wsn-topology.zip_wsnnodes_wsn节点分布_网络拓扑_节点分布

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196 浏览量 2022-07-15 16:24:31 上传评论收藏 2.97MB ZIP 举报

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSN）是由大量小型、低功耗的传感器节点组成的分布式网络，这些节点能够感知环境、收集数据并进行通信。标题"wsn-topology.zip_wsn nodes_wsn节点分布_网络拓扑_节点分布_节点随机"表明，这个压缩包可能包含关于WSN节点分布和网络拓扑的详细资料，特别是关于节点随机分布的研究。在WSN中，网络拓扑是指节点间物理连接的布局和结构。它决定了数据传输的路径、能量消耗模式以及网络的可靠性。"Topology Of WSN"可能是一份文档或报告，详细介绍了WSN的各种拓扑结构，如星型、树型、网状和簇状结构。这些拓扑各有优缺点，例如，星型拓扑易于管理，但所有通信都必须通过中心节点；而网状拓扑提供了更高的冗余和可靠性，但路由复杂度增加。描述中的“无线传感器网络随机分布节点”指的是节点在物理空间中的布置不遵循特定规则，而是随机分布。这种部署方式通常用于模拟真实环境，如战场监控、森林火灾探测等场景，其中节点位置不可预知或难以控制。"Deploy Nodes"可能是一个软件工具或教程，指导用户如何在模拟环境中随机部署WSN节点，以研究不同分布对网络性能的影响，如覆盖范围、连通性、能量效率等。在WSN中，节点分布和网络拓扑的优化是关键问题。随机分布可以提供较好的空间覆盖，但可能导致通信链路不稳定，因为节点间的距离可能差异很大。为了改善这种情况，研究者可能采用混合分布策略，结合随机和有组织的部署方式，以平衡覆盖和通信效率。此外，节点的能量管理也是重要的一环，因为WSN节点往往电池供电，能量有限。随机分布可能会导致某些节点过早耗尽能量，形成“能量孤岛”。因此，节能路由协议和自适应休眠模式设计是提高WSN生存时间的关键技术。总结来说，这个压缩包可能包含有关WSN网络拓扑的理论知识、实际部署策略以及可能的优化方法，对于理解WSN的工作原理和提升其性能具有重要价值。对于学习和研究WSN的人员来说，这是一份宝贵的资源。

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wsn-topology.zip （10个子文件）

Topology Of WSN

Topology_Of_WSN.m 2KB

calculate_neighbor.m 3KB

neighbor.mat 2.93MB

Transmission Model

Regular Model

dist2rss.m 699B

Research On This Model

RSS-Distance.bmp 231KB

Fig_Of_Model.m 550B

Distance-RSS.bmp 231KB

rss2dist.m 705B

Deploy Nodes

square_random.m 1KB

coordinates.mat 20KB

function calculate_neighbor(comm_r,anchor_comm_r,model,DOI) % comm_r:通信半径 % anchor_comm_r:锚节点的通信半径是未知节点通信半径的倍数 % model:选择的通信模型 % DOI：不规则度，model为 'DOI Model','RIM Model'时有效,否则可缺省 load '../Deploy Nodes/coordinates.mat'; load 'Transmission Model/Parameters_Of_Models.mat'; directory=cd; if nargin==2 model='Regular Model'; end cd(['Transmission Model/Regular Model']); RSS_threshold=dist2rss(comm_r); SendingPower=RSS_threshold+Pl_d0+10*eta*log10(comm_r*anchor_comm_r/d0); cd(['../',model]); try for i=1:all_nodes.nodes_n dist=sqrt(sum(transpose((repmat(all_nodes.true(i,:),all_nodes.nodes_n-1,1)-all_nodes.true([1:i-1,i+1:all_nodes.nodes_n],:)).^2))); RSS=dist2rss(dist); if i<=all_nodes.anchors_n RSS(1:all_nodes.anchors_n-1)=RSS(1:all_nodes.anchors_n-1)+(SendingPower-Pt); else RSS(1:all_nodes.anchors_n)=RSS(1:all_nodes.anchors_n)+(SendingPower-Pt); end neighbor_i=RSS>RSS_threshold; neighbor_matrix(i,:)=[neighbor_i(1:i-1),0,neighbor_i(i:all_nodes.nodes_n-1)]; neighbor_rss(i,:)=[RSS(1:i-1),SendingPower,RSS(i:all_nodes.nodes_n-1)]; end catch for i=1:all_nodes.nodes_n dist=sqrt(sum(transpose((repmat(all_nodes.true(i,:),all_nodes.nodes_n-1,1)-all_nodes.true([1:i-1,i+1:all_nodes.nodes_n],:)).^2))); if DOI==0 K_i=ones(1,all_nodes.nodes_n-1); else K(1)=1; for k=2:360 doi=unifrnd(-DOI,DOI,1,1); K(k)=K(k-1)+doi; end while abs(K(1)-K(360))>DOI for k=2:360 doi=unifrnd(-DOI,DOI,1,1); K(k)=K(k-1)+doi; end end K_i=K(unidrnd(360,1,all_nodes.nodes_n-1)); end RSS=dist2rss(dist,K_i); if i<=all_nodes.anchors_n RSS(1:all_nodes.anchors_n-1)=RSS(1:all_nodes.anchors_n-1)+(SendingPower-Pt); else RSS(1:all_nodes.anchors_n)=RSS(1:all_nodes.anchors_n)+(SendingPower-Pt); end neighbor_i=RSS>RSS_threshold; neighbor_matrix(i,:)=[neighbor_i(1:i-1),0,neighbor_i(i:all_nodes.nodes_n-1)]; neighbor_rss(i,:)=[RSS(1:i-1),SendingPower,RSS(i:all_nodes.nodes_n-1)]; end end cd(directory); try save neighbor.mat neighbor_matrix neighbor_rss comm_r anchor_comm_r model DOI; catch save neighbor.mat neighbor_matrix neighbor_rss comm_r anchor_comm_r model; end end