一种节能的无线传感器网络分簇算法

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]。

一种能量有效的wsn分簇路由算法无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）是一种由大量分布式的、具有感知、处理和通信能力的微型无线传感器节点组成的网络系统。

WSN具有自组织、自适应、低功耗、低成本、易部署等特点，被广泛应用于环境监测、智能交通、农业、医疗等领域。

WSN节点具有能量限制，在传输数据、处理数据、通信等过程中会消耗大量的能量，因此如何提高WSN的能量利用效率，延长网络寿命成为了WSN研究的热点问题。

WSN的分簇路由是WSN中常用的一种路由协议。

分簇路由将网络中的节点划分为若干个簇，每个簇由一个簇头节点负责，其他节点向簇头节点发送数据，由簇头节点进行数据聚合和转发，从而减少了无用数据传输和能量浪费。

目前，已经有很多分簇路由算法被提出，但是大多数算法存在能量不均衡、簇头节点能量消耗过快等问题，使得WSN的能量利用效率低下，网络寿命较短。

因此，如何设计一种能够有效平衡节点能量消耗，延长网络寿命的分簇路由算法成为WSN研究的重要课题。

本文提出了一种能量有效的WSN分簇路由算法，该算法基于改进的贪心算法，通过动态调整簇头节点的选举策略和数据聚合方式，实现了节点能量消耗的均衡和网络寿命的延长。

首先，我们介绍算法的节点选举策略。

传统的分簇路由算法通常采用距离、能量等单一指标选举簇头节点，容易导致某些节点能量消耗过快，网络寿命较短。

本算法采用基于节点残余能量、节点负载、节点距离等多种指标的综合评估方法选举簇头节点。

具体来说，每个节点根据自身的残余能量、负载情况、距离等因素计算出一个综合评估指标，选出评估指标最优的节点作为簇头节点。

这样可以有效平衡节点能量消耗，提高网络寿命。

其次，我们介绍算法的数据聚合方式。

传统的分簇路由算法通常采用简单的数据聚合方式，如平均值、最大值等，容易导致数据冗余和能量浪费。

本算法采用基于数据相关性的聚合方式，对相邻节点发送的数据进行相关性分析，将高相关性的数据进行聚合，减少冗余数据的传输，从而降低网络能量消耗。

无线传感器网络中的分簇算法研究无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量具有感测、计算和通信能力的小型节点组成的分布式自组织系统。

