Tối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dây (tt)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------

BÙI KHẮC XUÂN TÌNH

TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU ĐỂ CÂN BẰNG
NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ
TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN
MÃ SỐ: 60.48.01.04

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016


Luận văn được hoàn thành tại:
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Công Hùng
(Ghi rõ học hàm, học vị)

Phản biện 1: ……………………………………………………………
Phản biện 2: ……………………………………………………………

Luận văn sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ tại Học
viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
Vào lúc:

....... giờ ....... ngày ....... tháng ....... .. năm ...............

Có thể tìm hiểu luận văn tại:
- Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông


1

MỞ ĐẦU
Những tiến bộ trong công nghệ cảm biến và truyền
thông không dây đã giúp cho việc thiết kế và phát triển những
mạng cảm biến quy mô lớn với chi phí thấp. Mạng cảm biến
không dây (WSN) là một tập những bộ cảm biến (sensor) giao
tiếp với nhau qua đa chặng (multi-hop) kết nối không dây để
thực hiện một nhiệm vụ nào đó [1]. Loại mạng này bị hạn chế
về năng lượng hoạt động, tính toán và khả năng lưu trữ. Điều
cần quan tâm nhất là năng lượng cung cấp (pin) vì nó là
nguồn tài nguyên hữu hạn, khó nạp hoặc thay thế trong những
môi trường đặc biệt như chiến trường, địa hình hiểm trở...Vì
vậy, việc thiết kế các giao thức chuyển tiếp dữ liệu tiết kiệm
năng lượng cho WSN là một thành phần thiết yếu và quyết
định [2],[3],4],[5] . Các giao thức này phải đảm bảo tiết kiệm
và sử dụng đồng bộ năng lượng tiêu thụ của các node cảm
biến, giúp cho chúng hoạt động trong thời gian dài hơn. Tuy
nhiên để đảm bảo tuổi thọ của WSN trở thành một vấn đề khó
khăn đối với những mạng đòi hỏi yêu cầu khắc khe về độ trễ.
Rõ ràng các mục tiêu trên, cụ thể là tối thiểu năng lượng tiêu
thụ, độ trễ tối thiểu, tiêu thụ năng lượng đồng bộ là những
mục tiêu mâu thuẫn nhau. Nếu tối thiểu năng lượng tiêu thụ

2

thì phải truyền dữ liệu trên một khoảng cách ngắn. Nếu truyền
khoảng cách dài thì tối ưu về độ trễ nhưng lại tiêu tốn nhiều
năng lượng [6]. Do đo mức độ tiêu thụ năng lượng không
đồng bộ diễn ra trên mạng WSN. Việc sử dụng năng lượng
không đồng bộ trên mạng WSN sẽ gây khó khăn trong việc
thu thập thông tin: những vùng cần thu thập thông tin thì các
sensor lại hết năng lượng và ngược lại những vùng cần ít
thông tin thì thời gian sống của các sensor lại dài. Như vậy để
tối ưu các mục tiêu này đang là vấn đề thách thức đối với các
nhà khoa học.
Với mục đích tối ưu các mục tiêu trên, tôi chọn đề tài
nghiên cứu “Tối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu
thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dây”.
Nội dung đề tài bao gồm 4 chương:
Chương 1: Tổng quan về mạng WSN và các thách thức
Chương 2: Tối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng và độ
trễ trong WSN
Chương 3: Cải tiến giao thức TED và đề xuất giao thức TED+
Chương 4: Mô phỏng đánh giá giao thức TED so với giao
thức TED+


3

Chương 1 - TỔNG QUAN VỀ WSN
VÀ CÁC THÁCH THỨC
1.1

Tổng quan về WSN

1.1.1 Giới thiệu
Mạng cảm biến không dây có thể hiểu đơn giản là
mạng liên kết các nút cảm biến (sensor node) với nhau bằng
kết nối sóng vô tuyến trong đó các sensor thường là các thiết
bị đơn giản, nhỏ gọn, giá thành thấp ... và có số lượng lớn,
được phân bố một cách không có hệ thống trên một diện tích
rộng, sử dụng nguồn năng lượng được cung cấp (pin) hạn chế,
có thời gian hoạt động lâu dài (vài tháng đến vài năm) và có
thể hoạt động trong môi trường khắc nghiệt (chất độc, ô
nhiễm, nhiệt độ ...). Các nút cảm biến gọi tắt là nút (node) hay
cảm biến (sensor). Các sensor có chức năng cảm biến
(sensing) để cảm ứng, quan sát môi trường xung quanh như:
nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng ... theo dõi hay định vị các mục tiêu
cố định hoặc di động ... Các node giao tiếp với nhau và truyền
dữ liệu về node đích (sink) hoặc trạm gốc (BS - Base Station).
1.1.2 Các đặc trưng của WSN
1.1.3 Các vấn đề về thiết kế WSN


