一種基于平均剩余能量的無線傳感器網(wǎng)絡(luò)分簇路由算法

鄢麗娟，張彥虎

(廣東松山職業(yè)技術(shù)學(xué)院計(jì)算機(jī)系，廣東 韶關(guān) 512126)

0 引 言

無線傳感器網(wǎng)絡(luò)是由數(shù)量龐大的傳感器節(jié)點(diǎn)以自組織、多跳的工作模式組建的網(wǎng)絡(luò)[1-2]。隨著“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)和智慧城市的引入,無線傳感器網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在各個(gè)領(lǐng)域已得到了充分的肯定和應(yīng)用[3]?，F(xiàn)如今，無線傳感器網(wǎng)絡(luò)已廣泛應(yīng)用于許多生活領(lǐng)域中，基本涵蓋了國防軍事、預(yù)報(bào)救災(zāi)、環(huán)境監(jiān)測、醫(yī)療監(jiān)護(hù)、智能家居等多個(gè)領(lǐng)域[4-5]，具有非常廣泛而巨大的市場應(yīng)用前景。無線傳感器網(wǎng)絡(luò)中存在的節(jié)點(diǎn)能量受限問題，對網(wǎng)絡(luò)性能和網(wǎng)絡(luò)壽命產(chǎn)生嚴(yán)重影響。設(shè)計(jì)穩(wěn)定且低能耗的無線路由協(xié)議對保障網(wǎng)絡(luò)通信、延長網(wǎng)絡(luò)壽命具有重要的意義[6-7]。

文獻(xiàn)[8]提出了一種基于最優(yōu)傳輸距離和K-means聚類的WSN分簇算法；文獻(xiàn)[9]提出了節(jié)點(diǎn)路由選擇與基站全局調(diào)節(jié)相結(jié)合的雙層規(guī)劃的跨層能耗均衡路由協(xié)議；文獻(xiàn)[10]提出了簇的能耗均衡的概念，但是僅以固定簇為單位，缺少整體網(wǎng)絡(luò)概念，限制了其應(yīng)用；文獻(xiàn)[11]提出了一種綜合考慮單個(gè)節(jié)點(diǎn)傳輸能耗和總傳輸能耗的路徑規(guī)劃算法；文獻(xiàn)[12]提出了一種在保證能耗均衡的基礎(chǔ)上基于蟻群算法的無線傳感器路由改進(jìn)算法。

本文從能量優(yōu)化的角度，針對LEACH協(xié)議分簇算法成簇機(jī)制導(dǎo)致的能耗不均衡問題，提出基于平均剩余能量的分簇路由算法LEACH-BAE。在簇頭選舉機(jī)制上，引入全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)平均剩余能量的概念[13]，以平均剩余能量為主要參數(shù)，選舉合適的簇頭，提出由基站在對全域節(jié)點(diǎn)情況了解的基礎(chǔ)上分析得出最佳簇頭位置及簇頭數(shù)量，可均衡網(wǎng)絡(luò)能耗，延長網(wǎng)絡(luò)的生存周期。

1 LEACH算法

LEACH(低功耗自適應(yīng)聚簇分層協(xié)議)[14]是一種經(jīng)典、成熟的層次路由協(xié)議算法，此算法最早由Heinzelman提出[15]。其基本思想是采用輪流當(dāng)簇頭的方式，每一輪主要的工作就是成簇和穩(wěn)定通信[16-17]。該算法的核心思路是減少節(jié)點(diǎn)與基站的直接通信的能耗，通過分層按簇進(jìn)行數(shù)據(jù)融合提高數(shù)據(jù)處理效率，降低網(wǎng)絡(luò)能量損耗，延長整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的生存時(shí)間[18]。

