Tiết kiệm năng lượng dựa trên kỹ thuật phân cụm cho mobile sink trong mạng cảm biến không dây

Với các hệ thống mạng cảm biến mà trong đó các nút cảm biến được triển khai trong một không gian nhỏ cố định và có thể tiếp cận thì việc thay thế nguồn năng lượng có thể thực hiện được n

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN HUỲNH HẢI VIỄN

TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT PHÂN CỤM CHO MOBILE SINK

TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

TP Hồ Chí Minh, Năm 2019

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỞ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

NGUYỄN HUỲNH HẢI VIỄN

TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG DỰA TRÊN KỸ THUẬT PHÂN CỤM CHO MOBILE SINK

TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

Chuyên ngành : Khoa học máy tính

Mã số chuyên ngành : 60480101

LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

Người hướng dẫn khoa học:

1 PGS.TS TRẦN CÔNG HÙNG

TP Hồ Chí Minh, Năm 2019

LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan rằng luận văn “Tiết kiệm năng lượng dựa trên kỹ thuật phân cụm cho Mobile Sink trong mạng cảm biến không dây” là bài nghiên cứu của chính tôi

Ngoại trừ những tài liệu tham khảo được trích dẫn trong luận văn này, tôi cam đoan rằng toàn phần hay những phần nhỏ của luận văn này chưa từng được công bố hoặc được sử dụng để nhận bằng cấp ở những nơi khác

Không có sản phẩm/nghiên cứu nào của người khác được sử dụng trong luận văn này mà không được trích dẫn theo đúng quy định

Luận văn này chưa bao giờ được nộp để nhận bất kỳ bằng cấp nào tại các trường đại học hoặc cơ sở đào tạo khác

Thành phố Hồ Chí Minh, năm 2019

Nguyễn Huỳnh Hải Viễn

LỜI CẢM ƠN Trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận văn thạc sĩ, ngoài những cố gắng nỗ lực của bản thân, em đã nhận được sự hướng dẫn, giúp đỡ quý báu của quý thầy cô, cùng với sự động viên khích lệ và ủng hộ của đồng nghiệp, bạn bè

và gia đình Với lòng kính trọng và biết ơn sâu sắc em xin được gửi lời cảm ơn chân thành tới:

Ban Giám Hiệu và tất cả các thầy cô giáo của Trường Đại học Mở Thành phố

Hồ Chí Minh đã giảng dạy và dìu dắt em trong trong suốt quá trình học tập tại trường

Xin gửi lời cảm ơn trân trọng nhất tới PGS.TS Trần Công Hùng, người đã trực tiếp hướng dẫn, tận tình chỉ bảo, chia sẻ kiến thức, tài liệu, tạo mọi điều kiện thuận lợi và định hướng cho em trong suốt quá trình thực hiện luận văn

Bên cạnh đó, em cũng đã nhận được rất nhiều sự hướng dẫn, hỗ trợ tận tình từ ThS Phan Thị Thể và các đồng nghiệp tại Trường Đại học Mở TP.HCM Xin gửi lời tri ân đến tất cả các thầy và các anh chị

Tuy nhiên, do thời gian hạn hẹp, mặc dù đã nỗ lực hết sức mình, nhưng chắc rằng luận văn khó tránh khỏi thiếu sót Em rất mong nhận được sự thông cảm và chỉ bảo tận tình của quý thầy cô và các anh chị

Em xin chân thành cảm ơn!

TÓM TẮT Gần đây với sự phát triển của công nghệ giao tiếp không dây, mạng cảm biến không dây đã nhận được sự quan tâm lớn bởi các ứng dụng rộng rãi như trong giám sát môi trường, giao thông vận tải, ngăn ngừa thảm họa thiên nhiên hay an ninh Mạng cảm biến không dây bao gồm nhiều nút cảm biến với khả năng thu thập và chuyển tiếp dữ liệu Các nút cảm biến này hoạt động trong một môi trường rộng lớn với nguồn năng lượng pin hạn chế và được triển khai ngẫu nhiên Các nghiên cứu đều chỉ

ra rằng thuật toán định tuyến phân cụm là một phương pháp tiết kiệm năng lượng để

xử lý các vấn đề cấu trúc liên kết và kiểm soát tiêu thụ năng lượng trong mạng cảm biến

Hiệu quả năng lượng và cân bằng năng lượng là các vấn đề nghiên cứu quan trọng trong việc thiết kế giao thức định tuyến cho mạng cảm biến không dây Để thu thập thông tin hiệu quả và tiết kiệm năng lượng, thay vì các nút cảm biết truyền dữ liệu đa chặng trên quãng đường dài về trạm gốc để xử lý dữ liệu thì mỗi nút cảm biến

sẽ truyền dữ liệu đến nút trưởng cụm thuộc cụm của nó Tuy nhiên, trong quá trình truyền dữ liệu giữa các nút trưởng cụm đến trạm gốc, các nút trưởng cụm ở gần trạm gốc sẽ tiêu hao nhiều năng lượng hơn do phải nhận, tổng hợp và xử lý dữ liệu Điều này ảnh hưởng đến sự cân bằng tải cho toàn bộ mạng, do đó tôi đề xuất một thuật toán phân cụm dựa trên phương pháp tiếp cận mờ Trong quá trình bầu cử nút trưởng cụm, ngoài năng lượng dư thừa của nút được sử dụng phổ biến trong các thuật toán, tôitính khoảng cách cục bộ của nó và khoảng cách từ nút đó đến trạm gốc để xem xét như là các tham số đầu vào cho hệ thống suy luận mờ Trong đề xuất của tôi, mỗi nút cảm biến tính toán xác suất để trở thành nút trưởng cụm với sự hỗ trợ của hệ thống suy luận mờ Các kết quả thử nghiệm cho thấy thuật toán đề xuất của tôi tốt hơn so với một số thuật toán hiện tại về các khía cạnh như truyền dữ liệu, tiêu thụ năng lượng

