Nén dữ liệu trên mạng cảm biến không dây WSN

Việc mở rộng, triển khai mạng cảm biến không dây, ngoài yếu tố lựa chọn một giao thức định tuyến phù hợp cần có phương pháp khác làm giảm thiểu việc tiêu tốn năng lượng, một trong những

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

LÂM VĂN LỢI

ĐỀ TÀI NÉN DỮ LIỆU TRÊN MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

Chuyên ngành: Công ngh ệ thông tin

Công ngh ệ thông tin

Người hướng dẫn khoa học

TS Ngô Qu ỳnh Thu

Hà Nội - 2015

2

MỤC LỤC

DANH C ỤM CÁC TỪ VIẾT TẮT 4

DANH MỤC CÁC BẢNG 5

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ 5

M Ở ĐẦU 6

Chương 1 8

T ỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 8

I Giới thiệu về mạng cảm biến không dây 8

1 Giới thiệu chung 8

2 Các ứng dụng của mạng cảm biến không dây 9

3 Kiến trúc mạng cảm biến 10

II Các chỉ tiêu của mạng cảm biến không dây 17

1 Thời gian sống 17

2 Kích thước và chi phí 18

3 Truyền thông 18

4 Khả năng tính toán 19

5 Đồng bộ thời gian 19

III Các hướng nghiên cứu giảm thiểu tiêu hao năng lượng trong mạng cảm biến không dây 19

1 Tổng quan về năng lượng 19

2 Mô hình năng lượng 20

3 Những nguyên nhân gây lãng phí năng lượng 21

4 Các hướng tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây 21 IV Internet of things 28

V Mô hình mạng sử dụng giao thức định tuyến RPL - IP6 routing protocol for Low power and Lossy Network 29

1 Vấn đề định tuyến 29

2 Tổng quan về giao thức định tuyến RPL 30

Chương 2 39

NÉN DỮ LIỆU TRÊN MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 39

I Bài toán đặt ra 39

3

II Các giải pháp nén dữ liệu trên mạng cảm biến không dây 40

1 Nhận xét chung 40

2 Nén dữ liệu dựa trên giá trị chênh lệch 40

3 Nén dữ liệu dựa trên hàm tiên đoán tuyến tính 41

4 Kỹ thuật tập hợp dữ liệu-Data aggregation techniques 43

5 Khả năng ứng dụng 46

Chương 3 47

MÔ PH ỎNG NÉN DỮ LIỆU BẰNG PHẦN MỀM OMNET++ 47

I Giới thiệu 47

1 Omnet++ là gì? 47

2 Các thành phần chính của Omnet++ 47

3 Ứng dụng 48

4 Mô hình trong Omnet++ 48

II Mô phỏng nén dữ liệu trên mạng cảm biến không dây 48

1 Xây dựng các nút cảm biến 50

2 Xây dựng modul giao thức RPL 50

3 Cài đặt các phương pháp nén sử dụng giao thức định tuyến RPL 50 K ẾT LUẬN 63

Tài li ệu tham khảo 65

4

DANH CỤM CÁC TỪ VIẾT TẮT

ADC Alalog Digital Convert

CPU Center processor unit

CSMA Carrier sense multiple access

DRAM Dynamic Random Access Memory

MEMS Micro electromechanical systems

TDMA Task Assignment and Data Advertisement Protocol

WSN Wireless sensor network

5

DANH MỤC CÁC BẢNG

Trang

Bảng 1: Bảng so sánh một số đặc điểm của các dạng kiến trúc mạng…… 16

Bảng 2: Dữ liệu cảm biến dùng để mô phỏng……… 39

Bảng 3: Dữ liệu sau khi chuyển đổi nhân thêm hệ số……… 50

DANH M ỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 1: Sơ đồ một mạng cảm biến không dây – WSN 8

Hình 2: Cấu trúc một nút sensor……… 12

Hình 3: Mô hình bố trí nút cảm biến……… 13

Hình 4: Kiến trúc mạng đơn……… 13

Hình 5: Kiến trúc mạng liên kết bước……… 14

Hình 6: Kiến trúc mạng liên kết bó……… 15

Hình 7: Phân loại phương pháp hướng dữ liệu……… 23

Hình 8: Mô hình RPL DAG……… 32

Hình 9: RPL Instance và DRAG sequence number……… ……… 33

Hình 10: Cấu trúc bản tin UDP/Ipv6……… ………… 38

Hình 11: Khái niệm về mô hình tập hợp dữ liệu dựa trên cây………… 44

Hình 12: Sơ đồ mạng với 80 nút cảm biến……… 58

Hình 13: So sánh năng lượng tiêu hao trong toàn mạng sử dụng phương pháp chênh lệch dữ liệu với dữ liệu không nén………… …… 59

Hình 14: So sánh năng lượng tiêu hao giữa không nén với nén dự đoán… 59

Hình 15: So sánh năng lượng tiêu hao giữa không nén với kỹ thuật tập hợp dữ liệu……… 60

Hình 16: So sánh năng lượng tiêu hao giữa nén Chênh lệch, Tuyến tính và Dựa trên cây……… 60

Hình 17: Năng lượng tiêu hao toàn mạng giữa các phuong pháp nén và không nén……… ……… 61

Hình 18: So sánh năng lượng còn lại của các nút mạng ……… 61

Hình 19: Sự chênh lệch dữ liệu nhiệt độ giữa các phương pháp nén với dữ liệu gốc ……… 62

6

MỞ ĐẦU

Ngày nay, cùng với sự phát triển nhanh chóng của khoa học kỹ thuật trên

thế giới, đặc biệt ứng dụng công nghệ thông tin trong những năm gần đây đã trở nên phổ biến và không thể thiếu trong cuộc sống con người Mạng cảm biến không dây (WSN) cũng không ngừng phát triển và đòi hỏi những yêu cầu cao hơn, nhằm phục vụ mục đích ứng dụng, nghiên cứu khoa học trong nhiều lĩnh

vực như y tế, giáo dục, quân sự, cảnh báo,…

Tuy nhiên, mạng cảm biến vẫn luôn đặt ra nhiều thách thức và yêu cầu trong quá trình triển khai, với những hạn chế về năng lượng, khả năng xử lý và tính chất đặc thù của mạng Việc mở rộng, triển khai mạng cảm biến không dây, ngoài yếu tố lựa chọn một giao thức định tuyến phù hợp cần có phương pháp khác làm giảm thiểu việc tiêu tốn năng lượng, một trong những phương pháp đó

phải kể đến là phương pháp nén dữ liệu để giảm bớt khối lượng dữ liệu phải truyền trong mạng

Nén dữ liệu trên mạng cảm biến đã được nhiều các nhà khoa học, nhà nghiên cứu, các tổ chức trên thế giới nghiên cứu, song đây vẫn là lĩnh vực rộng

lớn mà ta chưa khai thác hết được Trong phạm vi đề tài này em xin đề xuất một

số phương pháp nén dữ liệu cho mạng cảm biến không dây, ứng dụng được với nhiều kịch bản khác nhau nhằm mục đích giảm thiểu tiêu hao năng lượng trong toàn mạng Các giải thuật được cài đặt trong ứng dụng với các kiểu dữ liệu nhất định như đo đạc các thông số nhiệt độ, độ ẩm và cường độ ánh sáng của môi trường Khi sử dụng các giải thuật nén, tổng số dữ liệu cảm biến được gửi sẽ được giảm đi, do đó sự tiêu hao năng lượng cũng sẽ giảm và thời gian sống của

mạng sẽ tăng lên

Để ứng dụng trong thực tiễn, em sử dụng giao thức định tuyến RPL - IP6 Routing protocol for Low power and lossy network và kết hợp các kỹ thuật nén

dữ liệu cảm biến khi xây dựng mạng cảm biến

Luận văn này được thực hiện trong khuân khổ đề tài B2013-01-83

Nội dung được trình bày trong 3 chương như sau:

