MÔ HÌNH HOÁ VÀ PHẦN MỀM MÔ PHỎNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
MÔ HÌNH HOÁ VÀ PHẦN MỀM MÔ PHỎNG MẠNG CẢM
BIẾN KHÔNG DÂY
3.1 Mô hình hoá mô phỏng
Trên cơ sở phân tích bài toán mô phỏng và xác định rõ mục tiêu và kế hoạch,
việc Mô hình hoá mô phỏng nhằm trừu tượng hoá hệ thống thực bằng mô hình
khái niệm, một tập các quan hệ toán học và logic liên quan đến các thành phần
và cấu trúc của hệ thống. Việc xây dựng mô hình là cực kì quan trọng. Mô hình
được xây dựng càng chi tiết và tổng quát thì mô phỏng càng gần thực tế. Ngoài
ra, tính hiệu quả và khả năng mở rộng, tức là có thể sử dụng làm nền để phát
triển thêm, của mô hình cũng rất được quan tâm. Ngoài ra, vì việc xây dựng một
mô hình chi tiết, tổng quát cho toàn hệ thống là rất khó thực hiện nên thường
việc mô hình hoá sẽ tập trung vào các vấn đề cần quan tâm trong hệ thống, các
phần khác chỉ cần đảm bảo mức độ chính xác trong các ảnh hưởng của chúng tới
hệ thống.
Hiện nay, có rất nhiều mô hình mô phỏng mạng cảm biến không dây đã được
xây dựng. Mỗi mô hình đặt trọng tâm vào các vấn đề cần quan tâm trong mạng
có thể là hoạt động của các lớp cao, dạng tín hiệu vật lý, hay về vấn đề năng
lượng, v.v... Phần tiếp theo sẽ giới thiệu hai trong số các mô hình này.
3.1.1 Mô hình SWAN theo dõi mức độ ô nhiễm môi trường
a/ Kịch bản mô phỏng
Mô hình này được xây dựng để mô phỏng hoạt động của mạng cảm biến
không dây với ứng dụng theo dõi sự ô nhiễm do hoá chất rò rỉ từ các đường ống
dẫn. Mô hình được xây dựng bởi viện công nghệ bảo mật, trường cao đẳng
Dartmouth (Institute for Security Technology Studies (ISTS) Dartmouth
College) kết hợp với viện công nghệ BBN.
Hình 3.1 minh hoạ kế hoạch triển khai thực tế của các cảm biến. Nút giám sát
(Monitor) được đặt trong trường cảm biến. Trong bản đồ này, màu nền biểu thị
mức độ ô nhiễm hoá chất thể hiện bằng cường độ tín hiệu có thể cảm biến được.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng

mạng...
Hình 3.: Kịch bản triển khai mạng cảm biến không dây theo dõi ô nhiễm hoá
học trong thực tế.
b/ Cơ cấu mô phỏng mở rộng Dartmouth
Tập đoàn S3 đã phát triển cơ cấu mô phỏng mở rộng SSF (Scalable
Simulation Framework), một giao diện đơn giản cho việc xây dựng các mô hình
mô phỏng. SSF cung cấp các mô hình với khả năng biểu diễn mối liên hệ của
các thành phần trong mô hình một cách có hệ thống và có cấu trúc.
Tổng thể mô phỏng được áp đặt bởi hệ giao tiếp lập trình ứng dụng API (Appl
ication Program Interface) của SSF sẽ tách mô hình khỏi sự phức tạp của việc
quản lý danh sách sự kiện và việc xử lý cụ thể theo thời gian. API định nghĩa
năm lớp cơ bản: thực thể (entity), tiến trình (process), kênh ra (outChannel),
kênh vào (inChannel) và sự kiện (event).
Một đối tượng thực thể (entity) chứa các biến trạng thái và đối tượng tiến
trình (process) mô tả các trạng thái biến đổi thế nào trong đáp ứng lại các tương
tác với các thực thể khác theo thời gian. Mỗi thực thể có một liên kết thời gian
giúp cho việc đồng bộ trong một trục thời gian cục bộ. Các thực thể có khả năng
xem xét các biến trạng thái của các thực thể khác. Các liên kết thời gian cung
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
cấp các đầu mối cơ bản cho việc lập trình sự kiện đồng thời để chắc chắn rằng
các trạng thái trong tương lai của một thực thể không ảnh hưởng tới các trạng
thái trước của thực thể khác.
