1.基于目标阈值约束的改进LEACH协议的簇头选择算法，其特征在于，依次包括以下步骤：

步骤一：在无线传感器监测区域M×M内随机部署m个传感器节点构成传感器观测集合，记为S＝{s1,s2,L,si}(i∈m)，设定基站固定、目标t固定、每个所述传感器节点si的初始能量Eo、被选为簇头节点的概率p、最大运行轮数rmax。

步骤二：根据无线传感器监测区域中所述传感器节点si、所述基站和所述目标t的位置坐标，构建监测区域内所述传感器节点si(i∈m)分别到所述目标t和所述基站的距离集合Dst和Dss，之后分别将所述距离集合Dst和Dss归一化为0:1区间内的距离因子集合Wst和Wss,其中：Wst＝{ωst(1),ωst(2),Lωst(i)}，Wst＝{ωst(1),ωst(2),Lωst(i)}。

步骤三：根据所述传感器节点si的剩余能量、硬件构造特性及监测区域环境因素，确定所述传感器节点si对所述目标t有效监测的距离因子阈值Tωst。

步骤四：将步骤二中所述传感器节点si到所述目标t的距离因子ωst(i)与步骤三中的有效距离因子阈值Tωst进行比较，如果ωst(i)≤Tωst,i∈m，则传感器节点si被选为候选观测节点，并且所有候选观测节点构成观测节点集合G′。

步骤五：在传感器候选观测节点集合G′中，对所述传感器节点si(i∈G′)进行随机性簇头选择，即将传感器节点si产生的0:1之间均匀分布的随机数Trand(i)与该节点被选为簇头节点的阈值T(i)进行比较，若Trand(i)≤T(i),i∈G′,则该节点被选为簇头节点；否则该节点成为非簇头节点。监测区域内所有簇头节点构成集合C′，所有非簇头节点构成集合N′。

步骤六：在集合C′中，首先每个簇头节点向整个监测区域发送其成为簇头的信息，然后簇头节点为该簇的非簇头节点分配数据传输通道并接收本簇内非簇头节点发送的采样数据，最后簇头节点将接收的数据进行相关数据融合并将融合后的数据传输给基站。

步骤七：比较非簇头节点与基站以及集合C′中的所有簇头节点的距离。如果该非簇头节点距离基站最近，则该节点不加入任何簇；否则该节点加入到距离最近的簇头节点所在的簇。所有节点分簇之后，由簇头和非簇头形成的所有簇构成簇集合CN′。

步骤八：在簇集合CN′中，每一个簇的非簇头节点负责将采集到的目标信息传输给簇头节点。对于没有加入任何簇的非簇头节点直接与基站进行数据传输。

步骤九：保存所述各传感器节点si(i∈m)的剩余能量，以及各节点进行簇头选择的情况。

步骤十：重复步骤五至步骤九，直到达到预设的运行次数，即r＝rmax或各候选节点能量耗尽，之后比较每轮中各节点的剩余能量及存活节点个数。

2.根据权利要求1所述的基于目标阈值约束的改进LEACH协议的簇头选择算法，其特征在于，步骤二中，无线监测区域内所述传感器节点si到所述目标t和到所述基站的距离为dst(i)和dss(i)，即：所述传感器节点si到所述目标t和到所述基站的距离集合Dst和Dss如下：

Dst＝{dst(1),dst(2),L dst(i)}，Dss＝{dss(1),dss(2),L dss(i)}对所述传感器节点si(i∈m)到所述目标t和到所述基站的距离归一化为ωst(i)和ωss(i)，表示如下：其中，目标位置坐标(xt,yt)，基站位置坐标(xs,ys)，传感器节点si的坐标(x(i),y(i))。

ωst(i)为传感器节点si与目标t归一化后的距离因子，dst(i)表示节点si与目标t之间的距离；dtmax，dtmin分别表示监测区域内的节点si到目标t的距离最大值和最小值，m表示所述传感器节点个数，ωss(i)为传感器节点si与基站归一化后的距离因子，dss(i)表示节点si到基站的距离；dsmax，dsmin分别表示监测区域内的节点到基站的距离最大值和最小值。

