Nghiên cứu phát triển một số thuật toán tối ưu hóa vùng phủ sóng và năng lượng của mạng cảm biến không dây trong môi trường 3 chiều

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
-------------------------------

Đặng Thanh Hải

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN
TỐI ƯU HÓA VÙNG PHỦ SÓNG VÀ NĂNG LƯỢNG
CỦA MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
TRONG MÔI TRƯỜNG 3 CHIỀU

LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC

Hà Nội, 2017


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
-------------------------------

Đặng Thanh Hải

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN
TỐI ƯU HÓA VÙNG PHỦ SÓNG VÀ NĂNG LƯỢNG
CỦA MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
TRONG MÔI TRƯỜNG 3 CHIỀU
Chuyên ngành:
Mã số:

Cơ sở toán cho tin học
62460110

LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. PGS.TS. Lê Trọng Vĩnh
2. TS. Lê Hoàng Sơn

Hà Nội, 2017


LỜI CAM ĐOAN
Nghiên cứu sinh cam đoan luận án này là công trình nghiên cứu của chính
mình dƣới sự hƣớng dẫn của tập thể cán bộ hƣớng dẫn. Luận án có sử dụng thông
tin trích dẫn từ nhiều nguồn tham khảo khác nhau và các thông tin trích dẫn đƣợc
ghi rõ nguồn gốc. Các số liệu, kết quả trong luận án là trung thực và chƣa từng đƣợc
công bố trong các công trình nghiên cứu của bất kỳ tác giả nào khác.

Nghiên cứu sinh

Đặng Thanh Hải

i


LỜI CẢM ƠN
Lời đầu tiên, nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các thầy giáo
hƣớng dẫn, PGS.TS. Lê Trọng Vĩnh và TS. Lê Hoàng Sơn, đã định hƣớng khoa học
và tận tâm giúp đỡ, chỉ bảo trong suốt quá trình hoàn thành luận án này tại trƣờng
Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội.
Nghiên cứu sinh chân thành cảm ơn các nhà khoa học, tác giả các công trình

nghiên cứu đƣợc trích dẫn, tham khảo trong luận án này, đây là những kiến thức cơ
sở để Nghiên cứu sinh phát triển và hoàn thiện các công bố của mình.
Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, lãnh đạo Khoa ToánCơ- Tin, các thầy cô giảng viên, đồng nghiệp Bộ môn Tin học, Trung tâm tính toán
hiện năng cao, trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội đã
tạo điều kiện thuận lợi nhất để nghiên cứu sinh hoàn thành chƣơng trình học tập và
thực hiện luận án nghiên cứu khoa học của mình.
Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu trƣờng Đại học Đà
Lạt, tập thể cán bộ, giảng viên Khoa Công nghệ Thông tin nơi nghiên cứu sinh công
tác và các bạn bè thân thiết đã luôn tạo điều kiện, động viên, khuyến khích để
Nghiên cứu sinh hoàn thành luận án này.
Cuối cùng, nghiên cứu sinh chân thành bày tỏ lòng cảm ơn tới gia đình đã
kiên trì, chia sẻ, động viên nghiên cứu sinh trong suốt quá trình học tập và hoàn
thành luận án này.

Nghiên cứu sinh
Đặng Thanh Hải

ii


MỤC LỤC
0 MỞ ĐẦU ............................................................................................................................ 1
1 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY.................................... 5
1.1. Mạng cảm biến không dây .......................................................................................... 5
1.1.1. Khái niệm............................................................................................................. 5
1.1.2. Cấu trúc nút cảm biến .......................................................................................... 5
1.1.3. Cấu trúc mạng cảm biến không dây .................................................................... 8
1.1.4. Mạng cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều ......................................................... 10
1.1.5. Hố mạng và vật cản ........................................................................................... 11
1.2. Hai bài toán quan trọng trong mạng cảm biến không dây và các nghiên cứu

liên quan........................................................................................................................... 14
1.2.1. Bài toán tối ƣu phủ sóng .................................................................................... 14
1.2.2. Bài toán tối ƣu năng lƣợng mạng ...................................................................... 20
1.3. Kết luận chƣơng........................................................................................................ 29
2 CHƢƠNG 2. TỐI ƢU VÙNG PHỦ SÓNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
TRÊN ĐỊA HÌNH 3 CHIỀU................................................................................................ 30
2.1. Đề xuất mô hình mạng cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều ..................................... 30
2.2. Bài toán tối ƣu vùng phủ sóng trong môi trƣờng 3 chiều ......................................... 35
2.2.1. Nội suy độ cao của một điểm trong địa hình ..................................................... 35
2.2.2. Phƣơng pháp xác định vật cản LoS cải tiến ....................................................... 36
2.2.3. Xác định hố mạng vật lý cho mô hình ............................................................... 38
2.3. Thuật toán PSO cho bài toán tối ƣu vùng phủ sóng trong môi trƣờng 3 chiều ........ 40
2.3.1. Sơ lƣợc về tối ƣu tiến hóa và thuật toán tối ƣu bầy đàn .................................... 40
2.3.2. Thuật toán PSO cho bài toán tối ƣu hóavùng phủ sóng .................................... 43
2.4. Đánh giá độ phức tạp của thuật toán PSO_3WSN ................................................... 46
2.5. Kết quả thực nghiệm ................................................................................................. 46
2.5.1. Đánh giá thuật toán xác định hố mạng vật lý .................................................... 46
2.5.2. Đánh giá thuật toán tối ƣu phủ sóng PSO_3WSN ............................................. 49
2.6. Kết luận chƣơng........................................................................................................ 57

iii


3 CHƢƠNG 3. TỐI ƢU NĂNG LƢỢNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
TRÊN ĐỊA HÌNH 3 CHIỀU................................................................................................ 58
3.1. Mô hình hóa việc tiêu thụ năng lƣợng cho mạng cảm biến trong môi trƣờng
3 chiều .............................................................................................................................. 59
3.2. Bài toán tối ƣu hóa năng lƣợng cho mạng cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều ....... 63
3.3. Thiết kế giải pháp tối ƣu năng lƣợng mạng cảm biến .............................................. 63
3.3.1. Ý tƣởng .............................................................................................................. 63