Sự trao đổi số liệu giữa các thực thể được thực hiện thông qua một kênh biểu
thị một dòng các sự kiện theo một phương hướng duy nhất giữa hai thực thể.
Trong thực tế, kênh là một khái niệm được xây dựng bởi các định nghĩa và ánh
xạ của hai lớp đối tượng: kênh ra (outChannel) và kênh vào (inChannel). Trong
truyền thông xảy ra giữa hai thực thể, kênh ra của một thực thể phải được ánh xạ
tới kênh vào của một thực thể khác.
Cơ cấu mô phỏng mở rộng Dartmouth (DaSF) thực thi mô phỏng hệ thống

với API của SSF. Từ nguyên dạng ban đầu, DaSSF được thiết kế cho các hệ
thống hiệu năng cao, do đó, được áp dụng cho các nền máy tính song song. Tuy
nhiên, nó cũng có thể chạy trong các hệ thống xử lý đơn.
Qua các thí nghiệm quy mô lớn, DaSSF đã chứng tỏ hiệu năng cao trong các
mô hình Internet đa giao thức với mười nghìn thực thể mạng phức tạp tốc độ lên
tới một triệu sự kiện mạng một giây. Các thí nghiệm khác cũng chỉ ra rằng
DaSSF có thể mô phỏng ba triệu thực thể mạng đơn giản. Trong trường hợp này,
tốc độ xử lý gần tỷ lệ với số lượng bộ xử lý. DaSSF đạt được mục tiêu hiệu năng
do áp dụng các kỹ thuật giảm đến mức tối thiểu bộ nhớ sử dụng và năng lực xử
lý cho tiến trình.
c/ Bộ định tuyến WiroKit của BBN
WiroKit được phát triển bởi viện công nghệ BBN là một bộ định tuyến di
động cho các mạng Ad hoc không dây. Nó được thiết kế để chạy mà không cần
sửa chữa trong mô phỏng hay trong nền phần cứng thực tế. Tức là các định
nghĩa giao diện giống nhau được sử dụng trong mã chạy một mô phỏng và mã
chạy bên trong đơn vị vô tuyến di động. Thiết kế này tuân theo phương pháp
hướng đối tượng, trong thực tế, WiroKit được chứa hoàn toàn trong một đối
tượng đơn. Đặc trưng này là yếu tố cần thiết cho các môi trường mô phỏng, vì
nó cho phép nhiều bản sao của WiroKit thực thi trên một không gian địa chỉ
đơn.
Yêu cầu về nền máy tính để chạy WiroKit là rất thấp. Nó hoạt động hoàn toàn
trên cơ sở mã cho các giao thức định tuyến, cơ chế chuyển tiếp, tiến trình đơn
tuyến (thực hiện các công việc lần lượt theo một chuỗi) và quản lý hàng đợi, bộ
nhớ. Hầu như không cần đến hệ điều hành mà chỉ cần đặt trong một nền máy
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
tính mà WiroKit được phân một phần bộ nhớ tại thời điểm khởi động, truy nhập
theo thời gian thực và một khối lượng nhỏ nhất trong tổng chu trình đơn vị xử lý
(CPU) cho việc thực thi chuỗi công việc chính.
Đối tượng định tuyến WiroKit nhận các gói từ các lớp giao thức cao hơn, các

gói này được tổ chức thành các khung phù hợp với bộ điều giải (Modem:
modulator/demodulator) vô tuyến. Ngược lại, WiroKit nhận các khung từ bộ
điều giải vô tuyến rồi tách thành các gói phù hợp với các giao thức bậc cao hơn.
