基于leach协议无线传感器网络分簇算法的研究

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1、山东大学硕士学位论文摘要无线传感器网络是由大量随机部署在监测区域的微小传感器节点通过无线通信、自组织方式构成的分布式网络系统，一般用于对人类无法到达的区域或环境进行监测，并将采集的信息传送给远方的监测者，由监测者根据得到的信息进行分析，从而了解监测区域或环境的情况。无线传感器网络在科研、民用和军事等领域有着广泛的应用前景。无线传感器网络节点能量有限、不能补充的特点，使得高效地利用节点能量成为无线传感器研究的重要目标。目前已有大量相关的研究工作，其中影响最广泛的是以LEACH协议为代表的无线传感器网络分簇协议，它提出的分簇思想为研究无线传感器网络的路由方式提供了一

2、种重要的思路，但是这些协议都未能较好地解决高效利用节点能量的问题。在分析大量通信协议的基础上，本文提出一种基于负载均衡和剩余能量的无线传感器网络分簇算法CALRE，对LEACH协议作了较好的改进，取得较好效果。CALRE算法，根据节点到基站的距离将节点分为远节点和近节点，近节点与基站直接进行单跳通信，远节点通过近节点与基站进行多跳通信；并分别为这两种节点设置不同的最大簇成员值，即根据距离基站的远近，设置不同的簇规模，使得远节点和近节点在能耗速度上趋向一致，以达到负载均衡的目的。在簇首选择机制上，CALRE算法提出让剩余能量最大的节点优先担任簇首，以平衡各个节点的

3、能耗，减少算法的复杂度和簇内节点之间不必要的通信能耗。本文对CALRE算法和LEACH协议进行了模拟仿真实验，实验结果表明，CALRE算法与LEACH协议相比具有更好的性能，优化后的簇首选择机制和簇结构可以有效节省节点能量，显著延长网络生存时间。关键词：无线传感器网络；路由协议；负载均衡：剩余能量山东大学硕士学位论文ABSTRACTWirelesssensornetwork(wsN3isadistributednetworksystemcomposedofalargeamountofmicro-sensors，whicharedistributedinthear

4、eatobemonitoredandorganizedbythemselves．Itisgenerallyusedintheareaorenvironment--wherehumanbeingcannotorwouldnotgetin·-·-tomonitortheenvironmentalparametersofinterest．WSNtransmitsthedatawhichiscollectedbysensorstoremoteobservers．ThenobserversCananalyzethedatatogetaviewoftheenvironmen

5、t．WSNhasabroadapplicationprospectinthefieldsofscientificresearch，civilianandmilitaryaffairsandSoon．ThelimitedandirreplaceableenergyoftheWSNnodesmakesefficientlyusingnode’SenergyagreatimportantgoalofWSNresearch．Therehasbeenagreatdealofinterrelatedresearch．LEACHisthemostfamousprotocola

6、mongthem．ThethoughtofclusteringproposedbyLEACHprovidesasignificantwaytotheroutingstudyofWSN．Unfortunately，theseprotocolsdonotproperlyfigureouttheproblemofhowtoefficientlysavenodes’energy．OnthefoundationoftheanalysisoftheexistingWSNcommunicationprotocols，thispaperproposedaClusteringAl

7、gorithmbasedonLoad-balanceandResidualEnergyforWirelessSensorNetwork(CALRE)，whichmakesabetterimprovementofLEACH,andgetsabetterresult．InCALRE，nodesaredescribedasnearnodeorfarnodeaccordingtothedistancetotheBaseStation(BS)，nearnodecommunicates谢nlBSbysinglehopwhilefarnodecommunicateswi血BS

8、throughnearn