3.3.2. Thuật toán .......................................................................................................... 64
3.4. Thiết kế giải pháp tối ƣu năng lƣợng kết hợp chọn nút CH ..................................... 65
3.4.1. Ý tƣởng .............................................................................................................. 65
3.4.2. Thuật toán .......................................................................................................... 66
3.5. Thiết kế giải pháp tối ƣu năng lƣợng kết hợp cân bằng năng lƣợng ........................ 67
3.5.1. Ý tƣởng .............................................................................................................. 67
3.5.2. Thuật toán FCM- PSOEB .................................................................................. 68
3.6. Kết quả và đánh giá thực nghiệm ............................................................................. 69
3.6.1. Môi trƣờng thực nghiệm .................................................................................... 69
3.6.2. Đánh giá giải pháp tối ƣu năng lƣợng bằng phân cụm mờ ................................ 69
3.6.3. Đánh giá giải pháp tối ƣu năng lƣợng kết hợp lựa chọn nút chủ ....................... 77
3.6.4. Đánh giá giải pháp tối ƣu năng lƣợng kết hợp cân bằng năng lƣợng ................ 82
3.7. Kết luận chƣơng........................................................................................................ 84
4 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN ........................................................................ 85
5 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN
ĐẾN LUẬN ÁN .................................................................................................................. 87
6 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................................ 88
7 PHỤ LỤC A ..................................................................................................................... 99

iv


DANH MỤC BẢNG
Bảng 1-1. Phân loại cảm biến theo khả năng cảm nhận ........................................................ 7
Bảng 1-2. Thuật toán LEACH ............................................................................................. 22
Bảng 1-3. Thuật toán LEACH-C ......................................................................................... 24
Bảng 1-4. Thuật toán phân cụm dùng K-Means .................................................................. 26
Bảng 1-5. Thuật toán FCM .................................................................................................. 27
Bảng 2-1. Thuật toán LoS cải tiến ....................................................................................... 37
Bảng 2-2. Thuật toán xác định hố mạng vật lý .................................................................... 39

Bảng 2-3. Thuật toán PSO ................................................................................................... 42
Bảng 2-4. Ứng dụng thuật toán PSO tìm vị trí cảm biến tối ƣu .......................................... 44
Bảng 2-5. Hàm tính giá trị thích nghi .................................................................................. 45
Bảng 2-6. Kết quả thực nghiệm thuật toán phát hiện hố mạng vật lý ................................. 47
Bảng 2-7. Kết quả thuật toán phát hiện hố mạng vật lý với κ=370 ..................................... 48
Bảng 2-8. Kết quả thuật toán phát hiện hố mạng vật lý với ∆=6......................................... 49
Bảng 2-9. Mô tả các tham số đầu vào .................................................................................. 50
Bảng 2-10. Khả năng phủ sóng của thuật toán .................................................................... 52
Bảng 2-11. Khả năng phủ sóng của thuật toán với các phân phối khác nhau ..................... 53
Bảng 2-12. Khả năng phủ sóng của thuật toán với các tham số PSO khác nhau ................ 54
Bảng 2-13. Khả năng phủ sóng của thuật toán với tỉ lệ điểm lƣới lấy mẫu khác nhau ....... 56
Bảng 3-1. Thuật toán FCM cải tiến gọi FCM-3WSN ......................................................... 64
Bảng 3-2. Thuật toán PSO chọn CH gọi là FCM-PSO........................................................ 66
Bảng 3-3. Thuật toán cân bằng năng lƣợng giữa các cụm FCM-PSOEB ........................... 68
Bảng 3-4. Các tham số của thuật toán ................................................................................. 69
Bảng 3-5. Năng lƣợng tiêu thụ của mạng với các thuật toán khác nhau (joule).................. 71
Bảng 3-6. Thời gian chạy của thuật toán ............................................................................. 71
Bảng 3-7. Thời gian chạy trung bình của các thuật toán với số cảm biến khác nhau ......... 74
Bảng 3-8. Thời gian chạy trung bình của các thuật toán với các phân phối cảm biến ........ 76
Bảng 3-9. Thời gian chạy trung bình các thuật toán với số cụm khác nhau ........................ 77
Bảng 3-10. Tỉ lệ kết nối giữa các CH và BS với số cụm 20% số cảm biến ........................ 80
Bảng 3-11. Tỉ lệ kết nối giữa các non-CH và CH với số cụm 20% số cảm biến ................ 81
Bảng 3-12. Năng lƣợng tiêu thụ mạng với các thuật toán ................................................... 82
Bảng 7-1. Mô tả tóm tắt hình thái của các địa hình ........................................................... 100

v


DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ
Hình 1-1. Mạng cảm biến không dây .................................................................................... 5

