LUẬN ÁN TI N S CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY NHẰM TI T KIỆM NĂNG LƯỢNG TỔNG HỢP DỮ LIỆU DƯ NG VI T HUY

DƯ NG VI T HUY

TỔNG HỢP DỮ LIỆU

NHẰM TI T KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY

LUẬN ÁN TI N S CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

HÀ NỘI – 2019

DƯ NG VI T HUY

TỔNG HỢP DỮ LIỆU NHẰM TI T KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY

Chuyên ngành: MẠNG MÁY T NH VÀ TRUYỀN THÔNG DỮ LIỆU Mã số: 9480102.01

LUẬN ÁN TI N S CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS. N u Đ V t

HÀ NỘI – 2019

Luận án tiến sỹ của tôi với tên đề tài “Tổng hợp dữ liệu nhằm tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây” (tiếng Anh: Data fusion for energy efficiency in wireless sensor networks) là kết quả nghiên cứu của cá nhân tôi cùng với sự hƣớng dẫn tận tình của ngƣời hƣớng dẫn khoa học PGS.TS. Nguyễn Đình Việt. Nội dung luận án không sao chép từ các luận án cũng nhƣ công trình nghiên cứu khoa học khác. Các nội dung trích dẫn đƣợc tôi chỉ rõ nguồn tài liệu tham khảo ở trong luận án.

Tôi cam đoan những điều trên là đúng sự thật, nếu có gì sai, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm.

Hà nội, ngày tháng 4 năm 2019 Nghiên cứu sinh

Dương Viết Huy

-1-

MỤC LỤC

MỤC LỤC ...1

ANH MỤC C C THU T NG ...4

ANH S CH ẢNG ...5

ANH S CH H NH V ...6

M ĐẦU ...8

CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ... 14

1.1. MẠNG CẢM I N KH NG DÂY ... 14

1.1.1. Lịch s phát triển... 14

1.1.2. Kiến trúc mạng cảm biến và một số cách ph n loại... 17

1.1.2.1. Kiến trúc ... 17

1.1.2.2. Các thành phần chính c ủa WSNs ... 17

1.1.2.3. Một số cách phân loại mạng... 18

1.2. CÁC VẤN ĐỀ CẦN GI ẢI QUY T... 20

1.2.1. Vấn đề tiêu thụ năng lƣợng ... 20

1.2.2. Thiết ế no mạng cảm iến ... 22

1.2.3. Tổ chức mạng và định tuyến ... 22

1.2.4. Truyền và x l ữ liệu... 22

1.2.5. Tổng hợp dữ liệu ... 23

1.2.6. X lý vấn đề ữ liệu ƣ thừa... 24

1.3.CÔNG CỤ MÔ PHỎNG MẠNG CẢM BI N ... 25

1.3.1. Bộ mô phỏng NS-2... 25

1.3.2. NS-2 và phần mở rộng mô phỏng WSNs của MIT... 26

1.4.MÔ HÌNH TỔNG HỢP D LIỆU VÀ BÀI TOÁN THÀNH PHẦN ... 26

1.4.1. Mô hình tổng hợp dữ liệu ... 27

1.4.2. Theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu ... 28

1.4.2.1. Theo dõi mục tiêu dựa vào vị trí của nút ... 29

1.4.2.2. Theo dõi mục tiêu dựa vào thời gian ... 30

1.4.2.3. Lựa chọn dữ liệu và truyền đến CH ... 33

1.4.3. Tổng hợp dữ liệu tại CH ... 34

1.4.3.1. Định tuyến phân cụm thích ứng với năng lƣợng thấp ... 34

1.4.3.2. Tổng hợp dữ liệu tại nút cụm trƣởng ... 36

1.5.LÝ THUY T T P THÔ ... 38

1.5.1. Các khái niệm về lý thuyết tập thô đƣợc s dụng ... 39

1.5.1.1. Hệ thống thông tin ... 39

-2-

1.5.1.2. Hệ quyết định ... 39

1.5.1.3. Lớp con tƣơng đƣơng... 39

1.5.1.4. Quan hệ không thể phân biệt đƣợc ... 40

1.5.1.5. Thuộc tính lõi, tập thuộc tính rút gọn... 40

1.5.1.6. Sự phụ thuộc của thuộc tính ... 41

1.5.1.7. Độ quan trọng của thuộc tính ... 41

1.5.1.8. Luật quyết định, độ chắc chắn của luật quyết định ... 42

1.5.2. Ứng dụng lý thuyết tập thô trong tổng hợp dữ liệu ... 42

1.5.3. Ứng dụng để tiền x lý dữ liệu ... 43

CHƢƠNG 2. THEO ÕI MỤC TIÊU TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG ... 45

2.1. THEO ÕI MỤC TI U A VÀO KHOẢNG C CH ... 46

2.1.1. Giới thiệu bài toán ... 46

2.1.2. Giải pháp ETR-DF ... 46

2.1.2.1. Khoảng cách ... 46

2.1.2.2. Sai số ... 48

2.1.2.3. Vùng ƣu tiên... 48

2.1.3. Thuật toán ... 51

2.1.4. Mô phỏng và phân tích kết quả... 52

2.1.5. Kết luận về giải pháp ETR-DF ... 57

2.2. THEO ÕI MỤC TI U TH CH NGHI THEO TH I GIAN... 58

2.2.1. Giới thiệu bài toán ... 58

2.2.2. Giải pháp ATTS-DF... 59

2.2.2.1. Điểm đo iến động ... 59

2.2.2.2. Thời gian đo th ch ứng ... 59

2.2.2.3. Ngƣỡng đo ... 60

2.2.2.4. Trạng thái ổn định đo lƣờng ... 61

2.2.2.5. ự đoán... 61

2.2.3. Thuật toán ... 63

2.2.4. Mô phỏng và phân tích kết quả... 65

2.2.5. Kết luận về giải pháp ATTS-DF... 69

CHƢƠNG 3. TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG CỤM NÚT CẢM BI N BẰNG ỨNG DỤNG LÝ THUY T T P THÔ ... 70

3.1.ỨNG DỤNG LÝ T HUY T T P THÔ TẠI CH ĐỂ TỔNG HỢP D LIỆU ... 71

3.1.1. Mô tả bài toán DF nhiều nút c ảm biến... 72

3.1.2. Quy trình ứng dụng RST để tổng hợp dữ liệu ... 73

3.1.3. Ứng dụng Lý thuyết tập thô để quyết định tổng hợp dữ liệu ... 76

-3-

3.1.3.1. Xây dựng tƣơng quan giữa lý thuyết tập thô và tổng hợp dữ liệu.. 77

3.1.3.2. Ứng dụng RST để giải ài toán F th o quy trình 8 ƣớc ... 78

3.1.4. Kết luận về giải pháp ứng dụng lý thuyết tập thô... 83

3.2.ỨNG DỤNG LÝ T HUY T T P TH ĐỂ TIỀN X L LIỆU ĐẦU VÀO... 85

3.2.1. Giải pháp DP-DF ... 88

3.2.1.1. Quy trình x lý dữ liệu... 88

3.2.1.2. X lý dữ liệu bị mất (thiếu)... 89

3.2.1.3. X lý dữ liệu nhiễu (yếu) ... 90

3.2.1.4. Thuật toán x lý dữ liệu bị mất và dữ liệu bị nhiễu ... 91

3.2.1.5. X lý dữ liệu ƣ thừa ... 93

3.2.2. Minh họa và phân tích kết quả ... 94

3.2.3. Kết luận về giải pháp DP-DF ... 96

CHƢƠNG 4. S DỤNG HIỆU QUẢ TÀI NGUYÊN CỤM CẢM BI N ... 98

4.1. L A CHỌN NÚT VÀ D LIỆU CỦA CỤM BẰNG C A SỔ TRƢỢT ... 99

4.1.1. Giới thiệu bài toán ... 99

4.1.2. Giải pháp DF-SWin... 100

4.1.2.1. C a sổ trƣợt ... 100

4.1.2.2. Bảng dữ liệu thuộc tính... 101

4.1.2.3. T nh ch thƣớc c a sổ trƣợt ... 102

4.1.2.4. Dữ liệu để tổng hợp ... 102

4.1.3. Thuật toán DF-SWin ... 103

4.1.3.1. Lƣu đồ thuật toán... 103

4.1.3.2. Cài đặt thuật toán ... 105

4.1.4. Mô phỏng và phân tích kết quả... 107

4.1.5. Kết luận về giải pháp DF-SWin... 112

4.2.TỔNG HỢP LIỆU TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG TẠI N T CH ... 113

