面向WSN的节能睡眠觉醒感知(EESAA)智能路由协议(Matlab代码实现)

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🔥 内容介绍

随着物联网(IoT)的快速发展,无线传感器网络(WSN)已成为连接和收集环境数据的重要技术。然而,WSN的节点通常由于能量限制而无法长时间运行,因此节能成为了WSN设计中的重要考虑因素。为了解决这个问题,研究人员提出了许多节能路由协议,其中一个被广泛研究和应用的协议是面向WSN的节能睡眠觉醒感知(EESAA)智能路由协议。

EESAA协议是一种基于感知的路由协议,它利用节点的环境感知能力来决定节点是否进入睡眠模式,从而延长整个网络的寿命。该协议的设计主要基于以下几个关键思想:

    1. 睡眠觉醒机制:EESAA协议通过感知节点周围环境的变化来决定节点是否进入睡眠模式。当节点感知到环境中没有活动时,它将自动进入睡眠模式以节省能量。当环境中出现活动时,节点将被唤醒并重新参与网络通信。这种睡眠觉醒机制可以大大减少节点的能量消耗。
    2. 路由决策:EESAA协议通过选择能量消耗最低的路径来进行路由决策。在选择路径时,协议会考虑节点的能量水平、节点之间的距离以及预计的通信负载等因素。通过优化路由路径,EESAA协议能够最大程度地减少能量消耗,延长整个网络的寿命。
    3. 节点活动调度:EESAA协议还通过节点活动调度来进一步优化能量消耗。协议会根据节点的能量水平和预计的通信需求,动态地调整节点的活动时间和频率。这样一来,能量较低的节点可以减少活动时间,而能量较高的节点则可以增加活动时间,从而实现更均衡的能量消耗。

    EESAA协议在WSN中的应用已经取得了显著的成果。通过使用该协议,WSN的整体能量效率得到了大幅提高,网络的寿命得到了显著延长。此外,EESAA协议还具有较好的可扩展性和鲁棒性,可以适应不同规模和复杂度的网络环境。

    然而,EESAA协议也存在一些挑战和改进空间。例如,协议对环境感知的依赖性较高,当环境变化较快时,协议可能无法及时做出合适的决策。此外,协议在节点活动调度方面仍有一定的改进空间,如何更准确地预测节点的通信需求以及如何动态调整节点的活动时间等问题仍需要进一步研究和改进。

    总的来说,面向WSN的节能睡眠觉醒感知(EESAA)智能路由协议是一种有效延长WSN寿命的技术。通过利用节点的环境感知能力和优化路由决策,该协议能够最大程度地减少能量消耗,并实现更均衡的能量分配。尽管还存在一些挑战,但随着进一步研究和改进,EESAA协议有望在WSN领域发挥更大的作用,并推动物联网技术的发展。

    📣 部分代码

    function [MeanMin, MeanMinNorm, BestMin, BestMinNorm, MeanCPU] = Monte% Monte Carlo execution of population-based optimization software% OUTPUT MeanMin is the mean of the best solution found. It is a% nFunction x nBench array, where nFunction is the number of optimization% functions that are used, and nBench is the number of benchmarks that% are optimized.% OUTPUT MeanMinNorm is MeanMin normalized to a minimum of 1 for each benchmark.% OUTPUT BestMin is the best solution found by each optimization function% for each benchmark.% OUTPUT BestMinNorm is BestMin normalized to a minimum of 1 for each benchmark.% OUTPUT MeanCPU is the mean CPU time required for each optimization function% normalized to 1.nMonte = 100; % number of Monte Carlo runs% Optimization methodsOptFunction = ['ACO   '; % ant colony optimization'BBO   '; % biogeography-based optimization'DE    '; % differential evolution'ES    '; % evolutionary strategy'GA    '; % genetic algorithm'PBIL  '; % probability based incremental learning'PSO   '; % particle swarm optimization'StudGA']; % stud genetic algorithm% Benchmark functions Bench = [     %     multimodal? separable?  regular? 'Ackley    '; %     y           n           y 'Fletcher  '; %     y           n           n 'Griewank  '; %     y           n           y 'Penalty1  '; %     y           n           y 'Penalty2  '; %     y           n           y 'Quartic   '; %     n           y           y 'Rastrigin '; %     y           y           y 'Rosenbrock'; %     n           n           y 'Schwefel  '; %     y           y           n 'Schwefel2 '; %     n           n           y 'Schwefel3 '; %     y           n           n 'Schwefel4 '; %     n           n           n 'Sphere    '; %     n           y           y 'Step      ']; %    n           y           n%Bench = ['MAPSS'];nFunction = size(OptFunction, 1);nBench = size(Bench, 1);MeanMin = zeros(nFunction, nBench);BestMin = inf(nFunction, nBench);MeanCPU = zeros(nFunction, nBench);for i = 1 : nFunction    for j = 1 : nBench        disp(['Optimization method ', num2str(i), '/', num2str(nFunction), ...            ', Benchmark function ', num2str(j), '/', num2str(nBench)]);        for k = 1 : nMonte            tic;            [Cost] = eval([OptFunction(i,:), '(@', Bench(j,:), ', false);']);            MeanCPU(i,j) = ((k - 1) * MeanCPU(i,j) + toc) / k;                        MeanMin(i,j) = ((k - 1) * MeanMin(i,j) + Cost(end)) / k;            BestMin(i,j) = min(BestMin(i,j), Cost(end));        end    endend% Normalize the resultsif min(MeanMin) == 0    MeanMinNorm = [];else    MeanMinNorm = MeanMin * diag(1./min(MeanMin));endif min(BestMin) == 0    BestMinNorm = [];else    BestMinNorm = BestMin * diag(1./min(BestMin));endMeanCPU = min(MeanCPU');MeanCPU = MeanCPU / min(MeanCPU);

    ⛳️ 运行结果

    image.gif编辑

    🔗 参考文献

    [1] Bhattacharya P P .Journal of Wireless Sensor Networks Performance Comparison of Heterogeneous EESAA in Two and Three Dimensional Wireless Sensor Networks[J].  2016.

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    1 各类智能优化算法改进及应用

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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

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    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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