WSN中LEACH路由算法的改进

无线传感器网络LEACH算法的改进无线传感器网络（WSN）是由大量的小型传感器节点组成的自组织网络，用于收集和传输环境中的数据。

WSN 的目标是提高监控、控制和处理环境数据的效率和准确性。

然而，WSN 中的传感器节点有限的计算和存储资源，以及有限的能源。

因此，如何在最小化能量消耗的同时提高数据传输效率是一个关键问题。

WSN 中广泛使用的协议之一是LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议，该协议构建了分簇结构，以减少数据传输过程中节点的能量消耗。

LEACH 是一个分簇算法，它通过选择聚类头（Cluster Head）来组织节点。

聚类头节点收集所有从其它传感器节点收集到的数据，将数据进行压缩和聚合后，转发至基站（Base Station）。

LEACH 协议的问题在于，在网络生命周期内，聚类头的选举是随机的，并不能保证选择的聚类头是能量最高的节点，因此会导致一些节点的能量消耗过快，从而缩短了整个网络的生命周期。

为此，我们对 LEACH 协议进行了改进，提出一种改进的 LEACH 算法，以下将详细说明改进内容。

改进算法采用了一种动态簇头选举策略，根据节点的能量进行簇头节点的选择。

在最初的网络部署过程中，节点随机地选择自己的簇头。

在后续的网络运行过程中，根据每个节点的能量动态选择簇头节点。

节点能量越高，则被选为簇头节点的概率越大，与此同时，为了平衡网络负载和能量消耗，簇头节点的角色应该定期轮流转换。

改进算法还引入了一种数据传输的动态策略。

在常规 LEACH 算法中，每个节点定期向簇头节点传输数据，这样会导致簇头节点的能量迅速消耗。

与此相反，改进算法通过根据节点的能量和簇头节点的状态（能量，负载等因素）确定数据传输的目标节点，减少了无效的数据传输，从而提高了整个网络的生命周期。

实验对比结果显示，改进算法在能量效率和数据传输效率上均表现出较大幅度的提高。

WSN中一种基于LEACH协议的改进算法周洁;石志东;张震;单联海;房卫东【期刊名称】《上海大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(019)002【摘要】In wireless sensor network (WSN), to effectively balance energy of nodes and prolong survival time of the network is a key problem. To solve the problem, this paper proposes an algorithm named cluster control based on low energy adaptive clustering hierarchy (CC-LEACH) based on LEACH. Using this algorithm, cluster heads are selected by the sink. Simulation results show that the method has advantages in terms of energy balance and network lifespan.%在无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)中,如何解决漏斗效应、有效平衡节点的能量分布,是延长网络生存时间的关键问题.针对漏斗效应提出一种基于低功耗自适应集簇分层型(low energy adaptive clustering hierarchy,LEACH)协议的改进簇首控制算法(cluster control based on LEACH,CC-LEACH),通过sink辅助选择簇首分布.仿真证明,这种新型簇首选择机制能更好地进行能量均衡,延长网络生命周期.【总页数】5页(P116-119,207)【作者】周洁;石志东;张震;单联海;房卫东【作者单位】上海大学通信与信息工程学院,上海200072;上海无线通信研究中心,上海200335【正文语种】中文【中图分类】TP393【相关文献】1.WSN中一种基于RSSI的移动节点改进定位算法 [J], 黄海辉;李龙连2.无线传感器网络中一种基于改进的LEACH协议的数据收集方案 [J], 刘林锋;郭平;赵娟;李宁3.WSN 中一种改进的基于 LEACH-C 算法的簇间路由算法研究 [J], 付垚4.基于LEACH协议的WSN改进分簇算法的理论分析 [J], 徐丽莉;邹修明5.基于能量均衡高效WSN的LEACH协议改进算法 [J], 黄利晓;王晖;袁利永;曾令国因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

