无线传感网络中能量和距离改良的LEACH分簇算法
邬厚民
【摘要】LEACH算法作为经典分簇算法在无线传感器网络中有着广泛应用,但由于没有考虑簇头数量及监测区域等因素,使得网络消耗巨大,大大缩减了网络的生命周期.针对这一缺陷,在Warneke的最优覆盖定理的基础上,提出CDE-LEACH算法,通过在基站中预构建“数据表”存储最优覆盖理想簇头位置坐标,结合保证网络能量消耗最小这一目标来选取最优的簇头,改善LEACH算法随机选择簇头的弊端.在Matlab 7.0实验仿真平台下对提出的CDELEACH算法进行仿真,与LEACH算法结果对比发现,网络能量消耗大大减少,并且延长了网络生命周期.%LEACH algorithm as a classic clustering algorithm is widely used in wireless sensor networks. But for the number of cluster head, monitoring areas and other factors are not taken into consideration, the network greatly consumes, and its life is hugely reduced. To overcome these defects, the author proposed a kind of CDE-LEACH algorithm on the basis of the optimal covering theorem presented by Wameke. In the suggested algorithm, iv pre-built "data table" to storage optimal coverage location coordinates of the ideal cluster head in the base station and combined with the goal of guaranteeing minimum network energy consumption to select the optimal cluster head, and to overcome the drawbacks of the cluster head randomly selected by the LEACH algorithm. The simulations of CED -LEACH algorithm and LEACH algorithm were carried out on the experimental simulation platform, Matlab 7.0, and their results were compared. The results show the
suggested algorithm greatly reduced the network energy consumption, and extend the network life cycle.
【期刊名称】《中国测试》
【年(卷),期】2012(038)005
【总页数】5页(P62-65,101)
【关键词】最优覆盖;CDE-LEACH算法;分簇;能量;距离
【作者】邬厚民
【作者单位】广州科技贸易职业学院,广东广州511442
【正文语种】中文
【中图分类】O233;TN926;TP393;TM930.12
0 引言
能耗问题一直是制约无线传感器网络发展的关键问题。由于传感器节点是依靠电池供电的节点设备，并且考虑其自身尺寸限制及所部署的恶劣环境，人工很难通过“二次供电”的方式为其补充能量，导致传感器节点因能量耗尽得不到补充，造成网络中存在漏测区域，甚至整个传感器网络的瘫痪；因此，在无线传感器网络正常工作过程中，如何有效减少网络中节点能量消耗，均衡网络中传感器节点的能量来延长网络生命周期成为当前无线传感器网络中研究的重点。
大量实验研究表明，通过选定合理的簇头节点、簇头数目及减少簇内的簇头节点处理簇内数据的计算量，可以有效地减少整个传感器网络的能量消耗，延长网络生命周期。本文采用低功耗自适应集簇分层型协议（low energy adaptive clustering
hierachy，LEACH）作为自适应分簇拓扑算法对传感器网络进行分簇，在簇的建
立阶段着重考虑能量因素，从簇头的选择和簇内通信两方面对LEACH算法进行了改进。该改进算法能够克服传感器网络中整体能量消耗过大及因节点伴随时间推移而能量耗尽所带来的漏测区域的弊端。
1 LEACH算法
LEACH算法是Heinzelman等提出的自适应分簇经典算法。该算法中引入了“轮”的概念，每一轮分为初始化和稳定通信两个阶段。其中，初始化阶段又分为簇头选举和簇的建立。簇头选举过程中，节点产生0~1之间的随机数，若该随机数小于
规定的阈值T（n）则自行选举为簇头并进行广播。
式中：p——簇头数量所占的百分比；
r——选举轮数；
——这一轮循环中当选为簇头的节点个数；
G——这一轮循环中未当选过簇头的节点集合。
在簇的建立阶段，接收到簇头广播消息的非簇头节点根据“就近原则”加入簇。在稳定通信阶段，簇头节点将接收到的簇内成员节点的数据进行融合并发送给基站。LEACH算法初步解决了传感器节点负载平衡的问题，并且比较容易实现，但是还
有很多值得改进的地方。如簇头选举阶段，节点随机决定是否成为簇头，导致簇头位置和簇内包含的节点个数很不均匀，并且也没有考虑到节点的剩余能量；在成簇阶段，非簇头节点采用就近原则，加入离自己最近的簇头，也没有考虑到簇头的剩余能量；选取节点没有考虑对区域的覆盖情况等。本文在考虑对区域保证最大覆盖的前提下，结合对能量和距离的综合考虑，对初始化阶段簇头选举和成簇两个子阶段进行改进，用选出的簇头保证对区域的最大覆盖。
2 最优覆盖下基站“数据表”的构建
2.1 传感器网络最大覆盖理想模型
参考文献[1]证明，在图1所示相邻的节点拓扑覆盖中，Wang提出定理：节点0所覆盖的区域是一个正六边形时，可以取得无缝最大有效覆盖面积，即
式中：r——圆半径。
图1 最大无缝覆盖示意图
可以得到当每个圆的圆周被六等分时，此时节点之间的距离为目标区域覆盖达到最优，如图1所示。
2.2 基站“数据表”的建立
假设传感器的感知半径为R，被监测矩形区域的长为L，宽为W，节点的行数为Ln，每行节点的数目为Hn，所有节点的数目为N*。
