内容概要：文章详细介绍了利用蜣螂优化算法(DBO)优化Leach算法在无线传感器网络(WSN)中的Matlab实现。Leach是一种经典的低功耗自适应聚类分层型协议，而DBO的引入旨在优化其簇头选择等薄弱环节，从而提升网络的整体性能。文中关注的核心指标包括死亡节点数、存活节点数、能量消耗及剩余能量，这些指标直观反映了优化效果。通过具体的Matlab代码展示了节点初始化、位置生成、基于DBO的簇头选择改进及能量消耗计算等关键步骤。此外，还探讨了能量均衡机制、适应度函数的设计以及针对不同应用场景的参数调整，最终实验数据显示优化后的算法在网络寿命、节点存活率和能耗方面均有显著改善。 适合人群：对无线传感器网络及优化算法感兴趣的科研人员、研究生或相关专业高年级本科生。 使用场景及目标：①研究无线传感网络中的能量管理与优化；②探索不同优化算法在经典协议中的应用；③为特定应用场景（如野生动物监测）提供优化配置建议。 阅读建议：由于涉及到具体的算法实现和性能评估，建议读者在阅读时结合Matlab代码进行实践操作，同时关注不同参数设置对网络性能的影响，以便深入理解优化机制。

无线传感器网络(WSN)是由大量部署在监测区域内的小型传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式协同工作，用于环境感知、目标跟踪等任务。在实际应用中，一个关键问题是如何实现有效的网络覆盖，即确保整个监测区域被尽可能多的传感器节点覆盖，同时考虑到能量消耗和网络寿命的优化。遗传算法(Genetic Algorithm, GA)是一种启发式搜索方法，适用于解决这类复杂优化问题。 本资料主要探讨了如何利用遗传算法解决无线传感器网络的优化覆盖问题。无线传感器网络的覆盖问题可以抽象为一个二维空间中的点覆盖问题，每个传感器节点被视为一个覆盖点，目标是找到最小数量的节点，使得所有目标点都被至少一个节点覆盖。遗传算法通过模拟生物进化过程中的遗传、变异和选择等机制，寻找最优解决方案。 遗传算法的基本步骤包括： 1. 初始化种群：随机生成一定数量的个体（代表可能的解决方案），每个个体表示一种传感器节点布局。 2. 适应度函数：根据覆盖情况评估每个个体的优劣，通常使用覆盖率作为适应度值。 3. 选择操作：依据适应度值，采用轮盘赌选择或其他策略保留一部分个体。 4. 遗传操作：对保留下来的个体进行交叉（交换部分基因）和变异（随机改变部分基因），生成新一代种群。 5. 终止条件：当达到预设的迭代次数或适应度阈值时停止，此时最优个体即为问题的近似最优解。 在无线传感器网络优化覆盖问题中，遗传算法的具体实现可能涉及以下方面： - 编码方式：个体如何表示传感器节点的位置和激活状态，例如二进制编码或实数编码。 - 交叉策略：如何在两个个体之间交换信息，保持解的多样性。 - 变异策略：如何随机调整个体，引入新的解空间探索。 - 覆盖度计算：根据传感器的通信范围和目标点位置，计算当前覆盖情况。 - 能量模型：考虑传感器的能量消耗，优化网络寿命。 - 防止早熟：采取策略避免算法过早收敛到局部最优解。 提供的Matlab源码是实现这一优化过程的工具，可能包含初始化、选择、交叉、变异以及适应度计算等核心函数。通过运行源码，用户可以直观地理解遗传算法在解决无线传感器网络覆盖问题中的具体应用，并根据实际需求进行参数调整和优化。 总结来说，这个资料是关于如何利用遗传算法来解决无线传感器网络的优化覆盖问题，其中包含了Matlab源代码，可以帮助学习者深入理解算法原理并进行实践。通过分析和改进遗传算法的参数，可以有效地提高网络的覆盖性能，降低能耗，从而提升整个WSN的效率和可靠性。

