Đề xuất thuật toán định tuyến theo cluster theo chuỗi và đa chặng đem lại hiệu quả năng lượng trong mạng cảm biến không dây

Nghiên cứu thiết kế và mô phỏng thuật toán định tuyến dựa theo cluster, định tuyến theo chuỗi và định tuyến đa chặng đem lại hiệu quả năng lượng cho mạng cảm biến không dây.. - Đối với c

MẪU 14/KHCN

(Ban hành kềm theo Quyết định số 3839 / QĐ-ĐHQGHNngày 24 thángio năm 2014

của Giám đốc Đại học Quốc gia Hà Nội)

MẲU 14/KHCN

(Ban hành kèm theo Quyết định sổ 3839 /QĐ-ĐHQGHN ngày 24 thảngio năm 2014

của Giảm đốc Đại học Quốc gia Hà Nội)

Đ Ạ I HỌC Q UỐ C G IA H À NỘ I

BÁO CÁO TÔNG KẾT

K Ế T Q U Ả T H ự C H IỆ N ĐỀ T À I K H & C N

CẤP Đ Ạ I H Ọ C QUỐC G IA

Tên đề tài: Đ Ẻ X U Â T TH U Ậ T T O Á N Đ ỊN H T U Y Ế N THEO C LU STER ,

T H E O C H U Ỗ I V À Đ A CH ẠN G Đ EM LA I H IỆ U Q U Ả NĂ NG LƯ Ợ N G

PHẦN I THÔNG TIN CHUNG

1.1 Tên đề tài: Đề xuất thuật toán định tuyến theo cluster, theo chuỗi và đa chặng đem lại

hiệu quả năng lượng trong mạng cảm biến không dây

1.2 Mã số:QG14.57

1.3 Danh sách chủ trì, thành viên tham gia thực hiện đề tài

1.4 Đơn vị chủ trì: Khoa Quốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội

1.5 Thòi gian thực hiện:

1.5.1 Theo hợp đồng: từ tháng 04năm 2014 đến tháng 04năm 2016

1.5.2 Gia hạn (nếu có): không

1.5.3 Thực hiện thực tế: từ tháng 04 năm 2014 đến tháng 04 năm 2016

1.6 Những thay đổi so với thuyết minh ban đầu (nếu có):

(về mục tiêu, nội dung, phương pháp, kết quả nghiên cứu và tổ chức thực hiện; Nguyên nhân; Ỷ kiến của Cơ quan quản lý)

1.7 Tổng kinh phí được phê duyệt của đề tài: 200 triệu đồng.

PHẦN II TỔNG QUAN KÉT QUẢ NGHIÊN c ứ u

Viết theo cấu trúc một bài báo khoa học tổng quan từ 6-15 trang (báo cáo này sẽ được đăng trên tạp chí khoa học ĐHQGHN sau khỉ đề tài được nghiệm thu), nội dung gồm các phần:

1 Đặt vấn đề

2

Tiến bộ mới trong công nghệ điện tử đã cho phép sản xuất các bộ cảm biến nhỏ và chi phí thấp đồng thời kết hợp cảm biến, xử lý tín hiệu và khả năng thu phát không dây Các thiết bị này có thể được nối mạng với nhau để hình thành các mạng cảm biến không dây (WSN) Mặc dù có nhiều ứng dụng tiềm năng, các mạng cảm biến không dây vẫn còn phải đối mặt với một số thách thức mà các mạng không dây khác, như các mạng di động không có Thách thức khó khăn nhất của các thiết kế của các mạng cảm biến không dây là năng lượng hạn chế của pin của các thiết bị cảm biến Điều này giới hạn thời gian hoạt động mà các mạng cảm biến không dây có thể hoạt động trong các ứng dụng.Giao thức định tuyến đóng một phần quan trọng trong hiệu quả năng lượng của các mạng cảm biến không dây (WSNs),

vì dữ liệu truyền thông chiếm phần lớn các nguồn tài nguyên năng lượng của mạng Do đó, nghiên cứu này tập trung vào phát triển các thuật toán định tuyến hỗ trợ hiệu quả năng lượng.

Nghiên cứu thiết kế và mô phỏng thuật toán định tuyến dựa theo cluster, định tuyến theo chuỗi và định tuyến đa chặng đem lại hiệu quả năng lượng cho mạng cảm biến không dây Ket quả nghiên cứu sẽ được xuất bản tại các tạp chí có uy tín trong và ngoài nước mang lại thương hiệu cho Đại học Quốc gia Hà Nội

2 Mục tiêu

2.1 Đối với định tuyến theo cluster

- Mô hình hóa được vấn đề tối ưu hóa định tuyếnnhư một bài toán tối ưu tuyến tính Từ đó

có thể sử dụng những phần mềm tuyến tính thương mại để tìm nghiệm tối ưu.

- Đối với các bài toán phi tuyến và không lồi, nghiên cứu các phương pháp DC programming để giải

- Nghiên cứu các thuật toán Heuristic để giải

- So sánh các kết quả Heuristic với các kết quả từ mô hình toán

2.2 Đối với định tuyến theo chuỗi

- Mô hình hóa bài toán định tuyến theo cluster thành bài toán tối ưu tuyến tính và đưa ra phương pháp giải

- Thiết kể phương pháp Heurictic cho bài toán tối ưu theo chuỗi

- Thiết kế thuật toán để tìm vị trí tối ưu của Base station

2.3 Đối với định tuyến đa chặng

3

- Thiết kế, phân tích tối ưu hóa giao thức định tuyến đa chặng AODV theo hướng tiết kiệm năng lượng

- Mô phỏng 3 phương pháp Heurictic sử dụng multi-hop routing

3 Phương pháp nghiên cứu

Vấn đề quy hoạch tuyến tính (LP) là vấn đề tối ưu hóa, trong đó hàm mục tiêu và các ràng buộc là tuyến tính.Hàm mục tiêu thường là giảm thiểu hoặc tối đa hóa một hàm tuyến tính của các biến sổ, tày thuộc vào một số hữu hạn các giới hạn tuyến tính trên các biến này.vấn

đề LP có thể được xây dựng trong nhiều hình thức.Cơ bản nhất từ là hình thức chuẩn Nó bao gồm ba phần, hàm mục tiêu, các ràng buộc và các rằng buộc bổ sung.

Có một vấn đề phổ biến trong cân nhắc hiệu quả năng lượng trong WSNs: tối đa hóa số lượng dữ liệu được gửi từ tất cả các nút cảm biến đến các trạm gốc cho tới khi nút cảm biến đầu tiên hết pin Vì trong các mạng cảm biến, cảm biến gửi dữ liệu đến các trạm cơ sở định

kỳ, vấn đề giống như tổi đa hóa mạng lưới hoạt động cho đến khi nút cảm biến đầu tiên chạy hết pin.

Trong phần này, một mô hình phân tích được trình bày để đạt được những giải pháp tối

ưu cho vấn đề phân nhóm.Ý tưởng cơ bản là xây dựng các vấn đề như một Integer Linear Programming (ILP) và sử dụng bộ giải ILP để tính toán các giải pháp tối ưu.Những giải pháp này được sử dụng để đánh giá hiệu suất của thuật toán heuristic trước.

Lindsey[5] đề xuất một loại giao thức dựa trên chuỗi được gọi là PEGASIS (Power- Efficient Gathering in Sensor Information Systems), chuỗi này đã gần đạt đến sự tối ưu cho việc thu thập dữ liệu trong mạng cảm biến PEGASIS tạo thành một chuỗi các nút cảm biến

để mỗi nút sẽ nhận dữ liệu từ một nút láng giềng gần đó và truyền dữ liệu đến một người hàng xóm gần nhất.Việc truyền dữ liệu từ một nút cảm biến tới một nút láng giềng gần nhất,

dữ liệu được tổng họp bởi nút CH (Cluster-Head) trước khi được chuyển đến trạm cơ sở (Base Station) Hình.l minh họa các ý tưởng của các giao thức PEGASIS Các nút thay phiên nhau trở thành nút CH cân bằng mức năng lượng Nói cách khác, mỗi nút sẽ trở thành một CH một lần cho mỗi n vòng truyền tải dữ liệu, trong đó n là số lượng các nút cảm biến.

