Giải thuật tập hợp dữ liệu dựa trên cluster trong mạng cảm biến không dây phân cấp có các bộ sink di động

LDV lấy cơ sở từ giao thức LEACH là giao thức truyền tiết kiệm năng lượng trong mạng WSNs cùng với việc kết hợp thực hiện truyền thông multi-hop qua các node chính để truyền dữ liệu về t

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH

Cán bộ hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Minh Hoàng

Cán bộ chấm nhận xét 1: PGS - TS Lê Tiến Thường

Cán bộ chấm nhận xét 2: TS Lưu Thanh Trà

Luận văn được bảo vệ tại: HỘI ĐỒNG CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA, ngày 30 tháng 12 năm 2009

PHÒNG ĐÀO TẠO SĐH Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc

Tp HCM, ngày tháng năm

NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ

Họ tên học viên: NGUYỄN THẾ ANH Phái: Nam

Ngày, tháng, năm sinh: 23-11-1980 Nơi sinh: Thái Bình

Chuyên ngành: Kỹ thuật điện tử MSHV: 01407328

I- TÊN ĐỀ TÀI:

− “Giải thuật tập hợp dữ liệu dựa trên CLUSTER trong mạng cảm biến không dây

phân cấp có các bộ SINK di động”

II- NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG:

− Nghiên cứu tổng quát mạng cảm biến không dây WSNs

− Tìm hiểu giao thức định tuyến LEACH trong mạng WSNs

− Đề xuất giao thức định tuyến LDV (Leach Distance Vector) là giao thức cải tiến

so với giao thức LEACH nhằm tăng hiệu quả sử dụng năng lượng và khả năng

mở rộng kích thước mạng WSNs

− Thực hiện mô phỏng

III- NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 02-02-2009

IV- NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 15-12-2009

V- CÁN BỘ HƯỚNG DẪN: TS NGUYỄN MINH HOÀNG

QL CHUYÊN NGÀNH

TS Nguyễn Minh Hoàng

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Nguyễn Minh Hoàng, thầy đã luôn tin tận tình hướng dẫn, chỉ bảo trong suốt quá trình em thực hiện luận văn này Bên cạnh đó, em xin gửi lời cám ơn đến các thầy, cô giảng viên khoa Điện tử - Viễn thông trường Đại học Bách Khoa TP HCM, đã tận tình giảng dạy, truyền đạt những kiến thức và kinh nghiệm bổ ích trong suốt thời gian em học cao học tại trường Những kiến thức tích lũy được qua thời gian đào tạo đã giúp em hoàn thiện hơn, tạo tiền đề phục vụ công tác chuyên môn sau này được tốt hơn

Tôi cũng xin gửi cám ơn đến những người bạn cùng khóa, đồng nghiệp cùng cơ quan với tôi nhất là em Nguyễn Hữu Trung, anh Lê Nghĩa Lâm, anh Vũ Hùng Hải Họ đã luôn nhiệt, động viên tôi vượt qua các khó khăn trong học tập cũng như chia sẻ cho tôi rất nhiều trong công việc

Cuối cùng, đặc biệt con xin được gửi lời cảm ơn ba mẹ, người thân trong gia đình đã động viên, chia sẻ, giúp đỡ con vượt qua khó khăn trong học tập, nghiên cứu để con

có thể hoàn thành được luận văn này

Nguyễn Thế Anh

Đại học Bách Khoa TP HCM, 2009

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Sự phát triển nhanh chóng về khoa học kỹ thuật, đặc biệt là công nghệ chế tạo thiết bị điện tử đã đạt được những thành tựu hết sức to lớn Với sự sáng tạo của con người các thiết bị ngày càng tinh vi, nhỏ gọn, mạnh mẽ và đa chức năng hơn

Trong những năm gần đây, mạng cảm biến không dây (WSNs) đã được nghiên cứu và triển khai đa dạng trên các loại ứng dụng khác nhau như: theo dõi sự thay đổi của môi trường, khí hậu, giám sát các mặt trận quân sự, phát hiện và do thám tấn công bằng hạt nhân, sinh học, hoá học, chuẩn đoán sự hỏng hóc của máy móc, thiết bị, theo dấu và giám sát các bác sỹ, bệnh nhân cũng như quản lý thuốc trong các bệnh viện, phát hiện và theo dấu các phương tiện xe cộ Một mạng WSNs diện rộng bao gồm nhiều node cảm biến nhỏ có giá thành thấp, tiêu hao năng lượng ít, có tính linh động,

có bộ xử lý tính toán, có thể trao đổi thông tin lẫn nhau, và tập hợp dữ liệu

Thông qua các kết nối vô tuyến, số liệu thu thập được từ các node cảm biến sẽ được gửi đến một trạm gốc gần nhất, rồi sau đó, trạm gốc truyền tiếp số liệu này tới các trung tâm xử lý dữ liệu cho các bước phân tích tiếp theo

Trong một mạng WSNs đồng nhất các node thì thời gian hoạt động của mạng

là một yêu cầu quan trọng đặt ra mỗi khi thiết kế mạng WSNs Do sự ràng buộc về năng lượng của từng node cảm biến nên vấn đề tiết kiệm năng lượng được quan tâm hàng đầu Thiết kế mạng cảm biến hoạt động hiệu quả có thể thực hiện đối với từng node cảm biến qua việc cải tiến phần cứng thiết bị hoặc cải tiến các giao thức truyền lớp MAC, giao thức định tuyến trong lớp Networks

Luận văn này cũng đi theo xu hướng phổ biến hiện nay nhằm thiết kế một giao thức định tuyến mới trong lớp Networks áp dụng trong mạng WSNs đồng nhất có phân cấp với mục đích chủ yếu là kéo dài thời gian sống của mạng và tăng cường khả năng mở rộng phạm vi quan sát của mạng

Trong phạm vi luận văn tốt nghiệp này trình bày các kiến thức tổng quan về mạng WSNs, một số giao thức định tuyến thuộc lớp Networks đã được công bố, các

kỹ thuật mới áp dụng giúp tiết kiệm năng lượng hiệu quả cho mạng WSNs Trên cơ sở

đó, luận văn này đề xuất một giao thức định tuyến mới với tên gọi LDV (LEACH DISTANCE VECTOR) LDV lấy cơ sở từ giao thức LEACH là giao thức truyền tiết kiệm năng lượng trong mạng WSNs cùng với việc kết hợp thực hiện truyền thông multi-hop qua các node chính để truyền dữ liệu về trạm gốc nhằm cải thiện về hiệu quả sử dụng năng lượng của mạng và đồng thời tăng khả năng mở rộng kích thước mạng