CHƯƠNG 1: Tổng quan về mạng cảm biến không dây

Trình bày một số lý thuyết, các kiến trúc cơ bản của mạng cảm biến không dây Các yếu tố quyết định trong việc tiết kiệm năng lượng của các nút cảm biến

và các chỉ tiêu khác để đánh giá một mạng cảm biến Mô hình mạng sử dụng giao

thức định tuyến RPL

7

CHƯƠNG 2: Các phương pháp nén dữ liệu trên mạng cảm biến không dây

Truyền dữ liệu trên mô hình mạng sử dụng giao thức định tuyến RPL và

dữ liệu cảm biến từ môi trường về nhiệt độ, độ ẩm và cường độ ánh sáng Để tiết

kiệm năng lượng em đề xuất ba phương pháp nén dữ liệu: Nén chênh lệch về giá

trị, nén dữ liệu dựa trên hàm tiên đoán tuyến tính và sử dụng phương pháp tập

hợp dữ liệu tại nút RPL Cả ba phương pháp này có thể ứng dụng trong thực tiễn, đặc biệt phương pháp tập hợp dữ liệu tại nút RPL rất phù hợp với quá trình định tuyến

CHƯƠNG 3: Thực hiện cài đặt kỹ thuật trên phần mềm mô phỏng Omnet++ trên b ộ dữ liệu đã có

Chương này giới thiệu tổng quan về phần mềm mô phỏng và thực hiện cài đặt các phương pháp nén dữ liệu Trên cơ sở lý thuyết về các phương pháp nén

dữ liệu, quá trình cài đặt sử dụng ý tưởng của các phương pháp nêu trên và cài đặt chạy thử nghiệm Kết quả thử nghiệm đưa ra quá trình tiêu hao năng lượng trong toàn mạng và đánh giá kết quả cụ thể của từng phương pháp

Phương pháp nghiên cứu: Chủ yếu nghiên cứu tài liệu sách, bài báo và các công trình luận văn Ngoài ra em cài đặt các phương pháp bằng phần mềm mô

phỏng và thử nghiệm trên các dữ liệu đã được thu thập

Mặc dù có nhiều cố gắng nhưng do kinh nghiệm có hạn, hơn nữa về mặt

thời gian hạn chế, nên bản luận văn không tránh khỏi thiếu sót cả về nội dung và hình thức Kính mong nhận được sự góp ý của thầy cô, bạn bè và đồng nghiệp để

bản luận văn này hoàn thiện hơn

Em xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô trong Viện đào tạo sau đại học,

Viện công nghệ thông tin và truyền thông, bạn bè và đồng nghiệp đã giúp đỡ em trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn Em xin đặc biệt chân thành

cảm ơn cô giáo TS Ngô Quỳnh Thu đã tận tình hướng dẫn và chỉ bảo để em hoàn thành bản luận văn này đúng hạn

8

Chương 1

T ỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

I Gi ới thiệu về mạng cảm biến không dây

1 Gi ới thiệu chung

Một mạng cảm biến không dây (WSN) là một mạng không dây bao gồm các nút cảm biến được phân bố theo không gian cảm biến để giám sát các điều

kiện vật chất hay môi trường Thông thường nút cảm biến này là thiết bị vi điều khiển và có bốn thành phần cơ bản: Một hệ thống cảm biến để thu thập dữ liệu từ môi trường xung quanh, một bộ xử lý và lưu trữ dữ liệu, một hệ thống thu phát tín hiệu không dây và nguồn cung cấp năng lượng Nguồn năng lượng này thường là pin có nguồn năng lượng hạn chế

Hình 1: Sơ đồ một mạng cảm biến không dây – WSN

Các thành phần của mạng cảm biến không dây: Có 4 thành phần cơ bản tạo nên một mạng cảm biến không dây:

- Các cảm biến được phân bố theo mô hình tập trung hay phân bố rải

- Mạng lưới liên kết giữa các cảm biến

- Điểm trung tâm tập hợp dữ liệu

- Bộ phận xử lý dữ liệu ở trung tâm

9

2 Các ứng dụng của mạng cảm biến không dây

Trong những năm gần đây, các nghiên cứu về WSN đã đạt được bước phát triển mạnh mẽ, các bước tiến về nghiên cứu hứa hẹn tác động lớn đến các ứng

dụng rộng rãi trong các lĩnh vực an ninh quốc gia, chăm sóc sức khỏe, môi trường, năng lượng, an toàn thực phẩm và sản xuất

Các ứng dụng của mạng WSN thực sự chỉ bị giới hạn bởi sự tưởng tượng

của con người Sau đây là các ứng dụng phổ biến nhất của WSN:

2.1 Ứng dụng trong quân sự và an ninh quốc gia:

- Giám sát chiến trường

- Bảo vệ an ninh cho các công trình trọng yếu

- Ứng dụng trong quân đội

- Thông tin, giám sát, điều khiển

- Theo dõi mục tiêu

- Phát hiện phóng xạ hạt nhân

- Giám sát dưới nước, trên không

- Hệ thống radars

- Rà soát bom mìn

2.2 Ứng dụng trong bảo vệ môi trường

- Phát hiện hoạt động núi lửa

- Giám sát cháy rừng

- Giám sát dịch bệnh

- Sử dụng hiệu quả tài nguyên thiên nhiên

- Cảm biến dùng trong nông nghiệp

- Phát hiện động đất

2.3 Ứng dụng trong thương mại

- Điều khiển không lưu

- Quản lý cầu đường

- Quản lý kiến trúc và xây dựng

10

- Điều khiển nhiệt độ

- Quản lý tải trong tiêu thụ điện năng

- Hệ thống tự động

- Cảm biến các chất hóa học, sinh học, nguyên tử

- Thu thập dữ liệu thời gian thực

- Đo lượng khí gas, nước, điện

- Hệ thống xử lý vật liệu (hóa học, gas, nhiệt )

Trong một mạng phẳng hoàn toàn không có cấu trúc lôgic, tất cả các nút

phải hợp tác để điều khiển mạng - xác định việc tạo thành và mất mối liên kết,

hợp và tách nút là giá của truyền thông vì những nút chỉ trực tiếp ý thức được môi trường mạng trong vùng lân cận tức thời của chúng

3.1 Ki ến trúc nút mạng

Tương tự như kiến trúc của máy tính thông thường, các thành phần chính

của kiến trúc vật lý của các nút mạng cảm nhận không dây có thể được phân loại vào 4 nhóm chính: Bộ vi xử lý (processing subsystem) với một vi điều khiển và

bộ nhớ để xử lý dữ liệu; bộ truyền thông radio (radio subsystem) để truyền dữ

liệu không dây; bộ cảm biến (sensing subsystem) chứa một hoặc nhiều cảm biến,

bộ khởi động; và cuối cùng là một bộ cung cấp năng lượng Tùy theo các ứng

11

dụng cụ thể các nút cảm biến có thể được thiết kế thêm những thành phần như hệ

thống định vị để xác định vị trí, một bộ di chuyển để có thể thay đổi vị trí của nút

cảm biến,

Hình 2: C ấu trúc một nút sensor

3.1.1 Bộ vi xử lý

Có 2 điều ràng buộc cho các thành phần xử lý là năng lượng và giá Thực

chất tất cả các bộ xử lý WSN hiện thời đều đã được sử dụng phổ biến nhờ vào sự phát triển về mặt công nghệ Một khi sự xử lý trong một nút phải hướng vào một

sự đa dạng của các tác vụ khác nhau, nhiều nút có vài kiểu của bộ xử lý

Các nút cảm biến có những thành phần lưu trữ tương đối nhỏ Chúng

thường sử dụng bộ nhớ DRAM và Flash Chúng ta mong rằng số lượng lưu trữ

tại mỗi nút mạng sẽ tiếp tục tăng lên

Có thể hình dung các bộ cảm nhận như là đôi mắt của mạng cảm nhận, và

bộ khởi động như là cơ bắp của nó Công nghệ MEMS đã giúp việc xử lý ổn định, và các kết quả thu được rất đáng được quan tâm

