基于扇形分簇的无线传感器网络路由算法
方案维持数据通信一段时间后，重新进行下一轮的簇分配，以避免对簇首节点的能量过度消耗，提升网络整体寿命。
3 改进LEACH算法原理
从LEACH算法中可知，以轮的方式等概率的选取簇首，并没有考虑剩余能量的因素。对于剩余能量不同的节点当选簇首的几率是一样的。如果剩余能量偏低的节点被选为簇首，很容易耗尽能量，降低整个网络的寿命。此外，在LEACH算法中，节点根据接收信号的强度来选择簇首。若该节点距离簇首节点较远，路径损耗较高[11]，因此，节点能量会过早消耗而死亡，导致网络的通信出现黑洞。
针对这些缺点，综合考虑节点的能量和整个网络信息传输的及时性，本文在基于LEACH算法的基础上提出了改进LEACH算法。该算法把整个网络划分为四个扇形分区；基站在每个扇形分区中通过比较每个节点产生的随机数和节点的剩余能量选择簇首，接着基站公布簇首的消息，节点根据接收到的该区域的消息强度、与簇首和基站的距离比较选择加入簇还是选择直接与基站进行通信。
3.1 扇形结构模型
由于覆盖区域为圆形时，传感器节点间的最大距离比覆盖區域为其他形状时要小，本文假定圆形覆盖区域，基站位于圆形覆盖区域中心。同时，为了进一步缩小节点间的最大距离，同时减少由于网络中节点死亡而重新分簇带来的通信开销，改进LEACH算法将圆形覆盖区域分为4个扇区，如图4所示。在每个扇区内，分别进行LEACH算法路由。选定某个参考点后，4个扇区分别记为扇区编号num={1，2，3，4}，圆心角[θ=π2。]
3.2 扇区编号确定
划分好区域后，所有传感器节点进行分簇时需要确定每个节点所在的扇区编号及在扇区的具体位置，方法如下：
（1） 计算节点的极坐标角度。所有的节点需要将自己的位置信息与ID信息发送给基站，基站根据正切函数特征进行计算。把圆放到直角坐标系中，圆心[O]的坐标为（0，0），设任意一个点[i]的坐标为[（x（i），y（i）），]如图5所示。
（2） 确定节点所在区域。将节点[i]对应的角度[α]与圆心角[θ]相除，得到整数[k（i），]比较[k（i）]与已经划分好区域的编号[num（n），]获得节点[i]所在的区域编号[k（i），]即：
所有节点的极坐标角度和扇区编号构成一个矩阵，记为Loc，其中，[Loc=（i）={a（i），k（i）}。]
3.3 簇首选取
改进LEACH算法同时考虑通信距离和节点剩余能量来选择簇首节点，并且在每一轮都会进行选取，流程图如图6所示。
簇首节点选择过程分为两步：
Step1：先按照LEACH算法机制，比较每个节点产生的随机数与网络给定的阈值[T（n），]在低于阈值的节点中选择簇首节点。
Step2：在第一步选择的节点中，综合考虑节点的能量和与基站的距离，进行簇首节点选择。具体选择的准则为：
[Q=Edis] （9）
式中：[E]为节点的剩余能量；dis为节点与基站之间的距离。由式（1）可以看出，距离dis也与[Q]成反比，距离基站越远的节点消耗的能量更大，因此该点被选为簇头的几率也比较小。
综上所述，剩余能量越多，离基站距离越近的节点成为最终簇首节点的概率越大。
3.4 分簇通信过程
当簇首节点选定以后，基站会向各个扇区广播相应区域簇首节点的消息。各个扇区内对应的节点知道自己为簇首后，就会在自己的覆盖区域内发布自己是簇首的消息。各个扇区的普通节点会根据自己接收到的来自簇首的信息和接收到来自基站的信息强度和相应的距离判断是选择加入簇还是直接与基站进行通信。当选择加入簇后，会给相应的簇首发送消息，同时簇首也会相应的给回应。对于不加入簇中的节点，就只会把测量的消息直接发送给基站，流程图如图7所示。
在每轮传输数据时，各个区域簇内的节点会把测量到的信息数据发送到相应的簇首，簇首节点传送到基站，而簇外的节点会把消息直接传输给基站。当节点为普通节点或者是簇外节点时，能量消耗只包括节点将数据发送的能量；当节点为簇首节点时，能量消耗为节点接收、融合以及发送数据的能量总和。
4 仿真结果分析
为了评估改进LEACH算法的性能，使用Matlab进行仿真，重点分析经过一定轮数网络节点的死亡个数和网络传输数据的情况[12]。假定基站固定且位于监测区域的最中心，远离传感器节点；所有的节点计算能力和能量容量一样；节点具有与其他节点和基站进行通信的能力；节点的位置固定不动。同时对比了原有的两种改进算法LEACH1，LEACH2。其中，LEACH1是由文献[13]提出的只针对簇首选取改进的算法，采用粒子群算法进行分区，分别在各个区域通过节点剩余能量选取簇首的方法。LEACH2是文献[14]提出的结合LEACH与PEGASIS的改进算法，通过对节点分区分簇，把不同簇的簇首连成链进行通信的方法。
仿真中假定基站坐标为（0，0），数据包的长度为3 000 b，控制包的长度较小，可以忽略不计，其他的实验参数设置如表1所示。
首先对两种原有算法和LEACH算法在不同轮数死亡节点总数的统计进行比较，具体显示结果如图8所示。
从图8可以看出，当运行到500轮左右时，四种算法都出现了节点开始死亡的现象。LEACH和LEACH2算法的节点死亡速度比较快。经过1 500轮左右，使用这两种算法的无线传感网络节点死亡率达到最大限度。到将近2 000轮左右时，两种算法的节点死亡速度接近平缓，并将近全部死亡。这是由于这两种算法没有考虑节点剩余能量的影响，导致部分节点过早死亡。而改进LEACH算法和LEACH1算法的节点死亡状况在一开始比较平缓，到1 300轮左右时速度变快，但都没有LEACH快，并且在LEACH接近死亡时，改进算法中还存活将近20个节点。可以看出，改进算法比原有算法更好地延长了网络寿命，并且比LEACH算法在节点存活概率方面提升了20%，节约了能量的消耗，延长了网络的生命周期。
几种算法数据传输性能的比较如图9所示。
由图9可知，随着轮数的增大，四种算法数据传输的量都在增加，并且改进LEACH算法与原有算法的数据传输差距也随之增大，当到1 000轮左右时，改进算法的数据传输量是LEACH算法的3倍。LEACH算法和改进算法LEACH2在1 500轮左右时，数据传输量的增加趋于稳定，而改进算法和另外一种算法LEACH1的数据传输量一直在快速增加，当到2 000轮左右时，LEACH和LEACH2算法已经达到了最大数据传输量，而改进算法的数据传输量还在增加，并且将要达到LEACH算法的4倍，明显提高了数据传输效率。因此，本文提出的改进算法通过合理使用节点能量，能够提高网络有效数据的传输量。
5 结 语
本文综合考虑了扇形分区和节点剩余能量，对LEACH算法进行改进。仿真结果表明，改进LEACH算法能够提升约150%的网络寿命，同时能够传输4倍于对比算法的数据量；该算法在均衡了能量消耗的同时还增强了网络接收数据信息的及时性，提高了网络的利用率，增加了网络生存时间。
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