Tiết kiệm năng lượng tiêu thụ trong các ứng dụng mạng cảm biến không dây yêu cầu thời gian tới hạn (tt)

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

HỒ HỮU TRUNG

TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ
TRONG CÁC ỨNG DỤNG MẠNG CẢM BIẾN
KHÔNG DÂY YÊU CẦU THỜI GIAN TỚI HẠN

Chuyên Ngành: HỆ THỐNG THÔNG TIN
Mã số:

60.48.01.04

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP.Hồ Chí Minh – 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
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
Trong những năm gần đây mạng cảm biến không dây đã và đang phát triển chóng mặt và
đạt được nhiều thành tựu về mặt nghiên cứu và ứng dụng thực tế. Đó là các lĩnh vực về y tế,
quân sự, môi trường, giao thông… Trong một tương lai không xa, các ứng dụng của mạng
cảm biến sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống con người nếu chúng ta
phát huy được hết các điểm mạnh mà không phải mạng nào cũng có được như mạng cảm
biến.Tuy nhiên mạng cảm biến đang phải đối mặt với rất nhiều thách thức, một trong những
thách thức lớn nhất đó là nguồn năng lượng bị giới hạn và không thể nạp lại. Đặc biệt xét về
khía cạnh tiết kiệm năng lượng tiêu thụ trong các ứng dụng mạng cảm biến không dây yêu
cầu thời gian tới hạn là một lĩnh vực thu hút nhiều sự quan tâm của các nhà khoa học. Chính
vì thế đồ án sẽ trình bày các thuật toán liên quan, đề nghị một phương án đề xuất cải tiến
thuật toán cũ và đánh giá kết quả dựa trên lý thuyết và các kết quả mô phỏng.
Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network - WSN) trở nên nổi tiếng với sự
tiến bộ của công nghệ MEMS (Micro Electro Mechanical Systems), các bộ cảm biến có
nguồn năng lượng pin hỗ trợ các thiết bị rất nhỏ vì thế năng lượng hạn chế dẫn đến việc tiêu
thụ năng lượng và truyền nhận dữ liệu trong khoảng thời gian cho phép là một vấn đề quan
trọng trong WSN. Tất cả các cảm biến cảm nhận môi trường và truyền dữ liệu đến trạm gốc
(Base Station - BS), mỗi cụm có một chủ cụm (Cluster-Head - CH) sẽ giao tiếp với tất cả
các thành viên trong cụm. CH sẽ truyền toàn bộ dữ liệu đến BS, trong kỹ thuật phân cụm có
thể làm giảm chi phí thông tin liên lạc của các nút bởi vì các nút chỉ cần gửi dữ liệu đến khu
vực gần chủ cụm. Tuy nhiên CH sẽ dùng năng lượng nhiều hơn so với các nút bình thường
để giao tiếp với BS. Các chuyên gia đã và đang nghiên cứu cải thiện về thuật toán tối ưu để
tối ưu hóa hiệu suất nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng của mạng cảm biến.

Hai vấn đề quan trọng cơ bản được đề cập là giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và giảm thời
gian chậm trễ trong truyền dữ liệu để tối ưu hóa tuổi thọ mạng. Kỹ thuật Clustering [1] đã
nổi lên như một lựa chọn phổ biến để đạt được hiệu quả năng lượng và khả năng mở rộng
trong các mạng cảm biến quy mô lớn [2-4]. Sử dụng phương pháp Clustering, cảm biến có
thể được quản lý tại địa phương bằng một cụm (Cluster), một CH để quản lý các cụm và
chịu trách nhiệm về thông tin liên lạc giữa các cụm và các trạm cơ sở. Clustering cung cấp
một khuôn khổ thuận lợi cho việc quản lý tài nguyên. Clustering có thể hỗ trợ nhiều tính
năng quan trọng trong một cụm thiết bị, chẳng hạn như truy cập kênh cho các thành viên