và tuổi thọ của mạng

MỤC LỤC

Trang

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

TÓM TẮT iii

MỤC LỤC iv

DANH MỤC HÌNH vi

DANH MỤC BẢNG viii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ix

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 3

1.1 Giới thiệu 3

1.2 Cấu trúc kết nối mạng cảm biến không dây 4

1.3 Cấu trúc nút cảm biến 9

1.4 Cấu trúc giao tiếp của mạng cảm biến không dây 10

1.5 Các giao thức định tuyến và phân loại 13

1.6 Phân loại và ứng dụng của mạng cảm biến không dây 14

1.6.1 Phân loại 14

1.6.2 Ứng dụng 16

CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN 22

2.1 Các giao thức và thuật toán tiết kiệm năng lượng phổ biến 22

2.2 Tổng quan về logic mờ 29

2.2.1 Bộ làm mờ (Fuzzifications) 30

2.2.2 Hệ thống suy luận (Inference Engine) 31

2.2.3 Giải mờ (Defuzzification) 32

2.3 Hoạt động của hệ thống mờ 33

2.4 Sử dụng logic mờ trong mạng cảm biến không dây 33

2.5 Vấn đề tiêu hao năng lượng trong mạng cảm biến không dây 34

CHƯƠNG 3: CẢI TIẾN MÔ HÌNH PHÂN CỤM MỜ 36

3.1 Lựa chọn nút trưởng cụm và kỹ thuật phân cụm dựa trên mô hình mờ 36

3.2 Mô hình mạng cảm biến 38

3.3 Mô hình tiêu hao năng lượng 39

3.4 Hoạt động của mô hình cải tiến 41

CHƯƠNG 4: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ 51

4.1 Mô hình và tham số mô phỏng 51

4.2 Phân tích và đánh giá 52

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 55

TÀI LIỆU THAM KHẢO 56

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Mạng cảm biến không dây 3

Hình 1.2: Kiến trúc mạng cơ bản 5

Hình 1.3: Cấu trúc liên kết Bus 5

Hình.1.4: Cấu trúc liên kết Tree 6

Hình 1.5: Cấu trúc liên kết Star 6

Hình 1.6: Cấu trúc liên kết Ring 7

Hình 1.7: Cấu trúc liên kết Mesh 7

Hình 1.8: Cấu trúc liên kết Circular 8

Hình 1.9: Cấu trúc liên kết Grid 9

Hình 1.10: Các thành phần của nút cảm biến [3] 10

Hình 1.11: Sơ đồ khối chức năng của một nút cảm biến [3] 10

Hình 1.12: Mô hình OSI của WSN 11

Hình 1.13: Mạng cảm biến dưới lòng đất 15

Hình 1.14: Mạng cảm biến dưới nước 15

Hình 1.15: Mạng cảm biến đa phương tiện 16

Hình 1.16: Cảm biến phát hiện hỏa hoạn 17

Hình 1.17: Mạng cảm biến sử dụng trong quân đội 18

Hình 1.18: Mạng cảm biến môi trường 19

Hình 1.19: Ứng dụng mạng cảm biến trong y tế 20

Hình 1.20: Mạng cảm biến trong đời sống 20

Hình 2.1: Hệ thống suy luận mờ [1] 24

Hình 2.2: Mô hình trạm gốc di động 26

Hình 2.3: Rendezvous-based [10] 27

Hình 2.4: Backbone-based 28

Hình 2.5: Mô hình và cấu trúc của mạng của Starfish routing backbone [10] 29

Hình 2.6: Đồ thị biểu diễn hàm phụ thuộc hình tam giác 31

Hình 3.1: Sơ đồ hoạt động của mô hình trong [9] 37

Hình 3.2: Khởi tạo ngẫu nhiên các nút mạng 39

Hình 3.3: Mô hình tiêu hao năng lượng 41

Hình 3.4: Khoảng cách cục bộ nút Sj và các nút khác trong phạm vi bán kính R 42

Hình 3.5: Sơ đồ mô hình thuật toán đề xuất 43

Hình 3.6: Hàm thành viên biểu diễn năng lượng 46

Hình 3.7: Hàm thành viên khoảng cách cục bộ 46

Hình 3.8: Hàm thành viên khoảng cách đến Sink 47

Hình.3.9: Hệ thống suy diễn mờ 49

Hình 3.10: Cơ hội nút được chọn làm nút trưởng cụm 49

Hình 4.1: Kết quả mô phỏng cơ hội một nút được chọn làm nút trưởng cụm 52

Hình 4.2: Năng lượng dư thừa của hệ thống 53

Hình 4.3: Năng lượng dư thừa trung bình của hệ thống 54

Hình 4.4: Số nút còn sống theo thời gian 54

DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1: Bảng phân loại giao thức định tuyến mạng cảm biến không dây 13Bảng 3.1: Bảng luật mờ 48Bảng 4.1: Bảng tham số mô phỏng 51

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ADC Analog to Digital Converter

ANMP Association of Network Marketing Professionals

ANN Artificial Neural Network

APTEEN Adaptive Periodic Threshold Energy Efficient Sensor Network CADR Constrained Anisotropic Diffusion Routing

CHEF Cluster head election using fuzzy logic

DCCP Datagram Congestion Control Protocol

FDB Fuzzy Decision Block

FIS Fuzzy Inference System

FLECH Fuzzy Logic Base Energy Efficient Clustering Hierarchy FTP File Transfer Protocol