CÁC TỪ VIẾT TẮT

A

AODV Adhoc On-demand Distance Vector

ARQ Automatic Repeat Request

B

C

CSGR Cluster Switch Gateway Routing

CSMA Carrier Sense Multiple Access

D

DSDV Destination Sequenced Distance Vector

DSR Dynamic Source Routing

DS-SS Direct Sequence Spread Spectrum

GEAR Geographic and Energy Aware Routing

GPS Global Positioning System

LEACH Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy

LDV LEACH Distance Vector

M

MAC Media Access Control

MECN Minimum Energy Communication Network

N

NS-2 Network simulator 2

O

OSI Open Systems Interconnection

RAM Random Access Memory

S

SMP Sensor Management Protocol

SPIN Sensor Protocols for Information via Negotiation

SQDDP Sensor Query and Data Dissemination Protocol

SMECN Small Minimum Energy Communication Network

T

TADAP Task Assignment and Data Advertisement Protocol

TCP/IP Transmission Control Protocol/IP

TDMA Time Division Multiple Access

TEEN Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network

TORA Temporally Ordered Routing Algorithm

WLANs Wireless Local Area Networks

WPANs Wireless Personal Area Networks

WRP Wireless Routing Protocol

WSNs Wireless Sensor Networks

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT LUẬN VĂN ii

CÁC TỪ VIẾT TẮT iii

MỤC LỤC v

DANH MỤC HÌNH viii

DANH MỤC BẢNG viii

1 ĐẶT VẤN ĐỀ, MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 1

1.1 Giới thiệu mạng cảm biến không dây (WSNs) 1

1.2 Đặt vấn đề 1

1.3 Các thách thức đối với mạng WSNs 2

1.4 Mục tiêu của đề tài 3

2 TỔNG QUAN MẠNG WSNs 5

2.1 Sự ra đời của WSNs 5

2.2 Một số ứng dụng phổ biến của mạng WSNs 6

2.2.1 Ứng dụng WSNs trong cảnh báo cháy rừng 6

2.2.2 Giám sát và điều khiển công nghiệp 6

2.2.3 Nhà ở thông minh 7

2.2.4 Ứng dụng trong an ninh, quân đội 8

2.2.5 Ứng dụng quản lý hàng hóa 8

2.2.6 Ứng dụng trong nông nghiệp, môi trường 9

2.2.7 Ứng dụng trong bảo vệ sức khỏe con người 9

2.3 Tổ chức trong mạng WSNs 9

2.4 Kiến trúc khối node cảm biến tiêu biểu 10

2.4.1 Các cảm biến vô tuyến (Radio Frequency Motes) 11

2.4.2 Cảm biến nhỏ Mini Mote 11

2.4.3 Cảm biến WeC Mote 11

2.4.4 Cảm biến Mica Mote 11

2.4.5 Cảm biến Mica2 Mote 12

2.4.6 Cảm biến Mica2Dot Mote 12

2.4.7 Cảm biến Spec Mote 12

2.4.8 Cảm biến Intel Mote 12

2.4.9 Cảm biến Laser Mote 13

2.5 Kiến trúc phân lớp, phân miền WSNs 14

2.5.1 Lớp ứng dụng 14

2.5.2 Lớp vận chuyển 15

2.5.3 Lớp mạng 15

2.5.4 Lớp liên kết dữ liệu 15

2.5.5 Lớp vật lý 16

2.5.6 Các miền quản lý 16

2.6 Các mô hình cơ bản trong WSNs 16

2.6.1 Mô hình lưu lượng 16

2.6.2 Mô hình năng lượng 17

a Mô hình cảm biến: 18

b Mô hình truyền thông 18

c Mô hình tính toán 19

2.6.3 Mô hình node cảm biến 19

2.6.4 Các mô hình mạng 20

a Mô hình MAC 20

b Mô hình định tuyến 21

c Mô hình hệ thống 21

3 GIAO THỨC VÀ KỸ THUẬT TRONG MẠNG WSNs 23

3.1 Giới thiệu 23

3.2 Phân loại giao thức định tuyến theo cấu trúc mạng 23

3.2.1 Định tuyến theo cấu trúc Flat 23

a Sensor Protocols for Information via Negotiation (SPIN) 23

b Directed diffusion (DD) 24

c Rumor routing (RR) 24

d Gradient-based routing (GBR) 24

e Energy Aware Routing (EAR) 24

3.2.2 Định tuyến theo cấu trúc phân cấp 25

a Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) 25

b Power Efficient gathering in Sensor information system (PEGASIS) 25

c Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network (TEEN) 25

3.2.3 Định tuyến theo vị trí 26

a MECN và SMECN 26

b GAF 27

c GEAR 27

3.3 Phân loại giao thức định tuyến theo cơ chế hoạt động 28

3.3.1 Cơ chế hoạt động theo kiểu đa đường (multipath-based) 28

3.3.2 Cơ chế hoạt động theo kiểu truy vấn (query-based) 28

3.3.3 Cơ chế hoạt động theo kiểu thương lượng (negotiation-based) 28

3.3.4 Cơ chế hoạt động theo kiểu chất lượng dịch vụ (QoS-based) 29

3.3.5 Cơ chế hoạt động theo kiểu phối hợp (coherent-based) 29

3.4 Giao thức định tuyến trong mạng Ad-hoc tùy biến 29

3.4.1 Giao thức định tuyến dựa vào bảng định tuyến thiết lập trước 29

a Giao thức Destination Sequenced Distance Vector (DSDV) 29

b Giao thức Wireless Routing Protocol (WRP) 30

c Giao thức Cluster Switch Gateway Routing (CSGR) 30

d Đánh giá 31

3.4.2 Định tuyến dựa vào bảng định tuyến được thiết lập theo yêu cầu 31

a Dynamic Source Routing (DSR) 31

b Adhoc on-demand Distance Vector (AODV) 32

c Temporally Odered Routing Algorithm (TORA) 32

d Đánh giá 33

3.5 Định tuyến Multi-hop 33

3.6 Phương thức thiết kế chéo lớp (Cross Layer Design) 35

3.7 Kỹ thuật phân nhóm (Clustering) trong mạng WSNs 35

3.7.1 Các kỹ thuật phân nhóm trong WSNs 36

3.7.2 Lựa chọn các node chính 38

3.7.3 Thực thi của một thuật toán phân nhóm 38

3.7.4 Các kỹ thuật phân nhóm lặp 38

3.7.5 Các kỹ thuật phân nhóm có tính xác suất 39

a Giai đoạn thiết lập nhóm 39

b Giai đoạn ổn định trạng thái 40

3.8 Kỹ thuật tập hợp dữ liệu (Data Aggregation) 41

3.8.1 Mục đích tập hợp dữ liệu 41

3.8.2 Mô hình tập hợp dữ liệu 43

3.8.3 Yếu tố ảnh hưởng đến tập hợp dữ liệu: 43

4 GIAO THỨC ĐỊNH TUYẾN ĐỀ NGHỊ 45

4.1 Cơ sở để hình thành giao thức định tuyến mới 45

4.2 Giao thức định tuyến đề nghị 46

4.2.1 Mô tả ý tưởng 46

4.2.2 Lập luận giải thuật LDV 47

5 ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ 51

5.1 Mô hình mô phỏng 51

5.2 Mô hình mạng truyền thông multi-hop 51

5.2.1 Mô hình toán của mạng phân cấp 51

5.2.2 Các giá trị phân tích 53

5.2.3 Lựa chọn các tham số 55

5.3 Mô hình kênh truyền 56

5.4 Mô hình Radio Energy 57

5.5 Tính tầm phát tối đa của một node cảm biến: 59

5.6 Tính số node chính và thời gian của một vòng truyền 60

5.7 Kết qủa mô phỏng đạt được 64

5.7.1 Giải thuật LEACH 64

5.7.2 Giải thuật LDV so với LEACH 71

6 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI 74

6.1 Kết luận 74

6.2 Kết quả đạt được 74

6.3 Hạn chế và hướng phát triển 74

6.3.1 Hạn chế 74

6.3.2 Hướng phát triển 74

TÀI LIỆU THAM KHẢO 75

PHỤ LỤC 78

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Minh họa mạng WSNs tiêu biểu 1

Hình 2.1: Ứng dụng WSNs trong cảnh báo cháy rừng 6

Hình 2.2: Các cảm biến đặt dọc theo các dầm cầu 7

Hình 2.3: Ứng dụng WSNs trong an ninh, quân đội 8

Hình 2.4: Mô hình khối phần cứng tiêu biểu của một node cảm biến 10

Hình 2.5: Minh họa và cấu thành phần cứng, phần mềm một số cảm biến thực tế 10

Hình 2.6: Kiến trúc phân lớp, miền của mạng cảm biến 14

Hình 2.7: Phân bố tiêu thụ năng lượng của các khối con trong một node cảm biến 18

Hình 2.8: Mô hình Markok rời rạc của node cảm biến 20

Hình 2.9: Mô hình khép kín của hệ thống 22

Hình 3.1: Phân loại các giao thức trong mạng WSNs 23

Hình 3.2: Phân cấp phân vùng trong TEEN và APTEEN 26

Hình 3.3: Vùng relay của cặp node (i, r) 27

Hình 3.4: Mô tả quá trình truyền dữ liệu từ host M1 đến host M2 31

Hình 3.5: (a) Mô hình giao thức MTE dựa vào khoảng cách các node; (b) MTE áp dụng trong mạng WSNs, dữ liệu truyền theo các tuyến để về Base station 34

Hình 3.6: Cấu trúc mạng cảm biến không dây phân nhóm 36

Hình 3.7: Lưu đồ giải thuật LEACH Error! Bookmark not defined Hình 3.8: Phát hiện sự kiện và gửi báo cáo không sử dụng tập hợp dữ liệu 42

Hình 3.9: Phát hiện sự kiện và gửi báo cáo có sử dụng tập hợp dữ liệu 42

Hình 4.1: Mô hình mạng phân cấp của giải thuật LEACH 45

Hình 4.2: Mô hình mạng phân cấp của giải thuật LDV 47

Hình 4.3: Hướng truyền dữ liệu theo giải thuật LDV 48

Hình 4.4: Lưu đồ giải thuật LDV 50

Hình 5.1: Cấu trúc mạng WSNs 2 cấp 51

Hình 5.2: Mô hình radio energy 58

Hình 5.3: Kết quả mô phỏng chọn k tối ưu cho trường hợp A 61

Hình 5.4: Minh họa giải thuật chạy mô phỏng 62

Hình 5.5: Lưu đồ giải thuật mô phỏng 63

DANH MỤC BẢNG Bảng 2.1: Danh sách một số node cảm biến 13

Bảng 2.2: Gateway Sensor Nodes 14

Bảng 2.3: Tính chất của một số bộ vi điều khiển 19

Bảng 5.1: Các thông số và giá trị sử dụng trong mô hình mô phỏng 59

1 ĐẶT VẤN ĐỀ, MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

1.1 Giới thiệu mạng cảm biến không dây (WSNs)

Trong những năm gần đây, rất nhiều mạng cảm biến không dây (WSNs) đã và đang ngày một phát triển, triển khai trong nhiều ứng dụng khác nhau như: theo dõi sự thay đổi của môi trường, khí hậu, giám sát các mặt trận quân sự, phát hiện và do thám việc tấn công bằng hạt nhân, sinh học và hoá học, chuẩn đoán sự hỏng hóc của máy móc, thiết bị, theo dấu và giám sát các bác sỹ, bệnh nhân cũng như quản lý thuốc trong các bệnh viên, phát hiện và theo dấu các phương tiện xe cộ… Một mạng WSNs bao gồm nhiều cảm biến nhỏ (cũng đã được nhắc đến với tên gọi là motes) có giá thành thấp, và tiêu thụ năng lượng ít, liên kết với nhau bằng sóng vô tuyến Thông qua các kết nối vô tuyến, số liệu thu thập được từ các Node cảm biến sẽ được gửi đến một trạm gốc (BS) gần nhất, rồi sau đó, các số liệu này lại được chuyển tới các trung tâm

xử lý dữ liệu để phân tích và đánh giá

Hình 1.1: Minh họa mạng WSNs tiêu biểu

Các node cảm biến (motes) cảm biến môi trường và gửi mẫu dữ liệu về trạm gốc (BS hay Sink) Các node cảm biến lân cận nhau hình thành nên một nhóm (Cluster) và truyền dữ liệu của chúng về cho node chính (Cluster-head), node chính

có nhiệm vụ chuyển tiếp dữ liệu về Trạm gốc Trạm gốc tập hợp và lưu trữ dữ liệu thu được vào trong một thiết bị tích hợp ngoài như máy chủ dữ liệu Người dùng có thể truy suất vào máy chủ và lấy các kết này để phân tích cho mục đích quản lý mạng

1.2 Đặt vấn đề

Ngày nay, tại các nước trên thế giới đã có rất nhiều dự án nghiên cứu về lĩnh vực WSNs, trong đó phần lớn các nghiên cứu thường tập trung vào vấn đề làm thế nào

để cải thiện hiệu quả sử dụng năng lượng của các cảm biến trong mạng WSNs Đó là

vì thời gian hoạt động của các cảm biến phụ thuộc chủ yếu vào dung lượng của pin cung cấp năng lượng cho chúng Ngoài ra, do đặc thù của mạng WSNs, các cảm biến yêu cầu phải có kích thước rất nhỏ, thường được phân bố tại các vị trí xa tầm kiểm soát của con người nên khả năng để sửa chữa khắc phục hư hỏng các cảm biến bị hạn chế rất nhiều và đôi khi là không thể thực hiện được Bên cạnh đó, giá thành của một cảm biến cũng ngày càng rẻ hơn (có thể chỉ tốn 1$ cho một thiết bị cảm biến) nên người ta thường không quan tâm đến việc sửa chữa hoặc thay thế những cảm biến bị lỗi hoặc bị hết năng lượng do gặp khó khăn khi tiếp cận đến vị trí các node cảm biến

Chính vì lý do này, các công ty nổi tiếng chuyên sản xuất và cung cấp các linh kiện cảm biến như Crossbow Tech đã đặt mục tiêu thiết kế, chế tạo các sản phẩm của mình sao cho thiết bị cảm biến có các ưu điểm nổi bật như: kích thước nhỏ, chi phí sản xuất thấp, tiêu hao ít năng lượng, khả năng tính toán mạnh

Mục tiêu giảm kích thước của thiết bị biến thường được cải tiến qua thời gian nhờ sự phát triển của các công nghệ vi cơ điện tử, trong đó VLSI là một kỹ thuật được

áp dụng nhằm tích hợp các linh kiện điện tử trên một đế cứng cho phép thiết bị ngày càng nhỏ gọn, tăng khả năng hoạt động và tăng khả năng chống nhiễu

Mục tiêu giảm phí sản xuất xuất để làm giảm giá thành sản phẩm xuất phát phát từ các ứng dụng đa dạng của mạng WSNs Với mỗi ứng dụng khác nhau tùy theo yêu cầu về tầm phủ sóng của mạng, hay thời gian đáp ứng của mạng mà lựa chọn các thiết bị cảm biến khác nhau, có tính năng và nhiệm vụ khác nhau sao cho phù hợp

Tiêu hao ít năng lượng là một vấn đề được quan tâm nhiều nhất Các hãng sản xuất linh kiện điện tử, các công trình của các tác giả, nhà khoa học, nhà nghiên cứu, các trường đại học, viện nghiên cứu đưa ra các giải pháp nhằm hạn chế tiêu hao năng lượng trên thiết bị cảm biến Các giải pháp đưa ra thường nhằm cải thiện hiệu quả hoạt động phần cứng, đề xuất các giải thuật, giao thức mới áp dụng trong các lớp, miền của

mô hình cảm biến nhằm tối ưu hiệu quả hoạt động của thiết bị này

1.3 Các thách thức đối với mạng WSNs

Mạng WSNs đã mang lại rất nhiều ứng dụng [2], để các ứng dụng đạt hiệu quả hơn trong thực tế phụ thuộc rất nhiều vào các giải thuật định tuyến chạy trong mạng Khi thiết kế một giải thuật hay giao thức mới thường thì một số vấn đề thách thức yêu cầu người thiết kế phải tìm hiểu rõ như:

- Các ràng buộc về tài nguyên vật lý: Ràng buộc quan trọng nhất đưa đến trong

mạng cảm biến đó là sự giới hạn về nguồn năng lượng cung cấp cho node cảm biến Thời gian sống hiệu qủa của node cảm biến được xác định một cách trực tiếp thông qua năng lượng cung cấp của nó Do vậy, thời gian sống của một mạng cảm biến cũng được xác định bởi năng lượng cung cấp Do đó, năng lượng tiêu thụ là vấn đề chính nêu ra trong thiết kế một giao thức Năng lượng dùng cho tính toán và dung lượng bộ nhớ giới hạn là các ràng buộc khác làm ảnh hưởng đến khối lượng dữ liệu có thể lưu trữ trong từng node cảm biến Vì

vậy các giao thức nên thiết kế đơn giản và ít tốn năng lượng Việc trì hoãn truyền thông trong mạng cảm biến cũng có thể tăng lên do sự hạn chế về kênh truyền do bị dùng chung bởi các node cảm biến trong cùng một vùng phủ sóng của các node khác

- Triển khai trong môi trường Ad-hoc: Hầu hết các ứng dụng yêu cầu việc triển

khai theo mạng Ad-hoc của các cảm biến trong một vùng Các cảm biến được triển khai ngẫu nhiên trong vùng đó mạng không có một hạ tầng có sẵn nào đòi hỏi hệ thống phải có khả năng phân bố ngẫu nhiên và thiết lập kết nối giữa các node Ví dụ như để phát hiện cháy rừng thì các node cảm biến thường được rải xuống rừng từ máy bay

- Vấn đề khắc phục lỗi: Trong một môi trường khắc nghiệt, một node cảm biến

có thể bị lỗi do hư hỏng về mặt vật lý hoặc do bị thiếu năng lượng Nếu một vài node cảm biến bị lỗi, thì giao thức áp dụng trên các cảm biến phải có khả năng thích nghi với những sự thay đổi này trong mạng Ví dụ như trong giao thức định tuyến hoặc giao thức tập hợp dữ liệu (Aggregation protocol), các cảm biến còn lại phải tìm được tuyến hoặc node tập hợp phù hợp khi có xảy ra các loại lỗi như vậy trong mạng