4.2.1. Giới thiệu bài toán ... 113

4.2.2. Giải pháp DF-AMS ... 114

4.2.2.1. Lấy mẫu ... 115

4.2.2.2. X lý dữ liệu ... 116

4.2.3. Thuật toán... 118

4.2.4. Mô phỏng và phân tích kết quả ... 120

4.2.5. Kết luận về giải pháp DF-AMS ... 126

K T LU N ... 127

DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ... 132

TÀI LIỆU THAM KHẢO ... 133

-4-

DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ V t t t ằng ti ng Anh

A-D Analog – Digital

AMPS Adaptive Multi-domain Power aware Sensors

ATTS-DF Adaptive Target Tracking Solution for multi-sensor Data Fusion in WSNs BS Base Station

CDMA Code Division Multiple Access CH Cluster head

DF Data fusion

DF-AMS Data Fusion – Average Median Sampling DP-DF Data Pre-processing for Data Fusion

DF-SWin Sliding Windows for multi-sensor Data Fusion in WSNs ETR-DF Efficiency in TRacking to target in multi-sensor Data Fusion FLAMA Flow-Aware Medium Access

IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers LEACH Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy LEACH-C LEACH Centralized

LOS Line of Sight

LR-WPAN Low Rate Wireless Personal Area Networks MAC Media Access Control

MIT Massachusetts Institute of Technology NS Network Simulator

OSI Open Systems Interconnection

PEGASIS Power Efficient Gathering in Sensor Information System PHY Physical layer

PTW Pipelined Tone Wakeup PU Processing unit

RSSI Received Signal Strength Indicator RST Rough Set Theory

SOFAR Sound Fixing and Ranging channel SOSUS Sound Surveillance System

STEM Sparse Topology and Energy Management SU Sensing unit

Tag Target

TDMA Time Division Multiple Access TOA Time of arrival

TRAMA TRaffic-Adaptive Medium Access WINS Wireless Integrated Network Sensors WPAN Wireless Personal Area Network

WSNs Wireless Sensor Networks

-5-

DANH SÁCH BẢNG

Bảng 2.1. Các tham số trong mô phỏng giải pháp ETR-DF ... 53

Bảng 2.2. Hiệu quả của việc giảm số lƣợng gói tin c ủa ETR-DF và LEACH ... 56

Bảng 2.3. Phân bố xác suất trong m lần đo ... 63

Bảng 2.4. Các tham số chính c ủa mô phỏng ... 65

Bảng 3.1. Hệ thống thông tin an đầu của WSNs ... 79

Bảng 3.2. Lớp tập con tƣơng đƣơng ... 79

Bảng 3.3. Ma trận phân biệt ... 80

Bảng 3.4. Dữ liệu CH nhận của khung truyền F₁ ... 86

Bảng 3.5. Dữ liệu CH nhận của khung truyền F_k ... 86

Bảng 3.6. IS tại thời điểm bắt đầu tiền x lý ... 88

Bảng 3.7. Giá trị của các thuộc tính A_j... 88

Bảng 3.8. Dữ liệu đo của mạng cảm biến... 94

Bảng 3.9. Xác suất khi dữ liệu đo ị thiếu ... 95

Bảng 3.10. Xác suất khi dữ liệu đo ị nhiễu ... 95

Bảng 3.11. Dữ liệu đã x lý thiếu, nhiễu ... 95

Bảng 3.12. Ma tr ận phân biệt ... 95

Bảng 3.13. Các phƣơng án ữ kiện đã đƣợc rút gọn để tổng hợp dữ liệu ... 96

Bảng 4.1. Dữ liệu thuộc tính chƣa sắp xếp... 101

Bảng 4.2. Dữ liệu thuộc tính đã đƣợc sắp xếp ... 101

Bảng 4.3. Quy ƣớc ký hiệu s dụng trong thuật toán ... 104

Bảng 4.4. Các tham số chính s dụng trong mô phỏ ng DF-SWin ... 107

Bảng 4.5. Số cụm và số nút trong mỗi cụm trong quá trình mô phỏng ... 108

Bảng 4.6. Kết quả mô phỏng tại thời điểm 80 giây và 320 giây ... 109

Bảng 4.7. Kết quả áp dụng trong thời gian mô phỏng ... 110

Bảng 4.8. Dữ liệu đo tại thời điểm tổng hợp... 116

Bảng 4.9. Mức đo, giá trị đo của các tham số ... 116

Bảng 4.10. Năng lƣợng của các nút trong c ụm... 123

Bảng 4.11. Dữ liệu cảm biến của cụm tại thời điểm 200s... 124

-6-

DANH SÁCH H NH V

Hình 1.1. Kiến trúc ph n lớp các giao thức mạng WSNs [36] ... 17

Hình 1.2. Mô hình mạng cảm biến không dây [13, 40] ... 18

Hình 1.3. Hƣớng tiếp cận theo kiến trúc mạng [38]. ... 19

Hình 1.4. Sơ đồ cung cấp năng lƣợng cho nút cảm biến [39, 56]. ... 21

Hình 1.5. Mức tiêu thụ năng lƣợng của các đơn vị chức năng của nút cảm iến 48 ... 21

Hình 1.6. Tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến không dây ... 23

Hình 1.7. So sánh lƣu lƣợng theo 2 mô hình truyền dữ liệu của WSNs... 24

Hình 1.8. Tỉ lệ s dụng các phần mềm mô phỏng [71] ... 25

Hình 1.9. Mô hình tổng hợp dữ liệu và các bài toán thành phần... 27

Hình 1.10. Các phƣơng pháp th o i mục tiêu 13 . ... 28

Hình 2.1. Vị trí của nút cảm biến so với CH và Tag... 48

Hình 2.2. Các vùng ƣu tiên và các mức ƣu tiên... 50

Hình 2.3. Tọa độ mục tiêu và các nút trong mặt ph ng hảo sát ... 53

Hình 2.4. P hân bố nút, CH và mục tiêu (Tag) ở giây thứ 80. ... 54

Hình 2.5. Áp dụng để lựa chọn nút: a) Cụm 1: 48 nút; b) Cụm 4: 16 nút ... 55

Hình 2.6. Áp dụng thuật giải đối với Cụm 7 thời điểm giây thứ 120. ... 56

Hình 2.7. So sánh việc s dụng năng lƣợng giữa ETR-DF và LEACH ... 57

Hình 2.8. Các mốc thời gian và trạng thái làm việc của nút ... 60

Hình 2.9. Thay đổi của thuộc t nh hi vƣợt ngƣỡng ... 60

Hình 2.10. Mô hình chuyển trạng thái c ủa nút c ảm biến... 61

Hình 2.11. Mô hình trạng thái thích ứng của giải pháp ATTS-DF ... 62

Hình 2.12. Số nút cảm biến tham gia mô phỏng ATTS-DF ... 66

Hình 2.13. Truyền dữ liệu của các nút cảm biến trong thời gian mô phỏng... 66

Hình 2.14. Đồ thị truyền dữ liệu của nút số 16 của LEACH ... 66

Hình 2.15. Hiệu quả việc giảm dữ liệu truyền của ATTS-DF so với LEACH... 67

Hình 2.16. So sánh mức tiêu thụ năng lƣợng của các nút giữa ATTS-DF và LEACH... 68

Hình 3.1. Mô tả bài toán tổng hợp dữ liệu có s dụng RST. ... 73

Hình 3.2. Mô hình x lý, tổng hợp dữ liệu tại nút CH ... 74

Hình 3.3. Truyền dữ liệu theo khung tin (frame) và theo chu kỳ (T) ... 85

Hình 4.1. Lƣu đồ luồng dữ liệu giải pháp DF-SWin... 103

-7-

Hình 4.2. So sánh kết quả mô phỏng đối với các phƣơng án thay đổi số nút ... 111

Hình 4.3. So sánh mức dự trữ năng lƣợng giữa DF-SWin và LEACH ... 111

Hình 4.4. Minh họa DF từ n nút cảm biến, mỗi nút đo l tham số về mục tiêu. ... 114

