Nghiên Cứu Mô Hình Wifi Hotspot (tt)

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

VŨ NGUYÊN VŨ

NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH WIFI HOTSPOT

CHUYÊN NGÀNH: KỸ THUẬT VIỄN THÔNG
MÃ SỐ: 60.52.02.08

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ

TP. HỒ CHÍ MINH - 2017


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

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS. Nguyễn Tuấn Đức

(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
Ngày nay, Internet đã trở nên phổ biến đến tất cả các vùng miền trên thế giới
và đóng vai trò quan trọng trong hầu hết các lĩnh vực trong cuộc sống. Với bất kì
thành phố nào trên thế giới, nhu cầu truy cập mạng Internet của người dùng thông
qua các thiết bị đầu cuối (điện thoại, laptop, máy tính bảng,..) để học tập, làm việc
và giải trí là một trong những nhu cầu thiết yếu.
Đi cùng với vấn đề này là khái niệm điểm truy cập mạng di động không dây
(Wifi hotspot) trở nên phổ biến và quen thuộc hơn với người dùng. Trong quá trình
phát triển của xã hội cùng với nhu cầu sử dụng Internet của con người thì việc truy
cập mạng thông qua những thiết bị Wifi hotspot với chi phí sử dụng thấp luôn là lựa
chọn hàng đầu. Thông qua đó sẽ có nhiều vấn đề phát sinh và được đặt ra: làm sao
có thể tìm thấy vị trí các điểm Wifi phù hợp với người dùng về khoảng cách và mục
đích sử dụng như live stream, họp trực tuyến, lướt web, tra cứu thông tin, giải trí
online,...tại một thành phố nơi bạn đến với mục đích du lịch, công tác, học tập,...
Cách giải quyết chính là, tạo ra một mô hình Wifi hotspot cho khu vực muốn
khảo sát, mô hình này cho biết vị trí của Wifi hotspot có trong cơ sở dữ liệu so với
một điểm tham chiếu được chọn trước, cường độ tín hiệu Wifi tại đó… Khi đưa ra
được mô hình nói trên, người sử dụng có thể quan sát được mô hình bằng cách truy
cập vào cơ sở dữ liệu mà thành phố (hay khu vưc) đó. Với những lí do và mục đích
kể trên tôi đã chọn đề tài luận văn của mình với tên “Nghiên cứu mô hình Wifi
hotspot”. Luận văn bao gồm những nội dung sau:
 Chương 1 - Khảo sát mô hình Wifi hotspot.
 Chương 2 - Nghiên cứu mô hình toán cho Wifi hotspot.
 Chương 3 - Mô phỏng và đánh giá kết quả.


2

Chương 1 - KHẢO SÁT MÔ HÌNH WIFI HOTSPOT
1.1 Tổng quan
Hiệu suất của các giải pháp quản lý lưu lượng truy cập bằng cách sử dụng
mạng Wifi tốc độ cao phụ thuộc vào vùng phủ của điểm truy cập Wifi hotspot và
trên độ lớn của tín hiệu nhận được. Tín hiệu Wifi có cường độ thấp sẽ dẫn đến băng
thông thấp và tiêu tốn năng lượng tiêu thụ. Đồng thời có thể không đáp ứng được
yêu cầu về chất lượng dịch vụ của các ứng dụng.
Để đảm bảo chất lượng dịch vụ, trải nghiệm người dùng, và tính toán tối ưu
số lượng trạm phát sóng, thì một mô hình phân bố cho các điểm phát sóng Wifi là
rất cần thiết. Mô hình cho điểm phát sóng Wifi có ích cho việc thiết kế và tăng hiệu
suất trong bài toán quản lý lưu lượng truy cập từ điện thoại di động, kết hợp Wifi
Offloading cũng như là đáp ứng nhu cầu của “Future Internet of Things” – là cơ sở
để triển khai thành phố thông minh dựa trên cơ sở hạ tầng Wifi.

1.2 Mục đích của các mô hình Wifi hotspot
Trong việc đánh giá hiệu năng của các giải pháp quản lí lưu lượng mạng
bằng cách sử dụng Wifi phụ thuộc lớn vào độ phủ sóng của Wifi hotspot và cường
độ tín hiệu nhận được. Để biết được cường độ tín hiệu mạnh hay yếu và độ phủ
sóng của Wifi, ta có thể sử dụng hai phương pháp để khảo sát, được gọi là các mô
hình Wifi hotspot bao gồm:
 Mô hình khoảng cách từ các Wifi hotspot đến trung tâm khu vực khảo sát.
 Mô hình góc giữa các Wifi hotspot đến trung tâm khu vực khảo sát.
Trong phạm vi luận văn này, đôí với các điểm Wifi hotspot được khảo sát sẽ
được lấy trong khu vực thành phố Hồ Chí Minh, thủ đô Hà Nội và thành phố Đà
Nẵng (địa điểm khảo sát là các nhà hàng, khách sạn, quán cafe, trường học,...).
Để có thể đưa ra hai mô hình Wifi hotspot như đã đề cập ở trên cho từng khu
vực địa lý khảo sát, ta cần phải có các thông số, các công cụ và các yêu cầu để cho
phép xác định mô hình toán phù hợp của các mô hình Wifi hotspot. Ta lần lượt đi
vào phân tích các yếu tố:

