Nghiên cứu phát triển định tuyến tiết kiệm năng lượng cho mạng cảm biến không dây

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





NGUYỄN TRUNG DŨNG




NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG
LƢỢNG CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY


LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG




Hà Nội -2014



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

NGUYỄN TRUNG DŨNG




NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG
LƢỢNG CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG




Ngƣời hƣớng dẫn khoa học:
PGS.TS Nguyễn Văn Đức

Hà Nội -2014


Lời cam đoan
Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tác giả, không sao chép của bất kỳ
người nào. Các số liệu kết quả nêu trong luận án là hoàn toàn trung thực và chưa từng được
công bố bởi bất kỳ ai.
Tác giả


Nguyễn Trung Dũng

Lời cảm ơn
Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS Nguyễn Văn Đức đã nhiệt tình hướng dẫn và giúp đỡ
tôi rất nhiều trong quá trình nghiên cứu và hoàn thành Luận án.

Cũng xin chân thành cảm ơn Viện sau Đại học, Bộ môn Kỹ thuật thông tin - Viện Điện tử
Viễn thông - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội đã tạo điều kiện thuận lợi để tôi hoàn thành
nhiệm vụ nghiên cứu của mình.

Tôi cũng bày tỏ lòng biết ơn đến Gia đình tôi cùng Bố mẹ, các anh chị em và bạn bè những
người đã ủng hộ và động viên giúp đỡ tôi trong thời gian làm Luận án.

Nguyễn Trung Dũng

i

MỤCLỤC

Trang
MỞ ĐẦU
1
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
10

1.1 Cấu trúc mạng cảm biến không dây
10


1.1.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc mạng cảm biến không dây

10


1.1.2 Đặc điểm của cấu trúc mạng cảm biến
13


1.1.3 Kiến trúc giao thức mạng
14


1.1.4 Hai cấu trúc đặc trưng của mạng cảm biến
16



1.1.4.1 Cấu trúc phẳng
16



1.1.4.2 Cấu trúc phân tầng
17

1.2 Ứng dụng mạng cảm biến không dây
19


1.2.1 Ứng dụng trong quân đội
20

1.2.2 Ứng dụng trong môi trường
21


1.2.3 Ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe
22


1.2.4 Ứng dụng trong gia đình
22

1.3 Một số vấn đề thách thức kỹ thuật
22


1.3.1 Vấn đề lớp MAC
22


1.3.2 Vấn đề định tuyến
23


1.3.3 Vấn đề năng lượng
23

CHƢƠNG 2.TỐI ƢU ĐỊNH TUYẾN ĐA CHẶNG TIẾT KIỆM NĂNG
LƢỢNG

25

2.1 Các phương pháp định tuyến tiết kiệm năng lượng dựa trên kỹ thuật giảm
thiểu các gói tin dư thừa
25

2.1.1 Phương pháp định tuyến mở rộng vòng Expanding Ring Search –
ERS
26

2.1.2 Đề xuất phương pháp định tuyến mở rộng vòng giảm thiểu số nút
tham gia định tuyến – Efficient Expanding Ring Search (EERS)
30

2.1.2.1 Kỹ thuật xác định thông tin nút lân cận cách hai bước nhảy
mạng
30

2.1.2.2 Làm tràn bản tin tìm đường hiệu quả
32

2.1.2.3 Tiết kiệm năng lượng tìm kiếm mở rộng vòng
35

2.1.2.4 Lưu đồ thuật toán EERS
38

2.1.2.5 Mô phỏng và đánh giá
38

2.2 Các phương pháp định tuyến dựa vào năng lượng của nút cảm biến nhằm
nâng cao thời gian sống của mạng
43


2.2.1 Đề xuất phương pháp định tuyến dựa vào mức năng lượng các nút
cảm biến để loại bỏ tuyến đường có năng lượng thấp
43


2.2.2 Đề xuất phương pháp định tuyến dựa vào hai điều kiện để chọn
đường đi tốt nhất - Routing Dual Criterion (RDC)
49


2.2.3 Mô phỏng kết quả
51

2.3 Phương pháp định tuyến tiết kiệm năng lượng dựa trên điều khiển công
suất
56

2.3.1 Kỹ thuật điều khiển công suất
56

2.3.2 Đề xuất phương pháp định tuyến dựa trên điều khiển công suất
57

2.3.3 Mô phỏng và đánh giá kết quả
58

ii


2.4 Kết luận
65

CHƢƠNG 3.TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG TRONG MẠNG CẢM BIẾN
KHÔNG DÂY ĐA CHẶNG SỬ DỤNG PHƢƠNG PHÁP
ƢỚC ĐOÁN VỊ TRÍ CỦA ĐỐI TƢỢNG
66

3.1 Cơ sở lý thuyết toán học
66

3.1.1 Định lý xác suất Bayes
67

3.1.2 Hàm phân bố xác suất và hàm mật độ xác suất của một biến ngẫu
nhiên
67

3.1.2.1 Hàm phân bố xác suất (Probability Distribution Function)
67

3.1.2.2 Hàm mật độ xác suất (Probability Density Function)
68

3.1.3 Kỳ vọng và phương sai của biến ngẫu nhiên
68

3.1.3.1 Kỳ vọng của biến ngẫu nhiên
68

3.1.3.2 Phương sai của biến ngẫu nhiên
69

3.1.4 Hàm phân phối xác suất Gaussian – Hàm phân phối chuẩn
69

3.1.5 Tiến trình Markov
70

3.1.6 Mô hình hóa hệ thống không gian trạng thái động
70

3.1.7 Tiếp cận Bayes
71

3.1.8 Một số thuật toán theo vết dựa trên tiếp cận Bayes
73

3.2 Sơ lược về một số thuật toán dự đoán vị trí
73

3.2.1 Bộ lọc Kalman
74

3.2.2 Bộ lọc Kalman mở rộng
78

3.2.2.1 Những giới hạn của mô hình tuyến tính
78

3.2.2.2 Khai triển chuỗi Taylor
79

3.2.3 Kết luận
80

3.3 Thuật toán bộ lọc chất điểm (Particle Filter)
81

3.3.1 Các điều kiện rằng buộc của thuật toán bộ lọc chất điểm
81

3.3.2 Hướng tiếp cận của bộ lọc thuật toán bộ lọc chất điểm
82

3.3.3 Lấy mẫu quan trọng (Importance Sampling)
83

3.3.4 Lấy mẫu quan trọng tuần tự (Sequential Importance Sampling –
SIS)
84

3.3.5 Vấn đề lựa chọn hàm mật độ đề xuất
88

3.3.6 Vấn đề thoái hóa mẫu và giải pháp lấy mẫu lại (Resampling)
89

3.3.7 Thuật toán bộ lọc chất điểm tổng quát (Generic Particle Filter –
GPF)
90

3.3.8 Thuật toán lấy mẫu lại quan trọng tuần tự (Sequential Importance
Resampling – SIR)
91

3.3.9 Mô phỏng thuật toán SIR
92

3.4 Ứng dụng giám sát đối tượng trong mạng cảm biến không dây sử dụng
bộ lọc chất điểm PF
99