Hình 1-2. Các thành phần cơ bản của nút cảm biến .............................................................. 7
Hình 1-3. Mô hình cấu trúc hình sao ..................................................................................... 8
Hình 1-4. Mô hình cấu trúc phân cấp .................................................................................... 9
Hình 1-5. Mô hình cấu trúc tập trung .................................................................................. 10
Hình 1-6. Hai mô hình DEM thông dụng ............................................................................ 11
Hình 1-7. Cách xác định vật cản trong địa hình .................................................................. 14
Hình 1-8. Tối ƣu phủ sóng dùng sơ đồ Voronoi .................................................................. 15
Hình 1-9. Tối ƣu phủ sóng dùng hình học mẫu ................................................................... 15
Hình 1-10. Mô hình cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều ..................................................... 16
Hình 1-11. Thuật toán Voronoi trong 3 chiều ..................................................................... 17
Hình 1-12. Tăng vùng phủ sóng bằng cách chỉnh hƣớng và góc ........................................ 18
Hình 1-13. Mô hình cảm biến với vật cản ........................................................................... 19
Hình 1-14. Mô hình cảm biến với khái niệm tầm nhìn........................................................ 19
Hình 2-1. Biểu diễn các góc của cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều ................................. 31
Hình 2-2. Đại diện hố mạng trong địa hình ......................................................................... 32
Hình 2-3. Xác định hố mạng vật lý...................................................................................... 39
Hình 2-4. Hố mạng vậy lý đƣợc phát hiện trên một số địa hình ......................................... 48
Hình 2-5. Các phân phối điểm lƣới lấy mẫu trong địa hình ................................................ 51
Hình 2-6. Khả năng phủ sóng với các phân bố khác nhau .................................................. 54
Hình 2-7. Khả năng phủ sóng với các bộ tham số khác nhau thuật toán PSO .................... 55
Hình 2-8. Khả năng phủ sóng với tỉ lệ điểm lƣới lấy mẫu khác nhau ................................. 56
Hình 3-1. Lƣu đồ giải pháp xây dựng topo WSN tối ƣu năng lƣợng .................................. 59
Hình 3-2. Phân phối các cảm biến ....................................................................................... 70
Hình 3-3. Năng lƣợng tiêu thụ trung bình với các số cảm biến khác nhau (joule).............. 72
Hình 3-4. Năng lƣợng tiêu thụ trung bình với các phân phối cảm biến khác nhau(joule) .. 74
Hình 3-5. Năng lƣợng tiêu thụ trung bình với số cụm khác nhau(joule)............................. 76
Hình 3-6. Tỉ lệ phần trăm CH kết nối tới BS với số cảm biến khác nhau ........................... 78
Hình 3-7. Tỉ lệ phần trăm non-CH kết nối tới CH với số cảm biến khác nhau .................. 78
Hình 3-8. Tỉ lệ phần trăm CH kết nối tới BS với các phân phối khác nhau ........................ 79

vi


Hình 3-9. Tỉ lệ phần trăm non-CH kết nối tới CH với các phân phối khác nhau ............... 79
Hình 3-10. Tỉ lệ phần trăm non-CH kết nối tới CH với các phân phối khác nhau ............. 79
Hình 3-11. Năng lƣợng tiêu thụ của mạng bởi các thuật toán(joule) .................................. 83
Hình 3-12. Giá trị trung bình tỉ lệ các kết nối ...................................................................... 83
Hình 7-1. Minh họa các địa hình DEM của Việt Nam ........................................................ 99

vii


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT
STT

Viết tắt

Tiếng Anh

Tiếng Việt

1

ACO

Ant Colony Optimization

Thuật toán tối ƣu đàn kiến

2

AHP

Analytical Hierarchy Process

Quá trình phân tích phân cấp

3

APTEEN

Adaptive Periodic Threshold

Giao thức hiệu quả năng

Energy Efficient Sensor Network

lƣợng thích ứng ngƣỡng

Protocol

cảm biến

4

BS

Base Station

Trạm cơ sở

5

BSDCP

Base-Station Controlled Dynamic

Giao thức phân cụm động

Clustering

các BS

Protocol
6

CH

Cluster Head

Nút chủ

7

DEM

Digital Elevation Model

Mô hình độ cao số

8

DHAC

Distributed Hierarchical

Kỹ thuật phân cụm tích lũy

Agglomerative Clustering

phân cấp phân tán

distributed weight-based energy-

Giao thức phân cụm phân

efficient hierarchical clustering

cấp hiệu quả năng lƣợng

protocol

dựa trên trọng số
Cân bằng năng lƣợng

9

DWEHC

10

EB

Energy balance

11

EEDC

Energy efficient Dynamic Clustering Phân cụm động hiệu quả
năng lƣợng

12

13

EELBC

EEMS

Energy Efficiency Load-Balancing

Phân cụm cân bằng năng

clustering

lƣợng hiệu quả năng lƣợng

Energy-efficient multi-level

Thuật toán phân cụm đa cấp

clustering algorithm

hiệu quả năng lƣợng

14

FCM

Fuzzy C-Means

Phân cụm mờ

15

GPS

Global Positioning System

Hệ thống định vị toàn cầu

16

HAC

Hierarchical Agglomerative

Phân cụm tích lũy phân cấp

Clustering
17

H-DHAC

Hybrid Distributed Hierarchical

Kỹ thuật phân cụm tích lũy

Agglomerative Clustering

phân cấp phân tán lai

viii


18

19

20

HEED

H-LEACH

LACBER

Hybrid Energy-Efficient Distributed

Phân cụm phân tán lai với

Clustering

hiệu quả năng lƣợng

Hybrid-Low Energy Adaptive

Phân cụm phân cấp thích ứng

Clustering Hierarchy

năng lƣợng thấp

Location Aided Cluster Based

Định tuyến hiệu quả dựa vào

Energy Efficient Routing

phân cụm vị trí

21

LCA

Linked Cluster Algorithm

Thuật toán phân cụm liên kết

22

LEACH

Low Energy Adaptive Clustering

Giao thức LEACH tập trung

Hierarchy
23

LEACH-C

Centralized LEACH

Phân cụm tập trung

24

LoS

Line-of-Sight

Tầm nhìn

25

non-CH

None Cluster Head

Nút thành viên trong cụm

26

PBO

Pollination Based Optimization

Tối ƣu hóa thụ phấn

27

PEGASIS

Power-Efficient Gathering in Sensor

Một giao thức tập trung năng

Information Systems

lƣợng hiệu quả trong các hệ
thống thông tin cảm biến

28

PSO

Particle Swarm Optimization

Thuật toán tối ƣu bầy đàn

29

SCEEP

Single-hop Clustering and Energy

Phân cụm mạng đơn bƣớc

Efficient Protocol

nhảy và hiệu quả năng lƣợng

Sensor Protocol for Information via

Giao thức định tuyến

Negotiation

thông tin dựa trên sự dàn xếp

30

SPIN

dữ liệu
31

32

TCCA

TEEN

Time controlled Clustering

Thuật toán phân cụm theo

algorithm

thời gian

Threshold sensitive Energy Efficient

Giao thức hiệu quả năng

sensor Network protocol

lƣợng với ngƣỡng cảm biến

33

Topo

Topology

Cấu trúc liên kết mạng

34

VEC

Vector-Based

Thuật toán dựa trên Vector

35

VOR

Voronoi-Based

Thuật toán dựa trên đa giác
Voronoi

36

WSN

Wireless Sensor Networks

ix

Mạng cảm biến không dây


0 MỞ ĐẦU
Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển nhanh chóng của khoa học
công nghệ, việc nghiên cứu mạng không dây đƣợc nhiều nhà khoa học tập trung