- Khả năng mở rộng của mạng: Trong một vùng, phụ thuộc vào ứng dụng, số

lượng cảm biến được triển khai có thể là hàng trăm, hàng nghìn hoặc hơn nữa Các giao thức phải uyển chuyển để có khả năng mở rộng đáp ứng và hoạt động trong một mạng với số lượng cảm biến lớn

- Chất lượng dịch vụ mạng: Một số ứng dụng cảm biến đặt ra yêu cầu rất nghiêm

khắc trong đó có yêu cầu dữ liệu cảm biến phải được truyền kịp thời trong một thời gian thiết lập trước nếu không dữ liệu sẽ không có ý nghĩa khi gửi đến người dùng Vì vậy, đây có thể coi là một số tham số để đánh giá QoS của một

số ứng dụng

1.4 Mục tiêu của đề tài

Trong mô hình phân lớp, miền của một thiết bị cảm biến không dây, từ lớp vật

lý đến lớp ứng dụng đều thực hiện các cơ chế trong đó việc thực hiện tiết kiệm năng lượng của node cảm biến luôn được đặt ra Đây cũng là một mục tiêu mà đề tài này hướng tới Để tài chủ yếu đề cập đến các vấn đề thuộc lớp vật lý, lớp liên kết dữ liệu

và lớp mạng thông qua việc tìm hiểu giao thức LEACH [3]

Một cảm biến đứng độc lập thường không mang lại nhiều lợi ích như khi chúng kết hợp lại với nhau thành một mạng các cảm biến không dây Khi đó các cảm biến trong mạng tham gia vào các nhóm khác nhau, với mỗi nhóm bầu ra một Node cảm biến chính có nhiệm vụ thu thập thông tin của các node cảm biến thành viên trong nhóm, tập hợp lại thông tin rồi gửi thông tin về cho trạm gốc Thông tin nhận được tại trạm gốc sẽ có ý nghĩa nếu nó phản ảnh chính xác và kịp thời Vì vậy, đề tài có quan tâm đến vấn đề phân chia nhóm trong mạng, tập hợp dữ liệu tại các node cảm biến chính, và định tuyến truyền dữ liệu về trạm gốc

Ta biết rằng, việc triển khai mạng WSNs phụ thuộc khá nhiều vào ứng dụng của nó Có những ứng dụng yêu cầu dữ liệu cảm biến phải được truyền về một cách tức thì (real-time), có ứng dụng chỉ yêu cầu dữ liệu báo cáo theo từng chu kỳ được ấn định trước, hoặc có ứng dụng cần báo cáo thông tin khi có sự kiện xảy ra tại chính xác từng vị trí cảm biến Ngoài ra, triển khai mạng WSNs còn phụ thuộc vào phạm vi vùng cần quan sát của các cảm biến Khi mà phạm vi khu vực cảm biến nhỏ thì các cảm biến có thể truyền thông tin trực tiếp về trạm gốc chỉ qua 1 hop (single-hop), nhưng khi phạm vi vùng cảm biến rộng hơn khiến cho tầm phủ sóng của các cảm biến không đáp ứng được cho việc truyền trực tiếp, lúc này giải pháp là truyền qua các node cảm biến trung gian hay còn gọi là truyền multi-hop tỏ ra có hiệu quả hơn

Truyền thông multi-hop không phải là một vấn đề mới, đối với mạng WSNs nó được cho là phù hợp với các ứng dụng trong thực tế khi có nhu cầu mở rộng mạng Như đã đề cập ở trên đề tài tập trung vào nghiên cứu các giao thức định tuyến thuộc lớp mạng trong mô hình node cảm biến và đưa ra đề xuất cải tiến giao thức định tuyến LEACH theo mô hình truyền thông multi-hop để nhằm đạt được:

1 Sử dụng hiệu qủa năng lượng

2 Khả năng mở rộng của mạng

Để đạt được mục tiêu trên, trước tiên là việc tìm hiểu tổng quan mạng WSNs được cho là hết sức cần thiết và được thực hiện trong Chương 2 Tiếp theo, đó là tìm hiểu các phương pháp định tuyến hiệu qủa năng lượng đang tồn tại được đề cập trong Chương 3 Trên cơ sở đó đưa ra ý tưởng về phương pháp định tuyến cải tiến so với giao thức LEACH được đề cập trong Chương 4 Chương 5 sẽ trình bày các kết quả mô phỏng đánh giá của giao thức mới và Chương 6 nêu lên các kết luận và định hướng phát triển mở rộng cho đề tài này

2 TỔNG QUAN MẠNG WSNS

2.1 Sự ra đời của WSNs

Hệ thống nhúng đã trở thành một phần xâm nhập vào trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta trong một vài thập niên gần đây Chúng đã được ứng dụng để điều khiển máy giặt, điện thoại di động, máy móc động cơ trong xe hơi, điều khiển bánh xe cho các dụng cụ thể dục thẩm mỹ vv Theo nghiên cứu trong [4] thì có đến 98% các thiết bị điện toán sử dụng công nghệ nhúng, và một số báo cáo còn kỳ vọng rằng nhu cầu về PC có CPUs công nghệ nhúng sẽ tăng gấp 10 lần PC có CPUs đa dụng Sự tăng trưởng mạnh mẽ về số lượng bộ xử lý bằng công nghệ nhúng được xuất khẩu đi hứa hẹn sự phát triển liên tục về lĩnh vực này trong những năm tới

Với sự phát triển vốn có như vậy, hệ thống nhúng vẫn thu hút nhiều sự quan tâm nghiên cứu trong khoảng 10 năm gần đây, do sự phát triển về công nghệ đồng thời với kinh nghiệm trải qua nhiều thập kỷ thử nghiệm trên các tiểu mô hình (theo quy luật Moore [7]) đã giúp các công ty chế tạo thiết bị điện tử phát triển thành công các thiết bị với công suất thấp, có khả năng thực hiện nhiều mục đích khác nhau từ cảm biến, xử lý dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, truyền và nhận thông tin

Việc tích hợp giữa truyền thông vô tuyến với các cảm biến là một bước nhảy lớn trong các ứng dụng về mạng Thêm vào đó, sự bất tiện về cơ sở hạ tầng của các đầu cuối cố định cùng với việc giảm giá liên tục và nâng cao tính năng kỹ thuật của các thiết bị đầu cuối vô tuyến di động làm cho nó ngày càng trở nên được ưa chuộng

và phổ biến Từ đó mạng cục bộ vô tuyến (WLANs – Wireless Local Area Networks) hình thành vào năm 1997 Tốc độ truyền dữ liệu của WLANs liên tục được nâng cao [8] qua các chuẩn (IEEE 802.11:2Mbps, IEEE 802.11b: 11Mbps, IEEE 802.11a:54Mbps, IEEE 802.11g: , IEEE 802.11n) và đến nay đã trở thành sản phẩm thương mại

Một hình thức mạng vô tuyến khác cũng được đưa ra có tên gọi là mạng cá nhân vô tuyến (WPANs – Wireless Personal Area Networks) Theo [9] WPANs triển khai không có cơ sở hạ tầng cố định, với cự ly truyền thông không quá 10m Các tên gọi khác của WPANs được biết đến như Home RF 1.0 (tốc độ Up/Down là 800Kbps/1.6Mbps), Bluetooth 1.0 (IEEE 802.15.1 tốc độ 1Mbps, IEEE 802.15.3 tốc

độ 55Mbps) Cho đến nay cả hai chuẩn 802.11 và 802.15 đều là chuẩn cho những giao thức truyền dữ liệu lên trên 100Mbps

Bên cạnh những mạng vô tuyến tốc độ cao vẫn tồn tại những mạng vô tuyến khác chiếm ưu thế hoạt động với tốc độ truyền dữ liệu thấp Những mạng này hỗ trợ rất nhiều các ứng dụng trong thực tế: như các ứng dụng trong quân sự, ứng dụng về bảo vệ môi trường, các ứng dụng về sức khỏe, các ứng dụng trong gia đình Ngoài ra

nó còn có rất nhiều ứng dụng khác trong chế tạo Robot, các công cụ đo lường tích hợp dùng trong công nghiệp, các hệ thống điều khiển tự động, giám sát các phương tiện giao thông, quản lý chất lượng vv

Hầu hết các ứng dụng tốc độ thấp này yêu cầu một thiết bị cảm biến (sensor) hoặc ở dạng này hoặc ở dạng khác có khả năng “nghe” và “nhìn” và vì thế những mạng hoạt động hỗ trợ cho nó được gọi là mạng cảm biến vô tuyến (WSNs – Wireless Sensor Networks) hay mạng cá nhân vô tuyến tốc độ thấp (Low Rate WPANs) vì chúng được kết nối với cự ly ngắn và không cần phải thiết lập trước cơ sở hạ tầng

2.2.1 Ứng dụng WSNs trong cảnh báo cháy rừng

Hình 2.1 mô tả một ứng dụng điển hình của WSNs trong việc theo dõi cháy rừng vào mùa hè Với diện tích rừng rất rộng nên việc phát hiện những dấu hiệu cháy sớm là điều cần thiết Một vùng rừng được trang bị hệ thống cảm biến phát hiện dấu hiệu tăng nhiệt độ hay giảm độ ẩm Khi có sự bất thường về nhiệt độ hay độ ẩm tại một khu vực nào đó, các cảm biến tại khu vực ấy sẽ cảm nhận được sự kiện này và gửi tín hiệu cảnh báo về trung tâm bảo vệ rừng để có biện pháp xử lý kịp thời

Hình 2.1: Ứng dụng WSNs trong cảnh báo cháy rừng

2.2.2 Giám sát và điều khiển công nghiệp

Trong các nhà máy, khu công nghiệp thường có các phòng điều khiển trung tâm nơi lắp đặt các bộ hiển thị, báo trạng thái của thiết bị (trạng thái các van đóng mở, nhiệt độ, áp suất, độ giao động của máy móc, vỏ máy) cũng như các trạng thái đầu vào (điện áp, nhiệt độ nung của lò ) Các cảm biến vô tuyến được lắp đặt tại các vị trí

trọng yếu, khó đi dây sẽ truyền các thông tin trạng thái vật lý của của hệ thống đang vận hành về thiết bị thu nhận hiển thị tại phòng điều khiển trung tâm Điều này được thực hiện không tốn chi phí nhiều hơn khi thiết lập việc truyền dữ liệu cảm biến thông qua mạng cáp Mạng WSNs hoàn toàn có thể đáp ứng với chi phí đi dây thấp, dễ dàng thiết lập mạng miễn là yêu cầu thông tin thay đổi chậm, lưu lượng thấp, thông tin dưới dạng hiển thị mà không có điều khiển

Tại các công trình xây dựng như đường hầm xuyên biển, đường hầm trong lòng đất, các cây cầu dây văng, người ta đặt các cảm biến để đo áp lực, áp suất tại các điểm chịu tải, ứng suất lớn để giám sát, nhiệt độ, tải trọng, độ rung Tóm lại là tình trạng hoạt động của công trình

Hình 2.2: Các cảm biến đặt dọc theo các dầm cầu Một ứng dụng đơn giản đó là điều khiển hệ thống chiếu sáng (bật/tắt thay đổi cường độ sáng cho thích hợp) tại một khu công nghiệp hoặc trung tâm thương mại thông qua WSNs và rõ ràng tính mềm dẻo của WSNs là một ưu thế

Xa hơn nữa là dùng WSNs cho những ứng dụng an toàn công nghiệp WSNs có thể được triển khai để phát hiện những chất thải độc hại công nghiệp trước khi nó tích

tụ đủ lớn gây ra nguy hiểm

WSNs cũng thích hợp cho những ứng dụng giám sát động cơ mà với những ứng dụng này mô hình cảm biến hữu tuyến là không thuận lợi Cảm biến hữu tuyến vẫn được dùng để giám sát nhiệt độ, độ rung, lưu lượng dầu nhưng với các phần từ chuyển động quay thì khác giám sát nó phải là những cảm biến vô tuyến để có được

kế hoạch bảo trì một cách tối ưu

Một ứng dụng khác dùng WSNs là HVAC (Heating, Ventilating and Air Conditioning) trong toà nhà Những hệ thống HVAC thông thường được điều khiển thông qua các thiết bị điều chỉnh nhiệt độ, độ ẩm Điều quan trọng không phải ở chỗ người sử dụng tự điều chỉnh nhiệt độ mà phải do các cảm biến quyết định bởi sự thay đổi tải trong phòng mang tính động (tùy theo lượng nhiệt toả ra trong phòng do số người có mặt) Việc đặt nhiều thiết bị hữu tuyến để có những thông tin chính xác về môi trường để có thể điều khiển một cách thích hợp là không khả thi và chỉ có những cảm biến vô tuyến là phù hợp

