基于MATLAB遗传算法的无线传感器网络定位仿真系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB遗传算法工具箱开发了一个无线传感器网络定位仿真程序。系统模拟网络部署环境，通过遗传算法优化实现对未知节点的精确定位，主要功能包括网络拓扑生成和信号传播模型仿真。

详 情 说 明

基于遗传算法的无线传感器网络定位仿真系统

项目介绍

本项目开发一个基于MATLAB遗传算法工具箱的无线传感器网络定位仿真程序。系统能够模拟无线传感器网络的部署环境，通过遗传算法优化技术实现对未知节点的精确定位。该仿真系统集成了网络拓扑生成、信号传播建模、遗传算法优化和定位性能分析等功能，为无线传感器网络定位算法研究提供完整的仿真平台。

功能特性

• 网络拓扑仿真：支持自定义锚节点数量、未知节点数量和网络覆盖区域尺寸
• 信号传播模型：提供LOS/NLOS环境下的多路径传播仿真，支持高斯噪声误差模型
• 遗传算法优化：可配置种群大小、迭代次数、交叉率和变异率等参数
• 多边定位算法：基于测距信息的多边定位计算框架
• 可视化分析：实时显示网络拓扑、定位结果对比、收敛过程和误差分布
• 性能评估：提供RMSE、定位成功率、运行时间等多维度性能指标

使用方法

基本配置

在运行仿真前，需在配置文件中设置以下参数：

• 网络配置：锚节点数量、未知节点数量、网络区域尺寸
• 传感器参数：通信半径、测距误差方差
• 算法参数：种群规模、最大迭代次数、交叉概率、变异概率
• 环境参数：信号传播模型选择

运行仿真

执行主程序文件启动仿真，系统将自动完成以下流程：

1. 生成随机网络拓扑结构
2. 模拟节点间测距过程
3. 执行遗传算法定位优化
4. 输出定位结果和性能分析报告

结果查看

仿真完成后系统将生成：

• 定位坐标估计结果矩阵
• 收敛曲线图和误差统计图
• 网络拓扑可视化图形
• 详细性能分析报告

系统要求

• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必需工具箱：

- 遗传算法工具箱（Global Optimization Toolbox） - 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox，用于可视化）

• 硬件建议：至少4GB内存，支持图形显示

文件说明

主程序文件整合了仿真的完整流程，承担着系统初始化和核心算法调度的关键角色。它实现了网络环境参数配置、传感器节点部署生成、信号传播与距离测量模拟、遗传算法定位优化执行、定位结果精度评估以及多种可视化图表生成等主要功能。该文件通过模块化设计协调各功能组件的工作流程，最终输出完整的定位性能分析报告。