当前位置: 首页 > news >正文

基于密度的无线传感器网络聚类算法的博弈分析(Matlab代码实现)

    目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

👨‍💻4 Matlab代码

💥1 概述

提高能源效率是无线传感器网络面临的关键挑战之一,无线传感器网络日益普遍。由于节点(传感器)通常不得不依赖有限的能量存储来执行其数据收集工作,作为对来自其他节点的数据的中继,因此数据传输路径的优化对于提高网络寿命变得很重要。将节点分组到具有簇头(CH)的簇中是实现这一点的常见方式。

然而,节点作为数据收集器和数据中继的两个角色在能耗方面相互冲突;随着数据中继操作(整个网络正常运行所必需的)深入有限的能量存储,它可能会缩短节点的寿命,阻碍其数据收集。自我生存和对网络的贡献之间的这种内在冲突,为博弈论在传感器网络建模中的应用开辟了有趣的途径。本文提出了一个这样的模型——DEGRA,并与其他模型(即LEACH和DEER)进行了比较。该算法通过考虑所讨论的节点以及周围节点的剩余能量来实现这一点。

📚2 运行结果

主函数部分代码:

1
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%   Energy Density Based Algorithm Proposed                            %
%                                                                      %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
​
clear;
​
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% PARAMETERS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
​
%Field Dimensions - x and y maximum (in meters)
xm = 100;
ym = 100;
%x and y Coordinates of the Sink
%sink.x =0.5 * xm;
%sink.y = ym + 50;
%sink.x=50;
%sink.y=175;
sink.x = -100;
sink.y = -100;
%sink.x=0.5*xm;
%sink.y=0.5*ym;
​
%Number of Nodes in the field
n = 100;
%Optimal Election Probability of a node to become cluster head
%p=0.05;
PacketLength =4000;
ctrPacketLength = 125;
%Energy Model (all values in Joules)
%Initial Energy
Eo = 0.25;
%Eelec=Etx=Erx
ETX=50*0.000000001;
ERX=50*0.000000001;
%Transmit Amplifier types
Efs=10*0.000000000001;
Emp=0.0013*0.000000000001;
%Data Aggregation Energy
EDA=5*0.000000000001;
​
INFINITY = 999999999999999;
%maximum number of rounds
rmax=3000;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% END OF PARAMETERS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Computation of do
​
do=sqrt(Efs/Emp);
​
%Creation of the random Sensor Network
figure(1);
for i=1:1:nS(i).xd(1) = rand(1,1)*xm;%×ø±ê%XR(i)=S(i).xd;S(i).yd(1) = rand(1,1)*ym;%YR(i)=S(i).yd;%S(i).G = 0;%initially there are no cluster heads only nodesS(i).type(1) = 'N';S(i).E(1) = Eo;%S(i).ENERGY(1) = 0;% hold on;plot (S(i).xd,S(i).yd,'og')hold on;
end
​
S(n+1).xd(1) = sink.x;
S(n+1).yd(1) = sink.y;
%plot(S(n+1).xd, S(n+1).yd, 'x')
hold on;
​
%First Iteration
figure(1);
​
%counter for CHs
countCHs=0;
%counter for CHs per round
rcountCHs=0;
cluster=1;
​
countCHs;
rcountCHs=rcountCHs+countCHs;
flag_first_dead=0;
​
TOT_ENERGY_INIT(1).E = 0;
for i = 1:1:nif (S(i).E(1)>0)TOT_ENERGY_INIT(1).E = TOT_ENERGY_INIT(1).E + S(i).E(1);end
end

🎉3 参考文献

​[1]王超. 无线传感器网络中数据收集方法研究[D].北京邮电大学,2012.

部分理论引用网络文献,若有侵权联系博主删除。

相关文章:

基于密度的无线传感器网络聚类算法的博弈分析(Matlab代码实现)

目录 💥1 概述 📚2 运行结果 🎉3 参考文献 👨‍💻4 Matlab代码 💥1 概述 提高能源效率是无线传感器网络面临的关键挑战之一,无线传感器网络日益普遍。由于节点(传感器&#xff…...

宕机了?!DolphinScheduler 高可用和 Failover 机制关键时刻保命

高可用性是 Apache DolphinScheduler 的特性之一。它通过冗余来避免单点问题,所有组件天然支持横向扩容;但仅仅保证了冗余还不够,当系统中有节点宕机时,还需要有故障转移机制能够自动将宕机节点正在处理的工作转移到新节点上执行&…...

try(){}用法try-with-resources、try-catch-finally

属于Java7的新特性。 经常会用try-catch来捕获有可能抛出异常的代码。如果其中还涉及到资源的使用的话,最后在finally块中显示的释放掉有可能被占用的资源。 但是如果资源类已经实现了AutoCloseable这个接口的话,可以在try()括号中可以写操作资源的语句(…...

