本发明涉及无线传感器网络领域，尤其涉及一种leach协议的改进算法。
背景技术：
无线传感器网络(wirelesssensornetworks,wsns)正成为无线网络研究领域中一个热点话题，包含了汇聚节点(sink节点)、簇首和其他簇群内部节点。作为一种全新的信息获取和处理技术，无线传感器网络具有低成本、自组织的特点。随着实际需求应用的不断增加，静态的无线传感器网络已经不能满足应用需求，移动无线传感器网络(mobilewirelesssensornetwork,mwsn)由此应运而生。目前，mwsn广泛应用于军事上的战场态势感知、野生动物活动监测和动态追踪病人的生命体征等领域，网络中传感器节点的可移动性是mwsn最关键的特征。
路由协议是无线传感器网络的关键技术之一，它完成把数据从源节点引导到目标节点的功能。低功耗自适应聚类路由协议(leach协议)是wsn中经典的分簇路由协议，是最早提出的一种典型的自组织式层次路由协议，其协议通过循环随机地选举簇头节点来提高网络的能量利用效率和延长整个系统的生命周期。尽管leach通过轮换选举簇首的方式提高了节点的能量效率，但它仅适用于节点静止的网络，而传感器节点的移动性必然会导致数据的严重丢失，使得信息无法准确有效地传输到终端及时处理。于此同时，leach协议采用的阈值方程由于是概率化的，很可能导致低能量的节点成为簇头节点、选举的簇头节点的数目不确定等问题。因此，为了更好地优化网络结构，提高传输速率，保证传输的可靠性和及时性，使设计精良的网络协议成为必然。近年来，国内外针对移动无线传感器网络提出了各种改进的路由协议。
然而，在众多改进的协议中，很少有协议全面考虑了节点的移动性、能量以及节点与簇首间的相对距离等因素对于节点当选簇首的概率的影响，导致改进的协议存在传输可靠性不高、时延大、簇首选举不够合理等缺点。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中协议存在传输可靠性不高、时延大、簇首选举不够合理的缺陷，提供一种leach协议的改进算法。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供一种leach协议的改进算法，包括以下步骤：
s1、初始化无线传感网络的所有节点，通过对节点剩余能量与数据传输距离两者之间的动态性变化对簇头选举产生影响的加权计算，得到簇头选举的阈值；
s2、各个节点生成一个随机数与簇头选举的阈值进行比较，将随机数小于阈值的节点作为簇头节点，其余节点为簇内节点；
s3、各个簇头节点向均向所有簇内节点广播信号，等待簇内节点成簇请求；
s4、各个簇内节点收到广播信号后，计算与簇头节点的路径距离，选择路径距离最短的簇头节点，并向其发送成簇请求；簇头节点接收成簇请求后完成簇群构建，开始数据传输；
s5、数据传输完成后，解散现有簇群。
进一步地，本发明的步骤s1中计算簇头选举阈值的方法具体为：
根据节点的剩余能量和数据传输距离，设置无线传感网络簇群的最优簇头数量，其公式为：
其中，n表示网络中传感器连接节点的个数，m表示簇内成员的个数，d表示数据所要发送的链路距离，t表示一轮选举的时间，k表示节点发送数据长度；
对于节点剩余能量以及数据传输距离分别给定一个加权常数α、β，且α+β＝1；
经过改进后的簇头选举的阈值t(n)公式为：
其中，p表示簇群中簇首数量占传感器节点数的比例，r表示簇群中簇首数量占传感器节点数的比例。
进一步地，本发明的步骤s1中初始化无线传感网络的所有节点的方法具体为：
在监测区域内，无线传感网络的节点随机进行播撒，且无线传感网络的节点位置不会随意改变；
所有节点具有相同的数据报处理、传输能力；
所有节点均可与汇聚节点进行相互通信；
每个节点拥有唯一标识。
进一步地，本发明的步骤s1中根据节点能量消耗模型计算节点剩余能量，节点能量发送数据的能量消耗公式为：
etx(k,d)＝eelec(k)+enp(k,d)＝keelec+kεfsd2d＜d0
keelec+kεmpd4d＞d0
其中，k为节点发送数据长度，单位bit；eelec为节点接收或发送每bit数据消耗的能量；d为该段数据所要发送的链路距离；εfs与εmp分别为采用不同模型时信号的衰减系数，当d<d0时，采用自由空间模型；当d>d0时，节点能量消耗情况采用多路径衰减模型；节点接收k比特数据所消耗的能量公式为：etx＝k*eelec。
进一步地，本发明的步骤s5中完成一轮数据传输后，返回步骤s1，所有节点全部重新按照簇头选举公式继续执行。
进一步地，本发明的步骤s4中进行数据传输的方法具体为：每轮成簇完成后立刻进行数据的传输工作，簇头对所在簇内所有节点发送的数据信息进行整合后将其发出。
