Tổng hợp dữ liệu nhằm tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

DƯ NG VI T HUY

TỔNG HỢP DỮ LIỆU
NHẰM TI T KIỆM NĂNG LƯỢNG
TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY

LUẬN ÁN TI N S CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

HÀ NỘI – 2019


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

DƯ NG VI T HUY

TỔNG HỢP DỮ LIỆU NHẰM TI T KIỆM NĂNG LƯỢNG
TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY

Chuyên ngành:

MẠNG MÁY T NH VÀ TRUYỀN THÔNG DỮ LIỆU

Mã số: 9480102.01

LUẬN ÁN TI N S CÔNG NGHỆ THÔNG TIN

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS. N u

Đ

HÀ NỘI – 2019

V t


LỜI CAM ĐOAN

Luận án tiến sỹ của tôi với tên đề tài “Tổng hợp dữ liệu nhằm tiết
kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây” (tiếng Anh: Data
fusion for energy efficiency in wireless sensor networks) là kết quả nghiên
cứu của cá nhân tôi cùng với sự hƣớng dẫn tận tình của ngƣời hƣớng dẫn
khoa học PGS.TS. Nguyễn Đình Việt. Nội dung luận án không sao chép từ
các luận án cũng nhƣ công trình nghiên cứu khoa học khác. Các nội dung
trích dẫn đƣợc tôi chỉ rõ nguồn tài liệu tham khảo ở trong luận án.

Tôi cam đoan những điều trên là đúng sự thật, nếu có gì sai, tôi xin
hoàn toàn chịu trách nhiệm.
Hà nội, ngày

tháng 4 năm 2019

Nghiên cứu sinh

Dương Viết Huy

MỤC LỤC
MỤC LỤC............................................................................................................................

1

ANH MỤC C C THU T NG .................................................................................... 4
ANH S CH ẢNG .........................................................................................................
5
ANH S CH H NH V ....................................................................................................
6
8
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ............................................. 14
1.1. MẠNG CẢM I N KH NG DÂY ........................................................................... 14
1.1.1. Lịch s phát triển......................................................................................... 14
1.1.2. Kiến trúc mạng cảm biế n và một số cách ph n loại ................................. 17
1.1.2.1. Kiến trúc ................................................................................................ 17
1.1.2.2. Các thành phần chính c ủa WSNs ....................................................... 17
1.1.2.3. Một số cách phân loại mạng................................................................ 18
1.2. CÁC VẤN ĐỀ CẦN GIẢI QUY T............................................................................. 20
1.2.1. Vấn đề tiêu thụ năng lƣợng ......................................................................... 20
1.2.2. Thiết ế no
mạng cảm iến ..................................................................... 22
1.2.3. Tổ chức mạng và định tuyến ....................................................................... 22
1.2.4. Truyền và x l
ữ liệu................................................................................ 22
1.2.5. Tổng hợp dữ liệu .......................................................................................... 23
1.2.6. X lý vấn đề ữ liệu ƣ thừa....................................................................... 24
1.3. CÔNG CỤ MÔ PHỎNG MẠNG CẢM BI N ............................................................... 25
1.3.1. Bộ mô phỏ ng NS-2...................................................................................... 25
1.3.2. NS-2 và phần mở rộng mô phỏng WSNs của MIT................................. 26

1.4. MÔ HÌNH TỔNG HỢP D LIỆU VÀ BÀI TOÁN THÀNH PHẦN ................................ 26
1.4.1. Mô hình tổng hợp dữ liệu ............................................................................ 27
1.4.2. Theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu ...................................................... 28
1.4.2.1. Theo dõi mục tiêu dựa vào vị trí của nút ........................................... 29
1.4.2.2. Theo dõi mục tiêu dựa vào thời gian ................................................. 30
1.4.2.3. Lựa chọn dữ liệu và truyền đến CH ................................................... 33
1.4.3. Tổng hợp dữ liệu tại CH .............................................................................. 34
1.4.3.1. Định tuyến phân c ụm thích ứng với năng lƣợng thấp ..................... 34
1.4.3.2. Tổng hợp dữ liệu tại nút cụm trƣởng ................................................. 36
1.5. LÝ THUY T T P THÔ ............................................................................................. 38
1.5.1. Các khái niệm về lý thuyết tập thô đƣợc s dụng .................................... 39
1.5.1.1. Hệ thống thông tin ................................................................................ 39

M ĐẦU ..............................................................................................................................

