Phân tích và đánh giá năng lượng tiêu thụ của nút cảm biến không dây với mạng hàng đợi M/M/1/K

Nghiên cứu khoa học công nghệ

PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ CỦA NÚT
CẢM BIẾN KHÔNG DÂY VỚI MẠNG HÀNG ĐỢI M/M/1/K
Hoàng Văn Quang1*, Dư Đình Viên1, Nguyễn Hồng Vũ2, Hồ Khánh Lâm3
Tóm tắt: Mạng cảm biến không dây (WSN) được dùng rộng rãi trong thực tiễn,
trong nhiều lĩnh vực. Một đặc điểm của WSN là năng lượng cung cấp bị hạn chế
dẫn đến thời gian hoạt động của nút cảm biến (SN) ngắn. Khi WSN được ứng dụng
trong điều kiện đặc biệt, vấn đề tiết kiệm năng lượng và đảm bảo chất lượng dịch vụ
(QoS) rất quan trọng. Đã có nhiều công trình nghiên cứu tập trung vào các giải
pháp tiết kiệm năng lượng và đánh giá hiệu năng của WSN nhờ sử dụng mạng Petri,
mạng hàng đợi và chuỗi Markov. Tuy nhiên, các nghiên cứu này chưa đi sâu xử lý
tại SN. Nghiên cứu của chúng tôi trình bày trong bài báo này là xây dựng mô hình,
tính toán, phân tích và mô phỏng các tham số năng lượng tại một SN. Kết quả cho
thấy tiêu phí năng lượng tại SN phụ thuộc vào thời gian phục vụ gói tin, số lượng
gói tin, loại gói tin, tài nguyên bộ nhớ đệm và tốc độ của CPU tại SN.
Từ khóa: Mạng cảm biến không dây; Mạng hàng đợi; Hiệu năng mạng cảm biến không dây; Chuỗi Markov.

1. GIỚI THIỆU CHUNG
Mạng cảm biến không dây (WSN) kết nối của nhiều nút cảm biến (SN) bằng môi
trường truyền dẫn vô tuyến, SN gồm các thành phần chính: bộ xử lý, cảm biến, nguồn và
bộ thu/phát vô tuyến. SN có các chức năng chính: thu thập dữ liệu, xử lý dữ liệu, truyền và
nhận dữ liệu. Để làm được việc đó, các SN gửi dữ liệu đến nút Sink (còn gọi là điểm điều
khiển hay giám sát) nhờ định tuyến theo cấu trúc đa liên kết kiểu kiến trúc không có cơ sở
hạ tầng của WSN, tức là không có trạm thu/phát gốc hay trung tâm điều khiển [1]. Dữ liệu
từ nút Sink được gửi tới Gateway [1] và đến người dùng qua mạng viễn thông. Số lượng
nút Sink phụ thuộc vào
số lượng SN, điều kiện
Đầu nối vào/ra
môi trường và quy mô
của WSN. SN gửi dữ

Digital I/O
Analog I/O
Đường dây lập trình
liệu thu nhập qua các SN
trung gian hay trực tiếp
Đồng xử lý
Cảm biến
Vi điều kiển
đến nút Sink và chuyển
tiếp đến Gateway. SN có
Bộ nhớ ngoài
thể cố định hoặc di
Điều khiển
chuyển, sự di chuyển của
Tạo dao động
công suất
SN làm thay đổi phân bố
đồng hồ
truyền dẫn
Nguồn nuôi
các SN và thay đổi hiệu
năng của WSN. Như
Thu/phát
vậy, phụ thuộc vào trạng
thái của các SN mà phân
bố và cấu hình của WSN
Hình 1. Cấu trúc chung của SN [1].
thay đổi, dẫn đến hiệu
năng của WSN thay đổi.
Khi WSN ứng dụng trong điều kiện đặc biệt như theo dõi sức khỏe, giám sát quân sự

và an ninh, trong hầm lò hay dưới nước, v.v… với dữ liệu đa phương tiện thời gian thực
thì tiêu phí năng lượng và QoS là các yếu tố quan trọng. Trong WSN đa phương tiện các
SN là hệ nhúng với hai loại cảm biến, cảm biến môi trường và cảm biến đa phương tiện,
do đó, SN phải xử lý hai loại tín hiệu đồng thời.

Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017

95


Kỹ thuật điều khiển & Điện tử

Cấu trúc chung của SN được chỉ ra ở hình 1. SN hoạt động theo hai chế độ, chế độ tích
cực và chế độ nghỉ. Chế độ nghỉ, một số khối của SN như vi xử lý, bộ nhớ, khối thu/phát
sóng vô tuyến có thể không hoạt động, SN không tương tác với bên ngoài, nên chế độ này
tiêu phí năng lượng ít. Chế độ tích cực, SN làm việc đầy đủ các khối chức năng nên tiêu
thụ năng lượng nhiều hơn. Nguồn cung cấp cho SN là pin hay acquy nên hạn chế về công
suất và thời gian sống, mặt khác trong thực tế nguồn cung cấp này rất khó hoặc không thể
thay thế.
Trong [2], bảng 1 và bảng 2 cho ví dụ so sánh về tiêu thụ năng lượng của các bộ phận
trong SN và tiêu thụ dòng của một số loại cảm biến. Bảng 1 chỉ rõ ngoài bộ xử lý và
truyền sóng thì bộ nhớ đệm cũng là nhân tố tiêu thụ năng lượng đáng kể. Bảng 2 so sánh
tiêu thụ dòng của một số loại cảm biến, đối tượng cảm biến khác nhau thì mức tiêu thụ
dòng cũng khác nhau.
Bảng 1. Tiêu thụ năng lượng của SN [2].

Bộ xử
lý
Truyền
sóng

Bộ nhớ
đệm

Chế độ
tích cực
16.5 mW
21 mW (Tx),
15 mW(Rx)
45 mW

Bảng 2. Tiêu thụ dòng của một số cảm biến [2].

Chế độ nghỉ
30uW
0 uW
30 uW

Điện áp
yêu cầu
1 mA
2.5-5.5V
550 uA 2.4-5.5V
4 mA
Any
5 uA
2-10 V
1 mA 2.2 – 3.6 V
0.5 mA
2-10V
Dòng

Cảm biến nhiệt độ
Cảm biến độ ẩm
Cảm biến từ trường
Cảm biến khói
Cảm biến áp suất
Cảm biến âm thanh

Thời gian
lấy mẫu
400 ms
300 ms
30 us
-35 ms
1 ms

Trong [3], lý thuyết hàng đợi được sử dụng để mô hình hóa và phân tích hiệu năng của
các hệ thống truyền thông. Trong [4], dùng mạng các hàng đợi kiểu M/M/1/N để xét năng
lượng giới hạn theo độ dài của hàng đợi N. Khi vượt quá N thì SN bị nghẽn tương ứng với
trạng thái khóa của hàng đợi. Để khắc phục trạng thái này, [4] đưa vào các nút lưu giữ và các
thuật toán lặp xấp xỉ dẫn đến sự tiêu thụ năng lượng thấp hơn. Trong [5], sử dụng hàng đợi
M/M/1 để phân tích lưu lượng đa phương tiện ở SN trong WSN trên cơ sở các thông số hiệu
năng của hàng đợi, bao gồm: Thời gian phục vụ cho từng gói tin đến SN; Năng lượng tiêu
thụ cho từng gói tin đến SN; Năng lượng tiêu thụ cho phục vụ một gói tin; Năng lượng tiêu
thụ cho xếp hàng hay lưu vào bộ đệm; Số lượng các băng nhớ được sử dụng. Dựa vào cấu
trúc cụm và kết hợp dữ liệu của WSN, trong [6] đề xuất mạng mở gồm các hàng đợi M/M/1
để đánh giá tiêu thụ năng lượng trong WSN với truyền dữ liệu, qua đó cho thấy hiệu năng
tiết kiệm năng lượng tốt hơn so với WSN khi không có kỹ thuật kết hợp dữ liệu. Tương tự,
[7] sử dụng mô hình hàng đợi M/M/1 để phân tích và ước lượng tiêu thụ năng lượng trong
WSN với cấu trúc cụm. Có thể nhận thấy trong những năm gần đây khá nhiều ứng dụng