Hình 4.5. Mô hình x lý dữ liệu của DF-AMS... 117

Hình 4.6. Tỉ lệ nút đƣợc khảo sát và tổng số nút còn hoạt động ... 120

Hình 4.7. So sánh năng lƣợng E_Avg và E_Med ... 121

Hình 4.8. Lựa chọn nút cảm biến thông qua E_Select... 121

Hình 4.9. So sánh số lƣợng gói tin truyền bằng DF-AMS và LEACH ... 122

Hình 4.10. Kết quả tổng hợp dữ liệu của 3 tham số đo lƣờng ... 125

-8-

MỞ ĐẦU

Sự xuất hiện của các mạng cảm biến không dây – WSNs (Wireless Sensor Networks) và các ứng dụng của chúng là một trong những xu hƣớng công nghệ chiếm ƣu thế phù hợp với xu thế phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 hiện nay và trong những thập kỷ tới. Các mạng này đƣợc thiết kế bởi số lƣợng nút cảm biến (sensor), ch thƣớc và chức năng mỗi nút tùy thuộc vào từng ứng dụng cụ thể, chúng có thể hoạt động độc lập hoặc theo nhóm. Trong nhiều trƣờng hợp, các nút cảm biến chỉ s dụng nguồn năng lƣợng dự trữ là pin mà chƣa s dụng nguồn năng lƣợng tái tạo. Vì vậy hi năng lƣợng lƣu trữ của nút thấp hơn ngƣỡng nào đó, nút sẽ không hoạt động và không thể tham gia với tƣ cách là một nút trong mạng. Các nút hoạt động có nhiệm vụ theo dõi mục tiêu, mỗi nút có thể th o i đƣợc nhiều tham số và g i (trực tiếp hoặc thông qua các nút trung gian) kết quả này đến trạm đ ch - BS (Base Station). Mỗi nút có thể làm việc độc lập hoặc theo nhóm và có thể tự nhận biết vị tr địa lý của nó so với các nút lân cận cũng nhƣ trên toàn mạng thông qua chức năng đo cƣờng độ tín hiệu nhận - RSSI (received signal strength indicator) hoặc TOA (Time of arrival). Nút cũng có thể tự kiểm soát đƣợc mức năng lƣợng của ch nh nó và điều chỉnh công suất phát sóng tùy theo khoảng cách và ung lƣợng truyền dữ liệu đến nơi nhận.

Khi nhiều nút cùng theo dõi một mục tiêu và cùng g i bằng sóng vô tuyến kết quả này đến BS sẽ có hiện tƣợng ƣ thừa dữ liệu g y lãng ph năng lƣợng dự trữ của nút đồng thời tăng nguy cơ nghẽn mạng. Tổng hợp dữ liệu (data fusion) trên đƣờng truyền từ các nút cảm biến trực tiếp theo dõi mục tiêu đến BS là một trong những giải pháp khắc phục các nhƣợc điểm nêu trên.

Cho đến nay, việc tổng hợp dữ liệu thông qua mạng có phân cụm đƣợc nhiều nhóm lựa chọn để nghiên cứu bởi ƣu điểm nhƣ sau [28, 42, 43, 61, 62, 63]: Phù hợp với mạng cảm biến tĩnh với việc các nút cảm biến đƣợc rải ngẫu

-9-

nhiên và vị trí không thay đổi trong quá trình hoạt động cho đến lúc hết năng lƣợng, nút cảm biến sẽ ngƣng hoạt động (trạng thái “die”); Thuận tiện trong kiểm soát định tuyến nhằm tiết kiệm năng lƣợng truyền dữ liệu đến đ ch; ph n bố tiêu hao năng lƣợng trên toàn mạng bằng việc thiết lập lại cụm (cluster) và nút cụm trƣởng – CH (cluster head). Nút CH đƣợc lựa chọn theo một giải thuật nhất định, có thể đƣợc chỉ định bởi BS hoặc đƣợc bầu bởi các nút trong cụm. CH sẽ chịu trách nhiệm tổng hợp dữ liệu từ các nút trong cụm và g i trực tiếp kết quả này đến BS hoặc g i gián tiếp đến BS thông qua CH (hoặc nút) khác trên tuyến truyền.

Trên thế giới, đã có nhiều trƣờng đại học, công ty xây dựng các phòng thí nghiệm chuyên nghiên cứu về WSNs. Dự án OpenWSN của trƣờng đại học Berkeley là một điển hình với việc tạo ra hệ điều hành (mã nguồn mở) TinyOS dành cho các sensor node của WSNs hoạt động trên nhiều nền tảng (platform) phần cứng và phần mềm khác nhau [11]. Các hãng chuyên sản xuất chip vi x lý s dụng cho các hệ thống nhúng trong đó có WSNs nhƣ Atm l, TI, Int l... đã sản xuất các board mạch chứa cả một hệ thống nhúng có chức năng của một nút cảm biến đầy đủ, thí dụ các board của Telos, Mica, Imote...

Nhiều công trình nghiên cứu về chủ đề tổng hợp dữ liệu (data fusion):

tập sách “Handbook of Multisensor Data Fusion” [12] với 32 nghiên cứu (gần 900 trang) lý thuyết và ứng dụng; tập sách “Multi-sensor data fusion with MATLAB” [13] với 570 trang nội dung chủ yếu về các kỹ thuật tổng hợp dữ liệu đƣợc mô phỏng bằng MATLAB. Hội nghị IEEE năm 2013 có ài “A Data Fusion Technique for Wireless Ranging Performance Improvement” của nhóm tác giả David Macii [14], bài báo “Multi-sensor data fusion in wireless sensor network for target detection” về theo dõi mục tiêu [15], s dụng trí tuệ nhân tạo nhƣ mạng nơ-ron để tổng hợp dữ liệu ở bài “Large-scale mobile wireless sensor network data fusion algorithm” [16. 20], x lý giao thoa và

-10-

nhiễu tần số nhƣ ở bài báo “Data Tracking Using Frequency Offset and SIC for Physical Wireless Conversion Sensor Networks” [17]...

Việt Nam, một số trƣờng đại học nhƣ: Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Ch Minh, Đại học Bách khoa Hà Nội, Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm khoa học và công nghệ Việt Nam, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Học viện Công nghệ ƣu ch nh Viễn thông và một số t nơi hác cũng đang nghiên cứu về lĩnh vực WSNs để phát triển thành các ứng dụng cho xã hội. Các hƣớng nghiên cứu chuyên sâu đã đƣợc thực hiện tại các cơ sở đào tạo chủ yếu nghiên cứu về các kỹ thuật phân nhóm WSNs [2]; Mức tiêu thụ công suất khi s dụng giao thức của WSNs [3]; Các nghiên cứu mô phỏng và cải tiến giao thức định tuyến PEGASIS, LEACH cho WSNs dựa vào vị tr 6, 7 , định tuyến trên cơ sở nhận thức về năng lƣợng [1, 8], cảm biến cho kỹ thuật dẫn đƣờng các robot di động [9], định tuyến tiết kiệm năng lƣợng [10] và một số nghiên cứu khác.

Tóm lại, các hƣớng nghiên cứu ở trong và ngoài nƣớc chủ yếu hƣớng đến các mục tiêu chính sau:

- S dụng hiệu quả năng lƣợng trên từng nút mạng nhằm kéo dài tuổi thọ của nút đồng nghĩa với việc éo ài “thời gian sống” của WSNs.

- Giải pháp đồng bộ hóa giữa các nút cảm biến nhằm chia sẻ vai trò của mỗi nút trong việc theo dõi về mục tiêu và truyền dữ liệu đó đến đ ch. Việc đồng bộ hóa có thể là điều khiển nút thức – ngủ một cách thông minh hay đo lƣờng mục tiêu khi có sự biến động mà không theo chu kỳ cố định...

- An toàn dữ liệu trên các nút và đƣờng truyền từ nút đến nút nhận hoặc BS. Các yếu tố dữ liệu đƣợc x m xét nhƣ: T nh ảo mật, tính toàn vẹn, tính xác thực, tính sẵn sàng và t nh tƣơi mới của dữ liệu.

Nhƣ vậy, hầu hết các nghiên cứu đó chƣa đề xuất đƣợc một giải pháp tổng thể nhằm tiệm cận giá trị đo tối ƣu của WSNs (trƣờng hợp mạng lý

-11-

tƣởng, dữ liệu đƣợc truyền nhƣ với mạng có y trong điều kiện l tƣởng) hoặc chỉ áp dụng thuật toán để giải quyết một công đoạn nào đó trong ứng dụng cụ thể. Do vậy, cần rất nhiều nghiên cứu chuyên s u hác để theo kịp và phù hợp với nhu cầu phát triển mạnh các ứng dụng WSNs. Hƣớng nghiên cứu tổng hợp dữ liệu nhiều cảm biến hầu nhƣ chƣa đƣợc nghiên cứu ở Việt Nam.