-1-


1.5.1.2. Hệ quyết định ........................................................................................

39
1.5.1.3. Lớp con tƣơng đƣơng........................................................................... 39
1.5.1.4. Quan hệ không thể phân biệt đƣợc ..................................................... 40
1.5.1.5. Thuộc tính lõi, tập thuộc tính rút gọn................................................. 40
1.5.1.6. Sự phụ thuộc của thuộc tính ................................................................ 41
1.5.1.7. Độ quan trọng của thuộc tính .............................................................. 41
1.5.1.8. Luật quyết định, độ chắc chắn c ủa luật quyết định .......................... 42
1.5.2. Ứng dụng lý thuyết tập thô trong tổng hợp dữ liệu .................................. 42
1.5.3. Ứng dụng để tiền x lý dữ liệu ................................................................... 43
CHƢƠNG 2. THEO ÕI MỤC TIÊU TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG ..................... 45

A VÀO KHOẢNG C CH ................................................ 46
2.1. THEO ÕI MỤC TI U
2.1.1. Giới thiệu bài toán ........................................................................................
46
2.1.2. Giải pháp ETR-DF .......................................................................................
46
2.1.2.1. Khoảng cách ..........................................................................................
46
2.1.2.2. Sai số ......................................................................................................
48
2.1.2.3. Vùng ƣu tiên..........................................................................................
48
2.1.3. Thuật toán ......................................................................................................
51
2.1.4. Mô phỏng và phân tích kết quả................................................................... 52
2.1.5. Kết luận về giải pháp ETR-DF ................................................................... 57
2.2. THEO ÕI MỤC TI U TH CH NGHI THEO TH I GIAN.......................................... 58
2.2.1. Giới thiệu bài toán ........................................................................................
58
2.2.2. Giải pháp ATTS-DF..................................................................................... 59
2.2.2.1. Điểm đo iến động ............................................................................... 59
2.2.2.2. Thời gian đo th ch ứng ......................................................................... 59
2.2.2.3. Ngƣỡng đo .............................................................................................
60
2.2.2.4. Trạng thái ổn định đo lƣờng ................................................................ 61
2.2.2.5. ự đoán..................................................................................................
61
2.2.3. Thuật toán ......................................................................................................
63
2.2.4. Mô phỏng và phân tích kết quả................................................................... 65

2.2.5. Kết luận về giải pháp ATTS-DF................................................................. 69
CHƢƠNG 3. TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG CỤM NÚT CẢM BI N BẰNG
ỨNG DỤNG LÝ THUY T T P THÔ ......................................................................... 70
3.1. ỨNG DỤNG LÝ T HUY T T P THÔ TẠI CH ĐỂ TỔNG HỢP D LIỆU....................71
3.1.1. Mô tả bài toán DF nhiều nút c ảm biến....................................................... 72
3.1.2. Quy trình ứng dụng RST để tổng hợp dữ liệu .......................................... 73
3.1.3. Ứng dụng Lý thuyết tập thô để quyết định tổng hợp dữ liệu .................. 76
-2-


3.1.3.1. Xây dựng tƣơng quan giữa lý thuyết tập thô và tổng hợp dữ liệu.. 77

3.1.3.2. Ứng dụng RST để giải ài toán
F th o quy trình 8 ƣớc ............. 78
3.1.4. Kết luận về giải pháp ứng dụng lý thuyết tập thô.....................................
83
3.2. ỨNG DỤNG LÝ T HUY T T P TH ĐỂ TIỀN X L LIỆU ĐẦU VÀO...............
85
3.2.1. Giải pháp DP-DF ..........................................................................................
88
3.2.1.1. Quy trình x lý dữ liệu.........................................................................
88
3.2.1.2. X lý dữ liệu bị mất (thiếu).................................................................
89
3.2.1.3. X lý dữ liệu nhiễu (yế u) ....................................................................
90
3.2.1.4. Thuật toán x lý dữ liệu bị mất và dữ liệu bị nhiễu .........................
91
3.2.1.5. X lý dữ liệu ƣ thừa ...........................................................................
93