3.4.1 Mô hình hóa bài toán
99

3.4.2 Đề xuất phương pháp thực hiện bộ lọc chất điểm
100

3.4.2.1 Pha khởi tạo N chất điểm
100

3.4.2.2 Pha lan truyền chất điểm
101

3.4.2.3 Pha tính toán trọng số
102

3.4.2.4 Kết quả mô phỏng
103

3.5 Đề xuất mô hình giám sát theo vùng
105
iii


3.6 Mô hình giám sát toàn mạng
108

3.7 Mô phỏng và đánh giá kết quả
110

3.8 Kết luận
116

KẾT LUẬN CHUNG
117

TÀI LIỆU THAM KHẢO
124

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ
132


iv

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ABR
Avoid Bad Route
Định tuyến loại bỏ tuyến đường xấu
ADC
Analog-to-Digital
Bộ chuyển đổi tương tự số
AODV
Adhoc On-demand Distance Vector
Định tuyến vector khoảng cách theo
yêu cầu
AOMDV
Adhoc On-demand Multipath Distance
Vector
Định tuyến vector khoảng cách đa
đường theo yêu cầu
BS
Base Station
Trạm gốc
CNI
Collecting Neighbors’ Information
Pha thu thập thông tin nút lân cận
trong giao thức định tuyến EERS
CSMA/CA
Carrier Sense Multiple Access/
Collision Avoidance
Cảm biến sóng mang đa truy cập/
tránh xung đột
DSR
Dynamic Source Routing

Định tuyến theo nguồn
EERS
Efficient Expanding Ring Search
Định tuyến tìm kiếm mở rộng vòng
tối ưu
EKF
Extended Kalman Filter
Bộ lọc Kalman mở rộng
ERS
Expanding Ring Search
Định tuyến tìm kiếm mở rộng vòng
GPF
Generic Particle Filter
Bộ lọc chất điểm tổng quát
KF
Kalman Filter
Bộ lọc Kalman
LEACH
Low Energy Adaptive Clustering
Hierarchy
Định tuyến phân vùng tiết kiệm
năng lượng
MAC
Media Access Control
Điều khiển truy nhập đường truyền
NS2
Network Simulator 2
Phần mềm mô phỏng mạng
PDR
Packet Delivery Ratio

Tỷ lệ truyền gói tin thành công
PF
Particle Filter
Bộ lọc chất điểm
PRP
Power Control Combined with Routing
Protocol
Định tuyến dựa trên điều khiển công
suất
RDC
Routing dual criterion
Định tuyến hai điều kiện
RF
Radio Frequency
Sóng vô tuyến
RMS
Root-Mean-Square
Độ lệch căn phương trung bình
ROF
Reducing the Overhead of Flooding
Pha giảm thiểu bản tin dư thừa trong
giao thức định tuyến EERS
RREP
Route Reply
Bản tin trả lời chứa thông tin tuyến
đường trong định tuyến
RREQ
Route Request
Bản tin tìm đường
SIR

Sequential Importance Resampling
Lây mẫu lại quan trọng tuần tự
SIS
Sequential Importance Sampling
Lấy mẫu quan trọng tuần tự
TTL
Time to Live
Thời gian sống
WSN
Wireless Sensor Network
Mạng cảm biến không dây
v

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU

Tham số của hàm phân phối xác suất Gaussian – giá trị kỳ vọng của biến ngẫu
nhiên X



Tham số của hàm phân phối xác suất Gaussian – giá trị phương sai của biến
ngẫu nhiên X
δ
i

Hàm xung Delta
c
k

Trạng thái của hệ thống tại thời điểm k

x
t

Trạng thái của hệ thộng tại thời điểm t
y
t

Tín hiệu đo đạc của hệ thống tại thời điểm t
g
t

Hàm chuyển tại thời điểm t
h
t

Hàm quan sát tại thời điểm t
w
t

Nhiễu xử lý tại thời điểm t
v
t

Nhiễu quan sát tại thời điểm t
u
t

Đầu vào của hệ thống tại thời điểm t
ˆ
t

x


Ước lượng hậu nghiệm của x
t

ˆ
t
x


Ước lượng tiên nghiệm của x
t

t
P


Hiệp phương sai của lỗi ước lượng của
ˆ
t
x


t
P


Hiệp phương sai của lỗi ước lượng của
ˆ

t
x


K
t

Ma trận hệ số khuếch đại Kalman

X
Biến ngẫu nhiên của hàm phân bố xác suất
F(X)
Hàm phân bố xác suất của biến ngẫu nhiên X
f(x)
Hàm mật độ xác suất của biến ngẫu nhiên X
p
i

Xác suất tương ứng của các giá trị x
i
của biến ngẫu nhiên X
E(X)
Kỳ vọng của biến ngẫu nhiên X
V(X)
Phương sai của biến ngẫu nhiên X
M
Chi phí tuyến đường
P
loss

Công suất tiêu hao
P
tx_max

Công suất truyền lớn nhất
P
sen

Công suât nhạy thu
P
mar

Công suất dự trữ
P
tx

Công suất truyền
LP
sent

Năng lượng còn lại của nút cảm biến trong thuật toán PRP
LP
thr

Ngưỡng năng lượng còn lạicủa nút cảm biến trong thuật toán PRP
T
c
Thời gian đợi bản tin trả lời
n
Số nút cảm biến trong mạng

