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【WSN通信】基于能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议及Matlab代码.zip

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简介:
本资源提供了一种优化的能量均衡型非均匀分簇路由协议方案及其MATLAB实现代码,适用于提升无线传感器网络性能。 能量均衡的无线传感器网络非均匀分簇路由协议附matlab代码.zip

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  • 高效布式WSN多跳算法(2014年)
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    本文提出了一种针对无线传感器网络(WSN)的能量高效的非均匀分簇多跳路由算法。该算法通过优化节点间能量分配,实现数据传输的分布式处理,有效延长了网络寿命,并提高了系统的稳定性与可靠性。 为解决无线传感器网络路由中存在的能量空洞问题,本段落提出了一种分布式非均匀分簇路由算法。在选择候选簇首的过程中,引入位置因子和平均能量因子来平衡全网节点的剩余能量;在网络运行期间,候选簇首通过自适应调整其竞争半径来进行非均匀分簇。利用基于能耗函数(结合能量与距离)的入簇机制以均衡全网的能量消耗,并采用多跳动态路由策略避免稳定传输阶段中转发节点因过度耗能而快速失效的问题。构建网络模型后,使用Matlab软件对本段落提出的算法和UCR算法进行了仿真分析比较。实验结果显示:本研究中的算法使得簇首能量消耗的方差波动较小且较为稳定,在均衡簇首能量方面优于UCR算法,并表现出更佳的整体性能。
  • MatlabWSN线仿真大全
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    本资源提供基于Matlab平台的WSN(无线传感器网络)分簇算法仿真代码集合。涵盖多种优化和管理机制,适用于研究与开发人员学习及应用。 对于无线传感器网络中的分簇仿真实验,通常使用NS2仿真工具进行,但学习起来较为困难。这里提供了一个带有详细注释的MATLAB代码来模拟分簇的分布式实现,非常适合初学者参考学习。
  • 粒子群算法主从研究.pdf
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    本文探讨了一种利用粒子群优化算法改进的能量消耗平衡网络主从簇头分簇路由协议,旨在提高无线传感器网络性能和延长网络寿命。 王晓慧和胡彧提出了一种基于粒子群优化的网络主从簇头分簇路由协议,旨在最优化组簇并提高节点能效。该协议具有能量感知能力和距离感知能力,能够实现能耗均衡的集中式网络分簇。
  • 线
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    无线传感器网络路由协议是指在由大量小型无线传感器节点构成的网络中,用于数据传输和管理的能量高效、可靠的通信规则和策略。 请详细介绍无线路由协议的各种算法及其优缺点,并指出几个未来WSN(Wireless Sensor Network)路由协议的研究方向。
  • MatlabWSN线仿真大全
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    本资源汇集了在MATLAB环境下进行WSN(无线传感器网络)分簇仿真的各类代码。它为研究者和工程师提供了一个全面的工具集,用于探索和优化WSN中的数据聚合、能量效率及通信性能等关键问题。 对于无线传感器网络中的分簇仿真实验,通常使用NS2仿真工具进行,但该工具的学习曲线较为陡峭。这里提供了一个用MATLAB编写的代码来模拟分布式分簇实现方法,非常适合初学者学习。
  • DSDV-WSN-NS3: NS3中线DSDV仿真
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    本项目在NS3平台中实现并仿真了适用于无线传感器网络的DSDV路由协议(DSDV-WSN),旨在评估其在网络通信中的性能与效率。 在NS-3.28版本的NetAnim-3.108环境中进行无线传感器网络(WSN)目的地顺序距离矢量(DSDV)路由协议仿真的最低要求如下: 安装步骤包括:将.cc和wscript文件复制到/ns-3.28/src/netanim/examples/目录下。然后,在/ns-3.28/src/netanim/中的wscript文件中添加以下行: ``` module = bld.create_ns3_module(netanim, [internet, mobility, wimax, wifi, csma, lte, uan, lr-wpan, energy,wave,point-to-point-layout,dsdv]) ``` 完成上述步骤后,执行以下命令进行构建和运行: ``` ./waf build ./waf --run dsdv -vis ``` 使用NetAnim时,请确保有模拟.xml文件可用。
  • MATLAB线仿真研究
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    本研究利用MATLAB平台对无线传感器网络中的节能路由协议进行仿真分析,旨在探索提高WSN能效和延长网络寿命的有效策略。 无线传感器网络节能路由协议研究仿真程序使用了MATLAB编写,并且相关文档以PDF形式提供。
  • 优化】高效LEACH改进算法MATLAB.zip
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    本资源提供了一种针对LEACH协议的能量优化改进方案,旨在通过实现高效能量均衡来延长无线传感器网络寿命。附带详细MATLAB代码供学习与研究使用。 【路由优化】基于能量均衡高效的LEACH协议改进算法及Matlab代码实现。
  • Matlab-Uniform-and-Non-Uniform-Quantization:
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    本项目提供了实现信号处理中常用技术——均匀和非均匀量化的MATLAB代码。通过使用这些资源,用户能够更好地理解并实验这两种不同的量化方法,适用于音频编码、数据压缩等领域。 非均匀量化MATLAB代码实现了图片中给出的任务。该代码处理统一和非统一量化问题。