在TPSN算 法时钟同步的过程中，由于节点时钟的不稳定性以及节点间消息交换延迟会引起同步误差．针对引起同步误差的这两个因素，基于已经 存在的TPSN时钟同步算法，利用贝叶斯估计的先验和后验分布对TPSN算法进行优化．来达到减小同步误差的目的；使用NS2仿真软 件进行的仿真实验显示优化后的算法比原算法的同步误差明显减小。同步精度显著提高。

为提高无线传感器网络的节点定位精度,将惯性权重的粒子群优化算法应用到无线传感器网络节点定位中。定位方法以未知节点与其邻近锚节点之间的估计距离和测量距离的均方误差为适应度函数,采用基于惯性权重的粒子群优化算法对适应度函数进行优化,从而得到最优解,实现节点有效定位。仿真实验结果表明,与传统的最小二乘定位算法相比,基于惯性权重的粒子群优化算法的定位精度更高,稳定性更好,具有较好的定位效果。

提出了基于Android和智能传感技术的温室管理系统解决方案。该系统采用ZigBee技术构建底层WSN，利用移动通信网络和互联网实现信息远程传输，支持桌面版、Web版、移动终端版管理模式。实验表明，该系统可实时采集温室环境参数，根据预设作物生长周期需求自动调节环境参数，通过本地服务器、远程PC和智能手机3种方式进行操作管理。

Matlab WSN代码与群优化ACO蚂蚁殖民地优化 在此代码中（功能完整，进入ACO例程时速度甚至很慢），您可以看到：有两种情况：第一种）没有ACO的WSN网络，由于路由协议（最短路径）使用相同的路由消耗节点能量，直到节点死亡。 ...第二）与ACO第一步相同的WSN网络，由于路由协议（最短路径）而消耗节点能量，但由于所用路径的能量ACO转换而改变了路由。

用VS2010开发的无线传感器网络中MDS-MAP定位算法的C语言程序，节点间的距离矩阵需要自己输入，然后输出相对坐标和绝对坐标。 在VS2010中采用多线程技术实现MDS-MAP定位算法，每个线程模拟一个传感器节点，通信范围之内的节点之间模拟采用RSSI测距的方法，并且利用高斯误差来模拟RSSI的测量误差。实验中任意生成原始的节点拓扑，设定节点通信半径和测距误差，进行多次测试，可以看到每个节点的RSSI列表在发生变化，定位结果也在变动。 压缩包内含有程序设计过程和截图说明，比较详细，很有助于理解看懂。

关于SensorML的技术报告，适用于了解SensorML的原理以及进行SensorML设计。

安徽工业大学卫琳娜老师无线传感器网络课程设计、安徽工业大学卫琳娜老师无线传感器网络课程设计、安徽工业大学卫琳娜老师无线传感器网络课程设计

2 WSID 关键技术分析RFID 与WSN 的三种融合方式解决的是两者融合结构的问题，但是两者融合技术层面的问题也是关键.在融合过程中所涉及的关键技术有路由技术.中间件技术以及数据融合等. 　　2.1 路由技术路由协议的作用是寻找从源节点到目的节点的最佳路径，将数据分组沿着最佳路径进行转发.路由协议的功能主要有两个方面：一是搜索满足条件的从源节点到目的节点的优化路径；二是转发资料分组.目前，研究人员根据路由协议自身的特点以及应用类型等，将路由协议分为以下几个类型. 　　2.1.1 以数据为中心的路由协议该协议设计主要考虑用户是否能够方便快捷地查询数据. 　　在实际应用中，终端用户往往只

无线传感网经典分簇算法MATLAB仿真 LEACH算法 DEEC算法等

鉴于学习WSN定位的同行越来越多，先将自己编写，并得到验证的RSSI算法的MATLAB代码分享给大家，希望有所帮助。