由于分层集群结构协议可以有效解决无线传感器网络的功耗问题，因此针对集群结构的无线传感器网络提出了一种改进的基于远程矢量的路由算法。于MIMO的多跳。也用在J-sim仿真平台中。行了相应的仿真，以证明改进的路由算法的有效性。外，还展示了系统节点的能耗特性以及MIMO技术对降低系统能耗的影响，但在低SNR时效果不明显。线传感器网络是近年来无线通信技术研究的热点之一。于体积和成本的限制，功耗问题已成为无线传感器网络的难题和关键问题。多研究人员针对能耗提出了不同的解决方案。中，WB Heinzelman，AP Chandrakasan和H. Balakrishman首先在LEACH协议中提出了一种用于无线传感器网络的分层群集结构协议（低能耗自适应群集层次结构）。）[1、2]。们讨论了基于中央控制的簇头选择算法，簇训练算法和LEACH-C增强协议，并对能耗模型进行了初步研究。LEACH协议。
LEACH协议的基础上，许多专家已经开发了基于集群结构的多跳路由协议。中，文献[3]提出了一种改进的LEACH协议-Multihop-LEACH，它使用下一个最接近的簇头作为下一个跳转步骤；文献[4]采用路由算法MTE，介绍了避免冲突的机制。用集中控制的思想，基站根据路径损耗进行路由。于无线传感器网络通常在恶劣的环境中运行并且信道衰落很重要，并且MIMO技术可以承受多径衰落，因此MIMO技术在传感器网络中的应用无线也很受欢迎。
献[6-7]研究了通过空时分组码编码和MIMO技术改善无线传感器网络的性能，其中文献[6]涉及无线传感器网络的同步问题。作节点和文献[7]正在研究最优问题。作节点数的问题。群分层结构，多跳路由和MIMO技术在一定程度上提高了无线传感器网络的性能，形成了“中间层设计”的思想，这意味着多层网络层模型被结合。一起，信息可以在不相邻的层之间传输，以优化网络性能。献[8-9]将多跳路由和MIMO技术集成到用于层间设计的LEACH协议中，从而大大延长了无线传感器网络的寿命。献[10]使用半中心控制思想作为文献[8-9]，对算法进行了改进。研究方法上，当前的大多数研究都依赖于通用的仿真工具，如Matlab和C语言，网络生命周期被用来衡量网络中的相关问题以及能量损耗。有充分考虑网络的实际工作过程。此，基于加州大学洛杉矶分校（UCLA）提出的SursorSim仿真架构[11]，本文在J仿真平台上实现了准实时模拟无线传感器网络系统。-sim并提出一个远程向量。进的路由算法在此基础上，研究了多跳路由技术和MIMO技术提高LEACH协议性能的问题。方法和结果对无线传感器网络的协议优化和应用具有一定的参考价值。系统采用与[8-9]的基本结构相同的无线传感器网络的层间设计模型。1说明了与MIMO技术关联的多跳LEACH协议工作模型。统根据LEACH协议[1-2]重复集群重建过程，每次重建都称为回合。数据传输中，网络层采用多跳路由技术，将MIMO技术与物理层集成在一起，由源节点收集的数据以多跳MIMO模式传输给基站。该组中使用具有次衰落特性的高斯白噪声信道，在组之间使用非频率选择性慢衰落瑞利信道模型。设每个节点在世界上都具有唯一的标识标识符，并且基站的位置已知，则每个节点具有相同的初始能量，恒温阀芯并且传输功率是可调整的。统的运行过程分为多个阶段，每个阶段分为建设阶段和稳定阶段。个节点基于LEACH协议[1，2]的分布式算法确定本轮是否为簇头（CH）。个簇头节点广播公告消息（公告消息）具有相同的发射功率Pout。ADV）。此，采用了非持久性的CSMA MAC协议，ADV包含了簇头节点的标识和地理状态信息。果群集的主节点收到ADV，则会将其添加到邻居节点列表中以构建路由表。体的路由算法将在后面详细描述。果非群集主节点收到ADV，则选择接收信号电平最高的节点。的集群头发送一个加入请求消息（加入请求消息，Join-REQ）。立集群后，每个集群节点选择J个集群内节点作为协作节点（CN），并充当MIMO的多个天线，为简化模型，本文根据邻近原理选择了协作节点。后，每个群集头节点生成一个TDMA调度并执行群集内广播。播信息包括TDMA程序，协作节点标识符和天线序列号，以及下一跳簇报头节点标识符。到TDMA调度后，每个节点都会检查是否将其选择为伙伴节点。果这样，继续听，否则上床睡觉。旦建立集群，集群便进入稳定阶段，每个源节点收集的数据将通过多跳MIMO中继到基站。于竞争，数据包丢失等原因，节点可能无法成功加入集群或无法接收TDMA调度，从而导致集群为空，无法进行协作的节点，等等这些具体细节是问题。本文中，对这些问题进行了全面的研究，并设计了一个现实的模拟网络系统。集头节点将数据直接发送到下一跳群集的顶部节点。了减少干扰和符号间冲突，该系统采用与文献[1-2]相同的直接序列扩频技术和相同的CSMA传输方法。献[8-9]使用传统的距离损失算法：原始路由表仅包含相邻节点，相邻节点由每个节点连续广播和更新，然后收敛到路由表最佳。种路由方法需要某些机制和算法来确保路由表的收敛，甚至可能发生无法访问的目标情况。此，本文提出了一种基于距离矢量的改进路由算法。