无线传感器网络中的分簇算法研究的综述报告无线传感器网络（WirelessSensorNetworks，WSN）是由大量分布在被监测环境中的小型自主节点组成的网络系统。每个节点都具有能量有限，数据处理能力较弱的特点，因此如何利用有限的能量和网络带宽，延长网络的寿命，提高能源利用率，成为WSN研究领域关注的重点问题之一。分簇是一种拓扑控制技术，可以优化网络能耗，减轻网络负担，延长网络寿命，提高网络性能，成为WSN中最重要的一种协议之一。本文旨在对分簇算法的研究现状作一综述，以期为WSN的设计与应用提供参考依据。一、分簇算法概述分簇算法是指将大量传感器节点分成若干个簇，每个簇由一个簇首节点管理，实现节点的协同工作和数据处理，将采集的信息传输到基站，起到降低网络传输负载和延长网络寿命的效果。通过划分簇，每个簇内部的数据可在簇首节点进行处理和提取，簇间的通信量得到降低。然而，在保证簇内通信质量的基础上，如何设计合适的分簇算法，实现高效的数据采集和传输，并减少簇头节点的能量消耗，是当前研究的热点与难点。二、分簇算法的分类根据节点度量的不同，可以将分簇算法分为基于位置、基于区域和基于密度的算法三类。1、基于位置基于位置的分簇算法是指根据每个节点的位置进行簇的划分。典型的代表算法包括LEACH（LowEnergyAdaptiveClusteringHierarchy）、TEEN（Threshold-sensitiveEnergyEfficientSensorNetworkProtocol）和FEED（FreeEnergyEfficientDistributed）协议等。LEACH算法通过分配一定概率选择簇首节点，实现随机选择簇首节点，避免网络压力过大，簇首节点工作时间变化，保证网络优化和资源最大化利用。TEEN协议选择将所有节点分为两类，并利用两个阈值来比较节点和簇首节点的链接质量。FEED协议基于LEACH算法，引入能量消耗因素来基于位置进行簇的划分，通过周期性地交换聚类头才能到没调整结果，实现能量的平均消耗。2、基于区域基于区域的分簇算法是指根据网络区域划分簇，减少节点之间的通信开销，典型的代表算法有PEGASIS（PowerEfficientGatheringSensorInformationSystem）和HEED（HybridEnergyEfficientDistributed）等。PEGASIS算法利用链路传输的方法，组成网络中的抠木方法，实现多个节点之间链式协作，将网络凸起到巨大的范围中，降低节点以及欲望的能量消耗，在网络协作控制过程中，利用顺次传递控制节点发起信息的方式，对数据信息进行统筹整合，来实现数据信息的实时获取及分配。HEED算法将节点按照能量情况和最短距离，选择成为簇头，簇头的选举采用概率方法，根据节点的能量等级进行选举，采用唯一的策略确定选举出的簇头，最后通过簇头传输数据信息。3、基于密度基于密度的分簇算法是指通过节点的密度来将节点划分为簇，并通过簇内节点的分布情况，来动态调整簇首节点的选择与更新。典型的代表算法包括DDF（DenselyDistributedSensorNetworks）和PEGASIS++（PEGASISbasedondensity-adjustedclustering）等。DDF算法根据传输距离来划分簇，将节点分成高密度和低密度两类，高密度部分以高概率选为簇首，低密度部分以低概率选为簇首。PEGASIS++算法在PEGASIS算法的基础上，引入了节点密度松散度，通过松散程度的划定，将簇的分布范围划分统筹在松散的范围之内，增加对节点的控制度和可观察度。三、分簇算法的评估标准针对分簇算法，通常采用的Z方案将分簇算法的评估标准分为基本性能指标和高级性能指标两类。基本性能指标主要包括：数据采集率、节点寿命、网络稳定性、网络负载均衡性等；高级性能指标包括：网络吞吐量、网络处理能力、网络覆盖率等。四、分簇算法的未来研究方向随着WSN的广泛应用，分簇算法的优化和改进成为当前研究的重点和挑战。未来，分簇算法仍有以下研究方向：1、簇头节点的选举和布置策略的优化，以减少节点的能量消耗，延长网络寿命；2、多维度节点性能的平衡，包括能量和传输信号质量等，提高数据采集质量；3、集群互通和插入运算的实时化地更新，保证节点的时效性，减少数据处理和传输的延迟，提高性能表现；综上所述，分簇算法是WSN领域研究的重要内容之一，分簇算法的优化和改进，有助于提高WSN的性能表现，延长设备的寿命，促进WSN技术的快速发展。