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1. 无线传感器网络路由协议概述

无线传感器网络（WSN）作为物联网的基础设施，其路由协议设计直接影响网络寿命和能耗效率。在众多分簇路由协议中，LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy）因其简单高效成为经典方案，但存在簇头选举随机性、能耗不均等问题。后续改进的LEACH-C（LEACH-Centralized）和TS-I-LEACH（Two-Stage Improved LEACH）通过引入集中控制和两阶段选举机制，显著提升了性能表现。

注：本文所有Matlab代码均基于R2021a版本开发，兼容2016b及以上版本。若遇闪退问题，建议检查内存占用或重装MATLAB Runtime组件。

2. 三种协议的核心原理对比

2.1 经典LEACH协议工作机制

LEACH采用分布式簇头选举，每轮循环包含两个阶段：

1. 建立阶段：节点以概率p自主竞选簇头，计算公式为：

   T(n) = p/(1-p * mod(r, round(1/p))) % r为当前轮次

2. 稳定阶段：普通节点加入最近簇头，采用TDMA时隙传输数据

主要缺陷体现在：

• 簇头分布可能不均匀
• 未考虑节点剩余能量
• 高频次选举带来控制开销

2.2 LEACH-C的集中式改进

LEACH-C引入基站（BS）进行集中控制：

1. 所有节点向BS发送位置和能量信息
2. BS计算最优k个簇头（通常取网络节点的5%）

   k_opt = floor(0.05 * num_nodes); % 最优簇头数

3. 基于加权成本函数选择簇头：

   cost = α*(d_to_BS/d_max) + (1-α)*(E_residual/E_initial)

2.3 TS-I-LEACH的两阶段优化

TS-I-LEACH的创新在于：

1. 预选举阶段：筛选候选簇头
   • 能量阈值：E_residual > E_avg * 0.7
   • 密度控制：每R/√k区域最多1个候选（R为网络半径）
2. 决赛阶段：基于多因子评分

   score = w1*E_residual + w2*(1/density) + w3*(1/d_to_BS)

3. Matlab实现关键代码解析

3.1 网络初始化模块

function nodes = initNetwork(N, area_size) nodes.pos = area_size * rand(N,2); % 随机部署 nodes.energy = 100 * ones(N,1); % 初始能量100J nodes.status = zeros(N,1); % 0=普通节点 1=簇头 nodes.cluster = zeros(N,1); % 所属簇ID end

3.2 LEACH-C的集中选举算法

function [CH_ids] = leach_c_election(nodes, BS_pos, k) d_to_BS = pdist2(nodes.pos, BS_pos); d_max = max(d_to_BS); cost = 0.7*(d_to_BS/d_max) + 0.3*(1 - nodes.energy/100); [~, CH_ids] = mink(cost, k); end

3.3 能耗模型实现

采用First Order Radio Model：

function E_consumed = calc_energy(d, packet_size) E_elec = 50e-9; % 50nJ/bit E_fs = 10e-12; % 10pJ/bit/m^2 E_mp = 0.0013e-12; % 0.0013pJ/bit/m^4 d0 = sqrt(E_fs/E_mp); % 阈值距离 if d < d0 E_consumed = packet_size * (E_elec + E_fs*d^2); else E_consumed = packet_size * (E_elec + E_mp*d^4); end end

4. 性能对比实验设计

4.1 实验参数配置

4.2 评价指标实现代码

function metrics = evaluate(nodes_history) % 计算存活节点数曲线 alive_nodes = sum(cat(2,nodes_history.energy) > 0, 1); % 网络生命周期（首个节点死亡轮次） first_death = find(diff(alive_nodes) < 0, 1); % 能量均衡性（标准差） energy_std = std(cat(2,nodes_history.energy), 0, 1); end

5. 实验结果分析与优化建议

5.1 三种协议性能对比

![生命周期对比图]

• LEACH首个节点死亡：约380轮
• LEACH-C首个节点死亡：约620轮
• TS-I-LEACH首个节点死亡：约850轮

关键发现：TS-I-LEACH的能量均衡性最佳，其能量标准差比LEACH降低62%

5.2 实际部署建议

1. 移动性场景：优先选用LEACH（分布式特性适应拓扑变化）
2. 能量敏感场景：采用TS-I-LEACH（两阶段选举保障高能节点当选）
3. 大规模网络：LEACH-C更适合（集中控制减少通信开销）

5.3 参数调优经验

• LEACH-C的α权重：通过网格搜索法确定最优值

  alpha_range = 0.1:0.1:0.9; lifetime = zeros(size(alpha_range)); for i = 1:length(alpha_range) % ...仿真过程... lifetime(i) = first_death; end

• TS-I-LEACH的权重组合：建议采用熵权法动态调整w1,w2,w3

6. 常见问题排查指南

6.1 Matlab仿真崩溃问题

1. 内存不足：

   • 解决方案：preallocating arrays预先分配数组空间
   • 示例：将nodes(r).energy改为nodes_energy(:,r)

2. 无限循环：

   • 检查条件：while sum([nodes.energy]>0) > 0应添加轮次限制

6.2 结果异常排查

7. 协议改进方向探索

7.1 动态分簇半径算法

function radius = dynamic_radius(E_residual, E_avg) R_max = 30; % 最大通信半径(m) radius = R_max * (0.5 + 0.5*(E_residual/E_avg)); end

7.2 基于Q学习的智能选举

1. 定义状态空间：
   • 能量水平：离散化为5个等级
   • 节点密度：周围1跳邻居数
2. 奖励函数设计：

   reward = (E_residual/E_initial) - 0.2*(d_to_BS/d_max)

在Matlab中实现强化学习工具箱集成：

q_table = rlTable(state_dim, action_dim); agent = rlQAgent(q_table);

8. 工程实现注意事项

1. 硬件兼容性：

   • 使用TI CC2530节点时，需调整能量参数匹配实际芯片规格
   • 射频能耗模型应替换为实际测量数据

2. 时序控制精度：

   tic; % 簇头选举过程 election_time = toc; if election_time > 0.1*round_time warning('选举耗时超过轮次时间的10%'); end

3. 数据可视化技巧：

   • 动态更新拓扑图：

   h = scatter(nodes.pos(:,1), nodes.pos(:,2), 'filled'); set(h, 'CData', nodes.energy); % 颜色映射能量值