在利用概率包标记技术对无线传感器网络(WSN)恶意节点的追踪定位中,标记概率的确定是关键,直接影响到算法的收敛性,最弱链,节点负担等方面。该文分析并指出了基本概率包标记(BPPM)和等概率包标记(EPPM)方法的缺点,提出了一种层次式混合概率包标记(LMPPM)算法,可以克服以上算法的不足。该算法对无线传感器网络进行分簇,将每个簇看成一个大的"簇节点",整个网络由一些大的"簇节点"构成,每个"簇节点"内部又包含一定数量的传感器节点。在"簇节点"之间采用等概率包标记法,在"簇节点"内部采用基本概率包标记法。实验分析表明,该算法在收敛性、最弱链方面优于BPPM算法,在节点计算与存储负担方面优于EPPM算法,是在资源约束条件下的一种整体优化。

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基于麻雀算法，寻找最优无线传感器网络覆盖，使得无线网络覆盖率达到最大。

粒子群算法（PSO）无线传感器网络（WSN）节点覆盖优化 基于 0/1 模型，进行寻优 语言：Python

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在 Matlab 中模拟 WSN 的基本过程。

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【WSN】基于樽海鞘群算法实现无线传感器网络WSN节点的部署优化matlab源码.zip

本文介绍了无线传感器网络中常用的几种操作系统，并从不同方面对其做了比较。