基于无线传感器网络的节点分簇算法matlab仿真

本文涉及的产品
检索分析服务 Elasticsearch 版,2核4GB开发者规格 1个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
实时计算 Flink 版,5000CU*H 3个月
简介: 该程序对传感器网络进行分簇,考虑节点能量状态、拓扑位置及孤立节点等因素。相较于LEACH算法,本程序评估网络持续时间、节点死亡趋势及能量消耗。使用MATLAB 2022a版本运行,展示了节点能量管理优化及网络生命周期延长的效果。通过簇头管理和数据融合,实现了能量高效和网络可扩展性。

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
1.jpeg
2.jpeg

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:T1,199
ones(size([1:T1])),'r');
hold on
plot(T2ones(1,151),0:150,'r');
hold on
plot(1:T2,150
ones(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:

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。

ccc4c717a5894c44ccdb69c8bb647ef2_watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk=.png

(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。

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