WSN通信基于matlab粒子群算法改进能量均衡高效WSN LEACH协议含Matlab源码 1562期

Posted 2021-12-31 紫极神光

一、 简介

1 引言
WSN 由能感知外部环境的传感器节点以自组网的形式构成，是一种分布式无线传感器网络。随着科技的进步和现代生活的需求，由于 WSN 的远程控制、信息即时传播以及低功耗等众多优点，WSN 在军事医疗、生活娱乐和工业生产等各个社会领域发挥着越来越大的作用。但是 WSN 优点众多的同时也有其弊端。正是因为传感器节点的无线性，使能量不能源源不断地直接供给传感器节点，只能用有限的电池供应节点的全部能耗，这使能量成为 WSN 亟待解决的问题。为了解决能量均衡高效这个问题，Heinzelman 等提出了最早的分簇路由协议。此协议运用数据融合技术和能量高效利用的路由算法，是经典的分簇路由协议代表。此后，很多研究学者对此基础上进行了诸多改进,都从不同方面进行了优化。Mittal 等提出了用替补簇首（ Sub-CH ）代替死亡簇首的方法。Gnanambigai等介绍了LEACH的后继协议。其中，LEACH-C 协议利用每个节点发送位置信息和剩余能量生成能耗更低、性能更优越的分簇；LEACH-F使用固定的簇和循环选举出的簇首，避免了反复成
簇带来的能量消耗；MUTIHOP-LEACH 协议考虑间距因素，在簇中节点与汇聚节(sink)、簇与基站之间使用多跳方法的传输方案；LEACH-L 允许间隔基站较远的簇首使用多跳方式与基站进行通信。

2 LEACH 协议概述
2.1 LEACH 协议的简介
LEACH 协议是一种经典分簇路由协议，它的特点是低功率消耗、聚类自适应和节点平等。由于网络内各个节点被选概率一样，因此将整个网络的能量消耗均衡地分配到每个节点，从而达到网络的能量消耗负载均衡，延长网络生命时间。LEACH协议主要由T n( ) 构成。首先，每轮次每个节点都随机产生的一个数   0 1     ；然后，将  与T n( ) 进行比较，如果   T n( ) ，则此节点成为簇首；反之，则落选。在 WSN 中一次新路由的建立加上数据的传输算一轮。由T n( ) 算法可以看出，被选为簇首是由这 2 方面因素进行权衡得出的：整个网络场景中所需要的簇首节点总数和节点当选过簇首的次数。阈值T n( ) 为

其中， p 表示在此网络规模中需要的簇首节点比例，r 是进行的轮次，G 表示在此轮循环之前没有被选为簇首的节点。

2.2 网络模型
为了研究改进的路由算法对网络的影响，对网络模型作了如下假设。

1. 实验区域的形状为规则图形，传感器节点在监测区域中随机不均匀分散。
2. 所有传感器节点的能量相同、处理能力和通信能力相等，被选概率一样。
3. 传感器节点可以知悉自身剩余能量并可以对冗余数据进行融合。
4. 传感器节点随机被分散后不会移动，网络部署后不再进行人为干涉。
5. 无线发射功率可以自我调控，可自主选择发射功率。

2.3 能耗模型
本文实验中，m bit 数据的传输过程与每一步的能量消耗如图 1 所示[13]。

当 m bit 的数据进行传输时，节点的能量消耗主要由这 2 个部分构成：发送 m bit 数据的能量耗损以及功率放大电路的能量耗损；同时，针对不同的发射距离 d，选择不同的发送功率为

二、部分源代码

clc;
clear;

%% 1.初始参数设定模块
%.传感器节点区域界限(单位 m)
xm = 100;
ym = 100;
% (1)汇聚节坐标给定
sink.x = 50;
sink.y = 50;
% 区域内传器节数
n = 100;
% 簇头优化比例（当选簇头的概率）
p = 0.05;
% 能量模型（单位 J）
% 初始化能量模型
Eo = 0.5;
% Eelec=Etx=Erx
ETX = 50*0.000000001;
ERX = 50*0.000000001;
% Transmit Amplifier types
Efs = 10*0.000000000001;
Emp = 0.0013*0.000000000001;
% Data Aggregation Energy
EDA = 5*0.000000001;
% 最大循环次数
rmax = 2000;
% 算出参数 do
do = sqrt(Efs/Emp);
% 包大小（单位 bit）
packetLength = 4000;        % 数据包大小
ctrPacketLength = 100;      % 控制包大小
% 感知半径
R = sqrt(xm*ym/(pi*n*p));
%% 2.无线传感器网络模型产生模块
% 构建无线传感器网络,在区域内均匀投放100个节点,并画出图形
for i = 1:n
    S(i).xd = rand(1,1)*xm;
    S(i).yd = rand(1,1)*ym;
    S(i).d =  sqrt((S(i).xd-sink.x)^2+(S(i).yd-sink.y)^2);
    S(i).G = 0;
    S(i).E = Eo;
    S(i).Nbr = 0;
    % initially there are no cluster heads only nodes
    S(i).type = 'N';
end
S(n+1).xd = sink.x;
S(n+1).yd = sink.y;