4

N 5

Hình 1: Một chuỗi tái tạo từ phương pháp PEGASIS

Tối ưu hóa của vị trí trạm cơ sở

Giả sử năng lượng để truyền một đơn vị dữ liệu là tỷ lệ thuận với bình phương khoảng cách đến một điểm đến, và không có năng lượng chi tiêu tại các điểm đến.

E(S) = d 2,E(D) = 0 , for a > 0

Trong đó s biểu thị một nút nguồn, D biểu thị một nút đích, E(S) là năng lượng của các nút

s và d là khoảng cách từ s tới D Các mô hình tuyến tính trở thành:

Ngoài ra, AODV còn sử dụng bản tin HELLO để quảng bá tới nút mạng bên cạnh Bản tin này cho biết sự hiện diện của nút mạng nguồn trong mạng và nút mạng gần đó sử dụng đường định tuyến thông qua nút mạng nguồn phát tin quảng bá, đường định tuyến đó là hợp

lệ Nếu nút mạng không nhận được bản tin HELLO từ nút mạng A nào đó thì có thể coi nút mạng này đã di chuyển ra ngoài phạm vi liên lạc với nút A và liên kết đến nút A coi như bị phá vỡ và nó cũng thông báo cho nút mạng liên quan thông qua bản tin thông báo kết quả bị hỏng (RREP).

Thuật toán Heuristic Heuristic là phương pháp giải quyết vấn đề bằng cách đánh giá kinh nghiệm, và tìm giải pháp qua thử nghiệm và làm giảm khuyết điểm.

Từ Heuristic sử dụng trong thuật toán dùng để tìm giải pháp trong số những cái có thể, nhưng không đảm bảo rằng cái tốt nhất sẽ được tìm thấy, do đó họ có thể giả định đó là thuật toán xấp xỉ và không chính xác Các thuật toán này thường tìm ra một giải pháp gần như tốt nhất và thường chúng tìm thấy nhanh chóng và dễ dàng Thinh thoảng các thuật toán này có thể chính xác và thực sự tìm ra giải pháp tốt nhất, nhưng thuật toán vẫn được gọi là Heuristic, cho đến khi giải pháp tốt nhất này được chứng minh là phương pháp tốt nhất.

4 Tổng kết kết quả nghiên cứu

Để giảm thiểu sự phức tạp của vấn đề phân cụm, các mô hình vô tuyến không dây không được sử dụng.Giả định này không làm thay đổi các kết quả mô phỏng Một mô hình sử dụng năng lượng rất đơn giản được đưa ra dưới đây:

E{S) = a d \E ( D ) = 0, for a > 0

Trong đó s biểu thị một nút nguồn, D biểu thị một nút đích, E(S) là việc sử dụng năng lượng của các n u ts v à d là khoảng cách từ s tớ iD Công thức này phát biểu rằng năng

6

lượng để truyền một đơn vị dữ liệu là tỷ lệ thuận với bình phương khoảng cách đến một

điểm đến Đối với phần còn lại của mục này, a được thiết lập là 1.

Chúng tôi bắt đầu bằng việc phân tích một mạng lưới rất đơn giản để thiết lập một phương pháp chung có thể áp dụng cho bất kỳ vấn đề phức tạp Hình 2 cho thấy một cấu trúc liên kểt mạng đơn giản trong đó có năm nút nằm trên một đường thẳng Các nút được đặt như nhau từ vị trí 0 m đến vị trí 80 m và trạm cơ sở (BS) đặt trên vị trí 175 m Trong các ứng dụng cảm biến, tất cả các nút cảm biến sẽ gửi dữ liệu theo định kỳ đến các trạm cơ sở Một vòng truyền tải dữ liệu được định nghĩa là khoảng thời gian để gửi một đơn vị dữ liệu đến trạm gốc Vì vậy, tuổi thọ của mạng cảm biến được định nghĩa là tổng số vòng gửi dữ liệu đến các trạm gốc đến khi nút đầu tiên tắt Tất cả các nút bắt đầu với lưu trữ pin bằng 500.000 đơn vị Vấn đề là tối đa hóa tổng số vòng gửi dữ liệu đến các trạm gốc đến khi nút cảm biến đầu tiên chạy hết pin.

o -o -o - o -

Q-0 m 2 0 m 4 0 m 6 0 m 80m

Hình 2 Một cấu trúc liên kết mạng đơn giản của 5 nút trên một đường thẳng

Vì có năm nút và chỉ có một CH, có năm lựa chọn tốt cho các CH trong mỗi vòng Ví dụ,

tiêu hao năng lượng của nút 1 khi nút 5 trở thành một CH, c\ là (80-0) 2 = 6400, các tiêu hao năng lượng của nút 1 khi nút 1 trở thành CH, c\ là (175-0) 2 = 30.625.

Bảng 1: Năng lượng tiêu haoc' (đơn vị) mỗi vòng

175m

7

Tối đa: y^x

Một thuật toán heuristic cụm dựa trên định tuyến mới.

Trở lại với các mạng trong Hình 2 , khi các nút cảm biến bắt đầu gửi dữ liệu đến các trạm

cơ sở, nút 5 được đề cử là CH vì Bảng 1 cho thấy rằng lựa chọn này ngốn dung lượng pin của tất cả các nút cảm biến chậm hơn so với các lựa chọn khác Sau một vài vòng, năng lượng pin của nút này sẽ giảm mạnh một cách nhanh chóng hơn so với các nút khác.Vì vậy, vị trí CH cần phải được tái phân bổ giữa các nút cảm biến để các năng lượng dư tối thiểu của tất cả các nút cảm biến được tối đa hóa Khi quá trình này được lặp đi lặp lại trong mỗi vòng, nút có pin yếu bị tránh làm CHs, và năng lượng được phân bố hợp lý giữa tất cả các nút cảm biến cho nên thời gian hệ thống được kéo dài cho đến khi không

có thêm sự lựa chọn nào tốt hơn và một nút cảm biến tắt Một phương pháp heuristic được gọi là năng lượng dư (RE) và được định nghĩa như dưới đây:

RE: Trên mỗi vòng của quả trình truyền dữ liêu tới tram cơ sở chon môt nút cảm

biến làm C H để tối đa hóa lượns n ă m ỉươns tối thiểu còn lai của tất cả các nút cảm biến.

Ta có:

N: số lượng nút cảm biến lập chỉ mục từ 1 tới N

s : một giải pháp hiện tại

/ (í) :Năng lượng dư tối thiểu của tất cả các nút với giải pháp s

s0 : Giải pháp tốt nhất cho tới nay

Khỏi tạo: 50 <- 0

For ( í từ 1 to AO

N ếu£>0khi đÓ50 =s

8

Kết quả: sữ làgiải pháp CH thu được từ các thuật toán RE (kết thúc mã)

Kết quả mô phỏng định tuyến theo cluster

Trong mô phỏng, 100 mạng cảm biến 50-nút ngẫu nhiên được tạo ra Mỗi nút bắt đầu với 5.000.000 đon vị năng lượng Trong các hoạt động cảm biến, tất cả các nút cảm biến sẽ gửi

dữ liệu theo định kỳ để các trạm cơ sở Một vòng truyền tải dữ liệu được định nghĩa là khoảng thời gian để gửi một đơn vị dữ liệu đến trạm gốc.

Thuật toán LEACH [4] và RE được chạy trên 100 topo mạng trong khi thay đổi số lượng của CHs 1-12, và tuổi thọ của hệ thống và mức tiêu hao năng lượng cho mỗi vòng được ghi lại Các thông số mạng, các vị trí cảm biến và vị trí trạm gốc được định nghĩa như sau

Network size (100m X100m)

Base station (50m,175m)

Số lượng nút cảm biến: 50 nodes

Vị trí nút cảm biến: ngẫu nhiên

Mô hình năng lượng: E' = a d 2, a = 1

Hình 3 so sánh tuổi thọ (số vòng) giữa LEACH và RE tại số CHs bằng 2 Có thể nhìn thấy từ kết quả là RE cung cấp hiệu suất tuổi thọ tốt hơn.

