LEACH

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leach协议

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leach协议协议名称:Leach协议一、背景介绍Leach协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是一种用于无线传感器网络(WSN)中的能量高效的分簇协议。

该协议通过将传感器节点划分为簇(cluster)并选择簇头(cluster head)来降低能量消耗,延长网络寿命。

本协议旨在实现高效的数据传输和能量平衡。

二、协议目标1. 降低无线传感器网络中的能量消耗,延长网络寿命。

2. 提供高效的数据传输和通信能力。

3. 实现传感器节点之间的能量平衡,避免能量耗尽导致节点失效。

三、协议内容1. 初始化阶段a. 每个传感器节点随机选择一个时间片作为其通信轮次。

b. 节点根据其能量水平决定是否成为簇头节点,能量水平高的节点更有可能成为簇头节点。

c. 节点广播自己的簇头选择信息,并收集其他节点的选择信息。

d. 节点根据收到的选择信息决定是否加入某个簇。

2. 簇形成阶段a. 节点选择一个簇头节点作为其父节点,并发送加入请求。

b. 簇头节点接收加入请求,并根据一定的策略选择是否接受该节点加入。

c. 被接受的节点成为该簇的成员,否则继续选择其他簇头节点发送加入请求。

d. 簇头节点维护成员列表,并将该列表发送给所有成员节点。

3. 数据传输阶段a. 簇头节点收集成员节点的数据,并进行聚合处理。

b. 簇头节点将聚合后的数据发送给基站或其他目标节点。

c. 成员节点将自己采集到的数据发送给簇头节点。

4. 能量平衡机制a. 簇头节点周期性地向成员节点广播能量消耗情况。

b. 成员节点根据收到的能量消耗情况,决定是否重新选择簇头节点。

c. 节点在一定时间内轮流担任簇头节点的角色,以实现能量的均衡分配。

四、协议优势1. 能量高效:通过分簇和选择簇头节点的方式,降低了能量消耗,延长了网络寿命。

2. 高效的数据传输:簇头节点对成员节点的数据进行聚合处理,减少了冗余数据的传输。

3. 能量平衡:通过周期性地重新选择簇头节点,实现了能量的均衡分配,避免了能量耗尽导致节点失效。

LEACH算法讲解

LEACH算法讲解

LEACH算法讲解LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)算法是⼀种⾃适应分簇拓扑算法,它的执⾏过程是周期性的,其中定义了“轮”(round)的概念来实现周期性。

每轮循环分为族的建⽴阶段和稳定的数据通信阶段。

1、在簇的建⽴阶段,相邻节点动态地形成簇,随机产⽣簇头;2、在数据通信阶段,簇内节点把数据发送给簇头,簇头进⾏数据融合并把结果发送给汇聚节点。

由于族头需要完成数据融合、与汇聚节点通信等⼯作,所以能量消耗⼤。

LEACH算法能够保证各节点等概率地担任簇头,使得⽹络中的节点相对均衡地消耗能量。

1、簇头选举⽅法LEACH算法选举簇头的过程如下:节点产⽣⼀个0~1之间的随机数,如果这个数⼩于阀值T(n),则发布⾃⼰是簇头的公告消息。

在每轮循环中,如果节点已经当选过簇头,则把T(n)设置为0,这样该节点不会再次当选为簇头。

对于未当选过簇头的节点,则将以T(n)的概率当选;随着当选过簇头的节点数⽬增加,剩余节点当选簇头的阀值T(n)随之增⼤,节点产⽣⼩于T(n)的随机数的概率随之增⼤,所以节点当选簇头的概率增⼤。

当只剩下⼀个节点未当选时,T(n)=1,表⽰这个节点⼀定当选。

T(n)可表⽰为:其中,P是簇头数量占全部节点数量的百分⽐(⼀般会设为⼀个固定值,如 0.05 ),r是选举轮数,r mod (1/P)代表这⼀轮循环中当选过簇头的节点个数,G是在最后1/P轮中没有成为簇头的节点集。

2、数据通信当簇头选定之后,簇头节点主动向⽹络中节点⼴播⾃⼰成为簇头的消息。

接收到此消息的节点,依据接收信号的强度,选择它所要加⼊的簇,并发消息通知相应的簇头。

基于时分多址(Time Division Multiple Address,简称TDMA)的⽅式,簇头节点为其中的每个成员分配通信时隙,并以⼴播的形式通知所有的簇内节点。

