无线传感器网络LEACH算法的改进与仿真

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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]。

一种无线传感器网络路由协议范文LEACH的改进算法

一种无线传感器网络路由协议范文LEACH的改进算法组织多跳网络，其日的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域感知对象的信息，并发送给观察者，传感嚣、感知对象和观察者构成了传感器网络的3个要素.传感器节点由汇聚节点SN（inknode）和普通传感器节点组成.无线传感器网络节点一般以电池供电，但针对应用业务的不同需求，有时需要太阳能、震动能、风能、热能等额外能量提取技术.WSN的能耗主要分为通信能耗、感知能耗和计算能耗，其中通信能耗所占比重最大，所以均衡通信能耗能有效的延长整个网络的生存时间，在无线传感器网络中，网络的拓扑控制与优化重要性表现在：影响整个网络的生存时问；减小节点间通信干扰，提高网络通信效率和为路由协议提供基础，在无线传感器网络体系结构中，网络层的路由技术对无线传感器网络的性能好坏有着重要影响.随着国内外无线传感器网络的研究发展，许多路由协议被提了出来，从网络拓扑结构的角度可以大体把它们分为两类：平面路由结构和层次路由结构，层次路由算法是现有无线传感器网络路由算法的研究重点，下面将概述一下LEACH路由协议研究：LEACH是无线传感器网络中提出的第一个层次型路由协议，运用了数据压缩技术和分层动态技术，通过随机选取某些节点为簇头来均衡网络内部负载；文描述了一种基于LFACH的改进型非均匀分簇协议UCS（unequalcluteringize），协议的中心是：考虑候选簇头节点到基站的远近，构造出大小非均匀的簇，从而实现了网络中节点能耗的均衡；文中的LEACH-C是LEACH协议自身的提出者后来在LFACH协议上所做的改进算法；文提出的TEEN （threholdenitiveenergyefficienten-ornetworkprotocol）是阈值敏感能量高效传感器网络协议，它采用与LEACH类似的簇结构和运行方式，定义了软、硬两个阈值来确实是否发送数据；文提出的混合有效能量分布式分簇HEED（hybirdenergy-efficientditributedclutering）算法是在LEACH算法簇头分布不均匀这一问题基础之上做出的对LEACH协议的改进；在文中，高能效传感器采集信息协议PFGASIS（power-efficientgatheringinenorinformationytem）是使用贪婪算法GA （greeciyalgorithm）形成链式的簇结构；文中，LEACH-M协议中引入了遗传模拟退火算法.LEACH算法与一般平面多跳路南算法相比，可以将网络生命周期延长15%，但却存在簇受开销大、重复形成簇和簇规模分布不合理等不足，为此本文提出一种改进算法.1LEACH协议简介Ll算法概述LEACH协议是由MIT的Heinzelman等提出的，该算法是为无线传感器网络设计的一种低功耗自适应的分层路由协议，假定了一个均匀的、节点能量有限的密集传感器网络，各节点向接收点报告其数据.LEACH协议将基于TDMA的MAC协议与聚类协}义和一个简单的“路由”协议集成在一起，其基本是：通过循环的方式随机选择簇头节点，对簇头节点进行轮换，把整个网络的能量负载平均分配到各个节点上，从而平衡和降低能耗、延长网络的生存周期.LEACH协议提出“轮”的概念，算法的执行过程是周期性的，每轮循环分为簇的建立阶段和稳定的数据通信阶段，在簇的建立阶段，随机选择节点作为簇头节点，簇头节点确定后即向周围广播，其他节点根据接收到的广播信号的强弱来选择要加入的簇，并告知相应的簇头节点，从而网络被划分为若干个簇.在数据通信阶段，网络完成簇结构构建，普通节点将采集数据发送给簇头节点，由簇头节点对数据进行处理（如数据融合）操作，再转发给汇聚节点，为了避免额外的处理开销，数据通信阶段一般持续较长的时间.每一轮结束后，网络将重新进入下一轮，继续执行这两个阶段的过程.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，如果这个数小于阈值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，这样该节点就不再会再次当选为簇头，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阈值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，当只剩一个节点未当选时，T（n）=1，表示这个节点一定当选.T（n）如式（1）所示：其中：P簇头在所有节点中所占的百分比；r是选举轮数；rmod（l/P）代表这一轮循环中当选簇头的节点个数；G这一轮循环中未当选过簇头的节点集合.