该程序是生成一个符合泊松均匀分布的WSNs的Matlab程序，可以修改参数，得到不同的网络拓扑！！

此 MATLAB 代码用于论文“Particle swarm optimization implementation for minimum transmission power supply a full-connected cluster for the Internet” 获取论文： http : //ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7224573/ 此代码实现了 PSO 算法以优化 WSN 网络中每个节点的传输功率作者：Gabriel Lobão、Felipe Reis、Jonathan de Carvalho 和 Lucas Mendes

针对无人机辅助采集无线传感器网络数据时各节点数据产生速率随机和汇聚节点状态不一致的场景，提出基于Q学习的非连续无人机轨迹规划算法Q-TDUD，以提高无人机能量效率和数据采集效率。基于各节点在周期内数据产生速率的随机性建立汇聚节点的汇聚延时模型，应用强化学习中的Q学习算法将各汇聚节点的延迟时间和采集链路的上行传输速率归一化到奖励函数中，通过迭代计算得到最佳非连续无人机飞行轨迹。实验结果表明，与TSP- conTInues TSP、NJS- conTInues和NJS算法相比，Q-TDUD算法能够缩短无人机的任务完成时间，提高无人机能效和数据采集效率。

为加大对城市水质的监控力度，设计了基于无线传感器网络的网络化、智能化水环境监测系统。该系统采用模块化设计的思想，使用集成MCU+射频收发芯片的SOC设计方案，选择CC2530芯片作为无线收发芯片、CC2591芯片作为低功耗射频前端，并使用ZigBee建立无线数据网络，将水质参数经GPRS DTU模块传递至上位机控制系统，并在水质参数超标告警后自动进行数据高速采集和优先传输。在无线传感器网络拓扑控制中使用低功耗自适应集簇分层型协议节点控制算法优化簇头节点轮换机制，实现低功耗和能量均衡。测试结果表明，该系统能有效监控较大区域水质参数，能量利用效率和工作寿命都有提高，具备一定的应用价值。

课题基本内容 1、了解无线传感器网络基本概念 2、研究低功耗自适应分簇路由协议LEACH 3、用MATLAB进行仿真LEACH协议算法 4、研究LEACH协议的改进算法。

【布局优化】基于差分进化算法的无线传感器网(WSN)覆盖优化

【WSN布局】基于被囊群优化算法实现WSN节点优化部署matlab代码

【WSN布局优化】基于果蝇优化算法的无线传感器网络的覆盖优化

针对无线传感器网络面积大、节点传输距离远的特点而导致能量消耗过快容易死亡的问题，引入定向天线，设计了基于混合天线的高能效收集路由协议（EEMC）。通过定义距离阈值，在区域内构造多条短链，短链通过链头收集链内节点数据后直接与基站通信。距离阈值根据链路位置和节点死亡情况长链系数有所变化，短链间采用全向天线传输数据，链头节点通过定向天线向远处的基站发送数据。仿真结果表明，该算法大大减缓了第一个死亡节点到来的时间，节省了每轮的网络能耗，降低了通信时延。

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