这样保证了簇内每个节点在指定的传输时隙进⾏数据传输,⽽在其他时间进⼊休眠状态,减少了能量消耗。

述leach算法的工作流程

述leach算法的工作流程

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leach簇头选举法阈值公式

leach簇头选举法阈值公式

leach簇头选举法阈值公式Leach 簇头选举法阈值公式,这可是个有点复杂但又特别有趣的东西。

咱先来说说啥是 Leach 簇头选举法。

想象一下,有一大群小机器人在一个大场地里跑来跑去,得有人来指挥它们,不然就乱套啦。

这时候,就需要选出一些“小领导”,也就是簇头,来负责协调和管理。

Leach 簇头选举法就是用来决定谁能当这个“小领导”的方法。

而其中的阈值公式呢,就像是一个神秘的魔法公式,决定着谁能被选中成为簇头。

我给您举个例子哈,就像我们在班级里选班长。

如果只是随便选,可能选出来的班长不一定能管好班级。

但是如果有一套规则,比如说学习成绩好、组织能力强、跟同学们关系好等等,按照这些标准来选,就能选出比较合适的班长啦。

Leach 簇头选举法的阈值公式就是这样一套规则。

这个阈值公式会考虑很多因素。

比如说节点的剩余能量,就像咱们人要是精力充沛才能干好活儿,节点能量足才能更好地完成任务嘛。

还有节点到基站的距离,离得太远或者太近可能都不太好。

记得有一次,我在观察一个小型的传感器网络实验。

那些小小的传感器节点就像一个个努力工作的小蜜蜂,不停地发送和接收信息。

当时,我特别关注其中一个节点,它的能量不算高,但是位置还不错。

按照阈值公式计算,它原本不太可能成为簇头。

可没想到,在那次选举中,因为其他节点的情况更不理想,它居然被选中了。

这让我深刻地感受到,这个阈值公式虽然有一定的规律,但实际情况中的各种变化也会带来意想不到的结果。

再深入说,这个阈值公式其实也是在不断优化和改进的。

就像我们做事情,一开始可能方法不太好,但随着经验的积累和不断尝试,会找到更好的办法。

科研人员们也是这样,一直在努力让这个公式更加准确、更加高效。

总之,Leach 簇头选举法阈值公式虽然复杂,但它对于优化网络性能、提高资源利用率等方面有着重要的作用。

我们在研究和应用它的时候,要充分考虑各种实际情况,不断探索和创新,让它能更好地为我们服务。

希望我这么一讲,您能对 Leach 簇头选举法阈值公式有个更清楚的了解。

简述LEACH算法的基本原理。

简述LEACH算法的基本原理。

简述LEACH算法的基本原理。

LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)算法是一种无线传感器网络中常用的能量有效的数据聚集协议。

其基本原理是将传感器节点分为若干个簇,每个簇有一个簇头节点,簇头节点负责收集和汇总本簇内的数据并将其传输到基站,从而减少无线传输的能量消耗,延长网络寿命。

LEACH算法的具体实现步骤如下:
1. 初始阶段:每个节点随机选择一个数值作为阈值,若节点的能量水平高于该阈值,则该节点有可能成为簇头节点。

2. 簇头节点选择阶段:每个节点通过计算与其距离的平方和来确定与其最近的簇头节点,并将自己加入该簇头节点所在的簇中。

每个簇头节点根据自己的能量水平计算出一个概率值,该概率值与其他节点的能量水平成反比,能量水平越高的节点成为簇头节点的概率越小。

簇头节点将自己的概率值广播给其他节点,每个节点通过比较自己的概率值和簇头节点的概率值来决定是否成为簇头节点。

3. 簇内通信阶段:每个节点将数据发送给其所在的簇头节点,簇头节点负责汇总和压缩数据,并将数据传输到基站。

4. 轮换阶段:为了平衡能量消耗,每个簇头节点轮流充当簇头节点,其他节点
重新选择簇头节点。

LEACH算法的优点是能够有效地减少能量消耗,延长网络寿命,同时具有良好的可扩展性和自适应性。

但是由于其随机性较强,可能导致网络中出现簇头节点密集或稀疏的情况,从而影响网络性能。

无线传感器网络中能效优化算法的使用教程

无线传感器网络中能效优化算法的使用教程

无线传感器网络中能效优化算法的使用教程无线传感器网络(Wireless Sensor Network,缩写WSN)是由许多无线传感器节点组成的网络,节点分散在监测区域内,通过无线通信传输收集到的数据。