The system lifetime over different topologies

«/>

•a

c 3 o

2000

1500

o 1000

V u

Hình 3: Tuổi thọ 100 mạng ngẫu nhiên 50-nút

Tiếp theo, hiệu suất của thuật toán tốt nhất (RE) và giải pháp tối ưu được so sánh, số lượng các CHs được đặt là 2 trong cả hai phương pháp Cả hai phương pháp này được chạy trong vòng 100 topo mạng bên trên và tỷ lệ giữa tuổi thọ của RE và phương pháp tối

ưu được ghi lại Đối với việc tính toán các giải pháp tối ưu, chúng tôi sử dụng GNƯ Linear Programming Kit (GLPK) và Mixed Integer Programming (MIP) giải GLPK là

một gói phần mềm lập trình GNƯ tuyến tính miễn phí cho việc giải quyết các chương trình quy mô lớn tuyến tính (LP), Integer Programming Mixed (MIP).

Hình 4 cho thấy ràng RE có kết quả rất gần các giải pháp tối ưu trong khi LEACH [4] chỉ đạt được một nửa của các giải pháp tối ưu.

Lifetime ratio between RE, LEACH and the

optimum solutions1

Network topology

Hình 4: Tỷ lệ số vòng giữa RE và các giải pháp tối ưu

4.2 Kết quả nghiên cứu định tuyến theo chuỗi

Trong phần tiếp theo, chúng tôi đã đề xuất hai phương pháp để tối ưu hóa tuổi thọ mạng bằng phương pháp Integer Linear Programming (ILP) Phương pháp đầu tiên được áp dụng cho việc định tuyến dựa trên chuỗi, phương pháp thứ hai có thể được áp dụng cho bất kỳ định tuyến nào.

Phương pháp 1:

Chúng tôi xác định n là số lượng các nút cảm biến, và có số lần X của nút j trờ thành một

CH Trong định tuyến dựa trên chuỗi, chỉ có một CH được chọn mỗi vòng Vì vậy, có n lựa chọn có thể của CHs v ấ n đề lựa chọn các CHs được đưa ra như sau:

Trong đóc' là năng lượng sử dụng của Nút ỉ để gửi một đơn vị dữ liệu trong một vòng, khi Nút j trở thành CH và Eì là lưu trữ năng lượng ban đầu của Nút i.

Phương pháp 2:

Một bộ cảm biến Ns được triển khai trong một khu vực để giám sát một số hiện tượng vật

lý Các bộ này được gọi là s = {sl Sn}.Cảm biến i tạo ra lưu lượng Q bps Tất cả các

dữ liệu được tạo ra cuối cùng phải gửi đếm một nút duy nhất, dán nhãn s 0 Ọ i j là lưu lượng

trên liên kết (i, j) trong thời gian T Mỗi node i có năng lượng pin ban đầu của Ei, và lượng năng lượng tiêu thụ trong việc truyền một gói tin qua liên kết Lạj) là elụ.

Một giải pháp Heuristic mới

Một thuật toán Heuristic RE chain được đề xuất.Trong các thuật toán RE_chain, các vị trí

CH được phân bổ lại giữa các nút cảm biến để các năng lượng dư tối thiểu của tất cả các nút cảm biến được tối đa hóa Các thuật toán heuristic (RE chain) được đưa ra như sau:

RE-Chain:

Trong mỗi vòng của truyền dữ liệu đến các trạm gốc, chọn một nút cảm biến như là một nút lãnh đạo cho các chuỗi để tối đa hóa năng lượng dư tối thiểu của tất cả các nút cảm ứng sau khi gửi dữ liệu trong chu kỳ đấy.

Ta có:

N: số lượng nút cảm biến từ 1 tới N

s: giải pháp CH hiện tại

/ (s): Năng lượng dư tối thiểu của tất cả các nút với giải pháp s

SQ :Giải pháp tốt nhất sẽ có

Thuật toán RE Chain:

11

Khởi tạo: sữ <r-0

Có: (5 từ 1 tới AO

S = f ( s ) - f ( s Q)

Nếu ^ > 0 thì So=s

Kết quả: s0 là giải pháp CH thu được từ các thuật toán RE chain

Mô phỏng kết quả định tuyến theo chuỗi

Để đánh giá hiệu suất của RE chain và so sánh hiệu suất của PEGASIS [5] và LEACH [4], một số mô phỏng trong Visual c ++ được phát triển Trong mô phỏng, 100 mạng cảm biến 100-node ngẫu nhiên được tạo ra.Mỗi nút bắt đầu bằng 1 J năng lượng.Các thiết lập mạng cho các mô phỏng trong phần này được đưa ra dưới đây.Các mô hình năng lượng được sử dụng trong.

Quy mô mạng lưới: (100m*100m)

Trạm cơ sở: (50m, 300m)

Quy mô tin nhắn dữ liệu: 4000bits

Thông điệp truyền thông: 200bits

Vị trí nút cảm biến: uniform placed in the area

Mầu năng lượng: =50* J, =10* J/biƯm2 và =0.0013* J/biưm4

Hình 5 cho thấy tỷ lệ số vòng của RE chain cung cấp kết quả trong vòng 1% của các giải pháp lập trình tuyến tính.

Ratio between the number of rounds of R E_chain

and RE_w ith ILP

Hình 5: Tỷ lệ số vòng giữa RE chain và mô hình ILP

Để so sánh hiệu suất của RE chain, PEGASIS, và LEACH vào các topo mạng này.Tính trung bình, LEACH, PEGASIS, và RE chain thực hiện 602, 890, và 1305 vòng tương ứng.

Lifetime over different topologies

- • — R E _ c h a in

- ■ - L E A C H

—*e— P E G A S IS

Network topology

Hình 6: số vòng với 100 nút ngẫu nhiên

Trong phần này, chúng tôi đã tìm hiểu về giao thức định tuyến AODV, từ các tin nhắn RJREQ và RREP các nút sẽ có thông tin định tuyến Nếu thông tin định tuyến là mới, các nút

sẽ thêm vào bảng định tuyến, ngược lại nếu thông tin định tuyến đã tồn tại nó chỉ cập nhập bảng định tuyến.

Một số phương pháp giao thức định tuyến như ERS, EERS đưa ra tiêu chí lựa chọn

đường là tham số hop count Nó đảm bảo các tuyến đường ngắn nhất sẽ được lựa chọn do

đó tiết kiệm năng lượng của toàn bộ mạng lưới Tuy nhiên, trong phương pháp này, các nút

ở trung tâm hoặc các nút với năng lượng thấp sẽ ngừng làm việc nhanh chóng.Nó ảnh hưởng đến thời gian hoạt động của mạng Trong chương này, tác giả đề xuất một giao thức

định tuyến cân bàng mức năng lượng tiêu thụ dựa hai tham số là hop count và năng lượng

các nút Vì vậy, các tuyến đường với các nút năng lượng thấp không được chọn Do đó nó làm tăng cường thời gian hoạt động và thông lượng của mạng WANS.

Năng lượng trong việc lựa chọn này là năng lượng nhỏ nhất của các nút mà thông điệp

định tuyến đi qua Trường rq min energy sẽ được thêm vào tin nhắn yêu cầu RREQ và trường rp energy sẽ được thêm vào tin nhắn trả lời RREP Tại các nút gửi đầu tiên, trường

này sẽ được thiết lập là vô cực và được cập nhật khi thông điệp đi qua mỗi nút.

13

rp_energy trong tin nhắn RREP được khởi tạo là vô cực Nút s sẽ gửi tin nhắn đến nút A

Nút A sẽ so sánh giá trị của trường rq_min_energy và rp_energy Năng lượng của A là 12

Có nghĩa là nút A có năng lượng thấp hơn so với giá trị của trường này.Giá trị của trường sẽ được thiết lập là 12 Sau đó nút A sẽ gửi tin nhắn đến nút B, nút B tiếp tục so sánh và thiết lập giá trị là 5 Và tin nhắn này sẽ gửi cho nút c Năng lượng của nút c là 11, nó cao hon giá trị của trường vì vậy giá trị của trường không đổi Tiếp tục tính, ta sẽ có năng lượng thấp nhất của các nút trong con đường tin nhắn mà đi qua.

Viêc đinh tuyến sẽ dưa vào tỉ số giữa: - -°-pgQU71t

rain jmergy Theo công thức, việc định tuyến sẽ lựa chọn đường đi có tham số min energy là lớn nhất

và có giá trị Hop count là nhỏ nhất.