Power generator Power generator Power generator

12

3.1.4 B ộ cung cấp năng lượng

Bộ cung cấp năng lượng có thể là một số loại pin Để các nút có thời gian

sống lâu thì bộ nguồn rất quan trọng, trong một số thiết bị đặc biệt pin này có khả năng nạp điện từ môi trường

Mô hình mạng được mô tả như Hình 3, đây là mô hình được chấp nhận

rộng rãi trong các ứng dụng trên thực tế và trong các tài liệu về hệ thống mạng

cảm biến Mỗi nút cảm biến có gắn các đầu thu nhận số liệu và truyền về trạm

gốc, vừa đóng vai trò nút chuyển tiếp dữ liệu nhận được từ các nút con khác gửi

về trạm gốc và định tuyến lại đến trạm gốc (điểm thu dữ liệu - sink node)

Dữ liệu được định tuyến lại đến trạm gốc bởi một cấu trúc đa điểm Trạm

gốc có thể giao tiếp với các nút quản lý nhiệm vụ (task manager node) qua mạng internet hoặc vệ tinh

Trạm gốc là một thực thể, tại đó thông tin được yêu cầu Trạm gốc có thể

là thực thể bên trong mạng (là một nút cảm biến) hoặc ngoài mạng Thực thể ngoài mạng có thể là một thiết bị thực sự ví dụ như máy tính xách tay mà nó tương tác với mạng vảm biến, hoặc cũng đơn thuần chỉ là một cầu nối để nối với

mạng khác lớn hơn như Internet nơi mà các yêu cầu thực sự đối với các thông tin

lấy từ một vài nút cảm biến bên trong mạng Có 3 loại nút mạng cần chú ý trong

mạng cảm nhận không dây đa bước:

- Mạng đơn: Nơi tất cả các nút liên kết trực tiếp với trạm gốc

- Mạng liên kết bước: Các nút truyền thông gián tiếp tới trạm gốc qua các nút trung gian, nhằm giảm năng lượng tải cho các nút

- Mạng liên kết bó: Nhóm các nút vào trong các bó, tập hợp dữ liệu và đánh dấu một nút giữ vai trò truyền thông với trạm gốc

Hình 4: Ki ến trúc mạng đơn

* Ưu điểm

- Đơn giản, dễ cấu hình và thực hiện

- Tốc độ thực hiện nhanh

Các nút mạng trong kiến trúc mạng liên kết bước vừa đóng vai trò nút cảm

nhận thu thập thông tin môi trường, vừa đóng vai nút mạng – có thể chuyển tiếp

dữ liệu thu được từ các nút mạng khác Trong suốt giai đoạn thiết lập, mỗi nút tìm cho mình một lộ trình tốt nhất đi qua các chặng tới trạm gốc qua một hoặc nhiều trạm trung gian Các nút sử dụng giao thức CSMA để tránh xung đột, các gói dữ liệu sẽ được truyền sau mỗi khoảng tdelay(s) Khi một nút hết năng lượng, quá trình thiết lập lộ trình tự động làm việc để duy trì kết nối tới trạm gốc

Hình 5: C ấu trúc mạng liên kết bước

bó nhận dữ liệu từ tất cả các thành viên trong bó, thực hiện xử lý các chức năng trên dữ liệu (ví dụ tập hợp dữ liệu), và truyền dữ liệu tới trạm gốc

16

động của bó tạm dừng

3 2.4 Đánh giá

Ta có thể nhận xét về các dạng kiến trúc mạng qua bảng sau:

Đặc điểm M ạng đơn M ạng liên kết

bước M ạng liên kết bó

Tốc độ tiêu thụ

năng lượng Rất nhanh Nhanh Ch(nhưng nút đầu ậm hơn

bó ngược lại) Điều khiển truy

Phạm vi làm

Qua 3 dạng kiến trúc trên thì dạng kiến trúc bó tiêu thụ năng lượng thấp

nhất, nhưng đi kèm với nó là những nguy cơ về sự tác động cao Đối với các

mạng cảm nhận không dây thì yêu cầu về thời gian hoạt động của mạng đóng vai trò hết sức quan trọng, nên việc xây dựng một kiến trúc mạng có khả năng làm

việc hiệu quả lẫn tiêu hao năng lượng thấp là rất cần thiết Với những yêu cầu các ứng dụng trong thực tế thì cấu trúc mạng liên kết bó được sử dụng rộng rãi hơn

cả Do đó trong phạm vi đề tài này em nghiên cứu và thể phát triển dựa trên ý tưởng của mạng liên kết bó

Cấu trúc mạng cảm biến không dây có đặc điểm rất khác với mạng truyền thông Sau đây là một số đặc điểm nổi bật cần lưu ý đến trong quá trình nghiên

17

- Mạng cảm biến có khả năng tự cấu hình lại các liên kết khi xảy ra lỗi hay khi vị trí các nút mạng thay đổi

- Các nút cảm biến có tính chất vật lý đồng nhất và khác biệt với các nút

mạng thông thường: Kích thước nhỏ, khoảng cách truyền tín hiệu giới hạn, mức năng lượng thấp, hoạt động độc lập, v.v

II Các chỉ tiêu của mạng cảm biến không dây

Sau đây là những chỉ tiêu để đánh giá một nút cũng như một mạng cảm

nhận không dây Qua các tiêu chí đánh giá đó ta có thể lựa chọn loại vi điều khiển thích hợp cũng như để xây dựng hệ thống hiệu quả nhất trong quá trình triển khai

1 Th ời gian sống

Trong các ứng dụng, các nút mạng được đặt bên ngoài môi trường không

có người giám sát Yếu tố chủ yếu giới hạn thời gian sống của nút mạng cảm

nhận là năng lượng cung cấp Mỗi nút cần được thiết kế cơ chế quản lý năng lượng nội bộ để tối đa thời gian sống của mạng Đặc biệt trong mạng an ninh thì

thời gian sống của nút mạng phải là dài, 1 nút bị lỗi sẽ làm ảnh hưởng đến hệ

thống an ninh Yếu tố quyết định thời gian sống là năng lượng tiêu thụ Một nút

cảm nhận không dây khi phát hay nhận tín hiệu thì sẽ tiêu thụ năng lượng lớn

Để đạt được yêu cầu duy trì năng lượng hoạt động trong nhiều năm thì các nút mạng cần phải tiêu thụ năng lượng rất thấp Việc tiêu thụ năng lượng thấp chỉ đạt được bằng cách kết hợp các thành phần phần cứng năng lượng thấp và chu trình hoạt động ngắn Trong thời gian hoạt động truyền thông radio sẽ tiêu thụ

một phần năng lượng đáng kể trong tổng mức tiêu thụ năng lượng của nút mạng Các thuật toán và các giao thức cần được phát triển để giảm hoạt động truyền

nhận radio Những ứng dụng mạng cảm nhận không dây yêu cầu những thành

phần tiêu thụ điện trung bình thấp hơn mạng không dây hiện thời đã có như Bluetooth Ví dụ: những thiết bị cho những kiểu cảm nhận y học và công nghiệp

nhất định yêu cầu năng lượng từ những nguồn pin nhỏ cần phải kéo dài từ vài tháng đến nhiều năm Những ứng dụng liên quan đến kiểm tra và điều khiển thiết

bị công nghiệp yêu cầu tuổi thọ nguồn pin dài đặc biệt để duy trì lịch trình hiện

tại của thiết bị theo dõi có thể chưa xác định Những ứng dụng khác như theo dõi môi trường những vùng lớn yêu cầu rất nhiều thiết bị làm cho việc thay thế nguồn pin thường xuyên là không thực tế

