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传统Leach聚类模型在ns3中实现。

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简介:
leach_ns3是对NS-3仿真平台中传统Leach聚类模型的改进版本,也被称为预处理Leach算法。我和Wuxiucheng已经将整个NS-3文件夹上传,以便用户能够运行该代码。为了成功运行,需要先下载或克隆leach_ns3项目,之后按照使用NS-3的常规流程进行编译。 相关的WAF构建脚本位于“草稿”文件夹中的“leach.cc”文件中,可以通过命令“./waf --run scratch / leach”来执行。 我们提供的plot.py文件能够读取leach.cc程序生成的输出数据文件,并生成相应的可视化图表。 leach.cc程序会产生三个以txt格式保存的文本文件,其中包含了每轮网络中平均能量值的统计信息。本次修改仅针对簇头百分比的调整为0.05,同时将接收器节点固定在坐标(500,500),并在网络中随机放置50个节点于(100,100)位置,其能量值为0.75焦耳。这项工作是2018年春季无线传感器网络课程项目的完整报告组成部分,详细内容可以在链接中查阅。

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客服
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  • LEACH_NS3: NS3经典的Leach
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    LEACH_NS3是基于NS3平台实现的经典无线传感器网络协议LEACH的模拟工具。该模型通过周期性改变簇头节点进行数据聚合,有效延长了网络寿命并提高了能耗效率。 在ns3中对传统Leach聚类模型进行了改进,并称作预处理Leach。我们上传了整个ns3文件夹以便运行代码。需要下载或克隆leach_ns3,然后像使用ns3一样进行编译。 /waf命令位于草稿文件夹中的leach.cc内,可以通过执行./waf --run scratch/leach来调用该文件。此外,我们有plot.py用于读取由leach.cc生成的输出文件,并且会创建三个txt格式的文件以保存每轮整个网络的能量平均值。 仅针对簇头百分比0.05进行了修改,并将接收器固定在(500,500)位置。同时,网络中的50个节点放置于(100,100),每个节点初始能量为0.75焦耳。 这项工作是2018年春季无线传感器网络课程项目完整报告的一部分。
  • LEACH协议NS3
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    本项目专注于研究与开发低能耗自适应集群(LEACH)协议在NS-3网络仿真平台上的具体应用和优化。通过模拟无线传感器网络环境下的数据传输过程,重点分析并改进了LEACH算法以提高能量效率及延长网络寿命,并对不同参数设置进行了性能评估。 LEACH(低能耗自适应聚类层次结构)是无线传感器网络 (WSN) 中的一种集群协议,通过优化能量分配来延长整个网络的寿命。要使用基于 LEACH 的模拟,请先下载项目并将其解压到您的 ns3 根目录下的 src 文件夹中。接下来执行构建命令$./waf ,然后运行 $./waf --run scratch/leach 来启动模拟。 需要注意的是,当前版本的所有配置文件变量都已硬编码在 consts 文件里,并且该模拟仅确认与 ns-allinone-3.19 版本兼容,其他版本尚未经过测试。
  • MATLABLEACH协议
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    本研究探讨了如何在MATLAB环境中仿真与分析无线传感器网络中的LEACH协议,旨在优化能量消耗并提升网络性能。 在MATLAB上实现LEACH协议,并绘制出随着轮数的变化,节点的剩余能量和存活的节点数之间的曲线图。
  • PythonK-Means与混合高斯
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    本文介绍了在Python环境下使用机器学习库实现经典的K-Means聚类算法以及较为复杂的混合高斯模型的方法和步骤。 这段内容提供了一个学习资源,包括源代码、数据集和实验报告,用于实现Python中的k-means聚类方法和混合高斯模型。这些材料可供学习使用。
  • NS3的OSPF
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    本文探讨了在NS3网络仿真平台中OSPF协议的具体实现方式和技术细节,旨在为网络研究者提供深入理解与应用指导。 NS3对OSPF协议的实现具有很好的可移植性。
  • DBSCAN_matlab:Matlab的DBSCAN算法
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    简介:本文介绍了DBSCAN_MATLAB,这是一个基于MATLAB环境下的高效聚类工具箱,实现了DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)算法。该工具箱能够自动识别数据集的密度变化,并有效处理噪声和异常值,适用于各种类型的非线性数据结构分析。 DBSCAN_matlab是Matlab环境中实现的DBSCAN聚类分析算法。
  • PCA算法Matlab.zip
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    本资源提供了一个使用MATLAB实现PCA(主成分分析)算法进行数据降维和聚类分析的示例代码及教程文档,适用于初学者快速掌握PCA与聚类的基本原理和技术应用。 matlab PCA算法聚类.zip包含了使用PCA(主成分分析)方法进行数据降维和聚类的Matlab代码及相关文件。
  • 层次及其MATLAB
    优质
    简介:本文探讨了层次聚类算法的基本原理及应用,并详细介绍了如何使用MATLAB软件进行层次聚类分析的具体步骤和方法。 这段文字描述了基本层次聚类算法的MATLAB实现方法,内容简洁明了,并且是之前上课时记录下的笔记。该代码已经在15b版本上进行了实验验证并证明可以使用。
  • LEACH-in-OPNET_csma_csma/ca_opnet_仿真_LEACHOPNET及相关CSMA研究
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    本作品探讨了LEACH算法在OPNET平台上的模拟实现,并深入分析了其中涉及的竞争性多址接入(CSMA)机制及其改进版CSMA/CA的性能优化和应用效果。 LEACH(低能量自组织网络协议)是一种在无线传感器网络中用于节能的分布式簇头轮换算法。“LEACH-in-OPNET.zip”文件包含了一个在OPNET平台上实现LEACH算法的仿真项目,重点研究CSMACA(载波监听多路访问冲突避免)协议在网络中的应用。OPNET是一款强大的网络性能分析和设计工具,支持多种通信协议建模与仿真。 CSMACA是无线网络中一种防止数据包碰撞的方法,在传统CSMA基础上增加了冲突避免机制:节点在发送前侦听信道是否空闲;若检测到其他信号,则等待一段时间再尝试发送。这对于资源有限的无线传感器网络尤其重要,能够减少通信中的碰撞概率。 LEACH算法通过将网络划分为多个簇,并周期性地轮换每个簇内的簇头来均衡能量消耗,从而延长整个网络的工作寿命。在OPNET中仿真LEACH可以研究不同因素如簇的数量、选举策略及传输距离对性能的影响,包括网络寿命、能耗效率和丢包率等关键指标。 该文件可能包含项目文件、配置设置、模型定义以及结果分析报告等内容。用户需要使用OPNET Modeler打开并运行该项目,调整参数,并观察仿真效果以进行深入研究。 通过此仿真可以深入了解LEACH优化传感器网络能量消耗的方式及CSMACA提高无线通信效率和可靠性的方法。同时它也为改进这两种技术提供了实验平台,例如调整退避策略或探索更高效的簇头选举机制来适应不同场景需求。该仿真项目为无线传感器网络的研究与教学提供了一个宝贵的实践工具。
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    本文档介绍了灰度聚类的概念、算法原理及应用,并详细讲解了如何使用R语言实现灰度聚类分析。 灰色聚类及其R实现.pdf 文档介绍了如何使用R语言进行灰色聚类分析,并提供了相关的代码示例和实践指导。