这些节点可以实时收集周围环境的各种信息，同时将这些信息进行处理和传输。

然而，WSN也面临着一些挑战，例如能量消耗、网络拓扑失衡等问题。

分簇算法是一种有效的解决方案，本文将从介绍分簇算法的基本原理、分类以及簇头选举等方面探讨无线传感器网络中的分簇算法研究。

一、分簇算法基本原理在无线传感器网络中，数据收集、处理和传输通常需要大量的能量消耗。

为了延长网络寿命，研究者们提出了一种有效的解决方案：通过将节点分成若干个簇，每个簇内部有一个簇头节点负责收集、处理和传输簇内的数据，从而降低网络能量消耗。

分簇算法基于这种思想，通过对节点进行合理的划分和管理，降低了整个网络的能量消耗，并提高了网络性能和数据传输的可靠性。

二、分簇算法分类按照节点簇头选举机制不同，分簇算法可大致分为静态分簇、动态分簇和混合分簇三种。

静态分簇算法：簇头节点在初始状态下就被选定，不进行改变。

这种算法的优点是简单、可靠，但是不适应网络动态变化的情况。

动态分簇算法：簇头节点根据网络节点状态动态选举。

这种算法能够适应节点的加入和退出，但是簇头节点有可能经常变化，导致网络拓扑不稳定。

混合分簇算法：将静态和动态分簇算法结合起来，既考虑了网络的稳定性和可靠性，又兼备对节点动态变化的适应性。

三、簇头选举簇头节点的选举机制是分簇算法中的关键问题之一。

当前，主要的簇头选举方法有以下几种：1. 基于能量的选举方法：簇头节点的能量水平高于其他节点，使其具有更长的寿命，因此这种选举方法通常以能量水平为参考标准。

2. 基于负载的选举方法：将数据负载作为影响节点选举的重要指标，且权重与节点能量水平相似，处理的数据量多的节点有较大的选举概率。

3. 基于距离的选举方法：以节点到基站之间的距离为参考指标，距离基站较近的节点通常被选举为簇头节点。

无线传感器网络中的分簇算法优化研究1. 引言无线传感器网络是由大量分布在目标区域的无线传感器节点组成的，这些节点能够自动感知环境中的信息，并相互之间进行通信。

为了提高网络性能和延长网络寿命，研究者们提出了很多分簇算法来对传感器节点进行有效管理和组织。

本文旨在研究和优化无线传感器网络中的分簇算法，提高网络的性能和效率。

2. 无线传感器网络中的分簇算法概述分簇算法是无线传感器网络中常用的一种网络组织方法，它通过将节点划分为不同的簇，由每个簇中的簇首节点负责数据收集和传输，来减少能量消耗和网络拥塞。

常见的分簇算法包括基于能量的分簇算法、基于距离的分簇算法和基于信号强度的分簇算法等。

3. 分簇算法的问题和挑战在无线传感器网络中，分簇算法面临着一些问题和挑战。

首先，节点能量不平衡是一个重要问题，由于节点能量消耗不均匀，一些节点可能会提前耗尽能量导致网络中断。

其次，簇首节点的选择也是一个关键问题，选择不当可能导致网络中的瓶颈或不平衡，影响网络性能。

此外，网络中节点的移动性也会给分簇算法带来困扰，因为节点的移动会导致簇首节点的变化，进而影响整个网络的组织和通信。

4. 分簇算法的优化方法为了解决上述问题和挑战，研究者们提出了一些优化方法来改进分簇算法的性能和效果。

首先，基于能量的分簇算法可以通过动态调整节点的能量阈值来实现能量均衡，避免因为少数节点耗尽能量而导致网络中断的情况。

其次，簇首节点的选择可以通过考虑节点的能量、距离和信号强度等因素来进行优化，确保网络中的负载均衡和性能稳定。

此外，对于节点移动性的问题，可以通过引入位置预测和动态路由等技术来应对，提高网络的适应性和稳定性。

5. 实验和结果分析为了验证优化方法的有效性，我们进行了一系列的实验，并对实验结果进行了分析。

实验结果表明，通过调整能量阈值和优化簇首节点选择，可以显著减少能量消耗和延长网络寿命。

同时，引入位置预测和动态路由等技术可以提高网络的适应性和稳定性，减少网络中断的可能性。

无线传感网络中的能量优化算法无线传感网络（Wireless Sensor Network, WSN）由大量分散的传感器节点组成，这些节点可以感知环境中的物理信息，并将数据通过无线信号传输到基站节点。

然而，传感器节点通常由于能源有限而导致寿命较短，因此能量优化算法在无线传感网络中起着至关重要的作用。

本文将介绍一些常见的能量优化算法，并对它们的原理和应用进行分析。

一、分簇算法1. LEACH算法LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的分簇算法，在无线传感网络中得到广泛应用。

LEACH算法通过均匀地将传感器节点划分为多个簇来降低整体能耗。

每个簇由一个簇首节点负责进行数据聚合和传输，其他节点通过与簇首节点的短距离通信来减少能量消耗。

LEACH算法通过轮流选举簇首节点的方式，实现了能量的均衡分配，以延长整个网络的寿命。

2. HEED算法HEED（Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering）算法是一种改进的分簇算法，它根据节点的能量水平和节点之间的通信距离选择簇首节点。

HEED算法通过在能量消耗较低且距离较近的节点之间建立簇来实现能量的有效利用。

此外，HEED算法还引入了节点的剩余能量因素，以进一步优化簇首节点的选择过程。

二、路由算法1. SPAN算法SPAN（Sensor Protocols for Asynchronous Network）算法是一种经典的无线传感网络路由算法，它通过优化路由路径和节点的休眠机制来降低能源消耗。

SPAN算法使用浅度睡眠和深度睡眠的方式来控制节点的活跃时间，从而减少能量的消耗。

同时，SPAN算法还引入了数据预处理和数据融合的策略，以减少节点之间的通信量，从而降低了能源开销。

2. AODV算法AODV（Ad hoc On-Demand Distance Vector）算法是一种基于距离向量的路由协议，适用于无线传感网络中的动态拓扑环境。

无线传感器网络中的分簇与路由算法优化策略研究简介无线传感器网络（Wireless Sensor Network，WSN）是一种由大量低成本、低功耗的传感器节点组成的自组织网络。

