分布式节能聚类算法（Matlab代码实现）

 ‍个人主页：研学社的博客 

欢迎来到本博客❤️❤️

博主优势：博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。

本文目录如下：

目录

1 概述

2 运行结果

3 参考文献

4 Matlab代码实现

---

1 概述

DEEC 使用节点的初始和剩余能量水平来选择集群头。为了避免每个节点都需要知道网络的全局知识，DEEC估计了网络寿命的理想值，该值用于计算每个节点在一轮中应消耗的参考能量。 

2 运行结果

部分代码：

d1=0.765*xm/2;  %distance between cluster head and base station
K=sqrt(0.5*n*do/pi)*xm/d1^2; %optimal no. of cluster heads
d2=xm/sqrt(2*pi*K);  %distance between cluster members and cluster head
Er=4000*(2*n*ETX+n*EDA+K*Emp*d1^4+n*Efs*d2^2);  %energy desipated in a round
S(n+1).xd=sink.x; %sink is a n+1 node, x-axis postion of a node
S(n+1).yd=sink.y; %sink is a n+1 node, y-axis postion of a node
countCHs=0;  %variable, counts the cluster head
cluster=1;  %cluster is initialized as 1
flag_first_dead=0; %flag tells the first node dead
flag_teenth_dead=0;  %flag tells the 10th node dead
flag_all_dead=0;  %flag tells all nodes dead
dead=0;  %dead nodes count initialized to 0
first_dead=0;
teenth_dead=0;
all_dead=0;
allive=n;
%counter for bit transmitted to Bases Station and to Cluster Heads
packets_TO_BS=0;
packets_TO_CH=0;
for r=0:1:rmax     
    r
  if(mod(r, round(1/P) )==0)
    for i=1:1:n
        S(i).G=0;
        S(i).cl=0;
    end
  end
Ea=Et*(1-r/rmax)/n;
dead=0;
for i=1:1:n
   
    if (S(i).E<=0)
        dead=dead+1; 
        if (dead==1)
           if(flag_first_dead==0)
              first_dead=r;
              flag_first_dead=1;
           end
        end
        if(dead==0.1*n)
           if(flag_teenth_dead==0)
              teenth_dead=r;
              flag_teenth_dead=1;
           end
        end
        if(dead==n)
           if(flag_all_dead==0)
              all_dead=r;
              flag_all_dead=1;
           end
        end
    end
    if S(i).E>0
        S(i).type='N';
    end
end
STATISTICS.DEAD(r+1)=dead;
STATISTICS.ALLIVE(r+1)=allive-dead;
countCHs=0;
cluster=1;
for i=1:1:n
 if Ea>0
    
     
  p(i)=P*n*(1+a)*E(i)/(n+A)*(Ea);   
 %p(i)=P*n*S(i).E*E(i)/(Et*Ea);
 
 
 if(S(i).E>0)
   temp_rand=rand;     
   if ( (S(i).G)<=0)  
        if(temp_rand<= (p(i)/(1-p(i)*mod(r,round(1/p(i))))))
            countCHs=countCHs+1;
            packets_TO_BS=packets_TO_BS+1;
            PACKETS_TO_BS(r+1)=packets_TO_BS;
             S(i).type='C';
            S(i).G=round(1/p(i))-1;
            C(cluster).xd=S(i).xd;
            C(cluster).yd=S(i).yd;
           distance=sqrt( (S(i).xd-(S(n+1).xd) )^2 + (S(i).yd-(S(n+1).yd) )^2 );
            C(cluster).distance=distance;
            C(cluster).id=i;
            X(cluster)=S(i).xd;
            Y(cluster)=S(i).yd;
            cluster=cluster+1;
           distance;
            if (distance>do)
                S(i).E=S(i).E- ( (ETX+EDA)*(4000) + Emp*4000*( distance*distance*distance*distance )); 
            end
            if (distance<=do)
                S(i).E=S(i).E- ( (ETX+EDA)*(4000)  + Efs*4000*( distance * distance )); 
            end
        end     
    
   end
   
 end 
 end
end
STATISTICS.COUNTCHS(r+1)=countCHs;
%(5)簇内成员选择簇头模块(即簇的形成模块)
%簇内成员对簇头的选择（即簇的形成）算法
for i=1:1:n
   if ( S(i).type=='N' && S(i).E>0 )
     if(cluster-1>=1)
       min_dis=sqrt( (S(i).xd-S(n+1).xd)^2 + (S(i).yd-S(n+1).yd)^2 );
       min_dis_cluster=0;
       for c=1:1:cluster-1
           temp=min(min_dis,sqrt( (S(i).xd-C(c).xd)^2 + (S(i).yd-C(c).yd)^2 ) );
           if ( temp                min_dis=temp;
               min_dis_cluster=c;
           end
       end
       %簇内节点（发送4000bit数据）能量消耗
       if(min_dis_cluster~=0)    
            min_dis;
            if (min_dis>do)
                S(i).E=S(i).E- ( ETX*(4000) + Emp*4000*( min_dis * min_dis * min_dis * min_dis)); 
            end
            if (min_dis<=do)
                S(i).E=S(i).E- ( ETX*(4000) + Efs*4000*( min_dis * min_dis)); 
            end
      
            S(C(min_dis_cluster).id).E = S(C(min_dis_cluster).id).E- ( (ERX + EDA)*4000 ); 
            packets_TO_CH=packets_TO_CH+1;
       else 
            min_dis;
            if (min_dis>do)
                S(i).E=S(i).E- ( ETX*(4000) + Emp*4000*( min_dis * min_dis * min_dis * min_dis)); 
            end
            if (min_dis<=do)
                S(i).E=S(i).E- ( ETX*(4000) + Efs*4000*( min_dis * min_dis)); 
            end
            packets_TO_BS=packets_TO_BS+1;
            
       end
        S(i).min_dis=min_dis;
       S(i).min_dis_cluster=min_dis_cluster;
   else
            min_dis=sqrt( (S(i).xd-S(n+1).xd)^2 + (S(i).yd-S(n+1).yd)^2 );
            if (min_dis>do)
                S(i).E=S(i).E- ( ETX*(4000) + Emp*4000*( min_dis * min_dis * min_dis * min_dis)); 
            end
            if (min_dis<=do)
                S(i).E=S(i).E- ( ETX*(4000) + Efs*4000*( min_dis * min_dis)); 
            end
            packets_TO_BS=packets_TO_BS+1;
   end
  end
end
STATISTICS.PACKETS_TO_CH(r+1)=packets_TO_CH;
STATISTICS.PACKETS_TO_BS(r+1)=packets_TO_BS;
end
first_dead
teenth_dead
all_dead
STATISTICS.DEAD(r+1)
STATISTICS.ALLIVE(r+1)
STATISTICS.PACKETS_TO_CH(r+1)
STATISTICS.PACKETS_TO_BS(r+1)
STATISTICS.COUNTCHS(r+1)
r=0:5000;
subplot(2,2,1);
plot(STATISTICS.DEAD,r);
subplot(2,2,2);
plot(r,STATISTICS.ALLIVE);
subplot(2,2,3);
plot(r,STATISTICS.PACKETS_TO_BS);
subplot(2,2,4);
plot(r,STATISTICS.COUNTCHS);

3 参考文献

部分理论来源于网络，如有侵权请联系删除。

vikas Upadhyay (2022). distributed energy-efficient clustering algorithm - DEEC

4 Matlab代码实现