通过式（3）可以计算节点所在的行数[2]
计算每行节点的数量Hn的过程非常复杂，底边具有不同的长度，因此每行中包含的节点个数不相等。为了进一步判断分析，作辅助线，假设从左边开始计算，对应每一列节点的左切线，如图2所示。从底向上开始计算，在奇数行中做各个圆的下切线，在偶数行中做各个圆的上切线。奇数行与偶数行之间均为阴影部分。
图2 无线传感器网络理想最优部署模型
N*的数值可以通过Ln的奇偶性来计算：
（1）若Ln为奇数，对应的奇数行数为对应的偶数行数为节点总数N*计算公式为
（2）若Ln为偶数，N*计算公式为
由以上易知此模型下保证最优覆盖所需N*个点，并且可得每个点位置的坐标。
记录这N*个点的坐标（i，xi，yi），i=1，…，N*。形成一个“数据表”，存储
在基站中，以备后续改进CDE-LEACH算法的簇头选择过程中应用，用簇头来保
证整个部署区域的全覆盖[3]。
3 改进的CDE-LEACH算法
3.1 网络模型
在大小为M×M的矩形监测区域内，随机部署N个传感器节点组成网络。对网络
模型作如下假设：
（1）网络中节点是静止的或缓慢移动；
（2）网络中的节点同构且节点初始能量相同，并且有唯一的ID号，节点的坐标
由定位算法可得，并且已知；
（3）基站位置固定，假设其能量是无限的（不靠电池供电）；
（4）基站中存有保证网络最优覆盖条件下存有N*个点位置坐标信息的“数据表”；
（5）节点的发射功率动态可调，节点间的通信链路可靠且双向连通。
3.2 无线耗能模型
传感器节点的能量主要消耗在无线传输的过程中，而且随着通信距离的增加，节点能耗呈指数增长。发送和接收l bit数据且传输距离为d，节点消耗的能量分别为
式中：Eel——电路发送或接收功耗；
d0——门限距离；
rd2——传输距离小于d0时，采用自由空间信道环境下的功率放大器功耗；
ηd4——传输距离大于等于d0时，对应多路径衰落信道环境下的功率放大器功耗。在每一轮簇的重建中消耗的总能量为[4]
式中：dtobs——节点到汇聚节点的平均距离；
Ec——簇头中数据融合时的功耗；
k——簇头节点的个数；
Ei——传感器节点的最初能量；
Ei（r）——对应第r轮选举簇头时的剩余能量；
E（r）——对应当前总能量
3.3 选择簇头
由LEACH协议可知，簇头节点的个数影响网络的寿命。若选择的簇头节点个数过少，则导致簇的覆盖区域过大，簇内节点到簇头的通信距离比较远，相应传输数据时需要的能量也多；由于簇头节点需要的能量远大于非簇头节点，若选择的簇头节点个数过多，每一轮工作过程中整个网络中所有节点总的能耗会增大，进而导致数据融合[5]效率降低。
网络在每一轮的簇重建中消耗能量最小[5-7]，是选举最优簇头节点个数的准则，
并且保证对所监测区域的网络覆盖。首先考虑在式（8）中Etotal达到极小值时的k值点。给定网络参数的前提下，当k＞0时Etotal对应以k为变量的连续函数。
即k0为极值点。
经过计算得到k0为最小值。k0由汇聚节点计算，并且每隔预先设定的若干个周
期重新计算一次，因为网络中存在因能量耗尽而死亡的节点。
此时计算的k0值满足簇重建过程中所需能量最小，但是并不能保证区域网络的覆盖，为此在此区域下结合利用式（4）或（5），从k0个节点中在前述条件下计算出保证网络最优覆盖的节点个数N*，从而挑选出满足所需条件最优的k0个节点。考虑2种情况：
（1）当k0≥N*时
比较k0个点的坐标，利用各点坐标信息，利用两点之间坐标距离公式计算并分别找出与N*个点的坐标位置最为接近的点，记作
（2）k0＜N* 时
此种情况下，为保证网络覆盖的前提下，只需按方法（1）在选取个节点的基础上，再选取N*-k0个节点构成这样兼顾了每轮成簇过程中能量相对最小。
在簇头选举时综合考虑覆盖、能量和距离两个因素，首先在能量和距离因素下，为每个节点分配表示其适合充当簇头的概率权值。定义某个节点i在第r轮簇头选举中的竞选概率权值为
式中：μ——加权系数，μ=1/（1+λ），λ=
Ei（r）——对应节点i第r轮剩余能量；
E（r）——节点的最初能量；
μ——区间[1/2，1]内递增；
dmax——节点到汇聚节点的最远距离；——节点i到汇聚节点的距离；dtobs——所有节点到汇聚节点的平均距离，表达式为
前述可知，在CDE-LEACH算法中，对簇头的选举需要知道当前网络中的平均剩
余能量，方法：每轮过后，簇内节点在最后要发送的数据分组中装载有自身的剩余能量信息，传输给簇头；簇头对这些信息进行收集融合，将融合后的数据信息发送给基站；在基站中完成对整个网络中的平均剩余能量的计算，并将结果装载到下一轮的重新选簇命令中，广播给网络内所有的传感器节点。由此，完成了对网络平均剩余能量的计算。
初始化阶段，基站首先广播簇头开始竞选消息，这个消息中包含当前网络平均剩余能量信息。当节点收到这个消息后，首先将自身剩余能量与当前网络的平均剩余能
量进行对比，若自身剩余能量比当前网络的平均剩余能量小，则直接放弃竞选，并随后加入某一簇；若自身剩余能量比当前网络的平均剩余能量大，则向基站发送消息，消息中包括节点的ID和剩余能量等信息，即竞选簇头消息。基站收到所有参加竞选节点发送的竞选簇头消息后，根据式（11）确定的竞选权值按前述方法选择出的k0′个节点作为簇头，并全网广播该k0′个节点作为簇头的消息，消息中包括选出的k0′个簇头节点的ID。网络中节点接收到此消息后如果发现任命的簇头中有自身，就当选为簇头。
3.4 选择簇内成员
在非簇内节点成员选择加入簇头时，同样考虑距离和能量两个因素，通过选举出的簇头节点来保证整个区域的最优覆盖，前面簇头选择过程中选择出的簇头已经保证了簇头对整个区域网络的覆盖；因此，这里选择簇内成员时不再考虑最优覆盖的问题。
可以假设非簇头节点接收到来自m个簇头节点的广播消息，广播消息中包含簇头ID和自身剩余能量。此处定义非簇头节点选择加入簇头时的概率权值为
式中：μ——加权系数，可根据实际情况改变；
Ei（r）——节点i第r轮剩余能量；
E（r）——节点的初始能量；
dmax——节点到基站的最远距离；
di——非簇头节点到第i个簇头间的距离。
由式（12）知非簇头节点选择加入簇头时，首先会选择当前簇头节点剩余能量多且距离近的簇头加入，因为距离近，传输数据信息时消耗的能量就少，也就相对节省了能量，这样，非簇头节点选择加入簇头时的概率权值最大。然后非簇头节点向该簇头节点发送加入请求消息，请求消息中包括本节点的ID和所加入簇头的节点