14

Hình 8 Trình bày phương pháp cân bằng năng lượng tiêu thụ Trong hình 8, nút nhận một tin nhắn RREQ hoặc RREP, nếu tin nhắn là mới, thì nó sẽ

thêm mới vào bảng định tuyến ngược lại nếu định tuyến nhận được có tỉ số giữ hopcount

min ja n o r g y

nhỏ hơn _ 0pC0U— trước thì nó sẽ cập nhật vào bảng định tuyến thay cho định tuyến cũ

Phương pháp Heuristic SPJRE cho vấn đề định tuyến trong mạng cảm biến.

Phương pháp định tuyến tiết kiệm năng lượng được thực hiện để kéo dài thời gian sống của WASN có một số đặc điểm sau: Một vòng truyền dữ liệu được định nghĩa là khoảng thời gian một nút nguồn ngẫu nhiên truyền dữ liệu đến một nút đích ngẫu nhiên Thời gian sống của WASN được định nghĩa là tổng số vòng gửi dữ liệu giữa các nút cảm biến cho đến khi nút đầu tiên hết năng lượng Phương pháp định tuyến Heuristic được tóm tắt bên dưới Đường đi ngắn nhất cho những phương pháp được tính toán bằng cách sử dụng thuật toán Dijkstra.

Thuật toán SP RE được phát biểu như sau:

15

w (/) ~ tronS đó e(i) là năng lượng còn lại của nút j trên liên kết Cho một nguồn nút

s và một nút đích d, tìm một đường đi đơn u từ s tới d sao cho tổng trọng số của tất cà các liên kết tham gia trong việc truyền tải dữ liệu là nhỏ nhất.

Z ỈV(i) is m in im ized

ie ĩ\-d

Hình 9 minh họa thuật toán SP RE, với nút N I là nguồn, nút N6 là đích sẽ có 2 con đường dẫn từ N I đến N6 với tổng nghịch đảo mức năng lượng còn lại của 2 đường đi là: -Tổng mức tiêu thụ năng lượng cho đường đi (1, 2, 3, 6) là:

E(W,« = f + ^ + f = 0.5 + 1 + 1=2.5

**2 “3 »*6 -Tổng mức tiêu thụ năng lượng cho con đường (1,4, 5, 6) là:

E(1,4,5,6) = — + — + — = 1 + 1 + 1 = 3

Chủng ta hãy xác định một trọng số của một liên kết trên bất kỳ con đường nào là:

Do đó, các thuật toán SPJRE sẽ chọn đường dẫn (1, 2, 3, 6).

Hình 9 Phương pháp SPJRE

16

Kết quả mô phỏng

Trong mô hình mô phỏng thuật toán Heuristic và mô hình toán, tác giả đã tạo ra mô hình mạng với 30 nút được gieo ngâu nhiên 100 lần để sinh ra topology mạng Mỗi nút có mức năng lượng ban đầu là 1J, cấu hình mạng sử dụng trong mô phỏng như sau:

+ Kích thước mạng: (100m X1 OOm)

+ Vị trí Base station: 50, 175

+ Số lượng Sensor : 30 nút

+ Vị trí của sensor: Đặt ngẫu nhiên trong vùng.

+ Mức năng lượng: Eelec =5Ỡ*10"9 J, s f i = 10*W nJ/bit/m2 and

e =0.0013*\(Tn J/bit/m4mp

Tổng năng lượng truyền dẫn của tin nhắn được tính bằng: Et = kEeiec + £ampkcT

Năng lượng tiếp nhận được tính bằng: Er = kEeiec

Trong đó: Eeìec là năng lượng tiêu hao của mạch điện tử để mã hóa hoặc giải mã một bit, k là kích thước tin nhắn, €amp là hằng sổ khuếch đại và d là khoảng cách giữa nút phát và nút

nhận.

Hoạt động của mỗi mạng cảm biến được chia thành vòng.Trong mỗi vòng, một nút nguồn ngẫu truyền dữ liệu đến một nút đích ngẫu nhiên.Quá trình này được lặp đi lặp lại cho đến khi nút cảm biến đầu tiên hết năng lượng và thời gian hoạt động phương pháp định tuyến trong mỗi cấu trúc liên kết mạng được ghi lại.Trung bình số vòng thực hiện được với thuật toán SP RE là 136 lượt, như minh họa hình 10.

Đ a i h ọ c q u ô c g i a h à n ô i

I g U N G TÂ M THÔNG TIN THLI V Ẹ N

17

Hình 10 Số vòng hoạt động với các topology mạng khác nhau

Trong mô hình toán, sử dụng phần mềm GNU Linear Programming Kit (GLPK) kết họp với

ngôn ngữ lập trình AMPL để tìm ra nghiệm tối ưu, kết quả như hình 11.

Trong hình 11, thể hiện tỉ lệ giữa số vòng đạt được của thuật toán SP RE và Mô hình toán học cho vấn đề tối ưu hỏa định tuyến trong WSN.

Qua kết quả trên, thuật toán SP RE cho kết quả rất gần với nghiệm của phương pháp tối

ưu quy hoạch tuyến tính (có tỉ lệ <1%) Điều này chứng tỏ, thuật toán đem lại hiệu quả năng lượng cao trong mạng WASNs, tức là góp phần vào việc tăng thời gian hoạt động của mạng cảm biên không dây.

18

5 Đánh giá về các kết quả đã đạt được và kết luận

Nghiên cứu này phát triển những phương pháp định tuyến mới trong mạng cảm biến, đi kèm theo những mô hình toán học và phương pháp giải Những đóng góp này đã được xuất bản tại các tạp chí danh tiếng mang lại uy tín cho Đại học Quốc gia Hà Nội và Việt Nam.

Nghiên cứu cũng góp phần nghiên cứu và triển khai các mạng cảm biến trong nhiều ứng dụng quân sự và dân sự, chẳng hạn như phát hiện mục tiêu từ xa, theo dõi thời tiết, dự báo thời tiết, thăm dò tài nguyên thiên nhiên và quản lý thiên tai.

6 Tóm tắt kết quả (tiếng Việt và tiếng Anh)

Tóm tắt bằng tiếng Việt Tiến bộ mới trong công nghệ điện tử đã cho phép sản xuất các bộ cảm biến nhỏ và chi phí thấp đồng thời kết hợp cảm biến, xử lý tín hiệu và khả năng thu phát không dây Các thiết bị này có thể được nối mạng với nhau để hình thành các mạng cảm biến không dây (WSN) Mặc dù có nhiều ứng dụng tiềm năng, các mạng cảm biến không dây vẫn còn phải đối mặt với một số thách thức mà các mạng không dây khác, như các mạng di động không có Thách thức khó khăn nhất của các thiết kế của các mạng cảm biến không dây là năng lượng hạn chế của pin của các thiết bị cảm biến Điều này giới hạn thời gian hoạt động mà các mạng cảm biến không dây có thể hoạt động trong các ứng dụng Giao thức định tuyến đóng một phần quan trọng trong hiệu quả năng lượng của các mạng cảm biến không dây (WSNs),

vì dữ liệu truyền thông chiếm phần lớn các nguồn tài nguyên năng lượng của mạng Do đó, nghiên cứu này tập trung vào phát triển các thuật toán định tuyến hỗ trợ hiệu quả năng lượng.

Nghiên cứu thiết kế và mô phỏng thuật toán định tuyến dựa theo cluster, định tuyến theo chuỗi và định tuyến đa chặng đem lại hiệu quả năng lượng cho mạng cảm biến không dây Ket quả nghiên cửu sẽ được xuất bản tại các tạp chí có uy tín trong và ngoài nước mang lại thương hiệu cho Đại học Quốc gia Hà Nội

Tóm tắt bằng tiếng Anh Recent advances in wireless and electronic technologies have enabled the manufacture o f small and low-cost sensors that incorporate sensing, processing and wireless communication capabilities A large number o f these devices can be networked together to form wireless sensor networks These networks are deployed in numerous military and civil applications,

19

such as remote target detection, weather monitoring, weather forecast, natural resource exploration and disaster management Despite having many potential applications, wireless sensor networks still face a number o f challenges due to their particular characteristics that other wireless networks, like cellular networks or mobile ad hoc networks do not have The most difficult challenge o f the design o f wireless sensor networks is the limited energy resource o f the battery of the sensors This limited resource restricts the operational time that wireless sensor networks can function in their applications Therefore, many protocols have been designed for wireless sensor networks (WSNs), where the energy resource is an essential design concern.