本发明产生的有益效果是：本发明的leach协议的改进算法，从leach协议簇头的阈值选举方法入手，对节点的剩余能量以及节点传输数据的链路长度这两个方面进行权重方面的改进；通过仿真，节点剩余能量在簇头选举、成簇过程中的影响比数据传输距离要大，并且本发明改进算法较原算法的可靠性与稳定性较高。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的eblrp路由协议算法流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例的leach协议的改进算法，包括以下步骤：
s1、初始化无线传感网络的所有节点，通过对节点剩余能量与数据传输距离两者之间的动态性变化对簇头选举产生影响的加权计算，得到簇头选举的阈值；
s2、各个节点生成一个随机数与簇头选举的阈值进行比较，将随机数小于阈值的节点作为簇头节点，其余节点为簇内节点；
s3、各个簇头节点向均向所有簇内节点广播信号，等待簇内节点成簇请求；
s4、各个簇内节点收到广播信号后，计算与簇头节点的路径距离，选择路径距离最短的簇头节点，并向其发送成簇请求；簇头节点接收成簇请求后完成簇群构建，开始数据传输；
s5、数据传输完成后，解散现有簇群。
本发明实施例提供一种新的阈值计算方法和一种能量均衡的无线传感器网络路由协议的改进算法eblrp(energybalancedforleachroutingprotocol)算法，解决簇头节点分布不均匀造成的网络节点能耗的不平衡、重组簇群网络的使用寿命无法得到很好的延续的问题。
重新定义了网络拓扑结构和节点能量消耗模型。
在网络拓扑设计方面：
1、在监测区域内，节点随机进行播撒，且传感器节点位置不会随意改变；
2、节点具有相同的数据报处理、传输能力；
3、所有节点均可与汇聚节点(sink节点)进行相互通信；
4、每个节点拥有唯一标识。
在节点能量消耗模型方面：
给出的节点发送数据时的能耗公式如下：
etx(k,d)＝eelec(k)+enp(k,d)＝keelec+kεfsd2d＜d0
keelec+kεmpd4d＞d0
其中，k为节点发送数据长度，单位bit；eelec为节点接收或发送每bit数据消耗的能量；d为该段数据所要发送的链路距离；εfs与εmp分别为采用不同模型时信号的衰减系数，当d<d0时，采用自由空间模型；当d>d0时，节点能量消耗情况采用多路径衰减模型；节点接收k比特数据所消耗的能量公式为：etx＝k*eelec。
在簇头选举方面：
通过对节点剩余能量与数据传输距离两者之间的动态性变化对簇头选举产生影响的加权分析，比较两者对与传感器网络簇头选举所产生的作用，实现合理、有效地对节点剩余能量和数据传输距离进行分配，给出传感器网络簇群的最优簇头数为：
其中，n表示网络中传感器连接节点的个数，m表示簇内成员的个数，d表示数据所要发送的链路距离，t表示一轮选举的时间，k表示节点发送数据长度；
对于节点剩余能量以及数据传输距离分别给定一个加权常数α、β，且α+β＝1；
经过改进后的簇头选举的阈值t(n)公式为：
其中，p表示簇群中簇首数量占传感器节点数的比例，r表示簇群中簇首数量占传感器节点数的比例。
在数据传输方面：
每轮成簇完成后节点就会立刻进行数据的传输工作，因此，节点在传输数据进行整合分析过程中，需要消耗大量的能量。而簇头还要对所在簇内所有节点发送的数据信息进行整合，并将其发出，因此，簇头会比簇内其他节点的剩余能量少。如何快速有效地选择出剩余能量高的节点，是本发明对簇头选举公式改进的中心思想，在数据整合、传输之后，减少簇头节点的能量消耗，起到对网络节点能量平衡作用。
在本发明的另一个具体实施例中，本算法的流程如下：
step1所有节点进行初始化，根据改进后的簇头选举公式计算出阈值t(n)；
step2节点生成一个随机数与t(n)进行比较；
step3随机数小于阈值t(n)即为簇头节点，其余的为簇内节点；
step4簇头节点当选后立即向所有节点广播，并发出当选信号，等待其他未当选节点成簇请求；
step5其他节点接收到簇头广播信号后，计算出相关数据，最短路径选择簇头节点；
step6将成簇请求发送到簇头节点，簇头接收后完成簇群构建，开始数据传输；
step7数据传输完成后，现有簇群解散，所有节点全部重新按照簇头选举公式重复以上步骤。
本发明从leach协议簇头的阈值选举方法入手，对节点的剩余能量以及节点传输数据的链路长度这两个方面进行权重方面的改进。通过仿真，节点剩余能量在簇头选举、成簇过程中的影响比数据传输距离要大，并且验证了本发明改进算法eblrp较原算法的可靠性与稳定性。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。