综述：提升无线传感器网络性能的新型自适应网格聚类分层协议

这篇综述提出了一种新型自适应网格聚类分层协议（AG-LEACH），通过动态网格分区优化簇形成、簇头（CH）选择和数据传输，解决了传统LEACH协议能量消耗不均、通信开销大等问题。该协议采用自适应网格调整（Gadaptive）、能量加权CH选择（w1=0.7）和稀疏网格合并机制，显著提升了网络生命周期（94.47存活节点）和吞吐量（0.46 pkt/s），适用于森林火灾监测等远程能源受限场景。

　　

引言

无线传感器网络（WSNs）在森林、沙漠等能源受限环境中至关重要，但传统聚类协议如LEACH存在簇头（CH）选择随机性、能量负载失衡等问题。AG-LEACH通过动态网格分区和机器学习辅助的簇形成，实现了能量效率与通信稳定性的平衡。

协议设计亮点

自适应网格分区：
网络区域被动态划分为G×G网格，网格大小根据活跃节点数（N_active）通过公式G=√(N_active/α)调整。例如，100节点网络采用20×20网格时，吞吐量达0.43 pkt/s，优于40×40网格的0.25 pkt/s。

簇头选择优化：
CH选择综合考量剩余能量（E_i^res）和基站距离（d_i,BS），权重分别为0.7和0.3。算法确保每个网格至少选出一个CH，避免传统LEACH因能量耗尽导致的通信中断。

稀疏网格合并：
当网格内节点数低于阈值（N_min），自动合并到邻近密集网格。这一机制在400节点网络中减少了18%的通信黑洞。

性能验证

能效对比：
在100节点网络中，AG-LEACH平均能耗为0.39 J，显著低于LEACH的0.11 J。其能量不均衡因子（?）仅为0.2，体现优异的负载均衡能力。

吞吐量与可靠性：
AG-LEACH的包丢失率低至0.0002，而G-MCCH高达0.49。通过降低通信距离（16.03 m vs LEACH的40.28 m），能量消耗进一步优化。

应用与展望

该协议适用于森林火灾监测等场景，未来可结合深度强化学习优化移动环境下的CH选择。当前局限包括静态拓扑假设，后续研究将探索异构节点兼容性。

（注：全文数据与结论均源自原文，无新增观点）