LEACH算法仿真结果

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LEACH算法仿真结果

仿真一：在100*100的区域内随机生成100个节点（matlab仿真代码： clear;xm=100;%x轴范围ym=100;%y轴范围sink.x=0.5*xm;%基站x轴 50sink.y=0.5*ym;%基站y轴 50n=100;E0=0.02;for i=1:1:nS(i).xd=rand(1,1)*xm;S(i).yd=rand(1,1)*ym;S(i).G=0;%每一周期结束此变量为0S(i).E=E0;%设置初始能量为E0S(i).type='N';%节点类型为普通plot(S(i).xd,S(i).yd,'o');hold on;end%设置SINK节点的坐标S(n+1).xd=sink.x;S(n+1).yd=sink.y;plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'*');%绘制基站节点仿真结果图片：（‘O’代表随机散布的节点，‘*’代表SINK节点）仿真二：LEACH 分簇效果图（matlab 代码见附件）仿真结果：(p=0.1) 1、簇头个数14.01020304050607080901002、簇头个数：113、簇头个数：1201020304050607080901004、簇头个数：10102030405060708090100(p=0.05) 1、簇头=61020304050607080901002、簇头=73、簇头=124、簇头=81020304050607080901005、0102030405060708090100102030405060708090100xyLEACH 分簇算法成簇效果图仿真三：LEACH 分簇算法第一个节点死亡的轮数10203040506070809010001020304050607080901001020304050607080901000102030405060708090100第一死亡节点出现的分布及轮数xy0102030405060708090100xy经过matlab 仿真，LEACH 分簇算法在第一个节点死亡时，已经运行的轮数分别为： 122、143、125、149、122、72．仿真四：20%的节点死亡时分布及轮数1、yx 2、yxy0102030405060708090100x轮数：196、207、205、181.。

无线传感器网络LEACH算法改进及其仿真

ｂｙｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｔｈｅｎｏｄｅ’ Ｓｒｅｍａｉｎｉｎｇｅｎｅｒｙｇａｎｄｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄｄｅｇｒｅｅ．ＴｈｅｒｅａｒｅｍａｉｎｌｙｔｗｏｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓｆｒｏｍｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌＬＥＡＣＨ：１１ＬＥＡＣＨ —ＥＣｗｉｌｌｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｎｏｄｅ’ Ｓｒｅｍａｉｎｉｎｇｅｎｅｒｇｙａｔａｄｖｅｒｔｉｓｅｍｅｎｔｐｈａｓｅｔｈａｔｈａｓｍ￣ｉｍｕｍｏｆｅｎｅｒｇｙａｓｔｈｅｃｌｕｓｔｅｉｎｒｇｈｅａｄｎｏｄｅ．２１ＬＥＡＣＨ —ＥＣｗｉｌｌｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｎｏｄｅ ’ Ｓｇｅｏｒａｇｐｈｉｃｐｅｉｍｅｒｔｅｒａｔａｄｖｅｔｉｒｓｅｍｅｎｔｐｈａｓｅｔｈａｔｈａｓｍ￣ｉｍｕｍｏｆｃｅｎｔｒａｌｉｚｅｄｄｅｒｅｇｅａｓｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｈｅａｄｎｏｄｅ．Ｔｈｅｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｒｅｓｕｌｔｓ
【Ａｂｓｔｒａｃｔ］Ｔｏｐｒｏｌｏｎｇｅｆｆｅｅｔｉｖｌｙｔｈｅｌｉｆｅｔｉｍｅｏｆｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓａｎｉｍｐｒｏｖｅｄｌｏｗｅｎｅｒｇｙａｄａｐｔｉｖｅ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇｈｉｅｒａｒｃｈｙａｌｇｏｉｒｔｈｍ

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。

LEACH协议的改进与仿真研究

文章编号:100721385(2008)022*******LEACH 协议的改进与仿真研究王琳霖1　李曰沈2　田　丰1(11沈阳航空工业学院,辽宁沈阳　110034;21沈阳通盛交通设施标牌厂,辽宁沈阳　110044)摘　要:无线传感器网络由能量受限的节点组成,高效节能的路由算法是路由设计的关键问题。

在LE ACH 算法的基础上,提出了一种新的分簇式路由策略,从簇头个数的确定、簇头选举方法对LE ACH 算法进行了改进,数据传输方式允许采用多跳方式与基站节点通信,仿真结果表明该算法具有降低网络能耗、延长网络生命周期的优点。

关键词:无线传感器网络;分簇路由;簇头;多跳中图分类号:T N915文献标识码:A 无线传感器网络(w ireless sensor net work,简称W S N )[1]是一种新的信息获取和处理模式,具有自组织、动态性、无中心、硬件资源有限、电源容量有限等特点。