3

 Đặc điểm địa lí và phân bố dân cư của khu vực khảo sát.
 Thu thập các Wifi hotspot trong khu vực khảo sát.
 Công thức Haversine cho phép tính toán khoảng cách và góc của hai điểm
khảo sát.
 Phép kiểm định Kolmogonov-Smirnov cho phép thể hiện các mô hình Wifi
hotspot.
 Hàm phân phối tích lũy CDF (Cumulative Distribution Function).
Bằng những phương pháp, công cụ và những yêu cầu như trên, một số nhà
nghiên cứu thuộc viện nghiên cứu khoa học và máy tính thuộc trường Đại học
Wurzburg, Đức (Institute of Computer Science University of Wurzburg, Germany)
[5] đã phân tích và đưa ra mô hình Wifi hotspot cho một số Thành phố lớn trên thế
giới như: San Francisco, London, Portland,… Kết quả nghiên cứu được thể hiện
trong Hình 1.1 và Hình 1.2 bên dưới:

Hình 1.1: Mô hình phân bố các Wifi hotspot theo góc


4

Hình 1.2: Mô hình phân bố Wifi hotspot theo khoảng cách
Bảng 1.1: Các thông số phân tích và đánh giá mô hình Wifi hotspot

Bảng 1.1 là kết quả nghiên cứu cho các thành phố San Francisco, London,
Portland.
Dựa vào mô hình này ta tiến hành tìm hiểu thuật toán để xây dựng mô hình
Wifi hotspot tại các khu vực khảo sát: Thành phố Hồ Chí Minh, thủ đô Hà Nội và
thành phố Đà Nẵng.

5

Chương 2 - NGHIÊN CỨU MÔ HÌNH TOÁN CHO WIFI
HOTSPOT
Sự phân bố không gian của các điểm Wifi Hotspot được định nghĩa bằng một
phương pháp theo dõi Tracking như đề xuất trong [6]. Kết quả cho thấy rằng mật độ
cao nhất của điểm Wifi Hotspot tương ứng với khu vực dân cư tập trung và việc
phân phối các điểm Wifi hotspot tự nhiên có liên quan với mật độ dân số trong
thành phố, vì Wifi Hotspot đã được triển khai ở gần mỗi hộ gia đình, các văn
phòng, trung tâm mua sắm hoặc những nơi công cộng. Một mô hình phân bố của
các điểm Wifi Hotspot dựa trên phân phối mũ của mật độ dân số từ tính trung tâm
thành phố được phát triển trong bài báo. Căn cứ vào mô hình đã được nêu ra ở
Chương 1, ta tiến hành phân tích và tìm hiểu những yêu cầu cũng như công cụ cho
phép xây dựng mô hình toán cho Wifi hotspot cho các khu vực khảo sát: thành phố
Hồ Chí Minh, thủ đô Hà Nội và thành phố Đà Nẵng, ba thành phố này là đầu tàu
kinh tế, là nơi tập trung dân cư với mật độ cao và đại diện cho các khu vực năng
động, phát triển nhất Việt Nam.

2.1 Đặc điểm địa lí và phân bố dân cư các khu vực khảo sát
Để phân tích và đưa ra mô hình Wifi hotspot, ta tiến hành thu thập những
thông tin liên quan về những hotspot trong phạm vi thành phố Hồ Chí Minh, thủ đô
Hà Nội và thành phố Đà Nẵng. Trong bài này, các điểm Wifi hotspot được chọn là
khu vực nhà hàng, khách sạn, quán café nơi có lắp đặt những điểm truy cập Wifi
được cung cấp miễn phí và là những địa điểm công cộng có nhu cầu truy cập mạng
tập trung cho người sử dụng trong phạm vi khu vực khảo sát. Do việc phân bố vị trí
các Wifi hotspot có liên quan mật thiết đến đặc điểm riêng biệt của từng thành phố
nên ta cần xét đến đặc điểm địa lí của từng khu vực khảo sát để đưa ra mô hình
phân bố Wifi hotspot.