mạng hàng đợi và quá trình Markov cho nghiên cứu mô hình tiêu thụ năng lượng của WSN.
Tuy nhiên, khi WSN được ứng dụng đặc biệt yêu cầu xử lý đồng thời hai luồng dữ liệu đó là
luống dữ liệu môi trường và luồng dữ liệu đa phương tiện thì cần thời gian và năng lượng
nhiều hơn. Trong khi đó, các công trình đăng tải trước đây thường quan niệm dữ liệu là đồng
loại và đồng đẳng, điều này không còn đúng. Giải pháp của chúng tôi là phân biệt hai luồng
dữ liệu đó là luồng dữ liệu môi trường và luồng dữ liệu đa phương tiện. Như vậy, SN phải
xử lý song song hai luồng dữ liệu, khi đó cần tài nguyên phần cứng và phần mềm riêng,
cũng như chi phí thời gian CPU sẽ khác nhau. Đề xuất giải pháp của chúng tôi xây dựng mô
hình, tính toán, phân tích, mô phỏng, đánh giá năng lượng tiêu phí tại một SN.
2. GIẢI PHÁP ĐỀ XUẤT
Giả sử WSN gồm các SN tĩnh, cấu trúc cụm, mỗi cụm có một số SN và một nút chủ
cụm (CH). Nút CH thu nhận và tổng hợp dữ liệu từ tất cả các SN trong cụm, sau đó

96

H. V. Quang, D. Đ. Viên, …, “Phân tích và đánh giá năng lượng… hàng đợi M/M/1/K.”


Nghiên cứu khoa học công nghệ

chuyển kết quả đến BS [6]. Dữ liệu ở SN gồm dữ liệu môi trường và dữ liệu đa phương
tiện. Dữ liệu môi trường có thể không cần xử lý mà được truyền thẳng đến CH. Dữ liệu đa
phương tiện được tiền xử lý ở SN nên cần bộ nhớ đệm và thời gian phục vụ dẫn đến tiêu
phí năng lượng cho các gói dữ liệu đa phương tiện là lớn. Các gói tin đến SN độc lập với
nhau và được cho là quá trình Poisson, thời gian giữa các lần gói tin đến phân bố mũ:
1  e  1t , 1   in1 1i với tốc độ gói tin đến trung bình 1 (số liệu môi trường) và

1  e  2t ,  2   in1  2i với tốc độ gói tin đến trung bình 2 (số liệu đa phương tiện). SN
có thời gian phục vụ trung bình các gói tin dạng phân bố mũ với tốc độ trung bình tương
ứng là 1 và 2 . Tài nguyên của SN là hữu hạn nên SN được mô hình bằng hàng đợi

M/M/1/K, trong đó K là tổng các gói tin tối đa có trong SN và cũng là ngưỡng để kiểm
soát mất gói tin. Chuỗi Markov thời gian liên tục của mạng hàng đợi thể hiện ở hình 2.
λ

λ

0

1
µ

λ

λ

2
µ

K-2

K

K-1
µ

µ

Hình 2. Chuỗi Markov thời gian liên tục của mạng hàng đợi M/M/1/K [3].
Đặt:

E[ S1 ] 

E[ S 2 ] 

1

1
1

2

: Thời gian phục vụ trung bình của SN với gói tin môi trường;
: Thời gian phục vụ trung bình của SN với gói tin đa phương tiện;

E[W1 ] : Thời gian chờ đợi trung bình của gói tin môi trường trong SN;
E[W2 ] : Thời gian chờ đợi trung bình của gói tin đa phương tiện trong SN;
E[Q1 ] : Số lượng trung bình các gói tin môi trường phải chờ đợi trong SN;
E[Q2 ] : Số lượng trung bình các gói tin đa phương tiện phải chờ đợi trong SN;
E[ N1 ] : Số lượng trung bình các gói tin môi trường có trong SN;
E[ N2 ] : Số lượng trung bình các gói tin đa phương tiện có trong SN;
K1; K2 : Ngưỡng tối đa các gói tin môi trường và đa phương tiện có trong SN;
K  K1  K 2 : Ngưỡng tối đa số lượng gói tin có trong SN;
E1 ( ); E2 ( ) : Chi phí năng lượng trung bình của SN trong một đơn vị thời gian  để
xử lý một gói tin môi trường và một gói tin đa phương tiện;
C1 (t );C2 (t ) : Tổng năng lượng trung bình của SN phải tiêu phí theo thời gian t cho xử
lý một gói tin môi trường và một gói tin đa phương tiện, trong đó: t 1 , 2 ,..., i ,... n  ;

 E (t );  E (t ) : Tổng năng lượng trung bình của SN phải tiêu phí theo thời gian t
1

