WSN网络LEACH分簇算法仿真平台

资 源 简 介

本项目是针对无线传感器网络（WSN）中著名的LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议进行的完整MATLAB数学建模与仿真实现。核心功能包括对大规模传感器节点及其能量模型的初始化，模拟节点在每一轮周期中根据概率阈值自组织选举簇头的过程，以及建立基于欧几里得距离的簇群结构。项目详细刻画了数据从感知节点到簇头，再经由数据融合后上报至远程基站（Sink Node）的完整通信链路能耗。通过引入一阶无线电能量耗损模型，精准计算节点因数据传输、接收和处理而产生的

详 情 说 明

MATLAB 无线传感器网络 LEACH 分簇算法仿真平台

项目介绍

本项目是一个基于 MATLAB 开发的无线传感器网络（WSN）仿真平台，专注于经典的 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议实现。LEACH 是一种自适应分簇层次路由协议，旨在通过随机循环选举簇头（Cluster Head）的方式，将能量消耗均匀分布到网络中的所有传感器节点上。该仿真平台完整模拟了从节点初始化、簇头竞选、簇群建立、到数据聚合与转发的全过程，并提供了详尽的能效评估和网络生命周期可视化分析功能，适用于物联网通信协议研究及传感器网络设计优化。

功能特性

1. 动态簇头选举机制：严格遵循 LEACH 协议的概率阈值公式，确保每个节点在给定的周期内都有机会成为簇头。
2. 一阶无线电能量模型：实现了精细化的能耗计算，根据传输距离在自由空间模型（d²）和多路径衰落模型（d⁴）之间自动切换。
3. 完整的通信链路模拟：涵盖了普通节点向簇头传输数据、簇头执行数据融合、以及簇头将聚合数据上报至远程基站的完整能耗过程。
4. 容错通信方案：内置 Fallback 机制，当某轮次未产生簇头时，节点将直接与基站通信，保证仿真运行的连续性。
5. 多维度性能可视化：实时生成网络拓扑结构图，并在仿真结束后自动汇总存活节点、能量衰减、吞吐量和关键生命周期指标。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 数学工具箱：基本 MATLAB 运算功能（无需额外附加工具箱）。
3. 硬件性能：建议 4GB 以上内存，以流畅运行大规模轮次绘图。

功能实现逻辑与过程

1. 环境与参数初始化

仿真起始于一个 100m x 100m 的二维区域，基站（Sink Node）默认位于中心坐标 (50, 50)。系统初始化 100 个随机分布的传感器节点，每个节点赋予 0.5J 的初始能量。同时设定发射电路损耗、放大器损耗及数据融合损耗等核心能量敏感因子。

1. 仿真主循环

程序通过迭代轮次（最大 1000 轮）驱动。在每一轮中，系统依次执行以下步骤：

• 状态检查：判断节点存活状态，统计当前网络的剩余总能量。
• 簇头竞选：基于 LEACH 阈值公式计算各节点的当选概率，节点产生随机数并决定是否成为本轮簇头。一旦当选，该节点在当前周期内不再参与后续选举。
• 簇成员加入：非簇头节点遍历所有已当选的簇头，根据欧几里得距离寻找最近的簇头并建立连接。
• 能量损耗计算：计算普通节点发送数据、簇头接收并融合数据、以及簇头远距离传输至基站所产生的电量扣除。
• 统计更新：记录每一轮的死亡节点总数、基站接收到的累计数据包数量。

1. 拓扑与链路展示

在仿真初期（第一轮）和指定中间过程中（如第 50 轮），系统会自动绘制网络拓扑图。图中不仅标识了基站、普通节点、簇头以及已耗尽能量的死亡节点，还通过连线展示了簇内通信链路及簇网结构，直观呈现了网络的拓扑演变。

关键算法与实现细节分析

1. 能量传输模型算法

实现中采用了自适应距离阈值判定。当两个节点间的距离小于设定的阈值 d0 时，采用自由空间模型计算损耗；当距离超过阈值时，则切换至多路径衰落模型。这种处理方式能够精确反映物理环境中长距离通信对能量的剧烈消耗。

1. 簇头阈值计算逻辑

算法核心在于 T(n) 阈值的实现。该公式结合了预期的簇头比例 p、当前轮次 r 以及节点在本周期内是否已担任过簇头的状态。通过 mod 运算，算法确保了每 1/p 轮为一个完整的能量平衡周期。

1. 统计指标分析

程序不仅关注单点的存活，还实现了宏观性能统计：

• 存活节点数：衡量网络覆盖能力的直接指标。
• 能量倾向线：反映网络能量衰减的线性或非线性特征。
• 吞吐量统计：以发送至基站的包总数来衡量算法的通信效率。
• 首节点死亡时间（FND）：作为评估 WSN 稳定性的关键指标，被单独记录并以直方图形式展示。

1. 可视化组件

子程序利用图形句柄在单一界面中集成了坐标绘图与文本标注。通过不同颜色和形状（如红色的圆圈代表簇头，十字代表死亡节点）区分节点状态，增强了仿真过程的可观测性。