ID。簇头节点收到各成员节点的请求信息后，采用TDMA策略为簇内成员分配通道，完成簇阶段的建立过程并开始进入稳定阶段，各簇内成员节点在自己分配的通道内向簇头发送数据，簇头节点融合各成员节点的数据后发送到基站。
4 仿真实验
在100m×100m的监测区域内，随机部署100个传感器节点，如图3所示。节点半径为15，初始能量为 0.5J，汇集节点位于（150，50）处，最大运行轮数为5000。控制不同情况下的传输数据观察节点的死亡情况即网络的运行生命周期[8]。图3 节点分布图
在上述条件下运行LEACH协议和本文提出的CDE-LEACH算法，采用Matlab 7.0仿真平台对改进前后的LEACH算法对能量的消耗情况进行对比，对比结果如
图4所示。
图4 改进算法与原算法性能对比
图4中LEACH1、LEACH2分别代表未采用最优覆盖的LEACH算法与采用最优覆盖的LEACH算法，CDE-LEACH1、CDE-LEACH2分别代表未采用最优覆盖与采
用最优覆盖的CDE-LEACH算法。
由图4可知，改进后的LEACH算法协议CDELEACH算法在相同运行周期时死亡
节点数相对于LEACH算法明显减少，这说明改进后的算法有效地延长了网络的生命周期。
5 结束语
本文在已有的成熟并广泛应用的LEACH算法协议前提下，提出CDE-LEACH算法，它是一种能保证在网络有效最大覆盖前提下，最大限度地采集网络中的有效数据并降低网络的能量消耗算法。通过Matlab 7.0实验平台验证，改进后的LEACH算
法能够有效地减少网络中的传感器节点能量消耗，延长网络的生命周期。
参考文献
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基于无线传感器网络的聚类算法研究 无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）作为一种新兴的信息物理系统，具有广阔的应用前景和发展潜力，已经成为热门研究领域之一。WSN 由大量的微型传感器节点组成，形成一个自组织、无线通信、分布式协调的网络体系，用于监测环境、控制物体、收集信息等方面，具有成本低廉、适应复杂环境、易于扩展等优点。但是，传感器节点具有能量限制和计算能力较弱的特点，因此如何合理地分配任务和优化网络结构成为WSN研究的关键问题。 聚类算法是WSN中一种常用的节点分组策略，将传感器节点分成若干个组，每个组内部的节点互相协作，提高网络效率和能源利用率。目前，WSN中常用的聚类算法主要有LEACH、TEEN、SEP等，这些算法基于不同的分组原则和节点协调方式，具有优缺点和适用场景。下面分析几种常见的聚类算法。 一、LEACH算法 LEACH算法是WSN中最常见的一种分簇算法，它采用随机方式选择一些节点作为簇头，其他节点通过选择距离最近的簇头节点加入对应簇中。LEACH算法在簇头节点轮流选举的过程中，充分利用了节点能源和性能，避免节点能量耗尽和网络负载不均衡问题。同时，LEACH算法在保证网络效率的同时，实现了对节点资源的平衡使用和优化。 二、TEEN算法 TEEN算法是基于事件触发的一种聚类算法，它可以根据不同的事件类型，实现对节点的动态分组和响应，使得网络能够精确地感知和预测环境中的变化。TEEN算法还可以根据节点的相对距离和事件类型，动态调整任务分配和能量消耗模式，以充分利用网络资源和提高效率。TEEN算法可以应用于环境监测、物流调度、智能建筑等方面，具有广泛的应用前景。 三、SEP算法
一：题目 1、在给定WSN的节点数目（100）前提下，节点随机分布，按照LEACH算法，实现每一轮对WSN的分簇。记录前K轮（k=10）时，网络的分簇情况，即每个节点的角色（簇头或簇成员）。标记节点之间的关系，标记其所属的簇头。 2、在1的基础上，增加能量有效性控制：给定的所有节点具有相同的能量，考察第一个节点能量耗尽出现在第几轮。节点的能量消耗仅考虑关键的几次通信过程，其他能量消耗不计。通信过程能量消耗规则如下： Setup:簇成元：每次收到候选簇头信息-1，每个候选簇头仅被收集一次；通知簇头成为其成员，发送信息-2。候选簇头：被簇成元接收信息，即发送信息，能量-2；被通知成为簇头，接收信息能量-1。 Steady:每个簇成员每轮向簇头发送10次数据，每次成员能量-2，簇头能量-1。 二：目的 （1）在固定节点个数的前提下，仿真LEACH算法的分簇过程。 （2）在上述节点个数和分簇算法的前提下，计算节点的能量消耗，判断能量消耗到0的节点出现在第几轮。 三：方法描述 （1）LEACH分簇 簇头选举初始阶段，每个节点根据所建议网络簇头的百分比（事先确定）和节点已经成为簇头的次数来确定自己是否当选为簇头。每个节点产生一个0-1的随机数字，如果该数字小于阈值，节点成为当前轮的簇头。阈值 其他 其中，P为预期的簇头百分比，r为当前轮数，G是最近1/p轮里没有成为簇头的节点的集合。 首先确定传感器网络中的节点个数为100个，并对所有节点初始化其三个属性，分别有type(节点类型)，selected(是否当选过簇头)和temp_rand(随机数)。设定簇头产生概率p=0.08。 算法步骤如下： Step1:随机生成100个节点位置，并赋值随机数temp_rand，设置type和selected为’N’。 Step2:将所有selected为’N’的节点随机值与做比较，若temp_rand小于等于则转向Step3，否则转向Step4。 Step3:表明节点当选为簇头节点，将type赋值’C’, selected赋值’O’。 Step4:表明节点为普通节点，将type扔赋值’N’, selected不改变赋值。 Step5:遍历所有节点，若节点type为’C’，将节点在图上标记’*’，并标上节点数目。 否则将节点在图上标记为’o’，同时标记上节点数目。 Step6:如果节点为普通节点，则计算其与所有簇头的欧式距离，形成距离矩阵。 Step7:利用min函数，找到与普通节点相距最近的簇头，并将其相连接。 Step8:一轮分簇结束，返回Step1开始下一轮分簇过程。 所以在试验中通过计算每个普通节点到所有簇头的距离，并将该普通节点与相距最近的簇头节点相连，并将簇头节点的selected属性标记，保证当过簇头的节点在之后的分簇过
基于无线传感器LEACH算法改进方法的研究文献综述
位代码01 号 类号TP312 级 文献综述 基于无线传感器LEACH算法改进方法的研究院（系）名称信息工程学院