2
trong cụm và kiểm soát quyền lực, định tuyến và tách mã để tránh nhiễu liên cụm. Hơn nữa,
nó giúp phân phối trách nhiệm quản lý từ trạm gốc đến đầu cụm các thiết bị [5].
Trong những năm gần đây, có rất nhiều các giao thức định tuyến trong mạng cảm biến
không dây được sử dụng mà một vài trong số đó đã xem xét việc các ứng dụng mạng yêu
cầu thời gian tới hạn trong việc truyền dữ liệu là quan trọng [6-11]. Trong mạng cảm biến
không dây dữ liệu tập hợp từ các dữ liệu có liên quan (hoặc từ nhiều dữ liệu tương ứng) sẽ
làm giảm một lượng lớn lưu lượng dữ liệu trên mạng, tránh quá tải thông tin, tạo ra một tín
hiệu chính xác hơn và đòi hỏi ít năng lượng hơn so với gửi tất cả các dữ liệu chưa qua xử lý
bên trong mạng.
Đề tài “Tiết kiệm năng lượng tiêu thụ trong các ứng dụng mạng cảm biến không dây yêu
cầu thời gian tới hạn” với mục đích giảm khoảng cách giữa CH và các nút thành viên trong
cụm để tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và kéo dài thời gian sống cho mạng cảm biến vô
tuyến.
Nội dung đề tài gồm 4 chương:
Chương 1: Tổng quan về WSN.
Chương 2: Các nghiên cứu tiết kiệm năng lượng bằng phương pháp phân cụm.
Chương 3: Phương pháp định tuyến tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến.
Chương 4: Mô phỏng và đánh giá.

3

Chương 1 – TỔNG QUAN VỀ WSN
1.1 Giới thiệu Wireless Sensor Networks [12]
Mạng cảm biến (Wireless Sensor Networks-WSN) là hệ thống ít tốn chi phí, không đòi hỏi
năng lượng cao, đa chức năng và các nút cảm biến kích thước nhỏ có thể kết hợp với nhau để
cảm biến môi trường, xử lý dữ liệu và giao tiếp không dây qua một khoảng cách ngắn. Các
cảm biến thường được sử dụng để giám sát vật lý hoặc các yếu tố môi trường như nhiệt độ,
âm thanh, rung động, sự chuyển động hoặc ô nhiễm tại các khu vực khảo sát. Một số các cảm
biến có thể di chuyển, bằng cách gắn các cảm biến này vào các thiết bị di động, như đã đạt
được trong dự án Robomote [13].
Sự phát triển của WSN ban đầu chỉ được thúc đẩy trong những ứng dụng quân sự như giám
sát chiến trường. Tuy nhiên, WSN hiện đang được sử dụng trong nhiều ứng dụng công nghiệp
và dân dụng, bao gồm cả giám sát và điều khiển quá trình xử lý công nghiệp, máy theo dõi
sức khỏe, môi trường và môi trường sống, quản lý thiên tai, các ứng dụng chăm sóc sức khỏe,
điều khiển giao thông và tự động hóa nhà.
Một mạng cảm biến không dây là một mạng bao gồm nhiều nút cảm biến nhỏ có giá thành
thấp và tiêu thụ năng lượng ít, giao tiếp thông qua các kết nối không dây, có nhiệm vụ cảm
nhận, đo đạc, tính toán nhằm mục đích thu thập, tập trung dữ liệu để đưa ra các quyết định
toàn cục về môi trường tự nhiên.

1.2 Mô tả tổng quát hệ thống WSN
1.3 Cấu trúc mạng cảm biến
1.3.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc mạng cảm biến
1.3.2. Hai cấu trúc đặc trưng của mạng cảm biến
1.4 Các vấn đề khi thiết kế WSN

1.4.1 Triển khai
1.4.2 Vùng phủ sóng

1.4.3 Kết nối
1.4.4 Cảm biến di động
1.5 Kiến trúc giao thức mạng WSN
Như các mạng khác, hoạt động của WSN cũng được xây dựng trên mô hình kiến trúc phân
lớp (lớp ứng dụng, lớp truyền tải, lớp mạng, lớp liên kết dữ liệu, lớp vật lý). Ngoài ra, còn có


4
các phần quản lý công suất, quản lý di động và quản lý tác vụ sẽ giám sát việc sử dụng công
suất, sự di chuyển và thực hiện nhiệm vụ giữa các nút cảm biến hoạt động tốt hơn. Kiến trúc
này được mô tả như hình 1.6

Hình 1.6: Mô hình kiến trúc phân lớp của WSN

1.5.1 Lớp ứng dụng
1.5.2 Lớp giao vận
1.5.3 Lớp mạng
1.5.4 Lớp liên kết dữ liệu
1.5.5 Lớp vật lý
1.5.6 Miền quản lý chức năng, quản lý sự di chuyển, quản lý công suất
1.6 Thách thức về tiết kiệm năng lượng của mạng cảm biến không dây
1.7 Kết luận chương 1
Mạng cảm biến ngày càng phát triển và được ứng dụng rộng rãi trong cuộc sống. Tuy nhiên
WSN vẫn còn một số hạn chế về nguồn năng lượng, vì thế các nhà nghiên cứu đã và đang tìm
hiểu về các giải thuật và giao thức để giúp tiết kiệm nguồn năng lượng trong mạng cảm biến
tốt hơn.


