基于距离变化能量开销动态调整的WSN低功耗拓扑控制开销算法matlab仿真

目录

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.核心程序

4.算法仿真参数

5.算法理论概述

6.参考文献

7.完整程序

---

1.程序功能描述

       通过动态调整节点通信的能量开销，平衡网络负载，延长WSN生命周期。具体通过建立基于距离的能量消耗模型，根据节点间实时距离切换能量计算模式，优化拓扑结构，减少冗余通信能耗。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

3.核心程序

..................................................................
            %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
            %计算丢包率
            dists    = [path_distance1+path_distance2+path_distance]/(1+times0);
            
            if dists>1000
               dbls(t)  = 1;
            else
               dbls(t)  = 0; 
            end
        end 
        Delays2(jn) = mean(Delays);
        consmp2(jn) = mean(abs(1e3*consmp));
        dbls2(jn)   = mean(dbls);
    end
    ind1         = find(Delays2 > 1e5);
    ind2         = find(Delays2 < 0);
    ind          = unique([ind1,ind2]);
    Delays2(ind) = [];
    Delayn(ni)   = mean(Delays2)/Smax;

    consmpn(ni)  = mean(consmp2);
    %丢包率
    ind1         = find(dbls2 < 0);
    dbls2(ind1)  = [];
    dbl(ni)      = mean(dbls2);
end




figure;
plot(SPEED,Delayn,'b-o');
grid on
xlabel('发送速率(bits/s)');
ylabel('时延');
 
figure;
plot(SPEED,consmpn,'b-o');
grid on
xlabel('发送速率(bits/s)');
ylabel('能耗');



figure;
plot(SPEED,dbl,'b-o');
grid on
xlabel('发送速率(bits/s)');
ylabel('丢包率');
 

Life = E0/consmpn(end);


save R1.mat SPEED Delayn
save R2.mat SPEED dbl
save R3.mat SPEED Life
save R4.mat SPEED consmpn
12_076m

4.算法仿真参数

%节点分布范围
SCALE = 500;%
%初始节点能量
E0    = 50;
%节点之间的通信半径
Radius= 100;%
FRadius= 100;%
%节点最大移动速度
Vmax  = 0;%
%数据发送包速率
Smax  = 30;%
%数据发送包长度
SLen  = 2000;%
%节点通信阈值
LRad  = 87;
%电路能耗系数
Eelec = 5e-8;
%信道传播模型的能耗系数
Efs   = 1e-11;
%信道传播模型的能耗系数
Eap   = 1.3e-15;
%压缩比
u     = 0.5;%
%初始变异概率
P     = 0.5;%
MTKL  = 10000;%
Times = 2;%仿真时间

5.算法理论概述

能量消耗模型

发送能量Etx​(k,d),发送kbit数据、距离为d时的总能耗，包括电子电路能耗和功率放大能耗：

物理意义：近距离通信时，能量主要消耗在电子电路；远距离时，功率放大能耗占主导，且随距离急剧增加。

接收能量Erx​(k),接收kbit数据的能耗，仅包含电子电路能耗：Erx​(k)=k⋅Eelec​.

算法原理

       基于距离的动态能量调整机制,根据节点间实时距离d，动态切换能量计算模型（自由空间或多径衰落），并通过拓扑控制优化节点通信链路，确保：

1.近距离节点采用低功耗的自由空间模型通信；

2.远距离节点通过多跳中继缩短传输距离，避免直接长距离通信导致的高能耗；

3.周期性更新节点位置与距离，动态调整拓扑，平衡全网能耗。

关键假设

1.节点具备有限的移动性或静止，可通过 GPS、无线定位等技术获取坐标；

2.节点间通信链路对称（即A到B的距离等于B到A的距离）；

3.网络采用分层或平面拓扑结构，支持多跳路由。

       基于距离变化的动态能量开销调整算法，通过精准建模节点能耗与距离的关系，实现了WSN 拓扑的低功耗优化。其核心在于根据实时距离切换能量模型，结合多跳中继和动态拓扑维护，平衡了能耗、时延与网络稳定性。

6.参考文献

[1]陈星.基于能量与连通度的WSN拓扑控制算法研究[D].东北大学,2011.DOI:10.7666/d.J0119141.

[2]游路瑶,万羊所,彭德军,等.基于势博弈的WSN分布式拓扑控制算法[J].计算机应用研究, 2017, 34(8):2496-2501.

7.完整程序

VVV