Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)

Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)Tiết Kiệm Năng Lượng Tiêu Thụ Trong Mạng Cảm Biến Không Dây Sử Dụng Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ (tt)

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

1.1 Giới thiệu

Mạng cảm biến không dây bao gồm số lượng lớn các nút cảm biến không dây nằm trên một khu vực địa lý Các "nút cảm biến không dây" là các thiết bị sử dụng điện năng thấp và được trang bị với một hoặc nhiều cảm biến Các nút cảm biến có thể có cảm biến để phát hiện và đo lường nhiệt, cơ khí, quang, từ, hóa học hoặc các tín hiệu sinh học Trong một WSN cơ bản, tích hợp số đơn vị phát thanh trong một nút cảm biến sẽ gửi các dữ liệu thu thập được về trạm cơ sở Các trạm cơ sở là thường nằm xa các nút cảm biến và đóng vai trò như một cổng giữa mạng và trung tâm xử lý thông tin Một cấu trúc chung của WSN được trình bày trong hình 1.1 WSN có thể được cấu trúc hay không có cấu trúc Một mạng cảm biến không dây cơ bản đòi hỏi rất ít cơ sở hạ tầng Trong một mạng lưới như vậy, các nút có thể khám phá được trong một mạng ad hoc Các mạng không được kết nối sau khi triển khai và không giám sát và báo cáo riêng của mình Tuy nhiên, mạng cảm biến triển khai để

có được dữ liệu từ môi trường có thể yêu cầu một số lượng lớn các nút cảm biến, đánh số hàng ngàn đến hàng chục ngàn tùy thuộc vào khu vực được triển khai Do số lượng lớn các nút thì việc quản lý mạng trở nên khó khăn và cấu trúc phức tạp Các mạng cảm biến không dây có cấu trúc đã có kế hoạch triển khai của các nút cảm biến, và điều này có nghĩa rằng vài nút cảm biến là cần thiết để kiểm soát khu vực này so với cả một cấu trúc mạng lớn không kiểm soát Chi phí vận hành và bảo trì giảm

1.2 Cấu trúc mạng cảm biến không dây

1.2.1 Cấu trúc cơ bản của một nút trong WSN

Mỗi nút cảm ứng được cấu thành bởi 4 thành phần cơ bản, như ở hình 1.2, bộ cảm nhận (Sensing unit), bộ xử lý (a processing unit), bộ thu phát (a transceiver unit)

và bộ nguồn (a power unit) Ngoài ra có thể có thêm những thành phần khác tùy thuộc vào từng ứng dụng như là hệ thống định vị (location finding system), bộ phát nguồn (power generator) và bộ phận di động (mobilizer) [2,3]

Hình 1.2 Cấu trúc cơ bản của một nút trong WSN

1.2.2 Cấu trúc mạng cảm biến không dây (WSN)

Các nút cảm ứng được phân bố trong một sensor field như hình 1.3 Mỗi một nút cảm ứng có khả năng thu thập dữ liệu và định tuyến lại đến các sink Dữ liệu được định tuyến lại đến các sink bởi một cấu trúc đa điểm Các sink có thể giao tiếp với các nút quản lý nhiệm vụ (task manager) qua mạng Internet hoặc vệ tinh

Hình 1.3 Cấu trúc mạng cảm biến không dây

1.3 Kiến trúc giao thức mạng cảm biến không dây

Trong mạng cảm biến không dây, dữ liệu sau khi được thu thập bởi các nút sẽ được định tuyến gửi đến sink Sink sẽ gửi dữ liệu đến người dùng đầu cuối thông qua

internet hay vệ tinh Kiến trúc giao thức được sử dụng bởi nút gốc và các nút cảm biến

1.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến mạng cảm biến không dây

1.4.1 Thời gian sống bên ngoài

1.4.2 Sự đáp ứng

1.4.3 Hiệu suất và khả năng tự cấu hình

1.4.4 Khả năng mở rộng và tự thích nghi

1.5 Ứng dụng của mạng cảm biến không dây

Tất cả các ứng dụng của mạng cảm biến không dây được phân loại thành:

