【WSN】模拟无线传感器网络研究（Matlab代码实现）

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

2.1 算例1

2.2 算例2

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

无线传感器网络（WSN）是一种由许多分布式无线传感器节点组成的网络，这些节点能够感知和收集环境中的各种数据，并将其传输到中央节点或其他节点。WSN在各种应用领域（如环境监测、智能交通、农业、医疗等）中起着关键作用。

本研究致力于模拟无线传感器网络，旨在深入探索WSN的性能和行为。通过模拟WSN，我们可以理解节点之间的通信、能源消耗、拓扑结构、数据传输和路由等重要方面。这些模拟可以为WSN的设计、优化和部署提供宝贵的参考和指导。

在模拟过程中，我们会考虑节点的能源限制、通信范围、传输噪声、信道干扰等因素。我们将根据实际应用场景和需求，设计合适的网络拓扑结构，并制定相应的路由协议和能源管理策略。通过模拟实验，我们可以评估不同方案在网络覆盖率、数据质量、能源效率、网络生命周期等方面的性能表现，并进行性能对比和分析。

此外，我们的研究还可以探索WSN中的其他关键问题，如安全性、时延、容错性等。我们可以使用不同的仿真工具和算法，如基于事件的仿真、网络拓扑生成算法、数据传输模型等，以生成更真实和可靠的模拟结果。

通过模拟无线传感器网络的研究，我们可以为WSN的设计者、工程师和决策者提供有关网络性能和优化的深入洞察力。这些研究成果有望推动WSN技术的进步，并在实际应用中发挥重要作用，提高资源利用效率、降低成本、提升网络性能和可靠性。

📚2 运行结果

2.1 算例1

2.2 算例2

部分代码：

%%
% *You can choose radio range in meters:*R = n/1.5;%% *Create figure of the "Base Network":*
%%
% _Loads a selected network model from the net and displays its layout_
% _into the figure._figure(1),plot(net(2,:),net(3,:),'ko','MarkerSize',5,'MarkerFaceColor','k');
title('Base Network');
xlabel('\it x \rm [m] \rightarrow');
ylabel('\it y \rm [m] \rightarrow');
hold on;for i = 1:numel(net(1,:))for j = 1:numel(net(1,:))X1 = net(2,i);Y1 = net(3,i);X2 = net(2,j);Y2 = net(3,j);xSide = abs(X2-X1);ySide = abs(Y2-Y1);d = sqrt(xSide^2+ySide^2);if (d<R)&&(i~=j)vertice1 = [X1,X2];vertice2 = [Y1,Y2];plot(vertice1,vertice2,'-.b','LineWidth',0.1);hold on;endendendv = net(1,:)';
s = int2str(v);
text(net(2,:)+1,net(3,:)+1,s,'FontSize',8,'VerticalAlignment','Baseline');%% *Create figure of "Distance to Zero":*
%%
% _Optimization UWSNs localization using an algorithm that calculate the_
% _distance of each nodes to Zero._for i = 1:numel(net(1,:))X1 = 0;Y1 = 0;X2 = net(2,i);Y2 = net(3,i);xSide = abs(X2-X1);ySide = abs(Y2-Y1);d(1,i) = sqrt(xSide^2+ySide^2);
endnet(4,:) = d(1,:);
[p,q] = sort(net(4,:));
net = net(:,q);
net(1,:) = 1:n;figure(2),plot(net(2,:),net(3,:),'r.','MarkerSize',15);
title('Distance to Zero');
xlabel('\it x \rm [m] \rightarrow')
ylabel('\it y \rm [m] \rightarrow')
hold on;

%%
% *You can choose radio range in meters:*

R = n/1.5;

%% *Create figure of the "Base Network":*
%%
% _Loads a selected network model from the net and displays its layout_
% _into the figure._

figure(1),plot(net(2,:),net(3,:),'ko','MarkerSize',5,'MarkerFaceColor','k');
title('Base Network');
xlabel('\it x \rm [m] \rightarrow');
ylabel('\it y \rm [m] \rightarrow');
hold on;

for i = 1:numel(net(1,:))

for j = 1:numel(net(1,:))
X1 = net(2,i);
Y1 = net(3,i);
X2 = net(2,j);
Y2 = net(3,j);
xSide = abs(X2-X1);
ySide = abs(Y2-Y1);
d = sqrt(xSide^2+ySide^2);

if (d<R)&&(i~=j)
vertice1 = [X1,X2];
vertice2 = [Y1,Y2];
plot(vertice1,vertice2,'-.b','LineWidth',0.1);
hold on;
end

end

end

v = net(1,:)';
s = int2str(v);
text(net(2,:)+1,net(3,:)+1,s,'FontSize',8,'VerticalAlignment','Baseline');

%% *Create figure of "Distance to Zero":*
%%
% _Optimization UWSNs localization using an algorithm that calculate the_
% _distance of each nodes to Zero._

for i = 1:numel(net(1,:))
X1 = 0;
Y1 = 0;
X2 = net(2,i);
Y2 = net(3,i);
xSide = abs(X2-X1);
ySide = abs(Y2-Y1);
d(1,i) = sqrt(xSide^2+ySide^2);
end

net(4,:) = d(1,:);
[p,q] = sort(net(4,:));
net = net(:,q);
net(1,:) = 1:n;

figure(2),plot(net(2,:),net(3,:),'r.','MarkerSize',15);
title('Distance to Zero');
xlabel('\it x \rm [m] \rightarrow')
ylabel('\it y \rm [m] \rightarrow')
hold on;