【WSN】一种有效的水下无线传感器网络路由协议附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

智能优化算法   神经网络预测       雷达通信         无线传感器        电力系统

信号处理           图像处理               路径规划         元胞自动机        无人机 

物理应用        机器学习系列       车间调度系列滤波跟踪系列     数据分析系列

图像处理系列

🔥 内容介绍

水下无线传感器网络(Underwater Wireless Sensor Network, UWSN)作为海洋探索、环境监测、资源勘探以及国防安全等领域的重要支撑技术,近年来受到了广泛关注。然而,水下环境的复杂性和特殊性,诸如高衰减、多径效应、时延变化大、带宽窄、节点能量有限等问题,使得传统的无线传感器网络路由协议无法直接应用于UWSN。因此,设计一种高效、可靠、节能的水下无线传感器网络路由协议,是推动UWSN实际应用的关键。本文将围绕“一种有效的水下无线传感器网络路由协议”展开论述,深入探讨其设计挑战、关键技术和未来发展方向。

首先,理解UWSN路由协议设计所面临的挑战至关重要。水下环境的特性对路由协议提出了严峻的要求:

  • 高衰减:

     声波是水下通信的主要方式,但声波在水中的传播衰减远大于陆地无线电波。频率越高,衰减越大,因此,UWSN通常采用较低频率的声波进行通信,但这又限制了数据传输速率。这意味着路由协议必须能够容忍较高的信号衰减,并选择合适的传输距离,以确保通信的可靠性。

  • 多径效应:

     由于水下环境的复杂性,例如海面反射、海底反射、水温梯度变化等,声波信号会经历多次反射和折射,导致信号到达接收端时存在多个路径,从而产生多径效应。多径效应会引起信号干扰和延迟,降低通信质量,因此路由协议需要能够有效地抑制多径效应的影响。

  • 时延变化大:

     声波在水中的传播速度远低于无线电波,而且传播速度会受到水温、盐度、深度等因素的影响,导致传播时延变化较大。这使得UWSN的时延敏感型应用面临严峻挑战,路由协议需要能够适应时延变化,并选择合适的路由路径,以满足应用的时延要求。

  • 带宽窄:

     受限于声波的频率特性和水下环境的限制,UWSN的可用带宽非常有限。因此,路由协议需要高效地利用有限的带宽资源,避免冗余数据的传输,并优化数据传输效率。

  • 节点能量有限:

     UWSN节点通常由电池供电,更换电池非常困难,甚至不可行。因此,节能是UWSN路由协议设计的重要目标。路由协议需要尽可能地降低节点的能量消耗,延长网络的生存时间。

  • 三维空间:

     与陆地WSN不同,UWSN中的节点可以部署在三维空间中,这使得路由协议的设计更加复杂。需要考虑节点的空间位置和移动性,并选择合适的路由算法,以确保网络的连通性和可靠性。

针对上述挑战,研究者们提出了许多有效的UWSN路由协议。这些协议可以大致分为以下几类:

  • 洪泛协议 (Flooding Protocols):

     洪泛协议是最简单的路由协议,每个节点收到数据包后,都会向周围所有邻居节点广播该数据包。虽然洪泛协议能够保证数据包的可靠传输,但会产生大量的冗余数据和能量消耗,不适用于UWSN。

  • 地理路由协议 (Geographic Routing Protocols):

     地理路由协议利用节点的地理位置信息进行路由决策。节点根据目标节点的地理位置,选择距离目标节点最近的邻居节点作为下一跳。常见的地理路由协议包括Depth-Based Routing (DBR) 和 Void-Aware Pressure Routing (VAPR) 等。DBR利用节点深度信息进行路由,VAPR则考虑了空洞区域,避免数据包陷入空洞。

  • 能量感知路由协议 (Energy-Aware Routing Protocols):

     能量感知路由协议的目标是延长网络的生存时间。这些协议会考虑节点的剩余能量,选择剩余能量较多的节点作为下一跳,避免过度消耗部分节点的能量。

  • 基于簇的路由协议 (Clustering-Based Routing Protocols):

     基于簇的路由协议将网络划分为多个簇,每个簇有一个簇头节点。簇头节点负责收集簇内节点的数据,并将数据传输到Sink节点。基于簇的路由协议能够有效地降低网络的通信复杂度,并平衡节点的能量消耗。

  • 数据融合路由协议 (Data Aggregation Routing Protocols):

     数据融合路由协议通过在传输过程中对数据进行融合,减少需要传输的数据量,从而降低能量消耗并提高网络性能。

近年来,一些研究者尝试将机器学习和人工智能技术应用于UWSN路由协议的设计。例如,可以使用强化学习算法来学习最优的路由策略,或者使用神经网络来预测水下信道特性,从而提高路由协议的性能。

然而,现有的UWSN路由协议仍然存在一些不足之处,需要进一步的研究和改进。例如:

  • 自适应性:

     现有的路由协议大多是静态的,无法很好地适应水下环境的变化。需要设计更加自适应的路由协议,能够根据水下环境的变化动态调整路由策略。

  • 可靠性:

     水下通信的可靠性仍然是一个挑战。需要设计更加可靠的路由协议,能够有效地处理数据包丢失和错误,确保数据的可靠传输。

  • 能量效率:

     节点的能量消耗仍然是一个重要的考虑因素。需要设计更加节能的路由协议,能够进一步降低节点的能量消耗,延长网络的生存时间。

  • 安全性:

     随着UWSN的应用越来越广泛,安全性问题也日益突出。需要设计安全的路由协议,能够防止恶意攻击和数据泄露。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 冯亚超,贺康,杨红丽,等.一种无线传感器网络数据收集协议的研究与优化[J].传感技术学报, 2014, 27(3):6.DOI:10.3969/j.issn.1004-1699.2014.03.016.

[2] 陶强.基于蚁群算法的无线传感器网络路由优化研究[D].安徽理工大学,2015.DOI:10.7666/d.Y2768360.

📣 部分代码

🎈 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 

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真,助力科研梦:

🌈 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、 集装箱调度、 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、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位
🌈 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

👇

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

matlab科研助手

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值