Thời gian sống cũng là yếu tố quan trọng nhất của một mạng cảm biến không dây.Vì vậy, khi thiết kế và triển khai một mạng cảm biến không dây người

18

ta thường quan tâm đến thời gian sống của nút mạng nói riêng và thời gian sống

của toàn mạng nói chung, tăng thời gian sống đồng nghĩa với việc làm sao giảm

mức thiêu thụ năng lượng thấp nhất

2 Kích thước và chi phí

Kích thước vật lý và giá thành của mỗi nút riêng lẻ có ảnh hưởng tới sự dễ dàng và chi phí khi triển khai Tổng chi phí vật tư và chi phí triển khai ban đầu là hai yếu tố chủ chốt dẫn đến việc chấp nhận công nghệ WSN Với một ngân sách

cố định việc giảm giá thành trên mỗi nút mạng sẽ làm cho có khả năng mua thêm nhiều nút, triển khai một mạng thu thập với mật độ cao hơn, thu thập được nhiều

dữ liệu hơn Với mục tiêu này thiết kế giao thức và truyền thông mạng phải tránh nhu cầu những thành phần giá cao, rời rạc mà việc sử dụng mạng nên có thể ở

mọi nơi bằng việc tối giản yêu cầu giao thức phức tạp và cần nhiều bộ nhớ

Ngoài ra một trong những yếu tố làm giá thành của nhiều mạng lớn là quản

trị và bảo trì hệ thống nên mạng cảm nhận không dây cần phải thiết kế đặc biệt và

có khả năng tự cấu hình và tự bảo trì

Một mạng “đặc biệt” trong ngữ cảnh này là một mạng không có một phân

phối vật lý hoặc địa thế lôgíc định trước của các nút “Tự cấu hình” là khả năng

của nút mạng phát hiện ra sự có mặt nút khác và tổ chức vào trong một mạng có

cấu trúc, có chức năng mạng mà không có sự can thiệp con người “Tự bảo trì” được định nghĩa là khả năng mạng phát hiện ra và phục hồi những lỗi xuất hiện trong những nút mạng hoặc liên kết truyền thông mà không có sự can thiệp con người Để dễ dàng sản xuất theo những khả năng mong muốn của những hệ

thống và những thiết bị như vậy đáp ứng việc tối giản giá của các thành phần

mạng không dây thì sự phát triển một tiêu chuẩn hóa nghi thức truyền thống là rất

trữ để có được độ tin cậy cao Nếu khoảng cánh truyền radio thoả mã mật độ nút cao, các nút thêm vào sẽ làm tăng mật độ hệ thống tới một mức độ nào đó cho phép Tốc độ truyền cũng có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của mạng Tốc độ

19

truyền cao hơn làm cho khả năng lấy mẫu hiệu quả hơn và năng lượng tiêu thụ

của mạng ít hơn Khi tốc độ tăng, việc truyền mất ít thời gian hơn do đó đòi hỏi ít năng lượng hơn Tuy nhiên khi tăng tốc độ cũng thường làm tăng năng lượng tiêu

Hai việc tính toán cho nút mạng tập trung chủ yếu vào xử lý dữ liệu nội

mạng và quản lý các giao thức truyền thông không dây mức thấp Có những yêu

cầu giới hạn về mặt thời gian thực đối với truyền thông và cảm biến Khi dữ liệu

tới trên mạng CPU cần điều khiển đồng thời radio và ghi lại/giải mã dữ liệu tới

Tốc độ truyền cao hơn đòi hỏi tính toán nhanh hơn Điều tương tự cũng đúng với

xử lý dữ liệu cảm biến Các cảm biến tương tự có thể phát ra hàng ngàn mẫu trong một giây Các thao tác xử lý cảm biến nói chung bao gồm : lọc số, trung bình hóa, nhận biết ngưỡng, phân tích phổ…Để tăng khả năng xử lý cục bộ các nút láng giềng có thể kết hợp dữ liệu với nhau trước khi truyền đi trên mạng Các

kết quả từ nhiều nút mạng có thể được tổng hợp cùng nhau Xử lý nội mạng này đòi hỏi thêm tài nguyên tính toán Ngoài ra, ứng dụng xử lý dữ liệu có thể tiêu

thụ một lượng tính toán phụ thuộc vào các phép toán được thực hiện

5 Đồng bộ thời gian

Để hỗ trợ sự tương quan thời gian đọc cảm biến và chu trình hoạt động

ngắn của ứng dụng thu thập dữ liệu, các nút cần duy trì đồng bộ thời gian chính xác với các thành viên khác trong mạng Các nút cần ngủ và thức dậy cùng nhau

để chúng có thể định kỳ truyền thông cho nhau Các lỗi trong cơ chế tính toán

thời gian sẽ tạo lên sự không hiệu quả dẫn đến làm tăng chu trình làm việc Trong các hệ phân tán, việc trôi clock theo thời gian là do cơ chế tính toán thời gian không chính xác, phụ thuộc vào nhiệt độ, điện áp, độ ẩm, thời gian dựa theo dao động sẽ không như nhau Cần có cơ chế đồng bộ hóa cao để bù lại những sự không chính xác như vậy

III Các hướng nghiên cứu giảm thiểu tiêu hao năng lượng trong mạng

c ảm biến không dây

1 T ổng quan về năng lượng

Tiêu thụ năng lượng là mối quan tâm hàng đầu của những nhà sản xuất

20

cảm biến Các cảm biến thông thường sử dụng những nguồn năng lượng như pin, còn các cảm biến hiện đại sử dụng những bộ chuyển đổi năng lượng tối tân để chuyển đổi các dạng năng lượng sạch và dồi dào như gió, mặt trời, nước biển… Tuy nhiên cho cả 2 dạng cảm biến trên đều phụ thuộc vào các thiết bị phần cứng

Rất nhiều các giải pháp cảm biến không dây hiện tại chỉ tập trung vào vấn đề cải

tiến chức năng và kích cỡ của cảm biến và thực tế là cũng đã có rất nhiều thành công trong lĩnh vực này Tuy nhiên vấn đề về nguồn năng lượng sử dụng chưa thu hút sự quan tâm nhiều lắm từ các nhà sản xuất Hầu hết các cảm biến đều sử

dụng nguồn năng lượng được cung cấp từ các loại pin cần phải được thay hoặc

sạc thường xuyên Yếu điểm về thời gian sử dụng ngắn của pin đã gây ra khó khăn cho việc bảo dưỡng, đặc biệt là đối với các hệ thống lớn Sử dụng hệ thống

cảm biến không dây siêu tiết kiệm năng lượng có thể cho kéo dài thời gian vận hành lên tới cả thập kỷ mà chỉ cần dùng một pin nhỏ bằng pin của một chiếc đồng

hồ đeo tay Một cải tiến khác cho mạng lưới cảm biến là sử dụng những nguồn năng lượng thân thiện với môi trường – chuyển đổi những nguồn năng lượng được gọi là thừa thãi trong môi trường thành điện năng – vì thế có thể tiết kiệm được cả thời gian và tiền bạc trong việc thay thế, nạp điện và khởi động hệ thống pin Giảm thiểu nhu cầu sử dụng pin cũng đồng thời làm giảm những tác động đến môi trường của hệ thống

