【LEACH（低能耗自适应聚类层次）协议】无线微传感器网络的能效通信协议附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-11-27 23:45:16 发布

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#聚类 #网络 #matlab

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🔥 内容介绍

在无线微传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中，传感器节点通常依靠有限容量的电池供电，且部署环境往往复杂（如偏远区域、恶劣工业场景），节点更换电池的成本极高甚至无法实现。因此，能耗优化成为 WSNs 通信协议设计的核心目标。LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议作为首个针对 WSNs 提出的分簇式能效通信协议，彻底改变了传统 “平铺式” 通信模式的高能耗问题，为 WSNs 的长期稳定运行提供了关键技术支撑。

一、LEACH 协议的核心设计背景与目标

WSNs 的传统通信模式中，所有传感器节点直接与 Sink 节点（汇聚节点）通信：距离 Sink 较远的节点需以更高功率发送数据，导致该类节点快速耗尽电量，最终引发 “网络空洞”（部分区域因节点失效失去监测能力）。为解决这一问题，2000 年由 Heinzelman 等人提出的 LEACH 协议，核心目标是通过 “分簇管理” 平衡全网节点能耗，延长网络生命周期。

其设计的核心逻辑基于两点：

聚类（分簇）减少长距离传输：将分散的传感器节点划分为多个 “簇”，每个簇由 1 个 “簇头（Cluster Head, CH）” 和多个 “普通节点” 组成；普通节点仅需向近距离的簇头发送数据，避免直接与远距离 Sink 通信，大幅降低单节点能耗。

簇头轮换避免单点过载：簇头需承担数据聚合（合并簇内节点数据以减少传输量）、与 Sink 通信的双重任务，能耗远高于普通节点。因此，LEACH 通过 “随机轮换” 机制让不同节点轮流担任簇头，避免单一节点因长期承担簇头职责过早失效。

二、LEACH 协议的工作原理：两轮周期机制

LEACH 协议的运行过程以 “轮（Round）” 为单位循环，每一轮包含簇建立阶段（Set-Up Phase）和稳定数据传输阶段（Steady-State Phase），两个阶段的时长比例通常为 1:10（稳定阶段更长，减少簇建立的额外能耗）。

1. 簇建立阶段：完成簇头选举与簇划分

该阶段是 LEACH 协议的核心，分为 4 个步骤：

步骤 1：簇头选举（概率性选举）

每个节点根据预设的 “簇头比例（通常为 5%-10%）”，通过随机数生成决定是否成为候选簇头。具体规则为：节点生成一个 0-1 之间的随机数 r，若 r < T (n)（阈值函数），则当选为簇头。

阈值函数 T (n) 的计算公式为：

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步骤 2：簇头广播与节点响应

当选的簇头向全网广播 “簇头通告” 信号（如使用 CSMA 协议避免冲突），普通节点根据接收到的信号强度，选择加入信号最强的簇，并向对应的簇头发送 “加入请求”。

步骤 3：簇内信道分配（FDMA 机制）

簇头为簇内每个普通节点分配一个独特的子信道（基于频分多址），避免簇内节点在数据传输时产生冲突。例如，簇头通过 “TDMA 调度表” 告知每个节点的传输时间 slot，确保簇内数据有序传输。

步骤 4：簇头与 Sink 建立通信

簇头完成簇内节点分配后，向 Sink 节点发送 “簇信息”（如簇内节点数量、簇头位置），建立与 Sink 的通信链路，为稳定阶段的数据传输做准备。

2. 稳定数据传输阶段：高效数据聚合与传输

该阶段是 WSNs 的核心功能实现阶段，流程如下：

普通节点按照簇头分配的子信道 / 时间 slot，将采集到的监测数据（如温度、湿度、振动信号）发送给簇头；

簇头对接收到的多节点数据进行 “数据聚合”（如取平均值、压缩处理），去除冗余信息 —— 这一步可将簇内数据量减少 50% 以上，大幅降低簇头向 Sink 传输的能耗；

簇头将聚合后的数据包通过长距离链路发送给 Sink 节点；

稳定阶段持续预设时长后，协议回到簇建立阶段，重新选举簇头、划分簇结构，开始下一轮循环。

三、LEACH 协议的能效优势与局限性

1. 核心能效优势

相比传统直接通信协议，LEACH 的能耗优化效果显著，主要体现在三个方面：

减少长距离传输能耗：普通节点仅需短距离传输数据到簇头，传输功率降低 80% 以上（无线传输能耗与距离的平方成正比，距离缩短一半，能耗降至 1/4）；

数据聚合降低总传输量：簇头通过数据聚合减少向 Sink 发送的数据包数量，例如 10 个节点各发送 100Byte 数据，聚合后可能仅需发送 120Byte，总传输量减少 88%；

簇头轮换平衡能耗：避免单一节点长期承担高能耗任务，全网节点的剩余电量差异控制在 10% 以内，有效延长网络整体生命周期（实验数据显示，LEACH 协议的网络生命周期比传统协议长 2-3 倍）。