nghiên cứu. Đặc biệt, mạng cảm biến không dây đang đƣợc nghiên cứu mạnh mẽ và
đƣợc triển khai trong nhiều lĩnh vực khác nhau của đời sống. Các ứng dụng điển hình
đƣợc triển khai nhƣ: nhà thông minh, thành phố thông minh; trong công nghiệp ứng
dụng vào: các hệ thống giám sát máy móc, phát hiện lỗi trong các nhà máy cho đến
các ứng dụng trong quân sự, y tế, nông nghiệp công nghệ cao, giao thông. Ngoài ra
còn có các ứng mạng cảm biến không thể thiếu trong một xã hội phát triển nhƣ: theo
dõi biến đổi môi trƣờng, dự báo thiên tai nhƣ các hệ thống dự báo lũ lụt, núi lửa, động
đất, cháy rừng, v.v.[6, 46]. Trong tƣơng lai không xa các ứng dụng mạng cảm biến
không dây sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống của con ngƣời.
Tuy nhiên, khi nghiên cứu về mạng cảm biến không dây gặp rất nhiều thách
thức. Đặc biệt nghiên cứu triển khai mạng cảm biến không dây trong môi trƣờng 3
chiều đạt hiệu quả. Điều này có nghĩa là khi triển khai mạng cảm biến thì phải hiệu
quả về khả năng phủ sóng khu vực mục tiêu. Sau đó cần phải xây dựng cấu trúc mạng
để mạng cảm biến tiết kiệm năng lƣợng và kéo dài tuổi thọ trong môi trƣờng 3 chiều.
Bài toán triển khai mạng cảm biến không dây nhằm mục đích xác định vị trí
các cảm biến trong môi trƣờng để đạt đƣợc mục tiêu đề ra của mạng. Thông thƣờng,
các nhà nghiên cứu giả thiết môi trƣờng triển khai mạng cảm biến không dây tƣơng
đối tốt. Tuy nhiên, trong thực tế mạng cảm biến không dây đƣợc triển khai trong
nhiều môi trƣờng đa dạng thậm chí con ngƣời không tiếp cận trực tiếp đƣợc nhƣ
khu vực thiên tai, nhiễm hóa chất độc hại, v.v.[54]. Hơn thế nữa trong môi trƣờng
luôn tồn tại hố mạng, nơi chúng ta không thể đặt cảm biến vào đƣợc hoặc đặt đƣợc
cảm biến nhƣng chúng không thể phủ sóng cảm biến đƣợc do có vật cản che khuất
vùng cần phủ sóng. Việc triển khai tốt một mạng cảm biến không dây giúp cho hệ
thống mạng cảm biến có thể phủ sóng tối đa khu vực mục tiêu, đây là mục tiêu mà
các nhà nghiên cứu mong muốn đạt đƣợc [75].
1


Bài toán xây dựng cấu trúc mạng cảm biến không dây rất quan trọng, nó ảnh
hƣởng đến tuổi thọ của mạng. Các cảm biến thông thƣờng sử dụng nguồn năng

lƣợng là pin nên hạn chế về năng lƣợng. Trong mạng cảm biến, việc tiêu thụ năng
lƣợng chủ yếu cho các hoạt động thu thập thông tin từ môi trƣờng, việc tổng hợp,
truyền thông tin về trung tâm xử lý. Nhƣ vậy, một mạng cảm biến không dây đạt
hiệu quả thì thời gian tồn tại của chúng trong khu vực mục tiêu phải lâu nhất và việc
xây dựng cấu trúc mạng cảm biến sẽ ảnh hƣởng đến tuổi thọ của mạng [86].
Trên cơ sở đó, nghiên cứu sinh chọn đề tài ―Nghiên cứu phát triển một số
thuật toán tối ƣu hóa vùng phủ sóng và năng lƣợng của mạng cảm biến không
dây trong môi trƣờng 3 chiều‖ làm đề tài nghiên cứu cho luận án Tiến sĩ của
mình. Luận án hƣớng đến các mục tiêu sau:
1. Đề xuất mô hình toán học cho địa hình và mạng cảm biến không dây trong
môi trƣờng 3 chiều.
2. Đề xuất thuật toán tối ƣu hóa vùng phủ sóng của mạng cảm biến không dây
trong môi trƣờng 3 chiều.
3. Đề xuất thuật toán tối ƣu hóa năng lƣợng tiêu thụ, kéo dài tuổi của mạng
cảm biến không dây trong môi trƣờng 3 chiều.
Từ các mục tiêu nghiên cứu trên, luận án đƣợc cấu trúc bao gồm ngoài phần
mở đầu và phần kết luận, nội dung luận án đƣợc trình bày trong 3 chƣơng nhƣ sau:
Chƣơng 1 ―Tổng quan mạng cảm biến không dây‖ sẽ trình bày các khái
niệm, đặc điểm và các vấn đề mạng cảm biến không dây trong môi trƣờng 3 chiều;
phát biểu bài toán tối ƣu hóa vùng phủ sóng, và tối ƣu hóa năng lƣợng tiêu thụ của
mạng cảm biến không dây.
Chƣơng 2 ―Tối ƣu vùng phủ sóng mạng cảm biến không dây trong môi
trƣờng 3 chiều‖ sẽ đề xuất mô hình địa hình với các hố mạng, vật cản cùng mô
hình mạng cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều, đề xuất phƣơng pháp xác định hố
mạng, phƣơng pháp tối ƣu hóa vùng phủ sóng của mạng cảm biến không dây và
cuối cùng là phần đánh giá hiệu năng mạng. Kết quả chính đã đƣợc công bố trong
các công trình 1, 3.