3.2.2. Minh họa và phân tích kết quả ....................................................................
94
3.2.3. Kết luận về giải pháp DP-DF ......................................................................
96
CHƢƠNG 4. S DỤNG HIỆU QUẢ TÀI NGUYÊN CỤM CẢM BI N ..............
98
4.1. L A CHỌN NÚT VÀ D LIỆU CỦA CỤM BẰNG C A SỔ TRƢỢT .........................
99
4.1.1. Giới thiệu bài toán ........................................................................................
99
4.1.2. Giải pháp DF-SWin....................................................................................
100
4.1.2.1. C a sổ trƣợt .........................................................................................
100
4.1.2.2. Bảng dữ liệu thuộc tính......................................................................
101
4.1.2.3. T nh ch thƣớc c a sổ trƣợt .............................................................
102
4.1.2.4. Dữ liệu để tổng hợp ............................................................................
102
4.1.3. Thuật toán DF-SWin ..................................................................................
103
4.1.3.1. Lƣu đồ thuật toán................................................................................
103
4.1.3.2. Cài đặt thuật toán ................................................................................
105
4.1.4. Mô phỏ ng và phân tích kết quả................................................................
107
4.1.5. Kết luận về giải pháp DF-SWin................................................................
112

4.2. TỔNG HỢP LIỆU TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG TẠI N T CH .............................
113
4.2.1. Giới thiệu bài toán .....................................................................................
113
4.2.2. Giải pháp DF-AMS ...................................................................................
114
4.2.2.1. Lấy mẫu ...............................................................................................
115
4.2.2.2. X lý dữ liệu .......................................................................................
116
4.2.3. Thuật toán...................................................................................................
118
4.2.4. Mô phỏng và phân tích kết quả ...............................................................
120
4.2.5. Kết luận về giải pháp DF-AMS ...............................................................
126
K T LU N .....................................................................................................................
127
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ...........................................................
132
TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................................
133
-3-


DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ
V ttt
A-D
AMPS
ATTS-DF

BS
CDMA
CH
DF
DF-AMS
DP-DF
DF-SWin
ETR-DF
FLAMA
IEEE
LEACH
LEACH-C
LOS
LR-WPAN
MAC
MIT
NS
OSI
PEGASIS
PHY
PTW
PU
RSSI
RST
SOFAR
SOSUS
STEM
SU
Tag
TDMA

TOA
TRAMA
WINS
WPAN
WSNs

ằng ti ng Anh
Analog – Digital
Adaptive Multi-domain Power aware Sensors
Adaptive Target Tracking Solution for multi-sensor Data Fusion in WSNs
Base Station
Code Division Multiple Access
Cluster head
Data fusion
Data Fusion – Average Median Sampling
Data Pre-processing for Data Fusion
Sliding Windows for multi-sensor Data Fusion in WSNs
Efficiency in TRacking to target in multi-sensor Data Fusion
Flow-Aware Medium Access
Institute of Electrical and Electronics Engineers
Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy
LEACH Centralized
Line of Sight
Low Rate Wireless Personal Area Networks
Media Access Control
Massachusetts Institute of Technology
Network Simulator
Open Systems Interconnection
Power Efficient Gathering in Sensor Information System
Physical layer

Pipelined Tone Wakeup
Processing unit
Received Signal Strength Indicator
Rough Set Theory
Sound Fixing and Ranging channel
Sound Surveillance System
Sparse Topology and Energy Management
Sensing unit
Target
Time Division Multiple Access
Time of arrival
TRaffic-Adaptive Medium Access
Wireless Integrated Network Sensors
Wireless Personal Area Network
Wireless Sensor Networks
-4-


DANH SÁCH BẢNG
Bảng 2.1. Các tham số trong mô phỏng giải pháp ETR-DF.................................... 53
Bảng 2.2. Hiệu quả của việc giảm số lƣợng gói tin c ủa ETR-DF và LEACH.......56
Bảng 2.3. Phân bố xác suất trong m l ần đo............................................................ 63
Bảng 2.4. Các tham số chính c ủa mô phỏ ng.......................................................... 65
Bảng 3.1. Hệ thống thông tin an đầu của WSNs.................................................... 79
Bảng 3.2. Lớp tập con tƣơng đƣơng....................................................................... 79
Bảng 3.3. Ma trận phân biệt.................................................................................... 80
Bảng 3.4. Dữ liệu CH nhận c ủa khung truyề n F1.................................................. 86
Bảng 3.5. Dữ liệu CH nhận c ủa khung truyề n Fk.................................................. 86
Bảng 3.6. IS t ại thời điểm bắt đầu tiền x lý........................................................... 88
Bảng 3.7. Giá trị của các thuộc tính Aj.................................................................... 88