%Field Dimensions - x and y maximum (in meters)xm=300;ym=300;%x and y Coordinates of the Sinksink.x=0.5*xm;sink.y=0.5*ym;%Number of Nodes in the fieldn=900;%Optimal Election Probability of a node%to become cluster headp=0.1;%Energy Model (all values in Joules)%Initial EnergyEo=0.5;%Eelec=Etx=ErxETX=50*0.000000001;ERX=50*0.000000001;%Transmit Amplifier typesEfs=10*0.000000000001;Emp=0.0013*0.000000000001;%Data Aggregation EnergyEDA=5*0.000000001;%Values for Hetereogeneity%Percentage of nodes than are advancedm=0.1;%\alphaa=1;cc=10;CM=32;DM=4000;%maximum number of roundsrmax=100;%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% END OF PARAMETERS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%Computation of dodo=sqrt(Efs/Emp);%Creation of the random Sensor Networkfigure(1);for i=1:1:nS(i).xd=rand(1,1)*xm;XR(i)=S(i).xd;S(i).yd=rand(1,1)*ym;YR(i)=S(i).yd;S(i).G=0;%initially there are no cluster heads only nodes S(i).type='N';temp_rnd0=i;%Random Election of Normal Nodesif (temp_rnd0>=m*n+1)S(i).E=Eo;S(i).ENERGY=0;% plot(S(i).xd,S(i).yd,'o');% hold on;end%Random Election of Advanced Nodesif (temp_rnd0<m*n+1)S(i).E=Eo*(1+a);S(i).ENERGY=1;% plot(S(i).xd,S(i).yd,'+');% hold on;endendS(n+1).xd=sink.x;S(n+1).yd=sink.y;%plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'x');%First Iterationfigure(1);%counter for CHscountCHs=0;%counter for CHs per roundrcountCHs=0;cluster=1;countCHs;rcountCHs=rcountCHs+countCHs;flag_first_dead=0;for r=0:1:rmaxr+1%Operation for epochif(mod(r, round(1/p) )==0)for i=1:1:nS(i).G=0;%S(i).cl=0;endendhold off;EJ(r+1)=0;%Number of dead nodesdead=0;%Number of dead Advanced Nodesdead_a=0;%Number of dead Normal Nodesdead_n=0;%counter for bit transmitted to Bases Station and to Cluster Heads%packets_TO_BS=0;%packets_TO_CH=0;%counter for bit transmitted to Bases Station and to Cluster Heads%per roundPACKETS_TO_CH(r+1)=0;PACKETS_TO_BS(r+1)=0;figure(1);for i=1:1:n%checking if there is a dead nodeif (S(i).E<=0)% plot(S(i).xd,S(i).yd,'red .');dead=dead+1;if(S(i).ENERGY==1)dead_a=dead_a+1;endif(S(i).ENERGY==0)dead_n=dead_n+1;endhold on;elseEJ(r+1)=EJ(r+1)+S(i).E;S(i).type='N';% if (S(i).ENERGY==0)% plot(S(i).xd,S(i).yd,'o');% end% if (S(i).ENERGY==1)% plot(S(i).xd,S(i).yd,'+');% end% hold on;endend%plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'x');%nl=n-dead;%p=do*sqrt(xm*ym/(2*pi*nl))/(2/3*xm*ym-(sink.x+sink.y)*sqrt(xm*ym)+sink.x^2+si nk.y^2)p=1/(cc+1);STATISTICS(r+1).DEAD=dead;DEAD(r+1)=dead;DEAD_N(r+1)=dead_n;DEAD_A(r+1)=dead_a;%When the first node diesif (dead==1)if(flag_first_dead==0)first_dead=rflag_first_dead=1;endendcountCHs=0;cluster=1;for i=1:1:nif(S(i).E>0)temp_rand=rand;if ( (S(i).G)<=0)%Election of Cluster Headsif(temp_rand<= (p/(1-p*mod(r,round(1/p)))))countCHs=countCHs+1;S(i).type='C';S(i).G=round(1/p)-1;C(cluster).xd=S(i).xd;C(cluster).yd=S(i).yd;%plot(S(i).xd,S(i).yd,'k*');distance=sqrt( (S(i).xd-(S(n+1).xd) )^2 + (S(i).yd-(S(n+1).yd) )^2 );C(cluster).distance=distance;C(cluster).id=i;X(cluster)=S(i).xd;Y(cluster)=S(i).yd;packets_TO_BS(cluster)=1;cluster=cluster+1;%Calculation of Energy dissipatedendendendendSTATISTICS(r+1).CLUSTERHEADS=cluster-1;CLUSTERHS(r+1)=cluster-1;%Election of Associated Cluster Head for Normal Nodesfor i=1:1:nif ( S(i).type=='N' && S(i).E>0 )if(cluster-1>=1)min_dis=sqrt( (S(i).xd-S(n+1).xd)^2 + (S(i).yd-S(n+1).yd)^2 );min_dis_cluster=1;for c=1:1:cluster-1temp=sqrt( (S(i).xd-C(c).xd)^2 + (S(i).yd-C(c).yd)^2 );if ( temp<min_dis )min_dis=temp;min_dis_cluster=c;endendpackets_TO_BS(min_dis_cluster)=packets_TO_BS(min_dis_cluster)+1;%line([S(i).xd, C(min_dis_cluster).xd],[S(i).yd, C(min_dis_cluster).yd]);%Energy dissipated by associated Cluster Headmin_dis;Er1=ERX*CM*(cluster+1);if (min_dis>do)Et1=ETX*(CM+DM)+Emp*(CM+DM)* min_dis * min_dis * min_dis * min_dis;endif (min_dis<=do)Et1=ETX*(CM+DM)+Efs*(CM+DM)*min_dis * min_dis;endS(i).E=S(i).E-Er1-Et1;EJ(r+1)=EJ(r+1)-Er1-Et1;S(i).min_dis=min_dis;S(i).min_dis_cluster=min_dis_cluster;endendend%a=zeros(cluster-1,1)for c=1:1:cluster-1CEr1=ERX*(CM+DM)*(packets_TO_BS(c)-1);distemp=0;for pinkx=0:xm:xmfor pinky=0:ym:ymdispink=sqrt( (X(c)-pinkx)^2 + (Y(c)-pinky)^2 );if(dispink>distemp)distemp=dispink;endendenddistbroadcast(c)= distemp;if (distbroadcast(c)>do)CEt1=ETX*CM+Emp*CM*distbroadcast(c)*distbroadcast(c)*distbroadcast(c)*dist broadcast(c);endif (distbroadcast(c)<=do)CEt1=ETX*CM+Efs*CM*distbroadcast(c)*distbroadcast(c);endS(C(c).id).E=S(C(c).id).E-CEr1-CEt1;if (S(C(c).id).E<=0)% plot(S(i).xd,S(i).yd,'red .');dead=dead+1;if(S(i).ENERGY==1)dead_a=dead_a+1;endif(S(i).ENERGY==0)dead_n=dead_n+1;endhold on;elseEJ(r+1)=EJ(r+1)-CEr1-CEt1;endendSTATISTICS(r+1).DEAD=dead;DEAD(r+1)=dead;DEAD_N(r+1)=dead_n;DEAD_A(r+1)=dead_a;Et=0;Et=Et+S(C(c).id).E;% EJ(r+1)=EJ(r+1)-CEr1-CEt1;%PACKETS_TO_BS(r+1)=packets_TO_BS(c);hold on;%E=EJ(r+1)/nl;%b=zeros(,1)%for i=1:1:cluster-1% if(a(i)>E)% b(i)=a(i);% en%endCH=1;while(cluster-1>20)%contiue make cluster%select sec cluster headsE=Et/(cluster-1);for c=1:1:cluster-1if (S(C(c).id).E>E)C(c).type='D';D(CH).xd=X(c);D(CH).yd=Y(c);distance=sqrt( (X(c)-S(n+1).xd)^2 + (Y(c).yd-S(n+1).yd)^2 );D(CH).distance=distance;D(CH).id=C(c).id;X(CH)= C(cluster).xd;Y(CH)= C(cluster).yd;packets_TO_BS(CH)=1;CH=CH+1;endendSTATISTICS(r+1).CLUSTERHEADS=CH-1;CLUSTERHS(r+1)=CH-1;for c=1:1:cluster-1if ( C(c).type=='C' && S(C(c).id).E>0 )if(CH-1>=1)% min_dis=sqrt( (C(c).xd-S(n+1).xd)^2 + (C(c).yd-S(n+1).yd)^2 );min_dis_CH=1;for d=1:1:CH-1temp=sqrt( (D(d).xd-C(c).xd)^2 + (D(d).yd-C(c).yd)^2 );if ( temp<C(c).distance )min_dis=temp;min_dis_CH=d;endendpackets_TO_BS(min_dis_CH)=packets_TO_BS(min_dis_CH)+1;%line([S(i).xd, C(min_dis_cluster).xd],[S(i).yd, C(min_dis_cluster).yd]);%Energy dissipated by associated Cluster Headmin_dis;Er1=ERX*CM*(CH+1);if (min_dis>do)Et1=ETX*(CM+DM)+Emp*(CM+DM)* min_dis * min_dis * min_dis * min_dis;endif (min_dis<=do)Et1=ETX*(CM+DM)+Efs*(CM+DM)*min_dis * min_dis;endS(C(c).id).E=S(C(c).id).E-Er1-Et1;EJ(r+1)=EJ(r+1)-Er1-Et1;S(C(c).id).min_dis=min_dis;S(C(c).id).min_dis_CH=min_dis_CH;endendendfor d=1:1:CH-1CEr1=ERX*(CM+DM)*(packets_TO_BS(d)-1);distbroadcast(d)= D(d).distance;if (distbroadcast(d)>do)CEt1=ETX*CM+Emp*CM*distbroadcast(d)*distbroadcast(d)*distbroadcast(d)*dis tbroadcast(d);endif (distbroadcast(d)<=do)CEt1=ETX*CM+Efs*CM*distbroadcast(d)*distbroadcast(d);endif(packets_TO_BS(d)<=cc)l=1;elsel=ceil(packets_TO_BS(d)/cc);endif (D(d).distance>do)CEt2=(ETX+EDA)*DM*l+ Emp*DM*l* D(d).distance*D(d).distance*D(d).distance*D(d).distance ;endif (D(d).distance<=do)CEt2=(ETX+EDA)*DM*l+ Efs*DM*l* D(d).distance*D(d).distance ;endS(D(d).id).E=S(D(d).id).E-CEr1-CEt1-CEt2;EJ(r+1)=EJ(r+1)-CEr1-CEt1-CEt2;PACKETS_TO_BS(r+1)=packets_TO_BS(d);hold on;endendend%subplot(2,2,1); %r=0:1:rmax;%plot(r,DEAD(r+1));%box off;%title('图一：死亡节点数统计图'); %xlabel('工作轮数（/轮）');%ylabel('死亡节点数（/个）');%subplot(2,2,2);r=0:1:rmax;plot(r,PACKETS_TO_BS(r+1));box off;title('图二：基站接收数据包统计图'); xlabel('工作轮数（/轮）');ylabel('数据包个数（/个）');%subplot(2,2,3);%r=0:1:rmax;%plot(r,EJ(r+1));%box off;%title('图三：网络剩余能量统计图'); %xlabel('工作轮数（/轮）');%ylabel('网络剩余能量（/焦耳）');。