Với những đặc điểm cơ ản về tình hình nghiên cứu ở trong và ngoài nƣớc đối với WSNs nói chung và vấn đề tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến trong mạng cảm biến hông y nói riêng đã đặt ra một số hƣớng cần đƣợc nghiên cứu có tính thời sự trong thực tiễn hiện nay. Đƣợc sự hƣớng dẫn tận tình của PGS. TS. Nguyễn Đình Việt và các thầy giáo Bộ môn Mạng và Truyền thông máy t nh, tôi đã lựa chọn đề tài nghiên cứu “Tổng hợp dữ liệu nhằm tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây” để tập trung giải quyết và làm sáng tỏ một số nội dung về chủ đề này, đồng thời gợi mở một số hƣớng nghiên cứu khác có liên quan.

Đố tượng nghiên cứu: Luận án nghiên cứu các vấn đề liên quan đến tiết iệm năng lƣợng trong mô hình tổng hợp ữ liệu nhiều nút cảm iến của mạng cảm iến hông y, ao gồm:

- Kỹ thuật ph n chia WSNs thành cụm th o chu ỳ;

- Vấn đề th o i mục tiêu của nút cảm iến;

- Vấn đề lấy mẫu ữ liệu ằng cách lựa chọn ữ liệu của một số nút;

- Vấn đề tiền x l , tạo ộ ữ liệu đầu vào để tổng hợp ữ liệu tại CH;

- Kỹ thuật tổng hợp ữ liệu th o cụm tại nút cụm trƣởng - CH.

Phạm vi nghiên cứu được đề cập ở Luận án ư s u:

- Mạng cảm biến bao gồm số lƣợng nút hữu hạn đƣợc rải ngẫu nhiên trong phạm vi cần giám sát.

- Cụm nút cảm biến đƣợc phân chia (từ mạng cảm biến) bằng xác suất và đã iết trƣớc. Số lƣợng cụm, số lƣợng nút của mỗi cụm có thể khác nhau tại mỗi thời điểm phân chia mạng.

-12-

- Nút cảm biến đồng nhất về cấu tạo, lƣợng pin dự trữ tại thời điểm mạng bắt đầu hoạt động. Năng lƣợng dự trữ của nút giảm dần khi hoạt động.

- Nút cụm trƣởng (CH) đƣợc lựa chọn từ các nút trong cụm. Vì vậy sau khi phân chia mạng, số lƣợng nút của cụm sẽ bao gồm cả nút CH.

- Mục tiêu theo dõi là ngẫu nhiên trong phạm vi giám sát và đƣợc tập trung hóa thành một điểm. Trong thực tế, mục tiêu có thể là đối tƣợng cụ thể dạng trinh sát phát hiện đột nhập, giám sát môi trƣờng c a xả thải...

- T nh đúng đắn của dữ liệu đo của nút cảm biến, t nh đúng đắn của dữ liệu đƣợc CH lựa chọn, t nh đúng đắn của dữ liệu sau khi CH tổng hợp đƣợc đánh giá thông qua giá trị đo (cao/thấp) hoặc số lƣợng (nhiều/ít) của dữ liệu cảm nhận của nút cảm biến về mục tiêu cần theo dõi.

Mục tiêu nghiên cứu chính củ đề tài là đề xuất, cải tiến một số giải pháp tiết kiệm năng lƣợng tiêu thụ cho nút cảm biến trong quá trình hoạt động có liên quan đến việc tổng hợp dữ liệu của cụm tại nút cụm trƣởng. Ngoài ra, còn hƣớng đến tối ƣu độ hội tụ của không gian và thời gian theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu. Kết quả nghiên cứu của đề tài đóng góp vào hệ thống các giải pháp tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến nhằm tối ƣu năng lƣợng các nút và nâng cao hiệu năng trong s dụng năng lƣợng của WSNs.

Luận án gồm các phần Mở đầu, Kết luận và 4 chƣơng, trong đó:

Chương 1 là tổng quan vấn đề cần nghiên cứu, đề cập đến lịch s phát triển và kiến trúc của mạng cảm biến; các thách thức đặt ra khi s dụng mạng cảm biến không dây, vấn đề tiêu thụ năng lƣợng của nút cảm biến, dữ liệu ƣ thừa và tổng hợp dữ liệu; mô hình tổng hợp dữ liệu và các bài toán thành phần;

tổng quan cách giải quyết các bài toán liên quan đó của các hƣớng nghiên cứu tƣơng đƣơng ở trong nƣớc và thế giới.

Chương 2 là nhóm giải pháp đề xuất, cải tiến việc theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu của mô hình tổng hợp dữ liệu đã đặt ra ở Chƣơng 1. Các bài toán con gồm: Theo dõi mục tiêu dựa vào khoảng cách giữa nút cảm biến, CH

-13-

và mục tiêu; theo dõi thích nghi với biến động của mục tiêu và trạng thái đo tốt nhất của nút cảm biến. Các giải pháp này mang lại hiệu quả tiết kiệm năng lƣợng cũng nhƣ hƣớng đến độ hội tụ về không gian và thời gian khi mạng cảm biến theo dõi mục tiêu.

Chương 3 về tiếp cận lý thuyết tập thô để x lý dữ liệu cảm biến với mục tiêu tiết kiệm năng lƣợng của cụm và của nút CH. Dữ liệu của mạng cảm biến về mục tiêu có thể xem là bảng dữ liệu với số hàng là số nút cảm biến của mạng, số cột là các thuộc tính của nút mạng, các giá trị trong bảng có thể bị thiếu (mất dữ liệu), bị sai (dữ liệu nhiễu). Nội ung chƣơng đề cập đến việc ứng dụng lý thuyết tập thô để tiền x lý dữ liệu đầu vào và hỗ trợ nút CH tổng hợp dữ liệu thông qua tập luật quyết định.

Chương 4 là nhóm giải pháp s dụng hiệu quả năng lƣợng của cụm nút cảm biến (bao gồm cả CH) bằng cách kết hợp linh hoạt các phép tính toán đơn giản nhƣ trung ình, trung vị, cực đại... phù hợp với tài nguyên và khả năng t nh toán thấp của nút cảm biến: Ứng dụng cơ chế c a sổ trƣợt để lấy dữ liệu một số nút trong cụm thỏa mãn thuộc t nh điều kiện (nhƣ năng lƣợng, khoảng cách...) g i đến CH; Đề xuất giải pháp AMS-DF s dụng kết hợp các giá trị trung vị, giá trị trung bình để tổng hợp dữ liệu tại nút CH.

P ươ p áp ê cứu: S dụng kết hợp phƣơng pháp nghiên cứu lý thuyết các vấn đề liên quan; mô phỏng WSNs bằng NS-2; thực nghiệm bằng cách cài đặt giả định WSNs với cấu hình nút cảm biến tƣơng đƣơng với mạng thực để th nghiệm một số thuật toán cải tiến đã đề xuất; đánh giá hiệu quả tiết kiệm năng lƣợng của giải pháp đề xuất (cải tiến) bằng công cụ toán học.

-14-

C ươ 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Mạ cả 1.1.1. L c s p át tr

Cũng giống nhƣ nhiều công nghệ hác, WSNs ra đời nhằm phục vụ mục đ ch qu n sự và các ứng dụng của nền công nghiệp nặng. Một trong những mạng WSNs đầu tiên là hệ thống giám sát âm thanh - SOSUS (Sound Surveillance System). Năm 1949, Hải quân Hoa Kỳ nghiên cứu tác chiến chống tàu ngầm Liên Xô bằng cách ghi lại chuỗi m thanh thu đƣợc ƣới nƣớc ở các điểm khác nhau của Thái ình ƣơng và Đại T y ƣơng 22, 23 . Các hạm đội tàu ngầm Liên Xô s dụng nhiên liệu i s l nên qu n đội Mỹ phát triển hệ thống giám sát âm thanh tần số thấp trong kênh SOFAR (Sound Fixing and Ranging channel). Kênh SOFAR là lớp ngang của mặt nƣớc trong đại ƣơng mà ở độ s u này ƣới sự tác động t ch lũy của nhiệt độ và áp lực nƣớc thì tốc độ âm thanh truyền đi trong nó ở mức tối thiểu. Các kênh SOFAR đƣợc x m nhƣ ống dẫn sóng âm thanh với tần số thấp, sóng âm trong kênh có thể lan truyền hàng ngàn dặm.