黄河科技学院毕业论文（文献综述）第2 页 专业名称网络工程 2013年4月6日 基于无线传感器LEACH算法改进方法的研究 摘要 作为一种新的信息获取方式和处理模式，无线传感器网络(wireless sensor network，简称WSN)目前已成为国内外备受关注的研究热点。 无线传感器网络(WSN)是众多的传感器通过无线通信的方式，相互联系，处理、传递信息的网络。该网络综合了传感器技术、嵌入式计算技术、分布式信息处理技术和通信技术，可以实时监测、感知和采集网络分布区域内的各种对象的信息，并对这些信息进行处理，传送给所需用户。 本文主要对无线传感网络特点和路由协议作了说明，介绍了LEACH路由协议的工作原理。并针对它存在的不足，比较分析了DCHS路由算法、LEACH-C和LEACH-F算法。 关键词：无线传感器网络，LEACH算法，路由协议
黄河科技学院毕业论文（文献综述）第2 页 1无线传感器网络的特点 无线传感器网络的特点无线传感器网络除了具有无线网络的移动性、断接性等共同特征以外,还具有很多其他鲜明的特点[1]。 （1）传感节点体积小，成本低，计算能力有限。无线传感器网络是在MEMS技术、数字电路技术基础上发展起来的，传感节点各部分集成度很高，因此具有体积小的优点，当然从应用角度讲，减小节点尺寸也是必须考虑的设计要素。传感网络是由大量的传感节点组成的，单个节点的成本直接影响到网络的总体成本，如果总体成本比使用传统传感器的成本高，势必会影响无线传感网络的竞争力。 （2）传感节点数量大、易失效，具有自适应性。根据应用的不同，传感器节点的数量可能达到几百万个，甚至更多。此外，传感器网络工作在比较恶劣的环境中，经常有新节点加入或已有节点失效，网络的拓扑结构变化很快，而且网络一旦形成，人很少干预其运行。因此，传感器网络的硬件必须具有高强壮性和容错性，相应的通信协议必须具有可重构和自适应性。 （3）通信半径小，带宽很低。无线传感器网络是利用“多跳”来实现低功耗下的数据传输，因此其设计的通信覆盖范围只有几十米。和传统无线网络不同，传感器网络
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基于LEACH的无线传感器网络路由算法的分析与改进 基于LEACH的无线传感器网络路由算法的分析与改进 一、引言 随着无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）的发展，人们对于无线传感器网络路由算法的研究也日益增多。在无线传感器网络中，路由算法对于网络的性能和能耗具有重要影响。LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）作为一种经典的无线传感器网络路由协议，具有 较低的能耗和较好的性能。本文将对LEACH算法进行分析，并提出一种改进方案。 二、LEACH算法的原理与优缺点分析 1. LEACH算法原理 LEACH算法是一种分簇式的路由算法，其基本思想是将网 络中的节点划分为多个簇。每个簇内有一个簇头节点负责管理簇内的通信，并将数据传输到基站。LEACH算法主要包括两个 阶段：簇头选择阶段和数据传输阶段。 在簇头选择阶段，每个节点根据阈值（摄取阈值）决定是否成为簇头节点。节点通过计算能量消耗的阈值，来控制簇头节点的选择，以降低能耗。簇头节点选定后，其他节点将成为其成员节点。 在数据传输阶段，节点将数据传输到簇头节点，簇头节点再将数据传输到基站。为了减少能量消耗，簇头节点通常采取限制传输功率和路由选择的策略。 2. LEACH算法的优点与缺点 LEACH算法具有以下优点： - 能量均衡性：通过轮流选取簇头节点和采用时分多路复用的
方式，使得网络中的节点能量使用均匀，延长网络寿命； - 低延迟：数据通过簇头节点进行传输，减少了节点间的通信距离，缩短了数据传输的时间； - 无需全局信息：LEACH算法只需要节点之间的局部信息即可进行簇头节点的选择，无需全局信息的维护和通信。 然而，LEACH算法也存在以下缺点： - 随机性：簇头节点的选择过程采用随机算法，容易导致不同轮次簇头节点的能量不平衡； - 无线信号干扰：由于节点之间通信的无线信号干扰，导致网络性能下降。 三、基于LEACH算法的改进方案 针对LEACH算法的随机性和无线信号干扰问题，本文提出了两种改进方案：自适应选择簇头节点机制和传输功率动态调整机制。 1. 自适应选择簇头节点机制 为了解决LEACH算法中随机性导致的能量不平衡问题，本文提出了一种自适应选择簇头节点的机制。该机制根据节点的能量情况和距离基站的距离，动态调整节点成为簇头节点的概率。具体而言，节点的能量越高、距离基站越近，则成为簇头节点的概率越低。通过这种方式，可以使得网络中的簇头节点能量分布更加均衡。 2. 传输功率动态调整机制 为了解决LEACH算法中无线信号干扰问题，本文提出了一种传输功率动态调整机制。该机制通过节点之间的信号强度信息，动态调整节点的传输功率。具体而言，如果两个节点之间的信号强度较弱，则节点可以选择增加传输功率以增强通信质量；如果两个节点之间的信号强度较强，则节点可以选择降低
针对无线传感器网络中的网络能耗问题，提出了改进leach 簇首与簇内节点选取的leach-tr 算法，该算法不仅利用了原leach 模型形成簇的算法,也运用了数学思想中的剩余能量均值算法选取簇形成节点。首先，根据根据簇首节点的阈值公式选取最优的簇首节点；其次，根据簇内节点剩余能量与节点剩余能量的门限值进行比较，选择最适合作为簇首的功能节点出无效的簇内节点；最后，再次根据簇内节点剩余能量与节点剩余能量的门限值进行比较，选出无效的簇内节点。仿真实验结果证明，该算法可显著的减少节点能耗，进而有效降低整个无线传感器网络整体结构的网络能耗。 关键字：无线传感器网络；leach ；簇首；簇内节点 0.引言 无线传感器网络(WSN)是一种高密度、微小型、自组织的无线监控网络。网络中的节点能够根据外界环境因素的变化自主完成指定的测量任务和监测任务。但无线传感器网络资源能量受限对传感器节点的组网、网络拓扑发现技术带来了难点。因此研究降低网络能耗、延长网络生命周期成为重点。 无线传感器网络具有网络规模大、节点数目多，同时具有很强的扩展性等特点。因此，多跳通信方式比对等通信方式在无线传感器中的应用更为广泛。为了能够方便管理节点，本文通过多跳通信方式获取网络的拓扑信息，即对传感器网络节点进行分簇处理。LEACH 算法是一种比较成熟的分簇处理算法，但LEACH 算法忽视了簇首节点的覆盖范围、能量不均等问题。故文中对于降低节点能量消耗，延长网络的生命周期，主要通过设定簇首节点的选取阈值和簇内节点的剩余能量要求进行了改进，并通过matlab 环境进行了改进算法的仿真。 