基于粒子群优化算法的最佳方式设置无线传感器节点的位置,以减轻由于任何能量耗尽节点而产生的覆盖空洞附Matlab代码

这篇文章探讨了如何通过Hilbert-Huang谱分析优化无线传感器网络(WSN)的部署,以提高覆盖率,确保网络性能。作者介绍了使用Matlab进行信号处理和智能优化算法来解决实际监测区域中传感器节点部署的问题。

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智能优化算法  神经网络预测 雷达通信  无线传感器

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⛄ 内容介绍

无线传感器网络(Wireless Sensor Network-WSN)作为物联网的"末梢神经",是一种综合数据感知与采集,融合处理和信息传输功能于一体的无线自组织智能群体型网络信息系统,其典型的应用就是监测某个目标区域,采集人们所需的各种客观世界的物理信息,实际情况中,大部分监测区域都是人类无法直接到达进行确定性部署的,但可以通过随机散播传感节点以自组织的方式形成WSN.传感器节点其物理结构固有的特性导致节点感知范围是有限的,故不能有效地保证监测区域的覆盖率达到应用的需求,因此WSN要想得到广泛的实际应用,覆盖率必须得到保证,这关系着网络的性能及服务质量.

⛄ 部分代码

function [A,f,tt] = hhspectrum(imf,t,l,aff)

% [A,f,tt] = HHSPECTRUM(imf,t,l,aff) computes the Hilbert-Huang spectrum

%

% inputs:

%  - imf : matrix with one IMF per row

%   - t   : time instants

%   - l   : estimation parameter for instfreq

%   - aff : if 1, displays the computation evolution

%

% outputs:

%   - A   : amplitudes of IMF rows

%   - f   : instantaneous frequencies

%   - tt  : truncated time instants

%

% calls:

%   - hilbert  : computes the analytic signal

%   - instfreq : computes the instantaneous frequency

if nargin < 2

  t=1:size(imf,2);

end

if nargin < 3

  l=1;

end

if nargin < 4

  aff = 0;

end

lt=length(t);

tt=t((l+1):(lt-l));

for i=1:(size(imf,1)-1)

  an(i,:)=hilbert(imf(i,:)')';

  f(i,:)=instfreq(an(i,:)',tt,l)';

  A=abs(an(:,l+1:end-l));

  if aff

    disp(['mode ',int2str(i),' trait?])

  end

end

⛄ 运行结果

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⛄ 参考文献

​[1]史朝亚. 基于PSO算法无线传感器网络覆盖优化的研究[D]. 南京理工大学.

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