5

Chương 2 – CÁC NGHIÊN CỨU TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG
BẰNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM
2.1 Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy (LEACH) [6]
2.1.1 Giới thiệu
LEACH là giao thức Phân nhóm phân bậc tương thích, năng lượng thấp. Nó dựa trên thuật
toán phân cụm và có những đặc trưng sau:
 Các nút phân bố một cách ngẫu nhiên và tự hình thành các cụm.
 Việc truyền dữ liệu được điều khiển bởi nút chủ cụm của cụm đó.
 Quá trình thu thập và xử lý một phần dữ liệu sẽ diễn ra ở các nút thành viên sau đó nút
chủ cụm sẽ tổng hợp và xử lý dữ liệu trước khi truyền về trạm gốc.

Hình 2.1: Mô tả giao thức LEACH

2.1.2 Tự động cấu hình hình thành cụm
a) Lựa chọn nút chủ của cụm
b) Pha thiết lập (Set-up Phase)
c) Pha duy trì trạng thái – pha ổn định (Steady- State Phase)
d) Tổng hợp dữ liệu (Sensor Data Aggregation)
2.2 Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy-Centralized (LEACH-C)
LEACH–C cũng giống như LEACH thông thường, nó chỉ khác ở pha thiết lập cụm và nút
chủ cụm, còn pha ổn định thì giống với LEACH. Trong LEACH thì mỗi nút sẽ có 1 xác suất


6
để nó có thể được chọn làm nút chủ cụm (đã trình bày ở trên). Ở LEACH–C thì cụm và nút
chủ cụm do BS lựa chọn.
Mỗi nút tự nó quyết định sẽ ở trong cụm nào, giải thuật này không đảm bảo được vị trí
cũng như số lượng nút chủ trong toàn mạng. Tuy nhiên, việc dùng một giải thuật điều khiển
trung tâm để hình thành cụm có thể tạo ra các cụm tốt hơn với các nút chủ phân tán trên toàn
mạng. Giải thuật này gọi là LEACH–C. LEACH–C có pha ổn định giống với LEACH (các

nút gửi dữ liệu tới nút chủ và nút chủ tổng hợp dữ liệu rồi gửi về trạm gốc), nó chỉ khác
LEACH ở pha thiết lập cụm.

2.3 Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems (PEGASIS)
2.3.1 Tổng quan về giao thức PEGASIS [7]
PEGASIS là họ giao thức định tuyến và tập hợp thông tin cho mạng WSN. PEGASIS thực
hiện 2 nhiệm vụ:
 Kéo dài thời gian sống cho mạng.
 Đồng bộ năng luợng tại tất cả các nút mạng và giảm độ trễ các gói dữ liệu.
PEGASIS áp dụng trên mô hình mạng bao gồm tập hợp các nút được phân bố đồng nhất
trên một vùng địa lý. Trong đó mỗi nút đều biết được thông tin về vị trí các nút khác trong
toàn mạng. Bên cạnh đó chúng cũng có khả năng điều khiển công suất và bao phủ một vùng
tùy ý. Các nút này cũng được trang bị bộ thu phát sóng sử dụng công nghệ CDMA.
Trách nhiệm của các nút này là thu lượm và truyền dữ liệu đến các trạm gốc. Mục đích để
phát triển một cấu trúc định tuyến và một sơ đồ tập trung dữ liệu để giảm thiểu sự tiêu thụ
công suất và truyền dữ liệu được tập trung đến trạm gốc với trễ truyền dẫn nhỏ nhất trong khi
vẫn cân bằng sự tiêu thụ công suất giữa các nút trong mạng.
Dùng PEGASIS sẽ giải quyết được vấn đề về mào đầu gây ra bởi việc hình thành các cụm
động trong LEACH, giảm được số lần truyền và nhận bằng việc tập hợp dữ liệu. Tuy nhiên
PEGASIS lại có độ trễ đường truyền lớn đối với các nút ở xa trong chuỗi. Hơn nữa ở nút
chính có thể xảy ra hiện tượng thắt cổ chai.