2.2.3 Nhà ở thông minh

HVAC được đề cập trong mục 2.2.2 cũng là một trong những ứng dụng của WSNs trong nhà ở thông minh Các ứng dụng trong nhà ở thông thường như điều khiển TV, đầu máy DVD và các thiết bị khác có thể thực hiện thông qua một Remote

Nhưng vấn đề điều chỉnh cường độ sáng trong phòng, tự động vặn nhỏ volume khi có chuông điện thoại reo hoặc tự động điều khiển kéo rèm cửa khi bật TV, bộ nhận dạng tiếng nói, hình ảnh truyền lệnh điều khiển đóng/mở cửa thì WSNs sẽ khả thi hơn Thêm vào đó để đảm bảo tính tin cậy của hệ thống, ngoài quá trình thực thi lệnh phải

có quá trình thông báo kết quả thực thi vì dụ như: khi một cánh cửa được đóng thì người sử dụng phải nhận một âm thanh “beep” chẳng hạn để biết chắc chắn rằng cửa

đã được đóng

Các thiết bị gia dụng trong gia đình hoàn toàn có thể được giám sát, điều khiển

từ xa bằng thiết bị cảm biến có kết nối với mạng Internet

2.2.4 Ứng dụng trong an ninh, quân đội

Hình 2.3: Ứng dụng WSNs trong an ninh, quân đội Theo tác giả của [5], các kỹ thuật của WSNs đã được đưa vào sử dụng trong quân sự từ rất lâu Một trong những ứng dụng quan trọng đó là triển khai lượng lớn các cảm biến để bảo vệ các vành đai phòng thủ Trong trường hợp này chúng có chức năng như những mìn sát thương để tránh những rủi ro về mìn đối với con người trong suốt trận đánh Ngoài ra, WSNs có thể được triển khai để giám sát, thăm dò các mục tiêu, thăm dò địa hình chuẩn bị tấn công với những đội quân cảm biến và thiết bị cảm biến gắn trên các thiết bị không người lái Các cảm biến có thể là cảm biến âm thanh, địa chấn, từ tính, ra đa Ngoài ra, việc phát hiện rỏ rỉ hạt nhân, theo dõi các phản ứng sinh hóa cũng là một trong những ứng dụng quân sự quan trọng [11]

2.2.5 Ứng dụng quản lý hàng hóa

Một trong các ứng dụng khác của WSNs là quản lý hàng hóa ví dụ như: Sắp xếp các container một cách hợp lý trong cảng (ví dụ như container nào sắp được chuyển đi phải được để gần cảng và để trên) hoặc định vị các container thông qua mạng WSNs để giảm thời gian tìm kiếm và vận chuyển Xa hơn nữa là quản lý sự luân

chuyển của hàng hóa trên thị trường để từ đó có những quyết định hợp lý trong phân phối sản phẩm [1]

2.2.6 Ứng dụng trong nông nghiệp, môi trường

Một số ứng dụng về môi trường của WSNs như theo dõi sự di trú của chim, động vật, cá, côn trùng; Giám sát điều kiện tự nhiên ảnh hưởng đến vụ mùa, chăn nuôi gia xúc, tưới tiêu; dự báo thời tiết; khảo sát động đất; mức độ ô nhiễm môi trường, phát hiện và cảnh báo lũ [1] thông qua vài triệu cảm biến được triển khai thành mạng WSNs sử dụng năng lượng tự nhiên như năng lượng mặt trời chẳng hạn

2.2.7 Ứng dụng trong bảo vệ sức khỏe con người

Hiện nay, việc điều trị, chẩn đoán, giám sát sự di chuyển và phát triển của mầm bệnh trong cơ thể; theo dõi bệnh từ xa đang được quan tâm và ngày càng phát triển và WSNs hoàn toàn có thể thực hiện được

Một số ứng dụng cụ thể như: các thông tin về quá trình sinh lý của bệnh nhân

sẽ được thu thập bởi các cảm biến, dữ liệu được lưu trữ trong một khoảng thời gian đủ lâu định kỳ và sau đó được truyền về trung tâm và xử lý phân tích theo dõi các quá trình cũng như các phản ứng sinh lý của người già trong giai đoạn thoái hóa Khi đó các vi cảm biến được cấy vào các mô trong cơ thể bệnh nhân giúp các bác sĩ có thể nhanh chóng phát hiện những thay đổi bất thường để kịp thời điều trị [1]

Một ứng dụng khác là cảm biến có thể được gắn vào trong dược phẩm hay trong thuốc để hạn chế tối đa việc cung cấp thuốc kém chất lượng cho bệnh nhân

2.3 Tổ chức trong mạng WSNs

Thông thường các node cảm biến được phân bố theo không gian 3 chiều, để đơn giản ta thường chỉ xem xét chúng trong không gian 2 chiều khi thiết kế giao thức định tuyến không quan tâm đến thông tin vị trí

Đặc điểm cơ bản của mạng cảm biến là khả năng tự tổ chức, cấu hình mạng động, năng lượng node cảm biến giới hạn, node có thể bị hỏng và node cũng có thể có tính di động, node cảm biến gửi các bản tin trong mạng với khoảng cách ngắn, định tuyến trong mạng theo kiểu single-hop hoặc multi-hop, mạng có thể triển khai trên một khu vực rộng lớn

Điểm mạnh của mạng WSNs là ở khả năng dễ thay đổi và dễ mở rộng Khả năng tự tổ chức và truyền thông vô tuyến khiến cho các cảm biến có thể triển khai trong theo dạng mạng tùy biến Ad-hoc tại những khu vực ở xa hay những vị trí có độ rủi ro cao mà không cần bất kỳ một hạ tầng có sẵn nào

Hiện nay, có nhiều loại cảm biến khác nhau có sẵn trên thị trường Trường đại học California tại Berkeley đã phát triển loại Mica mote được sử dụng cho mục đích riêng biệt Các loại cảm biến đáp ứng các giải pháp chuyên biệt khác có thể tìm thấy như là Spec, Rene, Mica 2, Telos vv Một vài cảm biến có băng thông lớn như là BTNode, Imote 1.0, Stargate, Inryounc Cerfeube

2.4 Kiến trúc khối node cảm biến tiêu biểu

Theo mô tả [6], một node cảm biến được cấu thành từ bốn thành phần cơ bản gồm: khối cảm biến, khối xử lý, khối thu phát, và khối cấp nguồn như ở hình 2.4

Hình 2.4: Mô hình khối phần cứng tiêu biểu của một node cảm biến

Hình 2.5: Minh họa và cấu thành phần cứng, phần mềm một số cảm biến thực tế Trong thiết kế phần cứng, là vấn đề cần quan tâm đó là kích thước, khả năng thích nghi với điều kiện môi trường đặc biệt là thiết kế khối cấp nguồn bởi kích thước của cảm biến rất nhỏ, thời gian sống cua cảm biến phụ thuộc vào nguồn cung cấp Dòng cung cấp trung bình để cảm biến hoạt động lâu dài khoảng <30μA Nguồn năng lượng cấp cho cảm biến có thể dùng pin (ví dụ pin Lithium) hay năng lượng mặt

trời cũng như bất kỳ nguồn năng lượng nào khác từ môi trường xung quanh có thể có được

Qua nhiều năm nghiên cứu, rất nhiều dòng sản phẩm mới, nâng cấp của các cảm biến (motes) đã được thiết kế và chế tạo bởi nhiều công ty và viện nghiên cứu khác nhau Kích thước của các cảm biến này thay đổi từ kích thước cỡ bằng bao diêm đến nhỏ dần bằng đồng xu Công nghệ vi cơ điện tử MEMS (Micro Electromechanial System) đã được sử dụng để tối giản linh kiện nhằm mục đích chế tạo cảm biến trên một chip đơn với kích thước không lớn hơn 1 mm3 Các cảm biến này có tên thường gọi là “Smart Dust” Trong phần này trình bày nhiều loại cấu trúc phần cứng của các cảm biến khác nhau và phương thức liên lạc truyền thông của các cảm biến này

2.4.1 Các cảm biến vô tuyến (Radio Frequency Motes)

Cảm biến vô tuyến (RF Mote) [10,11] là một trong những dòng cảm biến đầu tiên được chế tạo vào đầu năm 1999 Thiết bị này do Seth Hollar tại trường Đại học

UC Berkeley thiết kế Thiết bị gồm 1 bộ vi xử lý Atmel AT90LS8535, 1 khối thu phát

vô tuyến tần số 916 MHz, 5 phần cảm biến (nhiệt độ, ánh sáng, áp suất khí, gia tốc kế

2 trục, cảm biến từ 2 trục) Thiết bị này hoạt động nhờ nguồn pin lithium 3V dạng tròn hình xu, có thể giúp cho nó hoạt động liên tục trong 5 ngày hoặc 18 tháng với chu kỳ hoạt động là 1% Cảm biến sử dụng một tần số sóng mang đơn để phát dữ liệu nên chỉ cho phép một thiết bị phát dữ liệu trong một thời điểm Các cảm biến vô tuyến này có tầm phát trung bình từ 5-30m với tốc độ dữ liệu khoảng 5Kbps tùy thuộc vào điều kiện môi trường Thiết bị cảm biến này được thiết kế trên hệ điều hành xử lý nối tiếp, chỉ thực hiện một tác vụ tại một thời điểm

2.4.2 Cảm biến nhỏ Mini Mote

Cảm biến Mini Mote [10,11] do Seth Hollar và Jame MacLurkin tại trường Đại học UC Berkeley thiết kế Cảm biến này là một phiên bản nhỏ hơn của cảm biến RF Mote và sử dụng bộ vi xử lý Atmel AT90S2313 với phần cảm biến nhiệt độ được tích hợp on-board Mini Mote có giá thành thấp hơn RF Mote do kích thước nhỏ hơn và thiết kế mạch đơn giản hơn Nó sử dụng truyền vô tuyến với tốc độ 10Kbps trên khoảng cách 20m tùy theo điều kiện

2.4.3 Cảm biến WeC Mote

Cảm biến Wec Mote [10,11] do Seth Hollar và Jame MacLurkin tại trường Đại học UC Berkeley thiết kế Wec Mote là phiên bản cải thiện của Mini Mote với một số cải tiến bổ sung và kích thước lớn hơn Được tích hợp On-board một khối cảm biến nhiệt độ, ánh sáng và anten nhằm cải thiện hiệu suất truyền thông Wec Mote có bộ xử

lý với xung nhịp 4MHz và có khả năng lập trình lại từ xa thông qua mạng cảm biến triển khai loại cảm biến này Loại cảm biến này thích hợp với nhiều loại ứng dụng khác nhau WeC Mote chạy trên hệ điều hành TinyOS

2.4.4 Cảm biến Mica Mote

Cảm biến Mica Mote [11] là loại cảm biến thế hệ thứ 2 với thiết kế module và được thương mại hóa do Công ty Crossbow trụ sở tại Mỹ chế tạo Cảm biến này chủ

yếu được sử dụng trong nghiên cứu và phát triển các mạng WSNs với chi phí năng lượng thấp Phần lõi của Mica Mote được cấu thành từ bộ vi xử lý Atmel Atmega 128L có khả năng chạy ở xung nhịp 4Mhz Mica Mote có bộ nhớ dung lượng 128Kbytes, bộ nhớ đệm 4Mbit, 4Kbyte bộ nhớ SRAM, 4Kbytes bộ nhớ EEPROM

Sử dụng hệ điều hành TinyOS để điều khiển mọi hoạt động của cảm biến

Cảm biến Mica Mote có thể hoạt động truyền thông với mạng cảm biến bằng kênh vô tuyến tần số 916 MHz hoặc 433MHz và truyền đi tốc độ dữ liệu là 40Kbps trên khoảng cách 30-40m Nguồn năng lượng để cảm biến hoạt động là pin 2 AA với tuổi thọ kéo dài khoảng 1 năm tùy theo ứng dụng yêu cầu Phần mạch cảm biến được kết nối bằng cáp 51 chân hỗ trợ đầu vào là tín hiệu anolog I2C, SPI, UART và một bus ghép địa chỉ/dữ liệu

