LEACH算法的学习摘要

合集下载

无线传感器网络LEACH路由协议的节能改进算法

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]。

基于LEACH路由算法的研究与改进

Ｖｏ．，．６，ｕｅ２０Ｐ４３ — ５７１Ｎｏ１Ｊｎ０１，Ｐ．５５４３６
基于ＬＡＣＥＨ路由算法的研院．海２０３）上上０１５
‘
摘要：绍了无线传感器网络中ＬＡＨ路由算法的特性，针对该算法在选取簇头节点过程中的不足之处该文提出了一种改进方介ＥＣ并
Ｋｅｙｗｏｒ：ｗｉｅｅｓｓｎｓｒｎｅｏｋｓＥＡＣＨｌｒｔｄｓｒｌｓｅｏｔｒ；Ｌｗａｇｏｈｍ；ｃｕｔｒ— ａｓｉｌｓｅ —ｈｅｄ
无线传感器网络能实时监测、知、集和处理各种监测对象的信息，军事、境监测和工业生产等方面具有十分广阔的应感采在环
案，通过为每一个节点分配标志值的方法，免了无谓的能量损失从而延长了传感器节点的生存寿命。并且在原有算法随机分簇方避
法的基础上，出了基于平面直角坐标系的分簇思想，得簇头节点分布更均匀，而均衡了整个无线网络的能量消耗。提使从关键词：Ｓ；ＥＨ算法；头：层路由算法ＷＮＬＡＣ簇分
Ａｂｓｒｔｔａｃ：Ｄｅｃｂｅｈｅｗｉｅｅｓｓｎｓｒｎｔｏｋ，ＬＥＡＣＨｏｉｌｒｔｈａａｔｒｓｃｏｈｅａｇｒｔｅｅｔｏｐｒｃｓｎｔｃｕｓｓｒｓｔｒｌｓｅｏｅｗｒｉｒｕｔｎｇａｇｏｈｍｃｒｃｅｔｓｆｒｔｏｈｍｓｌｃｉｎｏｅｓｉｈｅｌ — ｉｉｉｌｉｔｒｅ —ｈｅｄｓｔｏｉｇｆｔｉｐｅ，ａｉｐｏｅｐｒｒｍ，ｔｏｈｈｅａｌａｉｆｍａｋｓｆｒｅｃｎｅｉｔｅｖａｕｅｏｅｍｅｈ，ａｓｈｏｒｃｍｎｓｏｈｓｐａｒｎｍｒｖｄｏｇａｈｒｕｇｔｌｏｃｔｏｎｏｒａｈｏｄｎｌｆｔｔｏｄｏｈｈａｏｉｎｖｄｉｇｕｎｎｃｓａｙｅｒｏｓｏｅｏｅｅｓｒｎｅｇｙｌｓｆｓｎｓｒｎｏｄｓａｏｏｈｕｒｖｌｏｆｌｅｅｎｄｐｒｌｎｇｔｅｓｖｉａ．Ａｎｄｉｅｏｒｇｎａｇｏｔｆｎｔｉｉｌａｒｈｍｅｈｏｅｅｒｎｄｈｌｉｍｔｄｓｗｒａｏｍｌ — ｙｄｉｖｉｅｉｏｃｕｔｒｓｄｏｎｔａｏｏｄｉｔｙｓｅｓｐｏｐｏｅｓｄｏｈｅｓｄｄｎｔｌｓｅｓｂａｅｈｅｐｌｎｅｃｒｎａｅｓｔｍｉｒｓｄｂａｅｎｔｕｂ—ｄｕｔｒａｄｍｅｔｌｔｈｅｃｕｔｒｈａｄｅｒｉ— ｓｅｎｎａｉｙ，ｔｌｓｅｅｄｎｏｓａｅｄｓｔｉｔｄｍｏｒｖｅｙ，ｔｌｎｃｎｇｔｅｅｉｅｗｉｅｅｓｎｅｗｏｒｎｅｇｏｎｕｐｔｏｒｂｕｅｅｅｎｌｈｕｓｂａａｉｈｎｔｒｒｌｓｔｋｅｒｃｓｍｉｎ．ｙ

基于LEACH路由的分簇算法研究

• 73•作为无线传感器网络的重要技术，WSN 路由协议是学术研究的热门话题。

LEACH 协议作为典型的的分簇算法它有很多的优点，但也有不足之处。

本文首先分析了原始的LEACH 算法。

缺点是没有考虑节点的剩余能量和位置。

在本文中，改进了缺陷，并将剩余的能量添加到考虑标准中，并且还增加了簇头之间的距离以避免形成热区域和簇头分布太密集。

通过Matlab 仿真，验证了改进的LEACH 算法可以使簇头分布更均匀，更能节省能耗，提高了网络生命周期。

1 LEACH协议LEACH （Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy ）全称是“低能耗自适应分簇型路由算法”，它是一种基于LEACH 协议的算法，因此被称作LEACH 算法，它作为层次型分簇路由算法，是无线传感器中很典型的代表（柳丽娜，无线传感器网络中LEACH 算法的研究和改进：吉林大学，2012）。

第一步，节点的初始化；第二步，选出网络中的簇头节点；第三步，正常部分成为簇头之后的初始化（基站的初始化，公共传感器节点的能量等），属于网络的建立阶段，并且选择簇头是在随机过程中生成的。