GAF Geographic Adaptive Fidelity

GEAR Geographical Energy Aware Routing

GPS Global Positioning System

HEED Hybrid Energy Efficient Distributed

IDSQ information-driven sensor querying

IP Internet Protocol

LEACH Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy

MECN Minimum Energy Communication Network

NFS Network File System

NNTP Network News Transfer Protocol

NTP Network Time Protocol

OSI Open Systems Interconnection

PEGASIS Power-efficient gathering in sensor information systems

PSO Particle Swarm Optimization

SCTP Stream Control Transmission Protocol

SIP Session Initiation Protocol

SMPP Short Message Peer-to-Peer

SMTP Simple Mail Transfer Protocol

SPX Sequenced Packet Exchange

SSI Synchronous Serial Interface

TBF Thiotepa-busulfan-fludarabine

TCP Transmission Control Protocol

TEEN Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network

TELNET TErminaL NETwork

UDP User Datagram Protocol WSN Wireless Sensor Network

MỞ ĐẦU Trong những năm gần đây, mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network) trở nên ngày càng cần thiết trong các lĩnh vực khác nhau như từ kinh tế, xã hội cho đến an ninh quốc phòng, dó đó mạng cảm biến không dây đã được các nhà nghiên cứu trên thế giới nghiên cứu và phát triển để ứng dụng vào trong cuộc sống ngày nay nhằm đem lại hiệu quả thiết thực cho sự phát triển chung của xã hội Ngoài

ra mạng cảm biến không dây cũng góp phần giúp các nhà khoa học có thể nghiên cứu các vấn đề thiên nhiên như mưa bão, động đất, sóng thần hay núi lữa phun trào từ đó giúp con người có thể chủ động phòng tránh kịp thời những thiên tai do thiên nhiên tạo ra Vậy mạng cảm biến không dây là gì?

Mạng cảm biến không dây là một hệ thống mạng bao gồm các thiết bị cảm biến được kết nối mạng với nhau thông qua sóng vô tuyến Các thiết bị cảm biến có nhiệm vụ thu thập dữ liệu ở những nơi mà chúng được triển khai Dữ liệu cảm biến

là các dữ liệu liên quan đến nhiệt độ, âm thanh, ánh sáng, độ ẩm, v.v… trong môi trường xung quanh Dữ liệu này được truyền tới trung tâm để tổng hợp thông tin và

xử lý gọi là trạm gốc (Base Station hay còn gọi là Sink), dữ liệu sau đó sẽ được đưa vào các ứng dụng phân tích và xuất kết qua ra cho người dùng Tuy nhiên để WSN hoạt động được, các nút cảm biến trong mạng cần phải có một nguồn năng lượng để thực hiện các chức năng cảm biến và duy trì sự tồn tại của chúng càng lâu càng tốt Với các hệ thống mạng cảm biến mà trong đó các nút cảm biến được triển khai trong một không gian nhỏ cố định và có thể tiếp cận thì việc thay thế nguồn năng lượng có thể thực hiện được nhưng với không gian quy mô lớn và những nơi không thể tiếp cận được thì việc thay thế nguồn năng lượng là bất khả thi, vì vậy hiệu suất tiêu thụ năng lượng là vấn đề mà các nhà thiết kết cần phải tính toán sao cho đáp ứng được tuổi thọ của mạng cảm biến càng lâu càng tốt

Trong các vấn đề tiêu thụ năng lượng của mạng cảm biến không dây thì chức năng truyền tải dữ liệu tiêu hao năng lượng nhiều hơn so với các chức năng thu thập thông tin và xử lý dữ liệu, do đó ta cần phải kiểm soát và hạn chế mức tiêu thụ năng lượng trong giai đoạn này Để giảm quá trình giao tiếp và truyền tải dữ liệu ta có thể giảm số lượng giao tiếp giữa các nút cảm biến và truyền gửi dữ liệu trực tiếp đến trạm gốc qua những khoảng cách xa, qua đó sẽ giảm được quá trình tập hợp và xử lý thông tin nên có thể hạn chế được mức năng lượng tiêu thụ của các nút cảm biến

Có rất nhiều các thuật toán và các phương pháp đã được các nhà nghiên cứu phát triển để nhằm hạn chế sự tiêu hao năng lượng giúp kéo dài thời gian sống của mạng cảm biến không dây Trong đó phân cụm kết hợp trạm gốc di động (Mobile Sink) là một trong các phương pháp làm giảm thiểu số lượng nút giao tiếp và truyền

dữ liệu trực tiếp đến trạm gốc Phân cụm là quá trình nhóm các nút cảm biến trong mạng thành các cụm và chọn ra một nút trong mỗi cụm làm nút trưởng cụm (Cluster Head), nút trưởng cụm có nhiệm vụ thu thập và tổng hợp thông tin từ các nút thành viên trong cụm sau đó sẽ gửi cho trạm gốc Ta thấy rằng các nút thành viên trong cụm thay vì giao tiếp và truyền thông tin trực tiếp đến trạm gốc ở xa thì giờ chỉ giao tiếp

và truyền thông tin cho nút trưởng cụm của nó, vì vậy khoảng cách truyền gửi và giao tiếp được thu ngắn lại nên hạn chế được sự tiêu hao năng lượng Ngoài ra, thay vì các nút trưởng cụm thu thập thông tin rồi gửi đến trạm gốc đặt cố định ở vị trí nào đó, ta

có thể triển khai trạm gốc di chuyển theo các tuyến đường định trước hoặc theo các thuật toán tìm đường đi để thu thập dữ liệu từ các nút trưởng cụm này Trạm gốc di động cũng giúp giảm thiểu được khoảng cách thu nhận thông tin từ các nút trưởng cụm gửi đến nó Để đạt được kết quả tiết kiệm năng lượng cao hơn, nhằm kéo dài thời gian sống của mạng WSN thì phân cụm mờ kết hợp tính di động của trạm gốc hay còn gọi là mobile sink sẽ được xem xét trong luận văn này

