[发明专利]一种基于LEACH协议的簇头选举改进算法

权利要求书

1.一种基于Leach协议的簇头选举改进算法，其特征在于，将原Leach协议的簇头选举算法分为三种簇头选举算法：全网簇头选举、半网簇头选举和簇内簇头选举。首先在Leach改进算法中设定一个能量阈值，在每个簇周期开始时，判断现有各簇中是否存在簇平均能量小于此阈值的情况；如果存在，存在这种情况的簇发起半网簇头选举号召，其他簇根据本簇情况，决定是否响应此号召，所有响应此号召的簇，将在下一轮中进行半网簇头选举；如果不存在，各个簇头再判断自己的剩余能量是否小于本簇的平均能量，如果比平均能量小，则在本簇内启动簇内簇头选举，否则，不进行任何簇头选举；由此可避免每轮都进行全网的簇头选举；而每隔定值轮数，将会强制进行全网选举，以平衡半网选举可能导致的不平衡；

全网簇头选举算法

在进行全网簇头选举时，使节点剩余能量大、距离Sink节点近的节点优先成为簇头；节点剩余能量率函数为

Ep(i)=Er(i)Eo---(1)]]>

其中，E_r(i)代表节点的当前剩余能量；E_o代表节点所在簇的平均能量；

网络在部署阶段，Sink节点以较大的功率在网络内广播一个消息，每个传感器节点根据收到信号的强度计算它到Sink节点的近似距离d_i，并将自己的id和d_i发送给Sink节点，使Sink节点掌握一个含有节点id号与距离的对照表；距离因子λ定义如下：

λ=dn-dmindmax-dmin×dn-dmindavg]]>

davg=(d1-dmin)+(d2-dmin)+......+(dn-dmin)n---(2)]]>

其中，d_max、d_avg、d_min分别代表网络中节点到Sink距离的最大值，平均值和最小值；结合节点能量剩余率和距离因子，给出如下T(n)计算方法：

T(n)=p1-p×(rmod(1/p))+(Ep(n)+∂(1-λ))0---(3)]]>

其中，为加权因子，由于在簇头的选举中，能量是首要考虑的因素，因此LEACH改进算法中设置了加权因子其值随网络规模和应用场景的不同而不同，此处取0.01；式(3)使剩余能量较高的节点优先于剩余能量较低的节点当选为簇头，并且在能量消耗大致相同时，由于距离Sink近的节点要承担数据转发任务，因此距离Sink节点近的节点优先于距离Sink节点远的节点成为簇头，以更好地均衡能量消耗；

半网簇头选举算法

在进行第一次全网选举后，每一轮计算所有簇的簇内平均能量E_avg1、E_avg2、……E_avgK，其中K是簇的数量；平均簇能量E_a为：

Ea=Eavg1+Eavg2+......+EavgKK---(4)]]>

其中任意簇k和E_a的比值θ_k为：

θk=EavgkEa---(5)]]>

当θ_k小于某一阈值时，此簇通过簇首发起半网选举号召；阈值设置为0.7；当有簇首发起选举号召时，满足θ_k在一定区域内的簇，对此进行响应，同意进行半网选举；响应号召的簇，其θ_k范围为：θ_k＞1.2或θ_k＜0.8；当完成响应后，进行半网选举的簇中所有节点将按照全网选举的规则进行重选，其距离因素和能量因素的规则与全网选举中距离因子λ和能量因子相同；

簇内簇头选举算法

全网每个周期的簇头选举完成后，进入稳定的数据传输阶段；在一个周期内，由于各簇的能量消耗有很大的差别，对于能量消耗较大的簇，如不适时选举新的簇头，节点会很快死亡，网络就会出现路由洞，但是对于能量消耗很少的簇，如果经常进行簇重组，则会浪费能量；在Leach改进算法中，当簇头节点的能量小于簇内能量的平均值E_avg时，簇头将通知簇内E_r(i)最大的节点成为簇首并向其他簇内成员广播此消息，簇内成员根据广播信息修改相应的簇头信息；当簇内出现E_r(i)相同的节点时，选取距离因子λ最小的节点成为簇头，完成簇内簇头选举。