2

Chƣơng 3 ―Tối ƣu năng lƣợng tiêu thụ mạng cảm biến không dây trong môi
trƣờng 3 chiều‖ trình bày mô hình năng lƣợng tiêu thụ của mạng cảm biến; đề xuất
giải pháp xây dựng cấu trúc mạng cảm biến không dây trong môi trƣờng 3 chiều
dựa trên phƣơng pháp phân cụm mờ với mục tiêu giảm thiểu năng lƣợng tiêu thụ và
kéo dài thời gian sống của mạng cảm biến. Cuối cùng kết quả thực nghiệm đƣợc
phân tích đánh giá để khẳng định tính hiệu quả của giải pháp đề xuất. Kết quả chính
đã đƣợc công bố trong các công trình 2, 4, 5, 6.
Đối tƣợng và phƣơng pháp nghiên cứu
Trên cơ sở mục tiêu luận án, nghiên cứu sinh dựa trên các công cụ toán học
để mô hình hóa các địa hình, mạng cảm biến không dây, năng lƣợng tiêu thụ của
mạng cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều. Nghiên cứu phát triển thuật toán tối ƣu
bầy đàn cho bài toán tối ƣu hóa vùng phủ sóng của mạng cảm biến không dây; thuật
toán phân cụm mờ cho bài toán xây dựng cấu trúc của mạng cảm biến không dây
nhằm tiết kiệm năng lƣợng tiêu thụ, kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến. Phƣơng pháp
thực nghiệm đƣợc thực hiện trên nhiều bộ dữ liệu khác nhau, các phân bố và số
lƣợng cảm biến khác nhau, các tham số đầu vào của các thuật toán để đánh giá tính
hiệu quả và ổn định của giải pháp đề xuất.
Ý nghĩa về khoa học và thực tiễn của luận án
-

Ý nghĩa về khoa học
o Mô hình hóa toán học cho mạng cảm biến không dây trong môi
trƣờng 3 chiều và địa hình phức tạp trong thực tế.
o Nghiên cứu phát triển thuật toán tối ƣu bầy đàn cho phép triển khai
mạng cảm biến với khả năng phủ sóng tối đa khu vực mục tiêu.
o Nghiên cứu phát triển thuật toán phân cụm mờ, cân bằng năng lƣợng
giữa các cụm nhằm tối ƣu năng lƣợng tiêu thụ của toàn mạng, kéo dài
tuổi thọ của mạng cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều.

3


-

Ý nghĩa thực tiễn
o Bộ dữ liệu địa hình trong môi trƣờng 3 chiều đƣợc thu thập từ các
vùng miền khác nhau của Việt Nam. Kết quả thực nghiệm đánh
giá đƣợc tính hiệu quả của mô hình và các giải pháp đã đề xuất.
o Kết quả nghiên cứu có thể đƣợc dùng để triển khai một mạng cảm
biến không dây trên địa hình phức tạp trong môi trƣờng 3 chiều
với khả năng tối đa phủ sóng khu vực mục tiêu và kéo dài tuổi thọ
của mạng cảm biến.

4


1 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
1.1. Mạng cảm biến không dây
1.1.1 Khái niệm
Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Networks - WSN) bao gồm
nhiều nút cảm biến đƣợc triển khai trong một vùng địa hình nào đó gọi là khu vực
mục tiêu. Các cảm biến trong mạng đƣợc nối kết và trao đổi dữ liệu với nhau bằng
sóng vô tuyến; chúng có nhiệm vụ thu thập các thông tin từ môi trƣờng. Các thông
tin này đƣợc định tuyến đến trạm cơ sở (Base Station - BS) một cách trực tiếp hay
gián tiếp thông qua các nút cảm biến lân cận. Tại trạm cơ sở các thông tin thu thập
đƣợc phân tích, xử lý để đƣa ra các quyết định bởi ngƣời sử dụng nhƣ Hình 1-1[6].

Hình 1-1 Mạng cảm biến không dây
1.1.2 Cấu trúc nút cảm biến

Mỗi nút cảm biến đƣợc cấu thành bởi 4 thành phần cơ bản: đơn vị cảm biến,
đơn vị xử lý, đơn vị truyền dẫn và bộ nguồn nhƣ Hình 1-2. Ngoài ra, các cảm biến
có thể có thêm thành phần khác nhƣ hệ thống định vị, bộ phận di động tùy thuộc
vào các ứng dụng khác nhau [6].

5


Đơn vị cảm biến bao gồm các cảm biến và bộ chuyển đổi tín hiệu số ADC.
Các thông tin thu thập đƣợc bởi các cảm biến từ môi trƣờng ở tín hiệu tƣơng tự sẽ
đƣợc chuyển sang tín hiệu số bởi ADC. Cuối cùng tín hiệu số đƣợc chuyển đến cho
đơn vị xử lý.
Đơn vị xử lý bao gồm bộ xử lý và bộ nhớ, có nhiệm vụ thực hiện các chức
năng đƣợc cài đặt sẵn để xử lý dữ liệu nhận đƣợc.
Đơn vị truyền dẫn là các bộ thu, phát sóng, và có nhiệm vụ phát hoặc thu dữ
liệu từ các nút cảm biến khác trong mạng.
Hệ thống định vị cung cấp thông tin về vị trí của thiết bị cảm biến trên địa
hình và đƣợc bộ xử lý gởi tín hiệu về thông tin vị trí cho hệ thống mạng cảm biến.
Bộ phận di động giúp thiết bị cảm biến có thể di chuyển đến các vị trí xác
định đƣợc điều khiển bởi đơn vị xử lý khi cần thiết.
Bộ nguồn có nhiệm vụ cung cấp năng lƣợng cho tất cả các thành phần của
nút cảm biến. Do các cảm biến kết nối vào hệ thống mạng bằng sóng vô tuyến nên
thông thƣờng bộ nguồn sử dụng pin.
Khác với các loại mạng truyền thống, trong mạng cảm biến không dây, mỗi
nút cảm biến có kích thƣớc nhỏ, có khả năng về năng lƣợng, tính toán, bộ nhớ hạn
chế nên cấu trúc mạng thay đổi thƣờng xuyên do các nút cảm biến có thể hết năng
lƣợng [6]. Cấu trúc của mạng cảm biến cũng khác với mạng truyền thống và có các
đặc điểm sau:
-

Khả năng chịu lỗi: Mạng vẫn hoạt động bình thƣờng và duy trì những chức
năng của nó ngay cả khi một số nút mạng không còn hoạt động.