2.3.2 Nhược điểm của giao thức PEGASIS
2.4 Threshold-sensitive Energy Efficeent sensor Network protocol (TEEN)


7
TEEN [8] là giao thức hiệu quả năng lượng cảm nhận mức ngưỡng được đưa ra cho các
ứng dụng phụ thuộc thời gian. Trong giao thức này các nút cảm biến liên tục cảm nhận môi
trường, nhưng gửi dữ liệu không thường xuyên. Nút chủ cụm gửi cho các thành viên trong

cụm của nó một giá trị ngưỡng cứng (hard threshold) là giá trị ngưỡng của thuộc tính được
cảm nhận và một giá trị ngưỡng mềm là lượng thay đổi nhỏ về giá trị của thuộc tính làm cho
nút chuyển sang chế độ phát dữ liệu. Giá trị ngưỡng cứng là để giảm sự truyền dẫn bằng cách
chỉ cho phép nút truyền khi thuộc tính cảm nhận trong một phạm vi thích hợp. Ngưỡng mềm
để giảm thêm nữa số lần truyền dẫn khi có sự thay đổi rất ít của thuộc tính cần đo (khi sự thay
đổi nhỏ hơn ngưỡng mềm thì không truyền dữ liệu). Giá trị ngưỡng mềm càng nhỏ thì độ
chính xác của mạng càng cao, nhưng chi phí năng lượng cũng tăng. Do đó cần phải hài hòa
giữa độ chính xác và sự tiêu thụ năng lượng. Khi các nút chủ cụm thay đổi, các giá trị ngưỡng
sẽ thay đổi và được truyền bá. Nhược điểm chính của giao thức này là nếu các nút không nhận
được các giá trị ngưỡng của CH gửi tới thì nút này sẽ không gửi dữ liệu, vì vậy CH sẽ không
thể nhận dữ liệu toàn mạng. Ngoài ra, nó còn phân định khe thời gian khi tất cả các nút đều
bật bộ phát và gửi dữ liệu cùng lúc, nút không phân biệt được nút bị hư hỏng hay nó không
cảm nhận được sự thay đổi lớn giá trị thuộc tính.

2.5 Energy Efficient Cluster-Chain based Protocol for Time Critical
applications (ECCPTC) [9]
ECCPTC được đề xuất nhằm tiết kiệm năng lượng tiêu thụ trong các ứng dụng mạng cảm
biến không dây yêu cầu thời gian tới hạn trong các cụm-chuỗi của mạng, để tối đa hóa tuổi
thọ mạng, giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và giảm thời gian truyền dữ liệu quan trọng.
ECCPTC xem xét ưu tiên cao hơn cho dữ liệu thời gian quan trọng so với dữ liệu không gian
quan trọng vì vậy thời gian mà dữ liệu quan trọng ngay lập tức được chuyển đến các trạm
gốc. ECCPTC sử dụng một giá trị ngưỡng để giảm sự chậm trễ truyền dữ liệu thời gian quan
trọng. ECCPTC tổ chức các nút cảm biến thành các cụm và tạo thành một chuỗi giữa các nút
cảm biến, trong cụm mỗi nút cảm biến nhận được từ một nutút hàng xóm trước và truyền cho
một nút hàng xóm kế tiếp. Đứng đầu nhóm được bầu dựa trên năng lượng còn lại của các nút,
khoảng cách từ các nút láng giềng và số những nút hàng xóm của các nút. ECCPTC cũng
thông qua một cơ chế truyền dữ liệu chuỗi cho việc gửi các gói dữ liệu từ chủ cụm thiết bị
đến trạm gốc. Thông qua mô phỏng tương phản với những kết quả trước đó, giao thức đề xuất
ECCPTC có thể làm tốt hơn trong việc kéo dài tuổi thọ mạng, thời gian ổn định, tiết kiệm tiêu

8
thụ năng lượng, tăng tổng số các dữ liệu nhận được ở trạm gốc, giảm sự chậm trễ truyền dữ
liệu theo thời gian và thông tin liên lạc quan trọng nhằm giảm chi phí chung.

2.6 Kết luận chương 2
Phần này đề tài đã nêu các cơ sở lý thuyết toán học và các thuật toán được áp dụng
để tính toán khả năng tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến bên cạnh đó cũng đã đề
cập đến các công trình mới nghiên cứu trong khoảng thời gian gần đây, bên cạnh những ưu
điểm thì vẫn còn tồn tại những khuyết điểm chưa thể khắc phục chính điều này đề tài sẽ tập
trung nghiên cứu và đề nghị một phương án đề xuất mới dựa trên cái cũ nhằm đem lại một
kết quả tốt hơn.


9

Chương 3 – PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG
LƯỢNG TRONG MẠNG CẢM BIẾN
3.1 Giới thiệu
Mặc dù mạng cảm biến có khá nhiều điểm tương đồng so với các mạng ad-hoc có dây và
không dây nhưng chúng cũng biểu lộ một số các đặc tính duy nhất mà tạo cho chúng tồn tại
thành mạng riêng. Chính những đặc tính này làm cho sự tập trung mũi nhọn vào yêu cầu thiết
kế các giao thức định tuyến mới mà khác xa so với các giao thức định tuyến trong các mạng
adhoc có dây và không dây. Việc nhằm vào đặc tính này đã đưa ra một tập các thách thức lớn
và riêng đối với WSN.