2.4.5 Cảm biến Mica2 Mote

Mica2 Mote là cảm biến đã được thương mại thuộc dòng sản phẩm thứ ba, nó tương tự như Mica Mote là do công ty Crossbow chế tạo và sử dụng chủ yếu cho nghiên cứu, phát triển ứng dụng mạng WSNs tiêu hao năng lượng thấp Mica2 Mote

có một vài đặc điểm cải thiện hơn so với bản gốc Mica Mote Nó cũng sử dụng cùng

bộ vi xử lý như Mica Mote cũng như cùng giống số chân gắn trên board là 51 chân để cho phép giao tiếp với các phần cảm biến khác nhau Cảm biến này sử dụng cùng pin như Mica Mote và tuổi thọ Pin là giống nhau Tuy nhiên Mica2 Mote có bộ nhớ đệm nối tiếp dung lượng là 512Kbytes nhiều hơn so với Mica Mote, và thêm nữa là khối thu phát vô tuyến sử dụng tần số 433MHz hoặc 868/916 MHz với tốc độ dữ liệu là 34.8Kbps và khoảng cách truyền tối đa ở ngoài trời là khoảng 200m

Giống như Mica Mote, Mica2 Mote sử dụng hệ điều hành TinyOS để điều khiển mọi hoạt động của khối cảm biến Mica2 Mote cho phép nó hoạt động như một

bộ định tuyến (router) để hỗ trợ lập trình từ xa qua mạng cảm biến

2.4.6 Cảm biến Mica2Dot Mote

Mica2Dot Mote có kích cỡ bằng đồng xu, nó tương tụ như Mica2 Mote Cảm biến này có cùng bộ xử lý, bộ nhớ và cùng khả năng truyền vô tuyến với Mica2 Mote Mica2Dot Mote hoạt động xử dụng pin 3V với số ngõ vào/ngõ ra đã được làm giảm Cảm biến này có phần phát hiện nhiệt độ, có đèn LED trên board mạch và có 18 chân hàn trên đế hình tròn để gắn thêm các board cảm biến ngoài

2.4.7 Cảm biến Spec Mote

Spec Mote [12,13] được phát triển bởi một nhóm nghiên cứu tại trường Đại học UC Berkeley, với kích thước khoảng 2mm2 Spec hoạt động trên một chip đơn với RISC là bộ xử

lý lõi và bộ nhớ 3Kbytes Spec sử dụng phổ tần số vô tuyến là 902.4MHz Khi thử nghiệm Spec đã truyền dữ liệu với tốc độ 19.2Kbps trên khoảng cách là 15m ở trong nhà

2.4.8 Cảm biến Intel Mote

Mục đích của dự án nghiên cứu Intel Deep Networking [14] là phát triển một loại cảm biến với CPU mạnh hơn, xử lý số tín hiệu DSP, khả năng truyền vô tuyến tin

cậy hơn, bảo mật hơn Với thiết kế kiểu module có nguồn gốc xuất phát như Mote nhưng được hãng Intel cải thiện về hiệu quả sử dụng của pin và giảm chi phi sản xuất

Để đạt được mục tiêu như vậy, Intel cho duy trì chu kỳ hoạt động là 1% hoặc ít hơn

Cảm biến Intel Mote gồm bộ vi xử lý ARM, bộ nhớ SRAM và Flash Liên lạc với các cảm biến khác theo chuẩn Bluetooth, nền tảng hỗ trợ nhiều kỹ thuật vô tuyến khác nhau khi gắn thêm các module Có thể tùy chọn board mạch cho từng loại ứng dụng cảm biến và có khả năng điều khiển công suất là đặc tính của loại cảm biến này

Phần mềm cho cảm biến Intel hoạt động trên hệ điều hành TinyOS nhưng được

bổ sung thêm một lớp riêng cho phép hỗ trợ chuẩn Bluetooth Trình điều khiển thiết bị chính và một lớp mạng để thiết lập cấu hình mạng để cho phép định tuyến theo mô hình single-hop hay multi-hop

2.4.9 Cảm biến Laser Mote

Cảm biến Laser Mote [10,11] liên lạc bằng tia laser để gửi dữ liệu cảm biến qua khoảng cách lớn Cảm biến sử dụng pin 2 AA và có các loại đầu dò nhiệt độ, độ

ẩm, ánh sáng, áp suất Bộ phận phát laser là một khối phát tia laser phải được điều chỉnh bằng tay để hướng về bộ phận thu Loại cảm biến này chỉ có thể gửi dữ liệu về lại BS nếu nó không có bộ phận thu laser tích hợp trên board mạch Loại cảm biến này

đã được chứng minh là có thể truyền dữ liệu về thời tiết trên khoảng cách lên đến 21km tại khu vực Vịnh San Francisco Trong thử nghiệm kiểm chứng này, một camera CCD kết nối với một máy tính xách tay sử dụng như bộ thu Tuy nhiên do tốc

độ của camera chậm nên dữ liệu chỉ được truyền với tốc độ rất chậm, và với các camera thương mại tốc độ cao thì tốc độ truyền dữ liệu có thể lên đến 1Kbps

Ngoài ra còn phải kể đến một loạt các cảm biến như trong bảng dưới đây:

Bảng 2.1: Danh sách một số node cảm biến

Sensor

Node Name controller Micro- Tranceiver

Program +Data Memory

External Memory Operating

System

Remarks

BTnode

Atmel ATmega 128L (8 MHz @ 8 MIPS)

Chipcon CC1000 (433-915 MHz) and Bluetooth (2.4 GHz)

64+180K RAM

128K FLASH ROM, 4K EEPROM

C and nesC Programm-ing

BTnut and TinyOS support

IMote ARM core

12 MHz

Bluetooth with the range of 30 m

64K SRAM

512K Flash

TinyOS Support

IMote 1.0

ARM 7TDMI 12-

48 MHz

Bluetooth with the range of 30 m

64K SRAM

512K Flash

TinyOS Support

KMote

TI MSP430

microcontroller

250 kbit/s 2.4 GHz IEEE 802.15.4 Chipcon Wireless Transceiver

10k RAM 48k Flash

TinyOS and SOS Support

Bảng 2.2: Gateway Sensor Nodes

Micro-controller Tranceiver

Interface (USB/Serial/Wifi/Ethernet)

Program Memory

External Memory

Stargate IntelPXA255 802.11 serial connection to WSN 64 MB

SDRAM

32 MB Flash

2.5 Kiến trúc phân lớp, phân miền WSNs

Lớp Vật lý Lớp Liên kết Lớp Mạng Lớp Vận chuyển

Lớp Ứng dụng 5

4 3 2 1

1 2 3

di động, và miền quản lý tác vụ) để WSNs có thể hoạt động tốt hơn [15]

2.5.1 Lớp ứng dụng

WSNs được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực, các giao thức lớp ứng dụng cho WSNs vẫn còn đang được tiếp tục nghiên cứu và phát triển Những giao thức điển hình đã được đề xuất như: SMP (Sensor Management Protocol), TADAP (Task Assignment and Data Advertisement Protocol) và SQDDP (Sensor Query and Data Dissemination Protocol) Các giao thức này phải được dùng tương ứng với những lớp khác và đều là những nghiên cứu theo hướng mở

Giao thức quản lý lớp ứng dụng tạo nên sự trong suốt giữa phần cứng và phần mềm của những lớp thấp hơn

2.5.2 Lớp vận chuyển

Lớp vận chuyển sẽ duy trì luồng dữ liệu mà ứng dụng mạng cảm biến yêu cầu Lớp vận chuyển đặc biệt cần thiết khi mạng có thể được truy xuất thông qua Internet hoặc các mạng khác Giao thức TCP và UDP được nhắc đến trong lớp vận chuyển Với WSNs giao thức TCP hoặc UDP có thể được dùng để truyền thông giữa trạm gốc với Internet/vệ tinh và có thể UDP sẽ được dùng cho truyền thông giữa trạm gốc với các node cảm biến hoặc giữa các node cảm biến với nhau vì giới hạn về bộ nhớ của các node này

Tuy nhiên vấn đề khác biệt đối với WSNs là cách định địa chỉ và cơ chế truyền điểm – điểm không dựa trên địa chỉ toàn cục Việc định địa chỉ như TCP và UDP là không hoàn toàn thích hợp Thêm vào đó là những yêu cầu về tổn hao công suất, sự gia tăng về số lượng node… làm cho WSNs phải cần một cơ chế khác trong lớp chuyển vận này

2.5.3 Lớp mạng

Lớp mạng quan tâm đến việc định tuyến cho dữ liệu được đưa xuống từ lớp vận chuyển Các giao thức định tuyến vô tuyến multi-hop giữa các node cảm biến với nhau và với node đích là cần thiết Mạng truyền thông Ad Hoc cũng đã đưa ra những

kỹ thuật định tuyến multi-hop nhưng không có những yêu cầu nhất định được đặt ra như trong mạng WSNs Lớp mạng của WSNs được thiết kế dựa trên những yếu tố sau:

• Sử dụng nguồn năng lượng hiệu quả

• Mạng cảm biến phần lớn là dữ liệu

• Việc thu thập dữ liệu không làm ảnh hưởng đến sự liên kết giữa các node

• Định địa chỉ theo thuộc tính và vị trí là tốt nhất

Trong lớp mạng, vấn đề định tuyến là quan trọng và định tuyến quan tâm đến năng lượng được xét đến trong đề tài Tức định tuyến như thế nào để sử dụng nguồn năng lượng trên mỗi node, tuyến, mạng là hiệu quả nhất để làm tăng thời gian sống của mạng

2.5.4 Lớp liên kết dữ liệu

Lớp liên kết dữ liệu có nhiệm vụ ghép các luồng dữ liệu, phát hiện các khung

dữ liệu, điều khiển lỗi và điều khiển truy xuất môi trường truyền nhằm đảm bảo độ tin cậy trong kết nối điểm – điểm hoặc điểm – đa điểm của mạng truyền thông

Điều khiển truy xuất môi trường (MAC): Giao thức MAC trong điều khiển truy xuất môi trường trong mạng WSNs có khả năng tự tổ chức mạng phải thoả mãn 2 mục tiêu:

• Thiết lập các kết nối truyền thông để trao đổi dữ liệu

• Cung cấp khả năng truy xuất môi trường truyền cho các node

Các chế độ hoạt động tiết kiệm năng lượng: Bất kể MAC nào được sử dụng

thì phải hỗ trợ cho các node cảm biến cơ chế hoạt động tiết kiệm công suất Điều này

được thực hiện bằng cách tắt bộ thu phát khi không có yêu cầu truyền dữ liệu Tuy nhiên, việc bật/tắt liên tục bộ thu phát khi nhu cầu truyền nhận dữ liệu không có lại tốn chi phí vào quá trình khởi động bộ thu phát, công suất để khởi động lại bộ thu phát trong trường hợp này không thể bỏ qua Như vậy, thay vì tắt bộ thu phát ta chỉ cần hạ thấp mức công suất nguồn đến một giá trị ngưỡng nào đó đủ cho bộ thu phát hoạt động khi rỗi, tăng mức công suất khi nó được yêu cầu và cơ chế quản lý công suất động được đề nghị sử dụng cho WSNs

Điều khiển sai: Một chức năng quan trọng khác của lớp liên kết dữ liệu đó là

điều khiển sai trong truyền dữ liệu Có 2 cách để thực hiện điều khiển sai đó là FEC (Forward Error Correction) và ARQ (Automatic Repeat Request) FEC có khả năng phát hiện và sửa lỗi do đó cần nhiều thông tin dư thừa thêm vào và bộ xử lý phức tạp ARQ chỉ phát hiện lỗi và yêu cầu truyền lại do đó thông tin dư thừa thêm vào ít Nếu đặc tính kênh truyền có xác suất lỗi cao FEC sẽ tốt hơn ARQ trong mục tiêu tiết kiệm công suất và ngược lại

2.5.5 Lớp vật lý

Lớp vật lý có nhiệm vụ lựa chọn tần số, điều chế, thu phát tín hiệu, mã đường truyền Thiết kế lớp vật lý phải quan tâm đến việc tối thiểu năng lượng, ảnh hưởng của suy hao, phân tán, phản xạ, tán xạ, hiệu ứng truyền trực tiếp và fading Thiết kế lớp vật lý cho WSNs cũng là một lĩnh vực đang được nghiên cứu theo hướng mở và đang rất được quan tâm

2.5.6 Các miền quản lý

• Miền quản lý năng lượng: Điều khiển cách sử dụng năng lượng của một

node

• Miền quản lý sự di động: Phát hiện và ghi nhận sự di chuyển của các cảm

biến giúp các cảm biến nhận biết các cảm biến lân cận mới để định tuyến lại kịp thời, duy trì hoạt động của các mạng