这些节点能够收集环境中的数据，通过无线通信将数据传输到基站或数据中心。

在无线传感器网络中，分簇和路由算法是优化网络性能和延长节点寿命的重要策略。

本文将重点探讨无线传感器网络中分簇和路由算法的优化策略研究。

一、无线传感器网络中的分簇算法分簇算法是将节点划分为若干个簇（cluster），每个簇都有一个簇头（cluster head）来负责数据聚集和传输。

常见的分簇算法包括LEACH、PEACH、SEP等。

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的分簇算法，它采用概率模型将节点选择为簇头，以均匀地分布能量消耗，延长网络寿命。

为了优化分簇算法的性能，研究者提出了一些改进策略。

一种改进策略是基于节点能量水平和节点位置的动态簇头选择策略。

根据节点的能量水平来选择簇头，能量较高的节点更有可能成为簇头，以提高网络的稳定性和寿命。

另一种改进策略是基于人工智能算法的簇头选择策略，例如遗传算法、粒子群算法等。

通过优化目标函数，选择最优的簇头节点，进一步提高网络性能。

二、无线传感器网络中的路由算法路由算法决定了节点间的通信路径，对网络的性能和能耗有重要影响。

常见的路由算法包括LEACH-C、TEEN、APTEEN等。

LEACH-C是在LEACH算法的基础上增加了一些机制，如簇头选择策略、数据传输控制策略等。

TEEN（Threshold-sensitive Energy Efficient sensor Network protocol）是一种基于阈值敏感的能量效率路由协议，通过设置阈值来控制节点的工作模式，以达到节能的目的。

APTEEN（Adaptive Periodic Threshold-sensitive Energy Efficient sensor Network protocol）是对TEEN的改进版本，它引入了自适应周期性机制，根据路由质量和节点能量进行分析，动态调整周期长度。