2

cho xử lý số lượng trung bình các gói tin môi trường và các gói tin đa phương tiện.
Đề xuất giải pháp là SN được thiết kế dự trên công nghệ chip đa nhân-đa luồng kiến
trúc tập lệnh giảm thiểu (RISC), có bộ nhớ Cache và bộ nhớ đệm thiết kế theo module. SN
có thể gán các tài nguyên: ống lệnh, hàng lệnh, module nhớ, ALU riêng cho từng dạng gói
tin cần xử lý. Ngưỡng số lượng gói tin là K1 và K2. SN được mô hình bằng hai hàng đợi

Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017

97


Kỹ thuật điều khiển & Điện tử

M/M/1/K, trong đó,
M/M/1/K1
là
tài
Source
nguyên của SN xử lý
1 (1   10 )
các gói tin môi trường
1
và M/M/1/K2 là tài
M/M/1/K1
  1   2
nguyên của SN xử lý
các gói tin đa phương
tiện. Chúng tôi đề xuất

Sink
2 (1   20 )
mạng hàng đợi mở đa
2
lớp công việc [8], [9]
của SN như hình 3.
M/M/1/K2
Cho các gói tin môi
Hình 3. Mạng hàng đợi mở M/M/1/K của SN.
trường thuộc lớp công
việc thứ nhất, được
định tuyến đến hàng đợi M/M/1/K1 và các gói tin đa phương tiện thuộc lớp công việc thứ
hai được định tuyến đến hàng đợi M/M/1/K2. Nguồn các gói dữ liệu đến được thể hiện
bằng Source. Dữ liệu được xử lý xong tại SN với tài nguyên của từng loại gói tin, được
truyền đến nút Sink. Tổng tốc độ các gói tin đến là   1  2   1i   2 j .
i 1

j 1

Tính toán các thông số hiệu năng của hàng đợi, như sau:

Xác suất các trạng thái bền vững:
1 10  1 11; 1 11  1 12 ;...;  1i  U1i 10 ; Trong đó, mức độ sử dụng trung bình của
1
1
i
SN đối với các gói tin môi trường là U1 
, vì  1i  U 1i  10 nên   10U1

K

1

i 0

có dạng tổng của các chuỗi:
i

K 1

K1
1  U1 1
 
1  x n 1
S n   a j   a0 x  a0
 1    10  1    10
1 x
1  U1
i 0
j 0
j 0
 1 
n

n

j

(1)

Các xác suất của trạng thái bền vững:

 10 

1  U1
(1  U1 )U1i
i
;



U

; i  1,2,.., K1
1i
10 1
1  U1K1 1
1  U1K11

Trong đó,  10 là xác suất trạng thái trong SN khi không có gói tin môi trường và
xác suất trạng thái trong SN khi có i gói tin môi trường.
Tương tự, đối với các gói tin đa phương tiện, xác suất các trạng thái bền vững:

 20 


1U2
(1  U 2 )U 2j
j
;




U

; j  1,2,.., K 2
2j
20 2
1  U 2K 2 1
1  U 2K 2 1

(2)

1i là

(3)

Số lượng trung bình các gói tin môi trường trong SN:
K1

 K1 i 
E[ N1 ]   i1i  10   iU1 
i 0
 i 0


(4)

Biểu thức trong ngoặc là dạng chuỗi Gauss-Zeno:
n

 kxk 
k 0

98

x  (n  1) x n 1  nxn  2
(1  x)2

(5)

H. V. Quang, D. Đ. Viên, …, “Phân tích và đánh giá năng lượng… hàng đợi M/M/1/K.”


Nghiên cứu khoa học công nghệ

Nên

E[N1] 

(1U1)  U1  (K1 1)U1K1 1  K1U1K1 2  U1 (K1 1)U1K1 1

 

;U1 1
(1U1K1 1) 
(1U1)2
1U1K1 1
 1U1

(6)

Điều kiện U1 < 1, nghĩa là 1  1 ;
Tương tự tính cho các gói tin đa phương tiện trong SN:

U2
( K  1)U 2K 2 1
 2
; U2  1
1U2
1  U 2K 2 1

E[ N 2 ] 
Khi U1  1 , tức là

(7)

1  1 đối với gói tin môi trường, ta có:

