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【WSN优化】基于移动网格求解无线传感器网络节点覆盖优化问题含Matlab源码

时间:2022-09-11 18:00:00 无线传感器网络wsn全解传感器m1传感器网络中基于k

1 简介

实际场景中无线传感器网络的应用,实现数据远程收集,降低人工成本,拓宽人类了解世界的途径。目前,无线传感器网络已广泛应用于军事、环境监测、自然灾害预报、智能家居等各个领域。传感器节点部署算法的设计是无线传感器网络相关技术研究的基础研究内容之一。无线传感器网络的部署与其应用需求高度相关,因此节点部署算法的设计是无线传感器网络覆盖算法研究的重点。无线传感器优化部署引入人工势场中的引力斥力概念。

2 部分代码

%% Program Start%清零clc ;clear all;close all;设置通信半径为5%global Rc;Rc = 5;%设置覆盖区域为L=40的正方形global L;L = 5*Rc*sqrt(2);S = L^2;5%初始化*5的0矩阵用于保存随机部署后每个网格中的节点数initnode_num = zeros(5,5);node_num = 0;    %用于保存节点数量网格权重设置%grid_weight = [2、1、3、1、1、3、2、1、2、1、2、2、1、2、2、2、2、2、2、2、2、2、2、1、%计算总权重total_weight = 0;for i = 1:5    for j = 1:5        total_weight_temp =  grid_weight(i,j);        total_weight = total_weight   total_weight_temp;    endend输出总权重%total_weight grid_weight%% Random Deployment%随机产生坐标作为节点的初始位置random_x = randi([0,ceil(L)],1,(total_weight 10));random_y = randi([0,ceil(L)],1,(total_weight 10));figure(1);draw_grid(L);  %画网格for i = 1:(total_weight 10)    x1 = random_x(i);    y1 = random_y(i);    draw_round(x1,y1);  随机部署%节点图end%% Count Initial Nodes每个单元格中的节点数量在初始化后的%计算for i = 1:(total_weight 10)    temp_x = random_x(i);    temp_y = random_y(i);%% Calculate Attractive Force%计算引力attractiveforce = zeros(25,4);  %初始化25*由于每个网格周围有四个网格,存储每个网格的引力                                从小到大,%列坐标表示左、上、右、下。如果边缘网格周围没有其他网格,则表示为0,即不受影响                                这个方向的引力%。另外,第一行代表(1,1)网格,第二行代表(1,2),……,第六行代表                                (2,1)网格,第七行代表(2,2)网格,……,最后一行代表(5,5)网格   for m = 1:5             %m为x轴坐标    for n = 1:5         %n为y轴坐标        j = 1;        i = add1;       %i自动加1,从1到25        if (m-1)>0      %算左网格            if grid_weight(m-1,n)>initnode_num(m-1,n)               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m-1,n)-initnode_num(m-1,n);            else               attractiveforce(i,j) = 0;            end        else           attractiveforce(i,j) = 0;         end        上面的网格是%        j = j 1;        if (n 1)<6            if grid_weight(m,n 1)>initnode_num(m,n 1)               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m,n 1)-initnode_num(m,n 1);            else               attractiveforce(i,j) = 0;            end        else           attractiveforce(i,j) = 0;         end        %算右边网格        j = j 1;        if (m 1)<6            if grid_weight(m 1,n)>initnode_num(m 1,n)               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m 1,n)-initnode_num(m 1,n);            else               attractiveforce(i,j) = 0;            end        else           attractiveforce(i,j) = 0;         end        下面的网格是%        j = j 1;        if (n-1)>0            if grid_weight(m,n-1)>initnode_num(m,n-1)               attractiveforce(i,j) = grid_weight(m,n-1)-initnode_num(m,n-1);            else               attractiveforce(i,j) = 0;            end        else           attractiveforce(i,j) = 0;         end    endendattractiveforce%% Calculate Moving Probability and Move Nodes移动概率和移动节点同时将网格中的节点移动到网格中心for m = 1:5    for n = 1:5        k = add1;        j = 1;        while ((rejectforce(m,n)>0)&&((attractiveforce(k,1)~=0)||(attractiveforce(k,2)~=0)||(attractiveforce(k,3)~=0)||(attractiveforce(k,4)~=0)))            中心网格的斥力大于0%&&周围的引力至少在0点成立            j = 1;            attractiveforce_max = attractiveforce(k,j);            row = k;            col = j;            for j = 2:4    %求最大引力,即获得最大移动概率
     