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，因此需要设计一种有效的节点故障检测和处理机制。

此外，在网络中可能会存在信号干扰、多径传输等问题，这些也需要在算法设计中进行考虑。

无线传感器网络中能量有效分簇路由算法周则顺;李腊元;许毅;高玉【摘要】In view of the energy limited characteristics of wireless sensor network, an energy efficient clustering routing algorithm (EECRA) in wireless sensor network was proposed. A data delivery based on the minimum energy routing applying in the cluster is proposed. The cluster heads were selected in terms of residual energy of nodes and distance between cluster heads by base station. To reduce power consumption, the cluster heads use multi-hop routing method transmits data to the base station. Simulation results shown that compared with leach protocol, the protocol can lead to the increase of sensor network lifetime. Moreover, the protocol increases the balance of energy dissipation, scalability and reliability of WSNs.%由于无线传感器节点的电源能量有限,提出了一种能量有效分簇路由算法(EECRA).该算法是基于最小能量的数据转发并运用于簇内路由中,簇头由基站根据节点的剩余能量和簇头之间的距离来选定,为了减小簇头节点的能量开销,簇头之间采用了多跳中继的方式将采集的数据发送到基站.仿真结果证明:该算法与LEACH协议相比,不仅提高了网络寿命,同时节点的能耗均衡性、网络扩展性和可靠性都大大的提高.【期刊名称】《武汉理工大学学报（交通科学与工程版）》【年(卷),期】2011(035)006【总页数】4页(P1157-1160)【关键词】无线传感器网络;能量有效;分簇【作者】周则顺;李腊元;许毅;高玉【作者单位】武汉理工大学计算机学院武汉430063;武汉理工大学计算机学院武汉430063;武汉理工大学计算机学院武汉430063;武汉理工大学计算机学院武汉430063【正文语种】中文【中图分类】TP393.01无线传感器网络（wireless sensor networks）是信息感知和采集技术最重要的技术之一，它部署灵活、维护简单，广泛应用于军事侦察、环境监测、医疗监护、农业养殖和其他商业领域，以及空间探索和抗灾抢险等特殊领域.由于传感器节点一般由电池供电，能量有限且不可补充，因此，在影响无线传感器网络生命周期的众多因素中，节点的能量最为重要.同时，分簇算法与平面路由算法相比具有更好的能量有效性及可扩展性［1］.文献［2］中HEED选举簇头时考虑了剩余能量，但以主从关系引入了多个约束条件作用于簇头的选举过程，提高了协议的复杂度.本文提出了一种基于能量有效的分簇的路由算法（EECRA），该算法有效地平衡各节点的能量消耗，最大化整个网络的生命周期.1 EECRA的网络描述无线传感网络由N个随机部署的节点组成，因此可有如下描述定义.定义1 设图G＝（V，E）为简单连通无向图，当且仅当图G为无自圈的、连通的无向图；且G中任意2个节点之间最多有一条边，其中V为所有节点构成的顶点集合，E为所有链路构成的边集合.定义2 假定传感器网络G中各节点均具有相同的初始能量E0，对G中的任意节点v，可用E（v）表示节点v的当前剩余能量；同时，节点具备数据融合功能，每个节点都有一个惟一的标识（ID）.定义3 网络中节点通信采用Heinzelman等人在文献［2－3］中提出的无线通信模型.当发送节点与接节点的距离小于阈值d0时，采用自由空间模型，即发送方发数据的能耗与距离的平方成正比，否则采用多路衰减模型，发送方发送数据的能耗与距离的四次方成正比.发送方发送k bit的数据到距离为d的接收方所消耗的能量为式中：Eelec为发射电路的能耗；εfs，εmp分别为这2种模型中功率放大所需的能量.2 EECRA的实现EECRA算法是按轮运行，每轮分为成簇阶段和数据传输阶段.在成簇阶段首先将所有节点组织成簇，然后构造路由树，在数据传输阶段把网络采集的数据融合后传递到基站.为了减小簇头节点的能量开销，簇头之间采用了多跳中继的方式将采集的数据发送到基站.2.1 簇及簇头的选择算法EECRA为分布式竞争算法，簇首的选择以节点与基站的距离及其邻居节点的剩余能量中的最小为主要依据.算法开始时，基站先以给定的功率向全网发送广播信号BS＿message，节点根据接收到的信号强度计算出它到基站的距离di－BS，由该距离值得到自己的竞争半径Ri，计算如下.式中：c为控制取值范围的参数，依网络规模在［0，1］内取值，其值确定后固定不变；dmax和dmin为节点到基站的距离的最大值和最小值；Rc为节点的最大竞争半径.每个节点将竞争半径内的区域作为自己的竞争区域，将竞争区域内的所以其他节点看做是自己的邻居.节点以半径Rc广播消息E＿message（ID，Eresidual）并根据邻居节点发送的 E＿message消息更新邻居表，得到其开始簇首竞争的时刻tc.式中：μ为分布在［0.9，1］的随机实数；T 为事先规定的簇首竞争持续时间；¯E 为邻居节点的平均剩余能量；Eresidual为节点的剩余能量.若节点在竞争时刻到来之前已经收到邻居节点的簇首申明消息 HEAD－message （ID），则退出竞争并加入以邻居节点为簇首的簇.否则，节点统计邻居节点中已加入簇的节点数并与阈值k（t）进行比较.当节点数小于阈值k（t）时，节点广播簇首申明消息宣布竞争成功.阈值k（t）的计算公式如下式中：t为当前时间；m为全部邻居节点数.2.2 簇成员加入簇算法网络的簇头确定后，普通节点选择合适的簇加入.普通节点选择转发功耗最小的簇头作为自己的簇头.首先所有的簇头广播自己的节点号和接收到Sink的信号强度，在簇头通信半径内，普通节点接收并将簇头信息存储到自己的簇头集合中，并依据信号强度计算自己经过簇头转发到Sink的能量消耗（计算按照式（1））；选取转发能量消耗最小的簇头加入［4］.