4

1.1.4 Kiến trúc của WSN [7]
1.1.5 Kiến trúc của sensor [7]
1.1.6 Chồng giao thức WSN
1.1.7 Ứng dụng của WSN
1.2

Các thách thức

Các thách thức chính của mạng cảm biến không dây là:
-

Tối thiểu hoá năng lượng sử dụng

-

Tối thiểu hoá độ trễ

-

Sử dụng đồng bộ nguồn năng lượng giữa các sensor
Trên thực tế thì các mục tiêu này không song hành với

nhau mà nó mâu thuẫn nhau. Nếu đạt được tối thiểu năng
lượng thì sẽ làm tăng độ trễ và ngược lại. Như vậy thách thức
của các nhà nghiên cứu hiện nay là tìm giải pháp để cân bằng
3 mục tiêu trên sao cho tối ưu về hiệu năng khi triển khai
mạng cảm biến không dây. Sử dụng toán tối ưu đa mục tiêu để
cân bằng 3 mục tiêu này là một trong những nghiên cứu để
xây dựng nên thuật toán TED sẽ giới thiệu ở phần sau.
1.3

Vấn đề tối ưu [8]
Tối ưu hóa đóng một vai trò quan trọng trong các mạng

cảm biến không dây. Việc tối ưu hóa trong WSN có thể được
phân loại thành vấn đề tối ưu đơn và đa mục tiêu. Trong tối ưu

5

đơn mục tiêu, mục đích chính là tối ưu để giảm thiểu hoặc tối
đa hóa một mục tiêu. Trong tối ưu đa mục tiêu thì nhiều mục
tiêu cùng một lúc được tối ưu hóa. Hầu hết các vấn đề thực tế
liên quan đến nhiều mục tiêu, mà tất cả các mục tiêu cần được
tối ưu hóa cùng một lúc. Tình trạng này làm cho việc tối ưu
hóa đa mục tiêu là một nhiệm vụ đầy thách thức và chắc chắn
là một chủ đề rất nóng cho các nhà nghiên cứu.
Trong tối ưu đa mục tiêu, tồn tại nhiều giải pháp để tối
ưu. Phương pháp thường được sử dụng nhất là kết hợp nhiều
mục tiêu bằng cách gán trọng số khác nhau cho các mục tiêu
khác nhau và sau đó thực hiện tối ưu đơn mục tiêu bằng thuật
toán.
Các bài toán tối ưu đa mục tiêu tổng quát bao gồm bốn
phần: (1) đầu vào; (2) đầu ra; (3) mục tiêu; và (4) ràng buộc.


6

Input:
Tần số truyền,
hỗ trợ pin nội
hay gắn ngoài,
dãy giao tiếp, vị
trí của các
sensor, kích
thước gói tin,...

Ràng buộc:

QoS, năng lượng truyền, khoảng
cách, vùng phủ sóng, cấu trúc
mạng,...
Mục tiêu:
Tối thiểu về năng lượng tiêu
thụ, tối thiểu độ trễ, thối đa
thời gian sống của mạng, tối đa
độ tin cậy, tối thiểu chi phí,...

Output;
Vị trí sensor, số
sensor, tối ưu
lập lịch truyền,
năng lượng, độ
trễ, .

Hình 1.8: Tối ưu đa mục tiêu

1.4

Kết luận chương 1
Chương này đưa ra cái nhìn tổng quan về WSN, những

ứng dụng của nó trong cuộc sống. Đặc biệt nêu lên những vấn
đề thách thức (năng lượng và độ trễ) của mạng WSN đối với
các nhà khoa học hiện nay. Từ cái nhìn tổng quan đó, ta thấy
tối ưu hóa đóng 1 vai trò quan trọng trong WSN. Cụ thể là tối
ưu đa mục tiêu: tối ưu về năng lượng tiêu thụ, tối ưu về độ trễ,
tối ưu về mức tiêu thụ năng lượng đồng bộ giữa các sensor
trong WSN. Vấn đề này sẽ được giới thiệu trong chương 2.

7

Chương 2 - TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU ĐỂ CÂN BẰNG
NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ TRONG WSN
2.1

Giới thiệu
Chuyển tiếp dữ liệu là một thành phần thiết yếu và

quan trọng trong mạng WSN. Các cảm biến nguồn (Source)
gửi dữ liệu cảm biến của nó thông qua kết nối không dây đa
chặng đến đích. Tuổi thọ của mạng cảm biến không dây đa
chặng phụ thuộc vào mức độ tiêu thụ năng lượng đồng bộ của
các cảm biến. Năng lượng pin (hay năng lượng) là nguồn tài
nguyên quan trọng nhất trong mạng cảm biến không dây, đặc
biệt là khi trong môi trường không thể sạc hoặc thay thế pin.
Do đó, các sensor nên sử dụng các giao thức chuyển tiếp dữ
liệu tiết kiệm năng lượng mà nó đảm bảo sự suy giảm năng
lượng đồng bộ giữa các sensor. Điều này sẽ giữ cho các
sensor hoạt động trong thời gian dài hơn, do đó kéo dài tuổi
thọ mạng. Việc đảm bảo tuổi thọ của mạng cảm biến không
dây sẽ trở thành một vấn đề khó khăn, đặc biệt là cho các ứng
dụng cảm biến ràng buộc nghiêm ngặt về độ trễ [6].
Các giao thức chuyển tiếp dữ liệu thích hợp nên được
thiết kế sao cho đạt được mức tiêu thụ năng lượng tối thiểu