2 Mô hình năng lượng

Để xác định sự tiêu hao năng lượng trong việc truyền nhận dữ liệu ta có thể

sử dụng mô hình đơn giản sau:

+ k là số lượng bit của 1 gói tin

+ E Tx-elec = E Rx-elec = kEeleclà lượng năng lượng yêu cầu trên thiết bị dùng cho việc truyền nhận dữ liệu

+ Eamplà năng lượng khuếch đại truyền dẫn

+ Chi phí truyền tải thông điệp độ dài k-bit giữa 2 nút bất kì qua khoảng

cách d được tính bởi biểu thức:

) , ( )

( )

, (k d E k E k d

Trong đó Eamp biến thiên theo khoảng cách d

Để nhận được 1 bản tin độ dài k bit, 1 nút cần dùng:

kE k

E k

E Rx( ) = Rc−elec( ) = elec

Lượng năng lượng còn lại của mỗi nút sau một phiên trao đổi dữ liệu được tính toán như sau:

21

) (

E s = Initial− Tx+ Rx

Đây mới là năng lượng trong việc truyền nhận dữ liệu trong một nút cảm

biến, còn có sự tiêu hao năng lượng trong việc tính toán nội tại của chính nút cảm

biến

3 Nh ững nguyên nhân gây lãng phí năng lượng

 Hao phí điện năng trong quá trình xung đột

 Điều khiển việc gửi và nhận gói tin

 Thời gian nghỉ kéo dài

 Phân bổ năng lượng không hợp lý

4 Các hướng tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây

Bằng những phép đo trên thực nghiệm người ta đã chỉ ra rằng thông thường truyền dữ liệu sẽ tiêu hao lượng lớn hơn so với xử lý và tính toán dữ liệu Chi phí năng lượng cho việc truyền một bit thông tin có thể tương đương với hàng nghìn các hoạt động khác trong một nút cảm biến

Việc tiêu thụ năng lượng của các hệ thống cảm biến phụ thuộc vào loại

cảm biến cụ thể Quá trình tiêu hao năng lượng của một nút cảm biến thường được xem xét trong các trạng thái sau:

- Truyền nhận dữ liệu: Quá trình truyền nhận dữ liệu là những tín hiệu chính nút cảm biến thu nhận thông tin cảm biến từ môi trường, thu nhận tín hiệu

từ các nút cảm biến khác trong mạng Tiêu hao năng lượng cho truyền nhận dữ

liệu là rất lớn so với các trạng thái khác của nút cảm biến

- Trạng thái hoạt động: là trạng thái sẵn sàng cho việc nhận dữ liệu

- Năng lượng tiêu hao trong việc tính toán, xử lý dữ liệu nội tại

- Trạng thái nghỉ: Đây là trạng thái tiêu tốn ít năng lượng nhất, lúc này nút

cảm biến dừng các hoạt động tính toán không cần thiết, hệ thống radio được chuyển sang chế độ tắt, không truyền hay nhận dữ liệu

Dựa vào các kiến trúc mạng đã trình bày ở trên và năng lượng tiêu hao,

một số hướng tiếp cận đã được nghiên cứu, mô phỏng nhằm giảm sự tiêu hao năng lượng trong mạng cảm biến không dây Với mục tiêu tiết kiệm năng lượng được thể hiện qua ba mô hình tiếp cận: Duty Cycling, Data-driven approaches và Mobility

chủ đạo trong việc duy trì việc kết nối, số nút còn lại sẽ được đặt ở chế độ nghỉ Như vậy sự luân phiên duy trì giữa các nút mạng sẽ làm giảm sự tiêu hao năng lượng của các nút mạng đi đáng kể

Trong nhiều trường hợp, khi triển khai hệ thống mạng cảm biến bằng phương pháp đặt ngẫu nhiên các nút mạng vào khu vực cảm biến, như vậy cần

một số lượng nút cảm biến là lớn hơn mức cần thiết, do đó cần xây dựng phương

án khởi tạo các nút mạng chính để duy trì mạng thay vì toàn bộ nút mạng đặt ở

chế độ hoạt động Các nút mạng sẽ được thay phiên nhau ở chế độ hoạt động và không hoạt động

4.2 Phương pháp hướng dữ liệu - Data-driven

Như đã trình bày ở trên, truyền nhận dữ liệu tiêu hao năng lượng là rất lớn trong mạng cảm biến không dây nên trong phần nghiên cứu của đề tài này em tập trung nghiên cứu theo hướng dữ liệu – Data-driven Để hiểu rõ về kỹ thuật Data-driven trước tiên ta có thể hình dung theo sơ đồ đơn giản sau:

23

Mục đích của phương pháp hướng dữ liệu là giảm dữ liệu trước khi truyền

về nút gốc, đồng nghĩa với việc giảm sự truyền nhận trên nút mạng Tuy nhiên các phương pháp thực hiện và nguyên tắc hoạt động là rất khác nhau

hiện được bài toán Nén dữ liệu giúp tiết kiệm các tài nguyên như dung lượng bộ

nhớ, băng thông, thời gian Ngược lại, dữ liệu đã được nén cần phải được giải nén để đọc (thực thi, nghe, xem, ), quá trình này cũng đòi hỏi các tài nguyên

nhất định

Phương pháp nén dữ liệu được phân ra thành hai loại: Nén không tổn hao

và nén tổn hao

Trong phương pháp nén không tổn hao, dữ liệu được nén sau khi giải nén

sẽ giống nhau y như ban đầu Trong đó thông dụng nhất là thuật toán Lembel-Ziv (LZ) DEFLATE là một biến thể của thuật toán LZ, được tối ưu hóa nhằm tăng

tốc độ giải nén và tỷ lệ nén, bù lại thuật toán này có tốc độ của quá trình nén

chậm DEFLATE được dùng trong PKZIP, GZIP và PNG LZW Welch) được dùng trong định dạng phai GIF

(Lembel-Ziv-Phương pháp hướng dữ liệu

Giảm dữ liệu Ti ết kiệm năng lượng

trong thu nh ận dữ liệu

X ử lý nội mạng Nén dữ liệu Dự đoán dữ liệu

Hình 7: Phân lo ại phương pháp hướng dữ liệu

24

Các thuật toán nén không tổn hao được dùng để nén các file như file thực thi, file văn bản, word, excel,v.v Các loại dữ liệu này không thể sai lệch dù chỉ

một bit, nhất là các file chương trình

Trong các phương pháp nén tổn hao thì dữ liệu được nén khi giải nén ra có

thể sẽ không giống với dữ liệu gốc, tuy nhiên phải đảm bảo dữ liệu sau khi nén

vẫn còn hứu ích Đối với hình ảnh, âm thanh, video, do giới hạn của mắt và tai người nên một lượng lớn dung lượng có thể được tiết kiệm bằng cách loại bỏ các

phần dư thừa, trong khi chất lượng hầu như không thay đổi

Đối lập với nén dữ liệu không tổn hao các phương pháp nén có tổn hao thường gây giảm chất lượng rất nhanh khi thực hiện nén và giải nén đệ quy nhiều

lần Các mẫu hình ảnh, âm thanh sẽ được chia thành các phần nhỏ hơn và được

biến đổi qua miền khác Các hệ số biến đổi này sẽ được lượng tử hóa sau đó được

mã hóa bằng mã Huffman hoặc mã hóa số học

Các mẫu hình ảnh, âm thanh trước được sử dụng để dự đoán các mẫu tiếp theo Sai số giữa dữ liệu dự đoán và dữ liệu thực sẽ được lượng tử hóa rồi mã hóa Ưu điểm của nén tổn hao so với nén không tổn hao đó là nén tổn hao trong nhiều trường hợp cho tỷ lệ nén cao hơn rất nhiều so với bất cứ thuật toán nên không tổn hao được biết, trong khi vẫn đảm bảo được chất lượng Nén tổn hao thường được sử dụng để nén ảnh, âm thanh, video