然后网络稳定来进行数据传输。

这属于一个循环，然后来回循环直到能量耗尽。

其中在选择簇头的过程中，首先会产生0到1的随机数值，如果产生的此数值比T(n)大，那么该节点就被选为簇首，T(n)就作为能否当选为簇头的标准。

T(n)的表达式为：（1）其中：P 是选举的簇头比例；r 是此时正在进行的轮数；G 是此时还没当选簇头的节点集合。

2 LEACH协议不足在分析了经典的LEACH 分簇算法过程中，虽然优点很多，但也存在一些缺点（唐甲东，蔡明，无线传感器网络路由协议研究-LEACH 路由协议的改进：计算机工程，2013）：（1）簇头很容易产生在一些能量很低的节点上，从而会大大降低网络的寿命。

（2）簇头节点分布不均匀，有些过于集中，因此能量不能达到均衡状态。

LEACH算法的学习摘要

LEACH算法的学习摘要一、LEACH的定义LEACH:低功耗自适应路由算法二、LEACH算法的工作流程1.总述LEACH路由协议主要分为两个阶段：即簇建立阶段(setup phase)和稳定运行阶段(ready phase)。

簇建立阶段和稳定运行阶段所持续的时间总和为一轮(round)。

为减少协议开销，稳定运行阶段的持续时间要长于簇建立阶段。

2.簇建立阶段在簇建立阶段，传感器节点随机生成一个0，1之间的随机数，并且与阈值T(n)做比较，如果小于该阈值，则该节点就会当选为簇头。

T(n)按照下列公式计算：式中：P为节点成为簇头节点的百分数，r为当前轮数，G为在最近的1/p 轮中未当选簇头的节点集合。

簇头节点选定后，广播自己成为簇头的消息，节点根据接收到的消息的强度决定加入哪个簇，并告知相应的簇头，完成簇的建立过程。

然后，簇头节点采用TDMA的方式，为簇内成员分配传送数据的时隙。

3.稳定阶段在稳定阶段，传感器节点将采集的数据传送到簇头节点。

簇头节点对采集的数据进行数据融合后再将信息传送给汇聚节点，汇聚节点将数据传送给监控中心来进行数据的处理。

稳定阶段持续一段时间后，网络重新进入簇的建立阶段，进行下一轮的簇重建，不断循环。

三、LEACH算法的优点1.LEACH算法属于分层路由协议，节点之间反应速度快，簇头进行轮转性选举，能够保证无线传感器网络中各个节点能量均衡的消耗，从而有效地延长无线传感网络的生命周期，低功耗的目的。

2.各个节点之间不再是无序的建立通信路由，数据信息的传递具有一定的规则，普通节点只能向上一级簇头传送数据信息，一级粗托只能向二级簇头传送数据信息。

很大程度上节省了能量，减少了能量的浪费。

3.相近的节点之间接收到的数据信息有可能相同或相近，这就需要簇头进行必要的数据融合。

更好的提升了能量的利用率。

4.每个簇头都要进行数据融合，因为每个簇头接收到的都是局部数据信息，所以数据信息都是比较相关，给数据的融合带来了较快的速度。

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。

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。

一种安全的LEACH路由算法

头的建立过程是：从结点０１的随机数中任意选择一个数到值，若当前轮回中这个数值小于设定的阈值Ｔｎ，则该结点（）成为簇头结点，）的计算公式如下：
Ｐ一
分布式任务管理、嵌入式软件系统、网络信息处理、拓扑结
构控制和安全等众多方面的内容。由于工作环境和工作方式
文献标识Ａ码：
中圈分类Ｔ３１２号：Ｐ１５・
一
种安全的ＬＡＣ路由算法ＥＨ
庞飞，林科，黄廷磊
（林电子科技大学计算机与控制学院，广西桂林５１０）桂４０４
摘要：在研究低功耗自适应集簇分层型路由协议的基础上，从路由安全的攻防角度入手，分析现有各种路由攻击手段的原理、特点及危
ＬｏＥｎｒｙＡｄｐｉｅＣｌｓｅｉｇＨｉｒｒｈｗｅｇａｔｖｕｔｒｎｅａｃｙ
ＰＡＮＧｅ．Ｎ．ＦｉＬＩＫｅＨＵＡＮＧｎ — ｉＴｉｇｌｅ（ｃｏｌｆｏｕｅ＆ＣｎｒｌＧｕｌｉｅｓｙｏＥｅｔｎｅｈｏｏｙＧｕｌ４０４ＣｉａＳｈｏＣｍｐｔｏｒｏｔ，ｉｎＵｎｖｒｉｆｌｒｉＴｃｎｌｇ，ｉｎ１０，ｈｎ）ｏｉｔｃｏｃｉ５
害，提出一种基于身份认证的密钥协商安全防范密钥管理对策，同时利用秘密共享技术防范关键点攻击，为无线传感器网络安全路由的设
计与实现提供一个可行的方案。关健词：无线传感器网络；身份认证；密钥协商Leabharlann ；密钥管理；秘密共享