-

Khả năng mở rộng: Trong một số ứng dụng, số lƣợng các nút cảm biến đƣợc
triển khai có thể rất lớn. Do đó cấu trúc mạng cảm biến không dây có khả
năng mở rộng để có thể làm việc với số lƣợng lớn các cảm biến.

-

Giá thành sản xuất : Do mỗi nút cảm biến có kích thƣớc nhỏ, năng lƣợng ít,
nên chi phí sản xuất cảm biến có giá thành thấp.

-

Môi trƣờng hoạt động: Các nút cảm biến đƣợc triển khai dày đặc và đa dạng
môi trƣờng nhƣ những vùng xa xôi, bên trong các máy móc lớn, ở dƣới lòng
đại dƣơng, hoặc trong những vùng ô nhiễm hóa học hoặc sinh học, ở gia đình
hoặc những tòa nhà lớn.
6


Hình 1-2 Các thành phần cơ bản của nút cảm biến
Để phân loại các cảm biến theo khả năng cảm nhận của nó, ngƣời ta thƣờng
so sánh thông qua các giác quan của con ngƣời nhƣ trong Bảng 1-1 [82].
Bảng 1-1 Phân loại cảm biến theo khả năng cảm nhận
Giác quan

Môi trƣờng

Thị giác

Ánh sáng , hình dạng, kích thƣớc, Cảm biến thu hình, cảm

Xúc giác

Thiết bị cảm biến

vị trí xa gần, màu sắc

biến quang

Áp suất, nhiệt độ, cơn đau, ẩm, khô

Nhiệt trở, cảm biến độ
rung động

Vị giác

Ngọt, mặn, chua cay,…

Đo lƣợng đƣờng trong máu

Thính giác

Sóng âm, âm lƣợng,…

Cảm biến sóng siêu âm

Khứu giác

Mùi của chất khí, chất lỏng

Đo độ cồn, thiết bị cảm
nhận khí ga

Mặc dù có nhiều loại cảm biến nhƣ trên, nhƣng luận án này chỉ quan tâm đến
loại cảm biến đầu tiên đó là cảm biến ―thị giác‖.

7


1.1.3 Cấu trúc mạng cảm biến không dây
Cấu trúc mạng cảm biến (còn gọi là topo của mạng cảm biến) là cấu trúc
hình học thể hiện cách bố trí các cảm biến và hình thức liên kết các cảm biến trong
mạng. Thông thƣờng, các nút của một mạng cảm biến không dây thƣờng đƣợc tổ
chức thành một trong ba loại cấu trúc liên kết mạng nhƣ sau: cấu trúc hình sao, cấu
trúc phân cấp và cấu trúc mạng tập trung.
1.1.3.1 Cấu trúc hình sao
Trong cấu trúc hình sao (Hình 1-3) mỗi cảm biến đƣợc kết nối trực tiếp đến
trạm cơ sở. Tất cả cảm biến trong mạng đều có vai trò và chức năng nhƣ nhau; các
cảm biến cộng tác với nhau để thực hiện nhiệm thu thập thông tin từ môi trƣờng và
chuyển về trạm cơ sở. Tuy nhiên, với cấu trúc này các cảm biến tiêu thụ năng lƣợng
nhiều hơn do khoảng cách trực tiếp đến trạm cơ sở lớn. Hơn nữa, trạm cơ sở phải
nằm trong phạm vi truyền thông của tất cả nút cảm biến trong mạng [30].

Hình 1-3 Mô hình cấu trúc hình sao
1.1.3.2 Cấu trúc phân cấp
Trong cấu trúc phân cấp (Hình 1-4) mỗi nút cảm biến kết nối trực tiếp đến

một nút ở cấp cao hơn trong cây nếu nhƣ nó nằm trong phạm vi truyền thông. Các
nút ở cấp cao hơn sẽ đƣợc kết nối với trạm cơ sở. Đây đƣợc gọi là truyền thông đa
hop (multi-hop). Trong cấu trúc này, ƣu điểm là có khả năng mở rộng: nếu nhƣ một
nút bị lỗi, các nút ở xa có thể kết nối với các nút khác miễn là nằm trong phạm vi

8


truyền thông để chuyển dữ liệu đến trạm cơ sở. Tuy nhiên, nhƣợc điểm của cấu trúc
này là các nút gần trạm cơ sở sẽ tiêu tốn năng lƣợng nhiều hơn do phải chuyển tiếp
dữ liệu của các nút ở xa [30].

Hình 1-4 Mô hình cấu trúc phân cấp
1.1.3.3 Cấu trúc tập trung
Trong cấu trúc tập trung (Hình 1-5) các cảm biến đƣợc chia thành cụm,
trong mỗi cụm có một nút gọi là nút chủ (Cluster Head - CH), các nút còn lại là
thành viên của cụm (non-CH) đƣợc kết nối trực tiếp đến nút CH. Các nút non-CH
có nhiệm vụ thu thập các thông tin từ môi trƣờng và chuyển đến nút CH khi cần
thiết, trong khi đó các nút CH có nhiệm vụ thu thập thông tin từ các non-CH, tổng
hợp, phân tích loại bỏ thông tin dƣ thừa và chuyển tiếp đến trạm cơ sở. Trong cấu
trúc này, để kéo dài tuổi thọ của mạng các nút trong cụm sẽ thay phiên nhau đóng
vai trò nút CH, điều này cân bằng năng lƣợng tiêu thụ giữa tất cả các cảm biến
trong cụm. Hơn nữa, việc loại bỏ các thông tin dƣ thừa của các nút CH sẽ làm giảm
đáng kể năng lƣợng tiêu thụ và tránh quá tải cho quá trình chuyển dữ liệu đến trạm
cơ sở [30].
Trong các cấu trúc liên kết mạng trên, cấu trúc tập trung đƣợc các nhà nghiên
cứu quan tâm nhiều nhất.

