基于粒子群算法的WSN覆盖优化MATLAB实现

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现粒子群优化算法，通过模拟粒子群行为优化无线传感器网络节点部署，有效提升网络覆盖范围与质量。系统支持网络环境建模与动态优化过程可视化，适用于WSN布局研究。

详 情 说 明

基于粒子群算法的无线传感器网络覆盖优化系统

项目介绍

本项目实现了一个基于粒子群优化（PSO）算法的无线传感器网络（WSN）覆盖优化解决方案。系统通过模拟粒子群智能行为，优化传感器节点在监控区域内的部署位置，旨在最大化网络覆盖范围并提升覆盖质量。项目集成了WSN环境建模、PSO算法实现、覆盖性能评估与结果可视化等功能模块，为WSN布局优化提供了一套完整的仿真与分析工具。

功能特性

• 环境建模：支持构建包含障碍物的二维矩形监控区域模型。
• 感知模型：提供布尔感知模型、概率感知模型等多种传感器感知模型。
• 优化核心：实现了标准的粒子群优化算法，用于求解传感器节点的最优部署位置。
• 性能评估：计算关键性能指标，包括网络覆盖率、覆盖均匀度、覆盖空洞统计等。
• 结果可视化：生成网络部署热力图、覆盖区域分布图、传感器连接拓扑图及算法收敛曲线。
• 分析报告：输出包含运行时间、收敛速度等信息的性能分析摘要。

使用方法

1. 配置参数：在运行主程序前，根据需要修改相关的输入参数脚本或配置文件。主要参数包括：

- 网络环境参数（区域尺寸、障碍物位置） - 传感器参数（数量、感知半径、通信半径、感知模型） - PSO算法参数（粒子数、迭代次数、惯性权重、学习因子） - （可选）传感器节点的初始位置坐标

1. 运行优化：执行主程序文件。系统将自动进行PSO优化计算。

1. 查看结果：程序运行结束后，将在命令行窗口输出最优位置坐标和覆盖性能指标，并在图形窗口显示可视化结果。

1. 分析输出：生成的图片和数据可用于进一步分析优化效果和算法性能。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本
• 必要工具箱：无特殊工具箱要求，仅需基础MATLAB环境。

文件说明

主程序文件整合了系统的核心工作流程，其功能包括：初始化网络环境与算法参数、执行粒子群优化迭代以搜寻传感器最佳布局、计算并输出最终的覆盖性能指标、以及绘制覆盖效果图、拓扑图和算法收敛过程图等可视化结果。