# 无人机无线传感器网络中的能源高效数据收集附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。

## 🔥核心代码

%Energy-Efficient Data Collection in UAV Enabled Wireless Sensor Network Cheng Zhan , Member, IEEE, Yong Zeng , Member, IEEE, and Rui Zhang , Fellow, IEEE% Jongseok Lee, kwangwoon university, seoul, korea.% Fig. 2(a) - energy consumption vs Skaddpath('./src')Fig1 = load('./data/Fig1.mat');Xr = Fig1.X{3};t = zeros(4,1);for k = 1: 4    t(k) = graythresh(Xr(:,k));endt = min(t);Xr(Xr >= t) = 1;Xr(Xr <   t) = 0;global K M H w alpha beta0 Vmax delta_t Dmax B sigma_2 Lamda Kc Pk q0 qF Sk epsilon T F_1 Ek rk u tolerance Q0parameter_setting('T', 100, 'epsilon',10^-2);%% Parameters% Location of SNsu1 = [-600 ; 400];u2 = [-300 ; -500];u3 = [ 200 ;  500];u4 = [ 600 ; -400];u = [u1,u2,u3,u4];% Initial pointq0 = [-800 ,0]';% Final pointqF = [ 800 ,0]';figure()%% Static collectionQ_Static = mean(u,2);theta = zeros(20,1);for i = 1: 20    Sk = i * 10^6; %    x = sum(Xr);    energy  = zeros(4,1);    for k = 1 : 4                       d = norm(Q_Static - u(:,k));        pathloss = getPathLoss(d);        Rk = getAchievableRate(pathloss);        energy(k) =( Pk  * Sk / (B * Rk));    end        theta(i) =max(energy);endhold onplot(theta,'-+k');%% Straight flightQ_Straight = Q0;theta = zeros(20,1);for i = 1: 20    Sk = i * (10^6);    rk = Sk/(B*delta_t); % 10Mbit/(1Mhz*0.5s)        [tmp, energy] = solveP2(Q_Straight);    theta(i) = energy;endhold onplot(theta,'-ob');%% Optimized trajectoryQ_Opt = Fig1.Q{3};theta = zeros(20,1);for i = 1: 20    Sk = i * (10^6);    rk = Sk/(B*delta_t); % 10Mbit/(1Mhz*0.5s)        [tmp, energy] = solveP2(Q_Opt);    theta(i) = energy;endhold onplot(theta,'-xr');%% Lower boundthetalb =  zeros(20,1);for i = 1: 20    Sk = i * (10^6);    d = H;    pathloss = getPathLoss(d);    Rmax = getAchievableRate(pathloss);        thetalb(i) = Pk * (Sk/ (B * Rmax));    endhold onplot(thetalb,'->m');%% Draw figuretitle('Fig. 2.(a), \theta versus \it S_{k} ( \epsilon = 10^{-2})','fontsize',15)xlabel('Data size S_{k} (Mbits)','fontsize',15)ylabel('min-max energy consumption (Joule)','fontsize',15)xlim([1 20])ylim([0 2.5])xticks([1 5 10 15 20])grid onlegend('Static collecting','Stratight flight','Optimized trjectory','Lower bound','Location','NorthWest','fontsize',12);

## ⛳️ 代码获取关注我

### 🍅 仿真咨询

#### 9 雷达方面

##### 卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合、状态估计

|
2月前
|

【6月更文挑战第7天】物联网中的无线传感器网络（WSN）正加速发展，它由微型传感器节点组成，用于环境数据感知和传输。WSN助力实时监测（如农业、工业生产）、资源管理（能源和物流）、智能交通等领域，提供关键数据支持。Python代码示例展示了数据采集和传输过程。尽管面临能量限制和网络挑战，WSN在物联网中的角色不可或缺，将持续推动社会智能化和可持续发展。
84 2
|
16天前
|

MCKP-MMF算法是一种启发式流量估计方法，用于寻找无线传感器网络的局部最优解。它从最小配置开始，逐步优化部分解，调整访问点的状态。算法处理访问点的动态影响半径，根据带宽需求调整，以避免拥塞。在MATLAB 2022a中进行了仿真，显示了访问点半径请求变化和代价函数随时间的演变。算法分两阶段：慢启动阶段识别瓶颈并重设半径，随后进入周期性调整阶段，追求最大最小公平性。
23 1
|
1月前
|

**摘要:** 本文探讨了基于虚拟力优化提升无线传感器网络（WSNs）覆盖率的方法。通过在MATLAB2022a中仿真，显示了优化前后网络覆盖率对比及收敛曲线。虚拟力优化算法模拟物理力，以优化传感器节点布局，防止重叠并吸引至目标区域，同时考虑墙壁碰撞。覆盖计算利用平面扫描法评估圆形和正方形传感器的覆盖范围。算法通过迭代优化网络性能，以提高WSNs的监控能力。
27 1
|
2月前
|

【计算巢】无线传感器网络(WSN)在智能城市中的应用
【6月更文挑战第3天】智能城市中的无线传感器网络（WSN）在交通监控、环境监测、能源管理和公共安全等领域发挥关键作用。通过模拟代码展示了传感器收集环境数据的过程。尽管面临部署成本、网络安全和数据处理挑战，但WSN为城市发展带来巨大潜力，随着技术进步，将在智能城市中创造更多便利与改善。
36 3
|
1月前
|

34 0
|
3月前
|

161 1
|
3月前

104 1
|
3月前
|

46 0
|
3月前
|

42 1
|
3月前
|
Serverless

40 1