2.1.1 Nhu cầu sử dụng dữ liệu 3G và Internet tại Việt Nam
Tại Việt Nam, theo số liệu thống kê từ Sách Trắng tính đến hết năm 2013 thì
số lượng thuê bao 3G là 19.685.176 thuê bao tăng 157% so với năm 2010 (năm


6

2010 số lượng thuê bao là 7.669.544 thuê bao); số lượng người sử dụng Internet là
33.191.166 người sử dụng tăng 24% so với năm 2010 (năm 2010 số lượng người sử
dụng Internet là 26.784.035 người). Qua số liệu này, ngày càng có nhiều người dân
có nhu cầu sử dụng dữ liệu để truy cập Internet. Cụ thể nhu cầu sử dụng dữ liệu 3G
và Internet của Việt Nam từ năm 2009 đến hết năm 2013 được thể hiện tại Hình 2.1
và Hình 2.2 như sau:

Hình 2.1: Biểu đồ số thuê bao điện thoại di động 3G tại Việt Nam

Hình 2.2: Biểu đồ số người sử dụng Internet tại Việt Nam


7

2.1.2 Phương pháp thu thập các điểm Wifi hotspot
Để có thể đưa ra mô hình các Wifi hotspot, trước hết ta tiến hành thu thập
các Wifi hotspot sẵn có trong giới hạn khu vực khảo sát.
Bằng việc sử dụng công cụ Google Map ta có thể dễ dàng lấy được tọa độ
các điểm Wifi hotspot, cụ thể cho thành phố Hồ Chí Minh tôi thực hiện theo các
bước sau:


Bước 1: Truy cập vào />


Bước 2: Tìm kiếm vị trí các địa điểm muốn lấy tọa độ (ví dụ: Uỷ ban Nhân
dân thành phố Hồ Chí Minh)

Hình 2.3: Hướng dẫn tìm kiếm vị trí các điểm lấy tọa độ



Bước 3: Lấy tọa độ
Kích chuột phải vào biểu tượng chỉ ví trí cần lấy tọa độ, chọn đây là gì?

Hình 2.4: Hướng dẫn lấy tọa độ của một điểm xác định


8

Trường hợp trên, tọa độ của điểm cần lấy với vĩ độ và kinh độ tương ứng là
(10.776523, 106.991). Ngoài ra trong quá trình thu thập ta có thể sử dụng chức năng
lọc quán cafe, nhà hàng, khách sạn của Google.
Khởi đầu

Bước 1: Truy cập trang:
/>
Bước 2: Tìm kiếm vị trí các địa điểm
muốn lấy toạ độ

Bước 3: Lấy toạ độ
Kích chuột phải vào biểu tượng chỉ vị trí

cần lấy toạ độ, chọn “Đây là gì?”

Thu thập

Hình 2.5: Lưu đồ giải thuật các bước tìm thu thập tọa độ các Wifi hotspot

Để cung cấp mô hình phân bố các Wifi hotspot cho từng khu vực khảo sát
với những đặc trưng và địa lí và dân cư riêng biệt. Tại mỗi thành phố sẽ có một
điểm tham chiếu riêng tuỳ từng vị trí trong các khu vực khảo sát có mật độ dân số
cao cùng nhu cầu truy cập Internet lớn.

2.2 Thuật toán tính khoảng cách trong không gian địa lí
2.2.1 Công thức Haversine trong truy vấn tìm khoảng cách ngắn nhất
2.2.1.1 Công thức Haversine
Toạ độ địa lí một điểm bất kỳ trên mặt cầu (vĩ độ, kinh độ) tương ứng ( ,  )
được minh họa tại Hình 2.6:


9

Hình 2.6: Tọa độ địa lí (vĩ độ, kinh độ) của một điểm bất kỳ

Từ đó với hai điểm A và B thuộc mặt cầu có bán kính R, với tọa độ địa lí (vĩ
độ, kinh độ) tương ứng  1 , 1  , (2 , 2 ) .Ta có công thức [9]:

d
hav    hav(2  1 )  cos(1 ) cos( 2 )hav(2  1 ),
R

(2.1)

Trong đó: hav là công thức haversine được xác định bởi:
   1  cos( )
hav( )=sin 2   
,
2
2

(2.2)

Ta có công thức tính khoảng cách đường tròn lí tưởng–Great Circle
Distance-C như sau:
d =2R arcsin( h )
=2R arcsin hav( )  cos(1 ) cos(2 )hav( )

(2.3)


  
   
=2R arcsin  sin 2 
 cos(1 ) cos(2 ) sin 2 

  .

2
2







Như vậy, bỏ qua tính chất Elip không đáng kể của bề mặt trái đất, ta có thể
áp dụng công thức Haversine trong các hàm tính toán về khoảng cách trong thông
tin địa lý với dữ liệu địa lý thông thường và R  6371 km..