无线传感器网络LEACH路由协议的节能改进算法摘要：LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的WSN自适应分簇分层路由协议，但协议没有考虑节点的剩余能量，随机的产生簇头节点，且在分簇过程中没有考虑簇头节点的数量，过多的簇头造成数据冗余，过少的簇头又因数据传输距离过长而消耗过多的能量，缩短了整个网络的生存周期。

针对LEACH存在的以上缺陷，首先在阀值公式中引入节点的能量因素，然后提出一种新的簇头数的计算方法，通过控制簇头数量确保了网络负载的平衡。

仿真结果表明：改进后的算法有效降低了能耗，延长了节点和网络的寿命。

关键词：无线传感器网络，LEACH路由协议，最佳簇头数，能量消耗1 引言无线传感器网络（WSN）是由大量传感器节点以自组织的方式构成的无线网络。

传感器节点通常采用电池供电，其计算和存储能力十分有限，因此节能是无线传感器网络的一个重要研究方向[[1]]。

其中LEACH路由协议是最早提出的一个能量利用率较高的分层路由协议，协议采用分簇的方式，实现网络能量消耗的均衡。

本文针对LEACH协议的一些不足，提出改进算法。

2 LEACH 算法概述LEACH算法是无线传感器网络最早提出的分簇路由协议， LEACH定义了轮的概念，每轮分为簇的建立阶段和稳定状态阶段。

在簇的建立阶段，每个节点产生一个（0,1）之间的随机数，并把它和阀值 T(n)进行比较，如果这个数小于阀值，则该节点成为簇头节点。

T(n)的计算公式为：其中，P是簇头在所有传感器节点中所占的百分比，P=k/n,k为网络中的簇头个数，N为网络中的节点总数，r是当前的轮数，G是前1/P轮中未当选过簇头节点的集合。