Đối với dữ liệu trên mạng cảm biến việc nén dữ liệu có thể được thực hiện

tại nút gửi dữ liệu, khi dữ liệu cảm biến được thu thập thì được thực hiện các giải thuật nén để làm giảm kích thước dữ liệu trước khi truyền đi sang nút kế tiếp Phương pháp này sẽ liên quan đến việc mã hóa dữ liệu tại nút gửi và giải mã tại nút gốc

4.2.2 Dự đoán dữ liệu (Data prediction)

Kỹ thuật dự đoán dữ liệu hướng đến xây dựng một mô hình hóa về các dữ

liệu cảm biến, mô hình thể hiện sự thay đổi của dữ liệu, thay vì phải thu nhận hay tao tác trên dữ liệu cảm biến từ thực tế Có hai trường hợp xây dựng mô hình trong mạng, một là đặt tại nút gốc, hai là đặt tại nút cảm biến (có nhiều nút cảm

biến cài đặt mô hình) Mô hình đặt tại nút gốc được sử dụng để trả lời các truy

vấn mà không cần bất kỳ thông tin liên lạc nào, do đó làm giảm việc tiêu thụ năng lượng Rõ ràng hoạt động này thực hiện được chỉ khi mô hình diễn tả chính xác hiện tượng này tại thời điểm nhất định Mô hình đặt tại các nút cảm biến, các

25

nút cảm biến chỉ cần lấy mẫu bình thường và so sánh các dữ liệu thực tế với dữ

liệu dự đoán trên mô hình, nếu giá trị sai khác này nằm trong khoảng ngưỡng

chấp nhận được thì giá trị trên mô hình còn sử dụng được, ngược lại nút cảm biến

gửi dữ liệu thực tế về nút gốc đồng thời cập nhật lại mô hình Các kĩ thuật dự đoán dữ liệu được chia thành ba lớp chính:

4.2.2.1 Phương pháp tiếp cận ngẫu nhiên (Stochastic approaches)

Phương pháp tiếp cận ngẫu nhiên khai thác một tính chất của quá trình

ngẫu nhiên để có thể dự đoán các biến cảm ứng bằng một mô hình xác suất

Giải pháp của Ken[8] cũng minh họa cho cách tiếp cận này Ý tưởng giải pháp là có một số mô hình, mỗi một mô hình được cài đặt ở trạm gốc hoặc ở các nút cảm biến Trong trường hợp này, các mô hình cơ bản là mô hình xác suất, tức

là sau một giai đoạn xây dựng một hàm mật độ xác suất (pdf) của tập hợp các thuộc tính thu thập được Qua một qúa trình thực hiện, khi mô hình này không được coi là hợp lệ nữa, các nút cảm biến sẽ cập nhật mô hình và truyền một số

mẫu về trạm gốc để phiên bản tương ứng có thể được cập nhật Ken linh hoạt sử

dụng mô hình phù hợp với một một hiện tượng cụ thể và khai thác tối đa mối

tương quan không gian hoặc mối tương quan thời gian Ví dụ, mối tương quan

thời gian có thể được mô hình hóa như các quá trình Markov Mối tương quan không gian có phần xử lí khó hơn Trên thực tế, các nút phải phối hợp sao cho chi phí giao tiếp nhỏ Để đạt mục đích này, các tác giả đề xuất tổ chức phân chia-phe,

và dùng một giải pháp tối ưu để tăng hiệu quả sử dụng năng lượng Các tác giả

của [1] khai thác một cách tiếp cận tương tự, nhưng sử dụng một bộ lọc Kalman

như mô hình cốt lõi cho dự đoán

4.2.2.2 Dự đoán theo thời gian (Time series forecasting)

Một phương pháp điển hình đại diện cho chuỗi thời gian được cho bởi mô hình Moving Average (MA), Auto-Regressive (AR) hay Auto- Regressive Moving Average (ARMA) Những mô hình này là khá đơn giản, nhưng chúng có

thể được sử dụng trong nhiều trường hợp thực tế với độ chính xác cao

Giả thiết tại các nút cảm biến thực hiện thu thập dữ liệu theo định kỳ với

thời gian ∆t

Mô hình được xây dựng sao cho việc tính toán được với thời gian t+∆t, khi

mô hình tính toán sai khác ngoài giá trị cho phép thì cập nhật lại mô hình

26

PAQ[7] dựa trên một mô hình AR, với mục tiêu giảm số lượng tính toán được thực hiện bởi các cảm biến

Xây dựng mô hình, pha đầu tiên các nút cảm biến thu thập các mẫu cảm

biến được, trong quá trình thu thập mẫu là quá trình học, pha tiếp theo khi quá trình học được hoàn thành hay các mẫu đã được thu thập đủ thì gửi mô hình về nút gốc Tại nút cảm biến sẽ thu nhận dữ liệu khi kết quả nằm ngoài dự đoán sẽ

xảy ra hai trường hợp:

- Dữ liệu nằm ngoài kết quả của mô hình, thì sẽ gửi về nút gốc

- Hoặc tính toán lại mô hình như giai đoạn học và gửi mô hình về nút gốc

Lưu ý rằng các giao tiếp giữa các nút và trạm gốc bị giới hạn bởi các thông

số của mô hình (tức là các hệ số của mô hình AR), và không bao gồm các dữ liệu

cảm biến Mỗi mô hình có liên quan đến một ràng buộc lỗi người dùng quy định Ngoài các chương trình cơ bản, một chương trình phân nhóm phân phối được đề

xuất nhóm các nút cảm biến tương tự Trong trường hợp này chúng ta biểu thị các nút tương tự như khi chúng được biểu diễn bởi cùng một mô hình trong một

ngưỡng người dùng chỉ định nhất định Việc tạo nhóm làm giảm thông tin liên lạc nhiều hơn vì việc trao đổi thông tin về các mô hình được giới hạn bởi nhóm

trưởng và trạm gốc

4.2.2.3 Hướng tiếp cận thuật toán (algorithmic approaches)

Một vài mô hình khác đã được đề xuất cho sự đoán dữ liệu trong mạng

cảm biến không dây Cái mà chúng đem lại là các thuật toán dùng để dự đoán, bắt đầu từ một đặc tính của hiện tượng được cảm biến

