无线传感器网络覆盖及路由关键技术研究附Matlab代码

原创于 2025-12-14 21:22:01 发布 · 302 阅读

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🔥 内容介绍

一、引言：无线传感器网络的核心价值与技术瓶颈

无线传感器网络（WSN）是由大量分布式传感器节点通过无线通信链路组成的自组织网络系统，能够实时感知、采集、传输监测区域内的物理环境参数（如温度、湿度、压力、位移等），广泛应用于环境监测、智能农业、工业测控、灾害预警、医疗健康等领域。作为WSN实现“精准感知-高效传输”核心功能的两大关键技术，覆盖技术与路由技术直接决定了网络的感知质量、通信效率、能量消耗及生存周期。

当前WSN应用场景日趋复杂（如复杂地形、动态环境、大规模部署），传统覆盖与路由技术面临诸多瓶颈：①覆盖方面，节点随机部署易导致感知盲区或重叠覆盖，动态环境下节点位置变化进一步破坏覆盖完整性；②路由方面，传感器节点能量有限且不可再生，传统路由协议难以平衡传输效率与能量消耗，易出现网络分区或过早失效问题。本文系统梳理WSN覆盖及路由关键技术的核心原理，深入分析技术挑战，总结主流优化方案，为WSN的高效部署与工程应用提供技术参考。

二、核心基础：无线传感器网络覆盖技术原理与评价指标

（一）覆盖技术核心原理

WSN覆盖技术的核心目标是通过合理部署或调度传感器节点，在满足感知质量要求的前提下，实现对监测区域的最大化覆盖，同时最小化节点能量消耗与网络部署成本。根据覆盖目标与实现方式的不同，覆盖技术可分为“静态覆盖”与“动态覆盖”两大类：静态覆盖适用于节点部署后位置固定的场景，通过优化初始部署策略保障覆盖质量；动态覆盖适用于节点可移动的场景（如搭载移动平台的传感器节点），通过实时调整节点位置弥补覆盖盲区，适应环境动态变化。

从感知模型来看，传感器节点的覆盖范围通常采用“圆盘模型”（理想感知模型）或“概率感知模型”（实际感知模型）表征：①圆盘模型假设节点感知范围为以节点为中心、感知半径为r的圆形区域，区域内感知概率为1，区域外为0，模型简单易计算；②概率感知模型考虑环境干扰、信号衰减、硬件性能差异等因素，感知概率随距离增加呈衰减趋势，更贴近实际应用场景。

（二）覆盖性能评价指标

合理的评价指标是衡量覆盖技术性能的基础，常用指标包括：①覆盖度：监测区域内被有效感知的面积与区域总面积的比值，反映覆盖完整性；②覆盖盲区面积：未被任何传感器节点感知的区域面积，是评估覆盖质量的核心负面指标；③节点利用率：参与有效覆盖的节点数量与网络总节点数量的比值，反映资源配置效率；④重叠覆盖率：多个节点同时覆盖的区域面积与总覆盖面积的比值，重叠度过高会导致能量浪费；⑤网络生存周期：从网络部署完成到首个节点因能量耗尽失效的时间，间接反映覆盖策略的能量效率。

三、关键技术一：无线传感器网络覆盖优化策略

针对WSN覆盖面临的盲区、重叠覆盖、能量消耗过大等问题，主流覆盖优化策略可分为“部署优化”“节点调度优化”与“感知模型优化”三大类，具体实现方式如下：

（一）部署优化策略

部署优化是提升静态覆盖质量的基础，核心是通过合理规划节点初始位置，减少覆盖盲区与重叠覆盖。根据部署方式的不同，可分为确定性部署与随机部署优化：

1. 确定性部署：适用于可人工干预的场景（如工业厂房、农田温室），通过数学建模规划节点位置。常用方法包括：①网格部署法：将监测区域划分为规则网格，节点部署于网格顶点或中心，确保相邻节点感知范围重叠；②正三角形部署法：节点按正三角形顶点分布，在相同节点密度下可实现比网格部署更高的覆盖效率；③优化算法辅助部署：基于遗传算法、粒子群优化算法、模拟退火算法等智能优化算法，以覆盖度最大化为目标，迭代优化节点部署位置，适配复杂不规则监测区域。

2. 随机部署优化：适用于无法人工干预的复杂场景（如灾害现场、偏远山区），节点通过空投、随机散播等方式部署。优化核心是通过节点自定位与邻居发现，动态调整感知半径或唤醒休眠节点，弥补随机部署带来的覆盖缺陷。例如，采用“覆盖盲区检测算法”识别未覆盖区域，通过唤醒休眠节点或调整节点感知增益，实现盲区覆盖补充。

（二）节点调度优化策略

节点调度优化通过动态调整节点工作状态（唤醒/休眠）或位置，在保障覆盖完整性的前提下，最小化能量消耗，延长网络生存周期。核心思路是“按需唤醒节点”，仅让必要的节点处于工作状态，其余节点进入休眠模式节省能量：

1. 休眠调度算法：基于节点感知范围重叠特性，通过聚类算法将网络划分为多个覆盖簇，每个簇内选择少量节点作为工作节点，其余节点休眠；定期轮换工作节点，实现能量均衡消耗。常用聚类算法包括LEACH算法、HEED算法等，通过簇头选举机制优化簇结构，减少簇内通信能耗。

2. 移动节点调度：适用于节点具备移动能力的场景，通过动态调整移动节点位置弥补覆盖盲区。常用策略包括：①基于覆盖空洞检测的调度：通过节点间信息交互识别覆盖空洞，计算空洞区域的中心位置，调度移动节点向空洞中心移动，实现覆盖补充；②基于优化算法的动态调度：采用蚁群算法、差分进化算法等，以覆盖度最大化为目标，实时优化移动节点的运动轨迹，适应动态变化的监测环境（如移动目标跟踪场景）。

（三）感知模型优化策略

针对实际场景中环境干扰对感知质量的影响，通过优化感知模型提升覆盖准确性。常用方法包括：①自适应感知半径调整：节点根据环境干扰强度、电池剩余能量等参数，动态调整感知半径，在干扰较强区域增大感知半径以保障感知质量，在能量不足时适当减小半径降低能耗；②多节点协同感知：通过多个相邻节点的感知数据融合，弥补单一节点感知的局限性，提升对复杂环境的感知精度，减少因感知误差导致的覆盖盲区。

⛳️ 运行结果

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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

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🌟 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、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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