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 1.1 Giới thiệu

Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network) là hệ thống mạng được tạo thành từ hàng trăm cho đến hàng ngàn các nút cảm biến (Sensors) kết nối với nhau như Hình 1.1 Cấu tạo của nút cảm biến chủ yếu gồm 3 thành phần chính là thiết bị cảm biến, bộ xử lý và thành phần giao tiếp để gửi nhận thông tin [1] Thiết bị cảm biến dùng để ghi nhận các thông tin như nhiệt độ, áp suất, ánh sáng và âm thanh, các thông tin sau khi thu thập sẽ được xử lý bởi bộ xử lý, sau đó dữ liệu được truyền gửi giữa các nút cảm biến với nhau hoặc gửi trực tiếp đến trạm gốc (Base Station, hay còn gọi là Sink) Sink tập hợp dữ liệu từ tất cả các nút cảm biến, phân tích và gửi

dữ liệu đến người dùng qua mạng internet

Hình 1.1: Mạng cảm biến không dây

Mạng cảm biến không dây được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau như sức khỏe, vận tải, quân đội, an ninh quốc gia, v.v…Tuy nhiên để có thể hoạt động thì ngoài 3 thành phần chính ở trên, mỗi nút cảm biến cần phải có nguồn năng lượng cung cấp chính là pin Nút cảm biến sử dụng nguồn năng lượng này để duy trì các hoạt động thu thập thông tin, xử lý dữ liệu và truyền gửi dữ liệu cho nhau Trong đó thành phần truyền dữ liệu tiêu thụ nhiều năng lượng hơn so với các thành phần khác

[1] Khi các nút cảm biến trong mạng có quy mô lớn, được triển khai ngẩu nhiên

nhưng chỉ với nguồn năng lượng giới hạn thì việc truyền gửi dữ liệu của các nút cảm biến đến trạm gốc sẽ tiêu hao nhiều năng lượng hơn Để kéo dài tuổi thọ và kiểm soát cấu trúc của mạng cảm biến không dây thì các đề xuất về thuật toán định tuyến phân cụm giúp giải quyết vấn đề này [2] Thuật toán thực hiện phân cụm và lựa chọn một nút cảm biến trong cụm trở thành trưởng cụm (Cluster Head), nút trưởng cụm này sẽ thu thập thông tin từ các nút thành viên trong cụm, tổng hợp và truyền thông tin đến trạm gốc Từ đó cho thấy tuổi thọ của mạng cảm biến không dây là một vấn đề rất quan trọng ảnh hưởng đến việc triển khai của nó trong các ứng dụng thời gian thực Tuy phân cụm là mô hình kiến trúc thu thập dữ liệu tốt nhất cho mạng cảm biến không dây do mô hình này thực hiện xử lý dữ liệu dư thừa trong mạng, nhưng nó chỉ phù hợp với mạng có các nút cảm biến được phân bố đồng nhất, còn đối với mạng cảm biến không đồng nhất thì mô hình này không phù hợp Có rất nhiều thuật toán phân cụm đã và đang được đề xuất cho mạng cảm biến không dây chẳng hạn thuật toán Fuzzy Logic Base Energy Efficient Clustering Hierarchy (FLECH) sử dụng phương pháp mờ áp dụng cho mạng không dây không đồng nhất [1] Thuật toán Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH), thuật toán Cluster head election using fuzzy logic (CHEF), ngoài ra các giao thức định tuyến trong mạng cảm biến cũng góp phần tiết kiệm năng lượng khi chọn những đường đi ngắn nhất để truyền dữ liệu 1.2 Cấu trúc kết nối mạng cảm biến không dây

Mô hình cấu trúc mạng cảm biến không dây hoạt động theo các cấu trúc chung của các hệ thống kết nối mạng như Fully, Star, Mesh, Ring, Tree và Bus như trong Hình 1.2 Trong đó một hệ thống mạng có thể bao gồm nhiều mạng con có các kiểu kiến trúc khác nhau được kết nối lại với nhau Mỗi mạng con là một tập hợp các nút cảm biến

Hình 1.2: Kiến trúc mạng cơ bản

 Cấu trúc liên kết Bus: trong cấu trúc Bus, khi một nút muốn gửi thông tin đến một nút khác trong mạng, thống tin đó sẽ được gửi đến tất cả các nút trong mạng của nó, nhưng chỉ nút nào là nút mà nó muốn gửi thì mới nhận và xử lý thông tin đó Cấu trúc Bus thì rất dễ triển khai cài đặt, tuy nhiên nó dễ bị tắt nghẽn đường truyền do lưu lượng thông tin chỉ truyền trên một đường truyền chung được sử dụng bởi tất cả các nút trong mạng Hình 1.3

Hình 1.3: Cấu trúc liên kết Bus

 Cấu trúc liên kết Tree: mô hình này sử dụng các central hub và nút gốc (Root node) để nhận thông tin từ các nút cảm biến được kết nối theo cấu trúc cây phân cấp Các central hub nằm bên dưới nút gốc một mức, các mức thấp hơn bên dưới central hub có cấu trúc dạng mạng Star Cấu trúc này là sự kết hợp của cả hai cấu trúc mạng Star và Peer to Peer như Hình.1.4 Thông tin truyền trong cấu trúc mạng này có thể được truyền

Nút cảm biến

một chặn hoặc đa chặng tùy vào vị trí của nút cảm biến Dữ liệu cảm biến được gửi đến trạm gốc bằng cách chuyển tiếp dữ liệu đến nút cha của nó sau khi nút đó nhận được dữ liệu từ nút con Việc truyền dữ liệu trong cấu trúc Tree đòi hỏi việc tìm đường đi tối ưu ngắn nhất để truyền dữ liệu

