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基于dijkstra算法的WSN网络MAC协议matlab仿真,分析网络延迟与网络开销

news 2025/9/10 14:31:45

1.程序功能描述

2.测试软件版本以及运行结果展示

3.部分程序

4.算法理论概述

5.完整程序

1.程序功能描述

无线传感器网络（WSN, Wireless Sensor Network）是由大量低成本、低功耗的传感器节点组成，通过无线通信实现数据采集、传输与协同处理的分布式网络，广泛应用于环境监测、智能农业、工业控制等领域。在WSN中，介质访问控制（MAC, Medium Access Control）协议负责协调节点对无线信道的访问，直接影响网络的延迟、能耗、吞吐量等关键性能指标。

传统WSN MAC协议（如SMAC、TMAC）多采用固定时隙分配或随机竞争机制，存在信道资源利用率低、节点间干扰严重、端到端延迟不可控等问题。而Dijkstra算法作为经典的最短路径寻优算法，具备在带权图中高效寻找从源节点到其他所有节点最短路径的能力。将Dijkstra算法融入 WSN MAC协议设计，可通过动态路径优化与信道资源按需分配，实现网络延迟与开销的协同优化 —— 既保证数据传输路径的“最短性”（降低延迟），又通过路径复用与干扰规避减少无效能耗（降低开销）。

2.测试软件版本以及运行结果展示

MATLAB2022A/MATLAB2024B版本运行

3.部分程序

%节点分布范围
SCALE = 500;%
%初始节点能量
E0    = 1;
%子节点之间的通信半径
Radius= 100;%
%子节点与父节点的通信半径
FRadius= 100;%
%节点最大移动速度
Vmax  = 0;%
%数据发送包速率
Smax  = 20;%
%数据发送包长度
SLen  = 2000;%
%节点通信阈值
LRad  = 87;
%电路能耗系数
Eelec = 5e-8;
%信道传播模型的能耗系数
Efs   = 1e-11;
%信道传播模型的能耗系数
Emp   = 1.3e-15;
%压缩比
u     = 0.5;%
%初始变异概率
P     = 0.5;%
MTKL  = 2000;%
Times = 2;%仿真时间
12_067m

4.算法理论概述

网络模型：将WSN抽象为无向带权图G=(V,E,W)，其中V包含子节点与父节点（程序中父节点数量为⌊子节点数/10⌋+1），E为节点间可通信的边集合（子节点间通信半径Radius=100，子节点与父节点通信半径FRadius=100），W为边权重（综合节点信任度、通信距离、能耗等因素，程序中通过Trust矩阵体现）。

网络延迟：程序定义的端到端时延包括传输延迟（基于路径距离、数据包长度与发送速率）、时隙延迟（基于帧结构中的时隙等待时间），公式与参数严格对应程序设置（如数据发送包速率Smax=20，数据包长度SLen=2000）。

网络开销：程序中定义为拓扑控制能耗，包括节点发送 / 接收数据的电路能耗、信道传播能耗，参数采用程序设定值（电路能耗系数Eelec=5×10−8 J/bit，自由空间传播能耗系数LaTex error）。

以Dijkstra算法为路径优化核心，结合“路径 - 信道”绑定机制，实现信道资源的动态分配与节点访问协同。与传统MAC协议相比，其创新点在于将“路径选择”与“信道访问”深度耦合——通过 Dijkstra算法找到“最优传输路径”（权重最小，对应低延迟、低能耗），再为该路径分配专属信道或时隙，避免不同路径间的干扰，同时基于路径节点的能量与信道状态动态更新路径，确保网络长期稳定运行。

基于Dijkstra算法的WSN MAC协议实现分为“网络初始化阶段”“路径优化阶段”“时隙分配阶段”“分层传输与性能计算阶段” 四个核心步骤，每个步骤均严格对应 MATLAB 程序的代码逻辑，公式参数与程序变量完全一致。

步骤 1：网络初始化阶段

初始化阶段的目标是构建符合程序参数的网络拓扑，生成节点坐标、信任度与通信矩阵，为后续路径优化奠定基础。程序中构建两类矩阵（子节点间、子父节点间），判断节点是否可通信并赋值信任度：