1.算法的实现 1.1改进算法的思想 基于LEACH 算法的思想，改进算法主要包含两个部分。首先是根据簇首节点的阈值公式选取最优的簇首节点。第二步是根据簇内节点剩余能量与节点剩余能量的门限值进行比较，选择出无效的簇内节点。 1.2算法改进初始条件 (1)路由协议采用分层和分簇的LEACH 算法； (2)每个节点已知自身的剩余能量值； (3)每个节点已知到达簇首节点的距离； (4)节点信息包在传输的过程中没有误码率； 1.3簇首节点的选取 簇首的建立是基于LEACH 算法，LEACH 算法中簇首节点的选择由网络覆盖范围的大小以及所有节点已经成为过簇首节点的次数决定。具体的做法是随机产生一个在(0,1)范围内的随机数字，根据公式(2)设定门限值T(n),若这个随机数小于设定的门限值T(n),则将该节点定为簇首节点。改进门限值，加入簇首剩余能量的取值范围。 ⎪⎪⎩ ⎪⎪⎨ ⎧ -=0)]1mod([1)(P r P P n T (2)
无线传感器网络中的分簇算法研究 随着物联网技术的发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）也越来越受到人们的关注。WSN是由大量 分布在空间的传感器节点组成的网络，可用于环境监测、智能交通、工业控制等领域。由于WSN节点固有的低功耗、低计算能力、低通信带宽等限制因素，节点之间的通信成为系统能耗的主要来源。 为了减小无线传感器网络的通信能耗，一般采用分簇技术。分 簇技术将节点按照一定规则分为若干簇，在簇内局部通信，簇首 节点负责与其他簇首节点进行全局通信。通过分簇，可以将冗余 通信减少到最小，并且提高网络的生存时间，增强网络的稳定性 和可靠性，提高网络的扩展性和可控性。 目前，常用的分簇算法主要有LEACH算法、SEP算法、TEEN 算法、HEED算法等。 1. LEACH算法 LEACH算法是一种基于概率模型的分簇算法，它采用轮流任 选局部负责节点的方式，使整个网络节点的能量消耗比较均匀。 其主要思想是让每个节点以一定的概率成为簇首节点。在第一轮中，每个节点按照概率选择成为簇首节点，如果没有成为簇首节点，则节点进入休眠模式；在第二轮中，未成为簇首节点的节点
再次按照概率成为簇首节点。这样轮流进行，直到全部节点都成 为簇首节点，然后所有簇首节点发送数据给基站节点。 LEACH算法的优点是能够有效地降低能耗，增加网络生存时间。缺点是网络吞吐量较低，节点难以平均负载，存在节点能耗 不均匀等问题。 2. SEP算法 SEP算法是一种改进型的分簇协议，它综合考虑了能耗和负载 均衡两个因素。SEP算法采用分阶段的方法，将分簇过程分为选 举阶段和工作阶段两个部分。 在选举阶段，选择簇首节点的过程中，节点的能量和距离等因 素都会被考虑。选举后，簇首节点会广播选号信息，普通节点选 择一个距离最近的簇首节点加入其中。在工作阶段，簇首节点负 责数据聚合，并将聚合数据传输到基站节点。 SEP算法的优点是能够有效提高网络的能耗均衡性和生存时间，减小网络数据传输的延迟；缺点是对于节点数分布不规律的网络，分簇效果不稳定。 3. TEEN算法 TEEN算法也是一种改进型的分簇协议，它采用基于阈值的方 式进行分簇，只有达到一定条件的节点才会成为簇首节点。TEEN 算法主要有以下三个阈值：数据发送阈值、能量阈值和噪声阈值。
无线传感器网络分簇路由协议研究 无线传感器网络是由大量的小型传感器节点组成，它们能够感知环境并将数据传输至 目标设备。传感器网络一般被用于环境监测、健康监测、农业等领域，但由于传感器的能 量有限，故能源管理是无线传感器网络中的一个重要问题。为此，研究者们提出了许多分 簇路由协议来解决这个问题。本文就对其中几种常见的协议进行了介绍。 1.LEACH协议 LEACH协议是一种典型的无线传感器网络分簇路由协议，其主要特点是：先让所有传 感器在同一时间内随机选举成为簇头，然后每个簇头向其所在簇的传感器节点分配时间槽，以控制节点的活动时间，从而延长网络寿命。 2.TORA协议 TORA协议是另一种典型的无线传感器网络分簇路由协议，其特点是使用了拓扑相关的算法来建立路由表。当节点需要通讯时，会广播一个请求，所有可以到达目标节点的节点 都会进行回应，并建立起一张可用路径表，之后根据质量以及能耗等因素选择最佳路径。 3.MTE协议 MTE协议是一种基于能耗的无线传感器网络分簇路由协议，其主要特点是充分考虑了 节点的剩余能量以及节点的领头程度等因素，从而保证网络寿命。当一个节点的能量快要 耗尽时，它会尽量向同一簇的低能量节点传输信号，从而将簇头的负担分散。 4.EECP协议 EECP协议是一种基于能量均衡的无线传感器网络分簇路由协议，其主要特点是对于不同节点的能量分配进行优化，从而达到能量平衡的目的。该协议在簇头的选举阶段，会优 先选择能量较高的节点，从而提升系统的工作效率，同时在节点的任务分配阶段，会优先 为能量较低的节点分配低消耗的任务。 总之，无线传感器网络分簇路由协议在实际应用中扮演了非常重要的角色。本文介绍 了几种典型的协议，并分析了它们的特点和优化手段，相信这些研究成果对增强无线传感 器网络的稳定性和寿命有很大的帮助。
无线传感器网络中的分簇路由算法研究 无线传感器网络是指由许多无线传感器节点组成的网络。这些无线传感器节点 能够感知和采集环境中的各种信息，并将这些信息传送到网络的其他节点或基站中。在无线传感器网络中，节点通常需要通过中继节点进行数据传输，因此网络的路由算法非常关键。 分簇路由是无线传感器网络中一种常见的路由方式。它将网络中的节点划分为 若干个簇(cluster)，每个簇由一个簇头(cluster head)节点负责管理。簇头节点负责收 集其所属簇内其他节点的数据，并将数据通过中继节点传送到基站。分簇路由算法的目标是使网络中的能量消耗尽量均衡，延长网络的寿命。 在无线传感器网络中，节点的能量是非常宝贵的资源。因此，节能是无线传感 器网络设计中的一项重要考虑因素。而分簇路由算法正好可以通过簇头节点的选择和簇内节点间的协作来实现对节点能量消耗的优化。 簇头节点的选择是分簇路由算法中的关键问题。一种常见的选择策略是节点的 能量水平。通常，能量水平较高的节点被选为簇头节点，以便能够承担更多的工作量。然而，这种方法可能导致能量的不均衡消耗，使得某些节点的能量很快耗尽，从而降低了整个网络的寿命。因此，一些研究者提出了其他的簇头选择策略，例如轮流选择、基于节点距离的选择等。 除了簇头节点的选择，簇内节点之间的通信机制也是分簇路由算法中需要考虑 的问题。簇内节点通常需要以无线方式与簇头节点通信，并将采集的数据传送给簇头节点。为了降低能量消耗，一种常见的做法是将簇内节点分为几个级别，使得距离较近的节点之间直接通信，而距离较远的节点则通过跳点方式进行通信。这种分级通信方式可以有效降低节点之间的能量消耗，延长网络的寿命。 除了上述提到的问题，还有一系列的挑战和问题需要在无线传感器网络中的分 簇路由算法中解决。例如，网络中的节点可能会由于环境因素或节点故障而失效，