• Miền quản lý tác vụ: Cân bằng và lập danh mục các nhiệm vụ cảm biến của

từng vùng riêng biệt Không phải tất cả các cảm biến đều được yêu cầu thực hiện nhiệm vụ tại cùng một thời điểm Một vài cảm biến sẽ thực hiện nhiệm

vụ nhiều hơn các cảm biến khác phụ thuộc vào múc năng lượng của nó Các mảng chức năng quản lý này rất cần thiết để tất cả các cảm biến hoạt động với một hiệu quả năng lượng cao, khả năng định tuyến trong một mạng cảm biến động

và chia sẻ tốt tài nguyên giữa các node Không có các mảng quản lý này các cảm biến

sẽ chỉ hoạt động riêng lẻ không hiệu quả

2.6 Các mô hình cơ bản trong WSNs

2.6.1 Mô hình lưu lượng

Các ứng dụng và đặc trưng lưu lượng tương ứng trong mạng WSN thì khác so với mạng không dây kiểu truyền thống Ví dụ, đi ngược so với ứng dụng phổ biến rộng rãi trong mạng Internet như là e-mail, dịch vụ Web, giao thức truyền file, các

dịch vụ chia sẻ ngang hàng, mạng WSNs là một mạng hoàn toàn khác Nên tính chất của lưu lượng mạng và việc phân tán dữ liệu cũng khác Theo [16], có bốn mô hình lưu lượng đang được áp dụng vào mạng WSNs gồm: Gửi dữ liệu dựa theo sự kiện, gửi

dữ liệu liên tục, gửi dữ liệu theo truy vấn, và gửi dữ liệu theo kiểu kết hợp Mô hình lưu lượng mạng ảnh hưởng lớn đến việc thiết kế giao thức và ảnh hưởng đến hiệu suất của mạng Bốn mô hình này được tóm tắt như sau:

Gửi dữ liệu dựa theo sự kiện: Trong trường hợp này các node cảm biến giám

sát liên tục sự xuất hiện các sự kiện một cách thụ động Khi có một sự kiện xảy ra, node cảm biến bắt đầu báo cáo sự kiện và gửi kèm giá trị liên quan về Trạm gốc Khi gửi sự kiện này về Trạm gốc thì một giao thức định tuyến thường được kích hoạt để tìm một tuyến đến Trạm gốc Giao thức định tuyến này thường được gọi là định tuyến theo yêu cầu Nếu một sự kiện xảy ra thường xuyên thì tại một node hoặc tại một nhóm các node cảm biến nơi giao thức định tuyến này được sử dụng thường xuyên sẽ dẫn đến các node cảm biến bị hao năng lượng nhiều hơn Một phương pháp khác thay thế đó là thiết lập trước tuyến thường được sử dụng Do đó, hiệu qủa định tuyến của

mô hình gửi dữ liệu này phụ thuộc nhiều vào tần số xảy ra của sự kiện Một giao thức định tuyến thích nghi cũng có thể được áp dụng để thiết lập các tuyến động từ trước nếu các sự kiện xảy ra thường xuyên Nói cách khác, tuyến đường như vậy được thiết lập là theo yêu cầu

Gửi dữ liệu liên tục: Dữ liệu được thu thập bởi các cảm biến cần được báo cáo

đều đặn, có thể là liên tục, hoặc là theo chu kỳ Ví dụ: Một mạng cảm biến được sử dụng để quan sát hành vi sinh đẻ của một loài chim nhỏ trên quần đảo Great Duck Trong trường hợp này các cảm biến được triển khai trên đảo để đo độ ẩm, áp suất, nhiệt độ, cường độ sáng Mỗi phút một lần, các cảm biến sẽ gửi báo cáo giá trị về cho trạm gốc

Gửi dữ liệu dựa theo truy vấn: Đôi khi, trạm gốc chỉ quan tâm đến một ít

thông tin đặc biệt được thu thập bởi các cảm biến Trạm gốc sẽ phát đi bản tin truy vấn gửi đến các cảm biến để nhận lại giá trị cập nhật của thông tin Bản tin truy vấn cũng có thể mang theo các yêu cầu từ trạm gốc gửi đến cho các cảm biến về loại thông tin, tần suất báo cáo và các tham số khác mà trạm gốc đang quan tâm Trong mô hình gửi dữ liệu này trạm gốc sẽ quảng bá (broadcast) đi bản tin truy vấn, một tuyến sẽ được tạo nên tự động khi bản tin truy vấn gửi đến từng node cảm biến, và các node cảm biến sẽ báo cáo các phát hiện của mình theo như yêu cầu trong bản tin truy vấn

Gửi dữ liệu theo phương pháp kết hợp: Trong một số ứng dụng mạng WSNs,

loại cảm biến và dữ liệu mà chúng cảm biến có thể là rất khác nhau Ví như, dữ liệu được báo cáo liên tục bởi một số node cảm biến và trạm gốc có thể cần thông tin truy vấn từ các node cảm biến khác

2.6.2 Mô hình năng lượng

Chức năng truyền thông vô tuyến của các node cảm biến là chức năng tiêu thụ năng lượng chủ yếu của node cảm biến Để so sánh với chức năng này thì các hoạt động cảm biến thực sự tiêu thụ ít năng lượng hơn xem hình 2.7 Có hai phương pháp

để làm giảm năng lượng tiêu thụ do vấn đề truyền thông của các node Phương pháp

đầu tiên là phải thiết kế một kế hoạch truyền thông sao cho bảo tồn năng lượng một

cách riêng biệt, ví dụ như thiết kế để tắt bộ thu phát trong một khoảng thời gian

Phương pháp thứ hai là làm giảm dung lượng truyền thông bằng cách xử lý thông tin

ngay trong mạng Điều này có thể thực hiện thông qua chức năng tập hợp và nén dữ

liệu do nhiệm vụ tính toán xử lý dữ liệu ngay trong mạng thường tiêu tốn ít năng

lượng hơn là nhiệm vụ truyền thông

a Mô hình cảm biến:

Luôn luôn cần có một năng lượng tối thiểu để sử dụng cho mục đích cảm biến

Giả sử vùng cảm biến có bán kính là r Ta có thể giả sử rằng năng lượng tiêu thụ để s

thực hiện cảm biến trên một vùng trong phạm vi đường tròn có bán kính r thì tỉ lệ với s

b Mô hình truyền thông

Một mô hình năng lượng truyền thông như sau Năng lượng để phát dữ liệu

l-bit trên khoảng cách d là E l d tx( , )

Hình 2.7: Phân bố tiêu thụ năng lượng của các khối con trong một node cảm biến

Và năng lượng để nhận l bit dữ liệu trên khoảng cách d là:

E =50nJ/bit cho một bộ thu phát dung lượng 1 Mbps là khoảng cách crossover và

thường có giá trị là 86,2m (hoặc ) là năng lượng đơn vị dùng cho mạch khuếch

đại phía phát khi (hoặc ) Giá trị tiêu biểu của và là 10pJ/bit.m2 và

0.0013pJ/bit.m4 tương ứng Do vậy tổng năng lượng tiêu tốn do phát dữ liệu từ node

nguồn i đến node đích j trong giới hạn khoảng cách d là:

, ( , ) ( , ) ( , ) ( 1 2 s)

E l d =E l d +E l d =l a +a d

(2.4) (Với a1=2 ,E a c 2 =e1 hoặc e s2, = hoặc 4) 2

Khoảng cách tối ưu giữa node chuyển tiếp (d m) được tính như sau:

1

s m

a d

Một node cảm biến luôn luôn có một bộ vi xử lý hoặc một CPU rất nhỏ để thực

hiện tính toán Theo [17,18] có đưa ra lưu ý rằng công suất thấp thì khác so với hiệu

qủa năng lượng Công suất thấp có nghĩa là CPU tiêu thụ năng lượng thấp trong một

chu kỳ máy Hiệu qủa năng lượng thể hiện ở năng lượng tiêu tốn trên một lệnh Ví dụ

đối với CPU ATMega 128L hoạt động với xung nhịp 4MHz thì tiêu tốn 16.5mW, hiệu

suất đạt 224MIPS/W hay 4nJ/lệnh, ngược lại bộ xử lý ARM Thomb tại cùng xung

nhịp 4MHz thì tiêu tốn 75mW và hiệu suất đạt 480MIPS/W hay 2.1nJ/lệnh Các bộ vi

xử lý khác ta có thể xem trong bảng dưới để tham khảo

Bảng 2.3: Tính chất của một số bộ vi điều khiển Tên chíp Điện áp ( V) Tần số Hiệu suất ( nJ/lệnh)

1.3

200 MHz

400 MHz

0.8 1.3

2.6.3 Mô hình node cảm biến

Để bảo tồn năng lượng, phương pháp phổ biến là để node hoạt động ở chế độ

ngủ khi chúng không có nhu cầu phát hay nhận dữ liệu Hành vi này được mô hình

trong bài báo [16] như sau: Các node cảm biến đều có hai trạng thái là tích cực

(Active - A) và trạng thái ngủ (Sleep – S) Thời gian tích cực và thời gian ngủ là biến

ngẫu nhiên phân bố theo dạng hình học với giá trị trung bình là p và q khe thời gian

tương ứng mỗi trạng thái Giai đoạn tích cực được chia thành R và N trạng thái, các

node cảm biến có thể phát hoặc thu dữ liệu và/hoặc tạo ra dữ liệu theo phân bố

Poisson với tỉ lệ trung bình là g Trong N trạng thái các node cảm biến có thể phát dữ

liệu khi và chỉ khi có dữ liệu được lưu trong bộ nhớ đệm của chúng

Bài báo [16] cũng giới thiệu mô hình chuỗi Markov rời rạc thời gian hai trạng thái (DTMC) cho các node kế nhau một hop, trong đó các node kế nhau một hop là các node lân cận có liên quan đến node đang quan tâm Hai trạng thái được định nghĩa

cho một node hop kế cận là trạng thái chờ (Waiting – W) và chuyển tiếp (Forwarding – F) Trạng thái chờ có nghĩa là tất cả các node lân cận một hop hoặc là ở vào trạng thái S hoặc trạng thái N và không thể nhận dữ liệu đến từ node đang xét Trạng thái F thể hiện rằng có ít nhất một node lân cận một hop ở vào trạng thái R và nó có thể nhận

dữ liệu từ node đang xét Xác suất chuyển trạng thái từ W sang F và ngược lại giả sử

là f và w

Dựa vào các mô tả trên Mô hình chuỗi Markov sử dụng trong mô hình node cảm biến theo bài báo [16] và hình 2.8, trong đó các mô tả phụ thể hiện số bản tin trong bộ nhớ đệm Sử dụng mô hình này, sự phân bố dừng trạng thái các một node có

thể được tính toán để cho ra một xác suất truyền thành công của dữ liệu là (b) và xác suất mà dữ liệu nhận được trong một khe thời gian (c) Các chi phí khác có thể tính được dựa trên xác suất p Ví dụ: Lượng dữ liệu trung bình được tạo ra trong một khe

thời gian, thông lượng của cảm biến hay lượng dữ liệu trung bình được chuyển tiếp bởi cảm biến trong một khe thời gian và bộ nhớ đệm trung bình chiếm giữ trong node cảm biến

Hình 2.8: Mô hình Markok rời rạc của node cảm biến

2.6.4 Các mô hình mạng

a Mô hình MAC

Truy cập kênh truyền được điều khiển và được phân khe bởi các giao thức MAC Trong một mô trường phi tập trung, xung đột trong việc gửi các bản tin có thể xảy ra trong kênh truyền và có thể được kiểm soát bằng cơ chế MAC Một trong những tham số quan trọng mà ta cần phải kiểm tra đối với giao thức MAC đó là xác

suất mà dữ liệu được truyền đi thành công trong một khe thời gian (b) Gupta và Kumar [17] đã định nghĩa điều kiện để truyền thành công như sau: Giả sử r là bán kính vô tuyến tối đa Truyền thông 1-hop từ bộ phát của node i đến bộ thu của node j

là thành công nếu; (1) Khoảng cách giữa node i và node j là bé hơn hoặc bằng r

; (2) Đối với k node khác mà cũng nhận thông tin vào cùng thời điểm có

,

i j

d ≤ r

khoảng cách ; (3) đối với l node khác mà cùng phát thông tin vào cùng thời

Theo định nghĩa trên cùng với thành phần được định nghĩa là tỉ lệ truyền

trung bình giữa node gửi n và node nhận m, Chiasserini và Garetto [16] đã xây dựng