K
Độ tăng của giá trị TTL giữa hai lần tìm kiếm trong thuật toán tìm đường mở
rộng vòng
t
Thời gian hiện tại
T
Mốc thời gian trong tương lai
N
Số chất điểm


vi

DANH MỤC CÁC BẢNG

Trang
Bảng 2.1. Các thông số mô phỏng chung
39
Bảng 2.2. Các thông số mô phỏng AODV và PRP
59
Bảng 3.1. Ví dụ về kết quả khai triển Taylor
80
Bảng 3.2. Thông số mô phỏng ứng dụng giám sát theo vùng
111



vii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Trang
Hình 1.1. Một mạng cảm biến không dây đơn giản
11
Hình 1.2. Cấu tạo nút cảm biến
12
Hình 1.3. Kiến trúc giao thức mạng cảm biến
15
Hình 1.4. Cấu trúc phẳng của mạng cảm biến
17
Hình 1.5. Cấu trúc tầng của mạng cảm biến
17
Hình 1.6. Cấu trúc mạng phân cấp chức năng theo lớp
18
Hình 2.1. Lưu đồ thuật toán của nút nguồn gửi gói tin RREQ
27
Hình 2.2. Lưu đồ thuật toán xử lí ở nút trung gian
28
Hình 2.3. Ví dụ cơ chế tìm kiếm mở rộng vòng (Expanding Ring Search)
29
Hình 2.4. Ví dụ quá trình xác định thông tin nút lân cận cách 2 bước nhảy
31
Hình 2.5. Đề xuất phương pháp làm tràn hiệu quả dựa trên kĩ thuật nghe ngóng
34
Hình 2.6. Lưu đồ thuật toán EERS
37
Hình 2.7. So sánh thời gian sống của mạng giữa AODV, ERS và EERS
40
Hình 2.8. So sánh tỷ lệ truyền gói thành công PDR giữa EERS, ERS và AODV
41

Hình 2.9. So sánh về thông lượng mạng khi sử dụng định tuyến EERS, ERS và
AODV
42
Hình 2.10. Ví dụ hoạt động của ABR
44
Hình 2.11. Thuật toán ABR thực hiện tại nút nguồn
45
Hình 2.12. Thuật toán ABR thực hiện tại nút trung gian
46
Hình 2.13. Thuật toán ABR tại nút đích
47
Hình 2.14. Sự thay đổi giá trị của biến rq_min_energy và rp_energy trong thuật
toán RDC
49
Hình 2.15. Ví dụ về hoạt động của thuật toán RDC
50
Hình 2.16. Quá trình duy trì update thông tin định tuyến trong thuật toán RDC
51
Hình 2.17. So sánh thời gian sống của mạng giữa AODV, ERS, EERS, ABR và
RDC mô phỏng 1
52
Hình 2.18. So sánh tỷ lệ gửi gói tin thành công giữa AODV, ERS, EERS, ABR
và RDC mô phỏng 1
53
Hình 2.19. So sánh thông lượng Throughput giữa AODV, ERS, EERS, ABR và
RDC mô phỏng 1
53
Hình 2.20. So sánh thời gian sống của mạng giữa AODV, ERS, EERS, ABR và
RDC mô phỏng 2
54

Hình 2.21. So sánh tỷ lệ gửi gói tin thành công giữa AODV, ERS, EERS, ABR
và RDC mô phỏng 2
55
Hình 2.22. So sánh thông lượng của mạng giữa AODV, ERS, EERS, ABR và
RDC mô phỏng 2
56
Hình 2.23. So sánh thời gian sống của mạng khi sử dụng AODV và PRP
60
Hình 2.24. So sánh thông lượng của mạng khi sử dụng AODV và PRP
60
Hình 2.25. So sánh tỷ lệ truyền gói tin thành công khi sử dụng PRP và AODV
61
Hình 2.26. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 60 nút mạng
61
Hình 2.27. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 80 nút mạng
62
Hình 2.28. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 90 nút mạng
62
viii

Hình 2.29. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 100 nút mạng
63
Hình 2.30. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 110 nút mạng
63
Hình 2.31. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô

phỏng 120 nút mạng
64
Hình 3.1. Sơ đồ tiếp cận Bayes
73
Hình 3.2. Đường đặc tuyến Von-Ampe
79
Hình 3.3. Kết quả của thuật toán SIS ứng với N = 100 mẫu
87
Hình 3.4. Kết quả của thuật toán SIS ứng với N = 1000 mẫu
87
Hình 3.5. Kết quả của thuật toán SIS ứng với N = 5000 mẫu
88
Hình 3.6. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 100, t = 50s
92
Hình 3.7. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 1000, t = 50s
93
Hình 3.8. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 5000, t = 50s
93
Hình 3.9. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 100, t = 150s
94
Hình 3.10. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 1000, t = 150s
94
Hình 3.11. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 5000, t = 150s
95
Hình 3.12. So sánh mức độ sai lệch trong việc giải quyết bài toán theo vết của
hai thuật toán SIS và SIR
96
Hình 3.13. So sánh lỗi RMS của thuật toán Kalman và bộ lọc chất điểm với
N=100
96

Hình 3.14. So sánh lỗi RMS của thuật toán Kalman và bộ lọc chất điểm với
N=1000
97
Hình 3.15. So sánh lỗi RMS của thuật toán Kalman và bộ lọc chất điểm với
N=5000
97
Hình 3.16. So sánh lỗi của thuật toán bộ lọc chất điểm khi N = 100 và N = 1000
98
Hình 3.17. So sánh lỗi của thuật toán bộ lọc chất điểm khi N = 1000 và N = 5000
98
Hình 3.18. Ví dụ về lan truyền đám mây chất điểm
102
Hình 3.19. Ước lượng đường đi của đối tượng thực hiện với các thuật tóan SIS,
GPF, SIR, SIS-Dis
104
Hình 3.20.Trễ đầu cuối khi mô phỏng các thuật toán theo thời gian
104
Hình 3.21.Độ chính xác ước lượng của các thuật toán SIS, GPF, SIR và SIS-Dis
khi mô phỏng theo thời gian
105
Hình 3.22. Ví dụ ứng dụng giám sát theo vùng
107
Hình 3.23. Ví dụ ứng dụng giám sát theo toàn bộ mạng
109
Hình 3.24. Mô hình mô phỏng ứng dụng giám sát vùng và giám sát toàn mạng
110
Hình 3.25. Đồ thị so sánh thời gian sống của mạng khi sử dụng mô hình giám sát
toàn mạng và giám sát theo vùng với các giao thức định tuyến khác nhau
mô phỏng 1
111

Hình 3.26. Đồ thị so sánh lượng dữ liệu gửi về trạm trong mạng khi sử dụng mô
hình giám sát toàn mạng và giám sát theo vùng với các giao thức định
tuyến khác nhau mô phỏng 1
112
Hình 3.27. Đồ thị so sánh thời gian sống của mạng khi sử dụng mô hình giám sát
toàn mạng và giám sát theo vùng với các giao thức định tuyến khác nhau
mô phỏng 2
112
Hình 3.28. Đồ thị so sánh lượng dữ liệu gửi về trạm trong mạng khi sử dụng mô
hình giám sát toàn mạng và giám sát theo vùng với các giao thức định
113
ix

tuyến khác nhau mô phỏng 2
Hình 3.29. Đồ thị so sánh thời gian sống của mạng khi sử dụng mô hình giám sát
toàn mạng và giám sát theo vùng với các giao thức định tuyến khác nhau
mô phỏng 3
113
Hình 3.30. Đồ thị so sánh lượng dữ liệu gửi về trạm trong mạng khi sử dụng mô
hình giám sát toàn mạng và giám sát theo vùng với các giao thức định
tuyến khác nhau mô phỏng 3
114
Hình 3.31.Đồ thị so sánh thời gian sống của mạng khi sử dụng mô hình giám sát
toàn mạng và giám sát theo vùng với các giao thức định tuyến khác nhau
mô phỏng 4
114
Hình 3.32. Đồ thị so sánh lượng dữ liệu gửi về trạm trong mạng khi sử dụng mô
hình giám sát toàn mạng và giám sát theo vùng với các giao thức định
tuyến khác nhau mô phỏng 4

