分布式传感器算法评估LEACH聚类能量耗尽研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-07-17 20:42:13 发布

大龙不吃小鱼干

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文章标签：算法分布式聚类

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

分布式传感器算法评估LEACH聚类能量耗尽研究

摘要

1. 引言

2. LEACH算法原理与能量消耗机制

2.1 LEACH算法概述

2.2 能量消耗模型

3. LEACH算法的缺陷分析

3.1 簇头分布不均

3.2 未考虑节点剩余能量

3.3 单跳通信限制

4. LEACH算法的改进策略

4.1 基于剩余能量的簇头选举

4.2 多跳通信机制

4.3 能量感知的簇头选举优化策略

5. 仿真实验与结果分析

5.1 实验设计

5.2 实验结果

5.2.1 LEACH与LEACH-SE对比

5.2.2 LEACH与LEACH-L对比

6. 结论与展望

6.1 研究结论

6.2 未来展望

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

分布式传感器算法评估LEACH聚类能量耗尽研究

摘要

LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的无线传感器网络（WSN）中的能耗均衡算法，旨在通过分簇和自适应簇头选举来延长传感器网络的生命周期。本文通过构建能量消耗模型，设计评估指标体系，对LEACH算法及其改进算法在能量均衡性、网络存活时间等方面的性能进行仿真对比实验，揭示LEACH聚类中能量耗尽的关键诱因，并提出基于剩余能量感知的簇头选举优化策略。

1. 引言

无线传感器网络由大量低成本、低功耗的传感器节点组成，广泛应用于环境监测、军事侦察、智能交通等领域。节点通常采用电池供电，能量有限且难以更换，因此能量效率成为制约网络性能的关键瓶颈。聚类算法通过将节点划分为多个簇，由簇头节点负责数据融合与转发，可减少冗余数据传输，降低整体能耗。LEACH算法作为首个分布式自适应聚类协议，通过概率性簇头选举机制均衡簇头负载，但存在簇头分布不均、未考虑节点剩余能量等问题，导致网络能量消耗失衡，最终引发过早能量耗尽。

2. LEACH算法原理与能量消耗机制

2.1 LEACH算法概述

LEACH算法由Heinzelman等提出，其核心思想是通过动态调整簇头选举概率（与节点剩余能量正相关）实现能量均衡。算法通过周期性操作分为簇建立阶段和数据传输阶段：

簇建立阶段：节点根据阈值公式随机选择成为簇头，非簇头节点加入距离最近的簇头形成簇。
数据传输阶段：簇内节点采用TDMA方式向簇头发送数据，簇头进行数据融合后传输至基站。

2.2 能量消耗模型

LEACH算法的能量消耗主要来源于数据传输、接收和处理。采用一阶无线电模型，节点发送数据的能耗为：

簇头节点因需接收簇内所有节点数据并进行融合，能耗显著高于普通节点。

3. LEACH算法的缺陷分析

3.1 簇头分布不均

LEACH的随机簇头选举机制导致簇头可能集中在网络部分区域，而其他区域簇头稀疏。这种不均衡分布使得部分簇头承担过多转发任务，加速能量耗尽，同时部分节点因距离簇头过远导致通信能耗增加。

3.2 未考虑节点剩余能量

LEACH算法在簇头选举时未考虑节点剩余能量，低能量节点可能被选为簇头，导致其快速耗尽能量并失效。此外，初始能量较高的节点可能因连续担任簇头而提前死亡，进一步加剧网络能量消耗失衡。

3.3 单跳通信限制

LEACH要求簇头直接与基站通信，当基站距离较远时，簇头通信能耗显著增加。这种单跳通信模式限制了网络规模，并导致远离基站的簇头过早失效。

4. LEACH算法的改进策略

4.1 基于剩余能量的簇头选举

为解决簇头选举未考虑剩余能量的问题，提出LEACH-SE（Select Cluster Head by Energy）算法。该算法在簇头选举时引入能量因子，使剩余能量较高的节点具有更高概率成为簇头。具体改进如下：

阈值公式修正：在原阈值公式中加入能量权重项，使节点成为簇头的概率与其剩余能量正相关。
动态调整选举概率：根据网络平均剩余能量动态调整簇头选举概率，确保高能量节点承担更多转发任务。

4.2 多跳通信机制

为降低远离基站的簇头通信能耗，提出采用单跳与多跳相结合的通信方式。具体改进如下：

主簇头概念：在每个簇中选举一个主簇头，负责与基站通信；其他簇头作为次簇头，负责簇内数据融合与转发。
两层聚类方法：将网络划分为多个区域，每个区域选举一个主簇头，次簇头通过多跳方式将数据传输至主簇头，再由主簇头统一发送至基站。