- Giám sát các môi trường tĩnh: giám sát môi trường, các hệ sinh thái, cảnh báo cháy…

- Giám sát sự chuyển động của các đối tượng: như là giám sát các động vật trong cuộc sống hoang dã, giám sát sự chuyển động của các phương tiện giao thông…

1.6 Kết luận chương 1

Trong chương này giới thiệu tổng quan về WSN bao gồm: cấu tạo cơ bản của một node cảm biến, cấu trúc và các yếu tố ảnh hưởng đến WSN Các ứng dụng của WSN trong các lĩnh vực môi trường, y học, gia đình, công nghiệp, nông nghiệp, quân

sự

CHƯƠNG 2 CÁC GIAO THỨC PHÂN CỤM VÀ ỨNG DỤNG LOGIC MỜ

2.1 Giao thức Leach [7]

LEACH (Low Enegrgy Adaptive Clustering Hierarchy) là giao thức phân cấp theo cụm thích ứng năng lượng thấp Đây là giao thức thu lượm và phân phát dữ liệu tới các sink đặc biệt là các trạm cơ sở Mục tiêu chính của LEACH là:

- Mở rộng thời gian sống của mạng

- Giảm thiểu sự tiêu thụ năng lượng bởi mỗi nút mạng

- Sử dụng tập trung dữ liệu để giảm bản tin truyền dẫn trong mạng

Để đạt được những mục tiêu đó LEACH đã thông qua mô hình phân cấp để tổ chức mạng thành các cụm, mỗi cụm được quản lý bởi nút chủ cụm Nút chủ gánh lấy trọng trách thực hiện nhiều tác vụ: đầu tiên thu lượm dữ liệu theo chu kỳ từ các node thành viên, trong quá trình tập trung dữ liệu nút chủ sẽ cố gắng tập hợp dữ liệu để giảm dư thừa về những dữ liệu tương quan nhau Nhiệm vụ thứ hai đó là nút chủ sẽ trực tiếp truyền dữ liệu đã được tập hợp lại đến các trạm cơ sở Việc truyền này có thể thực hiện theo kiểu single hop Nhiệm vụ thứ ba là LEACH sẽ tạo ra mô hình ghép kênh theo thời gian TDMA, mỗi nút trong cụm sẽ được gán một khe thời gian

mà có thể sử dụng để truyền tin

Mô hình LEACH như hình vẽ, các node chủ sẽ quảng bá mô hình TDMA cho các node thành viên trong cụm của nó Để giảm thiểu khả năng xung đột giữa các node cảm biến trong và ngoài cụm LEACH sử dụng mô hình truy cập đa phân chia theo mã CDMA Quá trình hoạt động của LEACH chia thành 2 pha là pha thiết lập

và pha ổn định Pha thiết lập bao gồm 2 bước là lựa chọn nút chủ và thông tin về cụm pha ổn định trạng thái bao gồm thu thập dữ liệu, tập trung dữ liệu và truyền dữ liệu đến các trạm cơ sở Thời gian của các bước ổn định kéo dài hơn so với thời gian của bước thiết lập để giảm thiểu tái lập

Trong đó:

P: tỉ lệ % nút chủ

r: chu kỳ hiện tại

G: tập hợp các nút không được lựa chọn làm nút chủ trong 1/p chu kỳ cuối Sau khi được lựa chọn làm nút chủ, các nút chủ sẽ quảng bá vai trò mới của chúng cho các nút còn lại trong mạng Các nút còn lại trong mạng dựa vào bản tin đó

và cường độ tín hiệu nhận được để quyết định xem có tham gia vào nhóm đó hay không Sau đó các nút này sẽ thông báo nút chủ biết là mình mong muốn trở thành thành viên của nhóm do nút chủ đó đảm nhận