Hình.1.4: Cấu trúc liên kết Tree

 Cấu trúc liên kết Star: Mạng cấu trúc Star kết nối các nút cảm biến với Hub trung tâm và các nút cảm biến này không giao tiếp trực tiếp với nhau Tất cả các dữ liệu giao tiếp được định tuyến thông qua Hub Các nút cảm biến trong mạng được xem như là các client và Hub trung tâm

là server hoặc sink như Hình 1.5

Hình 1.5: Cấu trúc liên kết Star

 Cấu trúc liên kết Ring: trong cấu trúc mạng Ring, mỗi nút cảm biến có hai nút kề nó để giao tiếp với nó Tất cả các thông tin trong mạng được truyền theo kết nối dạng vòng theo cùng một chiều kim đồng hồ hoặc

Nút cảm biến

Nút cảm biến

ROOT NODE

Central Hub

Central Hub

SINK

ngược chiều kim đồng hồ Nếu một nút trong mạng bị lỗi có thể dẫn tới toàn bộ mạng bị lỗi không truyền thông tin được, nhưng cấu trúc mạng Ring hạn chế được việc tắt nghẽn do có thể sử dụng 2 vòng để kết nối giao tiếp giữa các nút cảm biến Hình 1.6

Hình 1.6: Cấu trúc liên kết Ring

 Cấu trúc liên kết Mesh: các thông tin trong mạng thuộc cấu trúc này có thể truyền theo bất kỳ đường nào để truyền thông tin từ nguồn đến đích

do mỗi một nút trong mạng được kết nối trực tiếp đến tất cả các nút còn lại, ta gọi cấu trúc liên kết này là full mesh, ngoài ra còn cấu trúc kết nối khác gọi là partial mesh trong đó một số nút không kết nối trực tiếp đến nút khác Hình 1.7

Hình 1.7: Cấu trúc liên kết Mesh

Nút cảm biến

Nút cảm biến SINK

 Cấu trúc liên kết Circular: trong cấu trúc này, các nút cảm biến được phân bố đồng đều theo dạng vòng xung quanh nút sink được đặt ở trung tâm của vùng cảm biến như Hình 1.8 Các nút cảm biến thu thập thông tin cảm biến và truyền đến sink, tùy thuộc vào khoảng cách đến sink và phạm vi truyền gửi của nó mà dữ liệu sẽ được truyền đơn chặng hoặc đa chặng đến sink Cấu trúc này tương đối dễ triển khai, dễ bảo trì và hiệu quả hơn các cấu trúc khác

Hình 1.8: Cấu trúc liên kết Circular

 Cấu trúc liên kết Grid: các nút trong mạng cảm biến được phân thành các cụm theo dạng các ô lưới vuông có cùng kích thước và không chồng chéo nhau như Hình 1.9 Trong mỗi cụm có ít nhất một và chỉ một nút ở trạng thái hoạt động tại mọi thời điểm Ngoài ra để kéo dài tuổi thọ của mạng, các nút trong mỗi cụm sẽ hoạt động luân phiên nhau và có một nút được chọn làm nút trưởng cụm dùng để chuyển tiếp các thông tin định tuyến

và truyền gửi các gói dữ liệu trong mạng Quá trình định tuyến được thực hiện giữa các vùng thông qua giao thức định tuyến đa đường nhằm truyền gửi các gói tin nhanh hơn và giảm tiêu hao năng lượng của các nút cảm biến, ngoài ra còn giúp tránh tắc nghẽn mạng

Nút cảm biến trên đường chéo Sink Nút ngẫu nhiên

Hình 1.9: Cấu trúc liên kết Grid

1.3 Cấu trúc nút cảm biến

Mỗi nút cảm biến ngoài 4 thành phần chính như thiết bị cảm biến, bộ xử lý, thành phần giao tiếp để truyền gửi thông tin và nguồn năng lượng hoạt động thì có thể có thêm các thành phần khác tùy thuộc vào từng ứng dụng như hệ thống định vị (posistion finding system), bộ phát nguồn (power generator) và bộ phận đi động (mobilizer) Trong đó thiết bị cảm biến bao gồm thành phần cảm biến và thành phần chuyển đổi tín hiệu tương tự sang tín hiệu số (ADCs) Tín hiệu số sau đó được chuyển đến bộ xử lý để xử lý các tín hiệu cảm biến thu được Tín hiệu sau khi được xử lý sẽ được gửi nhận thông qua thành phần giao tiếp Ngoài ra bộ xử lý còn có các chức năng khác như:

 Quản lý thu thập dữ liệu cảm biến

 Quản lý năng lượng tiêu thụ

 Quản lý các giao thức mạng không dây, v.v…

Các thành phần và sơ đồ khối chức năng của một nút cảm biến trong Hình 1.10

và Hình 1.11

Dữ liệu nguồn Nút

trưởng cụm cảm biến Nút

Sink

Hình 1.10: Các thành phần của nút cảm biến [3]

Hình 1.11: Sơ đồ khối chức năng của một nút cảm biến [3]

1.4 Cấu trúc giao tiếp của mạng cảm biến không dây

Hầu hết mạng cảm biến không dây đều hoạt động dựa trên kiến trúc của mô hình OSI Về cơ bản thì kiến trúc của nó gồm có 5 tầng như tầng application, tầng transport, tầng network, tầng data link và tầng physical Ngoài ra còn có 3 lớp phẳng

ngang nằm bên trên 5 tầng của mô hình OSI gồm lớp quản lý năng lượng (power management plane), lớp quản lý kết nối (connection management plane) và lớp quản

lý tác vụ (task management plane) như Hình 1.12 Những lớp này được dùng để quản

lý kết nối mạng và cho phép các nút làm việc với nhau trong mạng một cách hiệu quả nhất