2. 实际应用中的局限性

尽管 LEACH 是分簇协议的里程碑，但在实际场景中仍存在以下不足：

簇头选举的随机性缺陷：随机选举可能导致簇头分布不均（如部分区域无簇头、部分区域簇头密集），距离 Sink 过远的簇头需消耗更多能量传输数据，反而加速失效；

未考虑节点剩余电量：选举时仅依赖随机数，未优先选择剩余电量高的节点，可能导致低电量节点当选簇头后快速死亡，引发簇结构崩溃；

固定簇头比例不灵活：不同 WSNs 场景（如密集部署、稀疏部署）对簇头比例的需求不同，固定比例（如 5%）可能导致簇内节点过多（簇头负载过重）或过少（分簇成本过高）；

仅支持单 Sink 网络：在大规模 WSNs（如城市环境监测）中，单 Sink 节点可能成为通信瓶颈，且无法覆盖远距离区域。

四、LEACH 协议的优化方向与衍生协议

针对上述局限性，学术界和工业界提出了多种优化方案，形成了一系列 LEACH 衍生协议，核心优化方向可分为四类：

1. 基于位置信息的簇头选举优化（LEACH-C 协议）

LEACH-C（LEACH-Centralized）协议引入 “Sink 节点集中控制” 机制：

Sink 节点先收集所有节点的位置信息，通过 “K - 均值聚类算法” 将节点划分为 K 个簇（K 为预设簇头数量）；

每个簇内选择 “距离簇中心最近且剩余电量最高” 的节点作为簇头，避免簇头分布不均和低电量节点当选的问题。

该优化使簇头分布更均匀，网络生命周期比 LEACH 延长 15%-20%，但依赖节点位置信息（需 GPS 或定位算法支持）。

2. 基于剩余电量的动态簇头比例（LEACH-E 协议）

LEACH-E（LEACH-Energy）协议将簇头比例 p 设计为 “全网节点平均剩余电量的函数”：

当全网节点平均剩余电量较高时，适当提高 p（如 10%），增加簇头数量以减少单个簇头负载；

当平均剩余电量较低时，降低 p（如 5%），减少簇建立的额外能耗。

该优化使簇头比例更贴合网络能耗状态，避免能源浪费。

3. 多 Sink 与分层簇结构优化（LEACH-M 协议）

针对大规模 WSNs，LEACH-M（LEACH-Multi-Sink）协议引入 “多 Sink 节点” 和 “分层簇结构”：

网络分为 “上层簇” 和 “下层簇”：下层簇头负责收集普通节点数据，上层簇头（超级簇头）负责将多个下层簇头的数据转发给最近的 Sink 节点；

多 Sink 节点分布式部署，减少长距离传输能耗，同时避免单 Sink 瓶颈。

该优化适用于城市、森林等大规模监测场景，网络覆盖范围提升 50% 以上。

4. 结合路由协议的跨层优化（LEACH-R 协议）

LEACH-R 协议将 “分簇机制” 与 “路由协议” 结合：

簇头向 Sink 发送数据时，不再直接传输，而是通过 “贪心路由算法” 选择 “距离 Sink 更近且剩余电量高” 的其他簇头作为中继节点，形成多跳传输链路；

避免簇头直接与远距离 Sink 通信，进一步降低簇头能耗。

该优化使簇头向 Sink 传输的能耗降低 30%-40%，尤其适用于 Sink 节点位置固定且较远的场景。

五、LEACH 协议的典型应用场景

尽管存在局限性，LEACH 及其衍生协议仍是 WSNs 中应用最广泛的能效通信协议之一，典型应用场景包括：

1. 环境监测（如森林火灾监测、农业土壤监测）

场景特点：节点部署密集、监测周期长、无法更换电池；

协议优势：分簇机制降低能耗，数据聚合减少冗余，适合长期监测。例如，森林火灾监测中，LEACH 协议可使传感器节点持续工作 6-12 个月，远高于传统协议的 2-3 个月。

2. 工业无线监测（如设备振动监测、车间温湿度监测）

场景特点：节点分布较均匀、对数据实时性要求较高；

协议优势：稳定阶段的 TDMA 调度机制确保数据无冲突传输，满足工业场景的实时性需求（传输延迟控制在 100ms 以内）。

3. 医疗健康监测（如人体穿戴式传感器网络）

场景特点：节点体积小、电池容量有限（如纽扣电池）、需低功耗运行；

协议优势：簇头轮换和短距离传输大幅降低节点能耗，穿戴式传感器可连续工作 1-3 个月，无需频繁充电。

六、总结与展望

LEACH 协议作为 WSNs 分簇式能效通信的开创性方案，通过 “随机簇头轮换” 和 “数据聚合” 机制，成功解决了传统通信模式的高能耗问题，为后续协议的发展奠定了基础。尽管其在簇头分布、电量感知等方面存在局限性，但通过位置信息融合、动态比例调整、多 Sink 优化等手段，衍生协议已能适应更复杂的应用场景。

未来，随着 WSNs 与物联网（IoT）、边缘计算的深度融合，LEACH 协议的优化将向三个方向发展：