在WSN中,能源是一个关键资源,因此如何优化能量消耗成为了研究的重要问题。

本文将为您介绍几种在无线传感器网络中常用的能效优化算法,并详细说明每个算法的使用方法和优势。

1. LEACH算法LEACH(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是一种经典的能效优化算法。

它通过分簇的方式将传感器节点划分为无数个簇,并通过轮流担任簇首的方式来实现对能量消耗的均衡。

LEACH的使用方法如下:- 建立初始网络:将网络中的传感器节点随机地分为簇首节点和普通节点,并为每个节点分配能量。

- 簇首选举:普通节点根据一定的概率选择成为簇首节点,同时广播自己的信息给其他节点。

- 数据收集:簇首节点负责收集整个簇中的数据,并将聚合后的数据发送到基站进行处理。

LEACH算法的优点是能够减少数据传输的距离和能量消耗,从而延长整个网络的寿命。

2. PEGASIS算法PEGASIS(Power Efficient Gathering in Sensor Information Systems)是一种基于链路的能效优化算法。

它通过建立一个节点的链表来传输数据,从而减少节点之间的通信开销。

使用PEGASIS算法的方法如下:- 邻居查询:每个节点查询自己的邻居节点,并选择与自己距离最近的节点作为自己的下一个节点。

- 建立链表:每个节点根据前一步选择的下一个节点建立自己的链表,节点之间通过直接跳跃实现链表的建立。

- 数据收集:链表的第一个节点负责收集整个链表中的数据,并将数据传输到基站。

PEGASIS算法的优势在于能够有效减少节点之间的通信开销,从而延长整个网络的寿命。

3. S-MAC算法S-MAC(Sensor Medium Access Control)是一种基于时间同步和睡眠模式的能效优化算法。

leach协议

leach协议

leach协议Leach协议是一种用于无线传感器网络的能量平衡路由协议,它旨在通过动态地调整传感器节点的工作模式,延长网络的生命周期。

在传感器网络中,能源是一种宝贵的资源,因此如何有效地利用能源,成为了无线传感器网络研究的重要课题之一。

Leach协议正是为了解决这一问题而诞生的。

Leach协议的核心思想是将传感器节点分为两类,簇首节点和普通节点。

簇首节点负责接收周围普通节点的数据,并将汇总后的数据传输给基站,而普通节点则负责采集数据并将数据发送给周围的簇首节点。

这种分工的设计有效地降低了普通节点的能耗,延长了整个网络的生命周期。

在Leach协议中,簇首节点的选择是一个关键的环节。

为了保证网络中各个簇首节点的负载均衡,Leach协议采用了轮换的方式来选择簇首节点。

具体来说,Leach协议将时间划分为若干个轮次,在每个轮次开始时,网络中的每个节点都有一定的概率成为簇首节点,而不同节点的概率是相同的。

这样一来,每个节点都有机会成为簇首节点,从而实现了负载均衡。

除了簇首节点的选择外,Leach协议还引入了分簇的概念。

在每个轮次开始时,普通节点会选择一个簇首节点进行关联,而簇首节点则负责管理与自己相关联的普通节点。

这种分簇的设计有效地减少了节点之间的通信开销,提高了网络的能效。

另外,Leach协议还引入了时间分割多址(TDMA)的技术,通过对网络中不同节点的工作时间进行合理的调度,避免了节点之间的冲突,提高了网络的吞吐量。

总的来说,Leach协议通过合理地分工、轮换簇首节点、分簇和TDMA技术的引入,有效地延长了无线传感器网络的生命周期,提高了网络的能效。

同时,Leach协议的设计简单、易于实现,适用于各种规模的传感器网络。

在实际应用中,Leach协议已经被广泛地应用于各种无线传感器网络中,并取得了良好的效果。

随着无线传感器网络的不断发展,相信Leach协议将会在未来发挥越来越重要的作用,为无线传感器网络的发展贡献力量。

leach协议

leach协议

leach协议协议名称:Leach协议1. 引言Leach协议是一种用于无线传感器网络(WSN)中能量有效的分簇路由协议。

本协议旨在通过将无线传感器节点分为集群(cluster)并选择一个临时的簇首(cluster head)来减少能量消耗,延长整个网络的生命周期。

本协议的目标是提高网络的能量效率、减少能量消耗不均衡以及降低传输延迟。

2. 定义2.1 无线传感器网络(WSN):由大量分布在特定区域内的无线传感器节点组成的网络,用于收集、处理和传输环境数据。

2.2 集群(Cluster):由一组相邻的传感器节点组成的子网络,其中一个节点被选为簇首。

2.3 簇首(Cluster Head):每个集群中被选为临时簇首的节点,负责收集集群内节点的数据并将其传输到基站。

2.4 基站(Base Station):无线传感器网络中的中心节点,负责接收和处理从簇首传输的数据。

3. 协议流程3.1 集群形成阶段3.1.1 初始化:每个传感器节点根据预先设定的概率p选择是否成为簇首。

概率p可以根据网络规模和能量消耗平衡要求进行调整。

3.1.2 簇首选择:传感器节点根据其剩余能量大小选择成为簇首。

能量越高的节点被选为簇首的概率越大。