9

Hình 1-5 Mô hình cấu trúc tập trung
1.1.4 Mạng cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều
Môi trƣờng 3 chiều thƣờng đƣợc mô hình hóa bởi mô hình độ cao số (Digital
Elevation Model - DEM), là sự thể hiện bằng số độ cao của bề mặt đất, độ cao tầng

đất, mực nƣớc ngầm, v.v. so với độ cao của mực nƣớc biển [101]. Nhƣ vậy, có thể
nói bản đồ mô hình độ cao số là bản đồ mô phỏng địa hình của bề mặt đất, của tầng
đất, mực nƣớc ngầm, v.v.
Độ phân giải bản đồ mô hình độ cao số đƣợc thể hiện bằng một diện tích ô
vuông theo một cạnh dài thì có dữ liệu độ cao trên một pixel ảnh. Ví dụ nhƣ bản đồ
DEM có độ phân giải 25m/pixel có nghĩa là một điểm ảnh chứa giá trị độ cao tƣơng
ứng với diện tích 25m x 25m bề mặt đất. Nhƣ vậy, độ phân giải trong DEM càng cao
thì trên một đơn vị diện tích bề mặt đất đƣợc thể hiện bởi nhiều giá trị độ cao số.
Bản đồ độ cao số thƣờng đƣợc lƣu trữ dƣới hai dạng raster và véc tơ
Mô hình độ cao số dạng raster là kiểu dữ liệu mà mô hình độ cao số lƣu trữ
trong một ma trận với ô lƣới vuông, bao gồm các hàng và các cột, trong mỗi ô chứa
một giá trị độ cao của bề mặt đất tƣơng ứng. (Hình 1-6(a)).
Mô hình độ cao số dạng véc tơ là mô hình mà mỗi giá trị độ cao đƣợc lƣu trữ
dƣới dạng một đỉnh của tam giác. Trong mô hình này, các điểm đƣợc nối với nhau
thành các tam giác. (Hình 1-6(b)).

10


Các phƣơng pháp xây dựng bản đồ độ cao số phổ biến hiện nay là: phƣơng
pháp chụp ảnh lập thể, phƣơng pháp đƣờng đồng mức.
Phƣơng pháp chụp ảnh lập thể sử dụng các công cụ chụp ảnh chuyên dụng
để thu thập dữ liệu một vùng với các giá trị tọa độ trong không gian 3 chiều. Đây là
phƣơng pháp đòi hỏi kiểm soát rất nhiều điểm và sử dụng các kỹ thuật xử lý ảnh.

Các công cụ chụp ảnh hiện nay thông thƣờng từ các vệ tinh nhƣ Aster và Spot.
Trong phƣơng pháp đƣờng đồng mức các bản đồ độ cao số đƣợc xây dựng từ
phƣơng pháp quan trắc địa số hóa dƣới dạng đƣờng đồng mức, mỗi đƣờng đồng mức
thể hiện một giá trị độ cao trong địa hình. Kết hợp việc sử dụng công nghệ hệ thống
thông tin địa lý GIS với các bản đồ địa hình dạng đƣờng đồng mức để xây dựng bản
đồ độ cao số bằng các phần mềm nhƣ Mapinfo, ArcGis, EarthExplore, v.v.

Hình 1-6 Hai mô hình DEM thông dụng
1.1.5 Hố mạng và vật cản
1.1.5.1 Hố mạng
Một trở ngại lớn trong hoạt động của mạng cảm biến là sự xuất hiện của
các ―hố mạng‖ [3, 40], tức là các vùng không tồn tại các nút mạng cảm biến hoặc
nếu có thì không còn khả năng hoạt động. Ngƣời ta thƣờng quan tâm đến các loại
hố mạng sau:
Hố mạng vật lý: Là các vùng không thể đặt đƣợc các cảm biến do đặc điểm
của địa hình, hoặc đặt đƣợc các cảm biến thì không có khả năng thu thập thông tin
từ đƣợc môi trƣờng xung quanh [40].

11


Hố định tuyến: Là khu vực trong mạng cảm biến mà không thể tham gia vào
việc truyền dữ liệu [3].
Hố nhiễu sóng: Một kịch bản thú vị cũng có thể xảy ra trong các ứng dụng
theo dõi các đối tƣợng mà các đối tƣợng này lại đƣợc trang bị thiết bị làm nhiễu tần
số giao tiếp giữa các nút cảm biến. Khi điều này xảy ra, các nút cảm biến vẫn có thể
phát hiện sự hiện diện của các đối tƣợng trong khu vực nhƣng không thể chuyển dữ
liệu về trạm cơ sở vì bị gây nhiễu. Những nút nhƣ vậy trong mạng cảm biến sẽ tạo
thành các hố nhiễu sóng [3].
Hố đen: Mạng cảm biến không dây rất dễ bị tấn công từ chối dịch vụ do đặc

