无线传感网络LEACH分簇路由算法仿真系统

资 源 简 介

本项目旨在利用MATLAB平台深入研究和仿真无线传感网络（WSN）中的LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）低功耗自适应集成分簇路由算法。系统主要包含以下核心功能模块：1. 网络环境初始化：构建虚拟传感网络区域，随机部署传感器节点，设定基站位置以及节点的初始能量参数。2. 分簇建立阶段仿真：实现LEACH算法的簇头选举机制，每个节点随机生成0到1之间的数，若小于计算出的阈值T(n)，则当选为本轮簇头；簇头广播消息，非簇头节点根据接收信号强度选择加入信号最强的簇，以此形成分簇拓扑。3. 数据传输稳定阶段仿真：模拟簇内节点利用TDMA时隙向簇头发送数据，簇头进行数据融合处理后，将聚合数据发送至基站（Sink节点）。4. 能量消耗模型计算：基于一阶无线电能耗模型，精确计算每轮循环中发射、接收、融合数据所消耗的能量，实时更新每个节点的剩余能量。5. 性能评估与可视化：系统循环运行直到所有节点死亡或达到预设轮数，记录关键指标并绘制图表，包括网络存活节点数随轮数变化的曲线、网络总剩余能量随轮数变化的曲线、网络生命周期（FND、HND、LND）分析等，直观展示LEACH算法在延长网络寿命和均衡能耗方面的性能。

详 情 说 明

无线传感网络 LEACH 分簇路由算法仿真分析系统

项目简介

本项目是一个基于 MATLAB 平台的无线传感网络（WSN）仿真系统，专门用于研究和分析 LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）低功耗自适应集成分簇路由算法。系统通过模拟真实的物理层能耗模型，复现了 LEACH 协议的簇头选举、分簇形成、数据融合及传输全过程，并提供了详细的可视化图表来评估网络生命周期和能量效率。

功能特性

• 网络环境构建：支持自定义网络区域大小、节点数量、基站位置及初始能量，随机分布传感器节点。
• 自适应分簇机制：实现了基于概率阈值的簇头轮换选举算法，保证网络能耗的负载均衡。
• 动态拓扑仿真：模拟非簇头节点基于信号强度（距离）加入最近簇头的过程，并实时可视化网络拓扑连线。
• 高精度能耗模型：采用一阶无线电能耗模型，区分自由空间模型（Free Space）和多径衰落模型（Multipath Fading），精确计算发射、接收及数据融合的能量消耗。
• 稳健性机制：包含了当某一轮次未产生簇头时的备用机制，允许节点直接与基站通信。
• 全方位性能评估：自动记录并绘制存活节点数、网络总剩余能量、基站接收数据包数量等关键指标，并统计 FND（首个节点死亡）、HND（半数节点死亡）等生命周期节点。

系统要求

• MATLAB R2016a 及以上版本
• 无需额外工具箱（Toolbox），基于基础 MATLAB 函数实现

使用方法

1. 确保 MATLAB 工作路径包含核心仿真脚本。
2. 直接运行主仿真脚本。
3. 仿真过程中会实时显示网络拓扑变化（Figure 1）。
4. 仿真结束后，系统将自动弹出网络生命周期、剩余能量和数据包统计图表，并在命令行窗口输出详细的统计报告。

核心算法与代码实现逻辑分析

本项目的主仿真逻辑完全包含在核心脚本中，以下是基于实际代码的详细实现分析：

1. 参数配置与网络初始化

• 仿真参数：代码设定了 100x100m 的监测区域，基站位于 (50, 50) 中心位置。部署了 100 个传感器节点，每个节点初始能量为 0.5 Joules。
• 能耗参数：定义了详细的电路能耗参数。

* ETX/ERX (发送/接收电路): 50 nJ/bit * Efs (自由空间放大): 10 pJ/bit/m² * Emp (多径衰落放大): 0.0013 pJ/bit/m⁴ * EDA (数据融合): 5 nJ/bit * 数据包大小设定为 4000 bits。