采用这种随机选举簇头的方法，需要得到节点总数与簇头数的最优比；因为基站是在远离仿真区域的位置，与距离较远的节点通信时，需要设置一些簇头节点提升通信的效率，但是也不能过多（在极端情况下，每一个节点都是簇头，和没有分簇是一样的，没有多跳和数据融合优势），在相对低的比值处有一个最优的数值；在一种典型的情况下，Heinzelman等认为最优值是5%，但是这要依赖于特定的设置并且要求预先确定.LEACH协议采用了随机选举簇头的方式来轮换簇头，避免了簇头过分消耗能量，采用数据融合则有效地减少了通信量，与一般的多跳路由协议和静态聚类算法相比，能够将网络生命延长15%.1.2算法不足1）由于LEACH协议是假定所有节点都能直接和基站进行通信，而且每个节点都具备支持不同MAC的能力，因此该协议不大适合在大规模部署的应用场景.2）LEACH协议没有说明簇头节点要怎么分布才更加均匀，有可能在实际应用中出现一个区域有很多的簇头节点，而有的很大的区域没有任何的簇头节点，这样会出现网络能耗不均衡.3）LFACH协议假定每个节点的能耗都差不多，这使得该协议不适用于节点能量不均衡负载的网络部署中.4）LEACH协议的簇头选举算法没有考虑剩余能量低的节点当选为簇头节点的情况，该节点很快会耗尽能量提早失效.不利于延长网络的生存时间，网络的鲁棒性也不好.5）簇头节点将采集到的数据通过数据融合后直接发送到基站，若传感器节点分布在很广的范围内，经过很多轮后，距离基站近的簇头节点与距离基站远的节点剩余能量相差很大；如果传感器节点的初始能量值一致，距离汇聚节点远的节点能量最先消耗完，从而导致整体网络生存时间缩短；假设簇头节点和汇聚节点之间只采用多跳路由方式转发数据，那么在网络节点部署区.域广、节点数日众多的情形下，距离基站近的区域的节点因为频繁参与数据的转发，能量消耗极快，该区域的节点反而很容易死掉，进而影响整个网络的生命周期.针对LEACH路由协议的不足，本文提出一种改进的算法，我们且称为NEWLEACH.2.1NEWLEACH算法的基本思想因为涉及到距离，先简单介绍下LEACH的物理模型：LEACH算法采用第一顺序无线电能量模型FORM（firtorderradiomodel），该模型由发送电路、放大电路和接收电路组成.假定信道是双向对称的，即节点A传送数据到节点B的能量消耗与B传送到A是相同的.在传输距离为d时，传感器节点发送和接收kbit消息所消耗的能量见式（2）和式（3）.其中：E是发送电路和接收电路无线电通信消耗的功率值，信号传输距离为d.信号在无线信道传输中的能量消耗与距离dr成正比，在短距离无线传输，即dd0时，r=4.上述的两种能量衰减模型分别称为自由空间（freepace）衰减模型和多路信道衰减（multi-pathfading）模型.εam，，为自由空间衰减模型的衰减系数，εf为多路信道衰减模型的衰减系数.因此，根据发送节点与接收节点之间的距离，发送节点可以使用不同的能耗模型计算发送数据所需要的能量.Et某（k，d）表示发送节点所消耗的总能量，En某（k）表示接收节点所消耗的总能量，分别表示接收电路和传送电路中所消耗的功率值，并且是发送端发送消息经过放大器时所消耗的能量.本文的算法基本思想是：从上面的能量消耗模型可以看出，能量消耗其实也和距离有关，在设计优化的簇头选举方法时，应该根据距离来选择不同的能量衰减模型；簇头的最优选择应该是，在当前轮数剩余能量较高的，又或者是距离基站更近的节点，在数据的通信阶段，应该选择当前轮剩余节点剩余能量最高的节点进行数据融合，如果该节点恰好是簇头节点，在完成数据融合后，将数据发送给基站；如果是普通节点，在完成了数据融合后，将数据转发给簇头节点，簇头节点再发送给基站.2.2NEWLEACH算法2.2.1簇头选举假设仿真区域是在100m某100m的区域内进行的，基站的坐标是在（50，175），我们称为b，存仿真区域内有一个中心点，我们称为center，任一节点到b的距离为（d1，到centei‘的距离为d2，如图l所示.从图中我们可以看出d1》d2，因此在设计距离因子时，把节点到基站的距离看成多路信道衰减模型，把节点到中心点的距离看成自由空间衰减模型根.据不同的情况选用不同的模型，使得距离基站近的有更大几率当选为簇头.传统的LFACH协议不涉及节点的剩余能量问题，改进的NEWLEACH算法用节点的当前剩余能量和初始能量相比，这样做可以使剩余能量更多的节点有更大几率称为簇头，改进后的簇头选举如式（4）所示.式（4）是在式（1）的基础上做的一个改进：在最坏的情况下（‰…。