常见Http错误码学习

​ 常见 http 错误码 服务器巡检时比较常见的 http 错误码 400 Bad Request408 Request Timeout499 client has closed connection502 Bad Gateway504 Gateway Timeout 这些错误码反映了服务器什么样的状态,仅看字面意思还不太容易理解,就动手做个试验…...

qemu-基础篇——ARM 链接过程分析(六)

文章目录 ARM 链接过程分析源文件global_bss_file.cglobal_data_fle.cglobal_function_file.cglobal_rodata_file.cmain.c 链接文件 link.lds编译命令及反汇编命令解析 .o 文件global_bss_file.oglobal_data_fle.oglobal_function_file.oglobal_rodata_file.omain.o 链接观察链…...

Java企业工程项目管理系统+spring cloud 系统管理+java 系统设置+二次开发

工程项目各模块及其功能点清单 一、系统管理 1、数据字典:实现对数据字典标签的增删改查操作 2、编码管理:实现对系统编码的增删改查操作 3、用户管理:管理和查看用户角色 4、菜单管理:实现对系统菜单的增删改查操…...

Eureka与Zookeeper的区别

著名的CAP 理论指出,一个分布式系统不可能同时满足 C( 一致性 ) 、 A( 可用性 ) 和 P( 分区容错性 ) 。 由于分区容错性在是分布式系统中必须要保证的,因此我们只能在 A 和 C 之间进行权衡,在此 Zookeeper 保证的是 CP, 而 Eureka 则是 AP…...

顺序表和链表的各种代码实现

一、线性表 在日常生活中,线性表的例子比比皆是。例如,26个英文字母的字母表(A,B,C,……,Z)是一个线性表,表中的数据元素式单个字母。在稍复杂的线性表中,一个数据元素可以包含若干个数据项。例…...

C# 介绍三种不同组件创建PDF文档的方式

1 c# 数据保存为PDF(一) (spire pdf篇) 2 c# 数据保存为PDF(二) (Aspose pdf篇) 3 c# 数据保存为PDF(三) (PdfSharp篇) 组件名称 绘制…...

极简面试题 --- Redis

什么是 Redis? Redis 是一个基于内存的键值存储系统,也被称为数据结构服务器。它支持多种数据结构,例如字符串、哈希表、列表、集合和有序集合,并且可以在内存中快速读写。 Redis 的优势有哪些? 快速:由…...

可视化图表API格式要求有哪些?Sugar BI详细代码示例(4)

Sugar BI中的每个图表可以对应一个数据 API,用户浏览报表时,选定一定的过滤条件,点击「查询」按钮将会通过 API 拉取相应的数据;前面说过,为了确保用户数据的安全性,Sugar BI上的所有数据请求都在Sugar BI的…...

学习vue(可与知乎合并)

一:组件及交互 1、什么是组件? 组件是可复用的 Vue 实例,且带有一个名字:在这个例子中是 。我们可以在一个通过 new Vue 创建的 Vue 根实例中,把这个组件作为自定义元素来使用: 声明组件 // 定义一个名…...

【UEFI实战】Linux下如何解析ACPI表

本文介绍如何在Linux下查看ACPI表示。使用的系统是Ubuntu18.04: Linux home 4.15.0-36-generic #39-Ubuntu SMP Mon Sep 24 16:19:09 UTC 2018 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux 可以在如下的目录看到ACPI的基本信息: 但是默认的表都是不可以直接查看的&…...

Java-Redis持久化之RDB操作

Java-Redis持久化之RDB操作 1.为什么redis需要持久化?2.什么是RDB操作?3.请你用自己的话讲下RDB的过程?4.如何恢复rdb文件? 1.为什么redis需要持久化? Redis是内存数据库,如果不将内存数据库保存到磁盘,那么服务器进程退出&am…...

信号signal编程测试

信号会打断系统调用,慎用,就是用的时候测一测。 下面是信号的基础测试 信号 信号(signal)机制是UNIX系统中最为古老的进程之间的通信机制。它用于在一个或多个进程之间传递异步信号。信号可以由各种异步事件产生,例如…...

Linux学习记录——이십삼 进程信号(2)

文章目录 1、可重入函数2、volatile关键字3、如何理解编译器的优化4、SIGCHLD信号 1、可重入函数 两个执行流都执行一个函数时,这个函数就被重入了。比如同一个函数insert,在main中执行时,这个进程时间片到了,嵌入了内核&#xf…...

Revit中如何创建曲面嵌板及一键成板

一、Revit中如何创建曲面嵌板 在我们的绘图过程中可能会遇见一些曲面形状,而我们的常规嵌板没办法满足我们绘制的要求,我们今天学习如何在revit中绘制曲面嵌板。 1.新建“自适应公制常规模型”族,创建4个点图元并为其使用自适应。 2.在相同的…...

