leach算法的问题
可以可惜啊详细解释一下leach里面的T（n）啊，T（n）里的P是簇头数，这个簇头数是自己期望的还是 *** 上一轮实际的簇头数啊？还有后面的rmod（1/P）又是什么来的啊？P 是簇首在所有节点中所占的百分比
leach算法优缺点
关于LEACH算法的问题最基本的LEACH算法其中一个缺陷是同一节点可能在两轮数据传输中都成为簇头,从而使节点很快失效,大部分论文都是这样描述的.但是看到有篇论文写到LEACH算法再一轮传... 关于LEACH算法的问题最基本的LEACH算法其中一个缺陷是同一节点可能在两轮数据传输中都成为簇头,从而使节点很快失效,大部分论文都是这样描述的.但是看到有篇论文写到LEACH算法再一轮传输结束后给予成为簇头的节点T(n){就是节点差生的随机数}=0,是该节点不参与下一轮的簇头选择.到底那一种才是LEACH算法的啊?
还有个问题就是LEACH算法是随机产生簇头的,并不考虑剩余能量,假设产生的簇头剩余能量不足传输周边簇内节点的全部信息到sink,那该节点是在当轮传输就死亡,还是会输出一部分信息到sink?
是第二种.你说的之一个问题是隔两轮的
死亡
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hierarchy什么意思
hierarchy意思是等级制度。
hierarchy：作为名词，等级制度；等级严密的组织；当权者；神职人员；宗教权威人士；等级制度中的上层阶级；分级；分类；天使的传统品级体系。
*** 释义：层次 ; 层次结构 ; 等级制度 ; 层级 ; 圣统制 ; 统治集团。
interpretation from the Internet Level; Hierarchical structure; Hierarchical system; Level; Holy control; the ruling circle.ottenham’s present manager, and the club hierarchy(统治集团)came out in support of their fans, and even Briti.re simpler in Europe, partly because the hierarchy(等级制度) is less rigid than in China.
hierarchy双语例句：
1、A more advanced strategy is proposed based on the hierarchy clustering routing algorithm.
对层次性簇聚路由算法，提出了一种优化策略。
2、Based on the study of LEACH, a clustering hierarchy algorithm named cluster heads optimized algorithm was proposed.
基于对LEACH等算法的研究，提出一种传感器 *** 分簇算法———簇头优化分簇算法。
3、lustering algorithms are the most important method for hierarchy routing in wireless sensor network; especially the sensor nodes are limited by poor energy and bandwidth.
分簇算法是无线传感器 *** 中实施分层路由所采用的重要 *** ，尤其是传感器节点受到能量和带宽的严重制约。
能不能形象的介绍一下 shapley 值法
shapley值的合理性：其原理和结果易于被各个合作方视为公平的结果被各方接受。局限性暂无明确定义。
Shapley值法
设 *** I=〔1,2，……n〕，I的任意子 *** S都对应着一个是函数υ〔S〕，若满足：
υ〔∮〕=0
υ〔Si∪Sj〕≥υ〔Si〕+υ〔Sj〕，Si∩Sj=∮，Si、Sj∈I
则称[I,υ]为多人合作对策，υ为对策的特征函数。
leach-c协议matlab仿真代码急求，急
fs=1000;%采样频率1000hz
N=500;%采样点数
t=(0:1:N-1)/fs;
f=10;%正弦信号频率10hz
x=sin(2*pi*f*t)+randn(size(t));%被随机信号干扰的正弦信号
b = fir1(31,0.5); %由b = fir1(31,0.5); 产生32阶滤波器系数
n = 0.1*randn(1,500); % 通过以上滤波系统所加入的噪声
d = filter(b,1,x)+n; % 通过滤波器后的期望信号
delta = 0.005; % 设置自适应滤波器其中一个步长因子为0.005
ha = adaptfilt.lms(32,delta);%求出系统的滤波器系数
[y,e] = filter(ha,x,d);
delta0=0.001; %另一个步长因子为0.001作对比
ha=adaptfilt.lms(32,delta0);
[y0,e0]=filter(ha,x,d);
m=1:500;
figure(1);
plot(m,x,'g');
figure(2);
plot(m,e,'r',m,e0);
legend('delta=0.001','delta=0.005')
% subplot(2,1,1)
% plot(m,e0)
%
以上是基本的LMS算法
% 滤波型LMS算法滤波
M = 20; % 运行次数
N = 1000; % 信号的长度
n = 0:N-1;
s = sin(2*pi*n/10); % 初始信号
u = s + 0.36*randn(1,N); % 叠加噪声后的信号
% 信号叠加噪声波形图
figure(1);
plot(n,u);
title('信号叠加噪声波形图');
xlabel('n');ylabel('u');