115


1

MỞ ĐẦU
1.1.Mục đích nghiên cứu
Trong các mạng viễn thông và mạng nội bộ không dây, các nút di động giao tiếp trực tiếp
với trạm gốc. Các mạng này có thể gọi là mạng đơn chặng. Trong một số mạng không dây đặc
biệt khác, xuất hiện một hoặc một số nút trung gian tham gia vào việc truyền dữ liệu từ một
nút di động về trạm gốc. Những mạng này thường được gọi là mạng không dây đa chặng. Khi
so sánh với mạng đơn chặng, mạng không dây đa chặng có một số lợi ích như khả năng mở
rộng vùng hoạt động của mạng, tăng cường khả năng kết nối và truyền dữ liệu từ các nút ở xa
về trạm gốc. Hơn nữa, khi truyền đa chặng, khoảng cách truyền sẽ được thu ngắn và do đó
công suất cũng như năng lượng truyền có thể ít hơn các kết nối ở xa đồng thời cho kết quả tốt
hơn về tốc độ truyền dữ liệu. Mạng không dây đa chặng loại bỏ được việc triển khai hệ thống
hạ tầng thiết bị và đường dây, giúp giảm thiểu chi phí triển khai. Trong trường hợp các mạng
đa chặng được triển khai dày đặc, sẽ có nhiều đường đi được lựa chọn, điều đó làm tăng khả
năng đáp ứng của hệ thống mạng.
Có nhiều ứng dụng mô hình mạng không dây đa chặng đã được nghiên cứu trong nhiều
năm qua. Ban đầu mạng không dây đa chặng được đề xuất để thực hiện mở rộng vùng bao phủ
trong hệ thống mạng viễn thông bằng cách chuyển tiếp các gói tin. Hiện nay, các lưới mạng
không dây đa chặng đã được đề xuất cho các dịch vụ Internet băng rộng không cần triển khai
hệ thống đường dây hạ tầng tốn kém. Lưới mạng không dây bao gồm các nút mạng không
dây. Chúng sử dụng các công nghệ mạng không dây như 802.11, 802.16… để tạo kết nối. Một
ví dụ của mô hình này là mạng thông tin trong hệ thống giao thông vehicle-to-vehicle. Trong
hệ thống này, nút mạng là các trạm bên đường và các thiết bị tham gia giao thông như ô tô, xe
máy. Các thiết bị này có giao tiếp không dây, chúng tự tạo kết nối và chia sẻ thông tin với
nhau. Mạng thông tin trong giao thông vehicle-to-vehicle là một trường hợp đặc biệt của mạng
không dây đặc biệt adhoc. Bên cạnh adhoc, mạng cảm biến không dây cũng là một dạng của

mạng không dây đa chặng. Mạng cảm biến bao gồm nhiều nút cảm biến được cài đặt trong
một phạm vi rộng, chúng thu thập thông tin, tự thiết lập kết nối không dây với nhau và truyền
thông tin về trạm gốc. Các mạng cảm biến không dây đa chặng được áp dụng trong rất nhiều
ứng dụng của đời sống như trong xây dựng nhà thông minh, theo dõi đối tượng, cảnh báo cháy
rừng, cảnh báo mực nước sông, cảm biến nhiệt độ, khám phá tài nguyên thiên nhiên nơi mà

2

con người không thể đặt chân đến được, chế tạo các sản phẩm y tế nhân tạo… Chính vì những
ứng dụng phổ biến trên tất cả các mặt đời sống xã hội mà mạng cảm biến không dây được
nhiều nhà khoa học quan tâm và nghiên cứu. Và mạng cảm biến không dây cũng là mô hình
mạng không dây đa chặng được sử dụng nghiên cứu trong luận án này.
Các mạng cảm biến đã có nhiều ứng dụng trong đời sống nhưng chúng vẫn còn phải đối
mặt với một số thách thức mà các mạng không dây khác không có như vấn đề bảo mật thông
tin, vấn đề nhiễu kênh truyền, vấn đề bị che khuất do địa hình, vấn đề năng lượng… Như ta đã
biết, mạng cảm biến không dây được tạo thành bởi các nút cảm biến, chúng tự thiết lập kết nối
với nhau thông qua hình thức không dây. Nguồn nuôi của các nút cảm biến này là pin với
dung lượng hạn chế. Tuổi thọ của các nút cảm biến nói riêng và của toàn mạng cảm biến nói
chung phụ thuộc vào việc sử dụng nguồn năng lượng này. Do đó, các thuật toán khi thiết kế
cho mạng cảm biến không dây cần chú trọng nhiều đến vấn đề năng lượng.
Có rất nhiều khía cạnh của kiến trúc mạng có thể được thiết kế để có năng lượng hiệu quả
như thiết kế ứng dụng tiết kiệm năng lượng, thiết kế giao thức điều khiển các chế độ hoạt động
của nút cảm biến, tắt tạm thời các nút cảm biến khi không cần thiết, thiết kế các giao thức định
tuyến tiết kiệm năng lượng… Trong các hướng tiếp cận đó thì thiết kế giao thức định tuyến
tiếp kiệm năng lượng là một hướng tiếp cận hiệu quả. Bởi vì, trong mạng cảm biến không dây,
dữ liệu truyền thông chiếm phần lớn nguồn tài nguyên năng lượng của mạng. Tối ưu được
giao thức định tuyến tức là tối ưu được việc truyền thông dữ liệu này. Do đó luận án tập trung
chủ yếu vào việc thiết kế các giao thức định tuyến tối ưu năng lượng đồng thời xây dựng mô
hình ứng dụng tổng hợp có thể ứng dụng vào thực tế.
Giao thức định tuyến trong mạng cảm biến không dây có thể được chia thành hai loại: các

giao thức tập trung dữ liệu và các giao thức truyền đa chặng về trạm. Giao thức tập trung dữ
liệu thể hiện cách thức các nút cảm biến không dây truyền dữ liệu thu thập được về trạm như
thế nào. Chúng có thể truyền trực tiếp về trạm hoặc truyền tới một nút cảm biến khác đóng vai
trò trung tâm của vùng cảm biến đó, nút này thường được gọi là clusterhead, sau đó các nút
clusterhead này sẽ tổng hợp dữ liệu và truyền về trạm. Một số giao thức thuộc loại này kể đến
là LEACH [1], LEACH-C [2], PEGASIS [3]… Bên cạnh các giao thức tập trung dữ liệu là các
giao thức truyền đa chặng. Khi các nút cảm biến truyền dữ liệu về trạm hay truyền đến các
clusterhead hay các nút clusterhead truyền về trạm chúng có thể truyền đơn chặng hoặc đa