8

nhưng vẫn đảm bảo sự cạn kiệt pin đồng bộ giữa các bộ cảm
biến và đáp ứng về độ trễ, do đó dẫn đến một vấn đề tối ưu
hóa đa mục tiêu.
Do mức năng lượng tiêu thụ tối thiểu, tối thiểu về độ trễ,
và suy giảm năng lượng đồng bộ là những mục tiêu mâu
thuẫn, mà phải được xử lý đồng thời, nên việc tìm kiếm một
sự cân bằng giữa chúng là cần thiết. Thật vậy [9], giảm thiểu
tiêu thụ năng lượng đòi hỏi phải truyền dữ liệu cảm nhận trên
một khoảng cách ngắn; Năng lượng (Etx ) truyền tải dữ liệu
giữa 2 điểm truyền và nhận tỉ lệ thuận với khoảng cách vật lý
giữa 2 điểm đó 𝐸𝑡𝑥 ∝ 𝑑 𝛼 với 2 ≤ 𝛼 ≤ 4 là mũ chi phí đường
đi. Tuy nhiên để giảm thiểu độ trễ thì phải giảm thiểu các nút
chuyển tiếp trung gian giữa nút nguồn và nút đích. Mục tiêu
này có thể đạt được bằng cách tối đa khoảng cách giữa các nút
chuyển tiếp trung gian. Hơn nữa không gian tiềm kiếm các
ứng cử viên nút chuyển tiếp ảnh hưởng đến việc phân phối tải
không cân bằng đến các sensor. Do đó gây ra mức tiêu thụ
năng lượng không đồng bộ giữa các sensor. Thực vậy, các
ứng cử viên nút chuyển tiếp nằm trong một không gian tìm
kiếm nhỏ sẽ bị suy giảm năng lượng nhiều hơn do chúng
thường xuyên được lưa chọn. Ngược lại, một không gian tìm


9

kiếm lớn đảm bảo chuyển tiếp dữ liệu cân bằng giữa các
sensor và do đó giúp chúng đạt được mức suy giảm năng
lượng đồng bộ.
Có nhiều giao thức để tối ưu năng lượng và độ trễ trong

mạng WSN. Trong đó, nổi bật có công trình nghiên cứu của
tác giả Habib M. Ammari về giao thức cân bằng năng lượng
và độ trễ của mạng WSN bằng phương pháp tối ưu đa mục
tiêu TED (Trade-off Energy with Delay)[9]. Trong chương
này sẽ tìm hiểu về giao thức TED, từ đó chương 3 sẽ đưa ra
các giải pháp cải tiến.
2.2

Các định nghĩa và giả thuyết [9]

2.3

Mô hình hoá vùng giao tiếp giữa các node cảm biến

[9]
Vùng giao tiếp giữa các node cảm biến không dây được
mô hình hoá phân tích thành những đường tròn đồng tâm
(CCBs - Concentric Circular Bands). Nó đặc trưng cho sự suy
giảm đồng bộ năng lượng pin của cảm biến.
Phương pháp chia vùng dựa trên xấp xỉ của một
khoảng cách dmin truyền tối thiểu trong truyền tải dữ liệu.
Khoảng cách truyền tối thiểu được sử dụng trong truyền dữ
liệu có thể được xấp xỉ bằng


10

𝒅𝒎𝒊𝒏 = (𝑬𝒆𝒍𝒆𝒄 /𝜺)

𝟏

𝜶

(2.1)

𝜀 ∶ ℎằ𝑛𝑔 𝑠ố 𝑘ℎ𝑢ế𝑐ℎ đạ𝑖 𝑡𝑟𝑢𝑦ề𝑛
𝛼: 𝑘í𝑐ℎ 𝑡ℎướ𝑐 𝑑ữ 𝑙𝑖ệ𝑢, đơ𝑛 𝑣ị 𝑏𝑖𝑡
Eelec: năng lượng electron
Để đạt được cân bằng tốt hơn giữa việc tiêu thụ năng
lượng tối thiểu, tối thiểu độ trễ, và suy giảm đồng bộ năng
lượng, [9] đề xuất chia vùng giao tiếp CD(si, R) (tâm là si,
bán kính R) của sensor si thành nccb =

𝑅
𝑑 𝑚𝑖𝑛

CCB có tâm tại si

và độ rộng vùng là dmin . Các CCB được chia thành 3 nhóm:
các CCB bên trong có ưu thế về tối thiểu hóa năng lượng tiêu
thụ hơn là tối thiểu về độ trễ và suy giảm đồng bộ năng lượng;
các CCB ở giữa ưu thế cho 3 mục tiêu trên là như nhau; các
CCB bên ngoài có ưu thế về tối thiểu độ trễ và đồng bộ tiêu
hao năng lượng hơn mục tiêu còn lại. Hình 2.1 nhóm các CCB
theo số chẵn, Hình 2.2 nhóm các CCB theo số lẻ.