Trong WiroKit, bất kì giao thức định tuyến nào cũng có thể được sử dụng miễn
là cùng một hệ giao tiếp lập trình ứng dụng (API). Tính linh hoạt này cho phép
các đối tượng định tuyến này có thể ứng dụng vào mạng cảm biến không dây.
Các giao thức định tuyến phân phối thông tin tới mọi nơi (“what is where”)
trong mạng cảm biến, các node cảm biến sẽ chuyển tiếp thông báo (Datagrams-
Forwarding) qua các liên kết để tới đích. Hiệu quả của hầu hết các giao thức này
định tuyến tỷ lệ nghịch với số lượng node mạng. Chi phí của giao thức tăng theo
bình phương (hoặc cao hơn) số lượng node mạng. Chi phí này có thể là lưu
lượng điều khiển qua không gian, bộ nhớ node hay yêu cầu đơn vị xử lý (CPU)
của node.
Cơ chế chuyển tiếp các gói phi kết nối chịu trách di chuyển các bản tin qua
các liên kết dọc theo đường từ nguồn tới đích. Việc này được hoàn thành nhờ
việc phổ biến thông tin đến mọi nơi bởi các giao thức định tuyến. Có nhiều hiệu
quả quan trọng trong cơ chế nay. Ví dụ như việc tập hợp các gói tin vào các
khung vô tuyến đơn để tăng hiệu quả kênh truyền và giảm công suất tiêu thụ,
tiến trình khi nhận tín hiệu vô tuyến có thể đưa vào trạng thái nghỉ để tăng tuổi
thọ nguồn acquy và các hiệu quả tương tự.
Trong thực tế, vấn đề quan trọng nhất của các cơ chế chuyển tiếp là thuật toán
chuyển tiếp theo đường ngắn nhất tức là định hướng bản tin từ nguồn tới điểm
thu qua số lượng đường truyền dẫn vô tuyến nhỏ nhất, WiroKit con tập hợp các
gói vào một khung vô tuyến đơn.
d/ Kiến trúc mô phỏng mạng cảm biến không dây Ad hoc (SWAN)
SWAN ra đời từ sự tích hợp của hai thành phần cơ bản là phần mềm DaSSF
và WiroKit của BBN. Trong khi WiroKit cung cấp các chức năng định tuyến
trong các mô hình mạng Ad hoc không dây thì DaSSF có nhiệm vụ gắn kết cấu
trúc các mô hình con với nhau.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng

mạng...
Hình 3.2 chỉ ra các thành phần chính của SWAN và dòng số liệu giữa các
thành phần này. Môi trường mô phỏng có bốn mô hình con chính: mô hình địa
lý (Terrain Model), mô hình phân tán chùm (Plume Disperson Model), mô hình
kênh vô tuyến (RF Channel Model) và mô hình node (Node Model).
Mô hình địa lý là một bản đồ tĩnh thống nhất trong cả mô hình phát tán chùm
và mô hình vô tuyến. Vì cả hai mô hình này đều hoạt động trong cùng một môi
trường địa lý nên chúng phải được định hướng theo cùng một sự mô tả. Theo đó,
các cản trở trên đường truyền sóng vô tuyến cũng có mặt trên đường đi của các
chùm tín hiệu từ các hiện tượng mục tiêu. Trong hoạt động hiện tại của SWAN,
địa hình phẳng được sử dụng nên cả tín hiệu từ các hiện tượng và tín hiệu vô
tuyến đều có thể phát tự do qua không gian giả định. Mô hình địa lý (Terrain
Model) giữ vị trí rất quan trọng trong các phát triển xa hơn của cơ cấu này.