无线传感器网络LEACH算法的改进与仿真

无线传感器网络LEACH算法的改进与仿真万传飞;杜尚丰【摘要】LEACH(low energy adaptive clustering hierarchy)是无线传感器网络层次型拓扑控制中最重要和最具代表性的算法之一.分析了LEACH协议的工作原理,并针对其在簇头选择上存在的不足,提出改进:考虑节点的能量和位置状况,通过引入能量、密度和距离调节参数来修正簇头当选阚值,从而选择出综合性能更为优越的节点担任簇首.仿真实验结果显示,改进后的算法在降低能耗、延长网络生存时间以及保证监测覆盖度等方面比LEACH具有更加优良的性能.%LEACH is one of the most important and representative hierarchical topology control protocols in wireless sensor networks.In this paper we analyze the operating principle of LEACH protocol and present an improved algorithm,which takes into account the protocol' s shortcoming in selecting cluster-head, that rectifies the elected threshold of cluster head by introducing energy, density and distance adjust parameters considering the energy and position circumstance of the nodes, hence the node with higher predominance in comprehensive performance is selected to be the cluster head.Simulation results demonstrate that the improved algorithm outperforms the LEACH protocol in performances of energy reduction, network lifetime prolongation and monitoring coverage assurance, etc.【期刊名称】《计算机应用与软件》【年(卷),期】2011(028)004【总页数】4页(P113-116)【关键词】无线传感器网络;层次型拓扑控制;LEACH【作者】万传飞;杜尚丰【作者单位】中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083;中国农业大学信息与电气工程学院,北京,100083【正文语种】中文0 引言低功耗自适应分簇算法LEACH［1，2］是1999年由麻省理工大学(MIT)电子工程与计算机科学学院的Heinzelman W.R等人提出的，它是第一个以分簇为基础的层次路由协议，是无线传感器网络层次型拓扑控制最重要和最具代表性的算法。

leach协议簇头计算公式的详细计算过程

leach协议簇头计算公式的详细计算过程Leach 协议是一种用于无线传感器网络的分簇路由协议，其中簇头的选择是一个关键环节。

下面咱们就来详细聊聊 Leach 协议簇头计算公式的计算过程。

在 Leach 协议中，簇头的选择可不是随便定的。

它有一套自己的计算公式，这个公式的目的就是为了让网络中的节点能够相对公平、有效地承担起簇头的职责，从而优化整个网络的性能。

先来说说这个公式里涉及到的一些参数。

比如说，有节点成为簇头的概率 P，网络中节点的总数 N，还有已经轮数 r 等等。

具体的计算公式是这样的：T(n) = P / (1 - P * (r mod (1 / P))) ，当 n ∈ G这里面，T(n) 表示节点 n 成为簇头的阈值，G 是在这一轮还没有被选为簇头的节点集合。

那这个公式到底咋用呢？咱来举个例子哈。

比如说一个无线传感器网络里，一共有 100 个节点，设定节点成为簇头的概率 P 是 0.1，现在已经进行到第 5 轮了。

那咱们来算一算节点 20 这一轮成为簇头的可能性。

首先算 (r mod (1 / P)) ，也就是 5 mod （1 / 0.1） = 5 mod 10 = 5 。

然后算 1 - P * (r mod (1 / P)) ，也就是 1 - 0.1 * 5 = 0.5 。

最后算 T(20) ，也就是 0.1 / 0.5 = 0.2 。

如果随机生成的一个 0 到 1 之间的数小于 0.2，那节点 20 就在这一轮被选为簇头啦。

在实际的应用中，这个公式可不是光算算就行的。

比如说，网络中的节点分布不均匀，有的地方节点密集，有的地方稀疏。

在节点密集的区域，如果按照这个公式简单计算，可能会导致簇头过于集中，这样就会加重某些区域的通信负担，影响整个网络的性能。

我之前就碰到过这样一个情况。

在一个监测森林环境的无线传感器网络中，由于树木分布的影响，有些区域的节点比较集中。

按照最初的 Leach 协议簇头计算公式选择簇头，结果就发现那些节点密集的区域能耗特别快，数据传输也不太稳定。

无线传感器网络路由协议LEACH的研究及改1

无线传感器网络路由协议LEACH的研究与改进摘要:无线传感器网络由许多具有低功率无线收发装置的传感器节点成,能够有效地感知、搜集和处置网络覆盖区域中的相关信息,并发送给远处的基站进一步处置。

由于传感器节点能量有限,路由协议必需尽可能地减少能量消耗,延长网络生命周期。

在LEACH算法基础上,提出一种改良的路由算法,改良后的算法采纳相对固定的成簇方式,每隔一轮从头构建簇。

利用图论中的prim算法,选择每轮中Ped最大的簇头作为根节点,在簇头节点之间构造树形路由,簇头之间以多跳方式将搜集到的数据发送到根节点,然后通过根节点将整个网络搜集到的数据发送到基站。

仿真结果说明,与LEACH算法相较,改良算法降低了能耗,有效延长了网络生存周期。

关键词:无线传感器网络; LEACH算法; 分簇;生命周期;能量消耗Abstract: W ireless sensor networks consisting of a large number of small sensorswith low-power transceiver can be an effective tool for apperceiving, collecting and computing data in a variety of collected data mustbe transmitted to the base station for further processing. Based on LEACH algorithm, this paper presents a novel clustering algorithm in which cluster are relatively fixed and the nodes re-organize themselves into new clusters every other round. It utilizes the Prim algorithm in the graph theory to form tree routing among cluster-head nodes, and selects the cluster-head with the largestPedas the root node. The cluster heads send data to the root node in a multi-hop manner and the root node then sends the gathered data by the whole network to the base station. Simulation results show that compared with LEACH, the improved algorithm can reduce the energy consumption and prolong the lifetime of the network.Key Words：wireless sensor network, LEACH algorithm, clustering, lifetime, energy consume一、前言无线传感器网络被以为是在必然空间范围内密集散布的由大量体积小、廉价、电池供电的通信器件组成的自组织系统．由于无线传感器网络多数需要在无人看管、不改换电池或几乎不可能改换电池的条件下长时刻的工作，如何提高能量的有效利用率并延长网络寿命便成了一个重要问题．网络数据传输离不开路由协议,路由协议对网络的整体性能有重要阻碍,因此,作为无线传感器网络核心技术之一的路由协议一直是研究的热点。