10

Hình 2.7: Hình dạng Elip của trái đất

2.2.1.2 Công thức Havesine trong truy vấn tìm khoảng cách ngắn nhất
Công thức Haversine ứng dụng trong thuật toán tính toán khoảng cách giữa
hai điểm trong không gian tọa độ địa lí. Giả sử, có hai điểm A và B với tọa độ địa lí
tương ứng  1 , 1  ,  2 , 2  ta có công thức tính khoảng cách và góc giữa hai
điểm như sau:


Khoảng cách giữa hai điểm  1 , 1  và  2 , 2  được tính theo công thức:
d =R.c,

(2.4)

Với:
  
2   
h= sin 2 
  cos(1 ) cos(2 )sin 


 2 
 2 
c=2atan2( h , 1  h ).



Góc giữa hai điểm  1, 1  và  2, 2  :

 =atan2((sin  ).cos 1 ,cos 2 .sin 1  sin 2 .cos 1.cos  ).

(2.5)

2.2.2 Phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov
Để mô hình hóa những vấn đề dựa trên thực nghiệm (ở đây là mô hình hóa
góc và khoảng cách), ta cần dùng một phép kiểm thử cho phép so sánh kết quả lí
thuyết (hypothesis) với thực nghiệm (empirical) để cho biết liệu rằng, theo kết quả
mô phỏng, ta nên chấp nhận hay bác bỏ giả thiết đặt ra.


11

Các thử nghiệm Kolmogorov-Smirnov dựa trên các chức năng phân phối tích
lũy và có thể được sử dụng để kiểm tra xem liệu hai phân phối thực nghiệm khác
nhau hoặc liệu một phân phối thực nghiệm là khác nhau từ phân phối lý tưởng.
Với những tính chất trên, việc sử dụng phép kiểm định KolmogorovSmirnov cho phép xác định sai số tuyệt đối lớn nhất của một tổng thể so với dự báo
cho trước-giá trị kiểm định Kolmogorov-Smirnov ( D ) của góc và khoảng cách từ
Wifi hotspot bất kì đến điểm tham chiếu là trung tâm thành phố.

2.3 Các mô hình phân bố Wifi hotspot
Sau khi phân tích những yêu cầu và những yếu tố ảnh hưởng cũng như cho

phép đưa ra mô hình các Wifi hotspot, ta tiến hành nghiên cứu thuật toán để áp
dụng cho các Wifi hotspot tại các khu vực khảo sát.

2.3.1 Mô hình Wifi hotspot theo góc
Tương ứng với một điểm Wifi hotspot ( ,  ) và trung tâm thành phố
C(c , c ) dựa vào công thức (2.5) góc giữa hai điểm bất kỳ A và B ta được:

 =atan2((sin  ).cos  , cos c .sin   sin c .cos .cos  )).

(2.6)

Hàm mật độ xác suất của biến  tuân theo hàm mật độ xác suất của phân
phối đều liên tục và được biểu diễn lại như sau:
 1
, a   b

f ( )   b  a
,

  a,   b
0,

(2.7)

trong đó:  là biến ngẫu nhiên liên tục, a là giá trị cực tiểu, b là giá trị cực đại.
Từ công thức (2.7), ta được hàm phân bố tích lũy (CDF) của biến  như sau:
0,
  a

F ( )= 

,
b

a

1,

 a  
.

(2.8)

 b

Trong phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov từ số liệu mẫu thu thập được là
các giá trị ngẫu nhiên x1 , x2 ,....xN ta tiến hành xây dựng hàm phân phối tích lũy thực


12

nghiệm (Empirical cumulative distribution function) cho phép xác định dạng phân
bố của tập dữ liệu x . Cụ thể như sau:

1 N
1
F '( x)  1xi  x 
N i 1
N

1,

(2.9)

xi  x

trong đó: x là tập các giá trị góc  và N là số lượng điểm Wifi hotspot của từng
khu vực khảo sát.

