【无线传感器网络】LEACH和LEACH-C协议研究附Matlab代码-优快云博客

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🔥 内容介绍

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、智能家居、工业控制等领域。其核心瓶颈在于节点能量受限—— 传感器节点通常依赖电池供电，且部署后难以更换或充电，因此延长网络生命周期成为协议设计的首要目标。

传统平面路由协议（如泛洪协议）存在严重的 “能量空洞” 问题：靠近基站（Sink）的节点需转发大量数据，能量快速耗尽，导致网络分区失效。为此，分层路由协议应运而生，其中LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是首个基于聚类的分布式节能协议，而LEACH-C（LEACH-Centroid）作为其改进版本，进一步优化了聚类机制，二者共同构成了 WSN 分层路由的基础框架。

1.2 协议设计的核心目标

无论是 LEACH 还是 LEACH-C，均围绕以下三大目标展开：

均衡节点能耗：避免部分节点过度消耗能量，确保网络内节点能量消耗速率一致；

延长网络生命周期：以 “最后一个节点失效” 的时间作为衡量标准，最大化网络持续运行时长；

保证数据传输效率：在节能的同时，减少数据传输延迟与丢包率，确保监测数据有效送达基站。

二、LEACH 协议的工作机制与特性

2.1 协议核心原理：分布式自适应聚类

LEACH 采用 “周期性轮询” 机制，将网络运行过程分为簇建立阶段（Setup Phase）和稳定传输阶段（Steady-State Phase），两个阶段交替进行，每个周期称为一个 “轮次（Round）”。

2.2 LEACH 协议的优势与局限

2.2.1 优势：分布式与自适应性

无需全局信息：节点无需知晓整个网络的拓扑结构，仅通过局部信息即可完成簇头选举与簇形成，部署灵活，适用于大规模网络；

能量均衡性提升：通过随机选举簇头，避免固定簇头导致的能量快速耗尽，较平面协议延长网络生命周期约 20%-30%；

数据融合节能：簇头对数据进行融合处理，减少数据传输量，降低整体能耗。

2.2.2 局限：随机性带来的缺陷

簇头分布不均：随机选举可能导致部分区域簇头密集（能量浪费），部分区域无簇头（数据无法传输）；

低能量节点当选风险：剩余能量较低的节点可能当选簇头，因无法承担数据转发任务而快速失效，导致簇内节点断连；

单跳通信局限：簇头直接与基站通信，若基站距离较远，簇头需消耗大量能量用于长距离传输，加剧 “能量空洞” 问题。

三、LEACH-C 协议的改进与优化

LEACH-C 针对 LEACH 的局限性，提出了集中式簇头选举与簇中心优化两大改进策略，在保证节能效果的同时，提升了协议的稳定性与可靠性。

3.1 核心改进：集中式簇头选举机制

LEACH-C 将簇建立阶段的控制权转移至基站，通过基站的全局信息优势，实现簇头的 “最优选择”，具体流程如下：

节点能量上报：所有节点向基站发送自身的位置信息（如 GPS 坐标）与剩余能量；

候选簇头筛选：基站根据节点剩余能量，筛选出能量高于网络平均能量的节点作为 “候选簇头”，排除低能量节点，避免簇头失效风险；

簇划分优化：基站采用K - 均值聚类算法，将网络划分为 K 个簇（K 为预设簇头数量，通常与 LEACH 的簇头比例 p 对应），每个簇的 “几何中心” 即为最终簇头；

簇信息下发：基站将簇头位置与簇成员分配信息广播至所有节点，节点根据指令加入对应簇，无需自主选择，减少广播开销。

3.2 关键特性：簇中心与能量感知优化

3.2.1 簇中心选择：减少传输能耗

LEACH-C 选择簇的几何中心作为簇头，确保簇内所有节点到簇头的平均距离最小，从而减少普通节点向簇头传输数据的能耗。相比 LEACH 中随机分布的簇头，LEACH-C 的簇内传输能耗降低约 15%-25%。

3.2.2 能量感知选举：避免低能量簇头

通过候选簇头筛选机制，LEACH-C 确保所有簇头的剩余能量高于网络平均值，显著降低簇头因能量不足而失效的概率。实验表明，在网络运行中后期，LEACH-C 的簇头存活率比 LEACH 高 30% 以上。

3.2.3 多跳通信支持

LEACH-C 允许距离基站较远的簇头，将数据转发至距离基站较近的簇头，再由后者转发至基站，形成 “多跳传输”。这一改进大幅减少了远距离簇头的能量消耗，缓解了 “能量空洞” 问题，尤其适用于大规模、广覆盖的 WSN 场景。

3.3 LEACH-C 的局限性

尽管 LEACH-C 优于 LEACH，但仍存在以下不足：

基站依赖性强：簇头选举与簇划分均依赖基站的全局信息，若基站故障，整个网络将无法正常运行，容错性较差；

计算开销集中：基站需执行 K - 均值聚类等复杂计算，若网络节点数量庞大（如超过 1000 个），基站的计算压力会显著增加；

位置信息依赖：节点需具备定位能力（如 GPS 模块），增加了节点硬件成本，不适用于低成本、无定位功能的 WSN 场景。

四、协议的扩展与未来方向

4.1 现有扩展协议

基于 LEACH 与 LEACH-C 的核心思想，研究人员提出了多种改进版本，以适应不同应用场景：

LEACH-E（Energy-Aware LEACH）：在簇头选举中引入能量权重，剩余能量越高的节点，当选概率越大，进一步优化能耗均衡；

LEACH-M（Multi-hop LEACH）：针对 LEACH 的单跳局限，强制采用多跳传输，适用于基站远离网络中心的场景；

LEACH-CS（LEACH with Compressive Sensing）：结合压缩感知技术，减少簇头数据融合量，降低传输能耗。

4.2 未来研究方向

动态簇头调整：针对节点移动的 WSN 场景（如车载传感器网络），设计实时簇头更新机制，避免簇结构失效；

异构节点融合：将高能量、高计算能力的 “骨干节点” 引入网络，辅助簇头完成数据转发，进一步延长网络生命周期；

边缘计算集成：在簇头节点部署边缘计算模块，实现数据的实时处理与决策，减少向基站传输的数据量，适用于时延敏感场景（如工业控制）。

五、结论

LEACH 作为 WSN 分层路由的开创性协议，通过分布式聚类机制打破了平面协议的能量瓶颈，为后续协议设计奠定了基础；而 LEACH-C 通过集中式簇头选举与簇中心优化，显著提升了能耗均衡性与网络稳定性，成为大规模 WSN 的优选方案。

在实际应用中，需根据网络规模、节点成本、定位能力等需求选择协议：小规模、低成本场景优先选择 LEACH，大规模、高稳定性需求场景优先选择 LEACH-C。未来，随着异构网络、边缘计算等技术的发展，基于 LEACH 与 LEACH-C 的改进协议将在更多复杂场景中发挥作用，推动 WSN 技术的进一步普及。