无线传感网络中能量和距离改良的LEACH分簇算法

无线传感网络中能量和距离改良的LEACH分簇算法邬厚民【摘要】LEACH算法作为经典分簇算法在无线传感器网络中有着广泛应用,但由于没有考虑簇头数量及监测区域等因素,使得网络消耗巨大,大大缩减了网络的生命周期.针对这一缺陷,在Warneke的最优覆盖定理的基础上,提出CDE-LEACH算法,通过在基站中预构建“数据表”存储最优覆盖理想簇头位置坐标,结合保证网络能量消耗最小这一目标来选取最优的簇头,改善LEACH算法随机选择簇头的弊端.在Matlab 7.0实验仿真平台下对提出的CDELEACH算法进行仿真,与LEACH算法结果对比发现,网络能量消耗大大减少,并且延长了网络生命周期.%LEACH algorithm as a classic clustering algorithm is widely used in wireless sensor networks. But for the number of cluster head, monitoring areas and other factors are not taken into consideration, the network greatly consumes, and its life is hugely reduced. To overcome these defects, the author proposed a kind of CDE-LEACH algorithm on the basis of the optimal covering theorem presented by Wameke. In the suggested algorithm, iv pre-built "data table" to storage optimal coverage location coordinates of the ideal cluster head in the base station and combined with the goal of guaranteeing minimum network energy consumption to select the optimal cluster head, and to overcome the drawbacks of the cluster head randomly selected by the LEACH algorithm. The simulations of CED -LEACH algorithm and LEACH algorithm were carried out on the experimental simulation platform, Matlab 7.0, and their results were compared. The results show thesuggested algorithm greatly reduced the network energy consumption, and extend the network life cycle.【期刊名称】《中国测试》【年(卷),期】2012(038)005【总页数】5页(P62-65,101)【关键词】最优覆盖;CDE-LEACH算法;分簇;能量;距离【作者】邬厚民【作者单位】广州科技贸易职业学院,广东广州511442【正文语种】中文【中图分类】O233;TN926;TP393;TM930.120 引言能耗问题一直是制约无线传感器网络发展的关键问题。

无线传感器网络中的分簇算法研究

无线传感器网络中的分簇算法研究随着物联网技术的发展，无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）也越来越受到人们的关注。

WSN是由大量分布在空间的传感器节点组成的网络，可用于环境监测、智能交通、工业控制等领域。

由于WSN节点固有的低功耗、低计算能力、低通信带宽等限制因素，节点之间的通信成为系统能耗的主要来源。

为了减小无线传感器网络的通信能耗，一般采用分簇技术。

分簇技术将节点按照一定规则分为若干簇，在簇内局部通信，簇首节点负责与其他簇首节点进行全局通信。

通过分簇，可以将冗余通信减少到最小，并且提高网络的生存时间，增强网络的稳定性和可靠性，提高网络的扩展性和可控性。

目前，常用的分簇算法主要有LEACH算法、SEP算法、TEEN 算法、HEED算法等。

1. LEACH算法LEACH算法是一种基于概率模型的分簇算法，它采用轮流任选局部负责节点的方式，使整个网络节点的能量消耗比较均匀。

其主要思想是让每个节点以一定的概率成为簇首节点。

在第一轮中，每个节点按照概率选择成为簇首节点，如果没有成为簇首节点，则节点进入休眠模式；在第二轮中，未成为簇首节点的节点再次按照概率成为簇首节点。

这样轮流进行，直到全部节点都成为簇首节点，然后所有簇首节点发送数据给基站节点。

LEACH算法的优点是能够有效地降低能耗，增加网络生存时间。

缺点是网络吞吐量较低，节点难以平均负载，存在节点能耗不均匀等问题。

2. SEP算法SEP算法是一种改进型的分簇协议，它综合考虑了能耗和负载均衡两个因素。

SEP算法采用分阶段的方法，将分簇过程分为选举阶段和工作阶段两个部分。

在选举阶段，选择簇首节点的过程中，节点的能量和距离等因素都会被考虑。

选举后，簇首节点会广播选号信息，普通节点选择一个距离最近的簇首节点加入其中。

在工作阶段，簇首节点负责数据聚合，并将聚合数据传输到基站节点。

SEP算法的优点是能够有效提高网络的能耗均衡性和生存时间，减小网络数据传输的延迟；缺点是对于节点数分布不规律的网络，分簇效果不稳定。

LEACH 算法_无线传感网络_[共2页]

第3章无线传感网络拓扑控制 73功率、自身的位置。

节点收到HELLO 消息后，确定自己可以达到的邻居集合。

（2）以优先选择与自己节点最近的邻居节点的原则来确定邻居集合。

（3）确定邻居节点后，将发射半径调整到最远邻居节点的距离，进一步增删拓扑图的边，使网络达到双向连通。

3.4 基于分簇的拓扑控制无线传感网络中传感的工作节点通过控制可以分别处于发送数据状态、接收数据状态、空闲状态、休眠状态四种状态。

传感器节点的无线通信模块处于发送状态下的功耗最高，接收状态和空闲状态次之，休眠状态功耗最低。

例如，目前用于无线传感网络的主流传感网Berkeley M otes 的通信模块处于发送状态的功耗为60mW ，接收状态的功耗为12mW ，空闲状态的功耗为12mW ，休眠状态的功耗为0.03mW ，四者的功耗比达到2000:400:400:1。

