基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率matlab仿真

1.程序功能描述

基于虚拟力优化的无线传感器网络覆盖率，仿真输出优化前后的网络覆盖率，覆盖率优化收敛迭代曲线。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022a版本运行

3.核心程序

for t=1:Iter1
Fsvh = sqrt(Fsh^2+Fsv^2);
        if Fsvh==0
Pxy(i,1)=Pxy(i,1)+0;
Pxy(i,2)=Pxy(i,2)+0;
        else
Pxy(i,1)=Pxy(i,1)+Fsh/Fsvh*step2*exp(-1/Fsvh);
Pxy(i,2)=Pxy(i,2)+Fsv/Fsvh*step2*exp(-1/Fsvh);
        end
 
        %约束
        if Pxy(i,1)<Xmin
Pxy(i,1)=Xmin;
        end
        if Pxy(i,1)>Xmax
Pxy(i,1)=Xmax;
        end
         if Pxy(i,2)<Ymin
Pxy(i,2)=Ymin;
        end
        if Pxy(i,2)>Ymax
Pxy(i,2)=Ymax;
        end
    end
    % 重新计算覆盖率
    [Kidxs,summ,k1]=func_cover(Xk1,Yk1,Pxy,Radius);  
 
Fgl(t) = summ/K;
 
end
 
figure;
plot(Fgl)
xlabel('迭代次数');
ylabel('覆盖率收敛曲线');
 
 
 
 
figure,
scales=[XminYmin;XminYmax;XmaxYmax;XmaxYmin];
fill(scales(:,1),scales(:,2),[0.8,0.8,0.8]);
hold on
plot(Pxy(:,1),Pxy(:,2),'r.','linewidth',5);
for i=1:Nodes
    x1=Pxy(i,1)+Radius*cos(w);
    y1=Pxy(i,2)+Radius*sin(w);
    hold on
    fill(x1,y1,'g')
end
axis([0 1000 0 900]);
xlabel('X/m');
ylabel('Y/m');
hold on
plot([XminXmax],[YminYmin],'k','linewidth',2);
hold on
plot([XminXmin],[YminYmax],'k','linewidth',2);
hold on
plot([XmaxXmax],[YminYmax],'k','linewidth',2);
hold on
plot([XminXmax],[YmaxYmax],'k','linewidth',2);
title(['优化后分布,覆盖率为：',num2str(Fgl(end))]);
30

4.本算法原理

无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）由大量散布在特定区域的传感器节点组成，这些节点负责环境信息的采集和数据的无线传输。网络的覆盖率是衡量WSNs性能的关键指标之一，它反映了网络对监测区域的感知能力。为了提高覆盖率，研究者们提出了多种方法，其中基于虚拟力优化（Virtual Force-based Optimization）的方法因其直观性和有效性而备受关注。

4.1 虚拟力优化算法

虚拟力优化算法是一种基于物理模型的优化算法。它通过模拟物理力学的作用，从而对待优化问题的解进行优化。其基本思想是将待优化问题的解表示为一组点的位置，然后引入一些虚拟力（如斥力、引力等），从而对点的位置进行优化。

虚拟力优化算法包括以下几个步骤：

初始化点的位置：随机生成一组初始点的位置。

计算虚拟力：根据问题的特点，计算每个点的斥力和引力。

更新点的位置：根据虚拟力的作用，更新每个点的位置。

终止条件：达到预定的终止条件后，输出最优解。

计算虚拟力：根据问题的特点，计算每个点的斥力和引力。具体来说，可以采用以下几个虚拟力：

（1）斥力：用于避免传感器之间的重叠。斥力大小与传感器之间的距离成反比，距离越近，斥力越大。

（2）引力：用于吸引传感器到目标区域。引力大小与传感器与目标区域的距离成反比，距离越近，引力越大。

（3）墙壁斥力：用于避免传感器与墙壁的碰撞。墙壁斥力大小与传感器与墙壁的距离成反比，距离越近，斥力越大。

更新点的位置：根据虚拟力的作用，更新每个点的位置。具体来说，根据每个点所受到的虚拟力的大小和方向，计算每个点的加速度，然后根据加速度更新每个点的速度和位置。