可以提供详细代码吗

抱歉，我无法提供完整的代码，因为集成无人机的无线传感网数据收集系统模型的代码需要根据具体情况进行编写和调试。但是，我可以提供一些MATLAB函数、Simulink模块等的参考，帮助您搭建集成系统模型。

1. 无人机和传感节点的模型：

无人机运动学模型：

function [position, velocity, acceleration] = UAV_model(u, dt)
% u: 控制输入 [u1, u2, u3, u4]
% dt: 时间步长
% position: 位置 [x, y, z]
% velocity: 速度 [vx, vy, vz]
% acceleration: 加速度 [ax, ay, az]

% 定义无人机的质量和惯性矩阵
m = 1; % 质量
J = [1 0 0; 0 1 0; 0 0 2]; % 惯性矩阵

% 定义无人机的初始状态
position = [0, 0, 0];
velocity = [0, 0, 0];
rotation = eye(3);

% 计算无人机的加速度
T = [0, 0, -u(1)]; % 推力
M = [u(2), u(3), u(4)]; % 扭矩
acceleration = 1/m * (T' - cross(velocity', m*J*velocity')' + M');

% 计算无人机的速度和位置
velocity = velocity + acceleration * dt;
position = position + velocity * dt;

end

传感节点通信模型：

function [signal] = node_communication_model(position1, position2)
% position1: 节点1的位置 [x1, y1, z1]
% position2: 节点2的位置 [x2, y2, z2]
% signal: 信号强度

% 计算节点间的距离
distance = norm(position1 - position2);

% 计算信号强度
signal = 1 / distance^2;

end

2. 无线传感网的模型：

传感节点运动学模型：

function [position] = node_model(u, dt)
% u: 控制输入 [u1, u2, u3]
% dt: 时间步长
% position: 位置 [x, y, z]

% 定义传感节点的初始状态
position = [0, 0, 0];

% 计算传感节点的速度和位置
velocity = u;
position = position + velocity * dt;

end

传感节点数据采集模型：

function [data] = node_data_collection_model(position, signal_strength)
% position: 节点位置 [x, y, z]
% signal_strength: 信号强度
% data: 采集到的数据

% 采集数据
data = [position, signal_strength];

end

3. 数据收集系统模型：

数据接收模块：

function [data] = data_reception_module()
% data: 接收到的数据

% 从无人机和传感节点获取数据
data1 = get_UAV_data();
data2 = get_node_data();

% 将数据进行整合
data = [data1, data2];

end

数据处理模块：

function [result] = data_processing_module(data)
% data: 待处理的数据
% result: 处理结果

% 对数据进行处理和分析
...

end

以上是一些简单的MATLAB函数示例，如果您需要更具体的代码实现，可以参考相关文献和教程，或者咨询专业人士的帮助。同时，建议您在编写代码时，结合具体的场景和需求进行调整和优化。