3.根据权利要求1所述的基于目标阈值约束的改进LEACH协议的簇头选择算法，其特征在于，步骤三中，所述传感器节点si对目标t有效监测的距离阈值Tωst(i)的表达式为：其中，第一部分表示节点能量对距离因子阈值的影响，其中，Er(i)代表当前节点si的剩余能量，E0表示节点的初始能量；第二部分表示传感器节点硬件构造对距离因子阈值的影响，dst(i)表示监测区域节点si与目标t的距离，Ks表示传感器的灵敏度，fs表示传感器的采样频率，ρs表示传感器的稳定性；第三部分为监测区域环境对距离因子阈值的影响，Rhs表示监测区域环境的相对湿度，Ts表示监测区域的温度，ψs表示监测区域环境的能见度。

4.根据权利要求1所述的基于目标阈值约束的改进LEACH协议的簇头选择算法，其特征在于，步骤五中，传感器节点选为簇头的阈值T(i)的表达式为：其中，Δp表示校准的期望簇头概率，ωst(i)表示所述传感器节点si到目标t的距离因子，ωss(i)表示所述传感器节点si到基站的距离因子，α,β,γ分别表示节点剩余能量率和距离因子的加权系数，Epavg表示邻域节点的平均剩余能量率，G′表示候选观测节点集合。其中有以下辅助表达式：其中，p表示期望的簇头概率，Er(i)代表当前节点si的剩余能量，Er(j)表示节点si的邻居节点sj的剩余能量，G′表示候选观测节点集合，n′代表监测区域中节点si邻域内节点个数。

5.根据权利要求1所述的基于目标阈值约束的改进LEACH协议的簇头选择算法，其特征在于，步骤六和步骤八中，节点能耗模型如下：节点发送k bit数据到距离为dTR的接收节点消耗的总能量ETx的表达式为：节点接收k bit数据消耗能量ERx表达式为：

ERx(k)＝ERx-elec(k)＝kEelec

其中，ERx-elec为发射电路消耗的能量，ETx-amp为发送端功率放大电路消耗的能量，Eelec为发送端平均每处理1bit数据所消耗的能量；k为发送数据的长度；dTR为数据传输的距离(接收端与发射端之间的距离)；εfs为自由空间衰减信道模型下发送功率放大器向单位面积发射1bit数据消耗的能量，εmp为多路衰减信道模型下发送功率放大器向单位面积发射1bit数据消耗的能量，并且εfs和εmp由发射距离和接收误码率等决定；d0表示有效通信距离，为一个常数，其表达式为：因此，在无线传感器网络运行中每一轮簇头节点消耗的能量为：

Ehead＝Ebroadcast+Erecep-cont+Etrans-cont+Erecep-data+EDA+Etrans-data ＝ETbr(k1,dnet)+ERc(k1)+ETtc(k2,dci)+ERd(k2)+EDA(k2)+ETtd(k2,dci)其中，Ebroadcast为簇头节点向整个监测区域发送其成为簇头的广播信息的能耗，Erecep-cont为簇头接收非簇头节点加入簇的控制信息的能耗，Etrans-cont为簇头节点向非簇头节点发送回复入簇请求的能耗，Erecep-cont为簇头节点接收非簇头节点采样数据的能耗，EDA为簇头进行数据融合的能耗，Etrans-data为簇头节点将融合后的数据发送给基站的能耗，k1表示控制信息包的大小，k2表示非簇头节点对目标采样数据包的大小，dnet表示监测区域中任意两点间的最大距离，dci表示非簇头节点与所属簇头的距离。

每一轮非簇头节点消耗的能量分为两种情况：(1)非簇头节点加入相应的簇的能耗；

(2)非簇头节点不加入任何簇，直接与基站传输数据的能耗。其能耗表达式如下：

其中，Erecep-broa为非簇头节点接收广播信息的能耗，Etrans-cont为非簇头节点发送入簇请求的能耗，Erecep-cont为非簇头接收簇头节点回复入簇信息的能耗，Etrans-data为非簇头节点将采集的目标数据发送给所述簇头节点或非簇头节点直接发送给基站的能耗，k1表示控制信息包的大小，k2表示非簇头节点采集的目标数据包的大小，dci表示非簇头节点与所属簇头的距离，dsi表示非簇头节点与基站的距离。