【WSN】增强的分布式能效集群DEEC附matlab代码
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🔥 内容介绍
无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是一种由大量分布式传感器节点组成的网络系统，用于监测和收集环境中的各种信息。由于传感器节点通常由电池供电，能耗是WSN中的一个重要问题。为了提高能源利用效率和延长网络寿命，研究人员提出了许多能效优化算法。其中一种被广泛应用的算法是分布式能效集群（Distributed Energy Efficient Clustering，简称DEEC）算法。
DEEC算法通过将传感器节点划分为不同的簇（cluster），并选择能量充足的节点作为簇头节点（cluster head），来实现能效优化。簇头节点负责收集和聚合簇内节点的数据，并将数据传输给基站（base station）。其他普通节点则将数据传输给所属的簇头节点，以减少能量消耗。DEEC算法的目标是通过合理划分簇头节点和优化数据传输路径，降低网络中节点的能耗，延长整个网络的寿命。
下面是DEEC算法的具体步骤：
初始化：每个节点根据自身的能量水平选择一个随机的阈值（threshold）作为参考值。簇头节点也会选择一个全局的阈值用于判断是否成为簇头节点。
簇头节点选择：每个节点根据自身的能量水平和阈值，计算自己成为簇头节点的概率。能量越高、距离基站越近的节点成为簇头节点的概率越大。节点根据计算得到的概率选择是否成为簇头节点，并向其他节点广播自己的决策。
簇形成：节点根据收到的簇头节点广播信息，选择距离自己最近的簇头节点加入对应的簇。簇头节点记录加入簇的节点信息，并向加入的节点发送确认消息。
数据传输：簇头节点负责接收和聚合簇内节点的数据，并将数据传输给基站。其他节点将数据传输给所属的簇头节点。为了减少能量消耗，节点之间的数据传输通过多跳（multi-hop）方式进行，即数据经过多个节点中转传输到目标节点。
簇头节点轮换：为了均衡能量消耗，防止某些节点能量过早耗尽，DEEC算法引入了簇头节点轮换机制。每个簇头节点在一定的时间间隔内，根据自身的能量水平和阈值重新计算是否继续作为簇头节点。如果不再成为簇头节点，节点会选择距离自己最近的簇头节点加入对应的簇。
算法结束：当网络中的节点都选择了所属的簇头节点，并完成数据传输后，DEEC算法结束。
DEEC算法通过合理划分簇头节点和优化数据传输路径，充分利用节点的能量，降低能耗，延长网络寿命。然而，DEEC算法也存在一些问题，如簇头节点的选择可能导致网络不均衡和节点能量消耗不均匀等。因此，研究人员还在不断改进和优化DEEC算法，以提高能效和网络性能。
总结起来，DEEC算法是一种增强的分布式能效集群算法，通过合理划分簇头节点和优化数据传输路径，降低能耗，延长无线传感器网络的寿命。随着无线传感器网络的广泛应用，DEEC算法将在实际场景中发挥重要作用，并为能源受限的无线传感器网络提供有效的能效优化方案。
📣 部分代码
%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);%% 数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
🔗 参考文献
[1]李坤.分布式集群WSN路由协议及应用研究[D].重庆大学[2023-10-26].DOI:CNKI:CDMD:2.1017.722623.