3.1.3 集群形成:每个非簇首节点选择距离最近的簇首节点进行关联,形成集群。

3.2 数据传输阶段3.2.1 数据采集:每个传感器节点根据预设周期采集环境数据,并将数据发送给其所属的簇首。

3.2.2 聚合与压缩:簇首节点收集来自其所属节点的数据,并进行聚合与压缩,减少数据量。

3.2.3 数据传输:簇首节点将聚合后的数据传输给基站,可以采用多跳传输或直接传输的方式。

3.3 能量平衡机制3.3.1 簇首轮流:为了避免某些簇首节点能量过早耗尽,每个簇首节点在每一轮中轮流充当簇首的角色。

3.3.2 簇首重新选择:当簇首能量低于一定阈值时,重新选择簇首节点,以平衡能量消耗。

3.3.3 节点睡眠:非簇首节点在完成数据传输后,可以进入睡眠状态以节省能量。

leach协议

leach协议

Leach协议简介Leach(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是一种无线传感器网络中常用的分簇协议。

该协议基于分簇的方式,使得无线传感器节点能够有效地将数据传输到基站,从而延长整个网络的生命周期。

本文将介绍Leach协议的工作原理、特点以及应用场景。

工作原理Leach协议采用分簇的方式组织无线传感器节点。

每个节点在每个轮次中以一定的概率成为簇头节点,并负责收集和聚合其他节点的数据,并将聚合后的数据传输给基站。

其工作原理如下:1.初始阶段:每个节点根据预设的概率成为簇头节点。

这个概率可以在每个轮次中动态调整,以保证所有节点都有机会成为簇头节点。

2.簇头选择:节点通过计算与其它节点的距离来决定自己是否成为簇头节点。

距离越小,成为簇头的概率越高。

这样可以保证簇头节点分布均匀,避免节点集中在某一区域。

3.簇头通信:簇头节点负责与其他节点进行通信,收集并聚合数据。

簇头节点通过多跳的方式将数据传输给基站。

这种多跳方式减小了节点到基站的距离,节约了能量。

4.簇头轮流变更:为了均衡网络中各个节点的能量消耗,每个节点在一个轮次中只能成为簇头一次。

通过轮流变更簇头节点,可以使得每个节点都有机会承担更多的能量负担。

特点Leach协议具有以下几个特点:1.能量均衡:通过每个节点轮流变更成为簇头节点,Leach协议可以使得网络中各个节点的能量消耗均衡。

避免了少数节点能量消耗过快导致网络寿命缩短的问题。

2.低能耗:Leach协议采用分簇的方式,只有簇头节点需要与基站进行通信,其余节点只需要将数据传输给簇头节点即可。

这种方式减小了节点的能量消耗,延长了网络的寿命。

3.自适应性:Leach协议中的簇头节点选择是基于节点之间的距离计算的,距离越小的节点成为簇头的概率越高。

这种自适应性使得网络能够适应节点的位置分布,提高了网络的覆盖范围。

4.扩展性:Leach协议支持大规模无线传感器网络。

leach协议

leach协议

leach协议Leach(Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议是一种自动形成集群的,适应能量低的无线传感器网络(WSN)中的节点通信的协议。

Leach协议的主要目标是延长无线传感器网络的生命周期和提高网络的能量使用效率。

它通过集群化方式,将节点组织成多个集群,每个集群有一个选为簇首的节点。

簇首节点负责在集群内转发数据,而其他节点只需将数据传输给其所属的簇首节点。

这样可以减少了节点之间的通信距离,从而降低了能量的消耗。

在初始阶段,每个节点都是潜在的簇首节点。

为了避免某些节点能量过早耗尽,采用了随机方式选择簇首。

节点根据自身能量状态和与周围节点的距离决定是否成为簇首节点,在选择过程中通过一定的概率,使能量低的节点有更大的概率成为簇首节点。

在每个轮次的开始,每个节点都处于未分配状态,即没有加入任何集群。

节点首先通过计算自身与周围节点的距离来确定最近的簇首节点,并将其加入该簇。

在每个节点完成选择簇首后,簇首节点开始广播插槽选择信息,每个节点根据该信息决定自己的插槽时隙。

插槽时隙是为了避免节点间的冲突,只有在自己的插槽时隙中才能进行数据传输。

数据传输过程中,节点会根据自身能量剩余情况,以及在上一轮次中是否作为簇首节点的经验,调整自己的能量消耗策略。

这种自适应的能量消耗策略可以让簇首节点能够更长时间地保持活跃,从而延长整个网络的寿命。

Leach协议还引入了轮转的概念,将节点的簇首身份进行轮流交替。

这样可以确保所有节点都有机会成为簇首节点,减少了相对于其他节点更早耗尽能量的风险。

总之,Leach协议通过集群化的方式,在无线传感器网络中实现了节能的目标。

通过引入随机选择和轮转机制,使得整个网络的能量消耗更加平衡,延长了无线传感器网络的寿命。

此外,Leach协议还可以适应网络的动态变化,保证了网络的稳定性和鲁棒性。

给喜欢的特殊备注英文L开头

给喜欢的特殊备注英文L开头

给喜欢的特殊备注英文L开头1、latisha(拉逖莎,拉蒂莎)音标为[latisha],中文读作拉逖莎,这个英文名不仅看起来成熟,但拼写起来是很好看,女性运用此英文名起名,可彰显出规矩,自觉、开朗乐观的性格。