能效优化的LEACH协议分簇方式及数 据传输算法设计 摘要：为了提高传感器网络的能效和数据可靠性，本文针对传感器网络中的分簇问题，设计了一种能效优化的LEACH协议分簇方式及数据传输算法。通过对传感器网络中节点的能量模型进行分析，本文提出了一种根据节点能量分布的动态分簇方式，有效避免了节点能量失衡的问题，提高了网络生存周期。同时，本文还设计了一种基于遗传算法的数据传输策略，优化了数据在网络中的传输路径，提高了数据传输的效率和可靠性。最后，本文通过仿真实验证明了所提出算法的有效性和性能优越性。 关键词：传感器网络；LEACH协议；能效优化；分簇；数据传 输 1. 引言 随着传感器技术的不断发展，传感器网络已广泛应用于农业、环保、安防等领域。传感器网络中的节点大多具有资源有限、能量有限等问题，如何提高网络的能效和数据传输的可靠性是传感器网络领域的一个重要研究方向。分簇技术是传感器网络中常见的一种网络组织方式，它可以有效减少节点之间的通信量，降低网络能耗和延长网络寿命。本文基于LEACH协议，提出了一种能效优化的分簇方式及数据传输策略，通过实验验证了所提出算法的有效性和性能优越性。 2. 能效优化的LEACH协议分簇方式设计
2.1 能量模型 传感器网络中，节点能量及其分布对于网络寿命和性能有着重要影响。本文基于传感器节点的能量模型，将节点的能量分为两部分，一部分是存储能量，另一部分是发送能量。节点在发送数据时需要消耗一定的能量，而节点在存储数据时则不需要消耗能量。因此，本文提出了一种根据节点能量分布的动态分簇方式，用于解决节点能量失衡的问题，提高网络生存周期。具体而言，本文根据节点平均能量和阈值进行动态分簇，将能量高于阈值的节点选为簇头节点，其他节点则选择最近的簇头节点进行连接。 2.2 数据传输策略设计 为了提高传输数据的可靠性和效率，本文设计了一种基于遗传算法的数据传输策略。该策略主要包括以下步骤：（1）基因编码；（2）初始化种群；（3）交叉变异；（4）选择适应度高的个体。具体而言，本文将网络中的数据传输路径作为基因编码的对象，将路径上的传输距离、能量消耗、信噪比等参数作为基因编码的基因。通过遗传算法优化基因编码，得到最优的数据传输路径，从而提高数据传输的效率和稳定性。 3. 实验结果分析 为验证所提出算法的有效性和性能优越性，本文进行了一系列仿真实验。实验结果表明，相比于经典的LEACH协议，本文提出的能效优化的分簇方式及数据传输策略可以有效提高传感器网络的能效和数据传输的可靠性。具体而言，本文所提出的算法可以将节点能耗降低近30%，网络寿命延长近20%，同时数据传输成功率提高了近15%。
无线传感器网络的分簇协议研究 随着物联网的不断发展，无线传感器网络已成为物联网中的重要组成部分。无 线传感器网络是一种由大量分布在空间位置上的传感器节点组成的网络，可以收集、处理、传输各种信息，用于监测环境、控制设备等。在无线传感器网络中，节点一般具有小尺寸、低功耗和低成本等特点，因此设计合理的分簇协议可以提高网络的能量效率、延长网络寿命和提高数据传输质量。 分簇协议是无线传感器网络中的一种重要协议，它将节点分成若干个簇，每个 簇选择一个簇首节点进行管理，其他节点向簇首节点汇报信息，簇首将信息汇总后进行处理和传输。分簇协议中常用的算法有LEACH和SEP等。 LEACH协议是一种经典的分簇协议。在LEACH协议中，将整个网络划分为 若干个轮次，每个轮次中节点以一定的概率选择成为簇首节点。簇头节点负责整个簇内的数据汇总和传输。LEACH协议的优点是能够节约能量，缺点是网络覆盖范 围较小，容易出现簇首簇首失效的问题。 SEP协议是一种改进的分簇协议。在SEP协议中，将整个网络划分为三个层次：基站、簇首和普通节点。基站是整个网络的控制中心，簇首节点负责管理普通节点。SEP协议的优点是节点分布更加均匀，能够扩大网络的覆盖范围和容量，缺点是实现比较复杂。 除了LEACH和SEP协议外，还有很多其他的分簇协议，如TEEN、PEGASIS 等。这些协议各有优缺点，可以根据实际需求选择合适的算法。 在设计分簇协议时，应注意以下几点： 1. 节点的分布：节点的分布情况对分簇协议的设计有很大影响。密集分布的节 点可以采用层次式分簇协议，而稀疏分布的节点更适合采用轮流成为簇首的协议。
2. 能耗均衡：在节点选择簇首节点时，应考虑节点的能量情况，避免某些节点能量过早耗尽，导致网络出现瓶颈。 3. 数据汇聚方式：不同的分簇协议有不同的数据汇聚方式。数据汇聚的方式直接影响网络的性能。 4. 网络的稳定性与可靠性：在设计分簇协议时应考虑网络的稳定性和可靠性，避免出现节点失效、簇首失效等问题。 总之，分簇协议是无线传感器网络中重要的协议之一，选择合适的算法可以提高网络的能量效率、延长网络寿命和提高数据传输质量。在实际应用中，应根据网络的实际情况选择合适的分簇协议，并在设计算法时综合考虑节点的分布、能耗均衡、数据汇聚方式、网络的稳定性与可靠性等因素。
路由算法在无线传感网中的研究与改进 随着无线传感网络技术的发展，其在各个领域的应用也越来越广泛。无线传感 网络是由大量的无线传感器节点组成的网络，这些节点能够感知环境中的各种信息并通过无线通信进行数据传输。而路由算法作为无线传感网络中的核心技术之一，直接影响着网络的性能和效率。 一、传统的路由算法 在传感网络的早期发展阶段，传统的路由算法被广泛应用。其中，最著名的是 低能耗自适应集群层次化（LEACH）算法。LEACH算法通过将网络分成多个簇， 并选择每个簇的簇头节点来实现路由。然而，该算法存在一些问题，如节点能量消耗不平衡、网络生命周期短等。因此，研究人员开始关注如何改进传统的路由算法。 二、改进的路由算法 为了解决传统路由算法存在的问题，研究人员提出了许多改进的路由算法。下 面将介绍其中两种代表性的算法。 1. 基于多目标优化的路由算法 这种算法将节点能量平衡和网络生命周期同时考虑，通过优化目标函数来选择 合适的路由方式。例如，基于粒子群优化算法的路由算法能够在保证能量平衡的前提下，尽可能延长网络的寿命。该算法通过适应性地调整节点之间的通信距离和传输功率，使能量消耗更加均衡，提高了网络的整体性能。 2. 基于机器学习的路由算法 近年来，机器学习技术在无线传感网络中的应用逐渐受到关注。研究人员通过 使用机器学习算法对网络中的各种数据进行分析和预测，以提高路由算法的效率和性能。例如，通过监测网络拓扑结构和节点状态，利用支持向量机等机器学习算法