K1

K1

K1

i 0

i 1

i 1

1    1i   10    10U1i   10   10 U1i  10 (1  K1 );   10 

Nên

K1

K1

K1

i 0

i 1

i 1

E[ N1 ]   i 1i  10  iU1i   10  i 

1
1  K1

K1 ( K1  1) K1
1

(1  K1 )
2
2

(8)

(9)

Tương tự, đối với các gói tin đa phương tiện, ta có:

U 2  1 ; E[ N 2 ] 

Khi

1
1  K2

(10)

Vậy tổng trung bình các gói tin môi trường và đa phương tiện trong SN:

E[ N ]  E[ N1 ]  E[ N 2 ]  K


(11)

Xác suất trạng thái rỗi của SN, trạng thái SN không có bất kỳ gói tin nào:

 nghi

(1  U 1 )U 1i (1  U 2 )U 2j
 ( 10 )( 20 ) 
; K  K1  K 2 ; i  j
1  U 1K1 1 1  U 2K 2 1







(12)

Xác suất khóa gói tin môi trường 1B (hay đa phương tiện  2B ) là xác suất khi gói tin
môi trường (hay gói tin đa phương tiện) đến mà trong SN đã đủ số gói tin môi trường bằng
giá trị ngưỡng K1 (hay đủ số gói tin đa phương tiện bằng giá trị ngưỡng K2):

(1U )U K1
 (1  U )U K 2
; U1  1

 1  U K 2 1 ; U 2  1
1U K11
1B  
;  2B  
 1
 1
; U1  1
; U2  1
1  K 2
1 K1

(13)



Xác suất trạng thái tích cực của SN, trạng thái khi có ít nhất một gói tin đến SN:
 tichcuc  (1   10 )  (1   20 )
(14)

Thời gian đáp ứng trung bình của SN đối với cả hai loại gói tin được tính theo luật
Little [3]:

E[ R1 ] 


E[ N1 ]

1

;

E[ R2 ] 

E[ N 2 ]

(15)

2

Thời gian chờ đợi trung bình của hai loại gói tin trong SN:

E[W1 ]  E[ R1 ]  E[ S1 ] 

E[ N1 ]

1



1

1

;

Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017

E[W2 ] 

E[ N 2 ]

2



1

2

(16)

99

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử

Vậy, để tiết kiệm năng lượng, không bị mất gói tin và nâng cao QoS của WSN cần
giảm thời gian đáp ứng trung bình của SN. Giá trị K1 và K2 thể hiện tốc độ xử lý và dung
lượng bộ nhớ của SN. Để giảm mất gói tin giải pháp tăng dung lượng bộ nhớ đệm tức là
tăng giá trị K1 và K2 nhưng khi tăng dung lượng nhớ thì tiêu thụ năng lượng sẽ tăng (bảng
1). Nếu ứng dụng chip vi điều khiển đa nhân-đa luồng kiến trúc RISC tốc độ xử lý nhanh
hơn, tức là làm cho 1  1 , 2   2 và giảm thời gian đáp ứng trung bình các gói tin.
Các tín hiệu môi trường thường ít hoặc không cần phải xử lý tại SN mà được SN truyền
đi ngay nhưng với gói tin đa phương tiện có độ dài lớn, không cố định nên thường được
tiền xử lý tại SN. Vì vậy, SN cần đến tài nguyên bộ nhớ đệm và thời gian của CPU nên
E[ R1 ]  E[ R2 ] và SN tiêu phí năng lượng nhiều hơn.

Tổng tiêu phí năng lượng trung bình của gói tin môi trường phụ thuộc thời gian
chờ đợi và phục vụ trong SN:
C1 (t ) : E1 ( )(E[W1 ]  E[S1 ])
(17)
Trong đó: E1 ( ) E[W1 ] là tiêu phí năng lượng trung bình của gói tin môi trường trong
quãng thời gian chờ đợi ở SN. E1 ( ) E[ S1 ] 

E1 ( )

1

là tiêu phí năng lượng trung bình của

gói tin môi trường trong quãng thời gian được phục vụ.
Tương tự, đối với gói tin đa phương tiện:

C2 (t ) : E2 ( )(E[W2 ]  E[S 2 ])

(18)

Trong đó: E2 ( ) E[W2 ] là tiêu phí năng lượng trung bình của gói tin đa phương tiện
trong quãng thời gian chờ đợi ở SN. E2 ( ) E[ S2 ] 

