模拟器研究"/>
Matlab实现无线传感器网络模拟器研究
✅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
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 rate
UpdateFromBest = 1; % number of good population members to use to update the probability vector each generation
UpdateFromWorst = 0; % number of bad population members to use to update the probability vector each generation
Keep = 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 rate
shiftMutate = 0.1; % probability vector mutation shift magnitude
epsilon = 1e-6;
ProbVec = 0.5 * ones(1, OPTIONS.numVar); % initial probability vector
% Begin the evolution loop
for 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));
end
Best=Conclude(DisplayFlag, OPTIONS, Population, nLegal, MinCost);
if DisplayFlag
disp(['Probability Vector = ', num2str(ProbVec)]);
end
return;
⛳️ 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.
🎈 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
更多推荐
Matlab实现无线传感器网络模拟器研究
发布评论