16、提升传统 LEACH 协议网络生命周期的方法

提升传统 LEACH 协议网络生命周期的方法

1. 传统 LEACH 协议相关基础

1.1 簇头选择概率公式

在传统 LEACH 协议中,节点成为簇头的概率公式如下:
[T(n)=\begin{cases}
\frac{P}{1 - P\times(r\mod\frac{1}{P})} & \text{if } n\in G \
0 & \text{otherwise}
\end{cases}]
其中,$P$ 是节点成为簇头的选择/概率率,$r$ 是当前轮数,$G$ 是最近 $\frac{1}{P}$ 轮中未被选为簇头的节点集合,$n$ 的取值范围是 0 到 1。

1.2 稳定阶段

在稳定阶段,除簇头节点外的每个节点会决定加入哪个簇。当每个传感器节点做出加入簇的决策后,该信息需反馈给每个簇头。簇头接收簇内所有传感器节点的数据,并创建 TDMA 调度表,告知每个节点何时可以传输数据。簇创建和 TDMA 调度完成后,开始数据传输。簇头接收所有消息,将其合并为一个信号消息并传递给基站。

1.3 水下无线传感器网络(UWSN)面临的挑战

UWSN 虽应用广泛,但面临诸多挑战,这些挑战给其处理过程带来了复杂性,具体如下:
- 有限的电池电量 :这是 WSN 最关键的障碍,减少和平衡能量消耗仍是提高网络生命周期的挑战。
- 有限的通信能力 :WSN 的通信范围较短,阻碍了数据传输,因此设计算法较为复杂。
- 最小的计算能力

【四轴飞行器】非线性三自由度四轴飞行器模拟器研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕非线性三自由度四轴飞行器模拟器的研究展开,重点介绍基于Matlab代码实现的四轴飞行器动力学建模与仿真方法。研究构建了考虑非线性特性的飞行器数学模型,涵盖姿态动力学与运动学方程,实现了三自由度(滚转、俯仰、偏航)的精确模拟。文中详细阐述了系统建模过程、控制算法设计思路及仿真结果分析,帮助读者深入理解四轴飞行器的飞行动力学特性与控制机制;同时,该模拟器可用于算法验证、控制器设计与教学实验。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及无人机相关领域的工程技术人员,尤其适合从事飞行器建模、控制算法开发的研究生和初级研究人员。; 使用场景及目标:①用于四轴飞行器非线性动力学特性的学习与仿真验证;②作为控制器(如PID、LQR、MPC等)设计与测试的仿真平台;③支持无人机控制系统教学与科研项目开发,提升对姿态控制与系统仿真的理解。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐模块分析,重点关注动力学方程的推导与实现方式,动手运行并调试仿真程序,以加深对飞行器姿态控制过程的理解。同时可扩展为六自由度模型或加入外部干扰以增强仿真真实性。
基于分布式模型预测控制DMPC的多智能体点对点过渡轨迹生成研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制(DMPC)的多智能体点对点过渡轨迹生成研究”展开,重点介绍如何利用DMPC方法实现多智能体系统在复杂环境下的协同轨迹规划与控制。文中结合Matlab代码实现,详细阐述了DMPC的基本原理、数学建模过程以及在多智能体系统中的具体应用,涵盖点对点转移、避障处理、状态约束与通信拓扑等关键技术环节。研究强调算法的分布式特性,提升系统的可扩展性与鲁棒性,适用于多无人机、无人车编队等场景。同时,文档列举了大量相关科研方向与代码资源,展示了DMPC在路径规划、协同控制、电力系统、信号处理等多领域的广泛应用。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器人学基础的研究生、科研人员及从事智能系统开发的工程技术人员;熟悉Matlab/Simulink仿真环境,对多智能体协同控制、优化算法有一定兴趣或研究需求的人员。; 使用场景及目标:①用于多智能体系统的轨迹生成与协同控制研究,如无人机集群、无人驾驶车队等;②作为DMPC算法学习与仿真实践的参考资料,帮助理解分布式优化与模型预测控制的结合机制;③支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发中的算法验证与性能对比。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注DMPC的优化建模、约束处理与信息交互机制;按文档结构逐步学习,同时参考文中提及的路径规划、协同控制等相关案例,加深对分布式控制系统的整体理解。
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