Bảng 3.8. Dữ liệu đo của mạng cảm biến................................................................ 94
Bảng 3.9. Xác suất khi dữ liệu đo ị thiếu............................................................... 95
Bảng 3.10. Xác suất khi dữ liệu đo ị nhiễu............................................................ 95
Bảng 3.11. Dữ liệu đã x lý thiếu, nhiễu................................................................. 95
Bảng 3.12. Ma tr ận phân biệt................................................................................. 95
Bảng 3.13. Các phƣơng án ữ kiện đã đƣợc rút gọn để tổng hợp dữ liệu...............96
Bảng 4.1. Dữ liệu thuộc tính chƣa sắp xếp...........................................................101
Bảng 4.2. Dữ liệu thuộc tính đã đƣợc sắp xế p.....................................................101
Bảng 4.3. Quy ƣớc ký hiệ u s dụng trong thuật toán............................................104
Bảng 4.4. Các tham số chính s dụng trong mô phỏ ng DF-SWin........................107
Bảng 4.5. Số cụm và số nút trong mỗi cụm trong quá trình mô phỏng.................108
Bảng 4.6. Kết quả mô phỏng tại thời điểm 80 giây và 320 giây............................109
Bảng 4.7. Kết quả áp dụng trong thời gian mô phỏng...........................................110
Bảng 4.8. Dữ liệu đo tại thời điểm tổ ng hợp.......................................................116
Bảng 4.9. Mức đo, giá trị đo của các tham số.......................................................116
Bảng 4.10. Năng lƣợng của các nút trong c ụm....................................................123
Bảng 4.11. Dữ liệu cảm biế n của c ụm tại thời điểm 200s...................................124

-5-


DANH SÁCH H NH V

Hình 1.1. Kiến trúc ph n l ớp các giao thức mạng WSNs [36] ................................... 17
Hình 1.2. Mô hình mạng cảm biến không dây [13, 40] ............................................... 18
Hình 1.3. Hƣớng tiếp c ận theo kiến trúc mạng [38]. ................................................... 19
Hình 1.4. Sơ đồ cung c ấp năng lƣợng cho nút cảm biến [39, 56]. ............................. 21
Hình 1.5. Mức tiêu thụ năng lƣợng của các đơn vị chức năng của nút cảm iến 48 .................... 21
Hình 1.6. Tổng hợp dữ liệu nhiều nút c ảm biến không dây ........................................ 23
Hình 1.7. So sánh lƣu lƣợng theo 2 mô hình truyề n dữ liệu của WSNs.................... 24

Hình 1.8. Tỉ lệ s dụng các phần mề m mô phỏng [71] ............................................... 25
Hình 1.9. Mô hình tổng hợp dữ liệu và các bài toán thành phần...............................
Hình 1.10. Các phƣơng pháp th o

27

i mục tiêu 13 . .................................................. 28

Hình 2.1. Vị trí của nút cảm biến so với CH và Tag.................................................... 48
Hình 2.2. Các vùng ƣu tiên và các mức ƣu tiên............................................................ 50
Hình 2.3 . Tọa độ mục tiêu và các nút trong mặt ph ng hảo sát ............................... 53
Hình 2.4. Phân bố nút, CH và mục tiêu (Tag) ở giây thứ 80. ..................................... 54
Hình 2.5. Áp dụng để lựa chọ n nút: a) Cụm 1: 48 nút; b) Cụm 4: 16 nút ................. 55
Hình 2.6. Áp dụng thuật giải đối với Cụm 7 thời điểm giây thứ 120. ....................... 56
Hình 2.7. So sánh việc s dụng năng lƣợng giữa ETR-DF và LEACH .................... 57
Hình 2.8. Các mốc thời gian và trạng thái làm việc của nút ....................................... 60
Hình 2.9. Thay đổi của thuộc t nh hi vƣợt ngƣỡng .................................................... 60
Hình 2.10. Mô hình chuyể n trạng thái c ủa nút c ảm biến............................................. 61
Hình 2.11. Mô hình trạng thái thích ứng của giải pháp ATTS-DF ............................

