LEACH-E: 能量优化的WSN数据收集与融合算法提升网络效率

"基于能量优化的WSN数据收集和融合算法研究主要关注于解决无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）中的问题，特别是针对LEACH (LowEnergy Adaptive Clustering Hierarchy) 路由协议中簇头负载过重的现象。LEACH是一个低功耗自适应分层协议，但在大规模数据收集时，单个簇头负担过重可能导致网络寿命缩短。 LEACH-E算法的改进主要体现在两个关键环节：簇头选择和数据融合。在簇的建立阶段，LEACH-E引入了节点剩余能量和相对距离作为选择簇头的依据，这有助于实现更均衡的能量消耗，防止过早耗尽能源的节点成为主要负载中心。在通信阶段，算法采用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）对簇头接收到的数据进行降维处理，减少了数据包数量，降低了数据通信的负担。此外，通过结合蚁群算法寻找最优路径，数据被多跳方式传输至基站，进一步提高了通信效率并分散了通信压力。 蚁群算法的随机特性虽然可能导致传输延迟和一定程度的能量浪费，但同时也增加了网络的灵活性，避免了过度依赖单一路径，从而降低了簇头过早死亡的风险。通过仿真实验，使用MATLAB 7.0模拟了一个100m x 100m区域内的100个节点，对比了LEACH-E算法与原始LEACH在数据包发送量、节点平均能耗和网络存活节点数上的表现。结果显示，LEACH-E在均匀分簇、均衡节点能耗和延长网络生命周期方面表现出显著优势。 通过改进的数据收集和融合策略，LEACH-E有效地解决了LEACH协议的瓶颈问题，提升了WSN的整体性能和稳定性，对于实际应用中的大规模、长时间运行的无线传感器网络具有重要意义。"