从这里可以看出，传感器节点传输信息时要比执行计算时更消耗电能，事实上，传输1bit 信息100m ，需要的能量大约相当于执行3000条计算指令消耗的能量。

因此，降低能耗的关键是降低网络中的通信流量，使更多的节点在更长的时间段内处于休眠状态。

未来大幅降低无线通信模块的能耗，可以考虑依据一定的机制选择部分节点作为骨干节点，这些节点的通信模块处于打开状态，而关闭其他非骨干节点的通信模块，由骨干节点构建一个连通的网络来处理和传输数据。

基于分簇的拓扑控制核心思想是通过控制网络拓扑结构，将传感器节点分为骨干节点和普通节点，使用骨干节点组织数据传输的连通网络，同时骨干节点对普通节点进行管理，控制普通节点状态的转换，调度骨干节点的轮换工作，可以起到很好的节能效果。

这种机制使用的算法称为分簇算法。

骨干节点是簇头节点，普通节点是簇内节点。

簇头节点负责管理簇内节点协调工作，负责簇内数据的转发和数据融合，因此簇头节点的能耗是最高的。

只有通过算法调节簇头节点的轮换以及簇头节点角色的转换，才能使传感器节点和整个网络保持均衡运行。

基于LEACH的无线传感器网络路由算法的分析与改进

基于LEACH的无线传感器网络路由算法的分析与改进基于LEACH的无线传感器网络路由算法的分析与改进一、引言随着无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）的发展，人们对于无线传感器网络路由算法的研究也日益增多。

在无线传感器网络中，路由算法对于网络的性能和能耗具有重要影响。

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）作为一种经典的无线传感器网络路由协议，具有较低的能耗和较好的性能。

本文将对LEACH算法进行分析，并提出一种改进方案。

二、LEACH算法的原理与优缺点分析1. LEACH算法原理LEACH算法是一种分簇式的路由算法，其基本思想是将网络中的节点划分为多个簇。

每个簇内有一个簇头节点负责管理簇内的通信，并将数据传输到基站。

LEACH算法主要包括两个阶段：簇头选择阶段和数据传输阶段。

在簇头选择阶段，每个节点根据阈值（摄取阈值）决定是否成为簇头节点。

节点通过计算能量消耗的阈值，来控制簇头节点的选择，以降低能耗。

簇头节点选定后，其他节点将成为其成员节点。

在数据传输阶段，节点将数据传输到簇头节点，簇头节点再将数据传输到基站。

为了减少能量消耗，簇头节点通常采取限制传输功率和路由选择的策略。

2. LEACH算法的优点与缺点LEACH算法具有以下优点：- 能量均衡性：通过轮流选取簇头节点和采用时分多路复用的方式，使得网络中的节点能量使用均匀，延长网络寿命；- 低延迟：数据通过簇头节点进行传输，减少了节点间的通信距离，缩短了数据传输的时间；- 无需全局信息：LEACH算法只需要节点之间的局部信息即可进行簇头节点的选择，无需全局信息的维护和通信。

然而，LEACH算法也存在以下缺点：- 随机性：簇头节点的选择过程采用随机算法，容易导致不同轮次簇头节点的能量不平衡；- 无线信号干扰：由于节点之间通信的无线信号干扰，导致网络性能下降。

LEACH协议的研究和改进算法

ｅｃｅｙｉｆｉｎｃ．
关键词：传感器网络；由协议路
Ｋｅｙｗｏｒ：ｓｎｏｅｗｏｋｍｕｉｒｔｃｌ￣ｅｓｒｎｔｒ；ｔｎｇｐｏｏｏ
中图分类号：Ｐ９Ｔ３
文献标识码：Ａ
文章编号：０６４１（０２０ — １９Ｏ１－３１２１）３０５一１
０引言
哪个节点的数据，他们就可以进行相应的整理归类，对这样做还有
一
随着无线通信技术，电子技术，络技术，算机技术的发展，网计
个好处，是其他节点可以不受任何干扰的在自己的时隙内进行就
ＶａｕｇｎｅｉｇｌｅＥｎｉｅｒｎ
・１９・５
ＬＡＨ协议的研究和改进算法ＥＣ
ＬＥＡＣＨｏｔｃｌａｍｐｒｖｅＡｌｏｉｈｍＰｒｏｏｎｄＩｏｄｇｒｔ
夏越ＸａＹｕｉｅ
（大连理工大学城市学院，大连１６０１６０）（ａｉｎＵｎｖｒｉｆｅｈｏｏｙＣｉｓｔｔ，ｌｎ１６０Ｃｉａ）ＤｌｉｅｓｙｏｃｎｌｇｔＩｔｕｅＤａｉ６０，ｈｎａｔＴｙｎｉａ１
开良好的路由协议。现有的路由协议，往只考虑某一方面的因素，径为２ｍ，聚节点位于（０１５的位置。往５汇５，７）为了分析系统的能耗，引入一种简单的无线信道模型，每２ｓ０１ＬＡＥＣＨ（ｏＥｅｇｄｐｉｌｓｅｉｇＨｅａｃｙ协议重新进行一轮簇首选举，由于２能量大约可以提供节点连续工Ｌｗ－ｎｒｙＡａｔｅＣｕｔｒｉｒｒｈ）ｖｎＪ的介绍作１０轮，计实验取平均值的方法。统ＬＡＣ协议是一种基于分簇的低功耗路由协议，拥有众多优ＥＨ改进后的算法和ＬＡＨ算法的网络寿命的对比如下：改进后ＥＣ点。它的基本思想是通过随机数，次循环选择簇头节点来降低每的算法网络寿命明显提高。多个节点的能量消耗，而延长网络寿命。ＥＣ路由协议在簇的建从ＬＡＨ比如提高传输质量，但是并没有综合的考虑比如能耗之类的因素。