簇首竞争结束后，邻居节点中有多个簇首的节点加入距自己最近的簇以减少通信干扰，未加入簇的节点发送消息J＿JOIN＿message（ID，JumpID）至剩余能量最小的邻居节点，通过该邻居节点成为其他簇的多跳成员.2.3 候选节点的处理由无线通信模型可知，节点的传输能耗随传输距离的增加显著增大.为降低传输能耗，EECRA不仅采用基于树结构的多跳路由方式，而且在选择路由候选节点时选择距离自己较近的节.因此，在簇生成后，每个簇首向全网广播消息RELAY＿message（ID，Eresidual，di－BS），根据其他簇首发送的消息强度计算得到距其他簇首的距离，依据距离值选择路由候选节点.这里引入一个阈值DBS，若簇首节点si到基站的距离大于DBS，则路由候选节点集合为SCH （i）＝｛sj｜dj－BS ≤di－BS 且di－j ≤kRi｝，其中k是使得sj存在的最小整数；否则路由候选节点集合为SCH（i）＝｛sj｜dj－BS ≤di－BS 且di－j ≤Ri｝，当且仅当集合为空集（即没有可用于数据中继的路由候选节点）时，si将数据直接传送至基站［5］. 为了均衡网络能耗，避免节点由于能量消耗过多导致提前死亡，簇首节点应当在路由候选节点中选择剩余能量较多的节点作为其中继节点.然而网络能耗还与中继节点的位置有关，仅考虑剩余能量选择中继节点往往会造成网络能耗增大，因此选择中继节点时还需考虑节点位置.假设通信采用式（1）中的自由空间模型，中继节点sj直接与基站通信，则si通过sj传输l比特数据至基站时，节点si和sj的总能耗为可以看出，d2i－j＋d2j－BS越小则传输总能耗越小.因此为减小网络能耗，EHUC 协议的路由树构造策略为：节点有多个路由候选节点时，从剩余能量最大的两个节点中选择d2i－j＋d2j－BS最小的节点作为中继节点.3 算法的正确性和复杂度分析性质1 整个网络的控制消息复杂度为O（N）.证明协议开始时，每个节点广播一条E＿message消息.簇生成过程中，每个簇首广播一条HEAD＿message消息，每个单跳簇成员最多广播两条JOIN＿message消息，每个多跳簇成员广播一条J＿JOIN＿message消息.假设网络节点数为N，生成簇首数为X，单跳簇成员数为Y，则多跳簇成员数为N－X－Y.在路由树构造过程中，每个簇首广播一条RELAY＿MSG消息［6］.因此网络中总的控制消息开销为所以整个网络的控制消息复杂度为O（N）.证毕性质2 整个网络中，节点的存储开销为O（N）.证明协议中节点存储开销在于每个节点保存所有邻居节点的信息以及簇首节点保存路由路径里中继簇首节点的信息.网络模型为高密度静态网络，节点随机分布在整个监测区域A内，由此可知节点si的邻居数量期望为.其中：为网络监测区域的面积.同样设协议生成X个簇，则每个簇首的邻簇首数量期望最大为网络中任一节点的存储复杂度最大为所以节点的存储开销为O（N）.证毕.4 仿真实验结果分析通过对LEACH和EECRA算法的仿真比较来评估算法的平均性能，在仿真实验中由改进的NS2软件包生成，无线通信模块的参数与文献［3］相同.节点数为300，主要比较了2种算法在不同网络负载情况下的存活节点数量，平均能量消耗和网络负载平衡值等方面对它们进行性能对比.曲线上每点是40次仿真结果的平均值，每次仿真产生50次连接请求，请求产生服从呼叫的源节点和目的节点对以均匀的概率随机地从节点中选取.图1为平均能量耗费与网络规模大小的关系，显示了2种协议的网络平均能量消耗情况，当网络通信负载较大时，所有协议的能耗都在增加，但是EECRA协议的能量消耗比LEACH少，这是由于负载较高时，所有协议的簇头节点工作的时间都很长，而LEACH还存在调度开销比EECRA要大.由图还可以看出，EECRA的网络能耗都低于LEACH，这是因为LEACH采用单跳通信方式，使得簇首与基站之间的远距离无线通信消耗了大量能量.EECRA都采用多跳通信来克服LEACH的不足，降低了网络能耗，从而延长网络的寿命.图2表示存活节点数量与时间关系，说明了EECRA协议在存活节点数量方面比LEACH要强，这是因为EECRA算法能够根据簇成员数目和它们的负载动态地调整帧的长度，提高了信道的利用率，使节点的传输能量力增强，因而数据包的时间延迟较小，数据包接收率增大.图3表示网络负载平衡值与网络规模大小的关系，图中结果可以看出，EECRA算法随着网络节点增加而负载平衡值基本不变，而LEACH算法的值波动相对较大，说明EECRA算法更加稳定.图1 平均能量耗费与网络规模图2 存活节点数量与时间关系图3 网络负载与网络规模大小5 结束语文章分析了无线传感器网络路由协议的发展现状，讨论了各类路由协议的优缺点.从延长网络生存时间的角度出发，提出一种能量有效分簇路由算法，为了缩短节点间的平均通信距离，在LEACH算法的基础上提出了一种基于能量最小的分簇路由算法，此算法充分利用了分簇状路由算法的优点，通过高能量的基站完成诸多的高能耗任务，比如簇的建立、簇头节点的选举、路由机制的选择等，因此算法取得了较好的节能效果，通过NS2进行了仿真验证，EECRA算法相比LEACH算法和在能量有效性和能耗均衡方面具有更优越的性能，更适合应用于大规模的传感器网络，也更适合于未来无线传感网面向实际应用要求的通用结构配置方案.参考文献［1］李腊元，李春林.动态QoS多播路由协议［J］.电子学报.2003，9（9）：1345－1 453.［2］Soro S，Heinzelman W B.Prolonging the lifetime of wireless sensor networks via unequal clustering［J］.In：Proc.of the 19th IEEE Int＇l on Parallel and Distributed Processing Symposium.San Francisco：IEEE Computer Society Press，2005：236－240.［3］Heinzelman W R，Chandrakasan A，Balakrishman H.An application－specific protocol architecture for wireless microsensor networks［J］.IEEE Trans.On Wireless Communications，2002，1（4）：660－670.［4］李成法，陈贵海，叶懋，等.一种基于非均匀分簇的无线传感器网络路由协议［J］.计算机学报，2007，30（1）：27－36.［5］Chan H，Perrig A.ACE：An emergent algorithm for highly uniform cluster formation［C］／／Proc.of the 1st European Workshop on Sensor Networks（EWSN）.LNCS 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无线传感器网络分簇算法研究近年来，随着物联网技术的迅速发展，无线传感器网络(WSN)成为了研究热点之一。