Hình 3.: Cơ cấu SWAN
Để xây dựng một mô hình node cho các cảm biến thông minh, WiroKit được
sử dụng như một mô hình con. Trong cách này, môi trường cần thiết cho hoạt
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
động của WiroKit được đáp ứng. Như một bộ định tuyến, WiroKit nhận các gói
số liệu từ mô hình cảm biến không dây, xác định nơi kế tiếp chúng phải chuyển
đến để tới được node giám sát (Monitor node) và tạo ra các gói vô tuyến mang
theo thông tin định tuyến. Cuối cùng, các gói vô tuyến này được chuyển tới bộ
điều giải (modem) vô tuyến để chuyển sang dạng tín hiệu điện từ. Trong mô
hình này, modem mô tuyến được bỏ qua vì không cần nghiên cứu chi tiết dạng
tín hiệu vô tuyến. Đầu ra từ WiroKit được chuyển thẳng ra mô hình kênh vô
tuyến (RF Channnel Model). Ngược lại, WiroKit có thể nhận đầu vào từ mô
hình kênh vô tuyến khi các gói vô tuyến được chuyển qua trên đường tới đích,
các node trung gian nhận và chuyển chúng theo hướng thích hợp.
Hình 3.: Phân tích các thành phần trong môi trường mô phỏng
Mô hình này có thể mô phỏng hoạt động của các mạng cảm biến có số node

rất lớn, lên đến 10 nghìn node với thời gian khảo sát tương đối dài (có thể đến
1000s). Một ví dụ về kết quả mô phỏng như hình 3.4.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
Hình 3.: Khảo sát thông lượng và độ trễ trung bình trong mạng cảm biến
3.1.2 Mô hình của trường Đại học Los Angeles California
Mô hình được xây dựng bởi nhóm nghiên cứu Sung Park, Andreas Savvides,
Mani B.Srivastava thuộc phòng thí nghiệm “Networked Emebedded Systems”,
khoa Điện tử trường Đại học Los Angeles California. Mô hình này được tham
khảo để phát triển phần mềm mô phỏng sử dụng trong đồ án này.
MÔ HÌNH CỦA TRƯỜNG ĐẠI HỌC LOS ANGELES CALIFORNIA
a/ KỊCH BẢN MÔ PHỎNG
Trong kịch bản mô phỏng, một tập các node mạng không dây trang bị các
kiểu cảm biến khác nhau được triển khai trong một vùng xác định (trường cảm
biến) để thực hiện các nhiệm vụ cảm biến môi trường. Các kết quả cảm biến
được xử lý trong mạng và các báo cáo được chuyển đến các node Gateway hay
điểm thu thập dữ liệu thông qua các kết nối không dây. Kết quả này có thể
chuyển đến trực tiếp người sử dụng hay đưa qua mạng Internet. Kịch bản này
được mô tả trên hình 3.5.
Node cảm biến
Node người sử dụng
Node cảm biến
Đích
Đích
Node cảm biến
Internet
Node người sử dụng
Gateway

Node cảm biến
Hình 3.: Kịch bản mạng cảm biến
Trong môi trường mô phỏng này, một kịch bản mạng cảm biến điển hình bao
gồm ba kiểu node : 1) Các node cảm biến, quan sát trực tiếp môi trường; 2) Các
node đích (target node) tạo ra các kích thích cảm biến tác động đến các cảm biến
bằng các kênh cảm biến thông qua sự biến thiên của các đại lượng vật lý như các
chấn động, âm thanh, hồng ngoại, ...Ví dụ, xe cộ đang di chuyển tạo ra các chấn
động mặt kích thích các cảm biến địa chấn hay âm thanh kích thích các cảm biến
thính giác; 3) Các node người sử dụng (User node) đưa ra kết quả của mạng
cảm biến cho người sử dụng.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
b/ Xây dựng
Hình 3.6 chỉ ra kiến trúc mô hình ba kiểu node được xây dựng từ các khối cơ
sở của môi trường mô phỏng.
