m基于matlab的AODV,leach自组网网络平台仿真,对比吞吐量,端到端时延,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量

简介: m基于matlab的AODV,leach自组网网络平台仿真,对比吞吐量,端到端时延,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量

1.算法仿真效果
matlab2022a仿真结果如下:
64659acdfcf913b9695d48f05e9be552_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
93fc4b727103133c9f9df798997c85a2_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
97019c5a3f3492cce20ab826bfa8fc3c_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
01add0789e98ca6fadf971ad3b08f61f_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png
7af9c9d95011d9da12c86cdf2a1d676d_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

2.算法涉及理论知识概要

   AODV是一种应用于无线网状网络的路由协议。它源节点需要发送数据时才进行路由发现。当没有数据发送请求时并不执行。在路由发现过程中首先检查路由表中是否存在从源节点到目的节点的路由,若存在则直接进行数据转发,若不存在,则广播RREQ分组进行寻找并建立路由。当目的节点收到第一个RREQ分组时,立即回复RREP分组给源节点,当源节点收到RREP分组时,便沿着RREP的路径建立了一条到目的节点的路径,然后通过此路径进行数据的传送。当节点在转发分组失败的时候便广播一个RRER分组,以此来告知源节点路径断开,源节点收到RRER之后将要发送的数据存入缓存,并重新发起路由发现的过程,直到新的路由路径建立起来的时候,才将缓存中的数据依次发送给目的节点。

  AODV是一种按需路由协议,根据业务需求建立和维护路由,它是DSDV (Destination—SequencedDistance-Vector)协议和DSR(Dynamic Source Routing) 协议的结合,使用DSDV协议中的目的节点序列号来防止缓存的路由信息过期以及环路的产生,路由建立则是基于DSR协议中所采用的方法,不同点在于AODV采用的是逐跳路由而不是源路由,可以实现ZigBee节点之间动态的、自发的路由,使节点很快实现到目的节点的通信。ZigBee路由算法中使用的AODVjr算法是对AODV算法的精简和改进,但是仍然保持AODV的原始功能。其特点是路由路径最佳,缺点是单个节点需要路由表,整体路由代价高。

   AODV路由协议主要可分为初始化、路由的建立及维护、显示、时钟、节点移动模块。总体设计框图所示:

caa867efe4eb6adf079604928f056501_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

    AODV是一种按需路由协议,根据业务需求建立和维护路由,它是DSDV协议和DSR协议的结合。使用DSDV协议中的目的节点序列号来防止缓存的路由信息过期以及环路的产生,路由建立则是基于DSR协议中所采用的方法,不同点在于AODV采用的是逐跳路由而不是源路由。  

    控制中心主要包括消息收发模块、用户列表(相关节点信息,用户名和IP)、参数设置模块和功能性模块。

 1.参数设置模块:可以实现节点个数、仿真场景大小、仿真时间、信道模型、路由协议、节点初始能量等的输入或者选择

 2.功能性模块:显示拓扑结构图;计算网络平均吞吐量、平均端到端时延、丢包率、剩余节点个数、节点消耗能量等

    参数设置模块,是通过GUI界面进行设置,主要实现可设置网络节点,仿真场景大小,仿真时间,信道模型的选择,路由协议的选择,节点初始能量的设置等参数变量,这些变量,我们均通过GUI界面进行参数的输入。

    功能模块,显示拓扑结构图;计算网络平均吞吐量、平均端到端时延、丢包率、剩余节点个数、节点消耗能量等

708b1291b7f9f5afe4789b3dc25a09a0_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

整个网络的工作机制如下:

    通过设置N个网络节点,在设置好大小的场景中,进行随机坐标的分布,并设置整个网络的工作时间,即仿真时间,不同节点之间的信息传递,其信道模型根据设置,选择Free space和 Two-ray ground reflection两种类型的信道,网络工作的MAC协议为IEEE 802.11,而路由协议,则根据选择,设置Leach或者AODV,或AODV改进三种类型。然后,我们根据网络的实际仿真结果,实时的输出六个指标。