WSN由大量的节点组成，这些节点能够自组织形成无线网，可以实现对环境的监测和控制，广泛应用于环境监测、地震预警、智能家居、智能交通等领域。

然而，WSN中每个节点电池容量有限，节点间通讯受到干扰和损耗，节点密度不均匀等问题，给WSN的部署和运行带来了很大的挑战。

因此，研究WSN的分簇算法成为了当前研究的重点。

所谓分簇算法，就是将节点按照一定的规则分成不同的簇，每个簇由一个簇头节点负责，其他节点将数据汇聚至簇头节点进行处理，从而减少了节点之间的通讯量，降低了能量消耗，增加了网络的生存时间。

目前，WSN的分簇算法主要分为两大类：基于距离的分簇算法和基于能量的分簇算法。

其中，基于距离的分簇算法主要包括LEACH、HEED、PEGASIS等；基于能量的分簇算法主要包括SEP、TEEN、MCBC等。

下面，我们将对几种典型的分簇算法进行介绍和分析。

一、LEACH算法LEACH算法是WSN中最具代表性的分簇算法之一，也是最早提出的分簇算法之一。

该算法采用定期轮换簇头的方式，降低了节点能量消耗，延长了网络寿命。

具体过程如下：首先，每个节点随机选择成为簇头节点的概率为p，不被选中的节点成为普通节点，将数据传输至其所在的簇头节点。

簇头节点负责对接收到的数据进行处理和聚合，再将处理后的数据传输至基站。

其次，在每一个周期结束后，所有节点重新随机选取簇头节点。

LEACH算法的优点在于能量均衡性好，但是存在簇头节点容易出现连续选择等问题。

二、HEED算法HEED算法是一种能量高效的分簇算法，它能够根据节点的剩余能量和节点之间的距离，选择最佳的簇头节点，从而达到整个网络的能量均衡。

具体过程如下：首先，算法根据剩余能量和节点之间的距离计算一个节点的阈值，如果节点的能量和距离都超过阈值，则该节点成为簇头节点；如果节点的能量或距离不满足阈值，则该节点成为普通节点。