được một mô hình tham khảo để tính toán xác suất truyền thành công (b) sử dụng

như là một thông số đầu vào với giả thiết rằng mạng WSNs được triển khai theo cơ

chế CSMA/CA với nghi thức bắt tay theo chuẩn IEEE 802.11 DFC Như vậy nếu

chuẩn IEEE 802.11 DFC hay các biến tham số của nó được sử dụng như là một giao

thức MAC, ta có thể áp dụng trực tiếp các kết qủa phân tích chất lượng hiện có

[18,19] để nhận được các chi phí về hiệu qủa như: thông lượng, độ trễ, xác suất đụng

độ, tính ra số lượng node tranh chấp

Dựa vào mô hình năng lượng như trên, năng lượng tiêu tốn cho một tuyến p

[E(p)] có thể tính được như sau:

Trong đó là hop tiếp theo của node i trên tuyến p là năng

lượng từ node i đến node Giả sử rằng kích thước dữ liệu là bit và khoảng

cách giữa hai node là thì tổng năng lượng tiêu thụ có thể được tính như trong công

Ưu điểm của định tuyến dữ liệu tập trung (Data Centric Routing) hơn so với

định tuyến địa chỉ tập trung (Address Centric Routing) là nó hỗ trợ tập hợp dữ liệu

theo như phân tích trong [20] Kết quả chứng tỏ rằng:

• Nếu đường kính của một tập các node nguồn (X) ngắn hơn chiều dài tối

thiểu của đường đi ngắn nhất từ bất kỳ node nguồn nào đến trạm gốc (Dmin),

thì tổng số lượt truyền từ bằng định tuyến dữ liệu tập trung nhỏ hơn định

tuyến địa chỉ tập trung Do đó định tuyến dữ liệu tập trung hiệu quả năng

lượng hơn định tuyến địa chỉ tập trung

• Khoảng cách giữa X và D min càng lớn thì càng tiết kiệm được năng lượng đối

với định tuyến dữ liệu tập trung càng nhiều

c Mô hình hệ thống

Phân tích hiệu quả tổng quát của một mạng WSNs như đánh giá trong bài báo

[16], trong đó một mô hình khép kín được xây dựng để xem xét tất cả mô hình node

cảm biến, giao thức MAC, cơ chế định tuyến ở cùng một thời điểm Mô hình này bao

gồm ba mô hình con như trong hình 2.9 Mô hình node cảm biến thể hiện trong hình

2.8, mô hình tham khảo đã đề cập ở trên, mô hình mạng được sử dụng để mô hình cơ

chế định tuyến và và xác định tốc độ truyền trung bình giữa các node là đầu vào của

mô hình tham khảo Trong [16], một chính sách định tuyến đơn giản được giả thiết

như sau: Khi dữ liệu phát đi tới node kế tiếp, một node cảm biến chọn node lân cận

mà tạo ra tiêu hao năng lượng thấp nhất Đáp án cho mô hình hệ thống như trong hình 2.9 có được bằng cách xấp xỉ điểm cố định [16] và chi phí chất lượng của hệ thống như là năng lượng tiêu thụ trung bình và độ trễ trung bình được tính toán như sau:

• 1./ Xây dựng một mô hình node cảm biến DTMC thể hiện chủ yếu qua các ô

bên trái của mỗi node cảm biến i để nhận được phân bố dừng p i và xác suất

dữ liệu nhận được ở khe thời gian (a i ) trong node i

• 2./ Giải quyết mô hình sử dụng phân tích mạng hàng đợi để tính toán tỉ lệ

truyền dữ liệu trung bình giữa bất kỳ cặp node cảm biến n và m nào trong

mạng (l n m, ) cũng như là thông lượng trung bình trong từng node cảm biến

• 3./ Đưa l n m, xem như là thông số đầu vào của mô hình tham khảo, tính toán

giá trị xác suất truyền dữ liệu thành công trong một khe thời gian của node i

(b i )

• 4./ b được sử dụng như đầu vào của mô hình node cảm biến, lặp lại các i

bước từ 1 đến 3, sai số tương đối xấu nhất cho hai trường hợp ước lượng lưu lượng của cảm biến liên tiếp được sử dụng để dừng vòng lặp Như được phát biểu trong [16] với 10 vòng lặp cho ta kết quả là sai số nhỏ hơn 0.0001

Hình 2.9: Mô hình khép kín của hệ thống

3 GIAO THỨC VÀ KỸ THUẬT TRONG MẠNG WSNS

3.1 Giới thiệu

Mạng WSNs hiện nay tồn tại khá nhiều giao thức định tuyến, tùy theo cấu trúc của mạng hay hoạt động đặc thù của giao thức mà chúng được phân theo các loại giao thức khác nhau Từ hình 3.1, nếu xét trên khía cạnh phân chia giao thức theo cấu trúc mạng thì ta nhận xét thấy có ba kiểu cấu trúc mạng tiêu biểu gồm: định tuyến theo cấu trúc Flat (flat-based), định tuyến theo cấu trúc phân cấp (hierarchical-based) và định tuyến theo vị trí (location-based) Nếu xét về cơ chế hoạt động giao thức định tuyến thì

ta xét thấy có năm kiểu hoạt động tiêu biểu gồm: định tuyến theo cơ chế đa đường (Multipath-based), định tuyến theo cơ chế truy vấn (Query-based), định tuyến theo cơ chế thương lượng (Negotiation-based), định tuyến theo cơ chế chất lượng dịch vụ (QoS-based), định tuyến theo cơ chế phối hợp (Coherence-based) [22]

Hình 3.1: Phân loại các giao thức trong mạng WSNs

3.2 Phân loại giao thức định tuyến theo cấu trúc mạng

3.2.1 Định tuyến theo cấu trúc Flat

Theo [23], kỹ thuật định tuyến này đặt vấn đề với tất cả các node cảm biến đóng vai trò như nhau trong mạng như cùng thực hiện việc thu thập thông tin và cùng truyền thông tin với BS Các dữ liệu thu thập tại các vị trí ở xa có thể giống nhau, trùng nhau

do các cảm biến đều hoạt động tương tự nhau

a Sensor Protocols for Information via Negotiation (SPIN)

Ý tưởng chính trong giao thức SPIN đó là dữ liệu từ một node sẽ được gửi đến các node khác trong mạng cảm biến điều này đảm bảo cho việc người sử dụng có thể truy vấn bất kỳ node nào để lấy thông tin trong mạng

SPIN Sử dụng dàn xếp meta-data, đảm bảo chỉ có thông tin cần thiết được gửi đi, tránh lãng phí năng lượng cho việc truyền thông tin dư thừa

Tuy nhiên yếu điểm của SPIN đó là khi một node có dữ liệu gửi mà các node lân cận không quan tâm đến dữ liệu đó, dữ liệu sẽ không được gửi

b Directed diffusion (DD)

Trong giao thức này các node nguồn không chủ động gửi dữ liệu như trong SPIN Giao thức này không cần phải duy trì một cấu trúc mạng trong toàn bộ hệ thống mạng Khi node có nhu cầu về dữ liệu (node đích), node đó sẽ gửi một thông điệp đến các node lân cận, và các node này sẽ gửi thông điệp đến các node khác, quá trình chỉ kết thúc khi thông điệp được gửi đến node có dữ liệu, trong quá trình đó một gradient thông tin sẽ được hình thành từ điểm nguồn đến điểm đích, và sau đó dữ liệu sẽ đi theo gradient đó về điểm đích

Ta có thể nhận thấy các gradient này có thể cắt nhau, và một điểm đích nhưng sẽ

có thể có nhiều nguồn thông tin, Ở đây mô hình tập hợp dữ liệu sẽ giúp ngăn chặn dữ liệu dư thừa được truyền đi trong mạng

Vấn đề đặt ra là khi cần truyền dữ liệu có tính chất liên tục thì giao thức sẽ không đáp ứng được do phải tốn thời gian truy vấn dữ liệu và thiết lập gradient Việc truy vấn toàn mạng mỗi khi có yêu cầu sẽ làm tiêu tốn năng lượng trong mạng vô ích Các biến thể cải tiến của DD được đặt ra để giải quyết những yếu điểm này

c Rumor routing (RR)

Giao thức này đưa vào thêm yếu tố địa lý trong quá trình truy vấn Bằng việc các node sẽ nhớ các kết quả các sự kiện trong quá trình truy vấn một sự kiện mới, nhờ vậy khi truy vấn lại sự kiện ta sẽ chỉ truy vấn đến nơi có sự kiện đó, tránh truy vấn toàn mạng

Nhược điểm của giao thức này là sử dụng bộ nhớ dẫn đến tiêu tán năng lượng cho lưu trữ và xử lý Thêm vào đó với một mạng lớn, số sự kiện nhiều thì triển khai giao thức là một vấn đề khó khăn

d Gradient-based routing (GBR)

Giao thức này thực hiện bằng việc các node sẽ nhớ số hop từ nó tời trạm gốc trong quá trình truy vấn, được gọi là độ cao node, gradient của tuyến thông tin được tính dựa trên độ cao của cac node, và tuyến có gradient cao nhất sẽ được chọn

e Energy Aware Routing (EAR)

Giao thức này dựa trên ý tưởng tập hợp các đường đi và gán xác suất thích hợp cho các đường nhằm tăng thời gian sống cho mạng bằng cách truy vấn toàn mạng và thực hiện truy vấn cục bộ, không thường xuyên, nhằm đảm bảo các đường đi còn tồn tại hay không Việc chỉ truyền một đường sẽ giúp tiết kiệm năng lượng hơn so với Directed diffusion

Tuy nhiên vấp phải một nhược điểm đó là tính linh động của các node trong mạng, khi node di động, hay khi một node chết thì tuyến sẽ bị phá vỡ, khả năng phục hồi đường đi là rất khó khăn

Giao thức này thêm vào đó phải thu thập được thông tin về vị trí và địa chỉ node trong quá trình truy vấn toàn mạng để tìm đường đi, do đó việc thiết lập đường đi trở nên phức tạp

3.2.2 Định tuyến theo cấu trúc phân cấp

Theo [23], đây là kỹ thuật áp dụng trong mạng phân cấp, tất cả các node cảm biến tham gia định tuyến trong mạng được phân thành các phân nhóm riêng biệt, đứng đầu mỗi phân nhóm bầu ra một node chính (Clusterhead) Node chính có nhiệm vụ thu thập và tập hợp dữ liệu trong nhóm để loại bỏ các thông tin dư thừa trước khi truyền về trạm gốc Kỹ thuật này giúp tiết kiệm năng lượng truyền thông và năng lượng dùng trong việc tính toán

a Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH)

Giao thức này có ý tưởng chính là chia các phân nhóm của các node cảm biến dựa trên độ mạnh yếu tín hiệu nhận được Trong phân nhóm đó chỉ có node chính đóng vai trò tập hợp xử lý dữ liệu và gửi dữ liệu về trạm gốc các node còn lại chỉ làm nhiệm

vụ cảm biến và gửi dữ liệu về cho node chính

Các node sẽ luân phiên thay nhau làm node chính, điều này tạo sự cân bằng năng lượng trong mạng, tuy nhiên việc sử dụng định tuyến một bước nhảy (single-hop) dẫn đến không thể triển khai LEACH trong phạm vi rộng

b Power Efficient gathering in Sensor information system (PEGASIS)

Đây là giao thức phát triển hơn của LEACH Thay vì thành lập các phân nhóm PEGASIS thành lập các chuỗi node và chỉ chọn một node để gửi dữ liệu đến trạm gốc

Dữ liệu sẽ được truyền theo chuỗi và tại mỗi node, node đó sẽ tỗng hợp dữ liệu và truyền đi cho tới node được chọn để gửi về trạm gốc

Việc sử dụng chỉ một node cấp trên sẽ giúp trải dài tầm phủ của mạng cảm biến, tuy nhiên gây ra tình trạng nghẹt cổ chai và tình trạng trễ khi node ở quá xa trạm gốc

Để giảm tình trạng trễ gói giao thức Hierarchical-PEGASIS đã dược đưa ra, bằng cách thực hiện truyền đồng thời tín hiệu

c Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network (TEEN)

Giao thức được thiết lập để đáp ứng cho những thay đổi có tính bất ngờ trong cảm biến như đo nhiệt độ Giao thức này phân chia mạng cảm biến thành nhiều cấp, bằng cách nhóm các node lân cân nhau lại thành một vùng, rồi nhóm các vùng lại thành một vùng lớn hơn, cứ như thế cho tới khi tiến sát trạm gốc