Hệ thống SOSUS theo dõi mục tiêu qua sóng âm thanh ở các kênh SOFAR giữa các mảng thiết bị cảm biến m thanh ƣới nƣớc (hydrophone) với SOSUS và SOSUS với cơ sở x lý trên bờ đƣợc nối bằng dây cáp. Các mảng hy rophon đƣợc lắp đặt chủ yếu vào thềm lục địa và núi biển tại các địa điểm tối ƣu về dải truyền nhằm hạn chế méo âm thanh. Sự kết hợp giữa vị trí và sự nhạy cảm của các hệ thống hydrophone cho phép phát hiện công suất m thanh ƣới 1 Oát (W) ở khoảng cách vài trăm m, hi m thanh siêu m thông qua ênh SOFAR tác động lên hy rophon ƣới nƣớc [22, 23]. Ngày nay, công nghệ cảm biến này vẫn đƣợc ứng dụng để giám sát động vật hoang dã ƣới biển, địa chấn, hoạt động của núi l a…

-15-

Vào những năm 1960s, 1970s, Cục Nghiên cứu Dự án Phòng vệ Tiến bộ của Mỹ (DARPA) bắt đầu nghiên cứu các hệ thống cảm biến phân tán ( SN) để bắt đầu chính thức triển khai các WSNs phân tán từ những năm 1980s. Nhiệm vụ chính của ARPA trong giai đoạn này là kiểm tra khả năng áp dụng một phƣơng pháp truyền thông mới đó là ARPANET - tiền thân của mạng internet. Nhiệm vụ của các nhà nghiên cứu là phải thiết kế một mạng lƣới các nút cảm biến và phân phối chúng trong một khu vực, nút cảm biến phải không tốn kém, làm việc tự chủ và trao đổi dữ liệu một cách độc lập [22, 23]. Kết quả hợp tác của các nhà nghiên cứu từ các trƣờng Carnegie Mellon University (CMU), Pittsburgh, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cam ri g đó là một mạng cảm biến âm thanh theo dõi máy bay ở tầm thấp với quỹ đạo ay đơn giản trong khoảng cách khá ngắn [25]. Đ y là động lực đáng ể để phát triển mạng cảm biến với số lƣợng lớn nút cảm biến.

Năm 1993, mạng cảm biến tích hợp không dây – WINS (Wireless integrated network sensors) đƣợc Đại học California tại Los Angeles công bố.

WINS kết hợp công nghệ cảm biến, x lý tín hiệu, tính toán trên nút và khả năng ết nối mạng không dây trong hệ thống tích hợp [26]. WINS giải quyết nhiều nhiệm vụ khác nhau của WSNs: yếu tố cảm biến (hệ thống vi cảm biến cơ điện MEMS), tích hợp chặt chẽ hơn giữa thu phát và các yếu tố hác để làm giảm ch thƣớc, điểm x lý tín hiệu, thiết kế giao thức mạng và hƣớng đến mạng lƣới phân tán, truy cập Internet cho các bộ cảm biến. Từ năm 1996, các mạng WINS có thể gồm số lƣợng lớn của các nút cảm biến với vùng phủ sóng nhỏ và truyền tải dữ liệu tốc độ thấp (1-100 Kbps) [27]. Phần cứng của WINS gồm: phần t cảm biến, chuyển đổi A-D, phân tích quang phổ, bộ nhớ đệm, bộ x lý và máy thu phát tín hiệu công suất thấp, nguồn pin. Với nền tảng phần cứng nhƣ vậy, việc s dụng hiệu quả nguồn năng lƣợng pin dự trữ

-16-

bằng cách giảm việc x lý tín hiệu, giảm phạm vi cảm biến mục tiêu và giảm dữ liệu thu, phát sóng đã đƣợc đặt ra.

Giữa những năm 1990s, ự án LWIM đƣợc thực hiện bởi trƣờng Đại học California - UCLA (University of California Los Angeles) đã t ch hợp vào WINS công nghệ vi cảm biến năng lƣợng thấp. Mục đ ch là tạo ra mo ul mạng WSNs năng lƣợng thấp với các nút cảm iến hông y nhỏ gọn, có thể đƣợc cài đặt ngay lập tức và bất cứ nơi nào. Kết quả là một mo ul đã đƣợc tạo ra gồm cảm biến rung, cảm biến hồng ngoại, thu phát công suất thấp nhƣng có thể cung cấp nhiều thông tin ở hoảng cách khoảng 30m, tốc độ truyền tải dữ liệu là 1 K ps 27 , các dải tần số có thể thu phát là 902-928 MHz.

Năm 1999, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã thiết lập ự án AMPS Adaptive Multi-domain Power aware Sensors - c m biến nh n biết năng lư ng th ch ứng a v ng) với 2 mục tiêu chính: tập trung s dụng hiệu quả năng lƣợng của nút và của toàn mạng; các hoạt động hó iểm soát hi điều hiển sẽ đƣa vào mạng để tự x l . ự án đã công ố hai phiên ản của các nút cảm biến: AMPS-I và AMPS-II. Các ứng ụng sau đó ựa trên mạch t ch hợp hoạt động trên kiến trúc hệ thống với ỹ thuật thiết kế để đạt đƣợc hiệu quả năng lƣợng mong muốn đồng thời mạng có hả năng tự cấu hình lại, có thể s dụng phần mềm để điều khiển điện áp, năng lƣợng và x lý dữ liệu.

Giao thức định tuyến LEACH là một kết quả của dự án này [30, 31].

Vào đầu những năm 2000, IEEE đã an hành chu n IEEE 802.15.4 đối với “Low-Rat Wir l ss P rsonal Ar a N twor s”, đặc iệt ành cho các thiết ị năng lƣợng thấp 32 . Hiện nay, các tiêu chu n đã đƣợc mở rộng đáng ể và s a đổi một vài lần. Tiêu chu n này quy định về xây dựng giao thức ở các mức thấp (tầng vật lý và tầng MAC). Các tầng cao hơn (từ tầng mạng đến tầng ứng dụng) đƣợc quy định bởi các tiêu chu n khác bổ sung cho chu n 802.15.4 nhƣ Zig 33], WirelessHART [34] và 6loWPAN [35].

-17-

1.1.2. K trúc ạ cả v t số các p ạ 1.1.2.1. Kiến trúc

Kiến trúc phân lớp các giao thức đƣợc s dụng ở nơi nhận - Sin (có thể là nút cảm iến hoặc S) đƣợc trình bày ở Hình 1.1 36]. Kiến trúc giao thức này bao gồm các lớp: ứng dụng (Application), giao vận (Transport), mạng (Network), liên kết số liệu (Datalink), vật lý (Physical); các mặt ằng (plane) quản l , ao gồm: quản l năng lƣợng (Power Management), quản l i động (Mobility Management) và quản lý nhiệm vụ (Task Management).

Hình 1.1. Kiến trúc phân lớp các giao thức mạng WSNs [36]

1.1.2.2. Các thành phần chính của WSNs

Mô hình chung của một mạng WSNs gồm 6 thành phần (xem Hình 1.2):

Target: mục tiêu hay nguồn sinh đại lƣợng vật lý (sự kiện) cần cảm biến;

Sensor node ghi nhận sự thay đổi của mục tiêu (target);

Sensor field: Vùng cảm biến đƣợc giới hạn bởi đƣờng biên chứa toàn bộ Target và Sensor node;

BS là trạm gốc, chịu trách nhiệm điều khiển, giao tiếp với Sensor field để truyền dữ liệu đó đến User;

User: Là ngƣời s dụng kết quả cảm biến;

Internet: Là môi trƣờng truyền dẫn giữa User và BS.

-18-

Hình 1.2. Mô hình mạng cảm iến hông y 13, 40 1.1.2.3. Một số cách phân loại mạng

Hiện nay, ngƣời ta có nhiều tiêu ch để phân loại mạng, ví dụ: Theo cấu trúc mạng, theo chức năng của mỗi lớp mô hình OSI, theo dữ liệu đầu vào/đầu ra, theo chức năng fram wor ... Tuy nhiên, cách phân loại WSNs th o cấu trúc mạng đƣợc nhiều nhóm s dụng. Theo cách chia này, vấn đề tổng hợp dữ liệu sẽ dựa trên mạng có cấu trúc (structure based) và mạng không có cấu trúc (structure free) [38].