 Tầng Transport: tầng này cung cấp khả năng quản lý để tránh tắc nghẽn và tạo độ tin cậy cho các luồng dữ liệu khi truyền gửi dựa trên các giao thức hoạt động tương ứng Tầng này chỉ thật sự cần thiết khi một hệ thống được xây dựng để truy xuất đến một mạng khác Chức năng cơ bản của tầng này

là nhận dữ liệu ở tầng trên và chia nó thành các gói dữ liệu nhỏ hơn sau đó chuyển các gói này đến tầng mạng và đảm bảo các gói đó được truyền đến nơi nhận Nó hoạt động dựa trên các giao thức khác nhau như TCP, UDP, SCTP, DCCP, SPX

Hình 1.12: Mô hình OSI của WSN

 Tầng network: chức năng chính của tầng này là định tuyến gói dữ liệu, tuy nhiên việc định tuyến này không giống như định tuyến dữ liệu dựa trên địa chỉ IP trong mạng máy tính mà nó phải được tổ chức riêng biệt cho mỗi hệ thống Hoạt động của giao thức định tuyến chủ yếu dựa vào tuyến đường tin cậy và đường dự phòng được ghi nhận theo tỷ lệ nhất định gọi là metric, và

nó được dùng để phân biệt giữa các giao thức định tuyến khác nhau hoạt động

ở tầng này Các giao thức định tuyến này được chia thành định tuyến theo lớp phẳng chẳng hạn truyền trực tiếp và truyền phân cấp Ví dụ giao thức LEACH có thể được định tuyến theo thời gian, hoặc theo sự kiện hay theo truy vấn Đối với giao thức định hướng theo thời gian, dữ liệu sẽ được gửi định kỳ dựa vào thời gian của ứng dụng cần theo dõi, còn giao thức theo hướng sự kiện và truy vấn thì nút cảm biến ghi nhận theo hành động hoặc theo yêu cầu của người dùng

 Tầng datalink: chịu trách nhiệm trong việc phát hiện lỗi và sữa lỗi, ngoài ra

nó còn chịu trách nhiệm trong việc ghép các khung dữ liệu, luồng dữ liệu

 Tầng physical: cung cấp phương thức giao tiếp để vận chuyển chuổi dữ liệu dưới dạng bit đến các thiết bị vật lý trung gian cũng như chịu trách nhiệm tạo

ra các tần số sóng mang, lựa chọn tầng số, phát hiện tín hiệu, điều chế tín hiệu và mã hóa dữ liệu

 Tầng application: chịu trách nhiệm trong việc quản lý lưu lượng và cung cấp các phầm mềm cho các ứng dụng khác nhau dùng để chuyển đổi dữ liệu sang các định dạng phù hợp hoặc gửi các yêu cầu để lấy thông tin nào đó Mạng cảm biến được triển khai ở các ứng dụng khác nhau trong nhiều lĩnh vực nên

nó chứa nhiều giao thức khác nhau như NNTP, SIP, SSI, DNS, FTP, GOPHER, NFS, NTP, SMTP, SMPP, ANMP và TELNET

 Lớp quản lý năng lượng: chịu trách nhiệm trong việc quản lý năng lượng của các nút cảm biến trong việc xử lý dữ liệu, thu thập thông tin cảm biến và giao tiếp với các nút khác

 Lớp quản lý kết nối: chịu trách nhiệm trong việc cấu hình các nút cảm biến, thiết lập và duy trì kết nối của các nút trong hệ thống mạng

 Lớp quản lý tác vụ: chịu trách nhiệm phân phối các tác vụ giữa các nút cảm biến để kéo dài thời gian hoạt động của mạng và cải thiện việc sử dụng năng lượng một cách hiệu quả

1.5 Các giao thức định tuyến và phân loại

Cũng như các mô hình mạng khác, các nút cảm biến trong mạng muốn giao tiếp

và truyền dữ liệu thì chúng phải dựa vào các giao thức mạng để giao tiếp và truyền

dữ liệu cho nhau Tuy nhiên định tuyến trong mạng cảm biến không dây thì có một vài khác biệt so với định tuyến trong mạng cố định Các nút mạng có thể bị lỗi hay

ko còn hoạt động do hết năng lượng dẫn đến các kết nối trong mạng không còn tin cậy cũng như đòi hỏi các giao thức định tuyến phải đáp ứng được những yêu cầu tiết kiệm năng lượng Các giao thức định tuyến chính cho mạng cảm biến không dây có thể được chia thành 7 loại như Bảng 1.1 [4]

Bảng 1.1: Bảng phân loại giao thức định tuyến mạng cảm biến không dây

1 Hierarchical Protocols LEACH, PEGASIS, TEEN, APTEEN

2 Data-centric Protocols SPIN, Directed Diffusion, Rumor

Routing, Gradient-Based Routing, Energy-aware Routing

3 Location-based Protocols MECN, SMECN, GAF, GEAR, TBF

4 Multipath-based Protocols Sensor-Disjoint Multipath, Braided

Multipath, N-to-1 Multipath Discovery

1.6 Phân loại và ứng dụng của mạng cảm biến không dây

Có rất nhiều loại khác nhau của mạng cảm biến chẳng hạn như mạng cảm biến không dây dưới lòng đất, dưới nước, trên mặt đất và trong đa phương tiện, v.v… 1.6.1 Phân loại

Mạng cảm biến mặt đất: Đối với mạng này có thể gồm hàng trăm hoặc hàng ngàn nút cảm biến không dây kết nối với nhau Các nút này có thể được triển khai theo dạng có cấu trúc hoặc không có cấu trúc Các nút được phân phối ngẫu nhiên ở chế độ không cấu trúc nhưng nằm trong khu vực cần thiết Vì đây

là mạng cảm biết “mặt đất” nên chúng được triển khai trên mặt đất và pin có thể

sử dụng pin năng lượng mặt trời để tăng năng lượng cho chúng

Mạng cảm biến dưới mặt đất: các loại mạng này có chi phí cao hơn so với mạng cảm biến mặt đất Các thiết bị được sử dụng thì đắt tiền và cần phải được bảo trì thường xuyên Chúng được sử dụng trong giám sát các tình trạng dưới lòng đất, do đó toàn bộ mạng được đặt dưới lòng đất nhưng thông tin cần phải truyền về trạm gốc đặt trên mặt đất