This research concentrates on developing routing algorithms that support energy efficiency These algorithms are designed to cany out data communication while prolonging the operation time o f WSNs.

In summary, this research develops cluster-based, chain-based and multi-hop routing methods for WSNs These proposed methods significantly improve the lifetime o f these networks These contributions have been and will be published in prestigious journals and bring prestige to the National University o f Hanoi and Vietnam Also, this research contributes to the research and the deploy o f multiple sensor networks in military and civilian applications, such as remote target detection, weather monitoring, weather forecasting, natural resource exploration and management natural disasters.

References

1 Nguyen Thanh Tung, Nguyen Van Due, optim izing the Operating Time of

Wireless Sensor Network, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, January 2013, ISSN: 1687-1499, DOI: 10.1186/1687-1499-2012- 348

2 Nguyen Thanh Tung, Phan Cong Vinh; The Energy-Aware Operational Time of

Wireless Ad-hoc Sensor Networks; ACM/Springer Mobile Networks and Applications (MONET) Journal, Volumn 17, June, 2013; DOI: 10.1007/sl 1036- 012-0403-1

3 Trung Dung Nguyen, Van Due Nguyen, Nguyen T hanh T ung, Trong Hieu Pham, Ngoc Tuan Nguyen, Wakasugi Koichiro, “Routing Dual Criterion Protocol”, in ICƯIMC 2013: The 7th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication.

4 Heinzelman, W.B., Chandrakasan, A.P.: An Application Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks: IEEE Transaction on Wireless Communications, 1(4), Oct 2002, pp 660-670

5 S Lindsey and c Raghavendra Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems IEEE Aerospace Conference, 2002.

6 Nguyen T hanh Tung, Huynh Thi Thanh Binh; “Base station location -Aware Optimization Model o f the lifetime of wireless sensor networks”; Mobile Networks and Applications (MONET), May, 2015; DOI 10.1007/sl 1036-015- 0614-3

7 Nguyen T hanh Tung; “Energy-Aware Optimization Model in Chain-Based Routing”, ACM/Springer Mobile Networks and Applications (MONET) Journal, April 2014, Volume 19, Issue 2, pp 249-257

8 Nguyen T hanh Tung, Nguyen Sy Minh; “Power-A ware Routing for Underwater

Wireless Sensor Network”; Context-Aware Systems and Applications (LNICST 128), Springer pp 97-101, (2014)

9 Q unfeng D ong: M axim izing System L ifetim e in W ireless Sensor N etw orks In: Information Processing in Sensor Networks, pp 13-19 (2005)

10 Shebli F., CNRS, Dayoub I., M ’foubat A.O., Rivenq A., Rouvaen J.M.: Minimizing Energy Consumption within Wireless Sensors Networks Using Optimal Transmission Range between Nodes In: Signal Processing and Communications, IEEE International Conference, pp 105-108 (2007)

11 Peng Cheng, Chen-Nee Chuah, Xin Liu: Energy-aware Node Placement in Wireless Sensor Networks In: Global Telecommunications Conference, vol 5,

pp 3210-3214(2004)

12 Najmeh Kamyabpour, Doan B Hoang: Modeling Overall Energy Consumption in

Wireless Sensor Networks arXiv preprint arXiv: 1112.5800 (2011)

13 M ajid I K han, W ilfried N G ansterer, G uenter H aring: Static vs M obile Sink: The Influence o f Basic Parameters on Energy Efficiency in Wireless Sensor Networks In: Computer Communications, vol 36, issue 9, pp 965-978 (2013)

14 Lourthu Hepziba Mercy M., BalamuruganK., Vijayaraj M.: Maximization of Lifetime and Reducing Power Consumption in Wireless Sensor Network Using Protocol In: International Journal of Soft Computing and Engineering, vol 2, issue 6, pp (2013)

15 Ioannis Ch Paschalidis, R uom inW u: R obust M axim um L ifetim e R outing and Energy Allocation in Wireless Sensor Networks In: International Journal of Distributed Sensor Networks, vol 2012, Article ID 523787, 14 pages (2012)

16 J H Chang, L Tassiulas: Maximum Lifetime Routing in Wireless Sensor Networks In: IEEE/ACM Transactions on Networking, vol 12, no 4, pp 609-

619 (2004)

17 A G iridhar, p R K um ar: M axim izing the Functional Lifetim e o f Sensor Networks In Proceedings of the 4th International Symposium on Information Processing in Sensor Networks (IPSN ’05), pp 5-12 (2005)

18 H Nama, N Mandayam: Sensor Networks over Information Fields: Optimal Energy and Node Distributions In Proceedings o f the IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC ’05), vol 3, pp 1842—

1847 (2005)

19 H oai A n L e Thi, Q uang Thuan N guyen, K hoa T ran Phan, Tao Pham D inh: DC Programming and DCA Based Cross-layer, Optimization in Multi-hop TDMA Networks In: The 5th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems, LNCS 7803, pp 398-408, Malaysia (2013)

21

20 Zhao Cheng, Mark Perillo, Wendi B Heinzelman: General Network Lifetime and Cost Models for Evaluating Sensor Network Deployment Strategies In: IEEE Transactions on Mobile Computing, vol 7, no 4, pp 484-497 (2008)

2 1 Yibui Li, Gaoxi Xiao, Gurpreet Singh, Rashmi Gupta: Algorithms for Finding Best Location of Cluster Heads for Minimizing Energy Comsumption in Wireless Sensor Networks In: Wireless Network, vol 19, issue 7, pp 1755-1768 (2013)

22 Nguyen Thanh Tung, Dinh Ha Ly, Huynh Thi Thanh Binh, Maximizing the lifetime of wireless sensor networks with the base station location In: Nature of Computation and Communication, DOI: 10.1007/978-3-319-15392-6 11, ISSN: 1867-8211, Springer International Publishing, pp 108 - 116 (2014)

PHẦN III SẢN PHẨM, CÔNG BỐ VÀ KÉT QUẢ ĐÀO TẠO CỦA ĐÈ TÀI

3.1 Ket quả nghiên cứu

Đánh giá chung

(Đạt, không đạt)

1 Công trình công bố trên tạp chí khoa học quốc tế theo hệ thống ISI/Scopus

1.1 Nguyen Thanh Tung, Huynh

Thi Thanh Binh; “Base station

location -Aware Optimization

Model o f the lifetime of

Applications (MONET), May,

5 Bài báo trên các tạp chí khoa học của ĐHQGHN, tạp chí khoa học chuyên

ngành quốc gia hoặc báo cáo khoa học đăng trong kỷ yếu hội nghị quốc tế

5.1 Nguyên Thanh Tung, Dinh Ha

Ly, Huynh Thi Thanh Binh;

“Maximizing the lifetime of

wireless sensor networks with

the base station location” In:

Nature o f Computation and

Communication, LNICST 144,

Springer pp 108 - 116 (2015)

X

5.2 Nguyen Thanh Tung, Phan

Cong Vinh ; Heuristic solutions

for the lifetime problem oJ

wireless sensor networks; 2nd

International Conference on

Nature o f Computation and

x /

23

Communication, Springer

March 2016

5.3 Phan Cong Vinh* and Nguyen

Thanh Tung**; Currying Self-*

Context-Aware Systems and

(số tháng/sổ tiền)

Công trình công bố liên quan

(Sản phẩm KHCN, luận án, luận

văn)

Đã bảo vê •

Nghiên cứu sinh

24

Học viên cao học

Ghi chú:

Gửi kèm bản photo trang bìa luận án/ luận văn/ khóa luận và bằng hoặc giấy chứng nhận nghiên cứu sinh/thạc sỹ nếu học viên đã bảo vệ thành công luận án/luận văn-

- Cột công trình công bố ghi như mục III 1.

