g],1,d);         %node position

    

    delay = randi([0,g],1,d);

    Energy = randi([0,g],1,d);

    

    n=numel(x);

    

    model.D=zeros(n,n);

    model.delay=zeros(n,n);

    model.Energy=zeros(n,n);

    

    % Calculate the node distance

    for i=1:n-1

        for j=i+1:n

            

            model.D(i,j)=sqrt((x(i)-x(j))^2+(y(i)-y(j))^2);

            

            model.D(j,i)=model.D(i,j);

            

          

            if rand >0.3 % 70%

                model.delay(i,j)=300*rand();

            else %30%

                 model.delay(i,j)=1000*rand();

            end

             model.delay(j,i)=model.delay(i,j);

             

              if rand >0.8 % 20%

                model.delay(i,j)=100*rand();

            else %80%

                 model.Energy(i,j)=20*rand();

            end

             model.Energy(j,i)=model.delay(i,j);

            

        end

    end

    

    

    

    model.n = n;

    model.x = x;

    model.y = y;

    

end

3 运行结果

4 参考文献

[1]于磊磊, 柴乔林. 基于网络拓扑优化的WSN最小跳路由算法[J]. 计算机应用, 2009(11):3.

博主简介:擅长智能优化算法神经网络预测信号处理元胞自动机图像处理路径规划无人机雷达通信无线传感器等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

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