【WSN】无线传感器网络模拟器研究Matlab代码实现

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🔥 内容介绍

无线传感器网络(WSN)是一种由许多分布式传感器节点组成的网络,这些节点能够通过无线通信进行协作。WSN被广泛应用于环境监测、智能交通、农业和医疗等领域,因其低成本、易部署和灵活性而备受关注。

在WSN的研究中,模拟器是一种重要的工具。模拟器可以帮助研究人员模拟和评估各种无线传感器网络的性能,包括网络拓扑结构、能耗、传输延迟和数据可靠性等指标。通过模拟器,研究人员可以更好地理解和优化WSN的设计和运行。

目前,有许多无线传感器网络模拟器可供选择。其中一些模拟器是开源的,如NS-2、NS-3和OMNeT++等。这些开源模拟器具有灵活性和可扩展性,可以根据具体需求进行定制和扩展。同时,它们还提供了丰富的网络模型和协议库,使得研究人员可以方便地进行各种实验和仿真。

NS-2是最早被广泛使用的无线传感器网络模拟器之一。它提供了一个基于事件驱动的仿真环境,可以模拟各种传感器节点和通信设备的行为。NS-2还提供了丰富的网络协议模型和路由算法,使得研究人员可以进行各种网络性能和协议比较的实验。

NS-3是NS-2的继任者,它是一个全新设计的模拟器。NS-3采用了更现代化的仿真引擎和建模方法,提供了更准确和可靠的仿真结果。NS-3还支持更多的通信技术和网络协议,包括无线局域网(WLAN)、蜂窝网络和物联网等。由于其先进的功能和性能,NS-3在学术界和工业界都得到了广泛应用。

OMNeT++是另一个流行的无线传感器网络模拟器。它是一个基于组件的模拟器,提供了强大的建模和仿真能力。OMNeT++支持多种网络技术和协议,包括有线和无线网络、传感器网络和自组织网络等。OMNeT++还提供了丰富的可视化工具和分析器,方便研究人员对仿真结果进行可视化和分析。

除了这些开源模拟器,还有一些商业模拟器可供选择,如OPNET和QualNet等。这些商业模拟器通常提供更高级的功能和技术支持,但价格较高。因此,选择合适的模拟器需要根据具体需求和预算来进行评估。

总的来说,无线传感器网络模拟器在WSN研究中起着至关重要的作用。通过模拟器,研究人员可以更好地理解和优化WSN的设计和性能。无论是选择开源模拟器还是商业模拟器,都需要根据具体需求来进行评估,并结合实际情况进行选择。希望未来能有更多先进和强大的模拟器出现,为WSN的研究和应用提供更好的支持。

📣 部分代码

function [MinCost,Best] = PBIL(ProblemFunction, DisplayFlag)% Probability Based Incremental Learning (PBIL) for optimizing a general function.% INPUTS: ProblemFunction is the handle of the function that returns %         the handles of the initialization, cost, and feasibility functions.%         DisplayFlag says whether or not to display information during iterations and plot results.if ~exist('DisplayFlag', 'var')    DisplayFlag = true;end[OPTIONS, MinCost, AvgCost, InitFunction, CostFunction, FeasibleFunction, ...    MaxParValue, MinParValue, Population] = Init(DisplayFlag, ProblemFunction);MinCost = [];AvgCost = [];LearningRate = 0.05; % PBIL learning rateUpdateFromBest = 1; % number of good population members to use to update the probability vector each generationUpdateFromWorst = 0; % number of bad population members to use to update the probability vector each generationKeep = 1; % elitism parameter: how many of the best individuals to keep from one generation to the next% The 0.5 multiplication factor below seems to be key to getting% good performance from this PBIL program. It may be an artifact of the% particular objective function that we're optimizing because it tends to keep the % population members in the middle of their allowable ranges.Factor = 1;%0.5;pMutate = 0; % probability vector mutation rateshiftMutate = 0.1; % probability vector mutation shift magnitudeepsilon = 1e-6;ProbVec = 0.5 * ones(1, OPTIONS.numVar); % initial probability vector% Begin the evolution loopfor GenIndex = 0 : OPTIONS.Maxgen    % Generate a population based on the probability vector.    for popindex = 1 : OPTIONS.popsize        if (GenIndex == 0) || (popindex > Keep)            RandVec = Factor * (rand(1,OPTIONS.numVar) - 0.5) + ProbVec;            RandVec = max(0, min(1-epsilon, RandVec));            chrom = floor(MinParValue + (MaxParValue - MinParValue + 1) * RandVec);            Population(popindex).chrom = chrom;        end    end    % Make sure the population does not have duplicates.     Population = ClearDups(Population, MaxParValue, MinParValue);    % Calculate cost    Population = CostFunction(OPTIONS, Population);    % Sort from best to worst    Population = PopSort(Population);    % Compute the average cost of the valid individuals    [AverageCost, nLegal] = ComputeAveCost(Population);    % Display info to screen    MinCost = [MinCost Population(1).cost];    AvgCost = [AvgCost AverageCost];    if DisplayFlag        disp(['The best and mean of Generation # ', num2str(GenIndex), ' are ',...            num2str(MinCost(end)), ' and ', num2str(AvgCost(end))]);    end    % Probability vector update from best population members    for k = 1 : UpdateFromBest        %ProbVec = ProbVec * (1 - LearningRate);        Adjustment = (Population(k).chrom - MinParValue) / (MaxParValue - MinParValue);        Adjustment = (Adjustment - ProbVec) * LearningRate;        ProbVec = ProbVec + Adjustment;    end    % Probability vector update from worst population members    for k = OPTIONS.popsize-UpdateFromWorst+1 : OPTIONS.popsize        %ProbVec = ProbVec * (1 - LearningRate);        Adjustment = (Population(k).chrom - MinParValue) / (MaxParValue - MinParValue);        Adjustment = (ProbVec - Adjustment) * LearningRate;        ProbVec = ProbVec + Adjustment;    end    % Mutation of the probability vector    for i = 1 : OPTIONS.numVar        if rand < pMutate            ProbVec(i) = ProbVec(i) + shiftMutate * (rand < 0.5);        end    end    ProbVec = max(0, min(ProbVec, 1));endBest=Conclude(DisplayFlag, OPTIONS, Population, nLegal, MinCost);if DisplayFlag    disp(['Probability Vector = ', num2str(ProbVec)]);endreturn;

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 杨雪锋.船用无线传感器网络节点三维定位技术研究[J].大连海事大学, 2012.DOI:10.7666/d.y2089341.

[2] 吴颖.基于WSN的EPC物联网系统的研究[D].华东交通大学[2023-09-19].

[3] 何沐曦.无线传感器网络环境下基于MATLAB和OMNeT++的IEEE1588时间同步仿真[D].西南大学,2015.

[4] 杨挺.无线传感器网络的在线升级研究与实现[D].电子科技大学[2023-09-19].DOI:CNKI:CDMD:2.2007.099610.

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络(CNN)、LSTM、支持向量机(SVM)、最小二乘支持向量机(LSSVM)、极限学习机(ELM)、核极限学习机(KELM)、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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3 路径规划方面

旅行商问题(TSP)、车辆路径问题(VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等)、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合
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