11
Vùng giao tiếp S i
Ánh xạ các mức quan trọng của năng lượng,

độ trễ, suy giảm đồng bộ năng lượng
CCB 1
Năng lượng
(quan trọng nhất)

R

CCB 2

CCB 1

Năng lượng, độ
trễ, suy giảm
đồng bộ năng
lượng
(quan trọng như
nhau)

Si

CCB 2
CCB 3

Độ trễ, tiêu thụ
đồng bộ năng
lượng
(quan trọng nhất)

CCB 4

CCB 5
CCB 6

CCB 3

CCB 4
CCB 5

CCB 6

Nhóm số CCB chẵn

Hình 2.1: Nhóm các CCB theo số chẵn

Vùng giao tiếp Si

Ánh xạ các mức quan trọng của năng lượng,
độ trễ, suy giảm đồng bộ năng lượng
CCB 1
R

Năng lượng
(quan trọng nhất)
CCB 2

CCB 1
CCB 2
CCB 3
CCB 4
CCB 5

Si

Năng lượng, độ
trễ, suy giảm
đồng bộ năng
lượng
(quan trọng như
nhau)

Độ trễ, tiêu thụ
đồng bộ năng
lượng
(quan trọng nhất)

CCB 6
CCB 7

Nhóm số CCB lẻ

Hình 2.2: Nhóm các CCB theo số lẻ

CCB 3

CCB 4
CCB 5

CCB 6
CCB 7

12

Chúng ta hãy xem xét một tập cảm biến và một đích
đến, tất cả trong một mặt phẳng. Tiếp theo, chúng ta định
nghĩa về các khái niệm ứng cử viên nút chuyển tiếp (CPF –
Candidate Proxy Forwarder).
CPF (si, sm, k, β) là một tập hợp con của các cảm biến,
được gọi là ứng cử viên nút chuyển tiếp của si, thuộc các CCB
thứ k và nằm trong một khu vực được xác định bởi một góc β
tâm tại si (Hình 2.3). Kích thước của CPF (si, sm, k, β) phụ
thuộc vào các giá trị của β và k, với 1≤k ≤ nccb và 0 <β <π.
3rd CCB selected (k=3)

4th CCB selected (k=4)

R

R

Si

β

Area containing CPF (si, sm, 3, β)

Si

β

Area containing CPF (si, sm, 4, β)

|CPF (si, sm, 4, β)|>|CPF (si, sm, 3, β)|

Hình 2.3: Tham số k ảnh hưởng đến kích thước của CPF


13

2.4

Cân bằng năng lượng và độ trễ [9]
Việc cân bằng giữa năng lượng tiêu thụ tối thiểu, độ trễ

tối thiểu và tiêu thụ năng lượng đồng bộ trong WSN được đề
xuất bằng giao thức chuyển tiếp dữ liệu TED. Giao thức này
thực hiện việc chia vùng giao tiếp giữa các cảm biến thành
những vùng tròn đồng tâm và sử dụng phương pháp tổng
trọng số WES (WEighted scale-uniform-unit Sum) được sử
dụng bởi nút cảm biến nguồn để giải quyết bài toán tối ưu đa
mục tiêu. Cách tiếp cận này sẽ tìm ra mức cân bằng giữa 3
mục tiêu trên.
Gọi 𝜆 là mật độ phân bố của các nút cảm biến. Tổng số
ứng cử viên nút chuyển tiếp, năng lượng tiêu thụ, độ trễ tương
ứng với CCB thứ k trên đường đi ngắn nhất từ s0 đến sm được
tính như sau:
|𝑪𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑 𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 , 𝒌, 𝜷 | =

𝝀𝜷(𝟐𝒌−𝟏)𝜹(𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 )𝒅𝒎𝒊𝒏

𝟐𝑬𝒆𝒍𝒆𝒄

𝑬𝒆𝒙𝒑 𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 , 𝒌 = 𝒂(
𝑫𝒆𝒙𝒑 𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 , 𝒌 =

𝒌𝒅𝒎𝒊𝒏

𝟐𝒌

+ 𝜺 𝒌𝜶−𝟏 𝒅𝜶−𝟏
𝒎𝒊𝒏 )𝜹(𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 )

𝒄𝜹(𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 )
𝒌𝒅𝒎𝒊𝒏

(2.2)
(2.3)
(2.4)

