【优化选址】基于粒子群算法求解无线传感器WSN部署优化问题含Matlab源码
【优化选址】基于粒子群算法求解无线传感器WSN部署优化问题含Matlab源码
TT_Matlab
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，完整matlab代码或者程序定制加qq1575304183。
1 简介
无线传感器网络是将大量的传感器感知节点散布在监测区域中,通过节点之间的无线信息传输形成的自组网。由于无线传感器网络工作环境复杂,传感器节点更换电源不便,网络的覆盖控制问题成为研究核心,它决定了无线传感器网络对监测区域的覆盖率和网络的整体寿命,直接反映出了无线传感器网络的监测质量。采用合理的覆盖策略,可以对节点进行优化部署,以达到对无线传感器网络的有效利用。本文主要研究无线传感器网络感知节点的部署覆盖问题,以标准粒子群算法为切入点,建立起无线传感器网络覆盖模型,提出通过动态调节传感器节点位置来达到提高网络覆盖率,降低能耗,保证覆盖质量的目的。
2 部分代码
function
fugailv=fitness(x)%覆盖率待优化;
%
(xx1,yy1)分别为网格点的横纵坐标；
%
x为传感器节点的坐标, r为传感器节点的感知半径;
%
k1为求被覆盖的格点，summ为被覆盖的格点数；
[P,N,N1]
=
size(x);%x是三维数组，N=40
XMAX
=
1000;%区域总长度
XMIN
=
0;%区域总长度
YMAX
=
1000;%区域总宽度
YMIN
=
0;%区域总宽度
deta
=
2;
r
=
120;
re
=
2;
x1
=
XMIN:deta:XMAX;
y1
=
YMIN:deta:YMAX;
[xx,yy]
=
meshgrid(x1,y1);
[n,m]
=
size(xx);
K
=
m*n; %总的网格点数目
a
=
zeros(m,n);%a是m*n阶零矩阵
b
=
zeros(m,n);%b是m*n阶零矩阵
for
i=1:N
M
=
find(x1==2*round(x(1,i,1)/2));
p1
=
M-60;
p2
=
M+60;
if
p1<1
p1
=
1;
end
if
p2>501
p2
=
501;
end
N
=
find(y1==2*round(x(1,i,2)/2));
q1
=
N-60;
q2
=
N+60;
if
q1<1
q1
=
1;
end
if
q2>501
q2
=
501;
end
for
u=p1:p2
for
v=q1:q2
if
a(u,v)<1
D
=
sqrt((x1(u)-x(1,i,1))^2+(y1(v)-x(1,i,2))^2); %网格点与传感器节点间的距离
if
(D<=r-re) %在圆盘内可靠范围里的网格点，探测概率为1
a(u,v)
=
1;
end
if(r-re<D<
=
r+re) %在圆盘内可靠范围外，外可靠范围里的网格点，探测概率为0.85
a(u,v)
=
0.75;
end
if(D>r+re)
%外可靠范围外的网格点，探测概率为0
a(u,v)
=
0;
end
if
a(u,v)<=b(u,v)
a(u,v)
=
1-(1-a(u,v))*(1-b(u,v));
end
end
end
end
b
=
a;
end
summ
=
sum(sum(a));
fugailv
=
summ/K;
3 仿真结果
4 参考文献
[1]史朝亚. 基于PSO算法无线传感器网络覆盖优化的研究[D]. 南京理工大学.
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