STM32F4_DHT11数字温湿度传感器

目录 前言 1. DHT11简介 2. DHT11数据结构 3. DHT11的传输时序 3.1 DHT11开始发送数据流程 3.2 主机复位信号和DHT11响应信号 3.3 数字 “0” 信号表示方法 3.4 数字 “1” 信号表示方法 4. 硬件分析 5. 实验程序详解 5.1 main.c 5.2 DHT11.c 5.3 DHT11.h 前言 DH…...

WiFi(Wireless Fidelity)基础(十一)

目录 一、基本介绍(Introduction) 二、进化发展(Evolution) 三、PHY帧((PHY Frame ) 四、MAC帧(MAC Frame ) 五、协议(Protocol) 六、安全&#x…...

操作系统—— 精髓与设计原理--期末复习

一、计算机系统概述 1、基本构成 计算机有四个主要的结构化部件: ①处理器(Processor):控制计算机的操作,执行数据处理功能。当只有一个处理器时,它通常指中央处理器(CPU) ②内存…...

告别除法器!用BCD8421码在Nexys4 DDR FPGA上高效驱动8位数码管(附完整Vivado工程)

基于BCD8421码的FPGA数码管驱动优化设计与实现 在数字系统设计中,FPGA开发者经常面临如何在有限硬件资源下实现高效数据转换的挑战。传统方法使用除法器进行二进制到十进制转换,不仅消耗大量逻辑资源,还会引入额外的时序延迟。本文将深入探讨…...

新手必看:腾讯SRC漏洞挖掘实战全记录(附详细步骤与避坑指南)

腾讯SRC漏洞挖掘实战:从零到一的完整攻防手册 第一次接触漏洞挖掘时,我盯着电脑屏幕发呆了半小时——那些专业术语像天书一样,而论坛里"轻松挖洞"的帖子更让我怀疑自己是不是选错了方向。直到在腾讯SRC提交第一个有效漏洞的那天&am…...

ReefwingLSM9DS1库:面向nRF52840的九轴IMU同步驱动

1. ReefwingLSM9DS1库概述:面向Arduino Nano 33 BLE的LSM9DS1九轴IMU驱动实现ReefwingLSM9DS1是一个专为Arduino Nano 33 BLE硬件平台优化的C类库,用于驱动STMicroelectronics出品的LSM9DS1高精度九轴惯性测量单元(Inertial Measurement Unit…...

Photon光影包:颠覆级Minecraft视觉体验的沉浸式渲染方案

Photon光影包:颠覆级Minecraft视觉体验的沉浸式渲染方案 【免费下载链接】photon A gameplay-focused shader pack for Minecraft 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/photon3/photon 在像素化的方块世界中,如何突破视觉边界实现电影级画面…...

别再傻傻编译整个内核了!香橙派3B (rk3566) 快速修改和测试设备树节点的正确姿势

香橙派3B设备树节点高效调试指南:从编译优化到实战技巧 每次修改设备树节点都要重新编译整个内核?等待十几分钟甚至更久只为了验证一个小改动?对于香橙派3B(rk3566)开发者来说,这种低效的工作流程已经成为过去。本文将揭示一套经…...

AI专著生成新玩法!掌握这些工具,快速产出高质量专业专著

学术专著写作挑战与 AI 辅助工具介绍 学术专著的根本价值在于其内容的系统性与内部逻辑的完整性,但这往往是写作中的一个重大挑战。相较于期刊论文专注于某个特定问题,学术专著必须构建一个包括绪论、理论框架、核心研究、应用拓展,以及结论…...

从Windows玩家到Linux新手:我的Ubuntu 22.04双系统入坑实录与软件生态迁移心得

从Windows玩家到Linux新手:我的Ubuntu 22.04双系统入坑实录与软件生态迁移心得 第一次看到Ubuntu的紫色登录界面时,我盯着那个不断旋转的加载动画发了五分钟呆——作为用了十五年Windows的老用户,这个瞬间仿佛打开了新世界的大门。但兴奋感很…...

MCP 实现深度技术报告

1. MCP 协议概述与架构定位 1.1 协议背景 Model Context Protocol (MCP) 是 Anthropic 推出的开放标准协议,旨在标准化 AI 助手与外部数据源、工具之间的集成方式。在 Claude Code 中,MCP 不仅是外部集成接口,更是核心架构组件,…...

DRASTIC:面向任务感知闭环触觉互联网应用中6G网络切片的动态资源分配框架

大家读完觉得有帮助记得关注和 点赞!!!摘要 本文提出一种新颖的学习驱动的带宽优化框架,称为 DRASTIC(任务感知闭环触觉互联网应用中用于切片的动态资源分配)。该框架在支持增强型移动宽带和高可靠低延迟通…...

Pixel Aurora Engine实战应用:像素游戏道具图标(武器/药水/装备)批量生成

Pixel Aurora Engine实战应用:像素游戏道具图标(武器/药水/装备)批量生成 1. 像素游戏道具生成的痛点与解决方案 独立游戏开发者经常面临一个共同挑战:如何高效制作大量风格统一的像素艺术道具图标。传统手工绘制方式存在三个主…...