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。

Leach算法分析

Leach算法分析leach_mit结构图从wireless.tcl⽂件中分析leach的具体流程在wireless.tcl⽂件中⾸先初始化了很多⽆限仿真的配置。

引⽤了⼀些外部脚本——source tcl/lib/ns-mobilenode.tcl（主要是包含移动节点类Node/MobileNode的⼀些otcl类函数的定义）、source tcl/lib/ns-cmutrace.tcl（trace⽂件的tcl脚本）、 sourcetcl/mobility/$opt(rp).tcl（将⼏种不同的协议的具体应⽤的外部脚本引⽤，$opt(rp)是协议名称）。

当⼀些变量初始化过后，通过elseif { [string compare $opt(rp) "leach"] == 0} {for {set i 0} {$i < $opt(nn) } {incr i} {leach-create-mobile-node $i建⽴我们仿真的节点，最主要的函数是leach-create-mobile-node（这个函数的定义在uamps.tcl中）分析uamps.tcl中是如何定义节点的在uamps.tcl中初始化了bsnode的应⽤类型（Application/BSApp）、定义了⼆个能量传输模型（⾃由信道和多径衰落、Efriss_amp和Etwo_ray_amp）和很多参数。

⽽真正创建节点是在函数leach-create-mobile-node中。

⽽这个函数中调⽤了uamps.tcl中的sens_init，这个函数的功能是清除上⼀次模拟时留下的trace⽂件。

在创建节点时候，sens_init函数调⽤⼀次。

leach-create-mobile-node函数解释如下：1、节点定义：if {$id != $opt(nn_)} {puts -nonewline "$id "set node_($id) [new MobileNode/ResourceAwareNode] #将前opt(nn_)-1个点定义为⼀般节点} else {puts "($opt(nn_) == BS)"set node_($id) [new MobileNode/ResourceAwareNode $BS_NODE] #将第opt(nn_)个节点定义为最终的sink节点$node_($id) label "BS"$node_($id) label-color red}2、初始化能量：if {$id != $opt(nn_)} { #如果节点的能量相等，就将所有普通节点的能量初始化为$opt(init_energy)。

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 -。

路由算法LEACH的改进研究

路由算法LEACH的改进研究作者：应越来源：《中国新技术新产品》2011年第02期摘要：在无线传感器网络路由协议的研究中，通过将现有无线传感器网络路由协议LEACH详细分析的同时，在发现算法的核心思想和优缺点的基础上对其进行改进，给出加权LEACH算法的设计思想，理论上该算法通过加权改进优化簇首的选择方法不仅具有好的能量有效性，而且能实现负荷的近似均匀分担。

关键词：LEACH；路由算法；分簇；簇首选择中图分类号：TP393文献标识码：A一引言LEACH(Low-Energy Adaptive ClusteringHierarchy)协议是第一个在无线传感网络中提出的分簇式路由协议，其后的大部分分簇式路由协议都是在它的基础上发展而来的。

LEACH协议是MIT的Heinzelman等人为无线传感器网络设计的低功耗自适应分簇式路由算法。

该算法的基本思想是先将传感节点恰当分簇(Clustering)，然后为每个簇(Cluster)选取簇头，簇内非簇头节点直接与簇头通信，而簇头节点在接收到本簇之内所有节点的数据后进行数据融合，然后发给数据Sink。

该算法通过随机选择每簇簇头，平均分担中继通信业务来实现负荷的均匀分担。

LEACH协议定义了“轮”(round)的概念，每一轮随机选择簇头，动态分簇，由簇头承担中继通信业务。

下一轮工作周期重新选择簇头并分簇。

采用这种方法可以使因中继业务繁重而衰竭的节点呈均匀分布状态，LEACH可以延长网络的生命周期。

但是LEACH假设所有的节点都能直接与每簇簇头和Sink通信，因每簇的大小受限，而且整个网络规模的扩张性也并不良好。

而且动态分簇引起路由计算的时延和计算处理的能耗。

当然，LEACH算法的主要缺陷为：非簇头节点均需直接和簇头节点通信，参与大距离通信的节点数目依然很多。

二LEACH算法概述1算法环境在开发协议的过程中，对传感器网络和网络模式做了如下假设：假设所有节点都能够与汇聚点直接通信；节点可以使用电源控制来控制发送能量的不同；每个节点都具备支持不同MAC协议的计算能力；进行信号处理的能量是可以计算的。