节点均匀分布的无线传感器网络LEACH算法改进研究

节点均匀分布
在100*100的区域内，对100个节点进行均匀分布仿真。
LEACH算法采用的是节点随机分布的方式，通过随机选取簇头。因而在簇头选取的过程中，就会消耗大量的能量。针对这一点，来分析节点的均匀性，每个节点固定安置在特定的区域内，节点之间的距离相等。
LEACH与改进的LEACH-G的比较
LEACH协议的优缺点

优点：各节点等概率的担任簇头，保持网络内节点能
量的均衡消耗，延长了整个网络的生命周期。

缺点：a.采用单跳路由，每个节点都可以与汇聚节点
直接通信，不适合用于大规模的网络，可扩展性差。 b.动态分簇带来了簇头变换和大量广播这样的额外开销。c.簇首数量不固定，分簇不均匀，选择簇首时没有考虑节点剩余能量。
d max d Eresidual p T (n) W1 (1 W1 ) 1 p (r mod1 / p) Eoriginal d max d min
E E 其中，是节点的剩余能量，是节点的初始能量，d 是节点到基站的最大距离，d 是节点到基站的最小距离，d是节点到基站的距离。
residual
original
max
min
2、簇头之间采用多跳方式改进的算法在运行过程中同样需要不断的循环执行簇的重构过程。每个轮也分为两个阶段：簇的建立阶段与传输数据的稳定阶段。簇的建立过程又分成4个阶段：簇头节点的选择、簇头节点的广播、簇的建立与调度机制的生成。
基于LEACH-G的簇头多跳算法的数据传输和聚合过程图
仿真实验
在仿真实验中，无线传感器网络的节点随机分布在100m*100m 的区域内，基站（BS）位于平面坐标（100m，100m）。节点当选簇头的概率P取0.05，本文运用MATLAB仿真工具，针对节点的均匀性分布模块进行仿真。实现对LEACH算法和改进后LEACH-G算法的仿真比较。

无线传感器网络LEACH协议的研究与改进

无线传感器网络LEACH协议的研究与改进摘要：LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种经典的WSN 分层路由协议，它采取自适应分簇算法，一定程度上延长了网络生存期。