Mạng có cấu trúc đƣợc chia thành 4 loại, x m Hình 1.3:

 Mạng ph ng (flat network): Là mạng không có mạng con, các nút có vai trò nhƣ nhau, giao tiếp giữa các nút với nhau và các nút với BS theo kiểu đa chặng (multihop), không cần định tuyến đến nút đ ch, BS thực hiện việc tổng hợp dữ liệu.

 Mạng chia theo cụm (cluster-based network): Là mạng đƣợc tạo bởi các cụm (mạng con). Giao tiếp trong cụm có thể theo kiểu đơn chặng – singlehop và/hoặc đa chặng - multihop. Việc cảm biến về mục tiêu, g i - nhận dữ liệu giữa các nút trong cụm và nút cụm trƣởng – CH (cluster head) theo chu kỳ (hay vòng). Nút CH chịu trách nhiệm tổng hợp dữ liệu đồng thời tham gia quá trình định tuyến. Sau mỗi chu kỳ, mạng phải phân chia lại thành các cụm mới và mỗi cụm mới này phải bầu ra CH để tiếp tục hoạt động.

Target

BS

Internet

Sensor node Sensor field

User



-19-

 Mạng hình cây (tree-based network): Các nút của mạng đƣợc ánh xạ (1-1) vào 1 cây. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện nay hầu hết nhắm đến việc lựa chọn nút để tạo thành cây khung (spanning tree). Cây khung (hay cây bao trùm) là một dạng đồ thị liên thông, đi qua mọi đỉnh (nút mạng) của cây nhƣng hông tạo thành chu trình, BS là nút gốc. Trong mỗi vòng, vấn đề tối ƣu để tổng hợp dữ liệu, định tuyến (với mục đ ch tiết kiệm năng lƣợng) sẽ đƣợc thực hiện theo một cây khung tối thiểu.

 Mạng hình lƣới (grid-based network): Mạng đƣợc chia thành nhiều ô cố định, mỗi ô có thể chứa nhiều nút, các nút trong ô chỉ liên lạc với nút chủ mà không giao tiếp với nhau. Nút chủ chịu trách nhiệm tổng hợp dữ liệu và g i kết quả đến BS. Sau mỗi vòng, mỗi ô sẽ chọn lại nút chủ, ô sẽ không hoạt động khi tất cả các nút trong ô hết năng lƣợng. Đặc điểm giống nhau so với mạng chia theo cụm là chúng đều s dụng một nút đóng vai trò nút chủ để tổng hợp dữ liệu, nút chủ sẽ thay đổi sau mỗi vòng; điểm khác nhau giữa chúng là đối với mạng chia theo cụm, việc truyền dữ liệu đến nút cụm trƣởng chủ yếu theo kiểu đơn chặng, còn mạng hình lƣới chủ yếu là đa chặng thông qua các nút trung gian ở các ô khác trên tuyến truyền từ nút đến nút chủ.

Hình 1.3. Hƣớng tiếp cận theo kiến trúc mạng [38].

Mạng không có cấu trúc (structure free) cũng đƣợc nghiên cứu nhƣng với số lƣợng công trình nghiên cứu tƣơng đối t o đặc điểm chính của mô hình mạng này là các nút mạng ình đ ng nên vai trò của chúng không rõ ràng trong định tuyến cũng nhƣ trong quá trình mạng hoạt động; không duy

-20-

trì cũng nhƣ thiết lập cấu trúc mạng nên gặp hó hăn trong vấn đề định tuyến.

Tuy nhiên, hƣớng tiếp cận này rất phù hợp với các mạng có đối tƣợng gây sự kiện luôn thay đổi vị trí, thời gian của mỗi sự kiện xảy ra rất nhỏ, việc thu nhận tín hiệu mang tính chất cục bộ th o đối tƣợng gây sự kiện.

1.2. Các vấ đề cầ ả qu t

Với đặc điểm của nút cảm biến và cấu trúc mạng cảm biến, các vấn đề quan trọng cần nghiên cứu có thể đƣợc ph n nhóm nhƣ sau 61, 62, 63]:

1.2.1. Vấ đề tiêu thụ ă ượng

Tùy thuộc vào yêu cầu ứng ụng để nhà thiết ế nút cảm biến lựa chọn t ch hợp công nghệ phù hợp. Nhìn chung, nút cảm biến có cấu tạo bởi các khối và mô hình tiêu thụ năng lƣợng nhƣ đƣợc trình bày ở Hình 1.4:

Đơn vị xử lý - PU (Processing unit): Gồm phần lƣu trữ dữ liệu (storage) và CPU để điều khiển và x lý toàn bộ hoạt động của nút.

Đơn vị c m biến – SU (Sensing unit): Cung cấp cho khối cảm nhận và truyền thông tin về sự kiện đến PU. SU gồm phần t cảm nhận (sensor) và bộ chuyển đổi tín hiệu A/D (A→ từ SU → PU và D→A từ PU → SU).

Đơn vị truyền thông (Communication unit): Tiêu thụ năng lƣợng để thực hiện việc truyền thông tín hiệu từ nút mạng này đến nút mạng khác hoặc truyền thông với BS.

Ngoài ra, nút cảm biến còn phải tiêu hao năng lƣợng để phối hợp với BS trong việc dò tìm vị trí (position finding) cũng nhƣ phục vụ tính di chuyển (mobilizer) nếu có của nút cảm biến. Trong khi khả năng ự trữ năng lƣợng của nút cảm biến là có giới hạn thì việc s dụng năng lƣợng không bị hạn chế của S là điều kiện để tối ƣu hóa năng lƣợng tiêu thụ của toàn mạng nhằm đạt hiệu quả tốt nhất về hiệu năng của mạng.

-21-

Hình 1.4. Sơ đồ cung cấp năng lƣợng cho nút cảm biến [39, 56].

Năng lƣợng tiêu thụ của WSNs chủ yếu là do các nút cảm biến của mạng.

Theo [40, 48 , năng lƣợng tiêu hao o quá trình thu phát t n hiệu ằng sóng vô tuyến lớn hơn gấp nhiều lần so với tổn hao năng lƣợng để x l các công đoạn hác, trong đó có việc t nh toán trên nút. So sánh tỉ lệ mức tiêu thụ năng lƣợng trong quá trình nút cảm iến hoạt động đƣợc trình bày ở Hình 1.5.

Hình 1.5. Mức tiêu thụ năng lƣợng của các đơn vị chức năng của nút cảm iến 48]

Nhƣ vậy, hi nút cảm iến truyền ữ liệu trong hông gian ằng sóng vô tuyến, năng lƣợng của sóng điện từ sẽ giảm tỉ lệ hàm mũ th o hoảng cách truyền, để đảm bảo truyền đƣợc gói tin đến đ ch, nút cảm biến phải tự điều chỉnh (khuếch đại) công suất phát sóng vô tuyến tỉ lệ với hàm số bậc hai của

Power

Communication Unit Sensor A/D

Storage

CPU Processing Unit Sensing Unit

Position Finding System Mobilizer

-22-

khoảng cách [43, 67, 69 . Vì l o này, các nhóm nghiên cứu luôn hƣớng đến việc giảm khoảng cách, ung lƣợng ữ liệu truyền đi của nút cảm iến.

1.2.2. T t ạ cả

Việc thiết kế phần cứng nút cảm biến có thể phụ thuộc vào nhà sản xuất nhƣng chúng phải đảm bảo theo tiêu chu n để dùng chung. Tùy vào mục tiêu chính cần đƣợc ƣu tiên nhƣng thông thƣờng, nhà thiết kế phải cố gắng cân bằng giữa các mục tiêu nhƣ hiệu suất s dụng năng lƣợng, tuổi thọ của pin, ch thƣớc của nút, độ tin cậy, lƣu lƣợng dữ liệu, phạm vi phủ sóng để hoạt động tốt... và đặc biệt là giá thành sản ph m.

1.2.3. T c ức ạ v đ tu

Với mục tiêu nâng cao hiệu năng hoạt động của mạng bằng việc tối ƣu hiệu quả s dụng năng lƣợng của nút cảm biến, việc tổ chức mạng và định tuyến để truyền dữ liệu có ch đến đ ch luôn đƣợc đặt ra. Hiện nay, việc các nút mạng cũng có thể di chuyển làm thay đổi sơ đồ mạng đặt ra cho các nhóm nghiên cứu hƣớng đến giải pháp tối ƣu hóa hả năng tự điều chỉnh/tự cấu hình (auto-reconfigurable) của WSNs để tổ chức mạng th o sơ đồ (topology) linh động (ad-hoc, mesh, star...).