面向无线传感网络的分簇算法设计与优化无线传感网络（Wireless Sensor Network, WSN）是一种由大量的、具有自组织能力和自适应能力的无线传感器节点组成的网络。

这些传感器节点具有感知环境、处理感知数据和无线通信等功能。

为了提高无线传感网络的性能和能耗效率，研究者们提出了许多分簇算法。

本文将重点介绍面向无线传感网络的分簇算法设计与优化的相关内容。

一、引言随着无线传感器网络的发展，传感器节点的数量和分布范围不断增加，对网络的管理和通信效率提出了更高的要求。

传统的无线传感网络采用扁平化的结构，所有的节点都具有相同的权重和功能，无法有效地处理大规模网络中的数据传输和能耗问题。

因此，分簇算法应运而生。

二、分簇算法的基本原理分簇算法通过将网络中的传感器节点划分为多个簇（Cluster），每个簇有一个簇首节点（Cluster Head）来管理簇内的通信和数据处理。

簇首节点负责收集簇内节点的感知数据，进行聚合和处理，并将处理结果传输到基站。

其他非簇首节点只负责感知数据的采集和传输，减少了非簇首节点的能耗。

三、经典的分簇算法1. LEACH算法LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的分簇算法。

它通过随机选择簇首节点，避免了节点的负载过重，并通过轮换机制平衡节点能量的消耗。

LEACH将网络划分为多个时期，每个时期由一个全局的控制节点负责选择簇首节点和节点轮换。

2. HEED算法HEED（Hybrid Energy-Efficient Distributed Clustering）是一种能量效率高的分簇算法。

它通过考虑节点的能量剩余和节点之间的通信成本来选择簇首节点，从而减少网络中节点的能量消耗。

HEED采用分散式的方法，减少了全局信息的传输，有效地节省了能量。

四、分簇算法的优化方法1. 基于粒子群算法的簇首节点选择优化传统的分簇算法中，簇首节点的选择往往采用随机或者基于能量级别的方法。

无线传感器网络中的分簇算法优化在无线传感器网络中，分簇算法是非常重要的一个环节。

在传感器节点数量较大的情况下，将节点分组成若干个簇，可以有效提高网络的效率和能耗。

而为了优化分簇算法，许多学者和工程师在这方面做了大量的探索和实践。

首先，我们需要了解无线传感器网络中分簇的基本原则。

传感器网络中，节点之间的通信往往都是相对独立的，节点间需要进行数据共享时，通常需要通过某一节点进行中转。

如果每个节点都直接与中心节点进行通信，无疑会浪费许多能源，而且通信速度也会受到很大的制约。

因此，我们需要将传感器节点按照一定的规则分为多个簇，使得每个簇拥有一个簇头节点，其他节点都直接或者间接与簇头相连。

之后，我们需要考虑如何选取簇头节点。

在选择簇头节点时，要考虑到节点的位置、剩余能源、计算能力等因素。

传感器节点通常都是通过电池供电的，因此节点的能源必须得到充分利用。

同时，节点的计算能力也是影响选择的一个重要因素，高计算能力的节点通常会优先被选为簇头节点。

基于这些考虑，我们可以根据一定的规则来选取簇头节点，如距离某一基站近且计算能力强的节点等等。

选择好簇头节点后，我们需要考虑如何分配网络中的其他节点。

最基本的分簇算法是随机分配，即将每个节点随机分配给一个簇头。

这种算法实现简单，但是对于节点的能耗和网络的负载均衡等方面来说都存在问题。

一种解决方案是基于节点的位置和数据传输强度来进行分配，即将距离较近的节点分配给同一簇头，使得通信距离更短，从而能够降低能耗。

此外，为了进一步降低节点之间的通信量，我们还可以将某些节点分配给旁边的簇头，而不是自己所在的簇头。

这样可以减少节点与簇头之间的通信量，进而降低能耗并提高网络的效率。

除了上述基本的分簇算法外，还有很多其他的算法可以用来优化网络的分簇过程。

例如，基于贪心算法的分簇策略能够在保证网络能耗均衡的情况下，更好地降低节点之间的通信量。

需要注意的是，在优化分簇算法时，我们需要兼顾网络的能耗和效率。