1)成簇。

在成簇階段，算法要實(shí)現(xiàn)2個(gè)功能：簇頭選舉和成員加入。其中簇頭選舉是整個(gè)算法的核心關(guān)鍵。在成簇過程中，每個(gè)節(jié)點(diǎn)首先按照預(yù)期的網(wǎng)絡(luò)簇頭百分比和其擔(dān)任過簇頭的次數(shù)，綜合設(shè)置出一個(gè)閾值T(n)，然后各個(gè)節(jié)點(diǎn)隨機(jī)產(chǎn)生一個(gè)[0，1]范圍之間的數(shù)，并與T(n)相比較，若某節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的隨機(jī)數(shù)小于預(yù)設(shè)的閾值T(n)，則該節(jié)點(diǎn)當(dāng)選簇頭并同時(shí)向網(wǎng)內(nèi)節(jié)點(diǎn)廣播自己成為簇頭的消息[19-20]，閾值T(n)計(jì)算公式如下：

(1)

其中，p為預(yù)期的簇頭百分比(簇頭節(jié)點(diǎn)占所有節(jié)點(diǎn)的比例值)，r為當(dāng)前輪數(shù)，G表示第r輪之前從沒有當(dāng)選過簇頭的節(jié)點(diǎn)集合，假如某節(jié)點(diǎn)在此輪(r輪)前已多次擔(dān)任了簇頭工作，則將T(n)重置為0，這樣避免出現(xiàn)一些節(jié)點(diǎn)連續(xù)擔(dān)任簇頭的情況，實(shí)現(xiàn)了將能耗均衡分?jǐn)偟矫總€(gè)節(jié)點(diǎn)的目標(biāo)。

簇頭選舉完成后，其他非簇頭成員節(jié)點(diǎn)根據(jù)接收到的廣播信號強(qiáng)度，選擇信號強(qiáng)度最大的簇頭發(fā)送請求加入簇。

2)穩(wěn)定通信。

穩(wěn)定通信階段主要工作是數(shù)據(jù)傳輸。構(gòu)建成簇之后，簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)將各自采集到的數(shù)據(jù)傳給簇頭節(jié)點(diǎn)，然后簇頭節(jié)點(diǎn)進(jìn)行融合處理接收數(shù)據(jù)，再將融合的數(shù)據(jù)結(jié)果轉(zhuǎn)發(fā)給基站，完成該輪數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)后，重回成簇階段進(jìn)入下一輪工作。

LEACH算法有很多優(yōu)點(diǎn)，比如，每個(gè)節(jié)點(diǎn)公平競選簇頭，每一輪由不同的節(jié)點(diǎn)擔(dān)任簇頭，較好地均衡了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載；簇頭對接收到的各個(gè)簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)會(huì)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合處理，再轉(zhuǎn)發(fā)給基站，可以極大地精減冗余數(shù)據(jù)。但是，該算法同時(shí)存在一定的不足：

①簇頭分布不均勻[21]。LEACH協(xié)議采用隨機(jī)方式產(chǎn)生簇頭節(jié)點(diǎn)，可能會(huì)導(dǎo)致若干個(gè)簇頭距離太近甚至簇頭大面積集中在一個(gè)區(qū)域內(nèi)的情況，2個(gè)簇頭間隔太近或若干個(gè)簇頭集中在一個(gè)區(qū)域，會(huì)導(dǎo)致普通節(jié)點(diǎn)與簇頭節(jié)點(diǎn)通信的距離增加，從而造成區(qū)域內(nèi)能量消耗增大，簇頭節(jié)點(diǎn)數(shù)量分布不均勻的情況。

②無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗不均衡。LEACH協(xié)議強(qiáng)調(diào)，網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)在每一輪中都會(huì)輪流做一次簇頭，成功地將能量消耗分散在所有節(jié)點(diǎn)上，有利于整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能量的節(jié)約，但是，這種均衡的做法未考慮到節(jié)點(diǎn)距離基站的遠(yuǎn)近對能量消耗的影響。距離基站越遠(yuǎn)的地方，節(jié)點(diǎn)因?yàn)樾枰獙⑿畔鬏數(shù)礁h(yuǎn)的地方，其能量消耗相對距離簇頭或基站較近的節(jié)點(diǎn)而言，耗損也更快，即節(jié)點(diǎn)距離基站的遠(yuǎn)近直接影響著其能量消耗的快慢。如果機(jī)械地使每個(gè)節(jié)點(diǎn)均勻輪流做簇頭，對距離較遠(yuǎn)的節(jié)點(diǎn)而言，顯然是不公平的。