tính vốn có của nó nghĩa là: khả năng tính toán thấp, bộ nhớ hạn chế, băng thông
truyền thông dữ liệu hạn chế và không an toàn. Khi một nút ―bị nhiễm độc‖ (do
virus, sâu, v.v.) nó quảng bá để hút các tuyến chuyển dữ liệu về nó, các nút xung
quanh nút nhiễm độc sẽ quảng bá về một đƣờng đi chất lƣợng cao đến các nút
khác. Do đó, gần nhƣ tất cả các lƣu lƣợng đƣợc thu hút vào các nút nhiễm độc. Nút
nhiễm độc, sau đó có thể hoặc hủy bỏ thông tin này, hoặc sửa đổi, hoặc chỉ chọn lọc
thông tin để chuyển tiếp. Do đó, nút nhiễm độc này đã hình thành một hố tập hợp
dữ liệu nhƣ là một trạm cơ sở. Những nút nhƣ vậy đƣợc gọi là hố đen [3].
Trong bốn loại hố mạng trên, ba loại hố mạng sau thƣờng đƣợc xem xét
trong bài toán định tuyến cho các mạng cảm biến không dây. Hố mạng vật lý liên
quan đến việc triển khai các cảm biến. Luận án này chỉ xem xét đến loại hố mạng
vật lý cho việc triển khai các cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều.
1.1.5.2 Vật cản
Trong môi trƣờng 3 chiều, giữa cảm biến và điểm mục tiêu có thể bị ngăn
cách bởi các tòa nhà, núi cao,.. làm cho các cảm biến không thể cảm nhận thông tin
cần thiết từ điểm mục tiêu. Trong nghiên cứu của luận án, chúng tôi giả sử rằng các
vật che tầm nhìn từ cảm biến đến điểm mục tiêu đƣợc gọi là vật cản. Nghĩa là, các vật
có độ cao hơn độ cao của đƣờng thẳng nối vị trí đặt cảm biến đến điểm mục tiêu,

12


Việc xác định vị trí của các cảm biến để triển khai mạng cảm biến không dây
trong môi trƣờng 2 chiều không phù hợp với thực tế. Do đó, gần đây có nhiều nhóm
nghiên cứu vấn đề phủ sóng cho mạng cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều. Mô hình
cảm biến, đối tƣợng cảm biến trong môi trƣờng 3 chiều tƣơng tự nhƣ môi trƣờng 2
chiều ngoài ra thêm vào các tham số trong không gian 3 chiều nhƣ là phạm vi cảm
biến là khoảng cách giữa hai điểm trong không gian; bổ sung tham số góc của cảm
biến trong không gian, v.v. Tuy nhiên các thuật toán xác định vị trí cảm biến trong
quá trình triển khai mạng cảm biến đôi khi không còn phù hợp trong môi trƣờng 3

chiều hoặc hiệu suất không cao vì trên địa hình phức tạp trong thực tế luôn tồn tại:
(a) các vật cản giữa cảm biến và điểm, vùng mục tiêu; (b) tồn tại các hố mạng vật lý
mà ớ đó không thể đặt các cảm biến. Chính vì vậy nghiên cứu vấn đề phủ sóng tối
ƣu trong môi trƣờng 3 chiều gặp nhiều thách thức.
Một giải pháp dùng để xác định số vật cản giữa cảm biến và điểm cần phủ
sóng trên địa hình đƣợc trình bày trong [34]. Kết quả của phƣơng pháp này dùng để
tính giá trị khả năng tầm nhìn giữa cảm biến và điểm mục tiêu trên địa hình. Trong
thực tế, các yếu tố ảnh hƣởng đến tầm nhìn giữa cảm biến và điểm mục tiêu trên địa
hình là độ cao của tất cả các điểm trên đƣờng thẳng nối giữa chúng. Các thông tin
độ cao này đƣợc cung cấp bởi ma trận DEM, mỗi tọa độ điểm lƣới lƣu trữ độ cao
của điểm đó trong môi trƣờng thực tế.
Trong phƣơng pháp LoS (Line-of-Sight) [34], để tính đƣợc khả năng tầm
nhìn giữa cảm biến và điểm mục tiêu. Các bƣớc đƣợc thực hiện nhƣ sau. Trƣớc tiên,
chúng ta chia đoạn thẳng giữa cảm biến và điểm mục tiêu thành nhiều đoạn, mỗi
đoạn có kích thƣớc của ô lƣới. Một danh sách các điểm lƣới trên đƣờng thẳng nối
giữa chúng đƣợc xác định. Thứ hai, mỗi điểm trong danh sách đƣợc kiểm tra với ô
lƣới chứa nó. Nếu độ cao của nó nhỏ hơn độ cao ô lƣới thì số vật cản tăng lên một.
Hình 1-7 cho thấy khả năng tầm nhìn giữa cảm biến sj và điểm mục tiêu ei.

13


(a) Không có vật cản, (b) Có vật cản
Hình 1-7 Cách xác định vật cản trong địa hình

1.2. Hai bài toán quan trọng trong mạng cảm biến không dây và các nghiên
cứu liên quan
1.2.1 Bài toán tối ƣu phủ sóng
Trong mạng cảm biến không dây, vấn đề tối ƣu phủ sóng khu vực mục tiêu
đặc biệt quan trọng ảnh hƣởng đến chất lƣợng của WSN. Trong không gian 2 chiều

đã có rất nhiều công trình nghiên cứu tối ƣu khả năng phủ sóng của WSN đạt hiệu
quả nhƣ sử dụng đa giác Voronoi, hình mẫu là các đa giác để xác định các vùng phủ
sóng trong khu vực mục tiêu.
Trong phƣơng pháp tối ƣu hóa vùng phủ sóng mạng cảm biến bằng đa giác
Voronoi (Hình 1.8), mỗi đa giác Voronoi đƣợc xây dựng dựa trên các đỉnh là giao
điểm của các đƣờng trung trực của các đƣờng thẳng nối giữa các cảm biến liền kề
nhau. Một đặc điểm quan trọng của đa giác Voronoi là tất cả các điểm trong đa giác
Voronoi luôn có khoảng cách đến cảm biến đặt trong đa giác gần nhất so với các
cảm biến lân cận khác. Phƣơng phát đặt ra là di chuyển các cảm biến trong đa giác
Voronoi chứa nó cho đến khi khu vực mục tiêu đƣợc phủ sóng tối đa [9].

14