PHẦN IV TỔNG HỢP KÉT QUẢ CÁC SẢN PHẨM KH&CN VÀ ĐÀO TẠO CỦA

Sô lượng

đã hoàn thành

1 Bài báo công bố trên tạp chí khoa học quốc tế theo hệ

xuất bản

3 Đăng ký sở hữu trí tuệ

4 Bài báo quốc tế không thuộc hệ thống ISI/Scopus

5

Sô lượng bài báo trên các tạp chí khoa học của

ĐHQGHN, tạp chí khoa học chuyên ngành quốc gia

hoặc báo cáo khoa học đăng trong kỷ yếu hội nghị quốc

tế

6 Báo cáo khoa học kiến nghị, tư vấn chính sách theo đặt

hàng của đơn vị sử dụng

7 Kết quả dự kiến được ứng dụng tại các cơ quan hoạch

định chính sách hoặc cơ sở ứng dụng KH&CN

PHẦN V TÌNH HÌNH s ử DỤNG KINH PHÍ

25

TT Nội dung Kinh phí (Triệu)

3 Điều tra, khảo sát, thí nghiệm, thu thập số

(Chi p h í thuê mướn NCS, học viên cao học Phù

hợp với mục 25)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

-Hà Nội, ngày <z o2_ tháng 4 năm 2014

QUYẾT ĐỊNH

GIÁM ĐỐC ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

Căn cứ Nghị định số 186/2013/NĐ-CP ngày 17/11/2013 của Chính phủ

về Đại học Quốc gia;

Căn cứ Hướng dẫn quản lý hoạt động Khoa học và Công nghệ ở Đại học

Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) được ban hành theo Quyết định số 1895/QĐ-KHCN

ngày 24/6/2010 của Giám đốc ĐHQGHN;

Căn cứ Quyết định số 1122/QĐ-ĐHQGHN ngày 07/4/2014 của Giám đốc

ĐHQGHN về việc phê duyệt danh mục đề tài cấp ĐHQGHN năm 2014;

Xét đề nghị của Tiưởng Ban Khoa học Công nghệ,

QUYẾT ĐỊNH:

Điều 1 Phê duyệt đề tài nghiên cứu khoa học cấp ĐHQGHN năm 2014,

mã số QG 14.57 “£>ề xuất thuật toán định tuyến theo Cluster, theo chuỗi và đa

chặng đem lại hiệu quả năng lượng trong mạng cảm biển không dây” (thuyết minh

đề cương đề tài kèm theo) Bổ nhiệm Ts Nguyễn Thanh Tùng, Khoa Quốc tế,

ĐHQGHN làm chủ nhiệm đề tài.

Điều 2 Thời gian thực hiện đề tài QG 14.57 là 24 tháng kể từ ngày ký

quyết định Tổng kinh phí thực hiện đề tài là 200 triệu đồng (Hai trăm triệu đồng),

kinh phí cấp năm 2014 là 100 triệu đồng, kinh phí cấp năm 2015 là 100 triệu đồng

lấy từ nguồn kinh phí khoa học công nghệ của ĐHQGHN.

Điều 3 Chánh Văn phòng, Trưởng Ban Khoa học Công nghệ, Chủ nhiệm Khoa

Quốc tế và TS Nguyễn Thanh Tùng có trách nhiệm thi hành quyết định n à y /

qỹ>n-KT GIÁM ĐỐC

Nơi nhăn:

- Như Đieu 3;

- Lưu: VT, KHCN, P5.

ĐẠI HỌC QUỒC GIA HÀ NỘI CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Căn cứ Thông tư số 93/2006/TTLT/BTC-BKHCN ngày 04/10/2006 Hướng dẫn chế độ khoán kinh phí của đề tài, dự án khoa học và công nghệ sử dụng ngân sách nhà nước.

Căn cứ quyết định số 1895/QĐ-ĐHQGHN ngày 24/6/2010 của Giám đốc ĐHQGHN về việc Ban hành hướng dẫn quản lý hoạt động khoa học - công nghệ ở ĐHQGHN.

Chúng tôi gồm:

Bên giao (Bên A): Khoa Quốc tế - Đại học Quốc gia Hà Nội

Bên nhận (Bên B ) : TS Nguyễn Thanh Tùng

Đơn vị công tác: Bộ môn Khoa học Tự nhiên và Công nghệ

Điện thoại: 0962988600

E-mail: tungnt@isvnu.vn

là Chủ nhiệm đề tài mã số QG 14.57

Hai bên thoả thuận kí kết hợp đồng nghiên cứu khoa học với những điều khoản sau :

Điều 1: Bên B cam kết thực hiện đề tài:

Tên đề tài: “Đề xuất thuật toán định tuyến theo Cluster, theo chuỗi và đa chặng đem lại hiệu quả năng lượng trong mạng cảm biến không dây”

Mã số: QG.14.57

Điều 2: Kinh phí và thời gian thực hiện nhiệm vụ:

Thời gian thực hiện nhiệm vụ: 16 tháng kể từ tháng 4/2014

Tổng kinh phí được duyệt: 200 triệu đồng, trong đó:

Kinh phí năm 2014: 100 triệu đồng

Kinh phí năm 2015: 100 triệu đồng

Điều 3: Trách nhiệm của bên B :

- Thực hiện đúng nội dung nghiên cứu, tiến độ và kết quả của đề tài theo Đề cương đề tài đã được phê duyệt.

- Viết Báo cáo tiến độ thực hiện và báo cáo tổng kết đề tài theo mẫu quy định.

- Chi tiêu kinh phí được cấp theo đúng dự toán, đúng chế độ tài chính hiện hành và quyết toán với Phòng tài vụ, Khoa Quốc tế thành 2 đợt theo năm tài chính.

- Hoàn thành các sản phẩm khoa học theo nội dung và tiến độ thực hiện của đề tài theo 2 đ ợ t: đợt 1 (trước ngày 31/12/2014), đợt 2 (trước ngày 31/5/2015).

Đợt 1 : Báo cáo tiến độ thực hiện năm thứ nhất

Đợt 2 : Báo cáo tổng kết đề tài

Điều 4: Trách nhiệm của Bên A :

- Cấp kinh phí cho Bên B theo đúng tiến độ thực hiện đề tài Bên A cấp kinh phí đợt 1 ngay sau khi hai bên ký kết hợp đồng, cấp kinh phí đợt 2 ngay sau khi Bên B thanh quyết toán xong kinh phí đợt 1.

- Tổ chức đánh giá tiến độ thực hiện và nghiệm thu đề tài theo quy định hiện hành.

Điều 5: Quyền sở hữu trí tuệ

Quyền sở hữu trí tuệ (SHTT) đối với kết quả nghiên cứu của đề tài/ dự án thuộc về ĐHQGHN.

- Tác giả (chủ nhiệm đề tài/ dự án hoặc nhóm cộng tác) là người trực tiếp thực hiện đề tài/ dự

án được hưởng quyền tác giả theo quy định của pháp luật.

- Hai bên có trách nhiệm thoả thuận về quyền nộp đơn đăng ký quyền SHTT đối với kết quả nghiên cứu và việc phân chia lợi ích được thoả thuận giữa các bên trên cơ sở các quy định trong Luật SHTT.

Hai bên có trách nhiệm bảo mật các kết quả nghiên cứu theo quy định hiện hành Nếu tác giả hoặc bên B muốn phổ biến, sử dụng kết quả nghiên cứu thì phải có sự thoả thuận bằng văn bản với ĐHQGHN và cơ quan chủ trì.

- Hai bên cam kết thực hiện đúng các điều khoản đã được ghi trong hợp đồng, bên nào vi - phạm sẽ phải chịu hoàn toàn trách nhiệm theo các quy định hiện hành Trong quá trình thực hiện hợp đồng, hai bên phải thông báo cho nhau những vấn đề nảy sinh và cùng nhau bàn bạc giải quyết.

- Hợp đồng này làm thành 05 bản có giá trị như nhau, mỗi bên giữ 01 bản, 01 bản lưu Văn thư,

02 bản gửi đến Phòng Tài vụ, Khoa Quốc tế.

Điều 6:

BÊN B

Hà Nội, ngày 25 tháng 4 năm 2014

ĐẠI DIỆN BÊN A

TS Nguyễn Thanh Tùng

C hủ trì đề tài: TS N guyễn T hanh Tùng

Đ ơn vị: K hoa Quốc tế

Đ H Q G H N

H À N Ộ I, 2014

THUYẾT MINH ĐÈ CƯƠNG ĐÊ TÀI NGHIÊN c ứ u KHOA HỌC VÀ CỘNG NGHỆ CẤP ĐHQGHN

(Đề tài nhóm B )

(Yêu cầu không thay đỗi trình tự các mục, không xóa những gợ i ỷ ghi ừ-ong ngoặc)

/ THÔNG TIN CHUNG VÈ ĐÈ TÀI

3 - Mục tiêu và sản phẩm dự kiến của đề tài

3.1.Mục tiêu ( Bám sát và cụ thế hỏa định hướng mục tiêu theo đặt hàng - nếu có )

Đề tài hướng tới các mục tiêu chính sau đây:

• N g h iê n c ứ u , th iế t k ế, m ô p h ỏ n g th u ậ t to á n đ ịn h tu y ế n d ự a th e o c lu s te r, đ ịn h tu y ế n th ec

chuỗi và định tuyến đa chặng đem lại hiệu quả năng lượng cho mạng cảm biến không dây.