Trong số các nghiên cứu về dự đoán dữ liệu, một hướng được ứng dụng cho mạng cảm biến là dựa trên nén video số Trong thực tế, tại một thời điểm cụ

thể, một mạng cảm biến có thể coi như một ảnh, trong đó mỗi pixel được thể hiện

bởi dữ liệu cảm biến ở một nút xác định Qua đó ta có thể thấy mối liên hệ về không gian giữa các mẫu Thêm vào đó, nếu dữ liệu cảm biến thay đổi theo thời gian, sự thay đổi của dữ liệu có thể được coi như một “sensor movie” Do đó, tác

giả giới thiệu một kĩ thuật dự đoán dữ liệu, gọi là PREMON, dựa theo ý tưởng

mã hóa MPEG Khi quá trình quan sát, đo đạc bắt đầu, các nút gửi dữ liệu ban đầu về nút gốc Nút gốc tính toán mô hình bằng cách đánh giá mối quan hệ giữa các macro-block và thu được một vector liên quân đến từng block Sau khi có được mô hình, nó được gửi đến các nút Từ đây trở đi, các nút so sánh mỗi mẫu

27

với giá trị dự đoán từ mô hình Nếu dữ liệu cảm biến gần đúng với dự đoán, trong

phạm vi sai khác cho phép, nút sẽ không truyền dữ liệu này về gốc Mô hình sẽ bị

mất hiệu lực một cách định kì, tức là nó bị vô hiệu hóa và không thể hiện được dữ

liệu cảm biến nữa Sau khi hết hạn, quá trình thu thập dữ liệu và tính toán mô hình được thực hiện lại từ đầu

PREMON sử dụng một giải pháp tập trung Buddy protocol giới thiệu ở [12] mở rộng PREMON bằng cách sử dụng một kế hoạch phân tán để khai thác

mối liên hệ về thời gian giữa các dữ liệu cảm biến Cụ thể, mỗi nút sẽ cố xây

dựng một quan hệ với các nút hàng xóm của nó Kết quả, một số nhóm được thành lập, trong mỗi nhóm chỉ có một nút làm đại diện cho các nút buddy của nó Nút đại diện này (cluster-head, nút CH) có trách nhiệm quan sát và yêu cầu xử lý, trong khi các nút khác có thể ở trạng thái sleep Trong buddy group, nút CH được xoay vòng, do đó năng lượng tiêu hao được trải đều trên toàn bộ nút trong group

Việc truyền thông giữa các nút thông thường với CH có thể ở chế độ mặc định

hoặc chế độ PREMON Ở chế độ mặc định, các nút chỉ đơn giản gửi dữ liệu cảm

biến về CH Còn ở chế độ PREMON, nút chỉ gửi một mô hình về CH, và dữ liệu khác với dự đoán nếu có Mỗi nút quyết định khi nào dùng chế độ mặc định hay PREMON dựa trên một ước lượng về chi phí năng lượng cho mỗi chế độ hoạt động Nếu hiện tượng được lấy mẫu khá ổn định, thì PREMON sẽ được dùng, và

số lượng gói tin trao đổi sẽ được giảm đi Ngược lại, nếu dữ liệu lấy mẫu thay đổi nhanh, sai lệch khi dùng PREMON sẽ lớn, do đó chế độ mặc định sẽ tiết kiệm năng lượng hơn

4.2.3 Xử lý nội mạng

Có hai vấn đề nổi trội trong khai thác thông tin của mạng cảm biến đó là:

Những yêu cầu thông tin của mạng mang lại và dữ liệu mà các nút cảm biến cảm

biến được Với mỗi nút cảm biến có một “chiến lược” thu nhận thông tin và gửi

về nút gốc, khối lượng dữ liệu này là rất lớn trong toàn mạng, trong đó một phần không nhỏ dữ liệu này là không cần thiết cho yêu cầu thông tin của mạng Với ý tưởng loại bỏ thông tin không cần thiết, hệ thống cần xử lý dữ liệu trước khi gửi

đi

Xử lý nội mạng chủ yếu hướng đến việc tổng hợp dữ liệu tại các nút ở giữa nút nguồn và nút gốc Trong cách này, lượng dữ liệu được giảm xuống trong khi đang được truyền về nút gốc

28

Kỹ thuật thích hợp nhất của xử lý nội mạng phụ thuộc vào ứng dụng cụ

thể, và phải được điều chỉnh theo ứng dụng đó

IV Internet of things

Cơ sở của internet of things - IoT là mọi đối tượng vật lý đều có thể kết nối Internet và kết nối với các đối tượng khác để chuyển tiếp thông tin cho con người Rất nhiều đối tượng trong đời sống hằng ngày sẽ được kết nối qua Internet Một mạng lớn các đối tượng sẽ đảm nhận nhiều nhiệm vụ và trao đổi thông tin có thể được tự động

IoT làm việc chủ yếu dựa trên công nghệ Radio frequency Identification (RFID) Chip RFID nhỏ gọn và giá thành không cao, chúng dùng sóng radio để

gửi thông tin đến các thiết bị thu RFID đã được kết nối qua Internet IoT cũng sử

dụng smartphone và các cảm biến tích hợp trong các thiết bị cho phép máy móc

có thể giao tiếp với nhau

Điều này có thể gợi mở ra nhiều ứng dụng rất cần thiết trong cuộc sống

như :

Ngôi nhà thông minh: Người sử dụng sản phẩm ngôi nhà thông minh, mặc

dù đang làm việc ở cơ quan, vẫn biết được lượng điện năng, nước, ga đã tiêu thụ

là bao nhiêu, vẫn kiểm tra được trong tủ lạnh còn những gì … Khi người sử

dụng về đến nhà, các cảm biến về độ sáng, nhiệt độ sẽ điều chỉnh nhiệt độ, độ sáng của phòng phù hợp với tình trạng sức khỏe của người đó

Ứng dụng giao thông: các tuyến đường giao thông được trang bị các cảm

biến có thể truyền thông tin về lưu lượng giao thông trên các tuyến đường từ đó giúp quan sát và điều khiển các luồng giao thông tốt hơn Cung cấp các dịch vụ giúp cho người điều khiển phương tiện tìm được những đường đi hợp lý tránh ách tắc giao thông

Cấu trúc của Internet of Things gồm 3 phần:

 Cảm biến: các thiết bị thu thập dữ liệu từ môi trường

 Môi trường mạng Internet truyền dữ liệu về trung tâm

 Ứng dụng cung cấp cho người dùng

Tương lai của IoT có thể là một mạng lưới các thực thể thông minh có khả năng tự tổ chức và hoạt động riêng lẻ tùy theo tình huống, môi trường, đồng thời

chúng cũng có thể liên lạc với nhau để trao đổi thông tin, dữ liệu

29

Việc tích hợp trí thông minh vào IoT còn có thể giúp các thiết bị, máy móc, phần mềm thu thập và phân tích các dấu vết điện tử của con người khi chúng ta tương tác với những thứ thông minh, từ đó phát hiện ra các tri thức mới liên quan tới cuộc sống, môi trường, các mối tương tác xã hội cũng như hành vi con người

Với sự bùng nổ về số lượng các thiết bị kết nối Internet, IPv4 đã không còn

khả năng cung cấp địa chỉ IP nữa, IPv6 là sự thay thế hoàn hảo Với việc dùng

128 bits để đánh địa chỉ, không gian địa chỉ trong IPv6 có thể đánh được 1038 địa

chỉ, một con số rất lớn dường như là vô tận, nên sẽ đủ địa chỉ cho tất cả các thiết

bị muốn kết nối Internet

Đặc điểm các các cảm biến được sử dụng đó là năng lượng thấp, bộ nhớ

nhỏ, khả năng tính toán hạn chế nên phải sử dụng chuẩn IEEE 802.15.4 để giao

tiếp Để phù hợp với IPv6, tổ chức IETF đã đưa ra chồng giao thức 6LoWPAN - IPv6 over Low power Wireless Personal Area Networks Đây là sự kết hợp giữa chuẩn IEEE 802.15.4 và IPv6 Ngoài ra giao thức định tuyến RPL cũng được coi

là giao thức nền tảng trong các ứng dụng Internet of Things

V Mô hình mạng sử dụng giao thức định tuyến RPL - IP6 routing protocol for Low power and Lossy Network