E2 ( )

2

là tiêu phí năng lượng trung

bình của gói tin đa phương tiện trong quãng thời gian được phục vụ.
Vì hàng đợi M/M/1/K được mặc định nguyên tắc phục vụ các gói tin “đến trước phục
vụ trước” nên tổng năng lượng trung bình theo số lượng gói tin:

 E1 (t )  E[ N1 ]C1 (t );  E2 (t )  E[ N 2 ]C2 (t );

(19)

Với các công thức (17), (18) và (19) ta nhận thấy rằng tiêu phí năng lượng của SN phụ
thuộc vào số lượng gói tin, loại gói tin, tài nguyên bộ nhớ đệm ảnh hưởng đến thời gian
chờ đợi Ei ( ) E[Wi ]; (i  1,2 ) và tốc độ của CPU ảnh hưởng đến tốc độ xử lý và truyền
thông Ei ( ) E[ Si ] 

Ei ( )

i

; (i  1,2 ).

3. KẾT QUẢ TÍNH TOÁN

Để đánh giá các thông số hiệu năng: E[ N i ], E[Wi ], E[ Ri ] với i=1,2. Chúng tôi sử
dụng công cụ mô phỏng JMT v.0.9.3 và đặt tốc độ đến trung bình của các gói tin (cả gói
tin môi trường và gói tin đa phương tiện) i  1000 với thời gian trung bình 0.001s. Hàng
đợi M/M/1/K1: K1=10, thời gian phục vụ trung bình E[S1 ]  0.001s cho gói tin môi
trường. Hàng đợi M/M/1/K2: K2=20, thời gian phục vụ trung bình E[ S 2 ]  0.001s cho
gói tin đa phương tiện. Kịch bản mô phỏng: thay đổi E[ S i ] từ 0.001s đến 0.009s để xác

100

H. V. Quang, D. Đ. Viên, …, “Phân tích và đánh giá năng lượng… hàng đợi M/M/1/K.”


Nghiên cứu khoa học công nghệ

định ảnh hưởng của chúng đến các thông số hiệu năng và đáp ứng hệ thống E [R ] của SN.
Kết quả mô phỏng cho ở hình 4.

Hình 4(a). E[N2] với E[S2]

Hình 4(b). E[W2] với E[S2].

Hình 4(c). E[R2] với E[S2].

Hình 4(d). E[R] với E[S2].

Hình 4(e). E[N1] với E[S1].

Hình 4(f). E[W1] với E[S1].

Hình 4(g). E[R1] với E[S1].

Hình 4(h). E[R] với E[S1].

Nếu tiêu phí năng lượng E1 ( ), E2 ( ) trong đơn vị thời gian   1s là 1mW, kết quả
tiêu thụ năng lượng của các tài nguyên dành cho xử lý các gói tin môi trường (thể hiện
M/M/1/K1) trong khoảng thay đổi thời gian phục vụ trung bình E[S1] từ 0.001s đến 0.009s

Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017

101


Kỹ thuật điều khiển & Điện tử

tương đối giống với tiêu năng lượng của các tài nguyên dành cho xử lý các gói tin đa
phương tiện (thể hiện M/M/1/K2) trong khoảng thay đổi thời gian phục vụ trung bình
E[S2] từ 0.001s đến 0.009s. Mặc dù ở một số thời điểm mức tiêu hao năng lượng ở
M/M/1/K2 lớn hơn ở M/M/1/K1, ví dụ khi E[S2]=0.0255s, tiêu hao năng lượng đạt 45mW
(hình 4(d) và 4(h)). Độ dài gói tin đa phương tiện dài hơn so với gói tin môi trường nên
kịch bản đã giả định đặt K2=20 và K1=10.
4. KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG NGHIÊN CỨU
Giải pháp đề xuất của chúng tôi. 1) SN được thiết kế dự trên công nghệ chip đa nhânđa luồng kiến trúc tập lệnh giảm thiểu (RISC), có bộ nhớ Cache, bộ đệm thiết kế theo
module làm tăng tốc độ xử lý và giảm trễ xử lý dẫn đến giảm năng lượng tiêu phí của SN.
2) Phân biệt hai luồng dữ liệu, luồng dữ liệu môi trường có tính toán đơn giản và luồng dữ
liệu đa phương tiện có tính toán phức tạp được đưa vào hai đường ống lệnh của CPU trong
SN làm giảm thời gian phục vụ và tăng hiệu suất xử lý. 3) Mô hình hóa hai loại tài nguyên
CPU trong SN, xử lý hai luồng dữ liệu bằng hai hàng đợi M/M/1/K để phân tích hiệu
năng. 4) Tính toán hiệu năng của SN thông qua tính toán các thông số ảnh hưởng đến tiêu