                      if attractiveforce(k,j)>attractiveforce_max
       attractiveforce_max = attractiveforce(k,j);
       row = k;
       col = j;
       end
       end
       initnode_num(m,n) = initnode_num(m,n)-1; %相应网格节点减1
       rejectforce(m,n) = rejectforce(m,n)-1; %相应的斥力也减1
       attractiveforce(row,col) = attractiveforce(row,col)-1; %相应网格引力减1
       %下面进行坐标转换,使通过引力获得节点的网格节点数加1
       m1 = m;
       n1 = n;
       if col == 1
       m1 = m1-1;
       elseif col == 2
       n1 = n1+1;
       elseif col == 3
       m1 = m1+1;
       elseif col == 4
       n1 = n1-1;
       end
       initnode_num(m1,n1) = initnode_num(m1,n1)+1;
       end
       end
      end
      grid_weight
      initnode_num
      rejectforce
      
      figure(2); %动态调整后的节点部署
      draw_grid(L); %画网格
      for i = 1:5
       for j = 1:5
       if initnode_num(i,j)~=0
       draw_round(((i-0.5)*Rc*sqrt(2)),((j-0.5)*Rc*sqrt(2)));
       end
       end
      end
      
      %% Detect Uncovered Grid
      %监测未被覆盖的网格,0表示已经达到权重要求,负数表示未达到权重要求。
      %定义覆盖成功率=动态调整后获得的权重/设定的总权重
      uncovered_grid = zeros(5,5);
      for i = 1:5
       for j = 1:5
       if initnode_num(i,j)
       uncovered_grid(i,j) = initnode_num(i,j)-grid_weight(i,j);
       else
       uncovered_grid(i,j) = 0;
       end
       end
      end
      
      uncovered_grid
      
      adjusted_weight = 0;
      for i = 1:5
       for j =1:5
       temp = uncovered_grid(i,j);
       adjusted_weight = adjusted_weight+temp;
       end
      end
      coveragesuccess_rate = (total_weight+adjusted_weight)/total_weight;
      coveragesuccess_rate
      
      %% Individually Adjust Node
      %对未达到权重要求的网格进行调整,从仍然存在斥力的网格中吸引节点,由于节点运动
      %需要消耗大量能量,故节点移动的相对距离不能太远,否则就失去了移动的意义,现规定
      %只能从相对两个网格中心距离的网格中吸引节点。
      for i = 1:5
       for j = 1:5
       k = 0;
       while (uncovered_grid(i,j)<0)&&(k ~= 25)
       k = 0;
       for m = 1:5
       for n = 1:5
       k = k+1;
       if (rejectforce(m,n)>0)&&(sqrt((m-i)^2+(n-j)^2)<=(2*sqrt(2)))
       uncovered_grid(i,j) = uncovered_grid(i,j)+1;
       initnode_num(i,j) = initnode_num(i,j)+1;
       rejectforce(m,n) = rejectforce(m,n)-1;
       initnode_num(m,n) = initnode_num(m,n)-1; 
       flag = 1;
       break 
       end 
       end
       if flag == 1
       flag = 0;
       break
       end
       end
       end
       end
      end
      uncovered_grid 
      initnode_num
      
      figure(3); %画最终的节点部署
      draw_grid(L); %画网格
      for i = 1:5
       for j = 1:5
       if initnode_num(i,j)~=0
       draw_round(((i-0.5)*Rc*sqrt(2)),((j-0.5)*Rc*sqrt(2)));
       end
       end
      end 
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
       
      
      
      
     

3 仿真结果

4 参考文献

[1]陈卓. 基于移动节点的无线传感器网络覆盖漏洞修复算法研究[D]. 北京交通大学.

博主简介:擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真,相关matlab代码问题可私信交流。

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