【优化覆盖】基于matlab飞蛾扑火算法和改进的飞蛾扑火算法求解WSN覆盖优化问题【含Matlab源码 3633期】.mp4

环境条件中的温度和湿度指标是许多工业场合的重要参数，研制可靠且实用的 温湿度监测系统显得非常重要。通常，采用有线网络实现温湿度监测，具有布线麻烦、 设备随意移动性不强等缺点。现有的无线网络系统，具有网络不稳定，传输成本高 等缺点。无线传感器网络(WSN，WirelesSSenso:NetworkS)具有自组织、可快速 部署、屏蔽性强、无人值守等优点。随着射频技术、集成电路技术的发展，无线通信 功能的实现越来越容易，数据传输速率也越来越快，并且逐渐达到可以与有线网络 相媲美的水平。本文提出的基于WSN技术的无线温湿度监测的方案，不必铺设电缆， 可以节省费用和时间。而且，改变温湿度传感器节点测量位置和增加或减少传感器 节点数目都非常方便。设计应用于温湿度的无线传感器网络在需要测量的部位放置 传感器节点，由监测中心对网络采集的数据统一管理和分析。该无线传感器网络将 温湿度数据传输到WSN基站，再通过无线(宽带)传输发送到数据中心主机，具有 快速展开、稳定可靠、可维护性好等特点。可以预计，WSN为人类带来了不可估量 的好处。

作者:zhouyuanzhi 作品概述 农作物的生长状况与其周边环境是息息相关的，对农业环境进行实时监控，及时调整有关环境参数，能够有力促进农作物增产增收。基于WSN的农作物环境监测系统将结合现代生态农业技术、现代无线传感技术、水肥药一体化技术等先进技术，来采集、传输、存储、查询并分析农作物的环境信息，为农业生产提供科学指导。 开发环境 硬件:STM32F407，CC2530，Fibocom L610，BH1750光照强度传感器，DHT11温湿度传感器，土壤PH传感器，土壤温湿度氮磷钾传感器。 RT-Thread版本:RT-Thread Nano 3.1.3 开发工具及版本:MDK 5.27，STM32CubeMx RT-Thread使用情况概述 内核部分:调度器，信号量，线程。 调度器:创建多个线程来实现不同的工作。 线程:uart2_rx_thread_entry和led_thread_entry uart2_rx_thread_entry线程接收到串口2中断回调函数释放的信号量后，对数据进行整理并上传至阿里云；led_thread_entry线程使LED间隔1秒闪烁，提示系统正在运行。 系统硬件介绍 系统由终端节点、路由器节点、协调器节点、STM32F407通讯网关、云服务器四部分组成。终端节点以CC2530为核心通过传感器采集空气温湿度、光照强度、土壤温湿度、土壤氮磷钾含量以及土壤PH值数据信息并通过ZigBee协议传输数据到路由器，再经路由器转发至协调器，协调器接收到数据后通过串口把数据转发给STM32F407通讯网关，STM32F407通讯网关完成数据汇总，解析，打包，在LCD上显示采集到数据，并通过GPRS上传数据至阿里云IOT平台，阿里云IOT平台将数据包通过AMQP服务端订阅转发到智慧农业系统。系统整体结构图如图所示。 系统软件介绍 硬件端采集到所有环境数据后，按照协议将所有数据封装成包。并将这些数据包上传到阿里云IOT平台。上传到服务器时采用的协议是MQTT协议；阿里云IOT平台将数据包通过AMQP服务端订阅转发到智慧农业系统的后端服务器；智慧农业系统的后端服务器按照规则完成数据包的解析，并将解析出的环境数据存入MySql数据库中；后端将数据从数据库中取出发送到前端并在网页上显示所有环境数据。 演示效果 采集终端: 路由器和协调器: 网关: 数据采集和上传: 代码地址(附件为代码地址，下载后打开可见）

【优化布局】基本蚁狮算法在WSN节点部署中的应用matlab源码.zip

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算术优化算法(AOA) 优化无线传感器网络覆盖(WSN) + matlab编程

关于tinyos的安装，经典程序Blink的讲解以及传感器采集的程序，节点通信程序，tossim仿真等等

基于RFID和WSN的冷链仓储管理系统设计

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。

擅长智能优化算法、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。