• So sánh kết quả giữa các phương pháp ưên với các mô hình toán.

• Đào tạo nhân lực trình độ thạc sỹ, tiến sỹ chất lượng cao, công bố quốc tế các kết què nghiên cứu.

3.2 Sản p h ẩm (Ghi tóm tắt tên các sản phẩm nêu ở m ục 12 và III - 21,22,23,24,25,26)

- Quy trình, thuật toán

- Số bài báo đăng tạp chí quốc tế có uy tín: 01 bài báo ISI

- Số báo cáo khoa học, hội nghị khoa học quốc tế: 02 bài báo trong kỷ yếu hội nghị quốc tế

uy tín có phản biện thuộc hệ thống IEEE/Scopus/SpringerLink

- Góp phần đào tạo 01 nghiên cứu sinh tiến sỹ

- Góp phần đào tạo luận văn thạc sỹ: 01

4 - Thòi gian thực hiện: 16 tháng

(Từ tháng 3/2014 đến tháng 6/2015)

5 - Thông tin về tác giả thuyết minh đề cương

Họ và tên: N guyễn Thanh T ùng

Ngày, tháng, năm sinh: 01- 07 - 1979 N am / N ữ: N a m

Học hàm, học vị: T S

1

Chức danh khoa học: G iảng v iê n Chức vụ: Phó chủ nhiệm Bộ môn K hoa học tựnhiên và C ông nghệ (K hoa Q u ố c tếtrự c thuộc Đại học Quốc gia H N )

Đ iện thoại: 0 4 3 5 5 7 5 9 9 2

Tổ chức : 04 3 5 5 7 5 9 9 2 N h à riêng: 04.35635516 M obile: 0962 988 600

Fax: 04 35575992 E-m ail: tungnt@ isvnu.vn

Tên tổ chức đang công tác: K h o a Q uốc tế, Đại học Quốc gia Hà Nội

Địa chi tổ chức : 144 X u ân T hủy, c ầ u Giấy, Hà N ộ i

Tóm tắt hoạt động nghiên cứu của tác giả thuyết minh đề cương

(Các chương trình, đề tài nghiên cứu khoa học đã tham gia, các công trình đã công bố liên quan tới phương hướng của đề tài)

(1) Chủ trì và tham gia các đề tài trong giai đoạn 2008-2013

Thời gian Tên đề tài/công trình Tư cách tham gia Cấp quản lý / nơi công tác

2012-2013

N ghiên cứ u th iế t kế hệ thống

m ạng cảm biến p h ò n g chống cháy tro n g các kho bãi ở V iệt nam

Chủ trì Đề tài cấp Bộ Công Thương

2012-2013 N ghiên cứu, thiết kế hệ thống

đào tạo trự c tuyến E leam ing Chủ trì

Đê tài K H C N câp cơ sờ tại K hoa Ọuốc tế, ĐHQ GHN

(2) Các công trình khoa học công bổ trong giai đoạn 2008 -2013

C ác xuất bản tạp trí

1 Nguyen Thanh Tung, Nguyen Van Due, Optimizing the Operating Time o f Wireless Sensor Network, EURASIP Journal on Wừeless Communications and Networking, January 2013, ISSN: 1687-1499, DOI: 10.1186/1687-1499-2012-348 (SCI-SCIE)

2 Nguyen Thanh Tung, Phan Cong Vinh; The Energy-Aware Operational Time o f Wứeless Ad-hoc

Sensor Networks; ACM/Springer Mobile Networks and Applications (MONET) Journal, Volumn 17, June, 2013; DOI: 10.1007/sl 1036-012-0403-1 (SCI-SCIE)

3 Nguyen Thanh T ung; The power-save protocol of wừeless ad-hoc sensor networks; Mediterranean

Journal o f Computers and Networks, Volume 8, No 4, 2012; ISSN: 1744-2397

4 Trung Dung Nguyen, Van Due Nguyen, Nguyen Thanh Tung, Trong Hieu Pham, Ngoc Tuan Nguyen, Wakasugi Koichiro, “Routing Dual Criterion Protocol”, in ICUIMC 2013: The 7th International

Conference on Ubiquitous Information Management and Communication

5 Trung Dung Nguyen, Van Due Nguyen, Nguyen Thanh Tung, Hung Tin Trinh, Ngoc Tuan Nguyen,

Wakasugi Koichiro, “A New Evaluation O f Particle Filter Algorithm And Apply It To The Wireless Sensor Networks” , in Commantel 2013: International Conference on Computing, Management & Telecommunications

6 Nguyen Thanh Tung, Nguyen Van Due, Nguyen Hai Thanh, Phan Cong Vinh, Nguyen Dai Tho;

Power save protocol using chain based routing; International Conference on Context-Aware Systems and Applications, November 2012,Vietnam; LNCS/LNICST 109, ISBN: 978-1-936968-65-7

2

7 Nguyen Trung Dung, Nguyen Van Due, Nguyen Thanh Tung, Pham Van Tien, Pham Trong Hieu, Wakasugi Koichừo; An Energy-Efficient Ring Search Routing Protocol Using Energy Parameters in Path Selection; International Conference on Context-Aware Systems and Applications, November 2012, Vietnam; LNCS/LNICST 109, ISBN: 978-1-936968-65-7

8 Nguyen Thanh Tung; Heuristic Energy-Efficient Routing Solutions to Extend the Lifetime o f Wừeless Ad-Hoc Sensor Networks; The 4th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems , LNCS 7197, p.487-492 March 2012, Taiwan

Tóm tắt hoạt động đào tạo sau đại học của tác giả thuyết minh đề cưong trong 5 năm trở lạ

2012-2013 Phạm Tuấn C uờng (ThS) Chính Đ ã bảo vệ

6 - Thư ký đề tài (nếu có)

Đ ịa chi: N hà G7 - 144 X uân Thủy - c ầ u G iấy - H à Nội

Tên tổ chức chủ quản đề tài: Đại học Q uốc gia H à Nội

8 - Các tổ chức phối họp chính thực hiện đề tài (nếu cói

1 Tổ chức 1 :

Tên tổ chức chủ trì đề tài: Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

3

Điện thoại: 84.4.37547.461 Fax: 84.4.37547.460

E-mai 1: coltech@ vnu ed u v n

W ebsite: http://w w w coltech.vnu.edu.vn/

Đ ịa chi: N hà E3 - 144 X uân Thủy - c ầ u G iấy - Hà N ộ i

Tên tổ chức chủ quản đề tài: Đại học Q uốc gia Hà N ộ i

Tư cách tham gia (chủ nhiệm đe tài/ủy viên)

Nội dung công việc tham gia

Thời gian làm việc cho đề tài

(Số tháng quy

đ ổ i2)

1 TS Nguyễn Thanh T ùng KQT Chủ nhiệm

Q uản lý chung và định hướng các bước nghiên cứu

V iết báo cáo, bài báo khoa học

( Bám sát và cụ thế hóa định hướng mục tiêu theo đặt hàng - nếu có)

s Đề xuất phương pháp định tuyến theo Cluster

s Đe xuất phương pháp định tuyến theo chuỗi

s Đề xuất phương pháp định tuyến đa chặng

11- Nội dung NCKH

(Nêu rõ nội dung khoa học, công nghệ cần giải quyết, các hoạt động chính để thực hiện các nội dung tạo

ra được sàn phẩm; ý nghĩa, hiệu quà của việc nghiên cứu, phướng án giải quyết, chi rõ nội dung mới, tính

kê thừa phát triển, các nội dung có tính rủi ro và giải pháp khắc phục, ghi rõ các chuyên đề cần thực hiện trong từng nội dung).