LEACH协议簇头选择算法的改进与研究

LEACH协议簇头选择算法的改进与研究章春华;陈宏伟【摘要】LEACH is a typical level routing protocols which randomly set the clusterhead to balance energy consumption of the whole network.This paper presented a cluster head selection optimization method.Firstly,the energy consumption of the cluster head selection was calculated in the entire network,from which the optimal cluster head derived.Secondly,all nodes were grouped by distance relationship,ensuring that the number of group was equal to the expected number of the optimal cluster head,and the actual number cluster head was equal to the expected number of cluster head,which increased the network life and saved energy consumption of the network.%分簇式路由协议LEACH随机地将节点设置成首领节点均衡整个网络的能量消耗.提出一种簇头选择优化的方法,将簇首选择能耗计算到网络的整个能耗中,推导出最优簇首数,然后利用距离关系将所有节点群组化,使群组的数量与期望最优簇头个数相同,簇首的实际个数与期望的簇头个数相同,从而提高了网络生命周期,节省了网络能耗.【期刊名称】《湖北工业大学学报》【年(卷),期】2012(027)002【总页数】4页(P19-22)【关键词】无线传感器网络;分簇式层次路由协议;簇头选择【作者】章春华;陈宏伟【作者单位】湖北工业大学计算机学院,湖北武汉430068;湖北工业大学计算机学院,湖北武汉430068【正文语种】中文【中图分类】TP301无线传感器网络（WSN），在一个区域内布置无限个能量有限的传感器节点，形成一个无线网络且每个节点能够自行采集区域中的信息，发送站基站节点对信息进行处理.由于无线传感器自身的局限性［1］，如：1）节点的分布广泛并且数目很多，每个节点想要维护整个网络的信息是不可能的；2）节点基本上采用电池供电，能量有限且存储空间有限；3）网络节点如果消耗能量过大，则容易造成无效节点，从而导致网络的部分瘫痪，无法有效传递信息.因此，传统的有限网络中的一些路由算法以及Ad Hoc网络中常用的DSDV、AODV等路由算法由于没有考虑到无线传感器网络节点的局限性，并不适合自身局限性过多的传感器网络.设计新的无线传感器路由协议势在必行.随着科技的不断发展，大量新的路由协议被提出，平面路由协议和层次路由协议是现有的比较流行的两类传感器路由协议.典型的平面路由协议［2］有：DD、SAR、SPIN 等，其优点在于协议简单，所有节点的地位平等，具有良好的健壮性.平面路由的最大缺点是网络中没有管理节点，难以对通信的资源进行优化管理，同时节点协同工作的算法复杂，不利于网络的动态拓扑.层次路由协议［3］，将传感器网络中的节点按照某种算法分成一些小的集合，每一个集合都有一个领导节点和多个非领导节点，领导节点不断地收集非领导节点传递过来的信息并将信息传递给上一级的节点，层次路由协议也有很多不足，需要不断改进，使路由机制达到最大的利用率.本文提出对经典层次路由协议LEACH进行进一步的优化，重点在对LEACH簇头选择算法的改进，从而改进整个无线网络，提高网络的生命周期和数据传输成功率.1 Leach算法概述LEACH （Low Energy Adaptive Cl ustering Hierarchy）是典型的分层分簇路由协议.其基本思想是：以循环的方式随机选择簇首节点，将整个网络的能量负载均衡平均分配到每个传感器节点中，从而达到降低网络能源消耗、提高网络整体时间的目的.LEACH在运行的过程中不断地循环执行簇的重构过程，每个簇重构的过程可以用“轮”的概念来描述.每个轮可以分为两个阶段：簇的建立阶段和传输数据的稳定阶段.簇的建立过程又分为4个阶段：簇首节点的选择、簇首节点的广播、簇的建立和调度机制的生成［4］.簇首节点具体的选择办法是：传感器网络会根据某些因素计算出一个阈值，那么当每一轮选举簇首节点的时候，每个传感器节点会随机在0～1之间选择一个值，如果传感器节点选择的值小于阈值那么这个节点会被选为簇首节点.式（1）中，p是网络中簇头数和总节点数的百分比；r是当前的选举轮数；G是最近1／p不是簇头的节点集.选定簇首节点后，将簇首节点的信息广播到整个网络.网络中的其他节点根据接收信号强度来决定加入哪个簇，并通知相应的簇首节点，完成了簇的建立.最后，簇首节点采用TDMA方式为簇中的每个节点分配向其传输数据的时间片.数据的传送是在稳定阶段开始的.传感器节点将数据传送到簇首节点后，簇首节点对簇中所有节点所采集的数据进行信息的融合，然后传送给BS（基站）.2 簇头选择算法的改进2.1 算法的提出研究表明，簇头节点的个数对网络的生存周期和网络的总体能耗有很大影响.原有的LEACH协议簇头选择算法依赖于传感器节点所产生的随机数，随机数的不稳定性导致传感器节点数量和分布的区域位置都呈现极不稳定的状态.计算出来的最优簇头数目K opt是一个期望值，在现实的传感器网络环境中，簇头的个数可能会远远偏离期望值K opt，选出的簇头个数过少时，分层分簇的概念就没有了，簇首节点也会因为能耗问题提前死亡，无法平衡整个网络的能耗；反之，簇首数目过多，因为簇首节点要和基站进行数据的传输，增大了网络的节点的功耗.从上面的分析可知：如何得到最优的簇首数是协议的关键，其思想是在选择最优簇首的同时保证节点的能耗最小，并且，整个网络的能量损耗均匀地分布在所有节点上.本文将簇建立阶段产生的能耗考虑到整个网络的能耗中去，提出了一个新的最优簇头数目选择算法K opt G.2.2 算法的详细描述2.2.1 最优簇头数推导有N个节点分布在M×M的区域内，假设最优的簇头数目为K，代表传感器节点被划为K个簇，每个簇内有N／K个节点，其中，N／K－1个非簇首节点，一个簇头节点，传感器网络中的每个节点都有相同的处理能力和通信能力，且每个节点的发射功率是可控制的，节点每次传送1 bit的数据.在笔者提出的最优簇首数目算法中，整个网络的能耗分为两个部分.