Hình 3.: Kiến trúc mô hình các node: cảm biến, đích, người sử dụng.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
Trong mô hình này, mỗi node cảm biến được trang bị một ngăn xếp giao thức
mạng không dây và một hay nhiều ngăn xếp cảm biến tương ứng với các kiểu
cảm biến khác nhau của node cảm biến. Vai trò của ngăn xếp giao thức cảm biến
là phát hiện và xử lý các kích thích cảm biến trên kênh cảm biến và hướng
chúng tới lớp ứng dụng, nơi xử lý và cuối cùng là chuyển các kết quả tới một
node người sử dụng dưới dạng báo cáo cảm biến. Mỗi ngăn xếp cảm biến làm
việc với một loại đối tượng cần cảm biến. Ngăn xếp giao thức mạng không dây
đảm nhận việc thông tin giữa node cảm biến với các node cảm biến khác và với
các node User hay gateway. Mỗi node còn được trang bị bổ xung một mô hình
nguồn tương ứng với các phần cứng sản xuất và tiêu thụ năng lượng. Mô hình
này bao gồm một bộ cung cấp năng lượng (acquy), và một tập các thành phần
tiêu thụ năng lượng (CPU, Bộ thu phát vô tuyến, các cảm biến) . Mỗi thành phần

tiêu thụ năng lượng có thể ở một trong các trạng thái và cách thức hoạt động
khác nhau tượng ứng với các kiểu tiêu thụ năng lượng khác nhau. Ví dụ, bộ thu
phát vô tuyến có thể ở các trạng thái nghỉ (sleep mode), trạng thái nhận tín hiệu
(receive mode) hay một trong các trạng thái phát tương ứng với các tốc độ kí
hiệu, các phương thức điều chế và công suất phát khác nhau. Tương tự, CPU
cũng có thể ở trong trạng thái nghỉ, một trong nhiều trạng thái tích cực tương
ứng với điện áp và tần số khác nhau. Các thuật toán trong mạng và ngăn xếp
cảm biến điều khiển sự thay đổi kiểu tiêu thụ năng lượng. Ví dụ, giao thức MAC
có thể thay đổi kiểu thu phát vô tuyến từ nghỉ sang nhận tín hiệu. Ngược lại,
hoạt động của các thuật toán này lại phụ thuộc vào các kiểu hoạt động này. Ví
dụ, thời gian được tính bởi lớp vật lý trong ngăn xếp giao thức phụ thuộc vào tốc
độ số liệu của phương thức thu phát vô tuyến hiện tại. Tất cả các cơ chế trên
được thực hiện nhờ các thuật toán đưa ra các sự kiện thay đổi kiểu hoạt động
của các thực thể tiêu thụ năng lượng và thuật toán đọc các giá trị tham số thích
hợp từ các thực thể này.
Các node đích (Target node) đại diện cho các đối tượng môi trường là mục
tiêu cần cảm biến, quan sát như các chất hóa học (ví dụ CO), các vi sinh vật ,
.v.v. Các node đích được xây dựng trên thành phần cơ bản là ngăn xếp cảm biến.
Ngăn xếp cảm biến đảm nhận việc phát các tín hiệu của node đích như âm
thanh, chấn động,... quảng bá trong môi trường thông qua kênh cảm biến. Vì
việc phát này mô phỏng sự phát tán tự nhiên của tín hiệu từ các hiện tượng nên
các giao thức phát không có cơ chế điều khiển tắc nghẽn và chống tranh chấp.
Ngăn xếp cảm biến của mỗi node đích tương ứng với một ngăn xếp cảm biến
của node cảm biến.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
Các node User là các điểm thu thập số liệu từ mạng cảm biến để tương tác
trực tiếp với người sử dụng hoặc chuyển qua mạng Internet. Các node User được
xây dựng trên ngăn xếp giao thức mạng không dây. Ngăn xếp giao thức mạng
không dây đảm bảo thông tin giữa node User với các node cảm biến.

Hình 3.: Kiến trúc mô hình mạng cảm biến không dây
Hình 3.7 minh hoạ mô hình mạng cảm biến trong môi trường mô phỏng.
