面向无线传感器网络WSN的增强型MODLEACH设计与仿真（Matlab代码实现）

✅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完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信      无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机

🔥 内容介绍

能源效率是无线传感器网络（WSN）中的热点问题。分层路由或集群是降低 WSN 能耗的最佳解决方案。LEACH (Low energy adaptive clustering hierarchy) 是很好的分层协议。基于LEACH引入了很多协议，但仍然存在能效问题。大量研究正在进行 CH（簇头）选举算法、数据聚合、减少传输次数和不同功率级别。MODLEACH (Modified LEACH) 采用三种传输功率等级，降低网络能耗；它还使用不同的簇头选举算法，其中节点的剩余能量大于阈值，它仍然作为下一轮的簇头。MODLEACH 中用于选举簇头的公式与 LEACH 中使用的相同。我们通过使用与 HEED（混合节能分布式集群）中使用的不同的簇头选举方程来增强 MODLEACH，以便它根据节点的剩余能量选择节点作为簇头。我们还通过放置能量空洞去除机制来增强 MODLEACH，这样如果节点的能量小于阈值，它会将节点置于睡眠模式。如果睡眠节点的数量大于 10，则将睡眠节点一个一个地置于活动模式。因此，我们的方法在第一个死节点、稳定期和到基站 (BS) 或接收器的数据包方面增加了生命周期 我们还通过放置能量空洞去除机制来增强 MODLEACH，这样如果节点的能量小于阈值，它会将节点置于睡眠模式。如果睡眠节点的数量大于 10，则将睡眠节点一个一个地置于活动模式。因此，我们的方法在第一个死节点、稳定期和到基站 (BS) 或接收器的数据包方面增加了生命周期 我们还通过放置能量空洞去除机制来增强 MODLEACH，这样如果节点的能量小于阈值，它会将节点置于睡眠模式。如果睡眠节点的数量大于 10，则将睡眠节点一个一个地置于活动模式。因此，我们的方法在第一个死节点、稳定期和到基站 (BS) 或接收器的数据包方面增加了生命周期

📣 部分代码

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%clear;close all%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% PARAMETERS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Field Dimensions - x and y maximum (in meters)xm=100;ym=100;%x and y Coordinates of the Sinksink.x=0.5*xm;sink.y=0.5*ym;%Number of Nodes in the fieldn=100allive1=n;allive2=n;allive3=n;allive7=n;%Optimal Election Probability of a node%to become cluster headp=0.1;sv=0;                                  %%%%%%previously Sensed value S(v)b=0.3;ph=0.5;%Energy Model (all values in Joules)%Initial EnergyEo=0.5;

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

Pandya, Nikunj K., et al. “Design and Simulation of Enhanced MODLEACH for Wireless Sensor Network.” International Conference on Computing, Communication & Automation, IEEE, 2015, doi:10.1109/ccaa.2015.7148440.

🎈 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

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

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

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

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