Trường hợp dữ liệu chuyển tiếp trên đường đi không
phải là ngắn nhất thì công thức tính năng lượng, độ trễ, mức
độ tiêu thụ năng lượng đồng bộ được tính như sau:


14
|𝑪𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑 𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 , 𝒌, 𝜽 | =
𝑬𝒆𝒙𝒑 𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 , 𝒌, 𝜽 =
𝑫𝒆𝒙𝒑 𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 , 𝒌, 𝜽 =

𝝀𝜷(𝟐𝑲−𝟏)𝒅𝟐

𝒎𝒊𝒏 𝜹(𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 )
𝟐𝝍(𝒌,𝜽)

𝒃 𝟐𝑬𝒆𝒍𝒆𝒄 +𝜺𝒌𝜶 𝒅𝜶
𝒎𝒊𝒏 𝜹(𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 )
𝝍(𝒌,𝜽)
𝒄𝜹(𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 )
𝝍(𝒌,𝜽)

(2.5)
(2.6)
(2.7)

Trong đó:
𝛿 𝑠0 , 𝑠𝑚 : khoảng cách euclid từ s0 đến sm
𝑝

𝜓(𝑘, 𝜃) : khoảng cách từ điểm s0 đến điểm trực giao 𝑠1 như
Hình 2.4 và được tính như sau 𝜓(𝑘, 𝜃) = 𝑘𝑑𝑚𝑖𝑛 𝐶𝑜𝑠(𝜃)
𝜃𝑚𝑎𝑥 =

𝛽
2


15
CD(s1 , R)
CD(sm , R)

S1

θ
SSS00
0

Sm

β

S1p
Chú thích:

CD(s0 , R)

S0 : nút nguồn
S1: nút chuyển tiếp của s0
Sm: nút đích
S1p: điểm trực giao của s0 trên đoạn [s0, sm]
δ(s0 , s1) = kdmin
δ(s0 , S1p) = kdmincos θ
θ = s1,s0,sm

Hình 2.4: Mô tả đường đi từ s0 đến sm

2.5

Tối ưu đa mục tiêu [9]
Trong phần này sẽ trình bày cách tiếp cận giải bài toán

tối ưu đa mục tiêu bằng phương pháp WES [13] để cân bằng 3

mục tiêu: năng lượng tiêu thụ tối thiểu, độ trễ tối thiểu, tiêu
thụ năng lượng đồng bộ giữa các nút cảm biến.
2.5.1 Cách tiếp cận tổng trọng số WES
Giả sử hàm tối ưu đa mục tiêu như sau:
F(x) = (F1(x),…,Fn(x))T
Fi(x) là hàm mục tiêu với 1 ≤ i ≤ n, WES đưa ra các hệ
số trọng số WiCi cho mỗi Fi(x). Wi là trọng số được lựa chọn


16

bởi người thiết kế mạng để phản ánh tầm quan trọng của Fi(x)
và Ci là hệ số giúp mở rộng Fi(x). Sử dụng WES bài toán tối
ưu đa mục tiêu được giải quyết như sau:
𝑛

𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑖𝑧𝑒 𝐹 𝑥 =

𝑤𝑖 𝑐𝑖 𝐹𝑖 𝑥 𝑣ớ𝑖 𝑥 ∈ 𝑋
𝑖=1

𝑐𝑖 =

𝜇
𝐹𝑖𝑚𝑎𝑥

𝐹𝑖𝑚𝑎𝑥 = max⁡
{𝐹𝑖 𝑥 : ∀𝑥 ∈ 𝑋}
𝑛

𝑤𝑖 ≥ 0,

𝑤𝑖 = 1
𝑖=1

𝜇 = max⁡
{𝐹𝑖𝑚𝑎𝑥 : 1 ≤ 𝑖 ≤ 𝑛}
X là tập các giải pháp chấp nhận, giả sử rằng 𝐹𝑖𝑚𝑎𝑥 ≠ 0: 1 ≤
𝑖≤𝑛
2.5.2 Giải bài toán cân bằng sử dụng WES
Sử dụng WES với các trọng số w1, w2 và w3 để chỉ
tầm quan trọng tương ứng của 𝐸𝑒𝑥𝑝 𝑠0 , 𝑠𝑚 , 𝑘 , 𝐷𝑒𝑥𝑝 𝑠0 , 𝑠𝑚 , 𝑘
và 𝑃𝐹𝑒𝑥𝑝 𝑠0 , 𝑠𝑚 , 𝑘 , ta có:
𝑴𝒊𝒏𝒊𝒎𝒊𝒛𝒆 𝑴 𝒌 𝒗ớ𝒊 𝟏 ≤ 𝐤 ≤ 𝐧𝐜𝐜𝐛