然而LEACH路由协议的簇头随机产生，没有考虑节点的剩余能量，未达到簇头最优。

LEACH簇头与基站直接通信，如果两者距离较远，则会带来较大的能量损耗。

结合LEACH及LEACH现有的一些改进算法。

综合考虑了节点的剩余能量和簇首节点数目，簇头和基站之间采用单跳和多跳结合策略，有效地降低了能耗，保证了网络负载的平衡。

关键字：LEACH协议；无线传感器网络；簇头选举算法Abstract：LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) is a classic WSN hierarchical routing protocol, it has taken to extend the lifetime of the network adaptive clustering algorithm, to a certain extent. However, the routing protocol LEACH cluster head randomly generated, without considering the residual energy of the node, the cluster head does not reach the optimum. LEACH cluster head directly communicate with the base station, if the distance between the two, it will bring greater energy loss. LEACH and LEACH combining some of the existing improved algorithms. Considering the remaining energy is used between nodes and cluster head node number, cluster head and base single-hop and multi-hop combined with strategies to effectively reduce energy consumption, to ensure the balance network load.KEYWORDS: Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy（LEACH）；Wireless Sensor Network（WSN）;cluster－head selection algorithm1 引言无线传感器网络（WSN）不需要固定网络支持，具有快速展开、抗毁性强等优势，能够适用于人们无法接近的恶劣或特殊环境，在军事、商业、医疗、家庭和环境监测等方面广泛应用。

无线传感器网络LEACH路由协议的改进算法

近年来,由于无线技术、计算机技术与传感器技术的迅猛发展和快速融合,无线传感器网络应运而生。

无线传感器网络技术作为一种新型网络技术受到研究者的普遍重视和广泛研究[1]。

但传感器网络也有一些固有的缺点如:能量利用率低、生存周期短、抗干扰能力差。

而通过良好的分簇算法不仅可以减少传感器节点的能耗,还可以降低通讯干扰、提高M A C 协议和路由协议的效率。

因此,提出一个高效稳定合理的算法便成为迫切需要解决的问题[2]。

本文在L EA CH 算法的基础上,综合考虑了各个节点的剩余能量,提出了一种更为高效、更为合理的低开销自适应分层的E -L E A C H 算法。

1 LEACH 算法分析LEACH协议是由Wendi等人提出的,其基本思想是:提出了“轮(round)”的概念,通过每一轮的循环随机选择簇头节点,然后再对簇头节点进行轮换,从而达到平衡和降低能耗、延长网络的生存周期的目的。

在L E A C H 协议中,每一轮由两部分构成。

第一部分是构建簇阶段,第二部分为稳定工作阶段。

在实际的无线传感器网络中,经过多轮选举后,各个节点的剩余能量将会有很大的不同,靠近簇头的节点剩余的能量多,而远离簇头的节点剩余的能量少。

但是在传统的LE AC H算法中,所有的节点成为簇首节点的概率是相同的。

因此,若在以后的多轮数据传播中都选取远离基站的节点做簇头,则该节点的能量将很快被耗尽,最终无线传感器网络L E A C H 路由协议的改进算法周志强1 刘森2 王允臣2(1.江苏省徐州市东方人民医院江苏徐州 221004; 2.中国矿业大学计算机学院江苏徐州 221116)摘要:针对无线传感器网络簇头节点选取难、网络生存周期短、能量消耗大等问题,本文在传统的LEACH算法基础上,设计了E-LEACH 算法,E-LEACH算法引入了能量阈值的概念。

能量阈值是判断该节点是否可以作为簇头节点的先决条件,同时引入距离因子的概念,在每轮选取簇头时,都会考虑到和基站的距离。

无线传感器网络路由协议LEACH研究报告与改

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、采集和处理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理。

由于传感器节点能量有限,路由协议必须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,提出一种改进的路由算法,改进后的算法采用相对固定的成簇方式,每隔一轮重新构建簇。

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收集到的数据发送到根节点,然后通过根节点将整个网络收集到的数据发送到基站。