3

chặng về trạm. Như đã phân tích ở trên thì truyền đa chặng sẽ cho khả năng mở rộng và hiệu
quảtốt hơn. Một số giao thức truyền đa chặng đã được phát triển như DSR [4], AODV [5],…
Với hai hướng tiếp cận định tuyến trong mạng cảm biến không dây này, các giao thức định
tuyến đa chặng sẽ quyết định dữ liệu được gửi về trạm theo đường nào do đó có ý nghĩa to lớn
trong việc chọn đường tiết kiệm năng lượng, cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến. Do
đó luận án tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các giao thức định tuyến truyền đa
chặng trong mạng cảm biến không dây nhằm đạt được mục tiêu tiết kiệm năng lượng của
mình.
Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nƣớc
Tình hình trong nước:
Các nghiên cứu về sử dụng hiệu quả năng lượng trong mạng cảm biến không dây được đề
cập trong [6-9]. Trong [6, 7], các tác giả đã đề xuất các giao thức định tuyến đa chặng tiết
kiệm năng lượng, kéo dài thời gian sống của mạng cảm biến dựa vào năng lượng còn lại của
tất cả các nút cảm biến, năng lượng tiêu tốn của các nút lân cận, thực hiện thông báo để các
nút lân cận dừng hoạt động khi không cần thiết. Với các kỹ thuật này, các giao thức định tuyến
mà tác giả đề xuất đã thu được kết quả sử dụng năng lượng hiệu quả hơn so với các giao thức
trước đây.
Trong [8], tác giả đã trình bày phương pháp điều khiển công suất trong mạng cảm biến
không dây đa chặng, sau đó đề xuất giao thức định tuyến mới tiết kiệm năng lượng dựa trên

điều khiển công suất và chất lượng kênh truyền. Các kết quả mô phỏng trong [8] đã chỉ ra
thuật toán mới cho kết quả về năng lượng cũng như chất lượng đường truyền tốt hơn thuật
toán truyền thống AOMDV.
Trong [9], tác giả đã trình bày một giải pháp tối ưu giao định tuyến phân cấp (theo cluster)
cho mạng cảm biến không dây. Giao thức định tuyến phân cấp thường giải quyết vấn đề quy
mô lớn và truyền thông hiệu quả trong mạng không dây. Phương pháp này cũng có thể được
sử dụng để thực hiện hiệu quả năng lượng trong mạng cảm biến không dây đa chặng. Theo
báo cáo khoa học này, có nhiều thuật toán định tuyến cluster tiết kiệm năng lượng đã được đề
xuất. Nhưng phần lớn các thuật toán đó đều thực hiện qua mô phỏng (dạng heuristic), chưa có

4

mô hình hóa và phân tích bằng toán học. Lợi ích của các thuật toán này là đơn giản, tuy nhiên
chúng không đảm bảo các giải pháp tối ưu. Vì lý do đó, tác giả đã trình bày một mô hình giải
tích tối ưu để phân tích, đánh giávà thu được các giải pháp tối ưu cho các giao thức định tuyến
cluster trong mạng cảm biến.
Bên cạnh các kết quả đạt được về mặt học thuật, các nhà khoa học Việt Nam cũng đã có
các dự án hợp tác ứng dụng mạng cảm biến không dây vào thực tế như [10, 11, 89].
Từ những kết quả khảo sát trên ta thấy mạng cảm biến không dây đa chặng được khá nhiều
nhà khoa học trong nước quan tâm nghiên cứu và đã có những đóng góp nhất định về mặt
khoa học cũng như ứng dụng thực tiễn. Tuy nhiên các kết quả nghiên cứu và ứng dụng trong
nước vẫn còn khá hạn chế cả về số lượng và chất lượng.
Tình hình ngoài nước:
Với giao thức định tuyến đa chặng, trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu về tối ưu năng
lượng như trong [5, 12 -18]. Trong [5], tác giả đề cập giao thức định tuyến AODV được thiết
kế đặc biệt cho mạng không dây đa chặng, sử dụng kỹ thuật mở rộng vòng ERS nhằm giảm
bớt bản tin dư thừa. Tuy nhiên khi sử dụng ERS thì hiệu quả về năng lượng thu được vẫn chưa
tốt. Tác giả tối ưu nhằm thu được hiệu quả sử dụng năng lượng bằng cách loại bỏ các bản tin
tìm đường dư thừa. Và bằng mô phỏng trên nhiều phần mềm mô phỏng khác nhau, tác giả đã
thu được kết quả khá tốt khi sử dụng năng lượng.

Trong [18], tác giả đã chỉ rõ, hầu hết các thiết bị không dây ngày nay hoạt động dựa vào
pin. Do đó vấn đề sử dụng năng lượng là cực kỳ quan trọng. Để kéo dài thời gian sống của
mạng, việc sử dụng năng lượng của mỗi nút phải được phân chia ngang bằng nhau và công
suất truyền cho mỗi kết nối phải là nhỏ nhất. Với mục đích đó, tác giả đã đề xuất giao thức
định tuyến mới vừa thực hiện cân bằng năng lượng giữa các nút mạng đồng thời chọn đường
với mức tiêu hao năng lượng ít nhất.
Ngoài ra một số tác giả đã nghiên cứu và đề xuất các ứng dụng của mạng cảm biến không
dây trong giám sát đối tượng như trong các tài liệu [19 -23].