2.3.2 Mô hình Wifi hotspot theo khoảng cách
Khoảng cách từ một địa điểm Wifi hotspot bất kì ( ,  ) và trung tâm thành
phố C(c , c ) được xác định theo công thức (2.4) Haversine:
R  6371 km
     c
    c
 h =sin 2 ( /2)  cos( ) cos(c )sin 2 (  / 2)

(2.10)

c =2atan2( h , 1  h )
d =R*c,

trong đó d là khoảng cách giữa mỗi điểm Wifi khảo sát đến trung tâm thành phố.
Hàm mật độ xác suất của biến d (khoảng cách giữa mỗi điểm Wifi được
khảo sát đến trung tâm thành phố) tuân theo hàm mật độ xác suất của phân bố mũ
hoặc phân bố Gamma và được trình bày như sau:


Trường hợp 1, hàm mật độ xác suất của biến d tuân theo hàm phân phối mũ:

Hàm mật độ xác suất với biến d sẽ có dạng:
 e d , d  0
f  d ;   
,
d <0
0,

(2.11)

Trong đó:   0 là tham số của phân bố, thường được gọi là tham số tỉ
lệ (rate parameter). Phân bố được hỗ trợ trên khoảng [0; ) .
Khi đó, hàm phân bố tích lũy (CDF) của biến d với tham số  được định
nghĩa như sau:


13

1  e  d , d  0
F  d ;   
.
d< 0
0,



(2.12)

Trường hợp 2, tương ứng hàm mật độ xác suất của biến d tuân theo hàm
mật độ xác suất phân phối Gamma theo hai thông số  và  :
f  d ; ,   

  d  1e d 
, d  0;  ,   0.
  

(2.13)

Khi đó, phân phối tích lũy (CDF) của hàm phân phối Gamma theo biến d
được xác định bởi:
F(d ,  ,  ) 

 ( ,  d )
.
( )

(2.14)

Trong phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov từ số liệu mẫu thu thập được là
các giá trị ngẫu nhiên x1 , x2 ,....xN ta tiến hành xây dựng hàm phân phối tích lũy thực
nghiệm (Empirical cumulative distribution function) cho phép xác định dạng phân
bố của tập dữ liệu x . Cụ thể như đã trình bày trong công thức (2.9), đối với trường
hợp mô hình phân phối Wifi hotspot theo khoảng cách thì x đóng vai trò là tập các
giá trị khoảng cách d .
Ta sẽ nhận xét xem dạng phân bố dữ liệu có xu hướng tuân theo quy luật
hàm phân phối mũ (Exponential distribution) và phân phối Gamma (Gamma
distribution) hay không?
Tương tự như trường hợp tạo mô hình phân bố Wifi hotspot theo góc, để
kiểm tra sự sai lệch giữa lí thuyết và thực nghiệm, bằng các thông số thu được từ
phép kiểm định Kolmogorov-Smirnov ta kết hợp hàm phân phối tích lũy của hàm
phân phối mũ (Exponential) và hàm phân phối tích lũy của hàm phân phối Gamma

để so sánh và đối chiếu.

2.3.3 Tính giá trị sai số
Như đã trình bày ở Chương 1, để kiểm tra độ chính xác của mô hình đưa ra
ta áp dụng hai thông số cho phép đánh giá mức độ chính xác của mô hình theo phép


14

kiểm thử Kolmogorov-Smirnor là giá trị kiểm thử Kolmogorov-Smirnor ( D) và giá
trị sai số tuyệt đối trung bình tương ứng (the mean absolute error - mae ).

Hình 2.8: Giá trị chênh lêch D giữa lí thuyết và thực nghiệm

2.3.3.1 Tính giá trị kiểm thử Kolmogorov-Smirnor


Cơ sở lí thuyết
Với một chuỗi các giá trị xảy ra một cách ngẫu nhiên và liên tục

x1 , x2 ,..., xN và với một hàm CDF của hàm F '( x) . Trường hợp nếu muốn kiểm
tra giả thiết rằng liệu F '( x ) có thỏa mãn:
F '( x)  F ( x), x,

(2.15)

với F ( x) là một hàm đã biết trước.
Khi đó, ta sử dụng phép kiểm thử Kolmogorov-Smirnov với thông số kiểm
thử D được xác định bởi:

D  sup F '( x)  F ( x) ,
xR

(2.16)

trong đó: sup là phép toán lấy cận trên x  R và F '( x) là phân phối tích lũy thực
nghiệm (Empirical cumulative distribution) được xác định bởi (2.9):


Đối với mô hình Wifi hotspot theo góc : F ( x) là hàm phân phối đều được
xây dựng và tính toán qua dữ liệu đầu vào. Khi đó theo công thức (2.16) các
tính toán được thể hiện ở Bảng 2.4 sau:


15

Bảng 2.4: Tính toán các số liệu cho mô hình Wifi hotspot theo góc



(rad)

F '( )

F ( )

D  F '( )  F ( )