latisha历史上最早出现于拉丁语、英语,这个名字在国外流行度尚可。

拉逖莎代表快乐。

2、Lula(卢拉)该名读音是[lu-la],整体悦耳动听优美悦耳,是一个高端的英文名,作为女性英文名,第一印象是本人知难而上,可靠、可亲。

lula 最早来源于德语、英语,这个名字在国外较为常见。

卢拉代表卢拉,璐拉。

3、Laidley(莱德利)此英文名字翻译为莱德利,这个英文名不仅看起来寓意好,但拼写起来是很音律优美,把这个单词当作女性的英文名字,会给人一种清爽、叹为观止的感觉。

laidley历史来源于英语,这个名字在国外超级流行!莱德利的意思是来自小溪草地。

4、lillah(莉拉)该名读音是[lillah],这个英文名不仅看起来个性,但拼写起来是很优美悦耳,以此来作为女性的英文名寓意着他是个丰满,男人化、敢说敢作的人!lillah源自希伯来语、希腊语,这个名字在国外流行度尚可。

莉拉的寓意是百合花。

5、Lurlene(鲁琳)lurlene中文音译为鲁琳,该名由2个音节组成,看起来很长独特,把这个单词当作女性的英文名字,会给人一种友善、男性化的感觉!lurlene最早来源于德语,这个名字在国外小众少见。

鲁琳包含诱惑者的寓意。

6、lieve(利夫)此英文名字,中文音译为利夫,该名整体看起来很谐音,也很寓意好,作为女性名字,展现爱动脑筋绝美聘婷秀雅的品格特点!lieve 来源于荷兰语、英语,这个名字在国外流行度尚可。

在荷兰语里,Lieve 的意思是“亲爱的”或“我可爱的”。

7、Lynda(琳达)此英文名字,中文音译为琳达,一共5字母,是一个好听的英文名,女人运用此英文名起名,可彰显出得体,活泼、谨慎的性格。

我们分析,名字是Lynda的人大家认为都比较独立、体贴,这个名字在国外比较少见。

leach

leach

计算过程:
figure(1); for i=1:1:n %checking if there is a dead node if (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; end if(S(i).ENERGY==0) dead_n=dead_n+1; end hold on; end if S(i).E>0 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; end end plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'x'); 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 dies if (dead==1) if(flag_first_dead==0) first_dead=r flag_first_dead=1; end end countCHs=0; cluster=1; for i=1:1:n if(S(i).E>0) temp_rand=rand; if ( (S(i).G)<=0) %Election of Cluster Heads if(temp_rand<= (p/(1-p*mod(r,round(1/p))))) countCHs=countCHs+1; packets_TO_BS=packets_TO_BS+1; PACKETS_TO_BS(r+1)=packets_TO_BS; 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; cluster=cluster+1; %Calculation of Energy dissipated distance; if (distance>do) S(i).E=S(i).E- ( (ETX+EDA)*(4000) + Emp*4000*( distance*distance*distance*distance )); end if (distance<=do) S(i).E=S(i).E- ( (ETX+EDA)*(4000) + Efs*4000*( distance * distance )); end end end end end

简述leach算法的工作流程。

简述leach算法的工作流程。

简述leach算法的工作流程。

LEACH算法是一种用于无线传感器网络(WSN)中的分簇协议。

该算法旨在减少能量消耗,延长传感器节点的寿命,增加网络的可靠性和稳定性。

其流程如下:
1. 初始化:每个传感器节点都会随机生成一个浮点数,并用该数与传感器网络的阈值进行比较。

若节点浮点数小于阈值,则节点作为簇头参与到簇头选举中;否则,节点成为普通节点。

2. 簇头选举:各个节点会发送概率性的选举请求给簇头,簇头选择了之后,该节点将组成一个簇并成为簇头,并广播自己是簇头的信息给所有普通节点。

3. 簇头分配:在确定每个簇头之后,簇头将其覆盖范围内的普通节点加入到该簇,并将簇员节点分配到不同时间片进行通信,以减少能量的消耗。

簇成员向簇头发送数据,簇头检查数据并压缩以便传输。

4. 时隙轮换:为了避免节点能量分布不均匀,簇头在各自簇内定期轮换时隙,以保证每个节点都有机会参与到数据传输中。

5. 路由:簇头定期将本簇采集的数据通过路由协议传输到其他位置的基站。

6. 能量检测:当某个节点的能量已经耗尽时,节点不再参与到数据传输中,因此簇内节点需要定期检测其它节点的能量状况,以便取代能量耗尽的节点并保持网络的稳定性。

总的来说,LEACH算法采用了分簇的策略,通过将传感器节点分配到不同时间片实现对其能量的有效管理,并引入时隙轮换的机制,以令能
量在各个节点间平衡分配,从而延长网络寿命,增强网络的可靠性和稳定性。

leach协议

leach协议

leach协议协议名称:Leach协议1. 背景和目的Leach协议(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)是一种用于无线传感器网络(Wireless Sensor Networks,WSN)中的能量有效的分簇协议。