2 LEACH-BAE算法

針對上述LEACH協(xié)議的不足，本文提出一種改進(jìn)的基于平均剩余能量的路由算法LEACH-BAE(Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy-Base on Average Energy)。本算法在原LEACH協(xié)議的基礎(chǔ)上做適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，使其所產(chǎn)生的簇頭能更均勻地分布在全無線傳感器網(wǎng)絡(luò)范圍之內(nèi)，同時(shí)，簇頭選舉過程是在基站對全域網(wǎng)絡(luò)內(nèi)節(jié)點(diǎn)信息掌握的基礎(chǔ)上產(chǎn)生，簇頭的產(chǎn)生過程是基于全域能量消耗均衡的意圖作為主要指標(biāo)進(jìn)行衡量，即每次簇頭的產(chǎn)生要基于均衡全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量而進(jìn)行，要避免甚至杜絕出現(xiàn)剩余能量低于全域節(jié)點(diǎn)平均剩余能量的節(jié)點(diǎn)做簇頭，防止因節(jié)點(diǎn)過早死亡而致使全域網(wǎng)絡(luò)過早癱瘓或消亡的情況。

為了能確保簇頭算法的正常運(yùn)行，本文對普通節(jié)點(diǎn)和簇頭節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)分別規(guī)劃如表1、表2所示。

表1 普通節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

表2 簇頭節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

為了能實(shí)現(xiàn)第一次網(wǎng)絡(luò)通信，需要在全域網(wǎng)絡(luò)范圍內(nèi)產(chǎn)生部分簇頭，使其收集全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)信息、傳輸控制指令及傳輸部分?jǐn)?shù)據(jù)，此時(shí)，簇頭的產(chǎn)生采用傳統(tǒng)LEACH協(xié)議簇頭的產(chǎn)生方式，各節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生一個(gè)隨機(jī)數(shù)，當(dāng)隨機(jī)數(shù)小于T(n)時(shí)，該節(jié)點(diǎn)為簇頭，否則為普通節(jié)點(diǎn)。初始簇頭節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生之后，向全域廣播自己成為簇頭，附近節(jié)點(diǎn)加入該簇，組成網(wǎng)絡(luò)。將全域網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的基本信息收集后發(fā)給基站，其中包括各節(jié)點(diǎn)的坐標(biāo)、剩余能量等，基站獲取到全域節(jié)點(diǎn)信息之后，運(yùn)行分析程序，根據(jù)全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際分布情況，進(jìn)行簇頭的分派。

2.1 最優(yōu)簇頭數(shù)量的確認(rèn)

假定全域網(wǎng)絡(luò)的長和寬分別是wd、ht，一跳的距離為j1，且假定3個(gè)變量的單位統(tǒng)一，如圖1所示。為了避免簇頭扎堆產(chǎn)生，令新簇頭不會(huì)產(chǎn)生在所有已產(chǎn)生簇頭的j1范圍之內(nèi)。

圖1 節(jié)點(diǎn)一跳間距示意圖

如果在陰影區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)簇頭A，則在以A為原點(diǎn)，j1為半徑的區(qū)域內(nèi)，不會(huì)產(chǎn)生第二個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)，其他的簇頭必定產(chǎn)生在該區(qū)域以外的位置，據(jù)此，只需求得完全覆蓋整個(gè)網(wǎng)絡(luò)區(qū)域需要多少個(gè)圓形陰影圖形就可獲得最優(yōu)簇頭數(shù)量，即可以通過公式(2)計(jì)算求得最優(yōu)簇頭數(shù)量：

(2)

對式(2)結(jié)果向下取整后得到的CNum即為最優(yōu)簇頭的數(shù)量，wd、ht分別為網(wǎng)絡(luò)區(qū)域的長和寬，j1為一跳的距離。