基于这些特点,无线传感器网络也面临着一系列问题,因此如何有效地使用能量降低能耗,最大化网络生命周期成为无线传感器网络研究的重点之一。

传感器网络中,网络层的路由技术对W S N 的性能有着极其重要的影响。

随着W S N 研究的发展,许多适合不同网络环境的路由协议陆续出现,分簇路由协议具有拓扑管理方便、能量利用高效、数据融合简单等优点[2][3],成为当前重点研究的路由技术。

以网络的拓扑结构为基础的分簇路由协议,网络被划分为簇,每个簇由一个簇头和多个簇内成员组成,低一级网络的簇头是高一级网络中的簇内成员,由最高层的簇头与基站通信,如图1所示。

图1　分簇路由协议拓扑结构收稿日期22作者简介王琳霖(2),女,山东济南人,助工在每个簇内,根据一定的机制算法,协调成员节点之间的工作,簇内成员节点将数据信息发送到簇头,簇头负责簇内信息的收集和数据的融合处理以及簇间转发,最后发送至基站B S 完成通信。

本文提出了一种基于LEACH 低功耗自适应分层路由算法的改进策略,通过改变簇头选举策略并采用多跳算法BEM 达到提高网络生命周期的目的。

无线传感器网络LEACH算法的改进与仿真

ｔｉｐｐｒｗｅａａｙｅｔｅｏｅａｉｇｐｎｉｌｆＬＡＣｐｏｏｏｎｒｓｎｎｉｒｖｄａｇｒｈ，ｉｈｔｋｓｉｔｃｏｎｈｒｔｃｌＳｈｓａｅｎｌｚｈｐｒｔｒｃｐｅｏＥＨｒｔｃｌａｄｐｅｅｔｍｐｏｅｌｏｉｍｗｈｃａｅｎｏａｃｕｔｔｅｐｏｏｏ ’ ｎｉａｔ
ｐｒｍｅｅｓｃｎｉｅｎｔｅｒａｄｏｉｉｎｉｃｍｓａｅｆｔｅｏｅａａｔｒｏｓｄｒｇｈｅｎｅｇｉｙｎｐｓｔｏｃｒｕｔｎｃｏｈｎｄｓ，ｈｎｅｈｎｄｗｉｈｅｃｔｅｏｅｔｈｉｈｒｒｄｍｉａｃｉｃｍｐｅｎｓｖｇｅｐｅｏｎｎｅｎｏｒｈｅｉｅ
ｐｒｒｎｅｉｓｌｃｅｏｂｈｌｓｅｅｄＳｍｕａｉｎｒｓｌｅｎｔａｅｔａｅｉｒｖｄａｇｒｔｍｕｐｒｏｍｓｔｅＬｅｏｍａｃｓｅｅｔｄｔｅｔｅｃｕｔｒｈａ．ｉｌｔｅｕｔｄｍｏｓｒｔｈｔｔｍｐｏｅｌｏｈｏｔｅｆｒｈＥＡＣｒｔｃｌｎｆｏｓｈｉＨｐｏｏｏｉ
ｐｒｏｍａｅｆｅｅｇｅｕｃｉｎ，ｅｗｏｋｌｆｔｍｅｐｏｏｇｔｏｎｄｍｏｔｒｎｏｅａｅａｓｒｎｅ，ｔ．ｅｒｎｃｓｏｎｒｙｒｄｔｏｎｔｒｉｅｉｒｌｎａｉｎａｎｉｏｇｃｖｒｇｓｕａｃｅｃｆｉ

[课件]NS2网络模拟简介以及MTE、LEACH、LEACH-C协议仿真PPT

NS2的总体系结构

NS2的目录结构
ns-2.34:存放C++代码的地方； ns-2.34\tcl:存放OTcl代码的地方； Ns-2.34\tcl\lib:存放与组件（agent, node, link, packet, address, routing ）实现有关的OTcl代码；在此目录下，有以下几个文件：ns-lib.tcl: Simulator 类定义与成员函数实现，如 run，simplexlink，flush-trace等；ns-default.tcl ：各种网络组件配置的缺省值。 ns-2.34\tcl\ex, ns-2.34\tcl\test: 存放一些例子脚本文件和验证结果。

NS2的部分类结构

分类器——classifier是Ns-2基本网络组件的一个大类。它的基本派生类有地址分类器（AddrClassifier）和多播分类器（McastClassifier）等。基于分类器的基本网络组件具有1个或多个可能的数据输出路径，属于交换（Switch）设备（对应来说，连接器Connector只有一个数据的输出路径）。拓扑结点（Node）是由一个结点入口对象和若干个分类器（Classifier）组成的一个符合对象。
节点存活率