Hình 1.13 Một trong các vấn đề của mạng này phải đối diện là sạc lại nguồn năng lượng pin của mạng cảm biến hay tín hiệu có thể bị suy giảm hoặc mất trong môi trường ngầm dưới đất

Mạng cảm biến dưới nước: hệ thống mạng cảm biến dưới nước bao gồm các nút cảm biến và các phương tiện được triển khai dưới nước, thông qua các phương tiện này dùng để tập hợp dữ liệu từ các nút cảm biến như Hình 1.14 Đối với hệ thống thông tin liên lạc dưới nước thì yếu tố về độ trễ lan truyền thông tin và lỗi nút cảm biến là những thách thức rất lớn Nguồn năng lượng của mạng cảm biến này cũng bị giới hạn và không thể sạc lại được, vì vậy các nghiên cứu về những kỹ thuật khác nhau đang được phát triển để giải quyết vấn

đề sử dụng năng lượng và bảo tồng năng lượng trong mạng

và tổng hợp dữ liệu

Nguồn năng lượng

Dịch vụ cứu

hộ khẩn cấp

Mạng cảm biến đa phương tiện: mạng cảm biến này có thể thu thập thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như âm thanh, hình ảnh và video Các nút cảm biến trong mạng được kết nối với camera và microphone, chúng có thể theo giỏi và giám sát các sự kiện khác nhau xảy ra và cũng có thể hiển thị trực quan các sự kiện đó Các nút cảm biến trong mạng được kết nối với nhau thông qua kết nối không dây giúp chúng có thể truy xuất và tương tác với nhau Vì dữ liệu hình ảnh và dữ liệu âm thanh có thể truyền qua mạng này nên chúng đòi hỏi mức tiêu thụ năng lượng cao và băng thông truyền tải cao, do đó các yêu cầu về

kỹ thuật xử lý tiên tiến nén dữ liệu là rất quan trọng Hình 1.15

Hình 1.15: Mạng cảm biến đa phương tiện

1.6.2 Ứng dụng

Có rất nhiều các ứng dụng trong mạng cảm biến không dây, chẳng hạn như trong tự động hóa công nghiệp, giám sát và kiểm soát giao thông, giám sát thiết bị y tế và trong nhiều lĩnh vực khác Một số ví dụ ứng dụng cụ thể như:

Cảnh báo, phòng chống thiên tai: để giám sát và phòng chống cháy rừng, chúng ta có thể triển khai các nút cảm biến ở khu vực cần giám sát, dựa vào các thông tin thu thập được như nhiệt độ hay khói mà ta có thể phát hiện

hỏa hoạn để kịp thời ngăn ngừa, phát hiện ngăn không cho cháy lan như Hình 1.16

Hình 1.16: Cảm biến phát hiện hỏa hoạn

Ứng dụng trong quân đội: vì các WSN có thể được triển khai nhanh chóng nên chúng rất hữu ít trong các hoat động quân sự để thu thập và giám sát các hoạt động mang tính thù địch hay hữu nghị Hình 1.17 Do đó việc giám sát chiến trường có thể được thực hiện thông qua các nút cảm biến để kiểm tra mọi thứ trong trường hợp cần trang bị thêm thiết bị, tăng lực lượng hoặc đạn dược trong chiến trường Ngay cả có thể sử dụng nút cảm biến để có thể phát hiện các cuộc tấn công hóa học, hạt nhân hay sinh học Một ví dụ khác là hệ thống phát hiện bắn tỉa, cảm biến có thể phát hiện nơi bắn ở đâu thông qua cảm biến âm thanh và vị trí người bắn cũng có thể được tính bằng cách xử lý âm thanh được phát hiện từ micro

Hình 1.17: Mạng cảm biến sử dụng trong quân đội

Ứng dụng trong môi trường: mạng cảm biến thường được ứng dụng rất nhiều trong môi trường sống Chúng có thể được sử dụng để theo dõi việc di cư của của các loài động vật, chim và ghi nhận lại các thông tin này Chúng còn sử dụng để giám sát trái đất, mặt đất, bầu khí quyển, thủy lợi và nông nghiệp như Hình 1.18 Ngoài ra chúng cũng có thể được sử dụng để phát hiện hỏa hoạn, lũ lụt động đất hay khủng bố hóa học, sinh học Một ví dụ phổ biến là hệ thống

“Zebra Net” dùng theo dõi và giám sát sự di cư và tương tác của ngựa vằn trong bầy đàn với các loài khác

Hình 1.18: Mạng cảm biến môi trường Ứng dụng trong y tế: mạng WSN có thể ứng dụng trong theo dõi sức khỏe của người bệnh bằng cách tích hợp cảm biến vào cơ thể bênh nhân để theo dõi và giám sát, xem Hình 1.19 Hay có thể giám sát sự chuyển động và quá trình xử lý bên trong cơ thể của động vật qua đó giúp chuẩn đoán phát hiện và điều trị bệnh

Ứng dụng trong đời sống: khi công nghệ phát triển thì các thiết bị gia dụng cũng ngày càng phát triển với việc tích hợp các cảm biến để điều khiển và

sử dụng chúng Ví dụ các cảm biến được tích hợp vào trong tủ lạnh, lò vi sóng, máy hút bụi hay trong các hệ thống an ninh giám sát Thông qua hệ thống kết nối mạng, người dùng có thể điều khiển các thiết bị này từ trong nhà hoặc từ xa với sự trợ giúp của WSN Hình 1.20

