【LEACH协议】基于matlab模拟WSN分簇协议LEACH和DEEC算法仿真

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🔥 内容介绍

无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量的自主节点组成的网络，这些节点能够感知环境中的信息并将其传输给其他节点。在WSN中，节点之间的通信非常重要，因为它们需要协调工作以实现共同的目标。为了有效地管理和组织WSN中的节点，分簇协议被广泛应用。

分簇协议是一种将节点划分为不同的簇（cluster）以便进行有效通信和协调的方法。LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）和DEEC（Distributed Energy Efficient Clustering）是两种常用的分簇协议，它们在WSN中被广泛研究和应用。本文将介绍LEACH和DEEC算法的步骤和原理。

首先，我们来了解LEACH算法的步骤。LEACH算法是一种自适应的分簇协议，旨在延长网络寿命和提高能源效率。以下是LEACH算法的步骤：

1. 初始化：在网络中选择一个随机的簇头节点。每个节点都有一个固定的能量阈值，当能量低于阈值时，节点将无法参与簇头的选择。

2. 簇头选择：每个节点根据预先设定的概率选择自己是否成为簇头。概率与节点的能量水平成反比，能量越高，成为簇头的概率越低。簇头节点负责收集周围节点的数据并将其传输给基站。

3. 簇成员选择：非簇头节点根据与簇头节点的距离选择自己所属的簇。节点将通过与簇头节点之间的距离来评估自己是否应该加入该簇。

4. 数据传输：簇头节点负责收集簇成员节点的数据，并将其传输给基站。这样可以减少整个网络中的数据传输量，从而节省能量。

5. 簇头轮流：在每个轮次结束后，簇头节点将被重新选择，以便均衡能量消耗。这样可以确保网络中的节点能量消耗相对均匀。

接下来，我们将介绍DEEC算法的步骤。DEEC算法是一种分布式的能量高效分簇协议，旨在提高网络的能源利用率。以下是DEEC算法的步骤：

1. 初始化：每个节点都有一个固定的能量阈值，当能量低于阈值时，节点将无法参与簇头的选择。此外，节点还需要知道网络中的节点数量和能量水平。

2. 簇头选择：每个节点根据预先设定的概率选择自己是否成为簇头。概率与节点的能量水平成正比，能量越高，成为簇头的概率越高。

3. 簇成员选择：非簇头节点根据与簇头节点的距离选择自己所属的簇。节点将通过与簇头节点之间的距离来评估自己是否应该加入该簇。

4. 数据传输：簇头节点负责收集簇成员节点的数据，并将其传输给基站。这样可以减少整个网络中的数据传输量，从而节省能量。

5. 能量均衡：在每个轮次结束后，簇头节点将根据能量水平重新选择，以便均衡能量消耗。这样可以确保网络中的节点能量消耗相对均匀。

LEACH和DEEC算法在簇头选择和簇成员选择方面有所不同，但它们的目标都是提高网络的能源利用率和延长网络寿命。通过采用分簇协议，WSN中的节点能够更有效地协作，减少能量消耗，并提供更长的网络寿命。

总结起来，LEACH和DEEC算法是两种常用的分簇协议，它们在无线传感器网络中具有重要的应用价值。通过选择合适的簇头节点和簇成员节点，这些算法能够提高网络的能源利用率和延长网络寿命。在未来的研究中，我们可以进一步改进这些算法，以适应不同类型的无线传感器网络应用场景，并提高网络的性能和可靠性。

📣 部分代码

%1.初始参数设定模块  %.传感器节点区域界限(单位 M)  xm=200;  ym=200;  %(1)汇聚节坐标给定  sink.x=0.5*xm;  sink.y=0.5*ym;  %区域内传器节数  n=100  %簇头优化比例（当选簇头的概率）  p=0.05;  P=0.05;  %能量模型（单位 焦）  %初始化能量模型  Eo=0.5;  %Eelec=Etx=Erx  ETX=50*0.000000001;  ERX=50*0.000000001;  %Transmit Amplifier types  

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 朱丽华.无线传感器网络分簇路由算法研究[D].五邑大学,2013.

[2] 徐丽莉,邹修明.基于LEACH协议的WSN改进分簇算法的理论分析[J].黑龙江科技信息, 2014(13):2.DOI:CNKI:SUN:HLKX.0.2014-13-135.

[3] 徐丽莉,邹修明.基于LEACH协议的WSN改进分簇算法的理论分析[J].黑龙江科技信息, 2014(13):128-128.DOI:10.3969/j.issn.1673-1328.2014.13.135.

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2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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4 无人机应用方面

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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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