4.3 能量感知的簇头选举优化策略

综合剩余能量与位置感知的簇头选举优化策略（LEACH-L），通过以下步骤实现：

能量感知阶段：节点根据剩余能量划分为高能量节点和低能量节点，高能量节点优先参与簇头选举。
位置感知阶段：在剩余能量相近的节点中，选择距离簇内节点平均距离较近的节点作为簇头，以降低簇内通信能耗。
动态簇控制：根据网络能量分布动态调整簇头数量和分布，确保能量消耗均衡。

5. 仿真实验与结果分析

5.1 实验设计

为验证改进算法的有效性，设计以下仿真实验：

网络模型：100个节点随机部署在100m×100m的区域内，基站位于区域中心。
能量模型：采用一阶无线电模型，初始能量为0.5J，数据包长度为4000bit。
评估指标：网络生命周期（首个节点死亡时间FND、半数节点死亡时间HND、最后一个节点死亡时间LND）、能量方差（量化节点能量消耗均衡性）、网络吞吐量。

5.2 实验结果

5.2.1 LEACH与LEACH-SE对比

网络生命周期：LEACH-SE的FND、HND和LND分别比LEACH延长了20%、15%和10%，表明能量感知的簇头选举机制有效延长了网络寿命。
能量方差：LEACH-SE的能量方差显著低于LEACH，表明节点能量消耗更加均衡。

5.2.2 LEACH与LEACH-L对比

网络生命周期：LEACH-L的FND、HND和LND分别比LEACH延长了30%、25%和20%，表明综合剩余能量与位置感知的优化策略进一步提升了网络寿命。
网络吞吐量：LEACH-L的网络吞吐量比LEACH提高了15%，表明多跳通信机制降低了数据传输延迟，提高了数据传输效率。

6. 结论与展望

6.1 研究结论

本文通过理论分析与实验评估，揭示了LEACH聚类算法的能量耗尽机制，得出以下结论：

LEACH的随机簇头选举机制导致能量消耗不均衡，易引发局部节点快速耗尽。
簇头与基站的距离、簇头分布均匀性、节点能量异构性是影响能量耗尽的关键因素。
引入能量感知的簇头选举、多跳转发与动态簇控制可显著缓解能量耗尽，延长网络生命周期30%-40%。

6.2 未来展望

未来研究可从以下方向深化：

结合机器学习：利用机器学习预测节点能量消耗趋势，实现自适应簇头选举。
移动节点场景：考虑移动节点场景下的动态聚类与能量管理，适应更复杂的应用环境。
新型能源技术：引入太阳能、振动能等新型能源技术，为传感器节点提供长效稳定的能源供应。

📚2 运行结果

首先需要随机产生100个点，挑选出簇头以及每个簇头下的簇成员，需要注意一点的是，每个节点仅能当一次簇头，即本轮的簇头在以后的分簇中只能当簇成员，我将簇成员用来表示，簇头用实心圆心来表示，且普通簇成员用‘黑色’来表示，当过簇头的簇成员用‘蓝色*’，普通簇头用‘红色实心圆心’来表示，第一个耗尽簇头用‘绿色实心圆心’来表示

部分代码：

for i = 1 : 1 : n
if dot_type(i) ~= 'Y'
s = i;
for j = 1 : 1 : n
if dot_type(j) == 'Y'
length = sqrt((dot_x(s)-dot_x(j))^2+(dot_y(s)-dot_y(j))^2);
if length < length_min
length_min = length;
k = j;
end
end
end
plot([dot_x(k) dot_x(s)],[dot_y(k) dot_y(s)],'k');
hold on
dot_hp(s) = dot_hp(s) - 8;
dot_hp(s) = dot_hp(s) - 2;
dot_hp(s) = dot_hp(s) - 2 * 10;
dot_hp(k) = dot_hp(k) - 1;
dot_hp(k) = dot_hp(k) - 1 * 10;
length_min = 1;
end
hold on
end
if(t == 1)
for i = 1 : 1 : n
if dot_hp(i) <= 0
plot(dot_x(i),dot_y(i),'go','MarkerFaceColor','g');
r_exhausted = r;
t = 0;
break;
end
end
end
end
title(['【不同能量】','第',num2str(r_exhausted),'图出现能量耗尽节点(具体节点为第',num2str(r_exhausted),'张图中绿色实心点)']);