设计并实现一个WSN树型拓扑网络通信系统，该WSN网络包含一个协调器节点、一个路由节点和至少两个终端节点。 在ZStack基础上编写网络节点代码，并实现如下功能：各传感器终端节点周期性地向路由节点以广播或单播的方式上传感知数据，路由节点将其以单播方式转发给协调器，协调器接收数据并通过串口发送给PC机，最终在串口调试助手中正确显示各终端节点的感知数据。

针对具体应用场合无线传感器网络监测目标的动态特性,研究一种适用于对动态特性目标进行监测和定位的方法.首先,基于目标的动态特点,进行需求分析,构建出适应于动态目标监测的WSN新型网络模型;其次,通过基础理论探究,提出一种具有容错能力的多节点协作目标监测和定位算法(MCFTMP),给出算法的具体步骤和相关性能评价指标;最后,基于MATLAB工具平台对算法的容错能力和定位性能进行仿真分析.仿真结果较好地评价了算法的正确性和有效性.

基于WSN 和GPRS 网络的远程水质监测系统

学习WSN的仿真可以看看，希望能激发大家的灵感

无线传感器网络PPT，包含一篇论文和翻译。还有这篇论文的PPT演讲。

我们的实验有两个阶段，一是使用格雷预测算法找到信号强度（RSSI）的预测值，二是使用动态三角定位方法找到移动用户的位置坐标。 我们使用灰色预测来预测随机时间阶段的RSSI趋势，并在移动用户移动时对预测的RSSI进行分析。 Gray perdition 能够减少移动设备移动时 RSSI 的波动。 带有灰度预测的定位算法实现了更小的平均距离误差。

为了解决DV-Hop 算法误差较大的问题，提出了一种基于RSSI修正的WSN定位算法 RMDV-Hop (RSSI Modified DV-Hop)。该算法限制最大传播跳数，并对跳数为1的锚节点利用RSSI值修正其跳数值，取RSSI值较大的前N个锚节点作为参考锚节点，利用参考锚节点的平均每跳距离误差进行加权处理未知节点的平均每跳距离，最后用总体最小二乘法计算未知节点的坐标位置，实现RMDV-Hop定位算法的全面改进，以提高定位精度。仿真结果验证，改进算法的定位精度和稳定性都比原始算法有了明显的提高。

matlab-wsn-code:用于wsn的MATLAB WSN代码在两个节点（源节点和目标节点）之间找到一条最短路径，并开始发送数据，直到涉及路由死亡的一个节点死亡为止。 一旦一个节点死亡，它将搜索另一条路径并重新开始发送，直到涉及路由的节点死于无能量等等，直到网络在源节点与目标节点之间没有更多连接为止。 免费提供代码以帮助ppl，并向其他程序员提供帮助（如果需要）-此代码在matlab R2019A中有效（2019年11月制造）

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仿真代码介绍

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