Hình 1.19: Ứng dụng mạng cảm biến trong y tế

Hình 1.20: Mạng cảm biến trong đời sống

Căn cứ vào nhu cầu và ứng dụng của mạng cảm biến không dây trong đời sống, tôi tiến hành nghiên cứu mạng cảm biến không dây với mục tiêu là giảm tiêu hao năng lượng của các nút cảm biến thông qua việc giảm khoảng cách truyền gửi thông tin đến trạm gốc bằng phương pháp phân cụm dựa trên logic mờ để tối ưu hóa thời gian sống của mạng WSN

Đối tượng nghiên cứu: tôi nghiên cứu về giao thức phân cụm LEACH và giải thuật phân cụm dựa trên logic mờ CHEF, với hướng tiếp cận phân cụm mờ kết hợp trạm gốc di động Qua đó tôi sử dụng thuật toán phân cụm mờ kết hợp với trạm gốc

di chuyển và áp dụng tính khoảng cách tối ưu trong việc phân cụm, giảm thiểu sự tiêu hao năng lượng của các nút cảm biến, từ đó cải tiến thời gian sống của mạng cảm biến không dây

Kết luận chương 1: chương này giới thiệu tổng quan về mạng cảm biến không dây bao gồm cấu trúc kết nối và giao tiếp của hệ thống mạng cũng như các ứng dụng của nó trong cuộc sống Từ đó nghiên cứu cải tiến thuật toán phân cụm bằng cách thu ngắn khoảng cách truyền gửi thông tin đến Sink từ đó kéo dài thời gian sống của mạng cảm biến không dây

CHƯƠNG 2: CÁC CÔNG TRÌNH LIÊN QUAN

2.1 Các giao thức và thuật toán tiết kiệm năng lượng phổ biến

LEACH là một trong các giao thức phân cụm nổi tiếng được dùng trong mạng cảm biến không dây LEACH hoạt động dựa trên các chu kỳ, mỗi chu kỳ bao gồm một tập hợp các giai đoạn như từ việc thực hiện phân cụm và bầu ra nút làm trưởng cụm cho đến chuyển trạng thái ổn định (Stabilization State) để thực hiện truyền gửi thông tin đến trạm gốc

Ở giai đoạn phân cụm của LEACH [4] mỗi nút trong mạng sẽ tự quyết định để

nó trở thành nút trưởng cụm hay không trong một chu kỳ hoạt động Việc một nút trở thành nút trưởng cụm phụ thuộc vào các yếu tố như số lần nút đó đã được chọn làm trưởng cụm ở trong chu kỳ cuối 𝑟 và tỷ lệ phần trăm của các nút muốn trở thành trưởng cụm Các yếu tố này sẽ ảnh hưởng đến việc quyết định một nút trở thành trưởng cụm hay không Mỗi nút cảm biến 𝑛 sẽ chọn một giá trị ngẫu nhiên trong khoảng 0 và 1, nếu giá trị đó nhỏ hơn ngưỡng 𝑇(𝑛) thì nút đó sẽ được chọn như là nút trưởng cụm, nút trưởng cụm này sẽ quảng bá thông tin của nó cho các nút lân cận biết Trong đó 𝑇(𝑛) được tính bằng (1)

1 − 𝑝 × 𝑟 𝑚𝑜𝑑 1𝑝

, 𝑡𝑟ườ𝑛𝑔 ℎợ𝑝 𝑛 ∈ 𝐺

Trong đó 𝑛 là nút cảm biến bất kỳ, 𝑝 là tỷ lệ phần trăm của nút đó mong muốn trở thành nút trưởng cụm, 𝑟 là chu kỳ hiện tại và 𝐺 là tập hợp các nút không được làm nút trưởng cụm trong chu kỳ 1 𝑝⁄ trước đó

Thuật toán LEACH sử dụng xác suất để lựa chọn cụm chủ do đó có thể dẫn đến việc chọn một nút không phù hợp trở thành nút trưởng cụm và gây ảnh hưởng đến thời gian tồn tại của hệ thống mạng cảm biến

(1)

Ở giao thức khác như giao thức Hybrid Energy Efficient Distributed (HEED) [5]thì cụm chủ được lựa chọn dựa trên năng lượng dư thừa của các nút Trong trường hợp giữa 2 nút có năng lượng dư thừa bằng nhau thì việc một trong hai nút này trở thành cụm chủ sẽ phụ thuộc vào các yếu tố của số lượng nút lân cận chẳng hạn như bậc của nút hay khoảng cách của nó đến các nút lân cận Do các yếu tố này nên HEED [5]cho hiệu quả tốt hơn LEACH

Cách tính xác suất của nút trưởng cụm trong HEED như biểu thức (2):

sử dụng rộng rãi trong mạng cảm biến không dây nhằm giải quyết các vấn đề liên quan đến việc lựa chọn các nút trưởng cụm này Các thành phần của logic mờ gồm

bộ làm mờ (fuzzifier), khối quyết định mờ (fuzzy decision block: FDB), và khối giải

mờ (defuzzifier) Hình 2.1

Trong đó FDB được tạo thành từ các luật và hệ thống suy luận mờ (Fuzzy Inference System), bộ làm mờ (fuzzifier) thực hiện chuyển đổi giá trị đầu vào đã cho thành các biến mờ tương ứng Dựa trên các luật, khối FDB ánh xạ tập các giá trị đầu vào thành các biến đầu ra, sau đó khối giải mờ (defuzzifier) chuyển đổi biến đầu ra thành dữ liệu rõ đầu ra tương ứng, trong đó thuật toán FLECH là thuật toán áp dụng logic mờ sử dụng giá trị năng lượng dư thừa, vị trí trung tâm của nút trong cụm và khoảng cách của nó đến trạm gốc để tính toán cơ hội cho một nút được chọn làm nút trưởng cụm So với thuật toán sử dụng logic mờ khác để thực hiện phân cụm, FLECH kết hợp phương pháp tính xác suất và trọng số của nút đó để chọn các nút trưởng cụm

(2)