62

Hình 2.12. Số nút c ảm biến tham gia mô phỏng ATTS-DF .......................................

66

Hình 2.13. Truyền dữ liệu c ủa các nút cảm biế n trong thời gian mô phỏng............. 66
Hình 2.14. Đồ thị truyề n dữ liệu của nút số 16 của LEACH ...................................... 66
Hình 2.15. Hiệu quả việc giảm dữ liệu truyề n của ATTS-DF so với LEACH.........

67

Hình 2.16. So sánh mức tiêu thụ năng lƣợng của các nút giữa ATTS-DF và LEACH................. 68
Hình 3.1. Mô tả bài toán tổ ng hợp dữ liệu có s dụng RST. ...................................... 73
Hình 3.2. Mô hình x lý, tổng hợp dữ liệu tại nút CH ................................................

74

Hình 3.3. Truyền dữ liệu theo khung tin (frame) và theo chu kỳ (T) ........................ 85
Hình 4.1. Lƣu đồ luồng dữ liệu giải pháp DF-SWin.................................................. 103
-6-


Hình 4.2. So sánh kết quả mô phỏng đối với các phƣơng án thay đổi số nút........111
Hình 4.3. So sánh mức dự trữ năng lƣợng giữa DF-SWin và LEACH.................111
Hình 4.4. Minh họ a DF từ n nút cảm biế n, mỗi nút đo l tham số về mục tiêu....114
Hình 4.5. Mô hình x lý dữ liệu của DF-AMS......................................................117
Hình 4.6. Tỉ lệ nút đƣợc khảo sát và tổng số nút còn hoạt động...........................120
Hình 4.7. So sánh năng lƣợng EAvg và EMed..........................................................121
Hình 4.8. Lựa chọn nút cảm biến thông qua ESelect...............................................121
Hình 4.9. So sánh số lƣợng gói tin truyền bằng DF- AMS và LEACH................122
Hình 4.10. Kết quả tổng hợp dữ liệu của 3 tham số đo lƣờng...............................125

-7-


MỞ ĐẦU
Sự xuất hiện của các mạng cảm biến không dây – WSNs (Wireless
Sensor Networks) và các ứng dụng của chúng là một trong những xu hƣớng
công nghệ chiếm ƣu thế phù hợp với xu thế phát triển của cuộc cách mạng

công nghiệp lần thứ 4 hiện nay và trong những thập kỷ tới. Các mạng này
đƣợc thiết kế bởi số lƣợng nút cảm biến (sensor), ch thƣớc và chức năng mỗi
nút tùy thuộc vào từng ứng dụng cụ thể, chúng có thể hoạt động độc lập hoặc
theo nhóm. Trong nhiều trƣờng hợp, các nút cảm biến chỉ s dụng nguồn năng
lƣợng dự trữ là pin mà chƣa s dụng nguồn năng lƣợng tái tạo. Vì vậy hi năng
lƣợng lƣu trữ của nút thấp hơn ngƣỡng nào đó, nút sẽ không hoạt động và
không thể tham gia với tƣ cách là một nút trong mạng. Các nút
hoạt động có nhiệm vụ theo dõi mục tiêu, mỗi nút có thể th o i đƣợc nhiều
tham số và g i (trực tiếp hoặc thông qua các nút trung gian) kết quả này đến
trạm đ ch - BS (Base Station). Mỗi nút có thể làm việc độc lập hoặc theo
nhóm và có thể tự nhận biết vị tr địa lý của nó so với các nút lân cận cũng nhƣ
trên toàn mạng thông qua chức năng đo cƣờng độ tín hiệu nhận - RSSI
(received signal strength indicator) hoặc TOA (Time of arrival). Nút cũng có
thể tự kiểm soát đƣợc mức năng lƣợng của ch nh nó và điều chỉnh công suất
phát sóng tùy theo khoảng cách và ung lƣợng truyền dữ liệu đến nơi nhận.
Khi nhiều nút cùng theo dõi một mục tiêu và cùng g i bằng sóng vô
tuyến kết quả này đến BS sẽ có hiện tƣợng ƣ thừa dữ liệu g y lãng ph năng
lƣợng dự trữ của nút đồng thời tăng nguy cơ nghẽn mạng. Tổng hợp dữ liệu
(data fusion) trên đƣờng truyền từ các nút cảm biến trực tiếp theo dõi mục
tiêu đến BS là một trong những giải pháp khắc phục các nhƣợc điểm nêu trên.
Cho đến nay, việc tổng hợp dữ liệu thông qua mạng có phân cụm đƣợc
nhiều nhóm lựa chọn để nghiên cứu bởi ƣu điểm nhƣ sau [28, 42, 43, 61, 62,
63]: Phù hợp với mạng cảm biến tĩnh với việc các nút cảm biến đƣợc rải ngẫu
-8-