2.2 平均剩余能量

為了確保所選舉的簇頭節(jié)點(diǎn)的剩余能量大于全域節(jié)點(diǎn)的平均剩余能量EAvall，需要先求出EAvall的值，其運(yùn)算過程為：

(3)

其中,ECi為節(jié)點(diǎn)Si的剩余能量，n為全網(wǎng)無線傳感器節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。

2.3 簇頭選舉

2.3.1 首輪簇頭選舉

采用LEACH算法原理選舉首輪簇頭，初始簇頭將全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的基本信息傳輸給基站，為基站進(jìn)一步分析網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際情況做準(zhǔn)備，為全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)與基站建立一條通道和橋梁。

2.3.2 LEACH-BAE協(xié)議簇頭選舉

LEACH-BAE協(xié)議中除初始簇頭節(jié)點(diǎn)之外，其余的簇頭都是由基站根據(jù)全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的實(shí)際情況進(jìn)行分派的，在選擇簇頭時(shí)，使用的主要參數(shù)為全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的剩余能量均值EAvall。

簇頭選舉實(shí)現(xiàn)的主要偽碼見算法1。

算法1簇頭選舉算法。

for k從1執(zhí)行到n

獲取隨機(jī)數(shù)i;

if(節(jié)點(diǎn)S(i)的剩余能量>平均剩余能量EAvall)

if(簇頭數(shù)量為0)

該節(jié)點(diǎn)S(i)為簇頭節(jié)點(diǎn)

else

計(jì)算該節(jié)點(diǎn)到第一個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)C(1)的距離mdis;

for c從簇頭1執(zhí)行到目前簇頭的個(gè)數(shù)

計(jì)算節(jié)點(diǎn)S(i)到簇頭C(c)的距離temp_dis;

if(temp_dis

則mdis的值設(shè)置為temp_dis;

end

end

if(mdis的值大于系統(tǒng)設(shè)定的dis)

該節(jié)點(diǎn)S(i)為簇頭節(jié)點(diǎn);

end

end

k++;

end

if(簇頭數(shù)量為0>CNum)

break;

end

end

在算法1中，n為全區(qū)域內(nèi)節(jié)點(diǎn)的數(shù)量，S(i)為普通節(jié)點(diǎn)，C(c)為簇頭節(jié)點(diǎn)，CNum為最優(yōu)簇頭數(shù)量，EAvall為全域節(jié)點(diǎn)平均剩余能量。此算法循環(huán)n次，即全域網(wǎng)絡(luò)內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)都有機(jī)會(huì)被抽取到作為備選簇頭節(jié)點(diǎn)，在算法中，依次做了簇頭數(shù)量是否達(dá)到最優(yōu)簇頭、剩余能量是否達(dá)到要求、與已產(chǎn)生的簇頭節(jié)點(diǎn)的間距是否符合要求等。

2.4 節(jié)點(diǎn)成簇階段

若各普通節(jié)點(diǎn)在接收到初始簇頭信息進(jìn)行對比之后，發(fā)現(xiàn)自己不是簇頭節(jié)點(diǎn)，則獲取基站分配給自己的簇頭節(jié)點(diǎn)號C(i)、需要調(diào)整的發(fā)送頻率等信息，并在LEACH-BAE協(xié)議簇頭節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生后，向周圍簇頭節(jié)點(diǎn)發(fā)出加入請求，確保該節(jié)點(diǎn)的簇頭能接收到加入簇頭C(i)的信息。

若節(jié)點(diǎn)對比后發(fā)現(xiàn)自己是簇頭節(jié)點(diǎn)，則接收基站發(fā)送的含有簇成員等信息的數(shù)據(jù)包，并設(shè)置自己為簇頭節(jié)點(diǎn)。