3.MATLAB核心程序

 
    countCHs3 = 0;
    cluster3  = 1;
    for i = 1:n
        if Ea > 0 & S3(i).E > 0 & S3(i).G <= 0  
             if rand<= 0.2
                countCHs3             = countCHs3+1;
                packets_TO_BS3        = packets_TO_BS3+1;
                PACKETS_TO_BS3(r+1)   = packets_TO_BS3;
                S3(i).type            = 'C';
                C3(cluster3).xd       = S3(i).xd;
                C3(cluster3).yd       = S3(i).yd;
                if r > 1
                   distance              = sqrt((S3(i).xd-(S3(n+1).xd) )^2 + (S3(i).yd-(S3(n+1).yd))^2 );
                   Fs                    = LBF3t(r);
                   Ps                    = Ec3(r);
                   Gs                    = w1*distance+w2*Fs+w3*Ps;
                else
                   distance              = sqrt((S3(i).xd-(S3(n+1).xd) )^2 + (S3(i).yd-(S3(n+1).yd))^2 ); 
                   Gs                    = distance;
                end
                C3(cluster3).distance = Gs;
                C3(cluster3).id       = i;
                X3(cluster3)          = S3(i).xd;
                Y3(cluster3)          = S3(i).yd;
                cluster3              = cluster3+1;
                %计算簇头发送4000bit数据的能量消耗
                if Gs > do 
                   S3(i).E = S3(i).E - ((ETX+EDA)*(PACK) + Emp*PACK*(distance*distance*distance*distance)); 
                end
                if Gs <= do 
                   S3(i).E = S3(i).E - ((ETX+EDA)*(PACK) + Efs*PACK*(distance * distance)); 
                end
             end
        end
    end
    STATISTICS.COUNTCHS3(r+1) = countCHs3;
 
    x3 = zeros(1,cluster3-1);
    y3 = 0;
    z3 = 0;
    Drop_rate0 = zeros(1,n);
    
