分布式传感器算法评估LEACH聚类能量耗尽研究附Matlab代码

Matlab算法改进和仿真定制工程师

于 2025-07-18 12:05:28 发布

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文章标签：算法分布式聚类

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🔥 内容介绍

在分布式无线传感器网络（WSNs）中，能量效率是衡量算法性能的核心指标，而聚类算法通过节点分组与数据融合可有效降低能耗。LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）作为经典的分布式聚类算法，采用随机轮询机制选举簇头，虽能均衡簇头负载，但在大规模网络或复杂环境中仍存在簇头能量快速耗尽、网络生命周期缩短等问题。本文针对 LEACH 算法的能量耗尽机制展开研究，构建能量消耗模型，设计评估指标体系，通过仿真实验对比 LEACH 与改进算法在能量均衡性、网络存活时间等方面的性能差异，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。研究结果可为分布式传感器网络的能量高效算法设计提供理论参考。

关键词：分布式传感器网络；LEACH 算法；聚类；能量耗尽；性能评估

一、引言

（一）研究背景与意义

分布式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，其核心创新在于采用概率性簇头选举机制，避免固定簇头导致的能量快速耗尽。然而，实际应用中发现，LEACH 存在以下问题：簇头分布不均（部分区域簇头密集，部分区域稀疏）、簇头选举未考虑节点剩余能量（低能量节点可能被选为簇头）、簇内数据传输距离差异过大等，这些问题均会导致网络能量消耗失衡，最终引发过早能量耗尽（部分节点或簇头因能量耗尽失效，导致网络分区或功能瘫痪）。

因此，深入研究 LEACH 聚类算法的能量耗尽机制，建立科学的评估体系，对优化分布式传感器算法、延长网络生命周期具有重要理论与工程意义。

（二）国内外研究现状

LEACH 算法研究进展

Heinzelman 等（2000）首次提出 LEACH 算法，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，实验表明其网络生命周期比传统平铺式协议延长 2 倍以上。但后续研究发现，LEACH 的随机簇头选举机制在节点能量异构或分布不均时效果恶化：例如，Chakrabarti 等（2002）指出，当节点初始能量差异超过 30% 时，LEACH 的簇头能量耗尽速度加快，网络寿命缩短 15%-20%。

能量耗尽优化策略

针对 LEACH 的缺陷，学者们提出了多种改进算法：

LEACH-C（集中式版本）：由基站计算最优簇头分布，解决簇头分布不均问题，但增加了基站通信开销（Ye 等，2004）；

SEP（Stable Election Protocol）：为高能量节点分配更高的簇头选举概率，适用于能量异构网络（Smaragdakis 等，2004）；

HEED（Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering）：综合考虑剩余能量与节点距离，优化簇头选举与簇形成过程（Younis 等，2004）。

能量耗尽评估方法

现有评估多聚焦于网络生命周期（首个节点死亡时间、半数节点死亡时间）、能量消耗速率等宏观指标。例如，Akkaya 等（2005）提出 “能量方差” 指标，量化节点能量消耗的均衡性；Khedr 等（2012）通过 “能量失效节点比例随时间变化曲线” 评估算法的抗能量耗尽能力。但针对 LEACH 聚类中簇头与普通节点能量消耗差异的微观机制分析仍显不足。

（三）本文主要研究内容与结构

本文围绕 LEACH 聚类算法的能量耗尽问题展开，核心研究内容包括：