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）是一种由大量微型传感器节点组成的自组织网络，它们通过无线通信方式收集和传递环境或特定区域的数据。这些节点通常配备有限的能量资源，因此在设计路由协议时，节能是至关重要的。本文主要探讨的是基于能量和距离的WSN分簇路由协议，这是当前研究的热点。 WSN路由协议主要有两种类型：平面路由协议和层次路由协议。平面路由协议通常简单，但可能不适用于大规模网络，因为它可能导致大量的通信开销。相比之下，层次路由协议，特别是基于簇结构的协议，通过将网络节点划分为多个簇，每个簇有一个簇头，可以有效降低通信能耗，延长网络寿命。簇头负责收集簇内节点的数据并转发至基站，从而减少了节点间的直接通信，降低了能量消耗。 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议是WSN中最著名的分簇路由协议之一。在LEACH中，节点通过随机选择的方式竞争成为簇头，簇头的选举概率随着轮次进行动态调整，以确保簇头负载均衡。然而，LEACH协议存在簇头分布不均和无法保证簇负载平衡的问题。 EECS（Energy Efficient Clustering Scheme）协议是对LEACH的一种改进，它引入了一个新的通信代价公式，考虑了节点到簇头的距离和簇头到基站的距离，以优化能量消耗。此外，EECS协议还确保了每个簇的负载均衡，从而提高了网络生命周期。实验表明，EECS相对于LEACH能显著提高网络的生存时间。 尽管EECS在一定程度上解决了LEACH的问题，但它仍然存在簇头分布漏洞和未充分考虑簇头剩余能量的问题。为解决这些问题，文章提出了ADEECS（Advanced EECS）协议。ADEECS引入了竞争延迟的方法来选举簇头，以避免簇头分布漏洞，并在成簇阶段考虑了簇头的剩余能量，以防止能量耗尽过快。此外，它还采用了可变发射功率的无线传输能量消耗模型，允许节点根据需要调整发射功率，进一步优化能量利用。 基于能量和距离的无线传感器网络分簇路由协议旨在通过高效分簇和智能的数据传输策略，实现网络的长期稳定运行。这些协议通过优化能量消耗，平衡簇头负载，以及考虑节点间距离，提高了WSNs的整体性能和生存时间，使其在各种应用领域，如环境监测、军事监控和医疗保健中，具有广泛的应用潜力。

主要分析了LEACH协议、EEUC协议、DEBUC协议。其中DEBUC协议是对EEUC协议的改进。这3个协议各有优缺点，应该根据实际情况来选择合适的协议。这些协议的实现过程可以分为初始化阶段和数据传输阶段。各个协议的两个阶段的实现过程都有很大的差异。简述了PEGASIS协议，它是在LEACH的基础上进行改进的基于“链”的路由算法。这些协议是研究无线传感器网络的基础。

0 引 言 　　无线传感器网络(Wireless Sensor Network，WSN)是一种由传感器节点构成的网络，能够实时地监测、感知和采集节点部署区的观察者感兴趣的感知对象的各种信息(如光强、温度、湿度、噪音和有害气体浓度等物理现象)，并对这些信息进行处理后以无线的方式发送出去，通过无线网络终发送给观察者。无线传感器网络在军事侦察、环境监测、医疗护理、智能家居、工业生产控制以及商业等领域有着广阔的应用前景。 　　无线传感器网络大部分是采用电池供电，工作环境通常比较恶劣。而且数量大，更换电池非常困难，所以低功耗是无线传感器网络重要的设计准则之一。在网络节点有些模块不工作或者处于休眠状态

针对无线传感器网络入侵检测技术面临的挑战,利用了人工免疫技术的基本原理,提出一种基于危险理论的入侵检测模型。模型采用了分布式合作机制,与采用混杂模式监听获取全局知识的方法相比,在检测性能和能耗上都具有优势。仿真结果表明,相比于传统的单一阈值Watchdog算法和自我非我(SNS)模型,基于危险理论的检测模型能够提供较高的检测率和较低的误检率,并且有效降低了系统的能耗。

提出了一种基于改进蜂群算法的无线传感器感知节点部署优化方法，以网络覆盖率为目标函数，将传感器感知节点部署问题形式化为组合优化问题，并采用分层机制对基本蜂群算法进行改进。仿真实验结果表明，本方法能够以相对较小的代价完成传感器感知节点部署，并能降低网络能耗，提高网络的整体覆盖率。

针对当前物联网感知层在感知多源信息时，尚没有一种很好的融合方法的问题，根据无线传感器网络(WSN)和射频识别(RFID)网络自身的特点，通过引入数据融合器，提出了一种将电子产品编码(EPC)和环境参数建立映射关系的方法。将该方法应用于超市仓储管理系统，对其编码并且构建原型系统，该方法能够明显提高数据传输的有效率，试验结果验证了所提出方法的正确性和有效性。

随着技术的进步，无线网络的使用日益普及。无线传感器网络（WSN）允许远程收集数据以供审查。我们已经写过关于物联网文章，它是真实世界的应用程序。在本文中，我们将详细介绍WSN技术，它与物联网的关系，受益于无线传感器网络的行业，以及超声波传感器如何适应您的无线传感器网络。 什么是无线传感器网络（WSN）技术？ 无线传感器网络(Wireless Sensor Networks, WSN)是一种分布式传感网络，由部署在监测区域内大量的廉价微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成的一个多跳的自组织的网络系统，其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。传感器、感知对象和观察者构成了无线传感器网络的三个要素。它的末梢是可以感知和检查外部世界的传感器。 无线传感器网络监测的是什么？ 温度、声音、压力、或者更多。 无线传感器网络（WSN）和物联网有什么区别？ 无线传感器网络听起来与应用中的物联网非常相似。无线传感器网络是物联网领域的一部分。作一个形象的比喻，在物联网中传感器被比喻成物联网的手，手指，眼睛和耳朵等感官。传感器需要连接到物联网平台，以便传达

在发展工业物联网 (IoT) 以及满足相关的工业传感器无线连网需求方面，已经做了很多。不过，工业设备及应用的网络需求与家用环境完全不同，可靠性和安全性是高居工业应用要求的榜首。本文重点讨论特定于工业无线传感器网络的一些关键网络要求。