MATLAB 仿真无线传感器网络（WSN）三大经典场景

一、统一参数区（建议先调这里）

%% 0. 公共参数
clear; clc; close all;
rng(2025)                     % 可重复
field = [0 100; 0 100];       % 100 m × 100 m
nNode = 200;                  % 节点数
R     = 15;                   % 通信半径 /m
E0    = 0.5;                  % 初始能量 /J
pktL  = 4000;                 % 数据包长度 /bit
ctrlL = 200;                  % 控制包长度 /bit
ETX   = 50e-9;  ERX = 50e-9;  % 收发电路 /J/bit
Efs   = 10e-12; Emp  = 0.0013e-12; % 自由空间/多径
EDA   = 5e-9;                 % 数据融合 /J/bit

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二、场景 1：随机部署 + 连通/覆盖评估

%% 1. 随机均匀部署
X = field(1,1)+(field(1,2)-field(1,1))*rand(nNode,1);
Y = field(2,1)+(field(2,2)-field(2,1))*rand(nNode,1);
plot(X,Y,'bo'); axis equal; title('节点分布'); grid on

%% 2. 连通性（巨分量比例）
Adj = (squareform(pdist([X Y])) <= R) - eye(nNode);
[G,comp]=graph(Adj);  giant=max(comp.NumNodes);
conn = giant/nNode;
fprintf('连通度 = %.2f%%\n',conn*100);

%% 3. 覆盖率（蒙特卡洛 10 000 点）
M=10000; Px=rand(M,1)*100; Py=rand(M,1)*100;
cov=zeros(M,1);
for i=1:nNode
    cov = cov | ((Px-X(i)).^2 + (Py-Y(i)).^2 <= R^2);
end
fprintf('覆盖率 = %.2f%%\n',mean(cov)*100);

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三、场景 2：LEACH 分簇路由 + 网络寿命

%% 4. LEACH 主循环
rmax=2000;                    % 最大轮数
E=E0*ones(nNode,1);           % 剩余能量
dead=zeros(rmax,1); first=0;
for r=1:rmax
    % 4.1 簇头竞选
    T=0.05;                   % 期望簇头比例
    myRand=rand(nNode,1);
    CH= (myRand < T/(1-T*mod(r,round(1/T)))) & (E>0);
    if ~any(CH), CH( find(E>0,1) )=1; end
    
    % 4.2 普通节点入簇
    cluster=zeros(nNode,1);
    for i=find(~CH & E>0)'
        [~,d]=min( (X(i)-X(CH)).^2 + (Y(i)-Y(CH)).^2 );
        cluster(i)=find(CH,d);
    end
    
    % 4.3 能耗模型
    E=E-ETX*ctrlL;              % 广播竞选
    for i=find(CH)'
        dBS=sqrt( (X(i)-50)^2 + (Y(i)-50)^2 ); % 到基站
        if dBS>do, E(i)=E(i)-(ETX+Emp*dBS^4)*pktL;
        else,      E(i)=E(i)-(ETX+Efs*dBS^2)*pktL; end
        E(i)=E(i)-EDA*pktL*( sum(cluster==i)+1 );
    end
    for i=find(~CH & E>0)'
        d=sqrt( (X(i)-X(cluster(i)))^2 + (Y(i)-Y(cluster(i)))^2 );
        E(i)=E(i)-(ETX+Efs*d^2)*pktL;
        E(cluster(i))=E(cluster(i))-ERX*pktL;
    end
    
    % 4.4 统计死亡
    dead(r)=sum(E<=0);
    if dead(r)==nNode, break; end
    if dead(r)>0 && first==0, first=r; end
end
%% 5. 画寿命曲线
plot(1:r, dead(1:r),'LineWidth',1.5); grid on
xlabel('Round'); ylabel('Dead nodes');
title(sprintf('LEACH: 首节点死亡 @ %d 轮',first));

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四、场景 3：移动 WSN（Random Waypoint）

%% 6. Random Waypoint 移动模型
vmax=2;  pauseT=0;  Tmax=1000;  % 2 m/s，无暂停
Xprev=X; Yprev=Y;
E=E0;
deadMob=zeros(Tmax,1);
for t=1:Tmax
    % 6.1 更新位置
    v=vmax*rand(nNode,1);
    theta=2*pi*rand(nNode,1);
    X=X+v.*cos(theta); Y=Y+v.*sin(theta);
    X=min(max(X,0),100); Y=min(max(Y,0),100);
    % 6.2 简单 gossip 转发（单跳）
    Adj=(squareform(pdist([X Y]))<=R);
    for i=1:nNode
        if E(i)<=0, continue; end
        nHop=find(Adj(i,:));  nHop(nHop==i)=[];
        if isempty(nHop), next=i; else next=nHop(randi(numel(nHop))); end
        d=sqrt( (X(i)-X(next))^2 + (Y(i)-Y(next))^2 );
        if d>do, Et=(ETX+Emp*d^4)*pktL; else Et=(ETX+Efs*d^2)*pktL; end
        E(i)=E(i)-Et;  E(next)=E(next)-ERX*pktL;
    end
    deadMob(t)=sum(E<=0);
end
plot(1:t,deadMob,'r'); hold on; plot(1:r,dead,'b');
legend('Mobile','Static'); xlabel('Time slot'); ylabel('Dead');
title('移动 vs 静态网络寿命对比');

参考代码 无线传感器网络技术仿真算法 www.youwenfan.com/contentcnh/54994.html

五、结果解读 & 可扩展方向

1. 场景 1 给出“部署-连通-覆盖”三元组，可改用网格部署、泊松盘或虚拟力算法做对比。
2. LEACH 寿命曲线中“首节点死亡” round 越大越好；可继续实现 DEEC、PEGASIS、EB-LEACH 等算法，在同一坐标系比较。
3. 移动场景下节点能量消耗更快，可引入“移动预测+簇头 handover”或“机会路由”降低碰撞重传。
4. 如需三维地形、障碍物阴影模型，把 squareform(pdist) 换成带地形罚函数的 pdist2 自定义距离即可。
5. 想跑大规模（>5000 节点），把邻接矩阵改成稀疏 + 事件驱动，不再每轮全矩阵计算。