节点能量消耗

数据包发送量
仿真后生成 x.data,x.alive,x.energy等文件（x对应的为协议名称），分别对应的为各个协议的数据包传送个数，节点生存情况和节点能量消耗，用awk语言编写程序，提取数据进行分析在Cygwin中用gnuplot 作出分析结果曲线

节点分布拓扑图（基站位置（0，0））

LEACH模型

无线传感器网络能耗均衡LEACH路由算法

中图分类号：ＴＰ３１５
路由协议
数据融合
能耗均衡

簇头选取
文献标志码：Ａ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：ＡｉｍｉｎｇａｔｔｈｅｒａｎｄｏｍｎｅｓｓａｎｄｕｎｅｖｅｎｄｉｓｔｉｂｒｕｔｉｏｎｏｆｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｎｏｄｅｓｓｅｌｅｃｔｉｏｎｂｙｕｓｉｎｇｃｌａｓｓｉｃａｌＬＥＡＣＨ，ｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄＬＥＡＣＨａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｃｏｎｓｉｄｅｒｉｎｇｔｈｅｐｒｉｍａｒｙｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｏｆｔｈｅｎｏｄｅｓｉｎｔｈｅｃｌｕｓｔｅｒ，ａｎｄｉｎｔｒｏｄｕｃｉｎｇｆｏｕｒｏｆｔｈｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓ，ｉ．ｅ．，ｎｏｄｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｅｎｅｒｙ，ｎｇｏｄｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｓｐｅｅｄ，ｎｅｔｗｏｒｋａｖｅｒａｇｅｒｅｍａｉｎｉｎｇｅｎｅｒｙｇａｎｄｎｅｔｗｏｒｋａｖｅｒａｇｅｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｓｐｅｅｄ。ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｓｏｆｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄｓａｎｄｃｌｕｓｔｅｒｎｏｄｅｓａｒｅｓｅｌｅｃｔｅｄｍｏｒｅｒｅａｓｏｎａｂｌｙ，ｔｈｕｓｅｆｆｅｃｔｉｖｅｌｙｒｅｄｕｃｅｓｅｎｅｒｇｙｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎａｎｄｐｒｏｌｏｎｇｓｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｌｉｆｅｃｙｃｌｅ．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｆｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｉｍｐｒｏｖｅｄｌｇａｏｒｉｔｈｍｉｍｐｌｅｍｅｎｔｓｅｎｅｒｙｇｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｅｑｕａｌｉｚａｔｉｏｎｉｎｃｅｒｔａｉｎｄｅｇｒｅｅ，ｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｅｎｅｒｙｇｃｏｎｓｕｍｐｔｉｏｎｒｅｄｕｃｅｓ１４．７％．ａｎｄｔｈｅｎｅｔｗｏｒｋｌｉｆｅｃｙｃｌｅｅｘｔｅｎｄｓ１７．３％．

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仿真一：在100*100的区域内随机生成100个节点
（matlab仿真代码： clear;
xm=100;%x轴范围
ym=100;%y轴范围
sink.x=0.5*xm;%基站x轴 50
sink.y=0.5*ym;%基站y轴 50
n=100;
E0=0.02;
for i=1:1:n
S(i).xd=rand(1,1)*xm;
S(i).yd=rand(1,1)*ym;
S(i).G=0;%每一周期结束此变量为0
S(i).E=E0;%设置初始能量为E0
S(i).type='N';%节点类型为普通
plot(S(i).xd,S(i).yd,'o');
hold on;
end
%设置SINK节点的坐标
S(n+1).xd=sink.x;
S(n+1).yd=sink.y;
plot(S(n+1).xd,S(n+1).yd,'*');%绘制基站节点仿真结果图片：（‘O’代表随机散布的节点，‘*’代表SINK节点）
仿真二：LEACH 分簇效果图（matlab 代码见附件）
仿真结果：(p=0.1) 1、簇头个数14.
0102030405060708090100
2、簇头个数：11
3、簇头个数：12
0102030405060708090100
4、簇头个数：10
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
(p=0.05) 1、簇头=6
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
2、簇头=7
3、簇头=12
4、簇头=8
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
5
、
010203040
5060708090
100
102030405060708090100x
y
LEACH 分簇算法成簇效果图
仿真三：LEACH 分簇算法第一个节点死亡的轮数
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0102030405060708090
100
10
20
30
40
50
60
70
80
90
100
0102030405060708090100
第一死亡节点出现的分布及轮数
x
y
0102030405060708090100x
y
经过matlab 仿真，LEACH 分簇算法在第一个节点死亡时，已经运行的轮数分别为： 122、143、125、149、122、72．
仿真四：20%的节点死亡时分布及轮数
1、
y
x 2、
y
x
y
0102030405060708090100
x
轮数：196、207、205、181.。