3.2 Thách thức trong vấn đề định tuyến
3.3 Các vấn đề về thiết kế giao thức định tuyến
Mục đích chính của mạng cảm biến là truyền thông dữ liệu trong mạng trong khi cố gắng
kéo dài thời gian sống của mạng và ngăn chặn việc giảm các kết nối bằng cách đưa ra những

kỹ thuật quản lý năng lượng linh hoạt. Trong khi thiết kế các giao thức định tuyến, chúng ta
thường gặp phải các vấn đề sau.

3.3.1 Đặc tính thay đổi thời gian và trật tự sắp xếp của mạng
3.3.2 Ràng buộc về tài nguyên
3.3.3 Mô hình dữ liệu trong mạng cảm biến
3.3.4 Cách truyền dữ liệu
3.4 Tiết kiệm năng lượng trong phương pháp phân cụm
Gần đây, các kỹ thuật phân cụm khác nhau được sử dụng để giảm tiêu thụ năng lượng của
các nút cảm biến đã được phát triển mạnh. Nhóm một số lượng lớn các cảm biến thành các
cụm và giữ cho chúng giao tiếp thường xuyên là khá phức tạp. Ở đây đề tài tập trung sử dụng
giao thức LEACH để làm cơ sở nghiên cứu.

3.4.1 Lựa chọn nút chủ cụm.
3.4.2 Mô hình sử dụng năng lượng.
3.5 Thuật toán cải tiến
Trong quá trình tìm hiểu thuật toán LEACH và các thuật toán khác tôi nhận thấy rằng, mức
độ muốn trở thành nút chủ cụm trong một vòng phải được xem xét lại trong trường hợp bình


10
thường lẫn trong trường hợp đặc biệt (mức năng lượng của nút sau nhiều vòng vẫn ở mức
cao). Tôi đề xuất mức độ muốn trở thành nút chủ cụm trong một vòng với hai trường hợp như
sau:
Trường hợp 1 xác suất nút chủ cụm được bầu bởi nút normal với k bit dữ liệu tôi gọi đó là
pn.
𝑝𝑛 =

𝑝

(3.7)

𝑛
𝑘 + 𝑑𝑜 ∗ 𝑞 ∗ log ( )
𝑟

Khi đó xác xuất nút normal được bầu làm chủ cụm là như sau:
𝑝𝑛
1
𝑇(𝑆𝑝𝑛 ) = {1 − 𝑝𝑛 ∗ (𝑟𝑚𝑜𝑑 )
𝑝𝑛
0

𝑖𝑓 𝑆𝑝𝑛 ∈ 𝐺

(3.9)

Trường hợp 2 xác suất nút chủ cụm được bầu bởi nút advance với k bit dữ liệu tôi gọi đó
là pa.
𝑝𝑎 =

𝑝
𝑛
𝑚(𝑘 + 𝑑𝑜 ∗ 𝑞 ∗ log ( ))
𝑟

(3.9)

Khi đó xác xuất nút advance được bầu làm chủ cụm là như sau:
𝑝𝑎

1
)
𝑝𝑎
0

𝑇(𝑆𝑝𝑎 ) = {1 − 𝑝𝑎 ∗ (𝑟𝑚𝑜𝑑

𝑖𝑓 𝑆𝑝𝑎 ∈ 𝐺

(3.10)

Trong đó:
𝑝: mức độ mong muốn trở thành nút chủ cụm trong một vòng (0<𝑝<1).
𝑑𝑜: khoảng cách từ BS tới nút nhận
𝑞: sai số xảy ra, giá trị này rất nhỏ ở mức 0,01
m: tỷ lệ phần trăm nâng cao của nút
n: số nút của mạng
r: số vòng thực hiện
G: là tập hợp những nút advance hoặc normal chưa được chọn làm CH


11
Tương ứng với các nút trong mạng sẽ nhận được mức năng lượng khác nhau sẽ được nhận
cách tính xác xuất nút chủ cụm một cách khác nhau khi giá trị năng lượng bằng 0 thì ta dùng
pn và khi giá trị năng lượng bằng 1 ta dùng pa để xác định nút (CH)
Như trên hình 3.2 có đề cập, 𝒅𝒐 là giá khoảng cách trong quá trình sử dụng năng lượng,
được hình thành do các chỉ số khuếch đại 𝐸𝑓𝑠 và 𝐸𝑚𝑝 quy định, giá trị 𝒅𝒐 là một số có nghĩa
không phụ thuộc vào đơn vị, luận văn sử dụng giá trị chuẩn của các tài liệu quốc tế đã công
bố.