Nêu rõ những nội dung nghiên cứu chính, phạm vỉ bao quát của đề tài

• Nội dung 1: Nghiên cứu định tuyến theo Cluster

■S Mô hình hóa bài toán định tuyến theo Cluster thành bài toán tối ưu tuyến tính và đưa ra

phương pháp giải

2Một (01) tháng quy đổi là tháng làm việc gồm 22 ngày, mỗi ngày làm việc gồm 8 tiếng

4

s Mô hình hóa bài toán định tuyên theo Cluster dạng 2 thành bài toán tôi ưu phi tuyên tírứ

không lồi và đưa ra phương pháp giải

v' Nghiên cứu các thuật toán Heuristic

• Nội dung 2: Nghiên cứu định tuyến theo chuỗi

s Mô hình hóa bài toán định tuyến theo chuỗi thành bài toán tối ưu tuyến tính và đưa Tí

phương pháp giải

s Nghiên cứu các thuật toán Heuristic

v'' So sánh kết quả tối ưu với các nghiên cứu trước đây

ự

• Nội dung 3: Định tuyến đa chặng

'S Chỉ ra điểm yếu củamô hình định tuyến đa chặng bàng phương pháp tối ưu tuyến tính

J Cải tiến mô hình trên để khắc phục những điểm yếu trên

s So sánh kết quả tối un với các nghiên cứu trước đây

12 - Sản phẩm dự kiến

( Cụ thể hóa, thuyết minh rõ các sàn phẩm khoa học dự kiến, chỉ ra được những vấn đ ề , nội dung khoa học nào được giải quyết và đem lại những đóng góp mới nào cho nhận thức khoa học, các phát hiện mới, hoặc các sàn phẩm công nghệ mới ( bao gồm cả phương pháp mới, quy trình công nghệ ), hoặc các giải pháp hữu ích, patent, hệ thống thông tin, dữ liệu mới sẽ được tạo ra, khả năng tạo ra các thưcmg phâm, các

hợp tác mới, dịch vụ

+ Công trình khoa học: 01 bài báo tạp chí ISI có uy tín, 02 bài báo trong kỷ yếu hội nghị quốc tế

uy tín có phản biện thuộc hệ thống IEEE/Scopus/SpringerLink

+ Các thuật toán dưới dạng phần mềm

+ Các mô hình toán

+Sản phẩm đào tạo: Góp phần đào tạo 01 nghiên cứu sinh tiến sỹ, Olluận văn thạc sỹ.

13 - Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước và đề xuất nghiên cứu của đề tài

Tiến bộ mới trong công nghệ điện tử đã cho phép sản xuất các bộ cảm biến nhỏ và chi phí thấỊ đồng thời kết hợp cảm biến, xử lý tín hiệu và khả năng thu phát không dây Các thiết bị này có thí được nối mạng với nhau để hình thành các mạng cảm biến không dây Các ưiạng này được trier khai trong nhiều ứng dụng quân sự và dân sự, chẳng hạn như phát hiện mục tiêu từ xa, theo dõi thờ tiết, dự báo thời tiết, thăm dò tài nguyên thiên nhiên và quản lý thiên tai Mặc dù có nhiều ứng dụnị tiềm năng, các mạng cảm biến không dây vẫn còn phải đối mặt với một số thách thức mà các mạng không dây khác, như các mạng di động không có Thách thức khó khăn nhất của các thiết kế củí các mạng cảm biến không dây là năng lượng hạn chế của pin của các thiết bị cảm biến Điêu nà)

5

giới hạn thời gian hoạt động mà các mạng cảm biên không dây có thê hoạt động trong các ứng dụng Do đó, nhiều giao thức định tuyến tiết kiệm năng lượng đã được thiết kế cho các mạng cảm biến không dây, trong đó năng lượng là một mối quan tâm cần thiết.

Có rất nhiều khía cạnh của một kiến trúc mạng có thể được thiết kế để có năng lượng hiệu quả, bao gồm cả việc thiết kế các giao thức định tuyến Giao thức định tuyến đóng một phần quan trọng trong hiệu quả năng lượng của các mạng cảm biến không dây (WSNs), vì dữ liệu truyền thông chiếm phần lớn các nguồn tài nguyên năng lượng của mạng Do đó, nghiên cứu này tập trung vào phát triển các thuật toán định tuyến hỗ trợ hiệu quả năng lượng Các thuật toán này được thiết kế để thực hiện truyền thông dữ liệutrong khi đảm bảo kéo dài thời gian hoạt động của WSNs.

13.1 Đánh giá tổng quan tình hình nghiên cứu lý luận và thực tiễn thuộc lĩnh vực của Đề tài

Ngoài nước

{Phân tích đánh giá được những công trình nghiên cứu cỏ liên quan và những kết quả nghiên cứu mới nhất trong lĩnh vực nghiên cứu của để tài; nêu được những bước tiến về trình độ KH&CN cùa những kết quà nghiên cứu đó; những vấn đề KHCN đang cần phải nghiên cứu và giải quyết).

a) Các nghiên cứu quốc tế 1) Định tuyến theo Cluster

Trường hơp 1: Moi node cảm biến có khả năng tồng hợp và xử lý dữ liêu

Trong [4,5,6,8,10,21-28], mỗi sensor đều có thể trở thành Cluster-head (CH) để thu thập, tổng hợp

Mobile-based: Biến thể LEACH dựa trên công nghệ di động Trong A-LEACH, tác giả sử dụng kỹ thuật Mobile Agent để đạt được hiệu quả sử dụng năng lượng và độ tin cậy của mạng Một ví dụ khác của chương trình dựa trên công nghệ di động là LEACH-Mobile được phát triển và phù hợp nhất cho môi trường Mobile Centric [20,21],

Multihop-based: Với giao thức LEACH mỗi sensor giao tiếp trực tiếp với BS với khoảng cách tương đối xa nên tốn năng lượng Đối với các mạng cảm biến lớn, để truyền tải dữ liệu đến BS, CH

có thể truyền qua các cảm biến trung gian (multihop) MH-LEACH, ACHTH-LEACH là một trong

6

những ví dụ điển hình sừ dụng một đường dẫn multihop để tối ưu Khác với MH-LEACH và ACHTH-LEACH, MS-LEACH phân loại các sensor thành các cụm khu vực MR-LEACH phối họp multi hop và cụm khu vực để tối ưu sử dụng năng lượng [22-25].

Energy-based: Như đã thảo luận ở trên, LEACH chọn các CH node với tần suất như nhau dẫn đến lãng phí tiêu thụ năng lượng và cân bằng tải không đồng đều của các nút cảm biến Nhiều nghiên cứu mới đã tập trung vào thông số năng lượng để cải thiện LEACH-B, mỗi nút cảm biến chọn CH của mình bằng cách đánh giá năng lượng để truyền đến node CH này LEACH-HPRcũng là mội biến thể của LEACH bời đánh giá năng lượng còn lại là yếu tố chính quyết định các Node CH trong lần truyền tiếp theo Giao thức này có thể cung cấp cho tuổi thọ mạng lâu hơn và tiết kiệm năng lượng so với LEACH [26-28].

Trường hơp 2: Chi BS có thể tồng hợp vả xử lý dữ liêu

Giả thiết mỗi sensor đều có thể trờ thành CH và thu thập, tổng hợp và xử lý dữ liệu từ các Node khác không khả thi với tất cả các mạng cảm biến vì nó giả sử tất cả các cảm biến có đủ bộ xù

lý mạnh và năng lượng để xử lý, tổng hợp dữ liệu Với các mạng cảm biến nhỏ chi có BS hoặc CH

có khả năng này.

Trong [18] đề xuất một mô hình mạng không đồng nhất (heterogeneous networks), một bộ cảir biến Ns được triển khai để theo dõi một số hiện tượng vật lý gọi là tập s ={si SN} Cảm biến i sinh ra lưu lượng ĩj bps Tất cả các dữ liệu được tạo ra phải đến đích Base station (BS) So Q jj là lưi

lượng ưên link (i, j) trong thời gian T Mô hình năng lượng [5-8] được sử dụng Năng lượng truyềr

một thông tin k bits biểu diễn là:

E/ = Eeiec + £Fsd

Năng lượng để nhận một thông tin :

Er = E'iec

Trong đó, Eeiec là năng lượng của mạch điện tử, s FS là thông số bộ khuếch đại,

d là khoảng cách truyền thông tin Thời gian hoạt động của mạng được tối ưu như sau:

Subject to:

7