5

Qua những khảo sát trên ta thấy, các nghiên cứu về lĩnh vực mạng cảm biến không dây đa
chặng ngoài nước đã đạt được nhiều thành tựu đáng kể về cả ý nghĩa khoa học và ứng dụng
thực tế. Tuy nhiên do ưu điểm và những ứng dụng trong mọi mặt đời sống mà mạng cảm biến
vẫn đang được các nhà khoa học tiếp tục nghiên cứu và thử nghiệm. Đặc biệt là ở Việt Nam,
khi các trang thiết bị còn yếu, các hệ thống tự động còn hạn chế thì mạng cảm biến không dây
vẫn là một đề tài đầy thách thức với các nhà khoa học.
Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Mục tiêu thứ nhất của luận án là nghiên cứu và tối ưu các giao thức định tuyến đa chặng
trong mạng cảm biến không dây nhằm tiết kiệm năng lượng nhưng vẫn đảm bảo các thông số
truyền khác như băng thông, tỷ lệ truyền gói thành công. Các kỹ thuật định tuyến mới trình
bày trong luận án được thiết kế dựa trên giao thức định tuyến phổ biến trong mạng không dây
đa chặng là AODV. Giao thức này đã được trình bày chi tiết trong [24].
Định tuyến không dây đa chặng thường được chia thành 2 loại: định tuyến lại (reactive) và
định tuyến trước (proactive). Trong định tuyến reactive, một nút sẽ không lưu giữ một bảng
định tuyến hoàn chỉnh về toàn bộ thông tin đường đi của mạng, thay vào đó, khi muốn kết nối
đến một nút khác, nó sẽ phải thực hiện quá trình tìm đường đến đích. Một ví dụ điển hình của
định tuyến reactive là định tuyến Dynamic Source Routing (DSR). DSR được nghiên cứu và
phát triển bởi Johnson và Maltz [4]. Ngược lại với định tuyến reactive, định tuyến proactive
lưu thông tin về đường đi toàn mạng trong bảng định tuyến và bảng định tuyến này thường

xuyên được cập nhật. Ví dụ tiêu biểu của kiểu định tuyến này là định tuyến Optimized Link-
State Routing (OLSR) đã được trình bày trong [25]. Với các đặc điểm hoạt động này, định
tuyến proactive thường được sử dụng cho các mạng có các nút mạng cố định, định tuyến
reactive thường được sử dụng với các kiểu mạng có các nút di chuyển, thường xuyên thay đổi
vị trí. Mặt khác, trong định tuyến proactive, các nút ngoài việc sử dụng bộ nhớ để lưu trữ
thông tin đường đi toàn mạng, chúng còn phải thường xuyên gửi bản tin để trao đổi duy trì
thông tin toàn mạng. Hoạt động này gây tốn tài nguyên mạng (tài nguyên băng thông, xử lý,
năng lượng mạng) do đó không thực sự thuận lợi khi triển khai cho mạng cảm biến không dây.
Trong mô hình mạng không dây đa chăng mà luận án nghiên cứu, các nút mạng là các thiết bị
cảm biến đứng yên. Với đặc điểm của nút mạng cảm biến và tính chất không thay đổi mô hình
mạng cần thiết phải có một giao thức định tuyến đáp ứng được cả 2 tiêu chí trên. Các giao

6

thức thuần reactive hay proactive đều không thực sự hiệu quả. Giao thức AODV được phát
triển từ giao thức DSR bằng cách duy trì thêm bảng định tuyến tại các nút giống như các định
tuyến proactive. Do đó giao thức AODV có các đặc điểm định tuyến theo yêu cầu như DSR,
không tiêu tốn tài nguyên hệ thống đồng thời không thường xuyên trao đổi bản tin duy trì định
tuyến như proactive nhưng vẫn có bảng thông tin đường đi sau mỗi lần tìm kiếm phù hợp cho
mạng có đặc điểm ít biến động. Chính vì những đặc điểm này mà luận án đã chọn AODV làm
cơ sở để phát triển các nghiên cứu của mình.
Mục tiêu thứ hai của luận án là nghiên cứu các thuật toán dự đoán vị trí đối tượng. Xây
dựng ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng tiết kiệm năng lượng bằng cách tích hợp thuật
toán dự đoán vị trí đối tượng và các thuật toán định tuyến đề xuất.
Các vấn đề cần giải quyết của luận án
- Bằng cách sử dụng phương pháp làm tràn bản tin tìm kiếm, giao thức định tuyến AODV đã
cho kết quả tìm kiếm nhanh chính xác. Tuy nhiên với phương pháp này, số lượng các gói
tin dư thừa nhiều, dẫn đến hoạt động xử lý của các nút nhiều khi không cần thiết. Điều này
gây tiêu tốn tài nguyên hệ thống. Do đó, đưa ra một phương pháp định tuyến giảm thiểu
bản tin dư thừa, hạn chế số nút mạng tham gia định tuyến là một vấn đề cần giải quyết.

- Trong thuật toán định tuyến truyền thống, tuyến đường tốt nhất thường được chọn dựa trên
tiêu chí bước nhảy mạng. Các tiêu chí khác như băng thông, năng lượng, độ trễ chưa được
quan tâm. Điều đó dẫn đến tuyến đường được chọn có thể ngắn nhất về mặt bước nhảy
nhưng lại không được tối ưu về mặt năng lượng hay băng thông. Do đó, việc nghiên cứu đề
xuất giao thức kết hợp các tiêu chí kể trên để chọn đường tốt nhất là cần thiết.
- Trong quá trình định tuyến, tuyến đường tốt nhất thường là tuyến đường ngắn và đi qua
trung tâm của hệ thống mạng. Điều đó làm cho các nút nằm ở trung tâm thường xuyên
được chọn để chuyển tiếp bản tin, dẫn đến chúng nhanh chóng bị hết năng lượng và dừng
hoạt động. Khi một nút dừng hoạt động sẽ làm ảnh hưởng đến hoạt động của toàn mạng.
Đây là điều mà người quản trị không mong muốn. Do đó luận án cần nghiên cứu và đề xuất
phương pháp định tuyến mới để loại bỏ những tuyến đường có mức năng lượng không đảm
bảo nhằm mục đích cân bằng mức độ hoạt động của tất cả các nút mạng, kéo dài thời gian
sống của mạng.

7

- Trong mạng cảm biến không dây, khoảng cách giữa các nút cảm biến là không giống nhau.
Có những nút cách xa nhau hàng trăm mét, có nút chỉ cách nhau vài mét. Do đặc điểm dễ
triển khai nên các kết nối này đều dùng chung một mức công suất truyền, không quan tâm
tới khoảng cách giữa các nút cảm biến. Điều này gây tiêu tốn năng lượng không cần thiết.
Với mục tiêu tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến thì điều khiển công suất truyền dữ
liệu, kết hợp điều khiển công suất vào định tuyến là một nhiệm vụ của luận án.
- Với các kết quả thu được từ việc tối ưu các giao thức định tuyến, luận án tiếp tục đặt mục
tiêu đề xuất ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng. Tức là điều khiển bật các nút cảm biến
quanh đối tượng cần theo dõi, tắt các nút cảm biến khác nhằm tiết kiệm năng lượng toàn
mạng. Nhưng bật nút nào, tắt nút nào là một vấn đề cần làm rõ. Để làm được điều này, luận
án cần nghiên cứu các thuật toán dự đoán vị trí đối tượng đã có như Kalman, Kalman mở
rộng, Particle Filter. Xác định thuật toán nào là tốt và phù hợp cho mô hình. Từ đó xây
dựng mô hình ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng kết hợp giữa thuật toán dự đoán và
các thuật toán định tuyến đã đề xuất.