%% 传入函数变量
[ALIVE_LEACH, ENERGY_LEACH, PACKETS_LEACH] = LEACH(xm, ym, sink, n, p, Eo, ETX, ERX, Efs, Emp, EDA, rmax, do, ctrPacketLength, packetLength, S);
[ALIVE_LEACH_E, ENERGY_LEACH_E, PACKETS_LEACH_E] = LEACH_E(xm, ym, sink, n, p, Eo, ETX, ERX, Efs, Emp, EDA, rmax, do, ctrPacketLength, packetLength, S);
[ALIVE_LEACH_improved, ENERGY_LEACH_improved, PACKETS_LEACH_improved] = LEACH_improved(xm, ym, sink, n, p, Eo, ETX, ERX, Efs, Emp, EDA, rmax, do, ctrPacketLength, packetLength, S, R);

%% 绘图比较
r = 1:rmax+1;
figure;
plot(r, ALIVE_LEACH, 'r^-', r, ALIVE_LEACH_E, 'ko-', r, ALIVE_LEACH_improved, 'bp-', 'linewidth', 1.5, 'MarkerSize',7);
xlabel '时间(轮)'; ylabel '存活节点数目';
legend('LEACH', 'LEACH-E', 'LEACH-improved');
xlim([0, 2000])
figure;
plot(r, ENERGY_LEACH, 'rv-', r, ENERGY_LEACH_E, 'ko-', r, ENERGY_LEACH_improved, 'bp-', 'linewidth', 1.5, 'MarkerSize',7);
xlabel '时间(轮)'; ylabel '网络剩余能量(J)';
legend('LEACH', 'LEACH-E', 'LEACH-improved');
xlim([0, 2000])
figure;
plot(r, PACKETS_LEACH, 'rv-', r, PACKETS_LEACH_E, 'ko-', r, PACKETS_LEACH_improved, 'bp-', 'linewidth', 1.5, 'MarkerSize',7);
xlabel '时间(轮)'; ylabel '基站接收的数据量(bit)';
legend('LEACH', 'LEACH-E', 'LEACH-improved');
xlim([0, 2000])
function [Alive, Energy, Packets,TotalComEn,ResVarEn,y] = LEACH(xm, ym, sink, n, p, Eo, ETX, ERX, Efs, Emp, EDA, rmax, do, ctrPacketLength, packetLength, S)

%% 3.网络运行模块
% 簇头节点数
countCHs = 0;
cluster = 1;% 此定义的目的仅仅是给定一个1开始的下标参数，真正的簇头数应该还减去1
flag_first_dead = 0;
flag_teenth_dead = 0;
flag_all_dead = 0;
% 死亡节点数
dead = 0;
first_dead = 0;
teenth_dead = 0;
all_dead = 0;
% 活动节点数
alive = n;
% 传输到基站和簇头的比特计数器
packets_TO_BS = 0;
packets_TO_CH = 0;
% (1)循环模式设定
for r = 0:rmax     % 该 for 循环将下面的所有程序包括在内，直到最后 end 才结束循环
    r;
    for i = 1:n
        S(i).Nbr = 0;
    end
    % 每过一个轮转周期(本程序为10次)使各节点的S(i).G参数（该参数用于后面的簇选举，在该轮转周期内已当选过簇头的节点不能再当选）恢复为零
    if mod(r, round(1/p)) == 0
        for i = 1:n
            S(i).G = 0;
        end
    end
    % (2)死亡节点检查模块
    dead = 0;
    Et = 0;
    for i = 1:n
        % 检查有无死亡节点
        if S(i).E <= 0
            dead = dead+1;
            % (3)第一个死亡节点的产生时间(用轮次表示)
            % 第一个节点死亡时间
            if dead == 1
                if flag_first_dead == 0
                    first_dead = r;
                    flag_first_dead = 1;
                end
            end
            % 50%的节点死亡时间
            if dead == 0.5*n
                if flag_teenth_dead ==0
                    teenth_dead = r;
                    flag_teenth_dead = 1;
                end
            end
            if dead == n
                if flag_all_dead == 0
                    all_dead = r;
                    flag_all_dead = 1;
                end
            end
        end
        if S(i).E > 0
            Et = Et+S(i).E;
            S(i).type = 'N';
        end
    end

三、运行结果

四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1] 沈再阳.精通MATLAB信号处理[M].清华大学出版社，2015.
[2]高宝建,彭进业,王琳,潘建寿.信号与系统——使用MATLAB分析与实现[M].清华大学出版社，2020.
[3]王文光,魏少明,任欣.信号处理与系统分析的MATLAB实现[M].电子工业出版社，2018.
[4]黄利晓,王晖,袁利永,曾令国.基于能量均衡高效WSN的LEACH协议改进算法[J].通信学报第38卷第Z2期