LEACH-KPP：基于K-means++的无线传感网优化分簇算法

"基于K-means++的无线传感网分簇算法研究 (2017年)" 本文探讨了无线传感器网络（Wireless Sensor Networks, WSNs）中的分簇算法问题，针对传统分层路由算法（如LEACH）的不足，如分簇不均匀、簇头选举不合理以及数据传输方式单一，提出了一种新的改进算法——LEACH-KPP。LEACH-KPP算法结合了K-means++聚类算法以实现更均匀的节点分簇，并通过改进的簇头选举函数优化簇头的选择，同时引入了根据节点间距离动态选择单跳或多跳混合传输的数据融合策略。 K-means++是一种优化版的K-means聚类算法，解决了原K-means算法可能产生的初始中心点选择不均导致的聚类效果不佳问题。在无线传感器网络中，K-means++算法用于分簇阶段，能更好地平衡各簇内的节点数量，减少簇间的能量消耗差异，从而提高整个网络的能量效率。 改进的簇头选举函数是LEACH-KPP算法的关键组成部分。传统的簇头选举通常基于节点剩余能量，而该算法可能造成能量消耗较快的节点过早成为簇头。LEACH-KPP采用了一种新的选举策略，考虑了节点的剩余能量、位置等多种因素，以确保选举出的簇头具有较高的能源可持续性和网络覆盖能力。 在数据传输阶段，LEACH-KPP算法引入了动态的单跳和多跳混合传输模式。根据簇头与基站以及簇头之间的距离，算法智能地决定最优的数据转发路径，这不仅降低了通信开销，还减少了能量消耗，特别是对于远离基站的簇，多跳传输可以有效延长数据传递的距离。 通过OMNet++进行的仿真实验和时间复杂度分析，LEACH-KPP算法被证明能显著延长网络的生存周期，提高节点的后期存活数量，并且在整体能量效率上优于传统的分层路由算法。这些改进对于WSNs的长期稳定运行和资源管理具有重要意义，特别是在大规模、低功耗的应用场景下，如环境监测、灾害预警等领域。 LEACH-KPP算法结合了K-means++的聚类优势、改进的簇头选举策略和动态数据传输模式，实现了更均衡的能量消耗，提升了无线传感器网络的整体性能和寿命。这项工作为WSNs的路由优化提供了新的思路，对于未来无线传感器网络的节能设计具有参考价值。