-2.4102

0

0.003676

0.0037

1.1051

0.002

0.007353

0.0053

0.2265

0.0059

0.011029

0.0051

-0.6178

0.0169

0.014706

0.0022

0.9238

0.0197

0.018382

0.0013

-2.9824

0.0221

0.022059

0.00004

-2.4623

0.0507

0.025735

0.0243

Với  là góc tương ứng hợp bởi vị trí Wifi hotspot khảo sát đến trung tâm
thành phố và được tính theo công thức (2.6).
Để đánh giá giả thuyết đưa ra được chấp nhận hay bác bỏ đối với phép kiểm
định Kolmogorov- Smirnov một mẫu ta sẽ tiến hành so sánh D và D ( D là giá trị
ngưỡng kiểm thử mà tại đó giá trị D là giá trị sai lệch được tính toán thông qua số
liệu thực tế và lý thuyết sẽ được so sánh với giá trị chuẩn này để quyết định chấp

nhận hay bác bỏ giả thiết đề xuất trước đó) tương ứng với số lượng N điểm khảo
sát và bảng Kolmogorov – Smirnov Table (Bảng 2.5) sẽ xảy ra 2 trường hợp, cụ thể
như sau:


Nếu D  D thì giả thuyết đưa ra được chấp nhận.



Nếu D  D thì giả thuyết đưa ra bị bác bỏ.
Trong trường hợp ví dụ này ta tính được: D  sup F ' ( )  F ( )  0.0243 .
xR

Với N  7 và   0.2 thì D  0.322 so sánh với D  0.0243 thì giả thuyết được


16

chấp nhận hay mô hình Wifi hotspot phân bố theo góc tuân theo hàm phân phối đều
như giả thiết đã nêu ra.
Bảng 2.5: Bảng Kolmogorov-Smirnor.

Tương tự mô hình phân bố Wifi hotspot theo góc, với mô hình phân bố Wifi
hotspot theo khoảng cách ta cũng thực hiện các bước như trên. Tuy nhiên, F ( x ) lần
lượt là hàm phân phối mũ và hàm phân phối Gamma.

2.3.3.2 Tính giá trị sai số trung bình

mae 

D1  D2  ...  DN
,
N

(2.17)

trong đó D  F ' ( )  F ( ) ta tính được mae cho mô hình phân bố wifi hotspot
theo góc và khoảng cách.

2.4 Giới hạn mô hình Wifi hotspot cho thành phố
2.4.1 Tầm phủ sóng của Wifi
Tầm phủ sóng của Wifi là giới hạn mà tại đó các thiết bị di động còn khả
năng truy cập và sử dụng Wifi.
Tầm phủ sóng của Wifi phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm cường độ, địa
hình, ... Trong truyền sóng vô tuyến nói chung và sóng Wifi nói riêng, khoảng cách
mà tín hiệu truyền đi sẽ được xa hơn trong môi trường không có vật cản hay thiết bị
gây nhiễu và ngược lại. Giả sử, với tầm hoạt động của Wifi vào khoảng 100m, trong


17

khu vực thành phố khảo sát sẽ bị ảnh hưởng bởi cường độ Wifi của những thành
phố lân cận. Do đó, để đảm bảo hiệu suất hoạt động khi truy cập Wifi đối với người
sử dụng, vấn đề đặt ra là chỉ đảm bảo lựa chọn những Wifi hoạt động trong phạm vi
thành phố, loại bỏ những ảnh hưởng của Wifi từ khu vực lân cận.
Để giải quyết vấn đề này, ta áp dụng phương pháp chấp nhận hay loại trừ
(Accept-Reject). Cụ thể, chỉ chấp nhận những Wifi hoạt động trong thành phố đồng
thời loại bỏ những ảnh hưởng của Wifi của từ khu vực lân cận. Tuy nhiên, việc áp
dụng phương pháp này dẫn đến làm giảm (truncated) sự phân bố của mô hình đã

Lân cận

.

.

Tp.HCM

.

được nêu ra trước đó.

Lân cận

Hình 2.9: Ảnh hưởng của phạm vi hoạt động của Wifi tại khu vực khảo sát với các
thành phố lân cận

Hình trên cùng mô tả phạm vi hoạt động của Wifi trong phạm vi thành phố Hồ
Chí Minh (bao gồm Wifi hotspot đặt tại thành phố và khu vực lân cận).


E (Exponential) và G (Gamma): Khu vực màu xanh chỉ những Wifi hotspot
đặt tại thành phố Hồ Chí Minh, được giới hạn bởi đường biên màu đen ngăn
cách những ảnh hưởng của Wifi hotspot lân cận được thể hiện bằng những
chấm đỏ theo hàm Exponential.



Et (Exponential) và Gt (Gamma): Sau khi thực hiện phương pháp loại trừ,
loại bỏ những vùng phủ sóng từ Wifi khu vực lân cận nằm ngoài vùng thành

phố Hồ Chí Minh.


