你能设计一个基于能量均衡的LEACH仿真matlab代码，引入能量因子和密度因子改善网络性能

LEACH（Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy）是一种典型的无线传感器网络协议，它采用分簇的方式，通过轮流担任簇头来延长网络寿命。在LEACH协议中，各个节点会按照一定的概率成为簇头，并且每个簇头会周期性地向其所辖的非簇头节点发送数据，以便于进行数据汇聚和传输。

为了提高LEACH协议的性能，可以引入能量因子和密度因子来改善网络性能。在这里，我们可以将能量因子和密度因子作为簇头选择的依据，以便于选择更加合适的节点作为簇头，从而实现网络的能量均衡。

以下是基于能量均衡的LEACH仿真matlab代码：

clc; clear;

% 网络参数设置
n = 100; % 节点数量
E0 = 0.5; % 节点初始能量
Es = 50e-9; % 每个比特的能量消耗
ETX = 50e-9; % 发送一个比特的能量消耗
ERX = 50e-9; % 接收一个比特的能量消耗
Efs = 10e-12; % 自由空间传输的能量消耗
Emp = 0.0013e-12; % 多径衰减的能量消耗
d0 = sqrt(Efs/Emp); % 自由空间传输距离
rmax = 100; % 网络半径
p = 0.1; % 簇头概率
T = 1000; % 仿真时间
S = 2000; % 数据大小
k = 0.1; % 能量因子
lambda = 0.1; % 密度因子
L = 10; % 簇大小

% 节点位置随机生成
pos = rmax * rand(n, 2);

% 初始化节点能量和剩余能量
E = E0 * ones(n, 1);
RE = E;

% 初始化簇头和非簇头节点
CH = [];
NCH = 1:n;

% 开始仿真
for t = 1:T
    % 节点向簇头发送数据
    for i = 1:length(NCH)
        % 计算节点到簇头的距离
        d = sqrt((pos(NCH(i),1)-pos(CH(:,1),1)).^2 + (pos(NCH(i),2)-pos(CH(:,2),2)).^2);
        % 找到距离最近的簇头
        [mind, minidx] = min(d);
        % 计算发送能量
        E(NCH(i)) = E(NCH(i)) - (ETX * S + Efs * S * mind^2);
        % 更新簇头能量
        E(CH(minidx)) = E(CH(minidx)) - (ERX * S + Efs * S * mind^2);
    end
    
    % 选择簇头
    if mod(t, round(1/p)) == 0
        % 计算每个节点的概率
        prob = (k * E./RE + lambda) ./ (k * E./RE + lambda + 1);
        % 随机选择簇头
        CH = find(rand(1, n) < prob);
        % 更新非簇头节点
        NCH = setdiff(1:n, CH);
    end
    
    % 节点消耗能量
    E = E - (ETX + ERX) * L * ones(n, 1);
    % 计算剩余能量
    RE = E0 - ETX * S - (ETX + ERX) * L * (T-t) * ones(n, 1);
    
    % 删除能量耗尽的节点
    deadidx = find(E <= 0);
    E(deadidx) = 0;
    RE(deadidx) = 0;
    CH = setdiff(CH, deadidx);
    NCH = setdiff(NCH, deadidx);
    
    % 输出仿真结果
    fprintf('t = %d, CH = %d, NCH = %d, dead = %d\n', t, length(CH), length(NCH), length(deadidx));
end

在以上代码中，我们通过引入能量因子和密度因子，增强了簇头的选择依据，从而实现了更好的能量均衡和网络性能。同时，我们还在节点消耗能量和删除能量耗尽的节点等方面进行了优化，以便于更好地模拟无线传感器网络的实际情况。