nhiên và vị trí không thay đổi trong quá trình hoạt động cho đến lúc hết
năng lƣợng, nút cảm biến sẽ ngƣng hoạt động (trạng thái “die”); Thuận
tiện trong kiểm soát định tuyến nhằm tiết kiệm năng lƣợng truyền dữ liệu
đến đ ch; ph n bố tiêu hao năng lƣợng trên toàn mạng bằng việc thiết lập lại

cụm (cluster) và nút cụm trƣởng – CH (cluster head). Nút CH đƣợc lựa
chọn theo một giải thuật nhất định, có thể đƣợc chỉ định bởi BS hoặc đƣợc
bầu bởi các nút trong cụm. CH sẽ chịu trách nhiệm tổng hợp dữ liệu từ các
nút trong cụm và g i trực tiếp kết quả này đến BS hoặc g i gián tiếp đến BS
thông qua CH (hoặc nút) khác trên tuyến truyền.
Trên thế giới, đã có nhiều trƣờng đại học, công ty xây dựng các phòng
thí nghiệm chuyên nghiên cứu về WSNs. Dự án OpenWSN của trƣờng đại
học Berkeley là một điển hình với việc tạo ra hệ điều hành (mã nguồn mở)
TinyOS dành cho các sensor node của WSNs hoạt động trên nhiều nền tảng
(platform) phần cứng và phần mềm khác nhau [11]. Các hãng chuyên sản xuất
chip vi x lý s dụng cho các hệ thống nhúng trong đó có WSNs nhƣ Atm l, TI,
Int l... đã sản xuất các board mạch chứa cả một hệ thống nhúng có chức năng
của một nút cảm biến đầy đủ, thí dụ các board của Telos, Mica, Imote...
Nhiều công trình nghiên cứu về chủ đề tổng hợp dữ liệu (data fusion):
tập sách “Handbook of Multisensor Data Fusion” [12] với 32 nghiên cứu
(gần 900 trang) lý thuyết và ứng dụng; tập sách “Multi-sensor data fusion
with MATLAB” [13] với 570 trang nội dung chủ yếu về các kỹ thuật tổng hợp
dữ liệu đƣợc mô phỏng bằng MATLAB. Hội nghị IEEE năm 2013 có ài “A
Data Fusion Technique for Wireless Ranging Performance Improvement” của
nhóm tác giả David Macii [14], bài báo “Multi-sensor data fusion in wireless
sensor network for target detection” về theo dõi mục tiêu [15], s dụng trí tuệ
nhân tạo nhƣ mạng nơ-ron để tổng hợp dữ liệu ở bài “Large-scale mobile
wireless sensor network data fusion algorithm” [16. 20], x lý giao thoa và
-9-


nhiễu tần số nhƣ ở bài báo “Data Tracking Using Frequency Offset and
SIC for Physical Wireless Conversion Sensor Networks” [17]...
Việt Nam, một số trƣờng đại học nhƣ: Đại học Công nghệ, Đại học
Quốc gia Hà Nội, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Ch Minh, Đại học Bách

khoa Hà Nội, Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm khoa học và công
nghệ Việt Nam, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Học viện Công nghệ ƣu ch nh
Viễn thông và một số t nơi hác cũng đang nghiên cứu về lĩnh vực WSNs để
phát triển thành các ứng dụng cho xã hội. Các hƣớng nghiên cứu chuyên sâu
đã đƣợc thực hiện tại các cơ sở đào tạo chủ yếu nghiên cứu về các kỹ thuật
phân nhóm WSNs [2]; Mức tiêu thụ công suất khi s dụng giao thức của WSNs
[3]; Các nghiên cứu mô phỏng và cải tiến giao thức định tuyến PEGASIS,
LEACH cho WSNs dựa vào vị tr 6, 7 , định tuyến trên cơ sở nhận thức về
năng lƣợng [1, 8], cảm biến cho kỹ thuật dẫn đƣờng các robot di động [9],
định tuyến tiết kiệm năng lƣợng [10] và một số nghiên cứu khác.

