【无线传感器】基于 Mamdani 模糊推理系统改进无线传感器网络路由和数据包传递附Matlab代码

简介: 【无线传感器】基于 Mamdani 模糊推理系统改进无线传感器网络路由和数据包传递附Matlab代码

✅作者简介:热爱科研的Matlab仿真开发者,修心和技术同步精进,matlab项目合作可私信。

🍎个人主页:Matlab科研工作室

🍊个人信条:格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测雷达通信 无线传感器

信号处理图像处理路径规划元胞自动机无人机 电力系统

⛄ 内容介绍

为了解决无线传感器网络中恶意节点成为簇头而引起的层次路由安全问题,提出了一种基于Mamdani模糊推理的可信簇头选举算法(TCEM)。TCEM算法根据节点的行为表现,采用贝叶斯原理评估节点信任值,在此基础上,结合密集度及向心度,使用Mamdani模糊推理方法计算节点优越度,选择最优者作为簇头,从而实现簇头的可信选举。仿真实验结果表明,该算法能有效阻止恶意节点成为簇头,且在簇头合理分布、网络整体能效等方面均有良好表现。

⛄ 部分代码

st1 = 27221; st2 = 4831;    %定义随机数产生的状态

n = 7; k = 4;              %汉明码的参数

msg = randint(k*500,1,2,st1);   %信息序列

code = encode(msg,n,k,'hamming/binary');  %编码

%产生突发错误,使得相邻码字发生错误

errors = zeros(size(code)); errors(n-2:n+3) = [1 1 1 1 1 1];


inter = randintrlv(code,st2);     %交织

inter_err = bitxor(inter,errors);   %加入突发错误

deinter = randdeintrlv(inter_err,st2);   %解交织

decoded = decode(deinter,n,k,'hamming/binary');  %译码

disp('Number of errors and error rate, with interleaving:');

[number_with,rate_with] = biterr(msg,decoded);   %误码数据


%没有交织

code_err = bitxor(code,errors);          %加入突发错误

decoded = decode(code_err,n,k,'hamming/binary');    %译码

disp('Number of errors and error rate, without interleaving:');

[number_without,rate_without] = biterr(msg,decoded)   %误码数据

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]韩维. 基于无线传感器网络的组播路由算法在智能监控系统中的应用[D]. 武汉科技大学, 2010.

[2]冯仁剑, 成坚, 许小丰,等. 基于Mamdani模糊推理的无线传感器网络可信簇头选举算法[J]. 高技术通讯, 2010(12):7.

⛄ Matlab代码关注

❤️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


目录
打赏
0
0
0
0
874
分享
相关文章
贝叶斯状态空间神经网络:融合概率推理和状态空间实现高精度预测和可解释性
本文将BSSNN扩展至反向推理任务,即预测X∣y,这种设计使得模型不仅能够预测结果,还能够探索特定结果对应的输入特征组合。在二元分类任务中,这种反向推理能力有助于识别导致正负类结果的关键因素,从而显著提升模型的可解释性和决策支持能力。
70 42
贝叶斯状态空间神经网络:融合概率推理和状态空间实现高精度预测和可解释性
图神经网络在信息检索重排序中的应用:原理、架构与Python代码解析
本文探讨了基于图的重排序方法在信息检索领域的应用与前景。传统两阶段检索架构中,初始检索速度快但结果可能含噪声,重排序阶段通过强大语言模型提升精度,但仍面临复杂需求挑战
90 0
图神经网络在信息检索重排序中的应用:原理、架构与Python代码解析
Arista CloudEOS 4.32.2F - 云网络基础架构即代码
Arista CloudEOS 4.32.2F - 云网络基础架构即代码
61 1
基于指纹图像的数据隐藏和提取matlab仿真
本内容介绍了一种基于指纹图像的数据隐藏算法,利用指纹的个体差异性和稳定性实现信息嵌入。完整程序运行无水印,基于Matlab2022a开发。指纹图像由脊线和谷线组成,其灰度特性及纹理复杂性为数据隐藏提供可能,但也受噪声影响。核心代码附详细中文注释与操作视频,适合研究数字版权保护、秘密通信等领域应用。
基于IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪matlab仿真,对比EKF和UKF
本项目基于MATLAB2022A实现IEKF迭代扩展卡尔曼滤波算法的数据跟踪仿真,对比EKF和UKF的性能。通过仿真输出误差收敛曲线和误差协方差收敛曲线,展示三种滤波器的精度差异。核心程序包括数据处理、误差计算及可视化展示。IEKF通过多次迭代线性化过程,增强非线性处理能力;UKF避免线性化,使用sigma点直接处理非线性问题;EKF则通过一次线性化简化处理。
167 14
领先AI企业经验谈:探究AI分布式推理网络架构实践
当前,AI行业正处于快速发展的关键时期。继DeepSeek大放异彩之后,又一款备受瞩目的AI智能体产品Manus横空出世。Manus具备独立思考、规划和执行复杂任务的能力,其多智能体架构能够自主调用工具。在GAIA基准测试中,Manus的性能超越了OpenAI同层次的大模型,展现出卓越的技术实力。
基于图神经网络的大语言模型检索增强生成框架研究:面向知识图谱推理的优化与扩展
本文探讨了图神经网络(GNN)与大型语言模型(LLM)结合在知识图谱问答中的应用。研究首先基于G-Retriever构建了探索性模型,然后深入分析了GNN-RAG架构,通过敏感性研究和架构改进,显著提升了模型的推理能力和答案质量。实验结果表明,改进后的模型在多个评估指标上取得了显著提升,特别是在精确率和召回率方面。最后,文章提出了反思机制和教师网络的概念,进一步增强了模型的推理能力。
306 4
基于图神经网络的大语言模型检索增强生成框架研究:面向知识图谱推理的优化与扩展
基于Adaboost模型的数据预测和分类matlab仿真
AdaBoost(Adaptive Boosting)是一种由Yoav Freund和Robert Schapire于1995年提出的集成学习方法,旨在通过迭代训练多个弱分类器并赋予分类效果好的弱分类器更高权重,最终构建一个强分类器。该方法通过逐步调整样本权重,使算法更关注前一轮中被误分类的样本,从而逐步优化模型。示例代码在MATLAB 2022A版本中运行,展示了随着弱分类器数量增加,分类错误率的变化及测试数据的分类结果。
369 13
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码
这篇文章介绍了ShuffleNetV2网络架构及其代码实现,包括模型结构、代码细节和不同版本的模型。ShuffleNetV2是一个高效的卷积神经网络,适用于深度学习中的目标检测任务。
223 1
目标检测笔记(一):不同模型的网络架构介绍和代码

热门文章

最新文章

AI助理

你好,我是AI助理

可以解答问题、推荐解决方案等

登录插画

登录以查看您的控制台资源

管理云资源
状态一览
快捷访问