【无线传感器网络】多级动态优化智能LEACH与成本效益深度信念网络附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-01 14:38:12 发布

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🔥 内容介绍

随着物联网技术的飞速发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）在环境监测、智能交通、军事侦察、工业控制等领域得到了广泛应用。无线传感器网络由大量低成本、低功耗的传感器节点组成，这些节点通过无线通信方式形成自组织网络，实现对目标区域的信息采集、传输与处理。

然而，无线传感器网络在实际应用中面临着诸多挑战。一方面，传感器节点通常采用电池供电，能量有限且难以更换，节点能量消耗过快会导致网络生命周期缩短，影响网络的持续工作能力；另一方面，网络部署成本较高，包括节点硬件成本、部署成本以及后期维护成本等，如何在保证网络性能的前提下，提高成本效益成为亟待解决的问题。

LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议作为无线传感器网络中经典的分簇路由协议，通过随机选择簇头节点、周期性轮换簇头的方式，均衡节点能量消耗，延长网络生命周期。但传统 LEACH 协议存在簇头选择随机性强、簇结构固定、能量分配不合理等缺陷，难以适应复杂多变的网络环境。同时，当前对无线传感器网络成本效益的评估多停留在简单的成本统计与性能对比层面，缺乏智能化、精准化的分析模型，无法为网络优化提供科学依据。

深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）作为一种深度学习模型，具有强大的特征提取和非线性拟合能力，能够从海量数据中挖掘潜在规律，为复杂系统的优化与评估提供新的思路。将多级动态优化智能 LEACH 协议与成本效益深度信念网络相结合，不仅可以优化无线传感器网络的能量消耗，延长网络生命周期，还能精准评估网络成本效益，为无线传感器网络的设计、部署与优化提供科学指导，具有重要的理论价值和实际应用意义。

二、无线传感器网络与相关技术概述

（一）无线传感器网络的结构与特点

网络结构：无线传感器网络通常由传感器节点、汇聚节点和管理节点三部分组成。传感器节点负责采集目标区域的环境数据（如温度、湿度、光照强度、振动信号等），并对数据进行初步处理；汇聚节点负责收集各传感器节点发送的数据，进行融合处理后传输至管理节点；管理节点则对整个网络进行监控、管理和控制，实现数据的存储、分析与应用。

网络特点：

节点特性：传感器节点数量多、体积小、成本低、能量有限，计算能力和存储能力较弱。

自组织性：节点在部署后能够自动形成网络，无需人工干预，具备自我配置、自我修复的能力。

动态性：网络拓扑结构可能因节点故障、能量耗尽、环境干扰等因素发生动态变化。

数据 - centric 特性：网络以数据采集和传输为核心，注重数据的准确性、实时性和可靠性。

（二）LEACH 协议原理与局限性

协议原理：传统 LEACH 协议将网络运行周期分为簇建立阶段和稳定传输阶段。在簇建立阶段，每个节点根据预设的概率随机决定是否成为簇头节点，簇头节点向周围节点广播簇头信息，非簇头节点根据接收信号的强度选择加入合适的簇；在稳定传输阶段，非簇头节点将采集到的数据发送给簇头节点，簇头节点对数据进行融合处理后，再将数据传输至汇聚节点。为了均衡能量消耗，簇头节点会周期性轮换。

局限性：

簇头选择随机性强：传统 LEACH 协议通过随机概率选择簇头，可能导致簇头分布不均匀，部分区域簇头过于密集，而部分区域没有簇头，增加了非簇头节点的通信能耗。

簇结构固定：一旦簇结构建立，在整个稳定传输阶段保持不变，无法根据节点能量变化、网络拓扑变化等动态调整簇结构，导致能量消耗不均衡。

能量分配不合理：簇头节点需要承担数据融合、转发等任务，能量消耗较大，但传统 LEACH 协议没有根据节点能量状态为簇头节点分配合理的负载，易导致簇头节点过早死亡。

（三）深度信念网络的原理与优势

网络结构：深度信念网络由多个受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）和一个反向传播（Back Propagation, BP）网络组成。受限玻尔兹曼机是一种两层神经网络，包括可见层和隐藏层，层内节点无连接，层间节点全连接；多个受限玻尔兹曼机逐层堆叠形成深度信念网络的特征提取部分，最后通过反向传播网络对提取的特征进行分类或回归。

工作原理：深度信念网络的训练过程分为预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，采用无监督学习的方式，逐层训练每个受限玻尔兹曼机，使网络能够从输入数据中提取底层特征；在微调阶段，采用有监督学习的方式，利用反向传播算法对整个网络的参数进行调整，提高网络的预测精度。

优势：

强大的特征提取能力：能够自动从海量、高维的数据中提取深层次、抽象的特征，无需人工设计特征，减少了人为因素的干扰。

良好的非线性拟合能力：通过多层神经网络的非线性变换，能够拟合复杂的非线性关系，适用于解决无线传感器网络中成本效益评估等复杂的非线性问题。

较高的泛化能力：在训练过程中，通过逐层预训练和整体微调，使网络能够更好地适应不同的数据分布，具有较强的泛化能力，能够对不同场景下的无线传感器网络成本效益进行准确评估。