𝑑𝑜 = √

𝐸𝑓𝑠
𝐸𝑚𝑝

Ngoài ra các giá trị còn lại là các số có nghĩa không phụ thuộc vào đơn vị (sẽ có trong bảng
mô tả thông số mô phỏng), trong quá trình tạo ra công thức 𝑝𝑛 và 𝑝𝑎 tôi muốn chú trọng vào
việc gia tăng kích thước mạng cũng như gia tăng số lượng nút cảm biến trong khu vực thực
hiện, nên các công thức của tôi đưa ra phụ thuộc nhiều vào số nút cảm biến (n) và số vòng
thực hiện (r).
Ngoài ra, để quá trình hình thành cụm được nhanh hơn và giảm thiểu dữ liệu truyền một
cách lãng phí tới BS trong thuật toán này tôi còn thiết lập các giá trị ngưỡng nó được dành
cho thuộc tính cảm nhận, để phát dữ liệu một cách tốt hơn.
Ngưỡng cứng (Ht): Giá trị ngưỡng cứng là để giảm sự truyền dẫn bằng cách chỉ cho phép
nút truyền khi thuộc tính cảm nhận trong một phạm vi thích hợp, các nút cảm ứng giá trị này
phải bật máy phát và báo cáo cho nút chủ cụm của mình.
Ngưỡng mềm (St): Ngưỡng mềm để giảm thêm nữa số lần truyền dẫn khi có sự thay đổi
rất ít của thuộc tính cần đo (khi sự thay đổi nhỏ hơn ngưỡng mềm thì không truyền dữ liệu).
Các nút cảm nhận môi trường liên tục. Lần đầu tiên một tham số từ các thiết lập thuộc tính
đạt giá trị ngưỡng cứng của nó, thiết bị chuyển mạch trên máy phát của các nút được bật và
gửi dữ liệu cảm nhận. Giá trị cảm nhận được lưu trữ trong một biến nội bộ trong các nút, gọi
là giá trị cảm nhận (SV). Từ những thay đổi này, tôi gọi giao thức mà tôi đề xuất là giao thức
dựa trên thuật toán LEACH cải tiến.


12

3.6 Kết luận chương 3
Trong chương này tôi đã trình bày tổng quan về định tuyến trong mạng cảm biến đặc biệt
trên khía cạnh tiết kiệm năng lượng theo phương pháp phân cụm và các thuật toán cho đến sơ

đồ hoạt động của thuật toán. Bên cạnh đó, tôi đã cải tiến một phần nhỏ bên trong thuật toán
để tạo ra thuật toán mới. Trong phần sau của luận văn này, tôi sẽ mô phỏng các thuật toán cũ
và thuật toán cải tiến để từ đó đánh giá được sự hiệu quả của từng thuật toán.


13

Chương 4 – MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ
4.1 Mô hình mạng
Tôi giả định một mô hình mạng với các thuộc tính như sau:
 Mỗi nút thực hiện việc thực hiện nhiệm vụ cảm biến định kỳ và luôn có dữ liệu để gởi
đến trạm gốc.
 Một trạm gốc cố định có thể đặt bên trong hoặc bên ngoài vùng mạng cảm biến.
 Tất cả các nút là đứng yên và năng lượng là cố định.
 Các nút có khả năng kiểm soát nguồn năng lượng để điều khiển việc truyền năng lượng
của nó.
 Tất cả các nút có khả năng hoạt động ở chế độ cụm chủ và chế độ gửi dữ liệu.
 Sự tổng hợp và xử lý dữ liệu được sử dụng trước để giảm việc phải truyền toàn bộ dữ
liệu.

4.2 Mô hình năng lượng
Trong mô hình này, việc truyền sẽ mất đi năng lượng để truyền các sóng điện từ và năng
lượng khuếch đại và việc nhận cũng mất đi năng lượng. Các sóng có thể thực hiện kiểm soát
năng lượng, do đó sử dụng năng lượng tối thiểu cần thiết để đến được bên nhận. Do suy giảm
theo khoảng cách, một mô hình mất năng lượng với d2ij được sử dụng cho khoảng cách tương
đối ngắn và d4ij được sử dụng cho khoảng cách dài hơn, trong đó dij là khoảng cách giữa nút
cảm biến i và j. Vì thế để đạt được một tỉ số tín hiệu tốt và nhiểu có thể chấp nhận được trong
việc truyền một thông điệp k-bit trên khoảng cách d thì năng lượng tiêu hao bởi sóng truyền
được đưa ra bởi công thức sau:
𝑘𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑘𝐸𝑓𝑠 𝑑 2 , 𝑑 < 𝑑𝑜

𝐸𝑇𝑥 (𝑘, 𝑑 ) = {
𝑘𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑘𝐸𝑚𝑝 𝑑 4 , 𝑑 ≥ 𝑑𝑜
Trong đó:
k: số bits được truyền
Eelec : Số năng lượng tiêu thụ để truyền hoặc nhận dữ liệu.
εmp : Hệ số khuếch đại truyền năng lượng.
εfs : Tổn thất năng lượng trong không gian (free)

(4.1)


14
𝑑𝑜: Khoảng cách từ BS tới nút nhận, εmp hoặc εfs phụ thuộc vào 𝑑𝑜.