1.2.4. Tru ề v u

Truyền dữ liệu và x lý dữ liệu bao gồm các giai đoạn từ thời điểm nút cảm biến theo dõi mục tiêu, chuyển đổi thông tin theo dõi thành dạng số, đóng gói, x lý trên nút cảm biến đó, g i trực tiếp hoặc qua các nút trung gian (tùy mô hình mạng, có thể là nút cảm biến tiếp th o, CH...) để đến đ ch S.

Dữ liệu qua các nút cảm biến trên tuyến truyền có thể đƣợc x l để đạt mục tiêu nào đó nhƣ để giảm dữ liệu ƣ thừa, nén để giảm ung lƣợng...

Truyền thông của WSNs theo chu n IEEE và đƣợc định nghĩa ở lớp PHY và lớp MAC nhƣ là mạng LR-WPAN (LowRate Wireless Personal Area Networks) đặc biệt là cảm biến không dây Ad-hoc. Th o đó thì chu n IEEE

-23-

802.15.4 là giao thức đƣợc s dụng tốt nhất cho WSNs [36, 81]. Đặc điểm của giao thức này là phù hợp với các mạng có mức tiêu thụ điện năng thấp, chi phí triển khai thấp, ít phức tạp và giao tiếp tầm ngắn, lớp vật lý hỗ trợ 3 dải tần số 2450 MHz, 915 MHz và 868 MHz. Lớp MAC định nghĩa 2 loại nút có thể tham gia WSNs gồm: Các nút chức năng ị hạn chế chỉ hoạt động nhƣ thiết bị đầu cuối cảm biến và các nút có chức năng đầy đủ có thêm chức năng nhƣ điều phối viên của mạng phục vụ đồng bộ hóa, dịch vụ liên lạc của mạng.

Chu n 802.15.4 hỗ trợ cho việc truyền dữ liệu trong phạm vi phủ sóng (range) khoảng 10-20m, tốc độ dữ liệu (data rate) tối đa khoảng 0.25 Mbps, s dụng địa chỉ MAC 8 bít hoặc 16 bít, khuyến cáo hỗ trợ hoạt động cho khoảng 100 thiết bị [81]. Với đặc điểm của giao thức trên, các thí nghiệm và ứng dụng cũng đã chứng minh đƣợc WSNs với khoảng 100 nút cảm biến sẽ đảm bảo s dụng hiệu quả và phù hợp với giao thức đã hỗ trợ.

1.2.5. T ợp u

WSNs đƣợc chia thành nhiều cụm, mỗi cụm có một nút cụm trƣởng (CH) đƣợc bầu theo một giải thuật nhất định có trách nhiệm tổng hợp dữ liệu từ các nút trong cụm. Kết quả sau tổng hợp đƣợc g i trực tiếp đến đ ch S (x m Hình 1.6a) nếu tổng hợp dữ liệu theo mô hình phân nhóm một cấp hoặc đến BS thông qua một nút CH kế tiếp trong trƣờng hợp mạng đƣợc tổ chức thành nhiều cụm, nhiều cấp; Ví dụ, Hình 1.6b là mô hình tổng hợp 2 cấp.

(a) Tổng hợp 1 cấp (b) Tổng hợp đa cấp Hình 1.6. Tổng hợp ữ liệu nhiều nút cảm iến hông y

-24-

1.2.6. X vấ đề u ư t

Trong quá trình cảm nhận, truyền và x lý thông tin từ nguồn gây ra sự kiện (là mục tiêu cần th o i) đến đ ch cuối cùng ( S), thƣờng có nhiều dữ liệu ƣ thừa nhƣng vẫn đƣợc truyền trong mạng, gây nên sự lãng phí về năng lƣợng truyền, nhận cũng nhƣ tăng nguy cơ nghẽn mạng. Dữ liệu ƣ thừa là dữ liệu có cùng giá trị và cùng thông tin. Ví dụ, có hai sensor S₁, S₂, mỗi sensor đƣợc chế tạo để đo 3 tham số {x1, x₂, x₃} = {nhiệt ộ, ộ ẩm, tốc ộ gió}. Kết quả đo lƣờng của mỗi sensor là bộ số {x1, x2, x3}. Giả s tại một thời điểm t nào đó, ết quả đo mục tiêu của S1 và S2 tƣơng ứng là {x1S1=30, x2S1=60, x3S1=5} và {x1S2=30, x2S2=60, x3S2=6} với xiSj là giá trị đo tham số xi của sensor Sj thì có thể nói rằng dữ liệu S1 và S2 bị ƣ thừa một phần vì x₁S₁=x₁S₂=30 và x₂S₁=x₂S₂=60. Trong trƣờng hợp có thêm x₃S₁=x₃S₂ thì có thể xem dữ liệu S₁ (hoặc S₂) bị ƣ thừa hoàn toàn. Để giải quyết vấn đề này, giải pháp tổng hợp dữ liệu (data fusion hoặc data aggregation) trên đƣờng truyền từ nguồn đến đ ch là điều cần thiết.

Hình 1.7. So sánh lƣu lƣợng th o 2 mô hình truyền ữ liệu của WSNs Hình 1.7 mô tả ung lƣợng dữ liệu của mạng cảm biến khi không thực hiện tổng hợp dữ liệu (Hình 1.7a) và hi đƣợc tổng hợp dữ liệu (Hình 1.7b).

Lƣu lƣợng dữ liệu

-25-

Rõ ràng khi áp dụng giải pháp tổng hợp dữ liệu thì lƣu lƣợng dữ liệu của mạng giảm đáng ể thể hiện ở mức độ “ ày” của luồng dữ liệu.

1.3. C cụ p ỏ ạ cả

Hiện nay, có nhiều công cụ để mô phỏng WSNs nhƣ 71 : OPNET, OMNet++, NS-2, J-Sim (JavaSim), Mannasim (mở rộng của NS-2), SensorSim (NS-2), GloMoSim... (xem Hình 1.8). Mỗi công cụ đều đƣợc các nhóm phát triển mở rộng với mục tiêu cụ thể và có lợi thế riêng. Tuy nhiên phần mềm mô phỏng NS-2 đƣợc các nhóm nghiên cứu chú hơn cả vì có lịch s l u đời cũng nhƣ hỗ trợ của cộng đồng.

* Bao gồm

MATLA , phƣơng pháp Monte Carlo và một số chƣơng trình mô phỏng hiếm nhƣ Prowl r, Emstar, JiST/SWANS,

ROSS, GTNetS

Hình 1.8. Tỉ lệ s ụng các phần mềm mô phỏng [71]

1.3.1. B p ỏ NS-2

NS (Network Simulator) là một phần mềm mô phỏng mạng, đƣợc Bộ Quốc phòng Mỹ phát triển từ bộ mô phỏng REAL (Realistic and Large) của S.K shav năm 1989 37 . Các phiên ản 2.xx của NS ra đời sau năm 1997, từ đó ngƣời ta thƣờng gọi là bộ mô phỏng NS-2. Bộ mô phỏng đƣợc vận hành th o cơ chế s dụng các sự kiện rời rạc, có thứ tự. Ngƣời s dụng có thể thay đổi cấu hình và mở rộng mô hình mạng dễ dàng bằng cách lập trình thêm vào một số modul chƣơng trình.

-26-

1.3.2. NS-2 v p ầ ở r p ỏ WSNs củ MIT

Nhóm nghiên cứu của MIT đã phát triển mã nguồn để mô phỏng WSNs trên môi trƣờng NS-2X (ví dụ gói ns-allinone 2.31, 2.34, 2.35) cài trên Hệ điều hành UNIX nhƣ Ubuntu 7.04, 10.04, 12. Ngoài việc s dụng nguồn lực, đối tƣợng và các lớp có sẵn của NS-2 [37], nhóm này đã lập trình thêm một số nhóm đối tƣợng của mạng cảm biến nhƣ: nút mạng, gói tin, kênh truyền, vết (trace), trạm BS; các lớp: vật lý, lớp MAC; chức năng th ch nghi nguồn tài nguyên của nút cảm biến, tác nhân và lớp liên kết, giao thức định tuyến LEACH, LEACH-C [30].