其主要目的是通过将传感器节点组织成簇集的方式,延长整个网络的寿命,并提高数据传输的效率。

2. 协议原理Leach协议采用分簇的方式将传感器节点组织成多个簇集,每个簇集由一个簇首节点(Cluster Head)负责管理。

协议的主要原理如下:- 簇首选择:每个节点根据其能量水平以及与周围节点的距离来决定是否成为簇首节点。

节点通过随机方式选择一个数值作为阈值,如果其能量超过该阈值,则成为簇首节点。

- 簇集形成:每个节点根据与簇首节点的距离来决定加入哪个簇集。

节点将自己的信息发送给所选择的簇首节点,并成为该簇集的成员。

- 簇首轮流工作:为了均衡能量消耗,簇首节点在每个轮次中轮流工作。

簇首节点负责接收从簇集成员节点传输的数据,并将其传输到基站(Base Station)。

- 节点选择:每个节点在每个轮次中决定是否成为簇首节点。

节点通过随机方式选择一个数值作为阈值,如果其能量超过该阈值,则成为簇首节点。

3. 协议流程Leach协议的流程如下:- 初始化:每个节点初始化自己的能量水平,并随机选择一个数值作为阈值。

- 簇首选择:每个节点根据能量水平和阈值决定是否成为簇首节点。

如果是簇首节点,节点将发送簇首通告消息给其他节点。

- 簇集形成:每个节点根据与簇首节点的距离来决定加入哪个簇集。

节点将发送加入簇集请求给选择的簇首节点,并成为该簇集的成员。

- 数据传输:簇首节点负责接收从簇集成员节点传输的数据,并将其传输到基站。

- 轮次切换:每个节点在每个轮次中决定是否成为簇首节点。

如果是簇首节点,节点将发送簇首通告消息给其他节点。

4. 协议特点Leach协议具有以下特点:- 能量有效:通过分簇的方式,避免了所有节点直接与基站通信,减少了能量消耗。

Leach协议

Leach协议

目录一、Leach协议与NS的关系 (2)二、算法设计思想 (3)三、簇头建立算法流程图 (4)四、难点解决 (6)五、算法运行结果分析 (9)参考文献 (9)一、Leach协议与NS的关系为了实现leach 协议,对ns进行扩展。

在ns中增加了一个事件驱动模拟器支持模拟无线传感器网络协议。

这些扩展包括MAC协议,用于计算和交互的能量分配模型和leach协议的体系结构。

网络拓扑结构可以通过简单的Nodes, Links, Agents和Applications 描述。

Nodes相当于网络中的终端主机, Links 是用于Nodes交互的连接器, Agent用来实现不同网络协议,是支持分组产生和丢弃的节点。

Applications 用来产生数据和实现不同的应用函数。

一旦网络拓扑结构建立起来后,模拟通过启动节点上的Applications运行。

为了在ns中支持无线传感器网络,在ns中增加了 mobile nodes, MAC 协议和信道传播模型Channel 。

Applications类的头文件用Tcl语言写的,节点中的其他函数功能用C++语言写成的。

数据包的发送过程:Applications创建数据包(data packets),然后发送给Agent. Agent执行协议栈中运输层和网络层的功能,将数据包发送给CMUTrace,。

CMUTrace将packets的统计数据写到trace 文件,然后将packets发至Connector。

Connector将数据包传送给用于数据链路处理的链路层(LL).经过一小段时间的延迟后,数据包由LL发送给Queue缓冲队列。

如果是还没有传送过的数据包,Queue将以队列进行存储。

然后Queue将数据包出队列,发送到MAC层。

然后开始运行MAC(媒体访问控制)协议。

最终,packets被发送到网络接口层(Network Interface),网络接口层将packets加上正确的传输能量,然后将packets发送到Channel. Channel将packets进行拷贝,并发往连接信道的每一个节点。

leach算法的详细信息

leach算法的详细信息

翻译英文原文的LEACH算法的详细信息LEACH的运作以“轮”来实现,每一轮开始是簇头的建立阶段,其次传输数据到基站的稳态阶段。

为了尽量减少开销,稳态阶段比簇建立阶段时间长。

5.1簇选举阶段簇头选举初始阶段,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T(N),节点成为当前轮的簇头。