在每1/P轮，每个节点有且只能成为一次簇头。

3 簇头选择的改进Leach协议中所有节点被选为簇头的概率是相等的，但他们当选为簇头的概率依然是相等的。

在这种情况下会出现一些剩余能量很少的节点依然被选为簇头节点，这样导致此节点的能量会很快耗尽，出现网络“洞点”使得整个网络的生存时间变短[2]。

无线传感器网络LEACH算法的改进无线传感器网络（WSN）是由大量分布在空间中的无线传感器节点组成的网络，用于监测、收集和传输环境信息或事件。

它被广泛应用于环境监测、军事监测、医疗保健、工业自动化等领域。

由于传感器节点的能量有限，传感器节点之间的通信受限，需要能耗较低的网络协议来延长网络的寿命。

LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）算法是一种用于节能的无线传感器网络协议，通过聚类和轮换角色的方式降低传感器节点的能量消耗，延长整个网络的寿命。

LEACH算法仍然存在一些问题，需要进行改进。

本文将介绍LEACH算法的基本原理，以及一些对LEACH算法的改进方法，以提高其在无线传感器网络中的性能和效率。

一、LEACH算法介绍1. LEACH算法基本原理LEACH算法是一种典型的分簇式无线传感器网络协议，它通过聚类和轮换簇头的方式降低传感器节点的能量消耗。

LEACH算法的基本原理如下：（1）初始化阶段：初始化每个节点的能量，并设置阈值T，根据T决定哪些节点将成为簇头节点。

（2）簇头选择阶段：每个节点以概率的方式成为簇头节点，概率与其剩余能量成正比。

（3）簇形成阶段：非簇头节点将根据其距离最近的簇头节点进行加入。

（4）数据传输阶段：簇头节点收集数据并传输给基站。

（5）簇头轮换阶段：为了均衡网络中各个节点的能量消耗，每个簇头节点在每一轮中都会轮换。

2. LEACH算法存在的问题尽管LEACH算法在节能方面有一定的优势，但是它也存在一些问题：（1）簇头选择过程没有考虑传感器节点的位置及其与基站之间的距离。

（2）没有考虑网络中节点的能量消耗不均匀问题。

（3）没有充分考虑网络中的数据传输量，可能导致某些簇头节点负载过重。

1. 基于节点位置的改进通过引入节点位置信息，可以更合理地选择簇头节点，避免一些节点成为簇头节点后，由于其位置过远而导致能量消耗过大。

可以根据节点与基站之间的距离进行簇头节点的选择，以减少能量消耗。

WSN 中LEACH 路由协议的改进及仿真李雅卿，李腊元(武汉理工大学计算机科学与技术学院，武汉 430063)摘 要：针对低功耗自适应聚类(LEACH)路由协议中簇头节点在空间上分布不均以及在远距离数据传输过程中能量消耗过多等不足，提出一种改进的LEACH 路由协议LEACH-ZMH ，其中采用基于区域的簇头选择和簇间多跳数据传输的方法。

给出LEACH-ZMH 的正确性证明和复杂性分析。

NS2仿真表明，改进的协议有效延长了网络的存活时间，性能优于LEACH 协议。

关键词：无线传感器网络；LEACH 路由协议；区域簇头选择；多跳数据传输Improvement and Simulation of LEACH Routing Protocolin Wireless Sensor NetworksLI Ya-qing, LI La-yuan(Department of Computer Science and Technology, Wuhan University of Technology, Wuhan 430063)【Abstract 】Aiming at the insufficiency of Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy(LEACH) routing protocol that cluster-head nodes distribution is uneven in the space and cluster-head nodes consume excessive energy in the process of long-distance data transmission, this paper proposes an improved LEACH routing protocol named LEACH-ZMH, which adopts the methods of cluster-head selection based on zone and multiple hop data transmission among clusters. The correctness proof and complexity analysis of LEACH-ZMH are given. Simulation by NS2 shows that the protocol extends the survival time of the network and performs better than LEACH protocol.【Key words 】Wireless Sensor Network(WSN); Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy(LEACH) routing protocol; zone cluster-head selection; multiple hop data transmission计 算 机 工 程 Computer Engineering 第35卷 第10期Vol.35 No.10 2009年5月May 2009·网络与通信· 文章编号：1000—3428(2009)10—0104—03文献标识码：A中图分类号：TP3931 概述无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)[1]是目前国际上研究的热点，它融合了计算、通信和传感器这3项技术的交叉应用，具有十分广阔的应用前景。

