【WSN布局】基于粒子群算法优化无线传感器网络 WSN 节点的位置附matlab代码

简介: 【WSN布局】基于粒子群算法优化无线传感器网络 WSN 节点的位置附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

无线传感网(Wireless Sensor Network,WSN)是信息技术革命的重要组成部分,被广泛的应用于军事,医疗护理,环境监测,目标跟踪等领域,是一种重要的信息采集手段。在实际应用中,无线传感网节点的位置信息是其提供各种应用服务的基础,虽然GPS(Global Positioning System)是当前应用最广泛、技术最成熟的全球定位系统,但是由于无线传感网具有节点数量大,体积小,传感节点能量有限的特点;使得高能耗,体积较大,成本较高的GPS定位装置在应用于大规模的WSN时受到限制。对于大规模的无线传感器网络,目前主要的节点定位算法主要分为两类;一类是基于测距的定位算法,即首先通过RSSI(Rdio Signal Strength Indicator),TDOA(Time Difference of Arrival)等各种测距技术测得未知节点到已知节点的距离,列出方程组,再通过最大似然估计法、三边测量法等求解此非线性方程组,最终完成对未知节点的定位;另一种是基于非测距的定位算法,主要是在无线传感网上部署特殊的通信协议,通过网络的连通性来估计节点间的距离,从而完成定位过程,比较典型的算法主要有DV-HOP(Distance vector-hop),质心算法等。粒子群优化算法是一种新兴的群体智能优化算法,主要用于求解非线性优化问题,具有搜索速度快,实现简单的特点,被广泛的应用于路径规划,经济预测等领域.

⛄ 部分代码

close all

clear

clc

addpath(genpath(cd))

warning('off')

%%

N=10;                       % number of nodes

area=[10,10];              % nodes deployment area in meter

Trange=2;                   % transmission range of sensor node in meter

nodes.pos=area(1).*rand(N,2);% nodes geographical locations

lambda=0.125;                % signal wavelength in meter

nodes.major = Trange;        % major axis for ellpitical range in meter

nodes.minor = lambda*Trange;  % minro axis for ellipitical range in meter

% redundantNo=9;               % number of healing nodes  

redundantNo=round(10*N/100);

%% plot the nodes deployment

cnt=1;

for ii=1:N      

   for jj=1:N

       if ii~=jj

           nodes.distance(ii,jj)=pdist([nodes.pos(ii,:);nodes.pos(jj,:)]);

           if nodes.distance(ii,jj)<Trange || nodes.distance(ii,jj)==Trange

               nodes.inrange(ii,jj)=1;

           else

               nodes.inrange(ii,jj)=0;

           end

       end

   end

end


figure

F5=plot(nodes.pos(:,1),nodes.pos(:,2),'.','color','r');

hold on

for ii=1:N                   % plot the circular transmission range

   [nodes.circle.x(ii,:),nodes.circle.y(ii,:)]=circle(nodes.pos(ii,1),nodes.pos(ii,2),Trange);

   F6=fill(nodes.circle.x(ii,:),nodes.circle.y(ii,:),[0.25,0.25,0.25]);

   alpha 0.3

   hold on

end

axis on

xlabel('x(m)')

ylabel('y(m)')

title('Initial Placement of Nodes with circular transmission range')

%% plot delauny triangle

TRI = delaunay(nodes.pos(:,1),nodes.pos(:,2));

figure(2)

F5 = plot(nodes.pos(:,1),nodes.pos(:,2),'.','color','r');

hold on

for ii=1:N                   % plot the circular transmission range

   [nodes.circle.x(ii,:),nodes.circle.y(ii,:)]=circle(nodes.pos(ii,1),nodes.pos(ii,2),Trange);

   F6=fill(nodes.circle.x(ii,:),nodes.circle.y(ii,:),[0.25,0.25,0.25]);

   alpha 0.3

   hold on

end

axis on

xlabel('x(m)')

ylabel('y(m)')

title('Coverage hole in initila position of Nodes')

hold on

triplot(TRI,nodes.pos(:,1),nodes.pos(:,2))

%% Hole detection

[holeDetected.circle,Circmcenter.circle,circumradius.circle]=holeDetection(TRI,nodes,F5,F6,Trange,area,2,1);

display(['--> No of detected Holes for Circular = ',num2str(numel(find(holeDetected.circle)))])

%% PSO optimize position of rest wsn nodes to cover the hole

nvars = 2*(N);

fun=@(x)objf(x,Trange,area);

lb=zeros(nvars,1);

ub=area(1).*ones(nvars,1);

options = optimoptions(@particleswarm,'Display','iter','MaxIterations',100,'PlotFcn','pswplotbestf');

[x,fval] = particleswarm(fun,nvars,lb,ub,options);

finalPos = reshape(x,[numel(x)/2,2]);

% plot the final tuned Node' pos

figure

plot(finalPos(:,1),finalPos(:,2),'o','color','r');

hold on

for ii=1:N                 % plot the circular transmission range

   [finalcircle.x(ii,:),finalcircle.y(ii,:)]=circle(finalPos(ii,1),finalPos(ii,2),Trange);

   fill(finalcircle.x(ii,:),finalcircle.y(ii,:),[0.25,0.25,0.25]);

   alpha 0.3

   hold on

end

axis on

xlabel('x(m)')

ylabel('y(m)')

title('Optimized location of Nodes with circular transmission range')

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]刘伟. 基于改进粒子群优化算法的WSN节点定位的研究[D]. 南京邮电大学.