第一部分：选择阶段的能耗簇头节点的能耗式（2）中，第一个大括号表示簇头节点传送广播信息的能耗；第二部分是同一个簇内节点接收数据的能耗；第三部分是簇首节点告知非簇首节点TDMA和CDMA 消息的能耗.均匀分布的传感器网络，代入式（2）化简可得非簇首节点的能耗式（3）中，第一部分是接收簇首广播信息消耗的能耗；第二部分是相应的簇首节点，传输消息的能耗；第三部分是接收簇首节点确认消息的能耗. 将E代入式（3）可化简为第二部分：数据的传送阶段.在数据的传输阶段，一个簇头节点的能耗式（4）中，第一部分是从个非簇首节点接受数据的能耗；第二部分是数据融合的能耗；第三部分是簇首节点向基站传送数据的能耗，公式可以化简为非簇首节点将数据传送到簇首节点的能耗因此，在一个簇内消耗的能耗式中，第一部分是簇头选择消耗的能耗；第二部分是数据传送消耗的能耗.那么，K个簇消耗的总能耗为：将式（5）代入式（6）中，并对 K求导，即得最优簇头数目2.2.2 LEACHG算法思想通过以上的推导，得到最优的簇头数，下一步提出新的簇首选择算法LEACHG.思想是：利用距离关系将所有节点群组化，使得群组的数量和算法中期望的簇头个数相同，这样导致簇头的实际个数与期望的簇头个数相同. 无线传感器网络区域内的节点按下面的步骤被分为组，且成组的个数与最优簇头的个数相同，具体的实现方法（图1）如下：图1 成组算法流程图1）根据最优簇头个数K opt，决定成组的个数k；2）基站（BS）广播一条很短的信息包；3）网络中的节点一旦接受到基站发送来的信息，就将自己的当前信息，如位置和节点的ID号，回送给基站；4）根据节点信息回送给基站的时间片，基站选择一个信息返回时间最长的节点作为组头（Group Head），然后基站将组头的ID号，组内的成员个数发送给网络中的每个节点；5）组头节点再发送一个短信息包给WSN；6）当网络中的节点收到短信息后，反馈自己的节点信息；7）组头节点根据节点反馈信息时间片的长短，选取时间片最快的－1个节点作为自己的组内成员，同时组节点再发送一个信息包括组ID以及组内节点的ID号给WSN，一旦一个节点加入到组内，这个节点就不能再加入别的组内；8）组头（GH）节点根据节点反馈的信息，选择一个反馈时间片最长的节点作为下一个组头节点，同样发送组头ID和组ID号给WSN.重复5－8阶段，直到组的个数与K opt相等.当达到与K opt相等的组的个数后，各个组内的成员就根据相应的簇头选择算法选出簇头，然后进入数据的传输稳定阶段.3 仿真结果与分析本文的仿真基于NS2仿真平台.首先，设置相关的实验环境进行仿真，得到有用的leach.energy和leach.alive文件，leach.alive和leach.ener gy文件详细记录了仿真的过程以及每一节点的死亡、存活，节点能耗；然后，用提供的awk语言编写提取leach.alive和leach.energy文件信息数据的脚本文件；最后，利用NS自带的画图软件gnuplot生成图表，对生成的图表进行分析，比较改进后的LEACH 协议.仿真的过程中，为了更准确地比较提出算法的优劣，采用完全相同的参数和节点分布文件同时模拟LEACH、LEACHG协议，本仿真采用的网络模型是一个在100m×100 m的区域内随机地分布100个WSN节点，其部分实验参数设置：节点数，100；节点初始能量，2 J；仿真区域，100 m×100 m；信道带宽，1 Mb／s；发送／接收1bit能耗，50 nJ／bit；传输放大器能耗，10 pj／bit／m2；数据融合能耗，50 nJbit／signal；数据包大小，100 bytes.图2 网络生存周期图2显示了两种协议的网络生存周期.从图中的数据可以看出，第一个节点死亡时间LEACHG要晚于LEACH协议，当全部节点死亡时，LEACHG比LEACH多运行了几轮.新的LEACHG协议将簇首阶段的能耗考虑进去，并通过成组算法得出了最优的簇首数，导致传感器节点的能耗能更加均匀地分布到所有的节点中去，避免了单个节点因为能量的消耗过大而过早地死亡，从而影响了网络的生存周期.本实验只设置了100个节点，当传感器节点更多，WSN的规模更大时，LEACHG的效果会更佳.4 结论本文将簇首选举阶段的能耗计算到整个网络的能耗中去，得出了最优簇首个数的计算公式，而后提出了成组的簇首选择算法LEACHG，并在NS2仿真工具上进行了仿真.分析的结果表明，相比于原来的LEACH协议，LEACHG能够有效地平衡网络中的能耗，提高整个网络的生存周期.［参考文献］［1］Al Karaki J N，Kamal A E.Routing techniques in wireless sensor networks［J］.IEEE Wireless Communications，2004，11（6）：6－28. ［2］Mhatre V，Rosenber g C.Design guidelines for wireless sensor networks：communication，clustering and aggregation［J］.Ad Hoe：Networ ks，2004，2（1）：45－63.［3］Heinzel man W R，Chandrakasan A，Balakrishnan H.An applicationspecific protocol for wireless microsensor networks［J］.IEEE Transactions on Wireless Communication，2002，1（4）：660－670. ［4］Wendi B，Heinzel man W R，Balakrishnan H.An application specificpr otocol architecture for wireless micr osensor networ ks［J］.IEEE Transactions on Wireless Communications，2002，1（4）：660－670. ［5］Jan F，Akyildiz，Weilian S，etal.Asuivey on r outing protocols for wireless sensor networks［J］.IEEE Communicaitons Magazine，2004，40（8）：102－114.［6］Li Qing，Zhu Qingxin，Wang Mingwen.Design of distribute denergy efficient clustering algorithm for wirelesssensor networ ks［J］.Co mputer communication，2006（29）：2 230－2 237.。