阈值T(n)=⎪⎩⎪⎨⎧∈-其它,0,)]/1mod([*1Gnprpp其中,P为预期的簇头百分比(例如,p= 0.5),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。

使用这个阀值,每个节点会在1/p轮的某一轮成为簇头。

在0轮(r = 0),每个节点都有一个成为簇头的概率P。

当选为簇头的节点不能在未来的1/ P轮当选为簇头。

因此,只有较少的节点有资格当选为簇头节点,剩余节点成为簇头的概率必然增加。

1/p-1回合后对任意还没当选为簇头的节点T(n)=1,可见,1/ P的回合后,所有节点都再次有资格成为簇头。

以后的工作中,我们会考虑到非均匀能量节点的以能量为基础的阀值。

在这种情况下,我们假设所有节点具有相同初始数量的能量,每个簇头也消耗大约相同的能量。

非簇头节点必须保持他们的接收器在此选举阶段听到所有的簇头节点的广告。

这一阶段完成后,每个非簇头节点决定在本轮中加入哪一个簇头节点。

这一决定是基于对广告的接收信号强度。

假设是对称的传播信道,收到发送的广告信号强度最大的簇头就是要加入的簇头,与其通信需要的能量最小。

稳定之后表示簇头的随机选举完成了。

5.2簇建立阶段在每个节点已决定它属于哪个簇之后,它必须告知簇头节点,它将成为该簇的成员节点。

每个节点再次使用CSMA MAC协议发送这个信息反馈给簇头。

在这个阶段,所有的簇头节点必须保持他们的接收器打开。

5.3 时间表的创建簇头节点收到所有想加入该簇的节点的消息。

基于这个簇的节点的数量,簇头节点创建一个TDMA时间表告诉所有节点什么时候能开始传输数据。

简述LEACH算法的基本原理。

简述LEACH算法的基本原理。

简述LEACH算法的基本原理。

LEACH算法(LowenergyAdaptiveclusteringhierarchy)是一种分布式无线传感器网络的节能协议。

它由斯坦福大学的梅里亚尼教授提出,用于减少能耗的层次式聚类算法。

LEACH算法的基本原理是:首先,LEACH算法假设每个传感器结
点都有可用的电池能量和处理能力,而这些传感器结点位于一个无线传感器网络中,这样可以减少网络中结点之间的能耗。

其次,每个传感器结点在协议结束之前要经历多个时间步骤,不断重组结点之间的联系。

每个结点使用随机预测和平均相关性来识别能量消耗最低的聚类头结点。

在这个过程中,每个传感器结点会发送消息给其他结点,询问是否可以成为聚类头结点。

最后,每个结点和其他可用的结点一起形成一个簇。

聚类头结点收集数据并将其发送给数据处理中心。

当非头结点收集到足够的数据后,它们也会发送给数据处理中心。

当结点聚类结束时,它们将依次进入休眠状态,以节约能量。

因此,LEACH算法的基本原理就是利用随机预测和平均相关性来识别能量消耗最低的聚类头结点,然后在结点之间建立联系,收集数据并发送给数据处理中心,最后进入休眠状态以减少结点之间的能耗。

- 1 -。

leach协议

leach协议

leach协议协议名称:Leach协议一、背景介绍Leach(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)协议是一种用于无线传感器网络中的分簇协议,旨在有效地延长网络寿命和节约能源消耗。

该协议通过将传感器节点分为簇(cluster)并选举簇首(cluster head),实现数据的会萃和传输,从而降低了网络中节点之间的通信能量消耗。

二、协议目标Leach协议的主要目标是通过以下方式来提高无线传感器网络的能源利用效率:1. 延长网络寿命:通过合理分配能量消耗和会萃数据传输任务,减少节点能量消耗的不均衡现象,从而延长整个网络的寿命。