    %产生不同的路由路径,用来进行综合分析
    PATH = [];
    Nums = 1:n;
    nn   = n;
    for js = 1:n/2
        tmps = randperm(nn);
        if js > 1
           I1 = find(tmps == tmps1);
           I2 = find(tmps == tmps2);
           tmps(I1)=0;
           tmps(I2)=0;
           tmps(find(tmps==0)) = [];
        end
        SS   = tmps(1);
        DD   = tmps(2);
        %根据原节点和目标节点进行路由跟新
        [path,hop] = aodv_path_discovery_new(n,nodes_link,SS,DD,Fload,PLest,BREAK);
        PATH     = [PATH,path];
        tmps1    = SS;
        tmps2    = DD;
    end
    for ind=1:length(PATH)
        i = PATH(ind);
        if S3(i).type=='N' && S3(i).E>0
           if cluster3-1 >= 1
              min_dis         = Inf;
              min_dis_cluster = 0;
              for c=1:cluster3-1
                  if r > 1
                     distance              = sqrt((S3(i).xd-C3(c).xd)^2 + (S3(i).yd-C3(c).yd)^2);
                     Fs                    = LBF3t(r);
                     Ps                    = Ec3(r);
                     Gs                    = w1*distance+w2*Fs+w3*Ps;
                  else
                     distance              = sqrt((S3(i).xd-C3(c).xd)^2 + (S3(i).yd-C3(c).yd)^2); 
                     Gs                    = distance;
                  end
                  temp = min(min_dis,Gs);
                  if temp < min_dis
                     min_dis         = temp;
                     min_dis_cluster = c;
                     x3(c)           = x3(c)+1;
                  end
              end
相关文章
|
12天前
|
缓存 算法 物联网
基于AODV和leach协议的自组网络平台matlab仿真,对比吞吐量,负荷,丢包率,剩余节点个数,节点消耗能量
本系统基于MATLAB 2017b,对AODV与LEACH自组网进行了升级仿真,新增运动节点路由测试,修正丢包率统计。AODV是一种按需路由协议,结合DSDV和DSR,支持动态路由。程序包含参数设置、消息收发等功能模块,通过GUI界面配置节点数量、仿真时间和路由协议等参数,并计算网络性能指标。 该代码实现了节点能量管理、簇头选举、路由发现等功能,并统计了网络性能指标。
133 73
|
28天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
大规模MIMO通信系统信道估计matlab性能仿真,对比LS,OMP,MOMP以及CoSaMP
本文介绍了大规模MIMO系统中的信道估计方法,包括最小二乘法(LS)、正交匹配追踪(OMP)、多正交匹配追踪(MOMP)和压缩感知算法CoSaMP。展示了MATLAB 2022a仿真的结果,验证了不同算法在信道估计中的表现。最小二乘法适用于非稀疏信道,而OMP、MOMP和CoSaMP更适合稀疏信道。MATLAB核心程序实现了这些算法并进行了性能对比。以下是部分
174 84
|
1天前
|
传感器 算法 C语言
基于无线传感器网络的节点分簇算法matlab仿真
该程序对传感器网络进行分簇,考虑节点能量状态、拓扑位置及孤立节点等因素。相较于LEACH算法,本程序评估网络持续时间、节点死亡趋势及能量消耗。使用MATLAB 2022a版本运行,展示了节点能量管理优化及网络生命周期延长的效果。通过簇头管理和数据融合,实现了能量高效和网络可扩展性。
|
27天前
|
算法
基于GA遗传优化的TSP问题最优路线规划matlab仿真
本项目使用遗传算法(GA)解决旅行商问题(TSP),目标是在访问一系列城市后返回起点的最短路径。TSP属于NP-难问题,启发式方法尤其GA在此类问题上表现出色。项目在MATLAB 2022a中实现,通过编码、初始化种群、适应度评估、选择、交叉与变异等步骤,最终展示适应度收敛曲线及最优路径。
|
27天前
|
监控 算法 数据安全/隐私保护
基于视觉工具箱和背景差法的行人检测,行走轨迹跟踪,人员行走习惯统计matlab仿真
该算法基于Matlab 2022a,利用视觉工具箱和背景差法实现行人检测与轨迹跟踪,通过构建背景模型(如GMM),对比当前帧与模型差异,识别运动物体并统计行走习惯,包括轨迹、速度及停留时间等特征。演示三维图中幅度越大代表更常走的路线。完整代码含中文注释及操作视频。
|
20天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
SCM信道模型和SCME信道模型的matlab特性仿真,对比空间相关性,时间相关性,频率相关性
该简介展示了使用MATLAB 2022a进行无线通信信道仿真的结果,仿真表明信道的时间、频率和空间相关性随间隔增加而减弱,并且宏小区与微小区间的相关性相似。文中介绍了SCM和SCME模型,分别用于WCDMA和LTE/5G系统仿真,重点在于其空间、时间和频率相关性的建模。SCME模型在SCM的基础上进行了扩展,提供了更精细的参数化,增强了模型的真实性和复杂度。最后附上了MATLAB核心程序,用于计算不同天线间距下的空间互相关性。
23 0
|
22天前
|
算法 5G 数据安全/隐私保护
3D-MIMO信道模型的MATLAB模拟与仿真
该研究利用MATLAB 2022a进行了3D-MIMO技术的仿真,结果显示了不同场景下的LOS概率曲线。3D-MIMO作为5G关键技术之一,通过三维天线阵列增强了系统容量和覆盖范围。其信道模型涵盖UMa、UMi、RMa等场景,并分析了LOS/NLOS传播条件下的路径损耗、多径效应及空间相关性。仿真代码展示了三种典型场景下的LOS概率分布。
46 1
|
1天前
|
算法 数据安全/隐私保护
星座图整形技术在光纤通信中的matlab性能仿真,分别对比标准QAM,概率整形QAM以及几何整形QAM
本文介绍了现代光纤通信系统中的星座图整形技术,包括标准QAM、概率整形QAM和几何整形QAM三种方法,并对比了它们的原理及优缺点。MATLAB 2022a仿真结果显示了不同技术的效果。标准QAM实现简单但效率有限;概率整形QAM通过非均匀符号分布提高传输效率;几何整形QAM优化星座点布局,增强抗干扰能力。附带的核心程序代码展示了GMI计算过程。
8 0
|
13天前
|
算法
基于ACO蚁群优化的UAV最优巡检路线规划算法matlab仿真
该程序基于蚁群优化算法(ACO)为无人机(UAV)规划最优巡检路线,将无人机视作“蚂蚁”,巡检点作为“食物源”,目标是最小化总距离、能耗或时间。使用MATLAB 2022a版本实现,通过迭代更新信息素浓度来优化路径。算法包括初始化信息素矩阵、蚂蚁移动与信息素更新,并在满足终止条件前不断迭代,最终输出最短路径及其长度。
|
16天前
|
算法 数据挖掘 vr&ar
基于ESTAR指数平滑转换自回归模型的CPI数据统计分析matlab仿真
该程序基于ESTAR指数平滑转换自回归模型,对CPI数据进行统计分析与MATLAB仿真,主要利用M-ESTAR模型计算WNL值、P值、Q值及12阶ARCH值。ESTAR模型结合指数平滑与状态转换自回归,适用于处理经济数据中的非线性趋势变化。在MATLAB 2022a版本中运行并通过ADF检验验证模型的平稳性,适用于复杂的高阶自回归模型。
下一篇
无影云桌面