17
𝒘𝟏 𝑬𝒆𝒙𝒑 𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 , 𝒌 + 𝒘𝟐

𝑬𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 𝑫𝒆𝒙𝒑 (𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 ,𝒌)
𝑫𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑

+ 𝒘𝟑

𝑬𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑 (𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 ,𝒌)
𝑷𝑭𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑

𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝒊𝒇 𝑬𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 = 𝐦𝐚𝐱 𝑬𝒆𝒙𝒑 , 𝑫𝒆𝒙𝒑 , 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑

𝑴 𝒌 =

𝒘𝟏

𝑫𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 𝑬𝒆𝒙𝒑 (𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 ,𝒌)
𝑬𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑

+ 𝒘𝟐 𝑫𝒆𝒙𝒑 𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 , 𝒌 + 𝒘𝟑

𝑫𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑 (𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 ,𝒌)
𝑷𝑭𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑

𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝒊𝒇 𝑫𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 = 𝐦𝐚𝐱 𝑬𝒆𝒙𝒑 , 𝑫𝒆𝒙𝒑 , 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑

𝒘𝟏

𝑷𝑭𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 𝑬𝒆𝒙𝒑 (𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 ,𝒌)
𝑬𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑

+ 𝒘𝟐

𝑷𝑭𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 𝑫𝒆𝒙𝒑 (𝒔𝟎 ,𝒔𝒎 ,𝒌)
𝑫𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑

+ 𝒘𝟑 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑 𝒔𝟎 , 𝒔𝒎 , 𝒌

𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝒊𝒇 𝑷𝑭𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 = 𝐦𝐚𝐱 𝑬𝒆𝒙𝒑 , 𝑫𝒆𝒙𝒑 , 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑

𝟎 ≤ 𝐰𝟏 , 𝐰𝟐 , 𝐰𝟑 ≤ 𝟏 và 𝐰𝟏 + 𝐰𝟐 + 𝐰𝟑 = 𝟏
Sẽ có 3 trường hợp xảy ra, nó phụ thuộc vào giá trị
𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝑬𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 , 𝑫𝒆𝒙𝒑 , 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑

Trường hợp 1:
𝒎𝒂𝒙

𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝑬𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 = 𝐦𝐚𝐱 𝑬𝒆𝒙𝒑 , 𝑫𝒆𝒙𝒑 , 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑

Đặt 𝒌∗𝟏 là giải pháp của M(k)
𝛛𝐌(𝐤 ∗𝟏 )
= 𝟎 ⇒ 𝐤 ∗𝟏
𝛛𝐤 ∗𝟏
=

𝛂

𝐦𝐚𝐱
𝐦𝐚𝐱
𝐰𝟐 𝐜𝐄𝐞𝐱𝐩
𝐰𝟑 𝛑𝛌𝐄𝐞𝐱𝐩
𝟐𝐄𝐞𝐥𝐞𝐜
+
+
𝛂
𝛂
𝐦𝐚𝐱
𝐦𝐚𝐱
(𝛂 − 𝟏)𝛆𝐝𝐦𝐢𝐧 𝐰𝟏 (𝛂 − 𝟏)𝛂𝛆𝐝𝐦𝐢𝐧 𝐃𝐞𝐱𝐩 𝟔(𝛂 − 𝟏)𝐰𝟏 𝛂𝛆𝐝𝛂−𝟐
𝐦𝐢𝐧 𝐏𝐅𝐞𝐱𝐩

Lưu ý rằng

∂ 2 M(k 1∗ )

∂ 2 k ∗1

> 0 , do đó 𝑘1∗ là giải pháp tối thiểu

M(k1∗ ).
Trường hơp 2:
𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝑫𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 = 𝐦𝐚𝐱 𝑬𝒆𝒙𝒑 , 𝑫𝒆𝒙𝒑 , 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑


18

Đặt 𝒌∗𝟐 là giải pháp của M(k)
𝛛𝐌(𝐤 ∗𝟐 )
= 𝟎 ⇒ 𝐤 ∗𝟐
𝛛𝐤 ∗𝟐
=

𝛂

𝐦𝐚𝐱
𝐦𝐚𝐱
𝐰𝟐 𝐜𝐄𝐞𝐱𝐩
𝐰𝟑 𝛑𝛌𝐄𝐞𝐱𝐩
𝟐𝐄𝐞𝐥𝐞𝐜
+
+

𝛂
𝛂
𝐦𝐚𝐱
𝐦𝐚𝐱
(𝛂 − 𝟏)𝛆𝐝𝐦𝐢𝐧 𝐰𝟏 (𝛂 − 𝟏)𝛂𝛆𝐝𝐦𝐢𝐧 𝐃𝐞𝐱𝐩 𝟔(𝛂 − 𝟏)𝐰𝟏 𝛂𝛆𝐝𝛂−𝟐
𝐦𝐢𝐧 𝐏𝐅𝐞𝐱𝐩

Trường hơp 3:
𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝒎𝒂𝒙
𝑷𝑭𝒎𝒂𝒙
𝒆𝒙𝒑 = 𝐦𝐚𝐱 𝑬𝒆𝒙𝒑 , 𝑫𝒆𝒙𝒑 , 𝑷𝑭𝒆𝒙𝒑