2. 节约能源消耗:通过簇首节点的选举和数据会萃机制,减少节点之间的直接通信,降低通信能量消耗。

三、协议流程1. 初始阶段:a. 所有节点处于非簇首状态。

b. 每一个节点根据设定的概率阈值选择是否成为簇首节点,概率阈值由用户事先设定。

c. 非簇首节点选择最近的簇首节点作为自己的簇首。

d. 簇首节点广播自己的身份给附近的非簇首节点。

2. 簇首选举:a. 非簇首节点根据簇首节点广播的信息选择簇首。

b. 每一个非簇首节点计算自己到簇首节点的距离,并选择距离最近的簇首节点作为自己的簇首。

3. 数据传输:a. 非簇首节点将数据发送给所属簇首节点。

b. 簇首节点负责会萃和汇总所属簇中的数据。

c. 簇首节点将会萃后的数据传输给基站节点。

4. 簇首轮流:a. 每一个簇首节点在完成一轮数据传输后,将自己的簇首身份传递给其他非簇首节点。

b. 非簇首节点接收到簇首身份后,更新自己的簇首节点。

5. 能量平衡:a. 每一个节点在完成一轮数据传输后,将自己的能量水平发送给簇首节点。

b. 簇首节点根据接收到的能量水平信息,调整簇中节点的任务分配,实现能量平衡。

四、协议优势Leach协议的优势体现在以下几个方面:1. 能源利用效率高:通过簇首节点的选举和数据会萃机制,降低了节点之间的直接通信,减少了通信能量消耗。

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  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
%Data Aggregation Energy
EDA=5*0.000000001;
%Values for Hetereogeneity
%Percentage of nodes than are advanced
m=0.1;
%\alpha
a=1;
%maximum number of rounds
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% %
% SEP: A Stable Election Protocol for clustered %
dead_n=dead_n+1;
end
hold on;
end
if S(i).E>0
S(i).type='N';
if (S(i).ENERGY==0)
plot(S(i).xd,S(i).yd,'o');
if (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;
end
if(S(i).ENERGY==0)
%Election of Cluster Heads
if(temp_rand<= (p/(1-p*mod(r,round(1/p)))))
countCHs=countCHs+1;
figure(1);
for i=1:1:n
S(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
% %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
clear;
countCHs=0;
%counter for CHs per round
rcountCHs=0;
cluster=1;
countCHs;
rcountCHs=rcountCHs+countCHs;
flag_first_dead=0;
for r=0:1:rmax
r
%Operation for epoch
%counter for bit transmitted to Bases Station and to Cluster Heads
%per round
PACKETS_TO_CH(r+1)=0;
PACKETS_TO_BS(r+1)=0;
figure(1);
for i=1:1:n
%checking if there is a dead node
% gsmaragd@ %
% %
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% %
% This is the LEACH [1] code we have used. %
hold on;
end
end
S(n+1).xd=sink.x;
S(n+1).ydFra biblioteksink.y;
plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'x');
%First Iteration
figure(1);
%counter for CHs
% heterogeneous wireless sensor networks %
% %
% (c) Georgios Smaragdakis %
hold on;
end
%Random Election of Advanced Nodes
if (temp_rnd0<m*n+1)
S(i).E=Eo*(1+a)
S(i).ENERGY=1;
plot(S(i).xd,S(i).yd,'+');
dead_a=0;
%Number of dead Normal Nodes
dead_n=0;
%counter for bit transmitted to Bases Station and to Cluster Heads
packets_TO_BS=0;
packets_TO_CH=0;
%Initial Energy
Eo=0.5;
%Eelec=Etx=Erx
ETX=50*0.000000001;
ERX=50*0.000000001;
%Transmit Amplifier types
Efs=10*0.000000000001;
Emp=0.0013*0.000000000001;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% PARAMETERS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Field Dimensions - x and y maximum (in meters)
xm=100;
ym=100;
%x and y Coordinates of the Sink
% The same code can be used for FAIR if m=1 %
% %
% [1] W.R.Heinzelman, A.P.Chandrakasan and H.Balakrishnan, %
S(i).type='N';
temp_rnd0=i;
%Random Election of Normal Nodes
if (temp_rnd0>=m*n+1)
S(i).E=Eo;
S(i).ENERGY=0;
plot(S(i).xd,S(i).yd,'o');
% WING group, Computer Science Department, Boston University %
% %
% You can find full documentation and related information at: %
% "An application-specific protocol architecture for wireless %
% microsensor networks" %
% IEEE Transactions on Wireless Communications, 1(4):660-670,2002 %
rmax=9999
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% END OF PARAMETERS %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%Computation of do
do=sqrt(Efs/Emp);
%Creation of the random Sensor Network
if(mod(r, round(1/p) )==0)
for i=1:1:n
S(i).G=0;
S(i).cl=0;
end
end
hold off;
%Number of dead nodes
dead=0;
%Number of dead Advanced Nodes
first_dead=r
flag_first_dead=1;
end
end
countCHs=0;
cluster=1;
for i=1:1:n
if(S(i).E>0)
temp_rand=rand;
if ( (S(i).G)<=0)
% /sep %
% %
% To report your comment or any bug please send e-mail to: %
end
if (S(i).ENERGY==1)
plot(S(i).xd,S(i).yd,'+');
end
hold on;
end
end
plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'x');
sink.x=0.5*xm;
sink.y=0.5*ym;
%Number of Nodes in the field
n=100
%Optimal Election Probability of a node
%to become cluster head
p=0.1;
%Energy Model (all values in Joules)
STATISTICS(r+1).DEAD=dead;
DEAD(r+1)=dead;
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