Trong mỗi vùng node chính sẽ phát ra 2 khoảng cho các node thành viên, khoảng cứng là ngưỡng nhỏ nhất để ngăn một node truyền dữ liệu Một node cảm biến ở tại ngưỡng cứng và chỉ truyền dữ liệu khi lớn hơn hoặc bằng ngưỡng mềm

TEEN sẽ không tốt cho các ứng dụng báo cáo theo chu kỳ vì nó sẽ không cung cấp đủ dữ liệu cần thiết AdaPtive Threshold sensitive Energy Efficient sensor Network (APTEEN) dạng mở rộng của TEEN

Hình 3.2: Phân cấp phân vùng trong TEEN và APTEENTrở ngại chính của hai phương pháp này là việc thành lập quá nhiều cấp phân vùng, thực hiện chức năng của các ngưỡng

3.2.3 Định tuyến theo vị trí

Kỹ thuật định tuyến này, tất cả các node cảm biến trong mạng WSNs được gán địa chỉ là vị trí của node trong mạng Tùy thuộc vào cường độ tín hiệu nhận được, mỗi node cảm biến có thể tính toán được khoảng cách từ nó đến node lân cận Do bị che chắn trong mạng nên cường độ tín hiệu thường bị suy yếu nên các node liên lạc với node lân cận của nó càng khó khăn hơn Như trong giao thức SMECN đã khắc phục được trường hợp này bằng cách tạo ra giản đồ thưa các node trong mạng trước khi phát tín hiệu đến node kế tiếp Tất cả các node trong mạng trao đổi thông tin, dữ liệu để nắm được các node lân cận mình Điều này rất có ích trong việc liên lạc và truyền thông tin Trong khi năng lượng là yếu tố chính được quan tâm trong giao thức định tuyến thì một

sơ đồ dựa theo vị trí yêu cầu các node phải trao đổi các trạng thái từ trạng thái tích cực đến trạng thái nghỉ lúc không hoạt động Càng nhiều các node ở vào trạng thái nghỉ thì năng lượng tiết kiệm được càng nhiều

a MECN và SMECN

Giao thức Minimum Energy Communication Network (MECN) được đưa ra để tính toán tiết kiệm năng lượng cho mạng con MECN xác định một vùng gọi là vùng chuyển tiếp (relay region) cho các node Vùng chuyển tiếp bao gồm các node nằm trong vùng đó sao cho khi sử dụng truyền dữ liệu bằng các node đó thì tiết kiệm năng lượng hơn là truyền trực tiếp Vùng chuyển tiếp cho cặp node (i, r) được mô tả ở hình 5 như sau:

Hình 3.3: Vùng relay của cặp node (i, r)

Hàng rào của node i được tạo bởi tất cả các vùng relay ở quanh node i kết hợp

lại Ý tưởng chính của MECN là tìm một mạng con sao cho có ít số node hơn và cần ít năng lượng hơn để truyền giữa bất kỳ 2 node với nhau Điều này được thực hiện bằng cách dò tìm cục bộ các vùng chuyển tiếp của mỗi node

MECN có thể tự cấu hình lại và vì vậy có thể đáp ứng một cách linh động nếu node bị hỏng hoặc là triển khai các cảm biến mới

Small MECN (SMECN) là một mở rộng của MECN Trong MECN, các node có thể truyền cho tất cả các node khác nhưng không phải là mọi thời điểm Trong SMECN thì có thể có sự tương tác của bất kỳ cặp node nào khi được nhận biết Các kết quả mô phỏng cũng chỉ ra rằng SMECN sử dụng ít năng lượng hơn MECN và chi phí duy trì các liên kết cũng ít hơn

b GAF

Geographic Adaptive Fidelity (GAF) là một giải thuật định tuyến theo năng lượng cục bộ được thiết kế chính cho mạng MANET, nhưng có thể áp dụng tốt vào mạng cảm biến GAF dự trữ năng lượng bằng cách tắt các node không cần thiết trong mạng mà không ảnh hưởng đến tính xác thực của định tuyến trong mạng Nó tạo ra một lưới ảo ở vùng được bao phủ Mỗi node sử dụng GPS để định vị nó và thêm vào một điểm ở luới ảo Các node thêm vào có cùng điểm đuợc xem như là có năng lượng tương đương nhau về chi phí đường đi của gói Sự tương đương này giữ cho một vài node có cùng vị trí trên lưới ở trạng thái nghỉ để tiết kiệm năng lượng Vì vậy GAF có thể tăng thời gian sống của mạng

c GEAR

Giao thức Geographic and Energy Aware Routing (GEAR) sử dụng việc quan tâm tới năng lượng và chọn lựa phương pháp có quan tâm đến vị trí các node lân cận để định tuyến một gói đến một vùng xác định Ý tưởng trên nhằm hạn chế các thông điệp quan tâm trong Directed diffusion bằng cách chỉ cho một vùng thích hợp gửi thông điệp đến toàn mạng thôi GEAR hơn directed diffusion trong cách này cho nên nó tiết kiệm nhiều năng lượng hơn

Trong GEAR, mỗi node giữ một chi phí ước lượng và một chi phí learning đến đích thông qua các node lân cận của nó Chi phí ước lượng là sự kết nối giữa năng lượng dư thừa và khoảng cách đến đích Chi phí learning là chi phí ước lượng lược lại

để tính toán cho định tuyến vòng quanh các lỗ hổng trong mạng Một lỗ hổng sẽ được hình thành khi một node không có bất kỳ lân cận nào gần vùng đích hơn nó Nếu không có lỗ hổng thì chi phí ước lượng sẽ bằng chi phí learning Chi phí learning sẽ được truyền trở lại một hop khi một gói đến đích do đó việc thiết lập định tuyến cho gói tiếp theo sẽ được cân chỉnh

3.3 Phân loại giao thức định tuyến theo cơ chế hoạt động

Dựa trên cơ chế hoạt động của giao thức phân chia thành năm nhóm kỹ thuật định tuyến là: multipath-based, query-based, negotiation-based, QoS-based và coherent-based

3.3.1 Cơ chế hoạt động theo kiểu đa đường (multipath-based)

Các giao thức định tuyến kiểu này đạt được hiệu quả trong việc kiểm soát đa đường Các node cảm biến gửi các dữ liệu tập hợp qua các đường khác nhau mà không gửi trên một đường Độ tin cậy và dự phòng lỗi của mạng từ đó tăng lên và kéo dài đến hết mức có thể, luôn có một đường dự phòng thay thế khi đường chính bị lỗi

3.3.2 Cơ chế hoạt động theo kiểu truy vấn (query-based)

Giao thức định tuyến hoạt động theo kiểu truy vấn thì thường bắt nguồn phát đi các truy vấn là từ trạm gốc Trạm gốc sẽ gửi yêu cầu truy về về một loại thông tin nào cần qua các node trong mạng Một node cảm biến đang thực hiện chức năng cảm biến

và tập hợp dữ liệu sẽ nhận được thông tin truy vấn, nếu yêu cầu truy vấn phù hợp với

dữ liệu mà node đó có, node sẽ tiến hành truyền gửi dữ liệu lên cho node yêu cầu thông tin hay gửi về trạm gốc Đây là cơ chế của giao thức Directed Diffussion [24]trong đó trạm gốc gửi bản tin truy vấn ra toàn mạng Khi các thông điệp truy vấn này di chuyển trong mạng thì chúng tạo ra các đường liên kết giữa các node cảm biến mà thông điệp

đi qua Bất kỳ node cảm biến nào có dữ liệu phù hợp với bản tin truy vấn, thì node đó

sẽ gửi dữ liệu của mình cùng với bản tin truy vấn quay về trạm gốc Như vậy, năng lượng tiêu thụ ít và có thể thực hiện tập hợp dữ liệu trên đường đi

3.3.3 Cơ chế hoạt động theo kiểu thương lượng (negotiation-based)

Các giao thức định tuyến này sử dụng thiết bị mô tả ở cấp cao được mã hóa ở cấp cao để loại bỏ việc truyền dữ liệu dư thừa Kỹ thuật Flooding được sử dụng để phân phát dữ liệu, một thực tế rằng việc Flooding dữ liệu gây ra chồng lấp và xung đột dữ liệu xảy ra trong khi truyền Cùng một nội dung dữ liệu được gửi đi hoặc trao đổi và lặp lại trong cùng một nhóm các node, và như vậy rất nhiều năng lượng tiêu tốn cho quá trình này Giao thức kiểu thương lượng SPIN [27] áp dụng việc nén thông tin trùng nhau và ngăn không cho dữ liệu dư thừa được gửi đến node lân cận hoặc được chuyển tiếp đến trạm gốc qua một số thông điệp thương lượng trên dữ liệu thật được truyền đi [28]

3.3.4 Cơ chế hoạt động theo kiểu chất lượng dịch vụ (QoS-based)

Trong cơ chế hoạt động của giao thức định tuyến loại này cả chất lượng và năng lượng đều phải được duy trì trong mạng Bất cứ khi nào trạm gốc yêu cầu dữ liệu từ các node cảm biến trong mạng thì việc truyền dẫn phải thỏa mãn các tham số về chất lượng dịch vụ như giới hạn trễ cho phép (dữ liệu cảm biến phải được gửi đi ngay khi nó được cảm nhận thấy mà không có bất kỳ sự chậm trễ thêm nào) và băng thông cho phép Sequential Assignment Routing (SAR) [29] là một trong những giao thức định tuyến đầu tiên sử áp dụng các lưu ý về QoS trong việc quyết định tuyến Quyết định tuyến trong SAR phụ thuộc vào ba yếu tố: Sự tiêu thụ năng lượng trong mạng bởi trạm gốc và các node cảm biến, QoS của mỗi tuyến trong mạng, và mức độ ưu tiên của từng gói được gửi [30]

3.3.5 Cơ chế hoạt động theo kiểu phối hợp (coherent-based)

Trong một mạng WSNs, các node cảm biến thu thập dữ liệu rồi gửi dữ liệu đến node lân cận gần nhất hoặc gửi đến trạm gốc nằm trong mạng Có hai kỹ thuật xử lý dữ liệu áp dụng trong mạng Xử lý dữ liệu phối hợp và không phối hợp Tất cả các node cảm biến trong mạng thu thập và xử lý dữ liệu trước khi gửi dữ liệu đến node lân cận để

xử lý tiếp tục Kỹ thuật này gọi là xử lý dữ liệu không kết hợp và các node thực hiện xử

lý dữ liệu được gọi là các node tập hợp dữ liệu Trong giao thức định tuyến kết hợp, sau khi có xử lý tối thiểu thì dữ liệu từ các node cảm biến được chuyển tiếp lên các node tập hợp dữ liệu Bước xử lý tối thiểu bao gồm các hàm như thông tin thời gian, nén dữ liệu trùng lặp Kỹ thuật này mang lại hiệu quả về năng lượng trong khi việc xử lý được thực hiện tại các node, làm giảm tổng thời gian và năng lượng tiêu hao [30]

3.4 Giao thức định tuyến trong mạng Ad-hoc tùy biến

Mạng WSNs là một dạng của mạng hoc tùy biến, tuy nhiên trong mạng hoc các node mạng không quan tâm đến vấn đề năng lượng bị giới hạn mà nó đề cập đến các vấn đề về băng thông giới hạn, xác suất lỗi, sự suy hao đây được coi là những vấn đề thường gặp của các mạng vô tuyến Các giao thức định tuyến trong mạng Ad-hoc hoặc là dựa vào bảng định tuyến đã được thiết lập (proactive) hoặc chỉ định tuyến khi có yêu cầu (on-demand/reactive) hoặc là kết hợp cả hai [28]

Ad-3.4.1 Giao thức định tuyến dựa vào bảng định tuyến thiết lập trước

Nhóm giao thức định tuyến dựa vào bảng định tuyến đã được thiết lập (proactive) sẽ tìm tất cả các đường từ nguồn tới đích trước khi thực sự cần tới Theo cách này mỗi node sẽ duy trì một hoặc nhiều hơn một bảng định tuyến Các bảng định tuyến chứa thông tin về tuyến cùng với thông tin về topo mạng được cập nhật Các giao thức khác nhau được áp dụng tùy thuộc vào số lượng bảng định tuyến và cách thức cập nhật bảng định tuyến

a Giao thức Destination Sequenced Distance Vector (DSDV)

Giao thức định tuyến chuỗi vector khoảng cách (DSDV) được phát triển bởi IBM vào năm 1996 [31,32] là một giao thức proactive dựa trên giải thuật tìm đường đi ngắn nhất Bellman-Ford Giải thuật đảm bảo không có hiện tượng lặp vòng trong bảng