Phạm vi nghiên cứu của luận án
- Tập trung nghiên cứu các giao thức định tuyến đa chặng trong mạng cảm biến không dây.
- Tập trung nghiên cứu các kỹ thuật điều khiển công suất trong mạng cảm biến không dây đa
chặng.
- Tập trung nghiên cứu các thuật toán dự đoán vị trí đối tượng. Đặc biệt là thuật toán bộ lọc
chất điểm.
- Tập trung nghiên cứu ứng dụng giám sát đối tượng sử dụng mạng cảm biến không dây.
Phƣơng pháp nghiên cứu
- Mô hình hóa giải tích các bài toán truyền thống, tiết kiệm năng lượng và điều khiển cấp
phát tài nguyên để đưa ra thuật giải khả thi.
- Tiến hành thiết kế, đề xuất thuật toán tối ưu, kiểm chứng bằng mô phỏng.


8

Các đóng góp của luận án
- Đề xuất giao thức định tuyến tiết kiệm năng lượng:
 Định tuyến tiết kiệm năng lượng dựa trên kỹ thuật giảm thiểu các gói tin dư thừa
Efficient Expanding Ring Search (EERS): Giao thức EERS được phát triển mở rộng từ
giao thức tìm kiếm mở rộng vòng Expanding Ring Search (ERS). Bằng cách sử dụng
thông tin từ các lần tìm kiếm mở rộng vòng trước, giao thức EERS đã điều khiển tắt
hoạt động tham gia tìm kiếm đường của một số nút cảm biến trong lần tìm đường tiếp
theo, từ đó tiết kiệm năng lượng tìm kiếm, giảm thiểu gói tin dư thừa. Các kết quả mô
phỏng đã chỉ ra những ưu điểm này của thuật toán mới.
 Định tuyến tiết kiệm năng lượng tối ưu chi phí tìm đường và cân bằng năng lượng
Routing Dual Criterion (RDC) và Avoid Bad Route (ABR): Thuật toán RDC xây dựng
một công thức tính chi phí đường đi mới gồm cả bước nhảy mạng và năng lượng còn
lại của nút cảm biến. Trong khi đó thuật toán ABR sử dụng năng lượng còn lại của nút
cảm biến như là một điều kiện để lọc các tuyến đường có chứa nút cảm biến có mức
năng lượng còn lại thấp, không đảm bảo truyền dữ liệu. Tuyến đường được chọn trong

ABR phải đảm bảo vừa có chi phí đường đi bé nhất đồng thời chứa các nút cảm biến
có năng lượng còn lại lớn hơn ngưỡng năng lượng yêu cầu để đường được chọn có
năng lượng đảm bảo hoạt động. Cả hai giao thức đều đạt được mục đích cân bằng sử
dụng năng lượng giữa các nút cảm biến, kéo dài thời gian sống của mạng.
 Định tuyến tiết kiệm năng lượng kết hợp điều khiển công suất Power Control
Combined with Routing Protocol (PRP): Trong thuật toán định tuyến này, các nút cảm
biến được điều khiển công suất truyền phù hợp với khoảng cách giữa chúng. Đồng thời
thông số công suất cũng được đưa vào công thức tính toán chi phí chọn đường. Các mô
phỏng cho thấy giao thức mới cho kết quả tốt hơn về năng lượng trong khi các thông
số khác vẫn đảm bảo.
- Xây dựng ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng dựa trên thuật toán dự đoán vị trí đối
tượng Particle Filter và các thuật toán định tuyến đề xuất:
 Đề xuất phương thức thực hiện thuật toán bộ lọc chất điểm mới: Đề xuất phương pháp
lan truyền chất điểm theo đám mây và cách tính toán trọng số chất điểm mới. Các kết
quả mô phỏng cho thấy phương thức mới cho kết quả ước lượng chính xác hơn phương
pháp đã có trước đây.

9

 Đề xuất mô hình giám sát đối tượng theo vùng tiết kiệm năng lượng: Dựa trên ước
lượng vị trí đối tượng, ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng bật các nút cảm biến
quanh vị trí dự đoán, tắt các nút cảm biến còn lại. Các kết quả mô phỏng cho thấy mô
hình ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng cho kết quả tốt hơn trong sử dụng hiệu
quả năng lượng và giảm thiểu bản tin dư thừa trên mạng.
1.2.Cấu trúc luận án
Luận án được chia thành 4 chương với nội dung như sau:
- Chƣơng 1: Trình bày tổng quan về mạng cảm biến không dây. Trong chương này mô tả về
cấu trúc mạng cảm biến không dây, đặc điểm và cấu trúc của nút cảm biến. Những vấn đề
gặp phải của mạng cảm biến không dây như năng lượng, điều khiển truy nhập đường
truyền. Đồng thời chương này cũng chỉ ra các ứng dụng phong phú trong đời sống của

mạng cảm biến như các ứng dụng trong y tế, ứng dụng trong quân đội, ứng dụng trong gia
đình và trong môi trường.
- Chƣơng 2: Trình bày các giao thức định tuyền tiết kiệm năng lượng mới. Phần đầu chương
giới thiệu về các giao thức đã có: giao thức định tuyến kinh điển AODV, giao thức tìm
kiếm mở rộng vòng ERS. Phần sau là các giao thức định tuyến được để xuất: giao thức định
tuyến giảm thiểu các gói tin dư thừa EERS; giao thức định tuyến dựa vào hai điều kiện
bước nhảy mạng và năng lượng nút cảm biến để chọn đường RDC; giao thức định tuyến
dựa vào năng lượng nút cảm biến để loại bỏ tuyến đường không đảm bảo về năng lượng
ABR. Phần cuối của chương là kỹ thuật điều khiển công suất và đề xuất giao thức định
tuyến kết hợp với điều khiển công suất PRP.
- Chƣơng 3: Trình bày đề xuất mô hình ứng dụng giám sát theo vùng. Phần đầu chương tóm
lược những kiến thức toán học cơ bản về xác suất cần thiết cho mô hình ứng dụng. Tiếp
theo chương giới thiệu và mô phỏng đánh giá các thuật toán dự đoán vị trí đối tượng
Kalman, Kalman mở rộng, bộ lọc chất điểm Particle Filter. Đề xuất phương thức thực hiện
bộ lọc chất điểm mới. Phần cuối chương trình bày về mô hình ứng dụng giám sát theo vùng
kết hợp giữa thuật toán dự đoán vị trí đối tượng và các phương pháp định tuyến đã đề xuất.
- Chƣơng 4: Kết luận và hướng phát triển tiếp cho đề tài.