𝑑𝑜 = √

𝜀𝑓𝑠
𝜀𝑚𝑝

(4.2)

Để nhận k bit dữ liệu năng lượng tiêu thụ ERx là:
𝐸𝑅𝑥 = 𝑘 ∗ 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐

(4.3)

Năng lượng điện tử( Eelec ), phụ thuộc vào các yếu tố như việc mã hóa kỹ thuật số, điều
chế, lọc và sự lan rộng của tín hiệu, trong khi năng lượng khuếch đại, 𝐸𝑓𝑠 𝑑 2 hoặc 𝐸𝑚𝑝 𝑑 4 , phụ
thuộc vào khoảng cách với máy thu và tỷ lệ bit lỗi chấp nhận được.
Từ phương trình. (4.3), ta có thể thấy rằng nhận dữ liệu cũng là một thủ tục tốn chi phí cao

trong truyền tải. Như vậy, số lượng các hoạt động truyền tải và tiếp nhận phải được cắt giảm
để giảm tiêu hao năng lượng. Nếu một nút dành EDA năng lượng để tổng hợp một chút, sau
đó năng lượng được sử dụng trong tập hợp các gói m dữ liệu vào một gói duy nhất là Eq.
(4.4).
𝐸𝑞 (𝑚, 𝑘 ) = 𝑚 ∗ 𝑘 ∗ 𝐸𝐷𝐴

(4.4)

Trong LEACH, sự chậm trễ cho việc truyền các gói dữ liệu đến người đứng đầu nhóm phụ
thuộc vào số lượng tối đa các nút trong cụm. Trong số tất cả các cụm có kích thước tương tự
và có K cụm trong mạng, sự chậm trễ tối đa của một vòng được tính như phương trình. (4.5)
𝑁
𝑇 = ( − 1) + 𝐾 + 𝐶
𝐾

(4.5)

4.3 Kết quả thực nghiệm
Tôi chạy mô phỏng trên MATLAB, cho 300 nút trong mạng lưới 100m x 100m, với năng
lượng không đồng đều giữa các nút để thể hiện ảnh hưởng không đồng đều giữa các nút trong
mạng. Vị trí BS đặt tại (150,50), độ dài mỗi thông điệp 4000 bytes, năng lượng mất đi khi
truyền dữ liệu và năng lượng mất đi khi nhận dữ liệu là Eelec=50nJ/bit, hệ số khuếch đại
Efs=10pJ/bit/m2 và Emp=0.0013pJ/bit/m4 , số vòng tối đa là 100 vòng. Đối với thuật toán cải
tiến tôi sử dụng mức ngưỡng cao h=100 và mức ngưỡng thấp s=2, giá trị cảm nhận sv=0 để
xác định thời điểm truyền dữ liệu.


15
Bảng 4.1: Các thông số được sử dụng để mô phỏng

Mô tả

Thông số

Kích thước mạng lưới

100m*100m

Tổng số nút (n)

300

Tỉ lệ % nút chủ (p)

0.2

Tọa độ BS (XBS, YBS)

(150,50)

Gói dữ liệu (k)

4000

Năng lượng khởi tạo (E0)

0.1J

Eelec

50nJ/bit

Emp

0.0013pJ/bit/m4

Efs

10pJ/bit/m2

do

𝐸𝑓𝑠

√𝐸𝑚𝑝 = 87m

Ngưỡng cao

h=100

Ngưỡng thấp

s=2

Hình 4.1 (a) và (b) trình bày kết quả phân cụm cho 300 nút mạng ngẫu nhiên, như có thể
thấy giao thức được đề xuất có phân vùng mạng tốt, số lượng nút được trải đều mỗi cụm và
khoảng cách từ CH đến các nút thành viên trong cụm ngắn.
Nút màu đỏ thể hiện các nút đã cạn kiệt năng lượng và không thể tồn tại, các nút không
thể tiếp tục truyền dữ liệu được
Thể hiện các nút Normal

Thể hiện các nút Advanced
Thể hiện các nút Normal được chọn làm CH
Thể hiện các nút Advanced được chọn làm CH


16

(a)

(b)
Hình 4.1: Kết quả phân vùng mạng (a) LEACH, (b) LEACH CAI TIEN

Hình 4.2 thể hiện năng lượng trung bình của mỗi nút sau mỗi vòng. Nhờ vào cách thức
phân cụm tối ưu dẫn đến khoảng cách giữa CH và các nút trong cụm ngắn nên năng lượng
tiêu thụ các nút giảm đáng kể.