Tóm lại, các hƣớng nghiên cứu ở trong và ngoài nƣớc chủ yếu hƣớng
đến các mục tiêu chính sau:
- S dụng hiệu quả năng lƣợng trên từng nút mạng nhằm kéo dài tuổi
thọ của nút đồng nghĩa với việc éo ài “thời gian sống” của WSNs.
- Giải pháp đồng bộ hóa giữa các nút cảm biến nhằm chia sẻ vai trò của
mỗi nút trong việc theo dõi về mục tiêu và truyền dữ liệu đó đến đ ch. Việc

đồng bộ hóa có thể là điều khiển nút thức – ngủ một cách thông minh hay
đo lƣờng mục tiêu khi có sự biến động mà không theo chu kỳ cố định...
- An toàn dữ liệu trên các nút và đƣờng truyền từ nút đến nút nhận hoặc

BS. Các yếu tố dữ liệu đƣợc x m xét nhƣ: T nh ảo mật, tính toàn vẹn, tính
xác thực, tính sẵn sàng và t nh tƣơi mới của dữ liệu.
Nhƣ vậy, hầu hết các nghiên cứu đó chƣa đề xuất đƣợc một giải pháp
tổng thể nhằm tiệm cận giá trị đo tối ƣu của WSNs (trƣờng hợp mạng lý
-10-


tƣởng, dữ liệu đƣợc truyền nhƣ với mạng có y trong điều kiện l tƣởng) hoặc

chỉ áp dụng thuật toán để giải quyết một công đoạn nào đó trong ứng dụng cụ
thể. Do vậy, cần rất nhiều nghiên cứu chuyên s u hác để theo kịp và phù hợp
với nhu cầu phát triển mạnh các ứng dụng WSNs. Hƣớng nghiên cứu tổng
hợp dữ liệu nhiều cảm biến hầu nhƣ chƣa đƣợc nghiên cứu ở Việt Nam.
Với những đặc điểm cơ ản về tình hình nghiên cứu ở trong và ngoài
nƣớc đối với WSNs nói chung và vấn đề tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến

trong mạng cảm biến hông

y nói riêng đã đặt ra một số hƣớng cần đƣợc

nghiên cứu có tính thời sự trong thực tiễn hiện nay. Đƣợc sự hƣớng dẫn tận
tình của PGS. TS. Nguyễn Đình Việt và các thầy giáo Bộ môn Mạng và
Truyền thông máy t nh, tôi đã lựa chọn đề tài nghiên cứu “Tổng hợp dữ
liệu nhằm tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây” để tập
trung giải quyết và làm sáng tỏ một số nội dung về chủ đề này, đồng thời
gợi mở một số hƣớng nghiên cứu khác có liên quan.
Đố tượng nghiên cứu: Luận án nghiên cứu các vấn đề liên quan đến
tiết iệm năng lƣợng trong mô hình tổng hợp ữ liệu nhiều nút cảm iến của
mạng cảm iến hông

y, ao gồm:

- Kỹ thuật ph n chia WSNs thành cụm th o chu ỳ;
- Vấn đề th o

i mục tiêu của nút cảm iến;

- Vấn đề lấy mẫu ữ liệu ằng cách lựa chọn ữ liệu của một số nút;
- Vấn đề tiền x l , tạo ộ ữ liệu đầu vào để tổng hợp ữ liệu tại CH;

- Kỹ thuật tổng hợp ữ liệu th o cụm tại nút cụm trƣởng - CH.
Phạm vi nghiên cứu được đề cập ở Luận án

ư s u:

- Mạng cảm biến bao gồm số lƣợng nút hữu hạn đƣợc rải ngẫu nhiên
trong phạm vi cần giám sát.
- Cụm nút cảm biến đƣợc phân chia (từ mạng cảm biến) bằng xác suất và
đã iết trƣớc. Số lƣợng cụm, số lƣợng nút của mỗi cụm có thể khác nhau tại
mỗi thời điểm phân chia mạng.
-11-