群集头状态信息阶段，群集头节点从其他群集头接收广播消息，将其标识为相邻群集头，然后计算丢失从每个相邻簇头到BS的直接传输能量。果存在邻居簇头，则将BS用作目标节点，使用MTE算法查找最佳本地路由，并初始化路由表，否则初始化路由表以进行传输。BS的单跳。果存在下一跳以外的簇头，则使用下一最远簇头的传输能量来广播路由表。于目标节点是已知的，因此不必初始化来自相邻节点的路由表。标节点可以直接添加到路由表中。添加了此元素，因此不会发生目标无法访问的问题。置过程所需的广播和广播数据的数量也将大大减少。算法充分利用了实现LEACH协议所需的簇头广播消息，找到了最佳的本地路由路径，并进一步减少了所需的广播数量。后，由于LEACH协议是动态重新配置的动态协议，即使路由不收敛，在本轮集群头中也找不到最佳路由路径，而不会形成广播风暴。点的能耗来自RF模块和CPU模块，RF模块使用类似于LEACH [2]的简单模型，不同之处在于文献[2]除以距离，本文则除以成簇。送器的功耗包括RF电路损耗和功率放大器的功耗，分别由ETx-elec（1）和ETx-amp（1，d）表示。中，Eelec是射频电路的损耗因数，εfs和εmp取决于射频放大器电路。中，PActive，PIdle和PSleep分别表示三种状态下CPU的功率。过增加处理器功耗模块，还考虑了与系统采用的协议和算法的复杂性相关的能耗成本，仿真结果将更加丰富。整和更现实，这也是目前大多数文献都没有考虑的问题。析上面建立的算法和模型的有效性，并进一步分析LEACH协议中多跳路由技术和MIMO技术带来的性能改进问题，并促进比较后，模拟了以下三个模型。特性如图2所示。中，模型1是文献[1-2]的LEACH单跳模型，模型2是经过改进的路由算法后具有多次跳跃的LEACH模型。型3是在LEACH MIMO多跳模型中结合了改进的路由算法。当注意，图2的横坐标代表时间，纵坐标代表节点的剩余能量。个模型都采用相同的模拟场景，系统有23个节点随机分布在100 m×30 m的二维平面区域中，基站位于坐标的原点，恒温阀芯并且簇的周期为25 s。立阶段为5秒，稳定阶段已建立。20秒与能量模块相关的参数如下：Eelec = 50 nJ /位，εfs= 24.08 nJ /（m2·位），εmp= 24.08 nJ /（m3·位），PActive = 2.9 mJ / s，PIdle = 200μJ/ s，PSleep = 2.2 nJ / s。2比较了三种模型中网络生命周期和节点功耗的特性。模拟使用与[8-9]中相同的假设：当网络中尚存的节点数少于60％时，网络被视为已死。图2所示，这三个模型的网络生命周期分别为1，139 s，1，817 s和1，845 s。进的路由算法将LEACH协议的网络寿命延长到1.6倍，而模型3的网络生命周期略高于模型2的网络生命周期，但改进并不重要。过比较图2中曲线的特性，可以看出模型1具有非常明显的周期性陡度，这表示簇头节点的能量急剧下降，这是由直接向基站的长距离射频传输丢失；平坦，这意味着在多跳传输中，节点的RF能量损耗大大降低；已经很难区分模型3，模型3显示了通过MIMO技术进行的协作通信进一步降低了节点的发射功率，并且可以监视RF功耗。路损耗是可比的。也是模型3与模型2网络生命周期相似的原因，MIMO技术可降低RF损耗，电路损耗和处理器损耗。BER性能图3比较了模型2和3的BER性能，其中横坐标为节点号，节点0为基站，可见模型3降低了基站RF发射机所需的发射功率。点得益于MIMO技术。外，如图3所示，即使降低了传输功率，模型3的BER性能仍然优于模型2。外，两种模型的BER都相对较大，约为7×参见图10-3，因为两个模型的RF发射功率（即信号强度）都较低，或者信噪比较低。
到了MIMO技术只能减少RF能量损失，但会导致电路和CPU的额外损失。际上，考虑到电路损耗和处理器损耗等因素后，MIMO技术仍然有潜力降低无线传感器网络的能耗并延长网络寿命。但是在低SNR的情况下，能耗的改善并不重要。
4比较了三个模型中死亡节点的分布，图的横坐标和纵坐标表示节点分布区域的二维平面的坐标，基站位于坐标的原点，坐标为0。数字指示节点的死亡顺序。4显示了模型1死亡节点距离基站最远：模型2长途节点通过多跳路由技术的能耗由每个中继节点和位于该节点的节点共享基站附近也早逝。于这些节点要中继更多的数据包，因此模型3使用MIMO群集的第一个节点的功耗与协作节点共享，从而使死节点的分布更加均匀。文采用了一种多集群无线传感器网络系统模型来应对当前的现状，提出了一种基于距离矢量的改进路由算法，以研究多路由技术的性能。MIMO技术来改善LEACH协议的性能。真结果证明了改进路由算法的有效性。外，研究结果表明，考虑到电路损耗和处理器损耗等因素后，MIMO技术仍具有降低无线传感器网络功耗的潜力。延长了网络的使用寿命。文档中包含的无线传感器网络系统模型和改进的路由算法考虑了许多相关文献中未解决的特定问题。此具有较高的应用参考价值。
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