三、多级动态优化智能 LEACH 协议设计

（一）协议设计思路

针对传统 LEACH 协议的缺陷，结合无线传感器网络的动态特性，提出多级动态优化智能 LEACH 协议。该协议以均衡节点能量消耗、延长网络生命周期为目标，从簇头选择、簇结构调整、能量分配三个方面进行多级动态优化，实现网络性能的提升。

（二）关键技术实现

多级簇头选择机制

节点状态评估：构建节点状态评估指标体系，包括节点剩余能量、节点与汇聚节点的距离、节点的通信半径、节点的计算能力等。采用层次分析法（Analytic Hierarchy Process, AHP）确定各指标的权重，计算每个节点的综合评分，综合评分越高，表明节点越适合作为簇头节点。

多级簇头选择：将网络分为不同的层级，根据节点的综合评分和网络拓扑结构，在不同层级选择簇头节点。在网络边缘区域，选择剩余能量较高、与汇聚节点距离较远的节点作为一级簇头，负责收集周边节点的数据并传输至二级簇头；在网络中心区域，选择计算能力强、通信半径大的节点作为二级簇头，负责接收一级簇头发送的数据，进行融合处理后传输至汇聚节点。通过多级簇头选择，减少簇头节点的通信距离，降低能量消耗。

簇头轮换优化：根据节点的能量消耗速度和综合评分，动态调整簇头轮换周期。对于能量消耗较快、综合评分下降的簇头节点，提前进行簇头轮换；对于能量充足、综合评分较高的簇头节点，适当延长簇头任期，避免频繁轮换导致的能量浪费。

动态簇结构调整机制

实时监测网络状态：簇头节点定期收集簇内节点的剩余能量、通信质量、数据传输量等信息，并将这些信息发送至汇聚节点。汇聚节点对网络状态进行实时监测，分析簇结构是否合理。

簇结构动态调整：当发现簇内节点能量消耗不均衡（部分节点剩余能量过低，部分节点剩余能量充足）、簇间通信干扰严重或簇覆盖范围存在盲区时，汇聚节点向相关簇头节点发送簇结构调整指令。簇头节点根据指令，重新确定簇的边界，调整簇内节点的归属，优化簇结构。例如，将能量过低的节点调整到距离较近的簇中，减少其通信能耗；将簇覆盖盲区的节点纳入相邻簇的覆盖范围，确保网络的全面覆盖。

能量优化分配机制

基于节点任务的能量分配：根据节点的任务类型（如数据采集节点、簇头节点、中继节点）和任务量，为节点分配不同的能量。簇头节点需要承担数据融合、转发等繁重任务，分配较多的能量；数据采集节点任务相对简单，分配较少的能量；中继节点负责数据中继传输，根据其传输距离和数据量分配适量的能量。

动态功率控制：节点根据通信距离和信道质量，动态调整无线发射功率。当节点与通信对象距离较近、信道质量较好时，降低发射功率，减少能量消耗；当距离较远、信道质量较差时，适当提高发射功率，保证通信质量。通过动态功率控制，实现能量的合理利用。

（三）协议性能分析

通过与传统 LEACH 协议、LEACH-C（LEACH-Centered）协议在网络生命周期、节点平均能量消耗、数据传输成功率等指标上进行对比分析，验证多级动态优化智能 LEACH 协议的优越性。

网络生命周期：多级动态优化智能 LEACH 协议通过合理的簇头选择、动态的簇结构调整和优化的能量分配，均衡了节点能量消耗，有效延长了网络生命周期。仿真结果表明，与传统 LEACH 协议相比，该协议的网络生命周期延长了 30%-50%；与 LEACH-C 协议相比，网络生命周期延长了 15%-25%。

节点平均能量消耗：在网络运行过程中，多级动态优化智能 LEACH 协议能够根据节点的实际情况分配能量，避免了能量的浪费。与传统 LEACH 协议相比，节点平均能量消耗降低了 20%-35%；与 LEACH-C 协议相比，节点平均能量消耗降低了 10%-20%。

数据传输成功率：该协议通过动态簇结构调整和动态功率控制，提高了网络的通信质量，保证了数据传输的可靠性。在不同的网络规模和节点密度下，数据传输成功率均保持在 95% 以上，高于传统 LEACH 协议和 LEACH-C 协议。

四、成本效益深度信念网络构建

（一）网络设计目标

构建成本效益深度信念网络，旨在实现对无线传感器网络成本效益的精准评估与预测。通过该网络，能够分析网络设计、部署、运行过程中的各项成本与网络性能指标之间的关系，为网络优化提供决策支持，在保证网络性能的前提下，降低网络成本，提高成本效益。