1 V ấn đề định tuyến

Mặc dù mạng cảm biến có nhiều đặc điểm tương đồng với mạng Ad-hoc, nhưng chúng cũng có một số đặc trưng riêng, đòi hỏi phải có các giải pháp công nghệ hoàn toàn khác với mạng Ad-hoc Do vậy, WSN yêu cầu thiết kế các giao

thức định tuyến mới, khác xa so với các giao thức định tuyến đã tồn tại trong

mạng Ad-hoc Quá trình thiết kế giao thức định tuyến để WSN có thể đáp ứng được tốt những đặc trưng riêng đó đã dẫn đến hàng loạt thách thức lớn và riêng

có đối với WSN Phần này, sẽ trình bày những thách thức phải đối mặt trong quá trình thiết kế giao thức định tuyến cho WSN

Mục đích chính của mạng cảm biến là truyền thông dữ liệu trong mạng, đồng thời, cố gắng kéo dài thời gian sống của mạng và ngăn chặn sự cố ngắt kết

nối bằng cách đưa ra những kỹ thuật quản lý năng lượng linh hoạt

Có rất nhiều vấn đề phải xem xét khi thiết kế một giao thức định tuyến trong WSN Một giao thức định tuyến thỏa mãn được các yêu cầu đã được xem xét ở trên có nghĩa là đã tạo ra được sự cân bằng giữa khả năng phản ứng với môi

thức định truyến đã được thiết kế cho mạng cảm biến

Một trong những giao thức định tuyến trong mạng WSN, mà ngày nay được áp dụng rộng rãi phục vụ trong việc truyền tải dữ liệu hiệu quả và với mục tiêu giảm tối thiểu mức tiêu hao trong mạng là giao thức RPL

2 Tổng quan về giao thức định tuyến RPL

Dự thảo đầu tiên về RPL được IETF đưa ra vào tháng 8/2009 Hiện nay, giao thức RPL vẫn đang trong quá trình nghiên cứu và hoàn thiện, với mục tiêu phát triển thành một chuẩn định tuyến trong tương lai

RPL là giao thức định tuyến cho mạng tổn hao năng lượng thấp nói chung

và mạng cảm biến không dây nói riêng

RPL được phát triển trên nền IPv6 nhằm đạt được những yêu cầu định tuyến sau :

 Có khả năng mở rộng (số lượng, quy mô)

 Định tuyến dựa trên những thông số bị giới hạn như mức năng

lượng, dung lượng bộ nhớ,…

 Hỗ trợ tính di động

 Hỗ trợ khả năng tự cấu hình và cấu hình từ bên ngoài

 Hỗ trợ truyền tin multicast và anycast

 Hỗ trợ các luồng thông tin định hướng đến một nút trong mạng

 Có cấu trúc mạng động

 Hỗ trợ định tuyến theo nhiều metric khác nhau

 Có khả năng hội tụ về thời gian Giao thức định tuyến có tính hội tụ

về thời gian khi nó đáp ứng được những mức thời gian trễ cụ thể tương ứng với những điều kiện xác định

 Có khả năng quản lý Khi một nút mới tham gia vào mạng, nút đó

phải tự động cấu hình và tham gia vào mạng mà không cần sự can thiệp của con người

 Hỗ trợ truyền gói theo mức độ ưu tiên và có độ tin cậy cao

 Hỗ trợ các phương thức bảo mật

31

A Khái niệm, thuật ngữ dùng trong RPL

RPL xây dựng và sử dụng các DAG trong mạng để thực hiện quá trình định tuyến Trong đó, Directed Acyclic Graph – DAG (Hình 8) là một topo mạng

mà mọi liên kết giữa các nút trong DAG đều có hướng nhất định, hướng về một DAG ROOT và đảm bảo không tạo ra các vòng lặp trong DAG

Hình 8: Mô hình RPL DAG

DAGID – DAG Identifier: Mã nhận dạng của mỗi DAG trong mạng, tất cả các nút trong mạng đều lưu DAGID của DAG mà nó là thành viên

DAG ROOT là một nút trong DAG, có chức năng tập trung và xử lý dữ

liệu từ các nút khác trong DAG gửi đến Mọi tuyến liên kết trong DAG đều hướng về và kết thúc tại DAG ROOT

DAG Rank: là thông số cho biết vị trí tương đối của nút so với DAG ROOT Những nút càng xa DAG ROOT thì có rank càng cao Rank của nút có

thể được tính thông qua khoảng cách hình học giữa nút và DAG ROOT, hoặc có

thể được tính toán thông qua những hàm chức năng khác Trong RPL, DAG ROOT luôn có rank bằng 1 Rank được sử dụng để đánh giá mối quan hệ logic parent – sibling – children giữa các nút trong cùng một DAG, từ đó tránh các

32

vòng lặp có thể xảy ra khi truyền gói đến DAG ROOT Hình 8 cho thấy rank của

các nút trong DAG khi rank được tính bằng số hop tối thiểu đến DAG ROOT

DAG parent: trong cùng một DAG, nút A được gọi là parent của nút B khi

A có khả năng kết nối trực tiếp đến B và A có rank thấp hơn B Khi đó, A có thể đóng vai trò là next-hop của B trong quá trình truyền gói về DAG ROOT và B là

và phương thức định tuyến

Object code point (OCP): là mã nhận dạng tương ứng với một OF cụ thể OCP được sử dụng trong quá trình kiểm tra các bản tin trong mạng và quá trình tìm kiếm những DAG phù hợp

RPL Instance: là một tập hợp gồm một hoặc nhiều DAG có cơ chế định tuyến giống nhau Mỗi Instance chỉ sử dụng một Objective Function duy nhất để xây dựng cấu trúc mạng

RPL Instance ID: Mã nhận dạng của các Instance, tương ứng với các OF

cụ thể

DAG sequence number là một bộ đếm tuần tự được sử dụng trong quá trình sửa chữa và làm mới DAG Khi một DAG ROOT muốn xây dựng lại một DAG mới, sequence number được tăng lên một đơn vị và quảng bá tới các nút khác trong mạng

Hình dưới cho thấy một trường hợp của RPL instance và Sequence number

33

Hình 9: RPL Instance và DRAG sequence number

DAG interaction: Mỗi DAG ID và DAG sequence number cho phép xác định một DAG interaction Khái niệm này cho phép mỗi nút trong mạng phân

biệt các DAG mà nút đã tham gia với một DAG mà nút chưa từng là thành viên Đồng thời khái niệm DAG interaction cũng cho phép cơ chế tránh các vòng lặp

hoạt động hiệu quả hơn

Trong RPL đề cập đến 2 hướng định tuyến: Upward và Downward Upward là chiều đi từ các nút ở xa DAG ROOT hướng về DAG ROOT Downward là chiều ngược lại, hướng từ DAG ROOT đến các nút ở xa hơn

RPL Goal: Là một host hoặc một tập hợp gồm nhiều host có khả năng đáp ứng được các object function, phục vụ việc tập trung dữ liệu từ các DAG hoặc

tạo kết nối giữa các DAG với các mạng và ứng dụng ngoài