⛄ 完整代码

❤️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


相关文章
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 Serverless
基于WOA-SVM的乳腺癌数据分类识别算法matlab仿真,对比BP神经网络和SVM
本项目利用鲸鱼优化算法(WOA)优化支持向量机(SVM)参数,针对乳腺癌早期诊断问题,通过MATLAB 2022a实现。核心代码包括参数初始化、目标函数计算、位置更新等步骤,并附有详细中文注释及操作视频。实验结果显示,WOA-SVM在提高分类精度和泛化能力方面表现出色,为乳腺癌的早期诊断提供了有效的技术支持。
|
10天前
|
算法 数据安全/隐私保护 索引
OFDM系统PAPR算法的MATLAB仿真,对比SLM,PTS以及CAF,对比不同傅里叶变换长度
本项目展示了在MATLAB 2022a环境下,通过选择映射(SLM)与相位截断星座图(PTS)技术有效降低OFDM系统中PAPR的算法实现。包括无水印的算法运行效果预览、核心程序及详尽的中文注释,附带操作步骤视频,适合研究与教学使用。
|
5天前
|
存储 关系型数据库 分布式数据库
PolarDB的PolarStore存储引擎以其高效的索引结构、优化的数据压缩算法、出色的事务处理能力著称
PolarDB的PolarStore存储引擎以其高效的索引结构、优化的数据压缩算法、出色的事务处理能力著称。本文深入解析PolarStore的内部机制及优化策略,包括合理调整索引、优化数据分布、控制事务规模等,旨在最大化其性能优势,提升数据存储与访问效率。
16 5
|
18天前
|
算法 数据挖掘 数据安全/隐私保护
基于FCM模糊聚类算法的图像分割matlab仿真
本项目展示了基于模糊C均值(FCM)算法的图像分割技术。算法运行效果良好,无水印。使用MATLAB 2022a开发,提供完整代码及中文注释,附带操作步骤视频。FCM算法通过隶属度矩阵和聚类中心矩阵实现图像分割,适用于灰度和彩色图像,广泛应用于医学影像、遥感图像等领域。
|
19天前
|
算法 调度
基于遗传模拟退火混合优化算法的车间作业最优调度matlab仿真,输出甘特图
车间作业调度问题(JSSP)通过遗传算法(GA)和模拟退火算法(SA)优化多个作业在并行工作中心上的加工顺序和时间,以最小化总完成时间和机器闲置时间。MATLAB2022a版本运行测试,展示了有效性和可行性。核心程序采用作业列表表示法,结合遗传操作和模拟退火过程,提高算法性能。
|
20天前
|
存储 算法 决策智能
基于免疫算法的TSP问题求解matlab仿真
旅行商问题(TSP)是一个经典的组合优化问题,目标是寻找经过每个城市恰好一次并返回起点的最短回路。本文介绍了一种基于免疫算法(IA)的解决方案,该算法模拟生物免疫系统的运作机制,通过克隆选择、变异和免疫记忆等步骤,有效解决了TSP问题。程序使用MATLAB 2022a版本运行,展示了良好的优化效果。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 芯片
基于GSP工具箱的NILM算法matlab仿真
基于GSP工具箱的NILM算法Matlab仿真,利用图信号处理技术解析家庭或建筑内各电器的独立功耗。GSPBox通过图的节点、边和权重矩阵表示电气系统,实现对未知数据的有效分类。系统使用MATLAB2022a版本,通过滤波或分解技术从全局能耗信号中提取子设备的功耗信息。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 算法 5G
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法matlab性能仿真
基于MIMO系统的SDR-AltMin混合预编码算法通过结合半定松弛和交替最小化技术,优化大规模MIMO系统的预编码矩阵,提高信号质量。Matlab 2022a仿真结果显示,该算法能有效提升系统性能并降低计算复杂度。核心程序包括预编码和接收矩阵的设计,以及不同信噪比下的性能评估。
37 3
|
20天前
|
人工智能 算法 大数据
Linux内核中的调度算法演变:从O(1)到CFS的优化之旅###
本文深入探讨了Linux操作系统内核中进程调度算法的发展历程,聚焦于O(1)调度器向完全公平调度器(CFS)的转变。不同于传统摘要对研究背景、方法、结果和结论的概述,本文创新性地采用“技术演进时间线”的形式,简明扼要地勾勒出这一转变背后的关键技术里程碑,旨在为读者提供一个清晰的历史脉络,引领其深入了解Linux调度机制的革新之路。 ###
|
2月前
|
人工智能 算法 数据安全/隐私保护
基于遗传优化的SVD水印嵌入提取算法matlab仿真
该算法基于遗传优化的SVD水印嵌入与提取技术,通过遗传算法优化水印嵌入参数,提高水印的鲁棒性和隐蔽性。在MATLAB2022a环境下测试,展示了优化前后的性能对比及不同干扰下的水印提取效果。核心程序实现了SVD分解、遗传算法流程及其参数优化,有效提升了水印技术的应用价值。

热门文章

最新文章

下一篇
无影云桌面