WSN中LEACH路由算法的改进郑少朋;王涛;彭刚【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2011(028)005【摘要】For serious imbalance issues of energy consumption of nodes in wireless sensor network, based on tow energy adaptive clustering hierarchy (LEACH) routing algorithm,and integrated with the idea of minimum spanning tree,we propose a new algorithm of LEACH-PD.The algorithm makes reasonable choice of cluster header according to comprehensive reference of residual energy of the nodes as well as the distance between base station and nodes, the inter-cluster communicates with the base station by multi-hop forwarding.Simulation results provided by NS2 showed that, compared with LEACH, the improved LEACH-PD algorithm can effectively prolong the survival time of the network by optimising network load and energy consumption,etc.%针对无线传感器网络节点能耗严重失衡问题,以低功耗自适应聚类LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法为基础,融合最小生成树的思想,提出一种新的LEACH-PD(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy based on Power and Distance)算法.该算法综合参考节点的剩余能量以及节点到基站的距离合理选择簇首,簇间采用多跳转发的方式与基站进行通信.NS2仿真结果证明,与LEACH算法相比,改进后的LEACH-PD算法在网络负载、能量消耗等方面进行优化,能有效延长网络的生存时间.【总页数】3页(P232-234)【作者】郑少朋;王涛;彭刚【作者单位】桂林电子科技大学计算机与控制学院,广西,桂林,541004;桂林空军学院,广西,桂林,541003;桂林空军学院,广西,桂林,541003【正文语种】中文【相关文献】1.一种基于LEACH的改进WSN路由算法 [J], 陈晓娟;王卓;吴洁2.WSN中基于LEACH的改进路由协议 [J], 黄真金;李道全;张俊虎3.WSN 中一种改进的基于 LEACH-C 算法的簇间路由算法研究 [J], 付垚4.WSN中融合多跳路由和休眠机制的改进型LEACH-C协议 [J], 吕振雷;吴丰5.WSN中基于粒子群最优算法的LEACH的改进路由 [J], 崔亚楠; 韦炜; 胡艳华因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

无线传感器网络LEACH算法的改进无线传感器网络（WSN）是由大量的分布式传感器节点组成的网络系统，用于监测、收集和传输环境中的数据。

WSN可以应用于许多领域，如环境监测、智能交通系统、医疗保健和军事应用等。

由于传感器节点通常由电池供电，因此能源是WSN中一个非常有限的资源，因此如何有效地利用能源是WSN中的一个重要问题。

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的WSN能源管理协议，它通过将传感器节点划分为不同的簇并采用轮流工作的方式来延长网络的寿命。

LEACH算法也存在一些问题，例如簇头节点的选取不够公平、能量分配不均匀、数据传输过程中的能量消耗大等。

研究人员对LEACH算法进行了不断改进以解决这些问题，并提出了许多改进的版本，比如VLEACH、M-LEACH、TEEN等。

本文将重点介绍LEACH算法的改进及新版本的发展情况，深入分析其改进思路和效果，为WSN的性能优化提供一定的参考。

一、 LEACH算法的改进方向1. 簇头节点的选取原始的LEACH算法中簇头节点的选取是通过随机数生成的方式进行的，这使得簇头节点的选取不够公平。

改进的LEACH算法一般会引入一些能量或距离的参数，使得选取簇头节点更加公平和均匀。

比如VLEACH算法通过引入节点的剩余能量和节点到基站的距离两个参数，采用加权随机数生成的方式选取簇头节点，从而使得簇头节点的分布更加均匀。

2. 能量分配在传统LEACH算法中，簇头节点负责整个簇的数据聚合和传输，导致簇头节点的能耗较大，簇内节点的能量耗尽速度不一致。

改进的LEACH算法一般会引入数据负载均衡的机制，将簇头节点的聚合任务分摊给其他节点，从而使得能量分配更加均匀。

M-LEACH算法引入了多簇头节点的概念，使得簇内节点可以选择不同的簇头节点进行数据传输，从而实现了能量的均衡分配。

3. 消息传输改进的LEACH算法还会引入一些新的机制以减少数据传输过程中的能量消耗。