51、无线传感器网络能耗分析与机器学习模型解释策略

无线传感器网络能耗分析与机器学习模型解释策略

1 无线传感器网络能耗分析

1.1 目标

传感器节点可部署在任何恶劣环境中，更换或充电为其供电的电池几乎是不可行的。因此，为了延长传感器节点的使用寿命，我们应致力于实现高效的能源消耗。

1.2 方法

在 LEACH 协议中，簇头（CH）是随机选择的，被选中的节点可能能量较低。我们的方法中，CH 的选择完全取决于能量变量和附近节点的平均距离。我们专注于通过选择合适的簇头，将感知数据传输到蜂窝基站。同时，考虑网络中节点的相对距离，使能量消耗更加公平。最后，通过 MATLAB 和 Simulink 提供结果。

1.3 工作原理

电池作为节点的电源是一次性部署的，如果能量耗尽，无线传感器网络（WSN）将受到影响。我们主要关注这个问题，试图改进现有算法，并通过 MATLAB GUI 向用户展示哪种方法更适合其应用。

1.4 静态节点的高效能耗方法

1.4.1 直接通信

每个节点直接与基站通信。在通信过程中，WSN 会消耗大量能量，且能耗随距离增加而增加。

1.4.2 LEACH 算法

低能量自适应聚类层次结构（LEACH）是一种基于 TDMA 的 MAC 协议，与 WSN 中的聚类和路由协议相协调。其主要目标是在创建和维护簇的过程中使用最少的能量。LEACH 是一种分层协议，一个节点在一轮中成为 CH 后，在接下来的 P 轮中不能再次被选中。每个节点成为 CH 的概率为 1/P。一轮结束后，非 CH 节点会寻找最近的 CH 并加入其簇。CH 为簇内每个节点创建一个