17

Hình 4.2: Năng lượng trung bình của mỗi nút sau mỗi vòng

Hình 4.3 thể hiện mức năng lượng tiêu tán của thuật toán, rõ ràng là thuật toán cải tiến sử
dụng ít năng lượng hơn so với LEACH. Việc giảm thiểu năng lượng của thuật toán cải tiến
chủ yếu dựa vào việc lựa chọn nút chủ cụm một cách có chọn lọc và khoảng cách truyền dữ
liệu được giảm thiểu.

Hình 4.3: Năng lượng tiêu tán.


18

Hình 4.4 và hình 4.5 thể hiện số lượng các nút chết và số lượng nút còn sống sau mỗi vòng.
Giao thức đề xuất của tôi có thể kéo dài tuổi thọ mạng hơn so với LEACH. Do giao thức của
tôi lựa chọn CH một cách có chọn lọc hơn và bên cạnh đó việc truyền dữ liệu của các nút
được quản lý bởi các mức ngưỡng đã đem lại kết quả tốt hơn.

Hình 4.4: Số lượng nút chết

Hình 4.5: Số lượng nút còn sống


19
Hình 4.6 thể hiện số lượng trung bình dữ liệu được gửi về BS, ở đây thuật toán cải tiến sẽ
được nhận số lượng gói tin lớn hơn từ CH truyền tới BS, đảm bảo dữ liệu tới đích trong thời
gian tới hạn.

Hình 4.6: Trung bình số nút CH gửi dữ liệu về Base Station (BS)

Hình 4.7 và hình 4.8 thể hiện số lượng nút normal và advance chết qua các vòng, số lượng
nút chết ở thuật toán cải tiến là tối ưu hơn.


20

Hình 4.7: Số lượng nút normal chết

Hình 4.8: Số lượng nút advance chết


21

4.4 Kết luận và hướng phát triển.
Phạm vi ứng dụng của WSN là rất lớn, có thể thích ứng linh hoạt, xử lý và khắc phục sự
cố khi xảy ra hư hỏng, có chi phí triển khai mạng thấp…Tuy nhiên việc thiết kế một WSN
hoạt động tốt, mềm dẻo, dễ dàng triển khai vào các ứng dụng thực tế gặp rất nhiều khó khăn
bởi nhiều nguyên nhân, trong đó có năng lượng của các nút bị giới hạn và khó nạp lại là vấn
đề cấp bách. Do đó nếu sử dụng nguồn năng lượng sẵn có trên các nút không hiệu quả sẽ làm
cho quá trình truyền thông bị gián đoạn, mạng trở nên rời rạc.
Trong đề tài này, tôi đề nghị một cách tiếp cận mới bằng cách kết hợp phương pháp lựa
chọn xác suất nút chủ cụm cho mạng với phương pháp mức ngưỡng để giảm giám sát quá
trình truyền dữ liệu của các nút nhằm giảm thiểu khoảng cách giữa các nút không phải cụm
đầu với cụm đầu của nó trong cụm. Kết quả mô phỏng cho thấy giao thức đề xuất của tôi có
mức tiêu thụ năng lượng thấp hơn và có thời gian sống của toàn mạng lâu hơn so với giao
thức LEACH. Hơn nữa, giao thức đề xuất phân cụm tốt hơn bằng cách phân bổ đồng đều chủ
cụm trên toàn mạng cảm biến.
Dựa trên kết quả nghiên cứu trong đề tài này, tôi cùng đồng nghiệp là thầy PGS.TS. Trần
Công Hùng viết bài báo khoa học có tựa đề “Energy Savings In Applications For Wireless
Sensor Networks Time Critical Requirements” gửi đến tạp chí IJCNC (The International
Journal of Computer Networks & Communications) đã được accept và đăng vào ngày
30/07/2016, ISSN: 0974-9322.
Link: />Trong tương lai, hướng phát triển của đề tài là thực hiện cải tiến thuật toán tăng hiệu năng
hoạt động trong mạng cảm biến, giúp tiết kiệm năng lượng và giảm thiểu thời gian truyền
dữ liệu. So sánh với các thuật toán khác nhằm tối ưu cải tiến. Cài đặt các mã nhúng mới lên
các nút (sensor) thật để đưa vào thực tế.