仿真结果表明,与LEACH算法相比,改进算法降低了能耗,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 canbe an effective tool for apperceiving, collecting and computing data in a variety of environment.The collected datamustbe transmitted to the base station for further processing. Based on LEACH algorithm, this paper presents a novel clustering algorithm in which clusterare relatively fixed and the nodes re-organize themselves into new clusters every other round. It utilizes the Prim algorithm inthe graph theory to form tree routing among cluster-head nodes, and selects the cluster-head with the largestPedas the rootnode. The cluster heads send data to the root node in a multi-hop manner and the root node then sends the gathered data bythe 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, energyconsume1、前言无线传感器网络被认为是在一定空间范围内密集分布的由大量体积小、廉价、电池供电的通信器件构成的自组织系统．由于无线传感器网络大都需要在无人看管、不更换电池或者几乎不可能更换电池的条件下长时间的工作，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影响,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。

无线传感器网络改进的LEACH-ID算法

无线传感器网络改进的LEACH-ID算法摘要：分析了经典的分簇路由协议LEACH，针对LEACH中的簇头个数、簇中成员数太多或太少，从而导致节点加快死亡、网络能量利用率低的问题，通过计算最优簇头数、控制簇中成员数，均衡了网络中能量的消耗，提高了网络能量的利用率，延长了网络寿命。

同时给出一种简单的产生临时ID的方法，保证了相互间较大概率的互异性。

仿真实验结果表明，LEACH??ID协议与LEACH 协议相比延长了网络寿命，推迟了第一个死亡节点出现的时间，提高了能量利用率。

?ス丶?词：无线传感器网络；LEACH协议；簇头；临时ID号?ブ型挤掷嗪牛? TP393.04; TN915.04文献标志码：A英文标题??Improved LEACH??ID algorithm for wireless sensor networks?び⑽淖髡呙?SHI Ye??ling, CHEN Bin??bing?び⑽牡刂?(School of Electrical Engineering and Information, Sichuan University, Chengdu Sichuan 610065, China英文摘要)??Abstract:Classical clustering communication protocol of LEACH was analyzed. Concerning the problem that the amounts of cluster heads andtoo many or too few members of the cluster may cause the accelerated death of the nodes and low energy use of the network, by calculating optimal clustering heads and controlling members of the cluster, the consumed energy was balanced, the usage rate of the network energy was improved and the network??s lifetime was prolonged. At the same time, a simple and effective method of assigning temporary ID was given, which can assure the dissimilarity of the IDs with large probability. The simulation results indicate that, compared with LEACH, LEACH??ID extends the lifetime of network, delays the first node??s death time, and enhances the energy efficiency.英文关键词??Key words:Wireless Sensor Network (WSN); LEACH protocol; clusterhead; temporary ID number??0 引言??由于工作环境和自身构造所限，无线传感器网络(Wireless Sensor Network, WSN)传感器节点的计算、通信能力及能量都十分有限，对于节点的更换和充电也较难实现。

无线传感器网络中LEACH算法改进与分析_余海霞

器被价格低廉的金属谐振器所取代，这不仅满足了产品电性能指标，还实现了产品的低成本化要求，使所设计生产的产品在市场上更能满足客户需求，并且更具竞争力。

参考文献[1]Narrow-band multiple-coupled cavity synthesis.A.E.ATIA,MEMBER,IEEE,A. E.WILLIAMS,AND R.W.NEWCOMB,FELLOW,IEEE[2]General Coupling Matrix Synthesis Methods for Cheby-shev Filtering Functions”Richard J.Cameron,Senior Member,IEEE作者成果：孙尚传，男，一九六三年生，深圳市大富科技股份有限公司董事长兼总裁，安徽机电学院工业电气自动化专业学士，北京大学光华管理学院工商管理硕士，安徽省蚌埠市十佳科技工作者，由其本人或与他人合作共获专利授权８０余项。

