【无人机通信优化】基于粒子群算法的多跳无线网络部署优化附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法  神经网络预测 雷达通信  无线传感器

信号处理 图像处理 路径规划 元胞自动机 无人机  电力系统

⛄ 内容介绍

论文部分复现

抽象的

在多跳无线网络中，客户端和服务网关 (GW) 之间的最大跳数对网络服务质量有显着影响，因此 GW 部署优化在网络设计和规划中起着至关重要的作用。众所周知，最优 GW 部署可以表述为顶点 k 中心问题。然而，由于解空间很大，实现 k 中心问题的最优解非常复杂。为了解决这个问题，我们提出了一种基于网络替代原理的新算法，通过探索相邻节点子集的包含关系，将原始网络缩小为更小规模的替代图。所提出的算法可以消除大量冗余节点，从而减少优化问题的解空间，全局最优解。还分析了所提出算法的性能。仿真结果表明，​基于粒子群的算法可以显着提高各自的性能，得到覆盖半径更小的更好的GW部署方案。

​

⛄ 部分代码

% get map data from current position

function obstacles = GetMap(point,model,range)

    

    obstacles = [];

    threats = model.threats;

    threat_num = size(threats,1);

    

    for i=1:threat_num

        threat.x = threats(i,1);

        threat.y = threats(i,2);

        threat.z = threats(i,3);

        threat.radius = threats(i,4);

        

%         segment = [point.x; point.y; point.z]-[threat.x; threat.y; threat.z];

        segment = [point.x; point.y]-[threat.x; threat.y];

        distance = norm(segment);

        if  distance<(range+threat.radius)

           obstacles = [obstacles threat];

        end

    end

%     obstacles

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

D.N Bui, N.D.T Thuy, M.D Phung and H.P Duy, 'Deployment of UAVs for Optimal Multihop Ad-hoc Networks Using Particle Swarm Optimization and Behavior-based Control', The 11th International Conference on Control, Automation and Information Sciences (ICCAIS 2022).

⛄ Matlab代码关注

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料