phí năng lượng, mô phỏng đánh giá các tham số đó.
Từ phân tích, đánh giá hiệu năng một SN, chúng tôi tiếp tục nghiên cứu phân tích đánh
giá hiệu năng cho WSN mục đích giảm tiêu phí năng lượng và tăng QoS.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Chiara Buratti, Andrea Conti, Davide Dardari and Roberto Verdone, “An Overview on
Wireless Sensor Networks Technology and Evolution”, ISSN 1424-8220
www.mdpi.com/journal/sensors.
Sensors
2009,
9,
6869-6896;
doi:10.3390/s90906869.
[2] Jason Lester Hill, “System Architecture for Wireless Sensor Networks”, A dissertation
submitted in partial satisfaction of the requirements for the degree of Doctor of
Philosophy, University of California, 2003.
[3] J.
Virtamo,
“38.3143
Queueing
Theory
/
Probability
Theory”,
www.netlab.hut.fi/opetus/
[4] S. Nazreen Begum, Dr. S. Bharathidass, “Queueing Theory Based Minimum Spanning
Tree for Energy Consumption in Wireless Network”, International Journal of Science
and Research (IJSR) ISSN (Online): 2319-7064 Index Copernicus Value (2013): 6.14
| Impact Factor (2015): 6.391, Volume 5, Issue 6, June 2016.
[5] Harish H. Kenchannavara, M.M. Mathb and Umakanth P. Kulkarni, “Impact of QueueEnergy in Traffic Flows of Wireless Sensor Network”, Proc. of Int. Conf. on
Advances in Computer Science, AETACS. © Elsevier, 2013.

[6] Manijeh Keshtgary et al. “Analytical Model of Energy Consumption in Cluster based
Wireless Sensor Networks with Data Aggregation using M/M/1 Queueing Model”,
International Journal of Computer Applications (0975 – 8887), Volume 53– No.13,
September 2012.
[7] Reza Rasouli1 and Mahmood Ahmadi2 and Ali ahmadvand, “Energy consumption
estimation in clustered wireless sensor network using M/M/1 queuing model”,
International Journal of Wireless & Mobile Networks (IJWMN) Vol. 5, No. 1,
February 2013.
[8] Kiran M Rege, “Multi-class queueing Models for performance analysis of computer
systems”, December 1990, Volume 15, Issue 4, pp 355–363. DOI:
10.1007/BF02811331.

102

H. V. Quang, D. Đ. Viên, …, “Phân tích và đánh giá năng lượng… hàng đợi M/M/1/K.”


Nghiên cứu khoa học công nghệ

[9] Boualem Rabta et al., “A hybrid analysis method for multi-class queueing networks
with multi-server nodes”, Decision Support Systems. Volume 54, Issue 4, March
2013, Pages 1541–1547.
ABSTRACT
ANALYZING AND EVALUATING ENERGY CONSUMPTION OF WIRELESS
SENSOR NODE WITH THE QUEUE M/M/1/K
Wireless sensor networks are widely applied in order to collect requiried
information. Because of energy limitation, the life time of sensor node is short.
There are many papers has published that focused on the energy save not only to
extend the sensor node life time but also to maintain the required performance. In
this paper, an approach to build, calculate and analyze energy parameters of a SN

is proposed. The results show that the energy consumption at a node depends on
service paket time, number of information packets, memory buffer resowrce and
speed of CPU.
Keywords: Wireless sensor network; Network queue; Wireless sensor network performance; Markov chain.

Nhận bài ngày 26 tháng 4 năm 2017
Hoàn thiện ngày 13 tháng 5 năm 2017
Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 6 năm 2017
Địa chỉ:

1

Trung tâm Đào tạo Sau đại học, Trường Đại học Công nghiệp Hà Nội;
Hội Vô tuyến điện tử Việt Nam;
3
Đại học SPKT Hưng Yên.
*Email:
2

Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017

103