Quá trình tạo cụm, các nút chủ sẽ phân luồng theo khe thời gian (ghép kênh TDMA) cho các nút trong cụm và chọn lựa một mã CDMA thông báo tới tất cả các nút trong cụm biết sau khi pha thiết lập hoàn thành báo hiệu sự bắt đầu của pha ổn định trạng thái và các nút trong cụm sẽ thu lượm dữ liệu và sử dụng các khe thời gian

để truyền dữ liệu đến nút chủ Dữ liệu được thu lượm theo chu kỳ

2.2 Logic mờ [8]

Logic mờ (FL) là một loại nhiều giá trị logic đó đã được sử dụng trong các mạng cảm biến và có góp phần cải thiện hiệu suất mạng FL đề với lập luận đó là không chính xác chứ không phải là cố định và chính xác Giáo sư Lotfi Zadeh giới thiệu các khái niệm về FL vào giữa năm 1960 [12, 13, 14] Lôgic mờ đã giới thiệu nhiều phương pháp để biểu diễn và suy luận từ kiến thức không chắc chắn hoặc không đầy đủ Khái niệm mờ không thể được mô hình hóa bởi một tập hợp đơn giản bao gồm điều hành , nhưng có một mức độ của thành viên Nói cách khác, trong khi logic cổ điển chỉ có hai giá trị, đúng (luôn luôn được trình bày bằng số 1) hoặc YES,

và sai (luôn luôn được trình bày bằng số 0), hoặc NO, Logic mờ kéo dài hai giá trị với các giá trị giữa 0 và 1 dùng các khái niệm về mức độ Trong phần dưới đây, chúng tôi giải thích bộ sắc nét và mờ, thuộc tính của tập mờ, hoạt động trên tập mờ, biến ngôn ngữ, mờ IF-THEN, hệ thống suy diễn mờ, và tiếp theo là một ví dụ từ một

hệ thống suy luận mờ trong công việc

2.2.1 Bộ Crisp và Fuzzy

Cho A là một tập hợp sắc nét được xác định trong không gian X Sau đó cho bất kỳ phần tử x trong X, như vậy x là một thành viên hay không là thành viên của A

bộ Crisp còn được gọi là bộ cổ điển vũ trụ được thiết lập của tất cả các yếu tố có thể

có thể đi vào xem xét Các hàm thành viên fA của một phần tử x cho một bộ sắc nét A được quy định như sau:

tập A như thể hiện trong hình 2.4 Nếu x không phải là một thành viên của tập A hàm thành viên μA (x) là bằng không Sự khác biệt giữa các bộ rõ nét và tập mờ là các yếu tố trong tập mờ có thể có một phần với một bộ Các hàm thành viên μA (x) của một phần tử x cho một mờ tập A được xác định như sau:

µA(x) : X [0,1],where µA(x) = 1 nếu x là thành viên của tập A

µA(x) = 0 nếu x không là thành viên của tập A

0 < µA(x) <1 nếu x là một phần của tập A

Hình 2.4 Một tập mờ cơ bản

Các yếu tố trong tập mờ có thể có một mức độ là khoảng 0 đến 1 Trong hình 2.4 các hàm thành viên (MFS) được minh họa bằng một hàm tam giác như Gaussian, sigmoid và các loại khác của các hàm tuyến tính cũng có thể được áp dụng để mô tả tập mờ [16] Chức năng phi tuyến tính cũng có thể được sử dụng nhưng nó sẽ làm tăng tính độ phức tạp của thuật toán

2.2.2 Các tính chất của tập mờ

Tập mờ và bộ rõ nét cả hai chia sẻ đặc tính tương tự bộ cổ điển hay sắc nét là một trường hợp duy nhất của tập mờ trong đó những giá trị thành viên là một tập hợp con trong khoảng [0,1], Các quy tắc được phổ biến trong lý thuyết tập hợp sắc nét và cũng áp dụng lý thuyết tập mờ Ở đây có , và đại diện cho ba tập mờ ngẫu nhiên [17]