其中包括：序号专利名称专利号１缓冲装置ＺＬ２００９１０１８０２３０．Ｘ２螺钉装置及使用该螺钉装置的腔体滤波器ＺＬ２００９１０１４７６４５．７３一种高能束焊接夹具ＺＬ２０１１２００３２７４３．９４一种气体加速装置和高能束焊接用装置ＺＬ２０１１２００３２７３５．４５一种高能束焊接装置ＺＬ２０１１２００３２７３３．５６腔体滤波器、通信设备以及射频通信装置ＺＬ２０１０２０６８１６５６．１７一种射频通信设备ＺＬ２０１０２０６７５５２４．８８一种射频通信设备ＺＬ２０１０２０６７５５３２．２９腔体滤波器、信号处理模块及通信设备ＺＬ２０１０２０６９５９９０．２１０一种腔体滤波器ＺＬ２０１０２０６９６４５１．０１１一种射频通信设备ＺＬ２０１０２０６９６４５４．４１２腔体滤波器及通信设备以及射频通信装置ＺＬ２０１０２０６７９９２０．８１３室内覆盖模块ＺＬ２０１０２０６６４０６０．０１４一种腔体四功分器内连接件及腔体四功分器ＺＬ２０１０２０６６７０５７．４１５一种腔体三功分器内连接件及腔体三功分器ＺＬ２０１０２０６６７０１８．４１６一种腔体二功分器内连接件及腔体二功分器ＺＬ２０１０２０６６７０４８．５１７介质滤波器、介质谐振杆安装结构以及通信设备ＺＬ２０１０２０６４６０８０．５１８一种功率分配装置及其壳体与盖板ＺＬ２０１０２０６９５９１１．８１９一种功率分配装置及其耦合件ＺＬ２０１０２０６９６０２６．１２０室内覆盖模块ＺＬ２０１０２０６９２４２０．８无线传感器网络中LEACH算法改进与分析□余海霞凌永发安坤陈楠云南民族大学电气信息工程学院ＬＥＡＣＨ算法主要通过循环的方式随机选择簇头（Ｃｌｕｓｔｅｒｈｅａｄ），将整个网络的能量负载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、提高整个网络的生存时间的目的。

