异构WSN中DEEC算法的节能分簇设计与仿真分析

本文主要探讨了异构无线传感器网络中分布式节能分簇算法的设计，特别是DEEC（Distributed Energy Efficient Clustering）算法。DEEC是在现有的LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)，SEP (Sensor Energy Proportional) 和 LEACH-E (Energy Efficient LEACH) 算法基础上进行改进的一种策略，旨在提高网络的能源效率和通信性能。 首先，文章概述了异构无线传感器网络的背景，这些网络由不同类型的传感器节点组成，具有不同的能量能力和通信能力。LEACH是一种经典且流行的分簇算法，它通过轮询的方式选取簇头，每个簇头负责协调其成员的数据收集和转发。SEP则考虑了节点的能量消耗比例来平衡各簇的工作负载，而LEACH-E则是对LEACH的扩展，引入了基站作为簇头，进一步减少了能量消耗。 DEEC算法的核心在于其簇首选择机制。(1) 基于剩余能量的簇首选择算法，优先选择能量水平较高的节点作为簇头，这样可以延长网络的整体生命周期；(2) 估计网络的平均能量，通过动态调整策略确保能量分布更为均衡，避免过度消耗能量的节点过早失效。 在仿真与分析部分，作者着重研究了DEEC算法的实际效果。通过对比实验，分析了DEEC算法对存活节点数的影响，即在相同的运行时间内，DEEC能够显著提高网络中仍在活动的传感器节点数量。同时，还关注了基站接收的数据包个数，这是衡量网络通信效率的重要指标，DEEC通过优化数据传输路径和负载均衡，提升了数据包的接收率。 这篇文章深入介绍了DEEC算法的设计原理，以及其在异构无线传感器网络中的应用，通过实验证明了其在节能和网络效率方面的优势。这对于理解和优化无线传感器网络的部署和管理具有重要的参考价值，尤其是在能源受限的环境下，DEEC展现出了显著的实用性和有效性。