无线传感器网络（Wireless Sensor Network，简称WSN）是由大量分布于监测区域的传感器节点组成的网络，这些节点通常包括数据采集、数据处理和无线通信等多种功能。无线传感器网络的一个核心应用是监控区域内的环境变化，如温度、湿度、压力等，并将数据传输给中心节点或基站。由于传感器节点通常受限于体积和能源供应，节点的能量补充较为困难，因此如何有效利用能量、延长网络生存时间成为无线传感器网络设计与研究中的一个重要课题。
分簇算法是无线传感器网络中常用的一种拓扑控制技术，其目的是通过将网络划分为多个簇，由簇头负责管理本簇内的节点并协调数据通信，以此达到节约能量、减少数据传输冲突、提高网络效率等目的。分簇算法的关键在于如何选举簇头、平衡簇内能量消耗以及减少数据传输过程中的能量损耗。
传统的分簇算法，如LEACH（Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy），在分簇过程中往往较少考虑节点的剩余能量，导致某些节点过早耗尽能量而失效，影响整个网络的生存时间。此外，传统算法中汇聚节点与监控区域内节点之间的计算量分配可能不合理，能耗较高的节点可能无法得到有效控制，进而导致网络性能下降。
针对上述问题，本文提出了一种基于节能的无线传感器网络分簇算法（Clustering Algorithm of Energy Conservation，简称CAEC）。CAEC算法旨在通过合理选择簇头、减少簇重构次数、降低节点处理和转发数据量等措施，来高效利用节点能量。算法中，簇头的选举考虑了节点的剩余能量、到基站的距离、以及节点的度数等因素，这些因素通过节点权值的方式体现出来，其中节点的剩余能量在权值计算中占据较大比重，并且随着节点剩余能量的减少而增大，反映了能量对节点成为簇头的重要性。
CAEC算法在簇头选举过程中通过计算每个节点的权值，由sink节点完成权值的计算与比较，并选择具有最大权值的节点作为簇头。在算法实现中，定义了自适应权重因子α，当节点能量较低时，该因子在闭区间[1/3,1/2]内递增，这使得节点的剩余能量在簇头竞选中的作用逐渐增强。同时，算法还考虑了簇内节点的覆盖情况，优先选择能量较大且度数较低的簇头加入，以减少簇头之间的重叠覆盖，从而优化网络性能。
CAEC算法的能量消耗模型考虑了自由空间信道模型和多径衰落信道模型两种情况，其中自由空间信道模型适用于距离较近的节点通信，而多径衰落信道模型适用于距离较远的节点通信。能量消耗与通信距离之间存在密切关系，一般来说，通信距离越远，能量消耗越大。在算法中，节点发射电路能耗与接收电路能耗的计算公式体现了这一关系。
此外，CAEC算法在簇重构能耗方面也进行了优化，簇重构能耗是无线传感器网络中周期性变化的重要能耗之一，其大小与簇头数目、节点数目、节点到基站的平均距离、监控区域面积、以及数据融合能耗等有关。通过精心设计的能量消耗模型和算法细节，CAEC算法实现了节点能量的高效利用，显著提升了网络的生存节点数目。
CAEC算法的提出和实现，为无线传感器网络中分簇算法的设计提供了新的思路和方法，通过更加细致的能量管理和计算量分配，有效延长了网络的生存时间，提高了整个网络的性能。仿真结果表明，与传统算法相比，CAEC算法在生存节点数目方面具有明显的优势。
