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)
  sighgy4X1iDp 2023年11月12日 21 0

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🔥 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

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)_无人机

📣 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 Sink
sink.x=0.5*xm;
sink.y=0.5*ym;

%Number of Nodes in the field
n=100
allive1=n;
allive2=n;
allive3=n;
allive7=n;
%Optimal Election Probability of a node
%to become cluster head
p=0.1;
sv=0;                                  %%%%%%previously Sensed value S(v)
b=0.3;
ph=0.5;
%Energy Model (all values in Joules)
%Initial Energy
Eo=0.5;

⛳️ 运行结果

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)_路径规划_02

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)_布局优化_03

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)_布局优化_04

🔗 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.

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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





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最后一次编辑于 2023年11月12日 0

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