预测节点失效的概率，从而选择最佳的路由路径。这种方法不仅提高了网络的可靠性，还减少了能量消耗。 三、存在的挑战与未来展望 尽管改进的路由算法在一定程度上提高了无线传感网络的性能，但仍然面临一些挑战。首先，节点能量消耗均衡问题仍然存在。虽然多目标优化算法可以在一定程度上改善能量消耗不平衡问题，但在大规模的网络中仍然存在局限性。其次，网络拓扑结构的动态变化也对路由算法提出了新的要求。研究人员需要设计更加灵活的算法来应对节点失效和网络连通性变化等问题。此外，无线传感网络中的安全性也是一个重要的研究方向。 未来，随着科技的不断发展，对无线传感网络的要求也会越来越高。研究人员需要进一步深入研究路由算法，提出更加高效和可靠的解决方案。同时，还需要结合其他领域的技术，如人工智能、物联网等，来进一步改进路由算法，实现无线传感网络的智能化和自主化。 总之，路由算法在无线传感网络中的研究与改进是一个复杂而关键的问题。通过不断探索和创新，我们相信在不久的将来，会有更多的突破，为无线传感网络的应用带来更强大的能力和更广阔的前景。
无线传感器网络中的分簇路由算法研究 近年来，随着物联网技术的发展和普及，无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）的应用越来越广泛。它由许多个小型、低功耗、廉价、自组织的传感器组成，可以进行环境监测、智能家居、智能交通等众多领域的应用。然而，由于传感器节点通常被部署在广阔的地理区域内，为了提高能源利用效率，减少传输和处理数据的成本，需要对传感器节点进行分簇，从而实现对网络的有效管理。本文主要从分簇路由算法的研究方向，探讨无线传感器网络中分簇路由算法的研究和应用。 一、分簇路由算法简介 分簇路由算法是无线传感器网络中较为常见的一种路由算法。它能够将网络中的大量的传感器节点划分成为若干个不同的簇，每个簇中包含一个簇首节点和若干个从节点。簇首节点通常由网络中能量较高、计算能力较强或者地理位置更加中心的节点选举产生。对于每个簇内的从节点来说，它们的数据将被聚集到对应的簇首节点，再经过跳转路由方式传输给目标节点。这种方法由于减少了从节点传输数据的跳数和倍数，从而减少了能量消耗，提高了网络的生命周期。 在分簇路由算法中，簇首节点的选举算法是一个重要的问题。传统的选举算法通常基于节点能量、节点距离目标节点的距离、节点负载等多个因素来综合考虑选举的结果。近年来，一些新型的选举算法也被提出，如基于信任的选举算法、基于虚拟网格的选举算法等。 二、常见的分簇路由算法 1. LEACH LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是分簇路由算法中应用最为广泛的一种算法，它有着灵活、简单的特点。LEACH算法依赖一些随机选择的节点作为簇首节点，这些节点会周期性地向周围的从节点发送招募信息，邀请从节
无线传感器网络中的分簇与路由优化技术研 究 随着物联网和智能家居等技术的不断发展，无线传感器网络的应用越来越广泛。无线传感器网络是由众多传感器节点组成的网络，每个节点都具有感测、处理和通信的能力。传感器节点产生的数据可以被采集、分析和利用，从而实现对环境的监测和控制。在无线传感器网络中，分簇和路由优化是两个重要的技术，可以有效地提高网络的能效和数据质量。 一、分簇技术 在无线传感器网络中，节点通常分布在一个广阔的区域内，节点间的距离比较远，这会导致能量消耗过快。为了解决这个问题，研究人员发展出了分簇技术。分簇技术将节点按照某种规则划分成若干个簇，每个簇内部有一台簇头节点负责协调和控制其他节点的工作，簇头节点与其他节点之间进行数据交换，从而实现资源共享和任务分配。 分簇技术可以有效地减少节点之间的通信量，从而降低节点的能量消耗。另外，簇头节点可以对其所属簇内部的节点进行数据的汇总和处理，从而减少数据传输和处理的时间。然而，分簇技术也存在一些问题。例如，簇头节点的能量消耗较大，容易成为网络的瓶颈。为了解决这个问题，研究人员提出了许多改进的分簇算法，例如LEACH和SEP等。 二、路由优化技术 在无线传感器网络中，节点可以根据自身的位置和角色确定自己的路由关系。 路由是指节点之间的数据传输路径，路由优化是指通过优化路由，使网络的能效和性能得到提高。
在传统的路由协议中，每个节点都会向周围的节点广播数据包，从而寻找到最近的可达节点。这种方法存在一些问题，例如网络拓扑结构易受干扰、能耗不均衡等。因此，研究人员提出了一些新的路由优化算法。 目前，较为常见的路由优化算法有DV、LS和ODMRP等。这些算法都能够解决传统路由协议存在的问题，在实际应用中也获得了广泛的应用。另外，研究人员还提出了基于物理距离和信号强度的路由优化算法，可以进一步提高网络的能效和性能。 三、分簇与路由优化的结合应用 分簇和路由优化是两个较为独立的技术，但它们之间存在着密切的联系。在无线传感器网络中，节点通常具有多种能力，例如感测和通信等。簇头节点通常会负责控制和协调其他节点的工作，在一定程度上具有路由的作用。因此，研究人员将分簇和路由优化技术结合起来，形成了分簇路由技术。 分簇路由技术可以充分利用分簇和路由优化的优势，从而提高网络的能效和性能。例如，簇头节点可以根据节点的位置和角色，调整路由，从而实现数据的高效传输和处理。此外，在分簇路由中，还可以采用一些自适应的方法，根据网络状态和用户需求等因素，动态地调整分簇和路由。 总之，分簇和路由优化是无线传感器网络中两个十分重要的技术，它们可以有效地提高网络的能效和数据质量。随着物联网和智能家居等技术的不断发展，分簇路由技术在实际应用中也会越来越受到关注和重视。