• 节点结构：使用结构体数组 S 存储节点信息，包括坐标 (xd, yd)、能量 (E)、节点类型 (type) 以及簇头选举历史标志 (G)。初始化阶段通过随机函数 rand 生成节点坐标并绘制初始分布图。

2. 主仿真循环 (Main Loop)

仿真按“轮”（Round）进行循环，最大轮数设定为 1000 轮。

#### A. 状态重置与统计

• 周期性重置：为了保证所有节点都有机会成为簇头，代码利用模运算 mod(r, round(1/p)) 周期性地重置节点的 G 标志位。
• 存活检测：每轮开始时遍历所有节点，检查 S(i).E 是否小于等于 0。死亡节点被标记为黑色点，存活节点为蓝色圈。
• 生命周期记录：实时监测并记录首个节点死亡轮数 (FND)、半数节点死亡轮数 (HND) 以及全部死亡轮数 (LND)。

#### B. 簇头选举阶段 (Cluster Head Election)

• 阈值计算：对于未在近期当选过簇头（G<=0）的存活节点，计算选举阈值 T(n)。

* 公式实现：t = p / (1 - p * mod(r-1, round(1/p)))。这里使用了 r-1 修正了 MATLAB 1-based 索引带来的偏移。

• 随机选举：节点生成一个随机数，若小于 t，则当选簇头。
• 状态更新：当选节点类型变为 'C'（红色显示），并设置 G 值以在后续 1/p 轮内禁止再次参选。同时计算簇头到基站的距离。

#### C. 分簇建立阶段 (Cluster Setup)

• 最近邻原则：若本轮有簇头产生，普通节点遍历所有当前簇头，计算欧氏距离，选择距离最近的簇头加入。
• 拓扑记录：在此时记录节点归属的簇索引 min_dis_cluster，并使用绘图函数 line 绘制节点与簇头之间的连线，直观展示分簇结构。

#### D. 数据传输与能量消耗 (Data Transmission) 代码区分了两种传输场景：

• 场景一：正常分簇传输

1. 成员节点 -> 簇头： * 计算节点到簇头的距离 dist。 * 根据距离阈值 $d_0 = sqrt{E_{fs}/E_{mp}}$ 判定传输模型。若距离小于 $d_0$，采用自由空间模型 ($d^2$)；否则采用多径衰落模型 ($d^4$)。 * 扣除发送节点能量，统计发送给簇头的数据包 PACKETS_TO_CH。 * 扣除簇头接收数据能耗 (ERX * packetLength)。 2. 簇头 -> 基站： * 数据融合：簇头消耗 EDA * packetLength 的能量模拟数据聚合处理。 * 长距离回传：计算簇头到基站的距离，同样依据 $d_0$ 判断模型，扣除发送能耗。 * 统计成功发送至基站的数据包 PACKETS_TO_BS。

• 场景二：直接传输 (Backup Mechanism)

* 代码逻辑中包含 else 分支处理“本轮未选举出簇头”的情况（虽然概率较低）。 * 在该模式下，所有存活节点直接尝试与基站通信，计算到基站的直接距离并扣除相应能耗。这增强了系统的鲁棒性。

3. 可视化与结果输出

• 动态仿真图 (Figure 1)：通过 drawnow 实现动画效果，显示节点存活状态、基站位置、簇头位置及分簇连线。为提高行效率，每 10 轮刷新一次。
• 结果分析图：

* Figure 2：存活节点数随轮数变化曲线，展示网络衰亡速度。 * Figure 3：网络总剩余能量曲线，反映 LEACH 的能耗均衡性。 * Figure 4：基站接收数据包累计曲线，评估网络吞吐量。

• 终端报告：仿真结束后，利用 fprintf 输出摘要，包括区域参数、FND、HND 等关键生命周期指标。