10

CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG
DÂY
Mạng cảm biến không dây là một mạng bao gồm nhiều nút cảm biến giao tiếp thông qua
các kết nối không dây, các nút cảm biến này cảm nhận, tập trung dữ liệu, có thể phân tích tính
toán trên các dữ liệu thu thập được sau đó truyền trực tiếp hoặc đa chặng (multihop) về trạm
điều khiển để tiếp tục phân tích và đưa ra các quyết định toàn cục về môi trường xung quanh.
Các nút cảm biến bao gồm các thành phần cơ bản:
- Bộ vi xử lý.
- Bộ nhớ giới hạn.
- Bộ phận cảm biến.

- Bộ thu phát không dây.
- Nguồn.
- Kích thước thay đổi tùy thuộc vào từng ứng dụng.
Mạng cảm biến không dây thông thườngcó một số đặc điểm sau:
- Có khả năng tự tổ chức, yêu cầu ít hoặc không có sự can thiệp của con người.
- Truyền thông không tin cậy và quảng bá trong phạm vi hẹp, sử dụng định tuyến đa chặng.
- Triển khai dày đặc và có khả năng kết hợp giữa các nút cảm biến.
- Cấu hình mạng thường xuyên thay đổi phụ thuộc vào sự di chuyển, hao mòn và hư hỏng ở
các nút cảm biến.
- Bị giới hạn về mặt năng lượng, công suất phát, bộ nhớ và công suất tính toán.
Chính những đặc điểm này đã đưa ra những yêu cầu đặc biệt trong thiết kế mạng cảm biến.
Để tìm hiểu rõ hơn về mạng cảm biến, luận án tiếp tục trình bày về cấu trúc và ứng dụng của
mạng cảm biến.
1.1. Cấu trúc mạng cảm biến không dây
1.1.1. Các yếu tố ảnh hƣởng đến cấu trúc mạng cảm biến không dây
Các cấu trúc hiện nay cho mạng Internet và mạng không dây đặc biệt (adhoc) không còn
phù hợp với mạng cảm biến không dây, do một số lý do sau:


11

- Số lượng các nút cảm biến trong mạng cảm biến có thể lớn gấp nhiều lần số lượng nút
trong mạng adhoc.
- Cấu trúc mạng cảm biến thay đổi khá thường xuyên.
- Các nút cảm biến bị giới hạn về năng lượng, khả năng tính toán và bộ nhớ.
- Các nút cảm biến có thể không có số nhận dạng toàn cầu (global- identification) vì có một
số lượng lớn nút cảm biến.
Do đó cấu trúc trong mạng mới sẽ:
- Kết hợp vấn đề năng lượng và khả năng định tuyến.
- Tích hợp dữ liệu và giao thức mạng.

- Truyền năng lượng hiệu quả qua các phương tiện không dây.
- Chia sẻ nhiệm vụ giữa các nút lân cận.
Các nút cảm biến được phân bố trong một trường cảm biến như hình 1.1. Mỗi một nút cảm
biến có khả năng thu thập dữ liệu và định tuyến lại đến các điểm xử lý tập trung gọi là nút
sink. Dữ liệu được định tuyến lại đến các điểm xử lý tập trung bởi một cấu trúc đa điểm như
hình vẽ. Các điểm xử lý tập trung có thể giao tiếp với các nút quản lý nhiệm vụ (task manager
node) qua mạng Internet hoặc vệ tinh.

Hình 1.1. Một mạng cảm biến không dây đơn giản [26]
Nút sink là một thực thể, tại đó thông tin được yêu cầu. Nút sink có thể là thực thể bên
trong mạng tức là một nút cảm biến hoặc ngoài mạng. Thực thể ngoài mạng có thể là một thiết
bị không cảm biến ví dụ như máy tính xách tay mà tương tác với mạng cảm biến, hoặc đơn
thuần chỉ là một điểm trung gian nối với mạng khác lớn hơn như Internet nơi mà có yêu cầu

12

thực sự đối với các thông tin lấy từ một vài nút cảm biến trong mạng.
Về mặt cấu trúc, nút cảm biến được cấu thành bởi bốn thành phần cơ bản như ở hình 1.2:
đơn vị cảm biến (sensing unit), đơn vị xử lý (processing unit), đơn vị truyền dẫn (transceiver
unit) và bộ nguồn (power unit). Ngoài ra có thể có thêm những thành phần khác tùy thuộc vào
từng ứng dụng như là hệ thống định vị (location finding system), bộ phát nguồn (power
generator) và bộ phận di động (mobilizer).

Hình 1.2. Cấu tạo nút cảm biến [26, 27]
Các đơn vị cảm biến bao gồm cảm biến và bộ chuyển đổi tương tự số. Dựa trên những hiện
tượng quan sát được, tín hiệu tương tự tạo ra bởi đơn vị cảm biến được chuyển sang tín hiệu
số bằng bộ ADC (Analog-to-Digital Converter), sau đó được đưa vào bộ xử lý.
Đơn vị xử lý thường được kết hợp với bộ lưu trữ nhỏ (storage unit), quyết định các thủ tục
làm cho các nút kết hợp với nhau để thực hiện các nhiệm vụ định sẵn. Phần thu phát vô tuyến
kết nối các nút vào mạng.

Một trong số các phần quan trọng nhất của một nút mạng cảm biến là bộ nguồn. Các bộ
nguồn thường được hỗ trợ bởi các bộ phận lọc như là tế bào năng lượng mặt trời. Ngoài ra
cũng có những thành phần phụ khác phụ thuộc vào từng ứng dụng. Hầu hết các kĩ thuật định
tuyến và các nhiệm vụ cảm biến của mạng đều yêu cầu có độ chính xác cao về vị trí. Các bộ
phận di động đôi lúc cần phải dịch chuyển các nút cảm biến khi cần thiết để thực hiện các
nhiệm vụ đã ấn định. Tất cả những thành phần này cần phải phù hợp với kích cỡ từng phần.
Ngoài kích cỡ ra các nút cảm biến còn một số ràng buộc nghiêm ngặt khác, như là phải tiêu
thụ rất ít năng lượng, hoạt động ở mật độ cao, có giá thành thấp, có thể tự hoạt động, và thích
biến với sự biến đổi của môi trường.