Trong mô hình tổ chức mạng, kênh không dây (Wireless Channel) và kênh cảm
biến (Sensor Channel) được xây dựng với hai cơ chế truyền thông riêng. Trong
kịch bản mô phỏng điển hình, một node đích sẽ di chuyển qua một nhóm node
cảm biến được triển khai trong trường cảm biến. Các node đích này phát ra các
tín hiệu quảng bá trên kênh cảm biến trong một phạm vi xác định. Các node cảm
biến nằm trong phạm vi này, có thể nhận được các tín hiệu cảm biến trên cơ sở
hoạt động của ngăn xếp cảm biến tương ứng. Khi node cảm biến nhận thấy các
tín hiệu cảm biến được là đáng chú ý, nó sẽ chuyển các gói tin về sự kiện này
thông qua kênh không dây đến node User. Bằng cách phân tách kênh cảm biến
và kênh không dây, mô hình mạng này giúp cho việc mô phỏng và phân tích
hoạt động của mạng cảm biến trở lên dễ dàng hơn khi các sự kiện cảm biến hiện
tượng mục tiêu và các sự kiện phát và nhận gói trong truyền thông không dây có
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
thể diễn ra đồng thời. Ngoài ra, với việc cho phép một node cảm biến có thể liên
kết tới nhiều kênh cảm biến, môi trường mô phỏng có khả năng cung cấp các
phân tích về hoạt động phức tạp của node cảm biến khi chúng phản ứng lại
nhiều tín hiệu cảm biến nhận được đồng thời như chấn động, nhiệt độ, âm
thanh,...
c/ TỔ CHỨC NODE VÀ TẠO LƯU LƯỢNG
Trong việc nghiên cứu hoạt động của một mạng cảm biến không dây, yếu tố
cốt yếu là kịch bản triển khai toàn bộ bao gồm hình trạng mạng, phạm vi vô
tuyến, phạm vi cảm biến, quỹ đạo của các mục tiêu cảm biến và các lưu lượng
sự kiện kết quả, quỹ đạo của các node User và các lưu lượng truy vấn. Tất cả các
yếu tố này góp phần tạo lên các thiết kế với sự thoả hiệp tốt nhất, từ đó có thể
đánh giá hiệu quả của các thuật toán hay giao thức mới dưới các kịch bản triển
khai khác nhau. Để nghiên cứu các hiệu quả này, cần phải phát triển các công cụ
tạo lập và quan sát các kịch bản mô phỏng chi tiết cung cấp khả năng xây dựng

hình trạng và lưu lượng mạng. Các công cụ này có thể được phát triển trên nền
phần mềm mô phỏng mạng NS (Network Simulator) vì phần mềm này đã có sẵn
cơ sở để mô phỏng các mạng IP nói chung (cả mạng có dây và không dây) và có
tính mở rất cao.
Việc Tổ chức node cảm biến phụ thuộc vào nhiệm vụ của mạng. Ví dụ, để
theo dõi các loài thú hoang dã trong một khu rừng, các cảm biến có thể được
triển khai đồng đều trong khu rừng. Tuy nhiên, với mạng cảm biến được triển
khai cho nhiệm vụ phòng thủ đường biên thì các cảm biến phải được triển khai
theo đường được xác định rõ. Trong một số trường hợp khác, các cảm biến có
thể được triển khai tuỳ theo yêu cầu của người sử dụng. Trong môi trường mô
phỏng, người sử dụng có thể tổ chức node theo các đồ hình khác nhau tuỳ theo
yêu cầu nhiệm vụ của mạng.
Ngoài việc tổ chức node, các yêu cầu lưu lượng cũng có nhiều loại khác
nhau.Lưu lượng mạng cảm biến được phân thành ba kiểu chính: 1) Lưu lượng
Người sử dụng đến node cảm biến: được hình thành từ các lệnh và truy vấn từ
người sử dụng đến mạng. 2) Lưu lượng node cảm biến đến người sử dụng: gồm
các báo cáo từ cảm biến đến người sử dụng. 3) Lưu lượng node cảm biến đến
node cảm biến: hình thành do nhu cầu cộng tác xử lý các sự kiện cảm biến trong
mạng trước khi thông báo đến người sử dụng. Kiểu lưu lượng cuối cùng là phức
tạp nhất và nó phụ thuộc vào phương pháp cảm biến.