Nhƣ vậy đối với mạng cảm biến không dây, sau khi nghiên cứu cải tiến hay đề xuất giải pháp mới, việc chứng minh hiệu quả chủ yếu s dụng một trong các phƣơng pháp hoặc kết hợp tối ƣu các phƣơng pháp nhƣ sau: chứng minh bằng toán học; kiểm chứng bằng mô phỏng; kiểm chứng bằng đo ết quả trên mạng thực. Tuy nhiên, đo lƣờng trên mạng thực (đang hoạt động) sẽ gặp rất nhiều hó hăn trong việc lựa chọn phƣơng thức đo, thời gian, vị tr /điểm đo, thiết bị đo...

Vì vậy hiện nay, hầu hết các công trình công bố về WSNs chủ yếu đƣợc chứng minh bằng phƣơng pháp s dụng các công cụ mô phỏng. Theo thống kê [71, 72] từ năm 2000 đến nay, có khoảng 20% nhà nghiên cứu về mạng không dây lựa chọn chƣơng trình mô phỏng NS-2 để ph n t ch, định lƣợng và đánh giá hiệu năng mạng không dây. Với những lý do nêu trên, việc chứng minh các đề xuất cải tiến trong Luận án sẽ s dụng công cụ mô phỏng NS-2 để kiểm chứng trong đó thừa kế mã nguồn LEACH của MIT.

1.4. M t ợp u v t á t p ầ

Kết quả tổng hợp dữ liệu từ nhiều nút cảm biến trong mạng cảm biến không dây là tổ hợp nhiều công đoạn thành phần. Bắt đầu từ việc các nút cảm biến theo dõi mục tiêu, nút cảm biến truyền dữ liệu đến CH (có thể th o điều

-27-

kiện do CH hoặc S đặt ra), CH tiếp nhận dữ liệu, tiền x lý và thực hiện tổng hợp dữ liệu và g i dữ liệu này đến BS.

1.4.1. Mô hình t ợp u

Tổng hợp dữ liệu trên đƣờng truyền từ nút cảm biến trực tiếp theo dõi mục tiêu cần giám sát đến BS nhằm tiết kiệm năng lƣợng bằng cách tối ƣu hóa năng lƣợng của nút và phải hƣớng đến việc bảo toàn tính đầy đủ và đúng đắn của dữ liệu giám sát.

Mô hình chung của một mạng cảm biến gồm 6 thành phần [13, 40]: Mục tiêu cần theo dõi, nút cảm biến, vùng cảm biến, S, ngƣời s dụng (User), môi trƣờng truyền dẫn giữa User và BS. Mỗi nút cảm biến có thể áp dụng phƣơng pháp nào đó để th o i và đo lƣờng nhiều tham số về mục tiêu (ví dụ độ m, nhiệt độ, tốc độ quay của thiết bị...). Kết quả đo này có thể đƣợc g i (tất cả hoặc một phần) về nút cụm trƣởng theo một phƣơng pháp nào đó. Nút cụm trƣởng có thể thông qua các bản tin trao đổi để điều khiển việc nhận tất cả hoặc một phần dữ liệu cảm nhận từ các nút trong cụm. Nút cụm trƣởng có chức năng tổng hợp dữ liệu của cụm trên tất cả các tham số đo lƣờng về mục tiêu và g i kết quả này đến BS.

S1

…

CH

Nút cảm biến

Mục tiêu cần giám sát

Trạm đ ch

Dữ liệu cảm nhận Tiền x lý và t ng hợp

d li u tại nút CH

Hình 1.9. Mô hình tổng hợp ữ liệu và các ài toán thành phần 1 2 ..l 1 2 ..l ... 1 2 ..l

BS

S2 Sn

1 2 ..l 1 2 ..l 1 2 ^..l Theo dõi mục tiêu

và lựa chọn d li u

-28-

Nhƣ vậy giả s mạng cảm biến có n nút, mỗi nút có thể đo lƣờng l tham số thì sau khi tổng hợp dữ liệu, CH có thể g i tối thiểu 1 bộ, tối đa là n bộ l giá trị đo về mục tiêu của các nút trong cụm đến BS (nếu g i n bộ giá trị thì CH chỉ làm nhiệm vụ chuyển tiếp dữ liệu).

Mô hình tổng hợp dữ liệu đƣợc trình bày ở Hình 1.9 với 02 nhóm bài toán con: Thứ nhất, nhóm các bài toán theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu;

thứ hai, tiền x lý dữ liệu và tổng hợp dữ liệu tại nút CH.

1.4.2. T õ ục t êu v ự c ọ u

Đối với WSNs, th o i mục tiêu thƣờng có hai phƣơng pháp 13 : Định hƣớng mục tiêu (target oriented) và định hƣớng th o i (track oriented).

Định hƣớng mục tiêu đƣợc s ụng hi số mục tiêu đƣợc iết trƣớc, ết quả th o i mục tiêu của các nút đƣợc s ụng để tổng hợp và đƣa ra quyết định về mục tiêu đó. Với định hƣớng th o i, các phép đo độc lập của mỗi nút sẽ đƣợc xác định ựa trên lịch s đo lƣờng của nút đó trong hoảng thời gian từ ắt đầu đến ết thúc với giá trị đo trong một ngƣỡng xác định trƣớc.

Có 3 mô hình s ụng nút để th o i một mục tiêu (x m Hình 1.10):

 Kiểu ổ sung (Complementary type): Kiểu th o i này đƣợc minh họa ở Hình 1.10a, các nút hông trực tiếp phụ thuộc nhau, mỗi nút th o i một phần của mục tiêu, ết quả đo có thể hác nhau nhƣng đều đo lƣờng các sự

Hình 1.10. Các phƣơng pháp th o i mục tiêu

-29-

iện của mục tiêu. Nhờ vậy, giá trị đo của các nút có thể đƣợc ổ sung cho nhau. Đầu vào để tổng hợp ữ liệu từ các nút này có thể sẽ tốt hơn.

 Kiểu cạnh tranh (Competitive type): Kiểu th o i này đƣợc minh họa ở Hình 1.10 , mỗi nút độc lập đo lƣờng toàn ộ các thuộc t nh của mục tiêu.

Tổng hợp ữ liệu từ ết quả đo lƣờng của nhiều nút về cùng ộ thuộc t nh của mục tiêu, các ết quả đo có thể hác nhau tùy thuộc vào độ nhạy của cảm biến ở mỗi nút đối với mục tiêu tại cùng một thời điểm đo hoặc tại các thời điểm đo hác nhau. Kiểu th o i này có hả năng háng lỗi (tolerance) cao vì nút CH có thể so sánh ết quả đo của các nút cảm iến trong quá trình tổng hợp.

 Kiểu hợp tác (Cooperative type): V ụ iểu th o i này ở Hình 1.10c của 2 nút đo lƣờng ằng hình ảnh về mục tiêu, một nút hông thể đo lƣờng hết mục tiêu, CH phải s dụng thêm kết quả đo của một nút khác.

1.4.2.1. Theo dõi mục tiêu dựa vào vị trí của nút

Việc theo dõi mục tiêu dựa vào vị trí của nút phụ thuộc phần lớn vào phạm vi phủ sóng và khoảng cách giữa nút cảm biến trong cụm với mục tiêu theo dõi và với CH. Tín hiệu sóng điện từ có năng lƣợng suy hao tỉ lệ hàm mũ 2 so với khoảng cách từ điểm phát đến điểm nhận [43, 69]. Vì vậy, để đạt hiệu quả tiết kiệm năng lƣợng, các hƣớng nghiên cứu luôn đề xuất giải pháp tối ƣu hóa về khoảng cách thu nhận và truyền dữ liệu của nút cảm biến [76].

Một số giải pháp kết hợp giữa theo dõi và định tuyến bằng cách tối ƣu hóa trong việc chia mạng thành các lƣới ảo để theo dõi và truyền dữ liệu: Dựa trên năng lƣợng trung bình hiện tại của mạng để tạo ra các cụm tối ƣu về mức tiêu thụ năng lƣợng 78 , chia lƣới cho mỗi cụm trong đó hƣớng đến số lƣợng nút mỗi cụm là nhƣ nhau 79 , chia cụm với số lƣợng nút mỗi cụm dựa trên phân bố tải của mạng (network load distribution) [80]... Tuy nhiên, các giải pháp này chƣa đặt ra đƣợc mối liên hệ giữa tiêu hao năng lƣợng khi nút mạng truyền tín hiệu bằng sóng vô tuyến và khoảng cách giữa nút, CH và mục tiêu.