探讨无线传感器网络中的分簇算法 无线传感网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量由传感器组成 的网络，它们能够自组织、自配置、自充电，同时具有传感、处理、存储、通信等多种功能。其应用范围非常广泛，例如军事领域的目标监测、环境监测、水利工程、气象预报、医疗健康监测等领域。 在WSN中，为了提高能源利用效率、减少能量损耗和延长网络寿命，往往需 要将传感器分组管理，即将传感器按照一定规则分为若干簇，每个簇由一个簇头节点负责，其他节点将数据上传到簇头节点，由簇头节点进行数据处理和转发，从而减少数据冗余和能量消耗。因此，簇头节点的选取和簇的划分成为了无线传感网络中比较重要的问题之一。 在WSN中实现簇头节点的选取和簇的划分，需要采用一定的算法来保证在保 证数据快速传输的同时，最大限度地节省能源。以下将介绍常见的一些分簇算法： 1. LEACH算法 LEACH算法（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种典型的分簇算法，该算法通过为每个节点设置一个概率阈值，从而将节点分成多个不重叠的簇。同时，LEACH算法根据节点的能量消耗情况来更改簇头节点。当某个簇头节点能 量低于一定门槛时，将该节点剔除，并重新选取一个新的簇头节点。 2. HEED算法 HEED算法（Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering）是一种基于能量约 束的分簇算法。该算法通过对节点的能量、距离和一些基础参数进行加权平均，决定节点是否成为簇头节点。同时，HEED算法利用一种能量补偿机制，使得所有节 点的能量消耗尽可能地平衡。 3. PEGASIS算法
无线传感网络中的分簇策略 随着无线传感技术的不断发展，无线传感网络已经成为了一种非常常见的网络 形态。在无线传感网络里，传感器节点是组成网络的最小单元，它们能够将周围的环境信息采集下来，并且将采集到的信息传输给其他节点。无线传感网络的应用非常广泛，包括广告监测、气象监测、环境监测等等。不过，无线传感网络在实际应用中还存在一些问题，比如能量消耗、传输距离等等。如何对传感节点进行更加有效的管理，就成了当前研究的热点之一。而分簇策略是无线传感网络中十分重要的一个管理策略，它可以大大减少能量消耗和延长网络寿命。 分簇策略是指将传感网络中的节点按照一定的规则分成若干个簇，每个簇里有 一个或多个簇头节点来管理该簇内的节点。分簇的目的在于减少节点之间的通信量，降低传输距离，从而减少能量的消耗。 在分簇策略中，簇头节点的选取是关键。如果簇头节点的选取不当，可能会导 致广播通信次数的增加，从而加重节点的负担。一般而言，簇头节点应该具有以下几个特点。 第一，簇头节点应该是周围节点中能量最充足的节点。因为簇头节点要负责管 理整个簇，所以它需要有足够的能量来完成这项任务。 第二，簇头节点应该能够承受较大的负载。由于簇头节点需要处理较多的信息，所以它需要有比较强大的计算、存储能力。 第三，簇头节点应该尽量靠近目标节点。簇头节点与目标节点越近，它们之间 需要传输的信息就越少，从而能够降低能量的消耗。 在分簇策略中，簇头节点的任务包括收集、处理、存储和转发信息。传感器节 点将采集到的信息上传给簇头节点后，簇头节点会对这些信息进行聚合和处理，然后再将处理后的信息传输给其他簇头节点或管理节点。通过簇头节点的管理，可以减少节点之间的通信量，降低功耗，同时还能延长网络的寿命。
无线传感器网络中基于分簇的能耗优化算法 研究 无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种由许多分布式，具有 感知、处理和通信能力的传感器节点组成的智能传感系统。传感器节点通过无线通信进行信息交换和协作，并将采集到的信息传递给应用系统或用户。由于传感器节点部署环境通常是固定的，而且大多数情况下传感器节点所需的能源来源是有限的，因此如何减少无线传感器网络的能耗成为无线传感网络研究的一个重要问题。 分簇技术是解决无线传感器网络能耗问题的一种有效手段之一，该技术将传感 器节点按照一定的规则分成多个簇，将簇头选举出来，并通过簇头对传感器节点进行协调和管理，这样可以达到减少能耗、延长网络寿命的效果。目前，基于分簇的能耗优化算法是无线传感器网络能耗优化研究的重点方向之一。 无线传感器网络中基于分簇的能耗优化算法研究从以下几个方面进行探究： 1.簇头选举算法研究 簇头选举算法是分簇技术中的核心问题，如何选取具有较好的能力和生存能力 的节点作为簇头，对于提高整个网络的能量效率至关重要。目前，常用的簇头选举算法有轮流选簇、基于能量阀值的选簇、基于节点距离和能量等级的选簇、基于负载均衡的选簇等方法。不同的选簇算法，适用于不同的网络场景，选择合适的选簇算法对于改善无线传感器网络的能源消耗有着非常重要的作用。 2.簇形成算法研究 簇形成算法是指按照一定的原则把传感器节点分成若干个簇的算法。目前， K-Means 算法和 LEACH 算法是最为典型的簇形成算法。
K-Means 算法在线聚类算法，算法计算复杂度较低，在分簇效果上也比较优秀。在该算法下，传感器节点通过协作完成数据采集和处理的任务，并将数据传输给簇中的簇头节点，簇头节点负责数据的集中存储和处理。该算法的缺点是不适合大规模无线传感器网络，且对物理环境要求较高。 LEACH 算法是一种基于概率型轮询策略的簇形成算法，LEACH 算法中每个节点节点有相等的概率成为簇头，有效降低了能量损失，且具有良好的网络负载均衡性。同时，LEACH 算法也同时存在一些缺点，例如网络延迟较高和能量效率不稳定，需要综合考虑网络的实际应用情况选择。 3.簇头传输算法研究 簇头传输算法是指当簇头节点接收到传感器节点的数据时，如何对数据进行传 送的算法。目前，最为常用的簇头传输算法是TDMA/TDD/TDMA+TDD 网络协议，其基于时间分割和时分双工协议来减少节点间的信道冲突，降低能耗比例。同时，该传输算法的缺点是节点之间的时间同步精度极高，也容易在不同节点之间产生时钟漂移，导致对网络数据传输产生影响。 4.簇间路由算法研究 簇间路由算法是指针对多个簇之间的数据传输，如何选择最短或最优的路径进 行传输的算法。目前最为常用的簇间路由算法是 DSR（Dynamic Source Routing） 算法和 AODV（Ad hoc On-demand Distance Vector）算法。DSR 算法是一种基于反向路由请求协议的路由算法，可以支持多种封包中转方法，而 AODV 算法则是基 于跳数向量的算法，并且可以适应高速动态网络环境。这两种算法都在传感器网络中具有广泛的应用，能够提高网络数据传输的效率。 总的来说，基于分簇的能耗优化算法研究在无线传感器网络中扮演着至关重要 的角色。在实际应用场景中，不同的算法需要根据网络状况和需求来进行合理选择和灵活使用，才能最大程度地优化能耗和提高网络性能。