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
d/ NGĂN XẾP CẢM BIẾN VÀ KÊNH CẢM BIẾN
Ngăn xếp cảm biến mô phỏng các hoạt động tạo, phát hiện và xử lý các tín
hiệu cảm biến. Trong mô hình node cảm biến nêu trên, ngăn xếp cảm biến là
một điểm thu số liệu (sink) có nhiệm vụ kích hoạt lớp ứng dụng mỗi khi phát
hiện thấy một sự kiện cảm biến. Một tập các chức năng kích hoạt khác nhau từ
các phương pháp cảm biến đơn giản đến các chức năng xử lý tín hiệu tinh vi đều
được thực hiện bởi ngăn xếp cảm biến. Trong mô hình node đích, ngăn xếp cảm
biến hoạt động như một nguồn tín hiệu. Ngăn xếp cảm biến của một node đích

chứa dạng tín hiệu đặc trưng cho kiểu mục tiêu cảm biến. Tín hiệu này được
phát trong các môi trường khác nhau (mặt đất, không khí, nước,.v.v.), nơi mà các
mục tiêu di chuyển. Hình 3.8 chỉ ra dạng tín hiệu thực tế nhận được từ một cảm
biến địa chấn và dạng tín hiệu mô phỏng của các chấn động mặt đất do sự di
chuyển của xe cộ.
Hình 3.: Ví dụ về mô phỏng dạng tín hiệu. a) Tín hiệu địa chấn thực tế, b) Tín
hiệu địa chấn mô phỏng
Đồ án tốt nghiệp Đại học Chương 3. Mô hình hóa và phần mềm mô phỏng
mạng...
Các môi trường cảm biến trong thực tế được mô hình hoá thành các kênh cảm
biến, nơi các sự kiện cảm biến như các tín hiệu địa chấn, âm thanh hoặc hồng
ngoại được lưu thông.
3.2 Thiết kế phần mềm mô phỏng mạng cảm biến không dây
Trong thiết kế phần mềm (còn được gọi là chuyển đổi mô hình), mô hình mô
phỏng được phát triển bằng một ngôn ngữ lập trình nào đó. Trong đồ án này,
việc mô phỏng mạng cảm biến được thực hiện trên phần mềm mô phỏng mạng
NS-2 đã mở rộng cho môi trường mạng cảm biến. Do đó, phần tiếp theo sẽ trình
bày về phần mềm NS-2 và phần mở rộng NRL’Sensorsim trên NS-2 cho mô
phỏng mạng cảm biến
3.2.1 Phần mềm NS-2
a/ Giới thiệu NS-2
NS-2 là chương trình mô phỏng mạng theo phương pháp mô phỏng các sự
kiện rời rạc. NS-2 hỗ trợ mô phỏng mạng có dây và không dây, TCP, UDP , các
giao thức truyền thông điểm-đa điểm và định tuyến khác,.v.v. NS-2 được viết
bằng C++ và ngôn ngữ hướng đối tượng Tcl (Otcl: object-oriented tool
command language).
NS-2 có một lịch sử khá dài, bắt nguồn từ các phần mềm REAL của UCB
(1989) và NEST của Colombia (1992). Đến năm 1995, NS-2 được phát triển
trong dự án VINT (Virtual InterNet Testbed hay nền kiểm thử Internet ảo).
VINT là dự án hợp tác giữa AT&T Reseach, Lawrence Berkeley National

Laboratory, ETH TIK, Xerox PARC, UCB-Berkeley và USC/ISI. Hiện nay, Ns
đang tiếp tục được phát triển trong các dự án SAMAN và CONSER, cùng với sự
hợp tác của nhiều nhà nghiên cứu và ACIRI. Những tổ chức đã đóng góp đáng
kể vào NS-2 là UCB Daeledus, UMU Monarch và Sun MicroSystems.
So với các phần mềm mô phỏng mạng khác, NS-2 có những ưu thế sau:
- NS-2 có mã nguồn mở miễn phí.
- NS-2 có kiến trúc mở, tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng
- NS-2 được phát triển từ các phần mềm nổi tiếng trên thế giới như
REAL, NEST nên nó có những điểm mạnh và đã khắc phục được
những yếu điểm của các phần mềm này
- NS-2 hỗ trợ các tính năng cơ bản của mạng IP, từ đó có thể phát triển
thêm các phần tử mạng.