【LEACH協(xié)議】基于matlab模擬WSN分簇協(xié)議LEACH和DEEC算法仿真
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無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（Wireless Sensor Network，WSN）是由大量的自主節(jié)點(diǎn)組成的網(wǎng)絡(luò)，這些節(jié)點(diǎn)能夠感知環(huán)境中的信息并將其傳輸給其他節(jié)點(diǎn)。在WSN中，節(jié)點(diǎn)之間的通信非常重要，因?yàn)樗鼈冃枰獏f(xié)調(diào)工作以實(shí)現(xiàn)共同的目標(biāo)。為了有效地管理和組織WSN中的節(jié)點(diǎn)，分簇協(xié)議被廣泛應(yīng)用。
分簇協(xié)議是一種將節(jié)點(diǎn)劃分為不同的簇（cluster）以便進(jìn)行有效通信和協(xié)調(diào)的方法。LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）和DEEC（Distributed Energy Efficient Clustering）是兩種常用的分簇協(xié)議，它們?cè)赪SN中被廣泛研究和應(yīng)用。本文將介紹LEACH和DEEC算法的步驟和原理。
首先，我們來(lái)了解LEACH算法的步驟。LEACH算法是一種自適應(yīng)的分簇協(xié)議，旨在延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命和提高能源效率。以下是LEACH算法的步驟：
初始化：在網(wǎng)絡(luò)中選擇一個(gè)隨機(jī)的簇頭節(jié)點(diǎn)。每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)固定的能量閾值，當(dāng)能量低于閾值時(shí)，節(jié)點(diǎn)將無(wú)法參與簇頭的選擇。
簇頭選擇：每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的概率選擇自己是否成為簇頭。概率與節(jié)點(diǎn)的能量水平成反比，能量越高，成為簇頭的概率越低。簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)收集周圍節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)并將其傳輸給基站。
簇成員選擇：非簇頭節(jié)點(diǎn)根據(jù)與簇頭節(jié)點(diǎn)的距離選擇自己所屬的簇。節(jié)點(diǎn)將通過(guò)與簇頭節(jié)點(diǎn)之間的距離來(lái)評(píng)估自己是否應(yīng)該加入該簇。
數(shù)據(jù)傳輸：簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)收集簇成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并將其傳輸給基站。這樣可以減少整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸量，從而節(jié)省能量。
簇頭輪流：在每個(gè)輪次結(jié)束后，簇頭節(jié)點(diǎn)將被重新選擇，以便均衡能量消耗。這樣可以確保網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)能量消耗相對(duì)均勻。
接下來(lái)，我們將介紹DEEC算法的步驟。DEEC算法是一種分布式的能量高效分簇協(xié)議，旨在提高網(wǎng)絡(luò)的能源利用率。以下是DEEC算法的步驟：
初始化：每個(gè)節(jié)點(diǎn)都有一個(gè)固定的能量閾值，當(dāng)能量低于閾值時(shí)，節(jié)點(diǎn)將無(wú)法參與簇頭的選擇。此外，節(jié)點(diǎn)還需要知道網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)數(shù)量和能量水平。
簇頭選擇：每個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)預(yù)先設(shè)定的概率選擇自己是否成為簇頭。概率與節(jié)點(diǎn)的能量水平成正比，能量越高，成為簇頭的概率越高。
簇成員選擇：非簇頭節(jié)點(diǎn)根據(jù)與簇頭節(jié)點(diǎn)的距離選擇自己所屬的簇。節(jié)點(diǎn)將通過(guò)與簇頭節(jié)點(diǎn)之間的距離來(lái)評(píng)估自己是否應(yīng)該加入該簇。
數(shù)據(jù)傳輸：簇頭節(jié)點(diǎn)負(fù)責(zé)收集簇成員節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，并將其傳輸給基站。這樣可以減少整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)傳輸量，從而節(jié)省能量。
能量均衡：在每個(gè)輪次結(jié)束后，簇頭節(jié)點(diǎn)將根據(jù)能量水平重新選擇，以便均衡能量消耗。這樣可以確保網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)能量消耗相對(duì)均勻。
LEACH和DEEC算法在簇頭選擇和簇成員選擇方面有所不同，但它們的目標(biāo)都是提高網(wǎng)絡(luò)的能源利用率和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。通過(guò)采用分簇協(xié)議，WSN中的節(jié)點(diǎn)能夠更有效地協(xié)作，減少能量消耗，并提供更長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)壽命。
總結(jié)起來(lái)，LEACH和DEEC算法是兩種常用的分簇協(xié)議，它們?cè)跓o(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)中具有重要的應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)選擇合適的簇頭節(jié)點(diǎn)和簇成員節(jié)點(diǎn)，這些算法能夠提高網(wǎng)絡(luò)的能源利用率和延長(zhǎng)網(wǎng)絡(luò)壽命。在未來(lái)的研究中，我們可以進(jìn)一步改進(jìn)這些算法，以適應(yīng)不同類型的無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場(chǎng)景，并提高網(wǎng)絡(luò)的性能和可靠性。
?? 部分代碼
%1.初始參數(shù)設(shè)定模塊 ?%.傳感器節(jié)點(diǎn)區(qū)域界限(單位 M) ?xm=200; ?ym=200; ?%(1)匯聚節(jié)坐標(biāo)給定 ?sink.x=0.5*xm; ?sink.y=0.5*ym; ?%區(qū)域內(nèi)傳器節(jié)數(shù) ?n=100 ?%簇頭優(yōu)化比例（當(dāng)選簇頭的概率） ?p=0.05; ?P=0.05; ?%能量模型（單位 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 ?
?? 運(yùn)行結(jié)果
?? 參考文獻(xiàn)
[1] 朱麗華.無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法研究[D].五邑大學(xué),2013.
[2] 徐麗莉,鄒修明.基于LEACH協(xié)議的WSN改進(jìn)分簇算法的理論分析[J].黑龍江科技信息, 2014(13):2.DOI:CNKI:SUN:HLKX.0.2014-13-135.
[3] 徐麗莉,鄒修明.基于LEACH協(xié)議的WSN改進(jìn)分簇算法的理論分析[J].黑龍江科技信息, 2014(13):128-128.DOI:10.3969/j.issn.1673-1328.2014.13.135.