簇頭節(jié)點(diǎn)接收到普通節(jié)點(diǎn)的加入請求之后，將該節(jié)點(diǎn)標(biāo)志為已加入，同時(shí)依據(jù)已接收的基站數(shù)據(jù)包中的簇成員信息，檢查屬于本簇的節(jié)點(diǎn)是否已全部加入，如果是，為所有簇成員分配時(shí)間片區(qū)并發(fā)送給簇成員，然后關(guān)閉組網(wǎng)，并向所有成員節(jié)點(diǎn)發(fā)送組網(wǎng)成功并退出組網(wǎng)的通知，進(jìn)入數(shù)據(jù)傳輸環(huán)節(jié)。

2.5 數(shù)據(jù)傳輸階段

各普通節(jié)點(diǎn)在指定的時(shí)間片區(qū)發(fā)送收集的數(shù)據(jù)及自己的剩余能量等信息；簇頭節(jié)點(diǎn)接收數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)融合處理后，將所收集的簇內(nèi)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)信息及各節(jié)點(diǎn)的能量剩余情況發(fā)送給基站；基站定期定時(shí)對全域的實(shí)際情況進(jìn)行分析，計(jì)算出全域平均剩余能量，并分析實(shí)際情況指定簇頭及其簇成員，然后將信息發(fā)送給當(dāng)前簇頭節(jié)點(diǎn)并要求重新組網(wǎng)；簇頭節(jié)點(diǎn)接收到重新組網(wǎng)的指令及新簇頭節(jié)點(diǎn)等信息后，向全域廣播相關(guān)信息，并進(jìn)入下一輪的組網(wǎng)重構(gòu)。

3 仿真實(shí)驗(yàn)及分析

本文在MATLAB R2016模擬仿真平臺(tái)上，基于算法在M×M區(qū)域的平面上進(jìn)行模擬實(shí)驗(yàn)，設(shè)M的值為100 m。使用模擬軟件在該區(qū)域內(nèi)隨機(jī)產(chǎn)生100個(gè)節(jié)點(diǎn)，部分關(guān)鍵參數(shù)設(shè)置為：節(jié)點(diǎn)的初始能量為0.02 J，數(shù)據(jù)包大小為4000 bit，控制包為32 bit，基站位于平面的中心位置；對LEACH-BAE協(xié)議和LEACH協(xié)議分別作了100次的實(shí)驗(yàn)，對該100次的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。

1)簇頭數(shù)量。

通過100次實(shí)驗(yàn)，每次運(yùn)行1000輪，隨機(jī)抽取，得到250輪和1000輪以內(nèi)的2張簇頭數(shù)量對比圖，如圖2和圖3所示，通過圖形分析能直觀地得出：LEACH協(xié)議產(chǎn)生的簇頭數(shù)量波動(dòng)幅度比較大，到后期會(huì)頻繁出現(xiàn)簇頭為1的情況；LEACH-BAE協(xié)議生成的簇頭相對比較穩(wěn)定，前期因使用隨機(jī)產(chǎn)生簇頭法生成簇頭，產(chǎn)生的簇頭數(shù)量比較多，后期系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)平衡各種因素，將簇頭的數(shù)量控制在合適的范圍之內(nèi)，同時(shí)，隨著存活節(jié)點(diǎn)的減少，簇頭節(jié)點(diǎn)的數(shù)量也會(huì)很明顯有規(guī)律地進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整，達(dá)到更好節(jié)約能量的目的。其中LEACH方差為3.94，LEACH-BAE協(xié)議方差為2.36。在選舉的簇頭數(shù)量方面，LEACH-BAE協(xié)議的效果要優(yōu)于LEACH協(xié)議的算法。