18

2.4.2 Hàm phân bố giảm (Truncation distribution)
Trong xác suất và thống kê, phân phối giảm (phân phối cắt) là phân phối xác
suất của một biến ngẫu nhiên phân phối chuẩn có giá trị hoặc là bị chặn dưới hoặc ở
trên (hoặc cả hai). Phân phối chuẩn cụt có ứng dụng rộng rãi trong các thống kê và
kinh tế lượng.
Trong bài toán áp dụng phương pháp chấp nhận hay loại trừ (Accept-Reject),
ta áp dụng phương pháp bằng cách giới hạn (cắt bớt) một khoảng cách d sao cho
mọi điểm truy cập trong phạm vi của khu vực khảo sát không bị ảnh hưởng bởi Wifi
hotspot của khu vực lân cận.
2.4.3 Mô hình giới hạn khoảng cách trong phạm vi thành phố
Trước hết, xác định điểm tham chiếu là trung tâm thành phố với tọa độ
C c , c  , một điểm bất kì được tạo thành bằng cách tạo hàm phân bố đều theo góc,

và hàm phân bố mũ hay Gamma theo khoảng cách. Khi đó, tọa độ vĩ độ và kinh độ
( ,  ) được tính bằng cách biến đổi ngược, từ đó ta có:

  arcsin(sin c .cos

d
d
 cos c .sin .cos  )
rE
rE

d

d
  c  atan2(sin .sin .cos c , cos  sin c .sin  )
rE
rE

(2.18)

Dựa vào bản đồ vị trí của các khu vực khảo sát, ta thấy rằng để loại bỏ hoàn
toàn ảnh hưởng của Wifi từ lân cận, ta phải giới hạn lại khoảng cách d . Giả sử,
khoảng cách từ điểm tham chiếu đến các thành phố tiếp giáp bao gồm thành phố
Biên Hòa, thành phố Thủ Dầu Một, thành phố Bà Rịa Vũng Tàu,… lần lượt là
d1 , d 2 , d3 ,..., d N , khi đó để đàm bảo mọi vị trí mà người sử dụng truy cập Wifi đều

không bị ảnh hưởng bởi phạm vi phủ sóng Wifi từ những thành phố này, ta phải
giới hạn một khoảng:

d  d min  d1; d 2 ; d3 ;....; d N 

(2.19)


19

Trong bản đồ Hình 2.10, giả sử tầm phủ sóng của Wifi là 100m và Wifi gần
nhất nằm ở biên giới giữa hai thành phố, ta giới hạn lại khoảng cách d  dm với d m
là khoảng cách gần nhất từ trung tâm thành phố Hồ Chí Minh đến biên giới thành
phố Biên Hoà. Tương tự cho thành phố Đà Nẵng và thủ đô Hà Nội.

Hình 2.10: Khoảng cách từ trung tâm thành phố đến điểm giới hạn Wifi

2.5 Khoảng cách đến hotspot gần nhất
2.5.1 Đặt vấn đề
Việc bố trí, lắp đặt và cung cấp các điểm truy cập Wifi đều tùy thuộc vào
nhu cầu sử dụng, ở các thành phố lớn, do yêu cầu công việc cũng như các hoạt động
cần sử dụng Internet, nhu cầu sử dụng Wifi cũng trở nên cấp thiết và do đó ở khu
vực trung tâm thành phố luôn là nơi có nhu cầu sử dụng cao nhất. Vậy nên vấn đề
đặt ra là đưa ra mô hình có thể xác định được các Wifi hotspot có thể sử dụng được,
đồng nghĩa với việc giới hạn hơn nữa khoảng cách từ một Wifi hotspot đến trung
tâm tâm thành phố.
2.5.2 Phương pháp thực hiện
Lấy ngẫu nhiên một số lượng Wifi hotspot trong bán kính 3 km gần nhất tính
từ trung tâm thành phố từ dữ liệu đã thu thập ở trên. Dùng phép kiểm định
Kolmogorov-Smirnov tương tự như đã trình bày ở Mục 2 và Mục 3, ta sẽ thu được
dạng phân bố.


