【LEACH协议】基于Matlab实现低能量自适应聚类结构路由协议

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🔥 内容介绍

在当今物联网时代，无线传感器网络（WSN）扮演着重要的角色，广泛应用于环境监测、智能交通、农业等领域。然而，由于传感器节点通常受限于能量和计算资源，设计一种高效的路由协议成为了一个挑战。

为了解决能量消耗不均衡和网络寿命问题，研究人员提出了许多路由协议。其中一种被广泛研究和应用的协议是低能量自适应聚类结构路由协议（LEACH）。LEACH协议采用了分簇的方式，将传感器节点划分为若干个簇，每个簇选举一个簇头节点负责数据的聚合和传输。这种分簇的方式可以有效降低能量消耗，延长网络寿命。

LEACH协议的核心思想是通过随机选择簇头节点来实现能量均衡。在每个轮次开始时，每个节点都有一定的概率成为簇头节点。当节点成为簇头节点后，它将负责接收和聚合其他节点的数据，并将聚合后的数据传输给基站。其他非簇头节点则将自己的数据发送给所属簇头节点。这种方式可以减少节点之间的通信量，降低能量消耗。

然而，LEACH协议也存在一些问题。首先，由于簇头节点是随机选择的，可能导致一些节点被频繁选中作为簇头节点，从而使其能量迅速耗尽，导致网络寿命缩短。其次，LEACH协议没有考虑节点的能量剩余情况，无法根据节点能量状况来调整簇头节点的选举概率，从而无法实现能量的均衡分配。

为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的LEACH协议。其中一种改进是基于节点能量剩余的自适应LEACH协议（Adaptive LEACH）。Adaptive LEACH协议通过引入能量阈值和剩余能量预测模型，根据节点能量情况来动态调整簇头节点的选举概率。能量较低的节点将有更低的选举概率，从而减少能量消耗。此外，Adaptive LEACH协议还引入了簇头节点的轮流选举机制，以平衡节点能量的消耗。

另一种改进的LEACH协议是基于距离的自适应LEACH协议（Distance-based Adaptive LEACH）。Distance-based Adaptive LEACH协议通过引入节点之间的距离信息来调整簇头节点的选举概率。距离较近的节点将有更低的选举概率，从而减少能量消耗。此外，Distance-based Adaptive LEACH协议还引入了动态调整簇头节点选举概率的机制，以适应网络的变化。

综上所述，低能量自适应聚类结构路由协议（LEACH）是一种有效的无线传感器网络路由协议，可以降低能量消耗，延长网络寿命。然而，LEACH协议存在能量不均衡和网络寿命缩短的问题。为了解决这些问题，研究人员提出了许多改进的LEACH协议，如Adaptive LEACH和Distance-based Adaptive LEACH。这些改进的协议通过考虑节点能量和距离信息，动态调整簇头节点的选举概率，实现了能量的均衡分配和延长了网络寿命。未来，我们可以进一步研究和改进这些协议，以满足不同应用场景的需求，并推动无线传感器网络的发展。​​

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

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2 机器学习和深度学习方面

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3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

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信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

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8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

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