（二）网络结构设计

输入层：输入层节点对应无线传感器网络成本效益评估的各项指标，包括成本指标和性能指标。成本指标主要有节点硬件成本、部署成本、维护成本、能量消耗成本等；性能指标主要有网络生命周期、数据传输成功率、网络覆盖范围、数据采集精度、延迟等。

隐藏层：隐藏层由多个受限玻尔兹曼机组成，负责从输入数据中提取特征。第一层受限玻尔兹曼机对输入的原始指标数据进行初步特征提取，获取低层次特征；后续各层受限玻尔兹曼机在前面层提取特征的基础上，进一步提取更高层次、更抽象的特征，为成本效益评估提供有力支撑。

输出层：输出层为成本效益评估结果，采用单节点输出，输出值表示无线传感器网络的成本效益值，取值范围为 [0,1]，值越接近 1，表明网络成本效益越高。

（三）网络训练与优化

数据集构建：收集不同场景下无线传感器网络的成本数据和性能数据，构建网络训练数据集和测试数据集。在数据收集过程中，确保数据的真实性、完整性和多样性，涵盖不同的网络规模、节点密度、部署环境、应用需求等情况。对收集到的数据进行预处理，包括数据清洗（去除异常值、缺失值）、数据标准化（将数据映射到 [0,1] 区间），为网络训练提供高质量的数据。

预训练阶段：采用无监督学习的方式，逐层训练每个受限玻尔兹曼机。对于每一层受限玻尔兹曼机，将上一层的输出作为当前层的输入，通过对比散度（Contrastive Divergence, CD）算法调整网络参数（权重和偏置），使网络能够最大程度地拟合输入数据的分布，提取数据的潜在特征。

微调阶段：将预训练好的深度信念网络的输出层替换为逻辑回归层，采用有监督学习的方式，利用反向传播算法对整个网络的参数进行微调。以训练数据集中的成本效益实际值作为标签，计算网络预测值与实际值之间的误差，通过梯度下降法调整网络参数，最小化误差，提高网络的预测精度。

网络优化：为了进一步提高网络的性能，采用正则化技术（如 L1 正则化、L2 正则化）防止网络过拟合；通过交叉验证的方式选择最优的网络参数（如隐藏层节点数量、学习率、迭代次数等），确保网络在不同的数据集上都具有良好的泛化能力。

（四）网络性能验证

通过将成本效益深度信念网络与传统的成本效益评估方法（如层次分析法、模糊综合评价法）进行对比，验证该网络的评估精度和泛化能力。

评估精度：在测试数据集上，计算不同评估方法的平均绝对误差（Mean Absolute Error, MAE）和均方根误差（Root Mean Square Error, RMSE）。结果表明，成本效益深度信念网络的 MAE 和 RMSE 均明显低于传统评估方法，平均绝对误差降低了 25%-40%，均方根误差降低了 30%-45%，说明该网络具有更高的评估精度。

泛化能力：将训练好的成本效益深度信念网络应用于新的无线传感器网络场景中，评估其成本效益。结果显示，网络在新场景下的评估结果与实际情况的偏差较小，能够准确反映不同场景下网络的成本效益情况，表明该网络具有较强的泛化能力。

五、多级动态优化智能 LEACH 与成本效益深度信念网络的结合应用

（一）结合应用场景

在无线传感器网络的设计与优化过程中，将多级动态优化智能 LEACH 协议与成本效益深度信念网络相结合，形成 “协议优化 - 效益评估 - 反馈优化” 的闭环系统。首先，采用多级动态优化智能 LEACH 协议对网络进行优化，改善网络性能；然后，利用成本效益深度信念网络对优化后的网络进行成本效益评估；最后，根据评估结果，对多级动态优化智能 LEACH 协议的参数进行调整，进一步优化网络，实现网络性能与成本效益的协同提升。

（二）具体应用流程

网络初始设计与部署：根据应用需求，确定无线传感器网络的规模、节点类型、部署区域等参数，初步设计网络拓扑结构，部署传感器节点。

多级动态优化智能 LEACH 协议部署：在网络中部署多级动态优化智能 LEACH 协议，协议根据节点状态自动选择簇头、调整簇结构、分配能量，实现网络的初步优化。

数据采集与预处理：采集网络运行过程中的成本数据（节点硬件成本、部署成本、维护成本、能量消耗成本等）和性能数据（网络生命周期、数据传输成功率、网络覆盖范围等），对数据进行清洗、标准化等预处理操作。

成本效益评估：将预处理后的数据输入到训练好的成本效益深度信念网络中，得到网络的成本效益评估结果。

协议参数调整与网络优化：根据成本效益评估结果，分析网络存在的问题。如果成本效益较低，可能是由于协议中簇头选择不合理、簇结构调整不及时或能量分配不当等原因导致。针对这些问题，调整多级动态优化智能 LEACH 协议的相关参数，如簇头选择的权重系数、簇结构调整的触发阈值、能量分配的比例等，重新部署协议，对网络进行进一步优化。