【LEACH】增强型MODLEACH设计与仿真附Matlab代码

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🔥 内容介绍

近年来，无线传感器网络（WSN）在许多领域中得到了广泛的应用。WSN由大量的分布式传感器节点组成，这些节点能够收集和传输环境数据。然而，由于传感器节点的能量有限，如何延长网络寿命成为了研究的热点之一。在此背景下，低能耗自适应聚簇层次（LEACH）协议被提出。

LEACH协议是一种经典的无线传感器网络聚簇协议，它通过将网络节点划分为若干个簇来减少能量消耗。每个簇中有一个被选为簇头的节点，负责收集和传输簇内节点的数据。然而，传统的LEACH协议存在一些问题，如簇头节点的能量消耗不均衡、簇头选举过程中的能量浪费等。

为了解决这些问题，研究者们提出了增强型MODLEACH（Modified LEACH）协议。该协议在传统LEACH的基础上进行了改进，以提高网络性能和能量利用效率。

首先，增强型MODLEACH协议引入了能量阈值机制，用于动态调整簇头节点的能量消耗。根据能量阈值，簇头节点可以自行选择是否参与数据传输，从而避免能量消耗不均衡的问题。此外，协议还引入了能量补充机制，当簇头节点能量低于阈值时，其他节点可以将一部分能量传输给簇头节点，以延长其寿命。

其次，增强型MODLEACH协议改进了簇头选举过程。传统LEACH协议中，每个节点都有一定的概率成为簇头节点，这会导致一些节点在选举过程中浪费能量。而增强型MODLEACH协议通过引入节点能量和距离的权重因子，使能量较高且距离簇头节点较近的节点更有可能成为簇头节点，从而减少了能量浪费。

此外，增强型MODLEACH协议还考虑了网络中节点的移动性。在传统LEACH协议中，节点的位置是静态的，而在现实应用中，节点的位置可能会发生变化。因此，增强型MODLEACH协议通过引入节点移动性检测机制，可以实时检测节点的位置变化，并相应地调整簇头节点的选举和能量消耗策略。

通过对增强型MODLEACH协议的设计研究，我们可以得出以下结论：该协议在能量消耗均衡、簇头选举效率和适应移动性等方面都表现出良好的性能。然而，该协议仍然存在一些问题，如节点能量补充机制的效率和节点移动性检测的准确性等。因此，我们仍需要进一步的研究和改进。

总之，增强型MODLEACH协议是一种对传统LEACH协议进行改进的无线传感器网络聚簇协议。通过引入能量阈值机制、改进簇头选举过程和考虑节点移动性等措施，该协议能够提高网络性能和能量利用效率。然而，仍需进一步研究来解决该协议存在的问题，并将其应用于实际的无线传感器网络中。

📣 部分代码

​if Case==1    se=strel('disk',2);elseif Case==2    se=strel('disk',3);elseif Case==3    se=strel('disk',4);elseif Case==4    se=strel('disk',6);end[xx,yy]=size(Im);[L,num]=bwlabel(Im,8);​R0=false(size(Im));for i=1:num​    R=false(size(Im));    R(L==i)=1;    A(:,:,1)=R;    Connex_Num=zeros(100);%     Connex_Num(1)=connex(A(:,:,1)); %connex conculate connected    [~,Connex_Num(1)]=bwlabel(A(:,:,1));    Y=zeros(xx,yy);     k=1;    n=0;    while sum(sum(A(:,:,k)))~=0           A(:,:,k+1)= imerode(A(:,:,k),se); %use se rode     %     figure    %     imshow(A(:,:,k));        %Connex_Num(k+1)=connex(A(:,:,k+1));         [~,Connex_Num(k+1)]=bwlabel(A(:,:,k+1));         if  Connex_Num(k)<Connex_Num(k+1)            Connex_Num(k)=Connex_Num(k+1); ​        end        if  Connex_Num(k)>Connex_Num(k+1)    %         Connex_Num(1)=Connex_Num(k+1);   ​            temp1=A(:,:,k+1);             temp2=zeros(size(A(:,:,k+1)));            if Connex_Num(k+1)==0                temp1=imdilate(A(:,:,k),se);                U(:,:,k)=temp1;                n=n+1;                y(:,:,n)=temp1;                A(:,:,k)=0;            else                Connex_Num(k+1)=Connex_Num(k);                 while sum(sum(temp1-temp2))                     temp2=temp1;                      temp1=imdilate(temp1,se)&A(:,:,k);                  end                 n=n+1;                U(:,:,k)=temp1;                         y(:,:,n)=A(:,:,k)-U(:,:,k);            end    %         figure    %         imshow(y(:,:,n));                Y=Y+y(:,:,n);     %         figure    %         imshow(Y);              if bwarea(U(:,:,k))>60                  A(:,:,k)=U(:,:,k);              end        end                k=k+1;    end     % [n,W]=connex(Y);    Rz=Y;    R0=R0+Rz;​end​if Case==1    Z1=imdilate(R0,se);    Qt=bwdist(Z1);    L2=watershed(Qt);    I1=L2==0;    I2= Im&~I1;    Z=bwareaopen(I2,200,4);elseif Case==2    Z1=imdilate(R0,se);    Qt=bwdist(Z1);    L2=watershed(Qt);    I1=L2==0;    I2= Im&~I1;    Z=bwareaopen(I2,100,4);elseif Case==3    se1=strel('disk',1);    Z0=R0;    Z1=imdilate(Z0,se1);    Qt=bwdist(logical(Z1));    L2=watershed(Qt);    I1=L2==0;    I2= Im&~I1;    Z=bwareaopen(I2,300);elseif Case==4    se1=strel('disk',3);    Z1=imdilate(R0,se1);    Z1=imdilate(Z1,se1);    Qt=bwdist(logical(Z1));    L2=watershed(Qt);    I1=L2==0;    I2= Im&~I1;    Z=bwareaopen(I2,800);end​function res_dt=dta(fg_mask,h)% % m=~bwareafilt(~m,[round(min_hole_size)  inf]);% m = bwareafilt(m,[round(min_object_size),Inf]);​m=bwdist(fg_mask==0);m=imhmax(m,h);​m=imregionalmax(m);​objects=m;points=zeros(size(objects));s = regionprops(objects>0,'centroid');centroids = round(cat(1, s.Centroid));for kp=1:size(centroids,1)    points(centroids(kp,2),centroids(kp,1))=1;end​res_dt=points.*fg_mask;​​​

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] Mahmood D , Javaid N , Mahmood S ,et al.MODLEACH: A Variant of LEACH for WSNs[J].IEEE, 2013.DOI:10.1109/BWCCA.2013.34.

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