Tính giao hoán (Commutativity): =

=

Tính kết hợp (Associativity): ) = (

=

Tính phân phối (Distributivity): ) = (

Không thay đổi giá trị (Idempotency): =

= Tính đồng nhất (Identity) = =

= = Tính chuyển tiếp (Transitivity) ⊆ ⊆ Then ⊆

2.2.3 Hoạt động tập mờ

Có ba hoạt động chủ yếu trên các tập mờ là phần bù (complement), phần giao (intersection), và phần kết hợp (union) Hình 2.5 là một trực quan của các hoạt động khác nhau trên tập mờ Để cho hai tập mờ , được xác định trên vũ trụ X cho một phần tử x được cho là của vũ trụ, các hoạt động chức năng lý thuyết complement, intersection, và union được quy định như sau:

ý rằng các thiết lập null và toàn bộ các tập giá trị không phải là tập mờ

2.2.4 Biến ngôn ngữ và giá trị ngôn ngữ

Một biến ngôn ngữ là một biến mờ [18] Mặc dù các biến trong toán học thường là giá trị số, trong các ứng dụng logic mờ, biến ngôn ngữ không phải số thường sử dụng để tạo thuận lợi cho sự biểu hiện của các quy tắc và sự kiện Các giá trị của các biến ngôn ngữ, hoặc chỉ đơn giản là các giá trị ngôn ngữ, là những từ hoặc

câu trong tự nhiên hoặc nhân tạo bằng ngôn ngữ [19] Ví dụ "Khoảng cách xa" ngụ ý rằng biến ngôn ngữ “khoảng cách” có giá trị ngôn ngữ “xa”

2.2.5 Luật mờ IF-THEN

Một khi các biến và giá trị ngôn ngữ được xác định, các quy tắc của hệ thống

mờ có thể được xây dựng Những quy tắc này có đầu vào mờ để đầu ra mờ Quy tắc

mờ, hoặc IF-THEN, là các câu lệnh mà bao gồm ba phần: tiền đề, đề xuất mờ và các hậu quả Một tiền đề có thể chứa nhiều hơn một trong những phép (AND) hoặc (OR) Luật mờ IF-THEN có thể rõ theo công thức sau:

Hình 2.6 Cấu trúc FIS [18]

• Fuzzification: chuyển đổi các đầu vào sắc nét thành tập mờ

• Tổng hợp: thực hiện các hoạt động suy luận dựa trên các quy tắc

• Kiến thức cơ sở:

1 Cơ sở dữ liệu: xác định các MF

2 Cơ sở các luật: IF-THEN

• Defuzzification: chuyển đổi các tập mờ thành 1 giá trị sắc nét bằng cách sử dụng công cụ suy luận

2.3 Kỹ thuật phân nhóm

Clustering được định nghĩa là một nhóm các mục dữ liệu tương tự [22] Cụ thể hơn, Clustering là một nhóm hoặc tổ chức các đối tượng chia sẻ một hoặc nhiều thuộc tính Một số chiến lược phân nhóm đã được đề xuất cho WSN trong những năm gần đây bởi nhiều nhà nghiên cứu [23] [24] Những chiến lược gom cụm này làm tăng tính linh hoạt trong việc đạt được nhiều mục tiêu như: năng lượng sử dụng hiệu quả, kéo dài tuổi thọ WSN và giảm số nút giao tiếp với BS Thuật toán phân cụm trong WSN là phân loại dựa trên yếu tố kỹ thuật, động lực và ứng dụng của họ [25] Các nhà nghiên cứu đã phân thành bốn loại: Heuristic Schemes [23], Các chương trình có trọng số, phân loại Schemes và Gritting Schemes như minh họa trong hình 2.7

Hình 2.7: Đề xuất phân loại Schemes Clustering (sửa đổi từ [23])

