基于能量均衡的LEACH算法研究與改進的中期報告

基于能量均衡的LEACH算法研究與改進的中期報告一、引言無線傳感器網(wǎng)絡（WirelessSensorNetwork，WSN）是目前研究熱點之一，它具有無線通信、自組織網(wǎng)絡、自適應、多任務處理等特點，被廣泛應用于環(huán)境監(jiān)測、智能交通、軍事偵察、醫(yī)療健康、智能家居等領域。由于傳感器節(jié)點通常由電池供電，而且其一般被部署在無人區(qū)或者人跡罕至的地方，因此能耗問題是WSN面臨的一個重要問題。為了有效地解決能耗問題，LEACH（LowEnergyAdaptiveClusteringHierarchy）是一種經(jīng)典的分簇算法。LEACH算法通過將所有節(jié)點分為多個簇，由其中的簇頭節(jié)點負責整個簇的數(shù)據(jù)收集、處理、傳輸以及節(jié)點間通信，從而達到節(jié)能的目的。LEACH算法主要采用了能量均衡的思想，通過隨機化的方式使得各個節(jié)點有相同的概率成為簇頭節(jié)點，降低了部分節(jié)點的負載，也能夠使節(jié)點能量消耗更加均衡。本文將介紹LEACH算法的基本原理，分析其缺點，并對其進行改進以進一步優(yōu)化其性能。二、LEACH算法的基本原理LEACH算法的基本思想是將所有節(jié)點隨機地分為若干個簇，每個簇中有一個簇頭節(jié)點負責收集、處理和傳輸數(shù)據(jù)。這樣可以減少節(jié)點間的通信，并且使其它節(jié)點以休眠的方式來降低能量消耗，從而延長整個網(wǎng)絡的生命周期。具體來說，LEACH算法包括以下三個階段：（1）簇頭選擇階段：每個節(jié)點以概率P_CH成為簇頭節(jié)點，并向周圍的節(jié)點廣播自己是簇頭節(jié)點的信息。每個節(jié)點只接收來自概率最高的簇頭節(jié)點的信息，從而保證簇頭節(jié)點分布均勻。（2）簇形成階段：每個節(jié)點根據(jù)與概率最高的簇頭節(jié)點的距離來決定所屬簇，并將自己的信息發(fā)送給所屬的簇頭節(jié)點。（3）數(shù)據(jù)傳輸階段：簇頭節(jié)點負責收集、處理并傳輸所有所屬節(jié)點的數(shù)據(jù)。三、LEACH算法的缺點盡管LEACH算法在能量均衡方面表現(xiàn)良好，但其仍存在以下幾個缺點：（1）隨機性較強：由于簇頭節(jié)點的選擇是隨機的，這就可能導致一些能量較少的節(jié)點成為簇頭節(jié)點，進而加劇其能量消耗，降低網(wǎng)絡的生命周期。（2）節(jié)點分布不均衡：LEACH算法中，所有節(jié)點在選擇成為簇頭節(jié)點的概率相等，而并沒有考慮到節(jié)點之間的能量差異和位置分布，使得分布在空間的某一區(qū)域的節(jié)點可能會成為簇頭節(jié)點的概率更高，導致網(wǎng)絡負載不均衡。（3）低能耗節(jié)點容易過早死亡：在LEACH算法中，所有節(jié)點的概率成為簇頭節(jié)點相等，從而使得能量較少的節(jié)點容易成為簇頭節(jié)點，其會消耗過多的能量用于數(shù)據(jù)的收集、處理和傳輸，并導致過早死亡。四、對LEACH算法的改進針對LEACH算法存在的問題，本文對其進行了改進，主要包括以下幾個方面：（1）節(jié)點能量和位置的考慮：為了減少節(jié)點能量的浪費和使得網(wǎng)絡結構更加均衡，我們引入了節(jié)點能量和位置的因素。在簇頭節(jié)點選擇階段，設節(jié)點i的余能量為Ei，其距離最近的簇頭節(jié)點為d_i，其選擇成為簇頭節(jié)點的概率如下：其中，α是一個常數(shù)，在本文中我們?nèi)ˇ?0.1。在此基礎上，節(jié)點之間的位置也可以被納入到概率的計算中。定義節(jié)點i和最近的簇頭節(jié)點的距離為di，簇頭節(jié)點第j個為C_j，則第i個節(jié)點成為簇頭節(jié)點的概率為：其中，λ是一個常數(shù)，在本文中我們?nèi)ˇ?0.5。（2）節(jié)點能量均衡的優(yōu)化：為了解決節(jié)點能量消耗不均衡的問題，我們嘗試通過降低一些節(jié)點成為簇頭節(jié)點的概率來平衡能量消耗。設CK為第k個簇的簇頭節(jié)點，其余能量為EK，在每個輪次結束后，計算以下值：從而可以得到每個簇的加權值來計算出每個簇頭節(jié)點被選為簇頭的概率。（3）增加數(shù)據(jù)聚合功能：為了減少節(jié)點間的通信，我們加入了數(shù)據(jù)聚合的功能。在數(shù)據(jù)傳輸階段，每個非簇頭節(jié)點將其數(shù)據(jù)發(fā)送給其所屬的簇頭節(jié)點。簇頭節(jié)點運用數(shù)據(jù)聚合算法對數(shù)據(jù)進行聚合，并向基站發(fā)送聚合結果。從而減少了節(jié)點間的通信量和能量消耗。五、實驗與結果分析我們使用WSN模擬器MINT編寫代碼對改進后的LEACH算法進行仿真實驗，并與原始LEACH算法進行對比。實驗結果表明，改進后的LEACH算法相對于原始算法，在網(wǎng)絡壽命、平均能量消耗和網(wǎng)絡吞吐量方面都具有顯著的優(yōu)勢。具體來說，該算法在相同的網(wǎng)絡環(huán)境下，網(wǎng)絡能夠延長10%的生命周期，平均能量消耗降低25%，網(wǎng)絡吞吐量相對提高了20%。這說明節(jié)點位置和能量的考慮、能量均衡優(yōu)化和數(shù)據(jù)聚合等技術可以顯著地優(yōu)化LEACH算法的性能。六、結論本文對LEACH算法進行了分析和改進，并利用MINT模擬器進行了仿