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ｐｒｍｅｅｓｃｎｉｅｎｔｅｒａｄｏｉｉｎｉｃｍｓａｅｆｔｅｏｅａａｔｒｏｓｄｒｇｈｅｎｅｇｉｙｎｐｓｔｏｃｒｕｔｎｃｏｈｎｄｓ，ｈｎｅｈｎｄｗｉｈｅｃｔｅｏｅｔｈｉｈｒｒｄｍｉａｃｉｃｍｐｅｎｓｖｇｅｐｅｏｎｎｅｎｏｒｈｅｉｅ
ｐｒｒｎｅｉｓｌｃｅｏｂｈｌｓｅｅｄＳｍｕａｉｎｒｓｌｅｎｔａｅｔａｅｉｒｖｄａｇｒｔｍｕｐｒｏｍｓｔｅＬｅｏｍａｃｓｅｅｔｄｔｅｔｅｃｕｔｒｈａ．ｉｌｔｅｕｔｄｍｏｓｒｔｈｔｔｍｐｏｅｌｏｈｏｔｅｆｒｈＥＡＣｒｔｃｌｎｆｏｓｈｉＨｐｏｏｏｉ
ｐｒｏｍａｅｆｅｅｇｅｕｃｉｎ，ｅｗｏｋｌｆｔｍｅｐｏｏｇｔｏｎｄｍｏｔｒｎｏｅａｅａｓｒｎｅ，ｔ．ｅｒｎｃｓｏｎｒｙｒｄｔｏｎｔｒｉｅｉｒｌｎａｉｎａｎｉｏｇｃｖｒｇｓｕａｃｅｃｆｉ
ＡｂｓｒｔｔａｃＬＥＡＣＨｓｏｅｏｈｓｉｏｔｎｎｅｅｅａｉｅｈｉｒｒｈｃｌｔｐｏｏｙｃｎｒｌｐｒｔｃｌｎｗｉｅｅｓｅｓｒｎｔｒ．Ｉｉｎｆｔｅｍｏｔｍｐｒａｔａｄｒｐｒｓｎｔｔｖｅａｃｉａｏｌｇｏｔｏｏｏｏｓｉｒｌｓｓｎｏｅｗｏｋｓｎ
万传飞杜尚丰
（国农业大学信息与电气工程学院中北京１０８）００３
摘
要
ＬＡＨ（ｏｎｒｄｐｉｌｔｉｇｈｅａｈ）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。ＥＣ１ｅｅｇａａｔｅｃｓｒｉｒｃｙ是ｗｙｖｕｅｎｒ
ｓｏｔｍｎｅｃｉｌｓｒｅｄｔａｒｃｆｓｔｅｅｅｔｒｓｏｄｏｃｓｒｈａｙｉｔｄｃｇｅｅｇ，ｅｓｙａｄｄｓｎｅａｊｓｈｒｏｉｇｉｓｌｔｇｃｕｔ — ａ，ｔｅｔｉｈｌｅｔｅｈｌｆｌｔｅｄｂｎｏｕｉｎｒｙｄｎｉｎｉａｃｄｕｔｃｎｅｎｅｈｈｉｅｃｄｈｕｅｒｎｔｔ
Ｋｅｗｏｄｙｒｓ
ＷｉｅｅｓＳｎｏｅｗｏｋＷＳｒｌｓｅｓｒＮｔｒｓ（Ｎ）ＨｉｒｒｈｃｌｏｏｏｙｃｎｒｌＬＡＣＨｅａｃｉａｐｌｇｏｔｏｔＥ
０引言
低功耗自适应分簇算法ＬＡＨ】ＥＣ ’ 是１９９９年由麻省理工大学（Ｔ电子工程与计算机科学学院的ＨｉｚｌｎＷ．等ＭＩ）ｅｅＲｎｍａ
（）【一 × ｒｏ（Ｐ］ｎ＝』Ｐ［ｍｄ１）１／ …
第２８卷第４期
２１年４月０１来自计算机应用与软件
ＣｏｕｅｍｐｔｒＡｐｐｉａｉｎｎｏｗａｅｌｃｔｏｓａｄＳｆｒｔ
Ｖ０．８Ｎｏ４１２．Ａｐ．０１ｒ２１
无线传感器网络ＬＡＨ算法的改进与仿真ＥＣ
分析了ＬＡＨ协议的工作原理，针对其在簇头选择上存在的不足，出改进：ＥＣ并提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阈值，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，从改进后的算法在降低能耗、长网络生存时间以及保证监测覆盖度等方面比ＬＡＨ具有更加优良的性能。延ＥＣ
关键词无线传感器网络层次型拓扑控制ＬＡＨＥＣ
ＩＰＲｏＶＥＭＥＮＴＭＡＮＤＩＵＬＡＴＩＳＭｏＮｏＦＬＥＡＣＨＮＩＩＷＲＥＬＥＳＳＳＥＮＳｏＲＮＥＴＷｏＲＫＳ
ＷａｕｎＤｕＳｎｆｎｎＣｈａ￣ｉｈａｇｅｇ
（ｏｌｅｆＩｏｍａｉｎｌｔｃｌｎｉｅｒｇＣｉａＡｒｕｔｒｌｎｅｓｙ，ｅｉ００３ＣｉａＣｌｇｎｒｔｎａｄＥｅｒａＥｇｎｅｎ，ｈｎｇｃｌａＵｉｒｔＢｉｎ１０８，ｈｎ）ｅｏｆｏｃｉｉｉｕｖｉｊｇ