Đặt 𝒌∗𝟑 là giải pháp của M(k)
𝛛𝐌(𝒌∗𝟑 )
= 𝟎 ⇒ 𝒌∗𝟑
𝛛𝒌∗𝟑
=

𝛂

𝐦𝐚𝐱
𝐦𝐚𝐱
𝐰𝟐 𝐜𝐄𝐞𝐱𝐩
𝐰𝟑 𝛑𝛌𝐄𝐞𝐱𝐩
𝟐𝐄𝐞𝐥𝐞𝐜
+
+
𝐦𝐚𝐱

(𝛂 − 𝟏)𝛆𝐝𝛂𝐦𝐢𝐧 𝐰𝟏 (𝛂 − 𝟏)𝛂𝛆𝐝𝛂𝐦𝐢𝐧 𝐃𝐦𝐚𝐱
𝟔(𝛂 − 𝟏)𝐰𝟏 𝛂𝛆𝐝𝛂−𝟐
𝐞𝐱𝐩
𝐦𝐢𝐧 𝐏𝐅𝐞𝐱𝐩

Qua 3 trường hợp ta thấy rằng WES sinh ra 1 giải pháp
duy nhất (k1∗ = k ∗2 = k ∗3 ) cho hàm M(k).
2.5.3 Đánh giá các trọng số
2.6

Giao thức cân bằng năng lượng và độ trễ (TED) [9]

Giao thức gồm 3 pha:
 Pha 1: Phân tích dãy vùng giao tiếp của sensor nguồn (s0)
thành nccb vòng tròn đồng tâm
 Pha 2: Lựa chọn 1 CCB dùng tham số k
- Bước 1: lựa chọn trọng số phù hợp 0 ≤ w1, w2, w3 ≤ 1
sao cho w1+ w2+ w3=1 để giải bài toán tối ưu đa mục tiêu
M(k) với 1 ≤ k ≤ nccb


19

- Bước 2: chọn định danh CCB với k là giải pháp của
M(k)
 Pha 3: Lựa cho proxy forwarder trên CCB đã chọn ở pha 2
để chuyển tiếp dữ liệu đi.
Ý nghĩa của thuật toán: cân bằng năng lượng và độ trễ giúp
cho hệ thống mạng WSN hoạt động tối ưu.
2.7

Kết luận chương 2
Trong khi nguồn năng lượng là tài nguyên quan trọng

trong việc thiết kế mạng WSN thì độ trễ cũng là một yếu tố
quan trọng không kém, đặc biệt trong những ứng dụng yêu
cầu nghiêm ngặt về độ trễ. Bởi vì 3 mục tiêu: tối thiểu năng
lượng tiêu thụ, tối thiểu độ trễ và đảm bảo tiêu thụ năng lượng
đồng bộ là mâu thuẫn nhau. [9] đưa ra giao thức TED để cân
bằng 3 mục tiêu trên. Việc tối ưu đa mục tiêu dựa trên ý tưởng
chia dãy vùng giao tiếp của các nút cảm biến thành những
vùng tròn đồng tâm gọi là CCB và kết hợp với sử dụng
phương pháp tổng trọng số WES để xây dựng giao thức
chuyển tiếp dữ liệu TED.


20

Chương 3 - CẢI TIẾN GIAO THỨC TED
VÀ ĐỀ XUẤT GIAO THỨC TED+
3.1

Giới thiệu
Theo cách tiếp cận tổng trọng số WES để giải bài toán

tối ưu đa mục tiêu thì kết quả sinh ra 1 giải pháp tối ưu duy
nhất (𝑘 = 𝑘1∗ = 𝑘2∗ = 𝑘3∗ ). Giá trị k này phụ thuộc vào các hệ
số trọng số 𝑤1 , 𝑤2 , 𝑤3 . Giao thức TED sử dụng giá trị k
sinh ra từ source 1 lần và chỉ thay đổi khi CCB thứ k của các
Proxy Forwarder là rỗng. Bằng thực nghiệm cho thấy các

sensor càng gần với nút sink (sm) thì tần suất hoạt động
chuyển tiếp dữ liệu sẽ càng cao, do nó tiếp nhận dữ liệu từ tất
cả các source để chuyển tiếp đến nút sink. Điều này dẫn đến
các sensor càng gần với sink sẽ tiêu hao năng lượng nhiều hơn
các sensor ở xa nút sink. Dẫn đến vấn đề tiêu hao năng lượng
đồng bộ của WSN chưa thực sự tối ưu.
Ngoài ra khi TED lựa chọn PF (PF ϵ CPF) thì căn cứ
vào năng lượng còn lại lớn nhất của các sensor trong tập CPF
và chọn PF lớn nhất đầu tiên. Điều này chưa thực sự tối ưu
khi CPF có nhiều PF năng lượng còn lại bằng nhau. Vì nếu


