LEACH-H协议改进：能量阈值与位置优化仿真

资 源 简 介

本项目主要研究并实现LEACH协议簇头选择算法的改进及其MATLAB仿真验证。在改进的LEACH-H协议中，核心功能在于优化了簇头节点的选举机制。系统在选举过程中，充分考虑了簇头节点的剩余能量因素，通过设定科学的簇头能量阀值，有效地防止了低能量节点因成为簇头而加速耗尽电能，从而解决了低能量节点过早死亡的问题。在此基础上，项目引进了关键的簇头调整过程，该过程通过数学算法排除地理位置过于紧密的邻居簇头，并根据网络覆盖需求增加必要的簇头，从根本上解决了LEACH协议中存在的簇头分布不均和盲目性问题。通过这些改进

详 情 说 明

基于能量阈值与位置调整的改进LEACH-H协议仿真研究

本研究项目旨在通过改进传统的LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）协议选举机制，解决无线传感器网络中节点能耗不均、生命周期短以及簇头分布盲目性等核心问题。通过在MATLAB平台上构建改进后的LEACH-H协议仿真模型，实现了对网络生存期、能耗统计及吞吐量的多维度分析验证。

项目功能特性

1. 能量感知的簇头选举机制：不同于标准LEACH的随机选择，改进协议引入了节点剩余能量作为选举权重，并设置了动态能量阈值，防止低能量节点承担高负荷任务。
2. 簇头空间分布优化：利用地理位置调整算法，抑制距离过近的簇头节点，确保簇头在监测区域内分布更加均匀。
3. 动态簇头数量补偿：当随机选举产生的簇头数量不足时，系统能够根据网络覆盖需求自动增加高性能节点作为簇头，保证数据传输的鲁棒性。
4. 混合能耗模型：集成了自由空间模型与多径衰落模型，根据通信距离自动切换能量消耗计算方式，真实模拟复杂环境下的物理层特征。
5. 实时性能评估与可视化：系统提供存活节点数、剩余能量总和、基站接收数据包量以及关键节点死亡轮数的实时监控与对比图表。

详细实现逻辑

仿真引擎通过一个统一的函数执行仿真流程，根据传入的参数切换标准协议与改进协议。核心逻辑包含以下几个关键步骤：

网络初始化阶段 系统在100x100的方形区域内随机投放100个初始能量为0.5J的传感器节点。基站坐标固定在区域上方的(50, 150)位置。初始化过程中设定了数据融合损耗、发射/接收电路损耗及不同环境下的损耗系数。

循环迭代与状态统计 仿真以轮（Round）为时间单位进行。在每一轮开始时，系统统计当前存活节点数量及网络总能量。如果存活节点为零，则终止当前协议的仿真。

簇头选举逻辑 在标准模式下，节点根据经典阈值公式计算成为簇头的概率。 在改进模式下，系统首先计算当前所有存活节点的平均能量。只有能量高于平均能量80%的节点才有资格参与选举。同时，选举阈值会乘以一个系数（当前能量/初始能量），使得高能量节点有更高概率成为簇头，从而平衡各节点间的能量损耗。

簇头位置与数量调整 这是改进协议的核心改进点。选举结束后，系统计算选定簇头之间的距离。如果两个簇头之间的距离小于预设的调整阈值（基于区域面积与目标比例计算得出），则强制将其中能量较低的簇头恢复为普通节点。随后，若簇头总数低于预定目标的50%，系统会从剩余的高能量普通节点中随机抽取并提升为簇头，以维持基本的网络覆盖。

数据传输与能耗计算 普通节点寻找距离最近的簇头并发送数据包。簇头在接收到所有成员数据后进行融合，并转发至远程基站。如果本轮未产生簇头，则所有节点直接与基站通信。系统根据传输距离与距离阈值d0的比例，选择平方或四次方关系计算能耗，并从节点的能量池中扣除对应数值。

关键算法细节说明

能量阈值判定 在改进协议中，逻辑判断节点E是否大于avg_energy * 0.8。这一设定有效过滤了那些即将耗尽电能的“虚弱”节点，避免了因簇头快速死亡导致的网络空洞。

邻居簇头抑制算法 该算法遍历当前的簇头列表，计算两两之间的欧几里得距离。通过这种空间去重机制，解决了LEACH协议中常见的簇头聚集问题，使得网络的分簇更加科学合理。

双路径能耗模型切换 算法实时计算传输距离。当距离d小于临界值sqrt(Efs/Emp)时，使用自由空间模型（d的平方）；反之则使用多径衰落模型（d的四次方），这精确地模拟了无线信号在远距离传输时的剧烈衰减。

系统要求

1. 软件环境：MATLAB R2016b 或更高版本。
2. 硬件要求：具备基础运算能力的个人电脑即可，建议内存4GB以上以保证长时间仿真循环的流畅性。
3. 依赖库：无需额外工具箱，基于MATLAB标准内建函数实现。

使用方法

1. 启动MATLAB并进入项目所在文件夹。
2. 打开仿真主脚本。
3. 直接运行脚本，仿真会自动依次执行标准LEACH协议和改进LEACH-H协议。
4. 运行结束后，系统会自动弹出包含四个子图的性能对比窗口。
5. 通过观察“网络生存期对比”和“关键节点存活时间对比”图表，可以直接分析改进算法在延长网络寿命方面的实际效果。