圖2 250輪簇頭數(shù)量動(dòng)態(tài)對比圖

圖3 1000輪簇頭數(shù)量動(dòng)態(tài)對比圖

2)成簇情況。

原LEACH協(xié)議簇頭布局與LEACH-BAE協(xié)議簇頭布局對比：

在原LEACH協(xié)議中，因?yàn)樵诖仡^產(chǎn)生過程中，對未做過簇頭的節(jié)點(diǎn)采用隨機(jī)方式產(chǎn)生，可能會(huì)出現(xiàn)若干個(gè)簇頭節(jié)點(diǎn)集中在一起扎堆的情況，如圖4所示。因?yàn)榇仡^節(jié)點(diǎn)要承擔(dān)與基站的通信，其能量消耗相對而言要比普通節(jié)點(diǎn)高很多，在圖4所示的2個(gè)圓形框選區(qū)域里產(chǎn)生分布的幾個(gè)簇頭距離太近，而個(gè)別節(jié)點(diǎn)的通信距離又太遠(yuǎn)，造成全域節(jié)點(diǎn)能量消耗過快，有進(jìn)一步提升改進(jìn)的空間。

圖4 LEACH協(xié)議簇頭產(chǎn)生過于集中現(xiàn)象

在LEACH-BAE協(xié)議算法中，在簇頭產(chǎn)生的過程中加入了一個(gè)限定條件，即符合做簇頭條件且被系統(tǒng)選中擬產(chǎn)生的新簇頭，需要跟已經(jīng)確定為新一輪簇頭的所有節(jié)點(diǎn)做數(shù)據(jù)分析，如果該節(jié)點(diǎn)與已確定的簇頭列表中的任何一個(gè)簇頭的距離小于設(shè)定值dic，則該節(jié)點(diǎn)不能做簇頭。在這種條件下，系統(tǒng)中產(chǎn)生的所有簇頭節(jié)點(diǎn)，一定不會(huì)有若干個(gè)節(jié)點(diǎn)扎堆出現(xiàn)的情況，在一定程度上避免了過多的能量消耗，降低了全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的能量耗損，增加了節(jié)點(diǎn)的存活時(shí)間。修正后的簇頭布局如圖5所示。

圖5 LEACH-BAE協(xié)議簇頭分布優(yōu)化效果圖

3)剩余能量。

本文對LEACH和LEACH-BAE協(xié)議所做的100次1000輪的測試中，將能被100整除輪次的剩余能量進(jìn)行記錄，然后求100次的平均值，對比發(fā)現(xiàn)如圖6：LEACH-BAE協(xié)議相比LEACH協(xié)議，LEACH-BAE協(xié)議全域平均剩余能量要大于LEACH，其中前600輪次，LEACH-BAE協(xié)議的領(lǐng)先程度更多，600輪次之后，兩者的剩余能量差距逐漸減少，都趨向于0。

圖6 平均剩余能量對比折線圖

4)基站接收數(shù)據(jù)對比。

基站的接收數(shù)據(jù)對比如圖7所示，在前420輪，LEACH-BAE與LEACH發(fā)送的數(shù)據(jù)量基本相同，420輪之后，LEACH-BAE向基站發(fā)送的數(shù)據(jù)量保持高速增長的勢態(tài)，而LEACH算法的增長速度明顯放緩，說明改進(jìn)算法LEACH-BAE的網(wǎng)絡(luò)吞吐量更大，其數(shù)據(jù)通信能力更強(qiáng)。

圖7 基站接收數(shù)據(jù)對比

4 結(jié)束語

LEACH-BAE算法對LEACH協(xié)議的簇頭選舉方式和簇間數(shù)據(jù)到達(dá)基站的傳輸方式實(shí)施了一定的改進(jìn)，引入了全域網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)平均剩余能量的概念，并且在簇頭選舉的過程中，只有大于平均剩余能量，才有機(jī)會(huì)成為簇頭，雖然在算法中未考慮每個(gè)節(jié)點(diǎn)的公平性，但從整體而言，它能更好、更有效地將重負(fù)荷的簇頭節(jié)點(diǎn)的工作均衡地布置給更合適的節(jié)點(diǎn)，使整個(gè)網(wǎng)絡(luò)能量的耗散更加均衡，盡可能地使更多的節(jié)點(diǎn)生存更長的時(shí)間。通過仿真實(shí)驗(yàn)對比，改進(jìn)的LEACH-BAE算法在均衡全無線傳感器網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)能量消耗及延長網(wǎng)絡(luò)生存周期等方面具有較明顯的優(yōu)勢。