1.程序功能描述
对传感器网络进行分簇，在分簇过程中考量的有节点能量状态、节点拓扑位置、孤立节点删除等条件。与LEACH算法比较，对比如下几个方面指标：
1.网络从初始状态直到首个节点因能量耗尽而死亡的持续时间。
2.显示了随着时间的变化，一些节点开始死亡，整个网络的可用率下降的趋势情况。实验的终止条件为当网络可用节点下降至 75%时。
3.随时间变化时网络所有节点能量消耗情况。
2.测试软件版本以及运行结果展示
MATLAB2022a版本运行
3.核心程序
``` STATISTICS.COUNTCHS(ij+1) = CH_num;
%簇内成员选择簇头模块(即簇的形成模块)
for c=1:1:Cluster-1
xr(c)=0;
end
yr = 0;
zr = 0;
for i=1:1:Node
if Snode(i).type=='N' && Snode(i).E>0
if Cluster-1>=1
min_dis = sqrt( (Snode(i).xd-Snode(Node+1).xd)^2 + (Snode(i).yd-Snode(Node+1).yd)^2 );
min_dis_cluster = 0;
for c=1:Cluster-1
temp = min(min_dis,sqrt((Snode(i).xd-C(c).xd)^2 + (Snode(i).yd-C(c).yd)^2 ));
if temp do
Snode(i).E=Snode(i).E - (ETX(NByteByte) + EmpNByteByte(min_dis min_dis min_dis min_dis));
end
if min_dis <= do
Snode(i).E=Snode(i).E - ETX(NByteByte) + EfsNByteByte( min_dis min_dis);
end
ch_packet = ch_packet+1;
end
%簇头的能量消耗
Snode(i).min_dis = min_dis;
Snode(i).min_dis_cluster = min_dis_cluster;
else
yr = yr+1;
if min_dis>do
Snode(i).E=Snode(i).E-(ETX(NByteByte) + EmpNByteByte( min_dis min_dis min_dis min_dis));
end
if min_dis<=do
Snode(i).E=Snode(i).E-(ETX(NByteByte) + EfsNByteByte( min_dis min_dis));
end
bs_packet=bs_packet+1;
end
end
end
end
LIVEs = Node - STATISTICS.DEAD;
ind1 = find(abs(LIVEs - 199)<5);%一个死亡节点
ind2 = find(abs(LIVEs - 150)<5);%存活75%节点
T1 = ind1(1);
T2 = ind2(1);
figure
plot(LIVEs,'b');
hold on
plot(T1ones(1,200),0:199,'r');
hold on
plot(1:T1,199ones(size([1:T1])),'r');
hold on
plot(T2ones(1,151),0:150,'r');
hold on
plot(1:T2,150ones(size([1:T2])),'r');
hold on
xlabel('x(time)');
ylabel('y(live)');
title('首个节点因能量耗尽而死亡的持续时间');
axis([0,500,0,220]);
text(T1,199,['1个死亡节点']);
text(T2,150,['25%死亡节点']);
figure
plot(Egc,'b');
xlabel('x(time)');
ylabel('y(consumption)');
title('LEACH的网络能量消耗对比');
axis([0,500,0,800]);
save R0.mat Egc LIVEs T1 T2
12_031m
```
4.本算法原理
无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）由大量部署在监测区域内的微型传感器节点组成，通过无线通信方式形成一个多跳的自组织网络系统。其目的是协作地感知、采集和处理网络覆盖区域中被感知对象的信息，并发送给观察者。在WSNs中，节点分簇是一种重要的网络拓扑控制方法，能有效提高网络的可扩展性、能效和生命周期。
4.1节点分簇算法的基本概念
节点分簇是将网络中的节点划分为不同的簇，每个簇由一个簇头（Cluster Head, CH）和多个簇成员（Cluster Members, CMs）组成。簇头负责管理和协调簇内的成员节点，同时负责与其他簇头或基站（Base Station, BS）进行通信。通过分簇，可以实现以下目标：
AI 代码解读
能量高效：簇头可以进行数据融合，减少传输的数据量，从而节省能量。
可扩展性：簇结构可以适应网络规模的变化。
提高网络生命周期：通过轮换簇头的方式，可以均衡网络中的能量消耗。
4.2节点分簇算法实现步骤
整个网络有一个汇聚节点（Sink节点），能量足够大，相当于基站，其功率足以发送信息至全网节点，Sink节点和簇头信息交换，整个网络共有n个节点。
(1) 在初始状态下，网内各节点向Sink节点发送能量状态信息。
(2) 汇聚节点收到各节点的能量状态信息后，计算平均能量、最大能量，据此标识各节点为强节点或弱节点。若节点i的能量E（i）≥Eav，则标识为强节点，其标识S（i）=1；若E（i）＜Eav，则标识为若节点，其标识S（i）=0。
(4) 具有最大权值的未加入簇的强节点声明为簇头，利用欧氏距离分簇，重复这一过程，直到所有的节点都被分配入簇。仅当已无强节点剩余时，弱节点方能担当簇头的备选对象。
(5) 若只有单一簇头而没有簇成员，则该簇头认为是异常孤立节点，直接删除。
(6) 经过一轮的时间段，重复(2)~(6)过程以开始下一轮的分簇。