21

những PF có 𝜃 lớn chọn trước sẽ tiêu hao năng lượng nhiều
hơn những PF có 𝜃 nhỏ hơn (theo công thức 2.6).
Hơn nữa trong trường hợp các sensor trong cùng CPF
thứ k thì TED chọn ra PF có năng lượng lớn nhất đầu tiên. Giả
sử dữ liệu đang ở node si và PF là node kế tiếp được chọn để
chuyển tiếp dữ liệu. Khi đó năng lượng còn lại của si sẽ là
Erem(si) = E(si) – (Erx (si)+ Etx(si) ). Ta có 𝐸𝑡𝑥 ∝ 𝑑 𝛼 , do đó
nếu khoảng cách giữa si và PF càng lớn thì năng lượng còn
lại của si sẽ càng giảm.
3.2

Cải tiến giao thức TED

 Cách tiếp cận thứ nhất để tối tưu giao thức TED là
Proxy Forwarder kế cuối sm-1, trước khi chuyển tiếp dữ liệu
đến proxy forwarder sm, kiểm tra nếu sm ϵ NNS(sm-1) và sm ϵ

|CPF (sm-1, sm, k’th ≤ nccb, β)| thì chuyển dữ liệu đến sm (viết tắt
là sm ϵ k’th with k’ ≤ nccb). Khi đó |CPF (sm-1, sm, k’th ≤ nccb,
β)| sẽ đạt giá trị lớn nhất, có nghĩa là có nhiều lựa chọn cho
các ứng cử viên chuyển tiếp kế cuối sm-1. Khi đó ta đảm bảo
được mức tiêu thụ năng lượng đồng bộ giữa các sensor gần
nút sink sm. Hơn nữa độ trễ sẽ không bị ảnh hưởng nhiều khi
ta lựa chọn các proxy forwarder trong tập |CPF(sm-1, sm, k’th ≤
k, β)| so với |CPF(sm-1, sm, k’th ≤ nccb, β)|. Do đó ta vẫn đảm


22

bảo được tính chất cân bằng giữa năng lượng và độ trễ (Hình
3.1).

CPF(Sm-1, sm, k, β) / sm ϵ
NNS(s0) và sm ϵ k th với
k k

CPF(Sm-1, sm, k, β) / sm ϵ
NNS(s0) và sm ϵ k th với k
nccb
Sm

Sm

Si

Sm-1

Nút kế cuối sử dụng k k để lựa
chọn Sink sm (TED)

Si

Sm-1

Nút kế cuối sử dụng k nccb để
lựa chọn Sink sm (cải tiến)

Hình 3.1: Cải tiến giao thức TED bằng kiểm tra nút kế cuối

 Cách tiếp cận thứ 2 để tối ưu giao thức TED là chọn
Proxy Forwarder dựa vào điều kiện năng lượng còn lại lớn
nhất kết hợp với góc 𝜃 nhỏ nhất 𝜃(sPF) = min{ 𝜃(sPFj): sPFj ϵ
CPF(si,sj,k, 𝜽)}. Năng lượng tiêu thụ tối ưu nhất khi các Proxy
Forwarder nằm trên đường đi ngắn nhất giữa nguồn và đích.
Do đó 𝜃 càng nhỏ thì tổng năng lượng tiêu thụ khi chuyển tiếp
từ nguồn tới đích sẽ càng tối ưu (Hình 3.2).


23
Erem (sPF) = max{Erem(sPFj):
sPFj ϵ CPF(s0,sj,k,θ )}

Erem (sPF) = max{Erem(sPFj): sPFj ϵ
CPF(s0,sj,k,θ )} và θ(sPF) =
min{(sPFj): sPFj ϵ CPF(s0,sj,k,θ )}

SPF

SPF

θ
Si

S0

Chọn PF (TED)

θ
Si

S0

Chọn PF (cải tiến)

Hình 3.2: Cải tiến giao thức TED bằng chọn 𝜽 nhỏ nhất

 Cách tiếp cận Cách tiếp cận thứ 3 để tối ưu giao thức
TED là chọn Proxy Forwarder dựa vào điều kiện năng lượng
còn lại lớn nhất kết hợp với khoảng cách 𝛿 ngắn nhất
𝛿 𝑠𝑖 , 𝑠𝑃𝐹 = min{𝛿 𝑠𝑖 , 𝑠𝑃𝐹𝑗 : sPFj ϵ CPF(si,sj,k, 𝜽)}. Khi đó
năng lượng còn lại của si sẽ được tối ưu Erem(si) = Erx +
min(Etx). Do đó 𝛿 càng ngắn thì tổng năng lượng tiêu thụ khi
chuyển tiếp từ nguồn tới đích sẽ càng tối ưu (Hình 3.3).