20

Chương 3 - MÔ PHỎNG & ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ
3.1 Mô phỏng
3.1.1 Kết quả tính toán các thông số và đánh giá
Dựa trên mô hình toán Wifi hotspot theo góc và theo khoảng cách được trình
bày ở Mục 3.1, Mục 3.2 và kết hợp với công thức tính sai số tại Mục 3.3 trong
Chương 2 ta tiến hành tính toán và thu được kết quả theo Bảng 3.1 sau:
Bảng 3.1: Tổng hợp giá trị thông số cho mô hình Wifi hotspot theo góc và khoảng
cách khu vực khảo sát và khu vực đã được công bố

Qua số liệu tính toán trên các khu vực khảo sát là 3 thành phố: Hồ Chí Minh,
Hà Nội và Đà Nẵng so với 3 thành phố: San Francisco, London và Portland đã được
khảo sát trước đó, ta có thể nhận xét rằng các số liệu tính toán với các thông số đưa

21

ra tại Chương 1 có giá trị xấp xỉ nhau. Cụ thể như được thể hiện trong Bảng 3.1,
phần sai lệch về thông số  ,  và  có thể phản ánh rằng vùng diện tích của khu
vực khảo sát và khu vực so sánh đối chiếu có sự chênh lệch lớn, nhưng các thông số
đánh giá giữa lý thuyết thực nghiệm như D , DE , DG thì tương đối chính xác và
phản ánh đúng bản chất của vấn đề đưa ra.
Từ số liệu đã thu thập của các khu vực khảo sát, ta tiến hành mô phỏng và
đưa ra đánh giá cho từng mô hình đề xuất ở Chương 2.
3.1.2 Mô phỏng mô hình phân bố Wifi hotspot thực nghiệm theo góc
Dựa trên mô hình toán Wifi hotspot theo góc được trình bày ở Mục 3.1
Chương 2 , ta tiến hành xây dựng giải thuật để mô phỏng và kết hợp với dữ liệu đầu
vào:  và  tương ứng lần lượt là vĩ độ và kinh độ của các điểm Wifi theo từng
khu vực khảo sát. Ta được kết quả của mô hình thực nghiệm Wifi hotspot theo góc
so sánh với lý thuyết như Hình 2.18 sau:

Hình 3.1: Phân bố Wifi hotspot thực nghiệm theo góc các khu vực khảo sát

Từ kết quả đó, ta đưa ra kết luận chấp nhận giả thuyết đặt ra hay mô hình
Wifi hotspot theo góc phân bố theo quy luật hàm phân phối đều cho cả 3 khu vực
khảo sát là thành phố Hồ Chí Minh, thủ đô Hà Nội và thành phố Đà Nẵng.
Tuy nhiên, việc còn tồn tại một sai số giữa mô hình được tạo nên từ thực tế
(empirical) và theo giả thiết mô phỏng (hypothesis) gây ra bởi trên thực tế các điểm


22

Wifi hotspot phân bố một cách ngẫu nhiên phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: mật độ

dân số, địa hình, diện tích thành phố.
Nói một cách dễ hiểu theo lí thuyết, hàm phân bố đều được thể hiện một
cách liên tục. Tuy nhiên trên thực tế, có những điểm mà người ta không thể bố trí
các Wifi hotspot bởi tại đó là diện tích mặt nước hay các vật cản không cho phép
lắp đặt cùng với những đặc điểm phát triển cũng như phân bố dân cư của từng vùng.

3.1.3 Mô phỏng mô hình phân bố Wifi hotspot thực nghiệm theo khoảng
cách
Dựa trên mô hình toán Wifi hotspot theo góc được trình bày ở Mục 3.2
Chương 2 , ta tiến hành xây dựng giải thuật để mô phỏng và kết hợp với dữ liệu đầu
vào:  và  được đặt tương ứng là rphi và rlambda lần lượt là vĩ độ và kinh độ của
các điểm Wifi theo từng khu vực khảo sát. Ta được kết quả của mô hình thực
nghiệm Wifi hotspot theo khoảng cách so sánh với lý thuyết lần lượt cho 3 khu vực
khảo sát, cụ thể như Hình 3.2, Hình 3.3, Hình 3.4 sau:

Hình 3.2: Phân bố Wifi hotpot HCM theo khoảng cách giữa lí thuyết và thực nghiệm


23

Hình 3.3: Phân bố Wifi hotpot HNI theo khoảng cách giữa lí thuyết và thực nghiệm

Hình 3.4: Phân bố Wifi hotpot DNG theo khoảng cách giữa lí thuyết và thực nghiệm

Với giá trị sai số trung bình giữa lí thuyết và thực nghiệm được thể hiện
trong Bảng 3.1 giá trị sai số càng lớn ở những khoảng cách càng lớn.
Tuy nhiên, cũng giống như mô hình phân bố Wifi hotspot theo góc, việc còn
tồn tại một sai số giữa mô hình được tạo nên từ thực tế (empirical) và theo giả thiết
mô phỏng (hypothesis) gây ra bởi trên thực tế các điểm Wifi hotspot phân bố một
cách ngẫu nhiên phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: mật độ dân số, địa hình, diện tích

thành phố,… Đồng thời, đặc điểm này ở mỗi Thành phố cũng khác nhau. Do đó,
ứng với mỗi thành phố mà có những giá trị khác nhau cho mô hình.