Giao thức đề xuất của tác giả FLCFP, là một mở rộng của giao thức LEACH và do

đó phù hợp với các phân loại của hình 2.7 như là một phương pháp phân cấp

2.4 Phân Cụm Multi-Objective

Nội dung này được lấy từ việc tối ưu hóa đa mục tiêu dựa chương trình cụm hình (MOECS) [26] Đề án MOECS sử dụng nhiều số liệu cho sự hình thành cụm đó rất quan trọng cho việc cân bằng năng lượng của hệ thống Trong đề án đề xuất của họ một số CH bất kỳ (còn lại năng lượng, khoảng cách từ nút và khoảng cách từ trạm gốc) được đưa vào xem xét, với trọng số tương đối với nhau (PV) Quá trình hình thành cụm bắt đầu tại mỗi nút bằng cách xây dựng một ma trận tùy chọn (OM) như thể hiện trong phương trình (2.1) Trong OM, mỗi nút ghi các giá trị của các số liệu được sử dụng trong quá trình hình thành cụm Các dòng của OM đại diện các CH mà truyền phạm vi của nút cảm biến Mỗi phần tử trong bất kỳ dòng mô tả một số ví dụ như phần tử xij trong OM đại diện cho tham số CH thứ i,j

OM =

(2.1)

OM được chuyển đổi thành một ma trận (DM) sử dụng phương trình

DM =

Cuối cùng, có được trọng lượng vector W bằng cách nhân ma trận DM với vector

PV Ma trận C có được với giá trị trọng lượng cao nhất được chọn

Sự khác biệt chính trong MOECS là đã sử dụng một mờ Logic suy luận lấy được các giá trị cơ hội để lựa chọn CH trong một nút cảm biến khi quá trình hình thành phân

cụm Sự khác biệt đáng chú ý khác nằm trong quá trình bình chọn CH Chúng tôi làm theo các thủ tục tương tự được thông qua bởi giao thức Leach, trong khi MOECS sử dụng một CH dựa trên kết quả cạnh tranh Do đó, so sánh hiệu suất không được thực hiện

2.5 Công trình liên quan

2.5.1 Giao thức Gupta Fuzzy

2.5.2 Giao thức CHEF Fuzzy

2.5.3 Giao thức Leach-FL

2.6 Kết luận chương 2

Trong chương này chúng tôi cung cấp một trình bày ngắn gọn về các kỹ thuật phân nhóm, tổng quan về Fuzzy Logic và một số các bộ phận cấu thành của Fuzzy Logic Một số biến trên giao thức Leach sử dụng Fuzzy Logic đã được kiểm tra, cụ thể là Gupta [27], CHEF [28] và Leach-FL [29] Đối với mỗi giao thức chúng tôi mô tả các thông số được sử dụng trong FIS của nó

CHƯƠNG 3 CẢI TIẾN THUẬT TOÁN PHÂN CỤM, MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH

GIÁ

3.1 Cải tiến thuật toán phân cụm Leach cải tiến dựa trên logic mờ cơ sở kép

Trong WSN, các nút cảm biến cần phải tiêu tốn ít năng lượng hơn để tính toán nhiều hơn trong việc thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh Mạng cảm biến không dây chia mạng thành nhóm các cụm có vai trò trong quản lý năng lượng Phân nhóm sẽ thuận lợi cho việc quản lý tài nguyên Để bảo đảm hiệu suất năng lượng, mối quan tâm việc thiết kế hình thành cụm là một trong những yếu tố quan trọng nhất Như thể hiện trong hình 3.6, cách tiếp cận phân nhóm được tích hợp trong các giao thức lớp chéo (cross layer)

Hình 3.1: Cách tiếp cận phân cụm trong giao thức lớp chéo

3.1.1 Giới thiệu phương pháp đề xuất

Trong WSN, các nút cảm biến sẽ tiêu tốn ít năng lượng khi tính toán nhiều hơn, để kéo dài thời gian sống cho mạng Vì vậy, sức mạnh việc quản lý WSN là một trong những mối quan tâm quan trọng nhất Đối với hoạt động năng lượng hiệu quả, việc phân cụm mạng là rất cần thiết Mạng chia thành các nhóm, để đảm bảo rằng năng lượng tiêu thụ ở tỷ lệ cân bằng bởi tất cả các nút cảm biến Hoạt động của cụm được dựa trên số vòng mà các nút chọn trưởng nhóm (CL) để truyền dữ liệu Tuổi thọ