- Nút cảm biến đồng nhất về cấu tạo, lƣợng pin dự trữ tại thời điểm
mạng bắt đầu hoạt động. Năng lƣợng dự trữ của nút giảm dần khi hoạt động.
- Nút cụm trƣởng (CH) đƣợc lựa chọn từ các nút trong cụm. Vì vậy

sau khi phân chia mạng, số lƣợng nút của cụm sẽ bao gồm cả nút CH.
- Mục tiêu theo dõi là ngẫu nhiên trong phạm vi giám sát và đƣợc tập
trung hóa thành một điểm. Trong thực tế, mục tiêu có thể là đối tƣợng cụ thể

dạng trinh sát phát hiện đột nhập, giám sát môi trƣờng c a xả thải...
- T nh đúng đắn của dữ liệu đo của nút cảm biến, t nh đúng đắn của dữ
liệu đƣợc CH lựa chọn, t nh đúng đắn của dữ liệu sau khi CH tổng hợp đƣợc

đánh giá thông qua giá trị đo (cao/thấp) hoặc số lƣợng (nhiều/ít) của dữ
liệu cảm nhận của nút cảm biến về mục tiêu cần theo dõi.
Mục tiêu nghiên cứu chính củ đề tài là đề xuất, cải tiến một số giải
pháp tiết kiệm năng lƣợng tiêu thụ cho nút cảm biến trong quá trình hoạt động
có liên quan đến việc tổng hợp dữ liệu của cụm tại nút cụm trƣởng. Ngoài ra,

còn hƣớng đến tối ƣu độ hội tụ của không gian và thời gian theo dõi mục tiêu
và lựa chọn dữ liệu. Kết quả nghiên cứu của đề tài đóng góp vào hệ thống các
giải pháp tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến nhằm tối ƣu năng lƣợng các

nút và nâng cao hiệu năng trong s dụng năng lƣợng của WSNs.
Luận án gồm các phần Mở đầu, Kết luận và 4 chƣơng, trong đó:
Chương 1 là tổng quan vấn đề cần nghiên cứu, đề cập đến lịch s

phát

triển và kiến trúc của mạng cảm biến; các thách thức đặt ra khi s dụng mạng
cảm biến không dây, vấn đề tiêu thụ năng lƣợng của nút cảm biến, dữ liệu
ƣ thừa và tổng hợp dữ liệu; mô hình tổng hợp dữ liệu và các bài toán thành
phần; tổng quan cách giải quyết các bài toán liên quan đó của các hƣớng
nghiên cứu tƣơng đƣơng ở trong nƣớc và thế giới.
Chương 2 là nhóm giải pháp đề xuất, cải tiến việc theo dõi mục tiêu và
lựa chọn dữ liệu của mô hình tổng hợp dữ liệu đã đặt ra ở Chƣơng 1. Các bài
toán con gồm: Theo dõi mục tiêu dựa vào khoảng cách giữa nút cảm biến, CH
-12-


và mục tiêu; theo dõi thích nghi với biến động của mục tiêu và trạng thái đo
tốt nhất của nút cảm biến. Các giải pháp này mang lại hiệu quả tiết kiệm
năng lƣợng cũng nhƣ hƣớng đến độ hội tụ về không gian và thời gian khi
mạng cảm biến theo dõi mục tiêu.
Chương 3 về tiếp cận lý thuyết tập thô để x lý dữ liệu cảm biến với
mục tiêu tiết kiệm năng lƣợng của cụm và của nút CH. Dữ liệu của mạng
cảm biến về mục tiêu có thể xem là bảng dữ liệu với số hàng là số nút cảm
biến của mạng, số cột là các thuộc tính của nút mạng, các giá trị trong bảng
có thể bị thiếu (mất dữ liệu), bị sai (dữ liệu nhiễu). Nội ung chƣơng đề cập

đến việc ứng dụng lý thuyết tập thô để tiền x lý dữ liệu đầu vào và hỗ trợ
nút CH tổng hợp dữ liệu thông qua tập luật quyết định.
Chương 4 là nhóm giải pháp s dụng hiệu quả năng lƣợng của cụm nút
cảm biến (bao gồm cả CH) bằng cách kết hợp linh hoạt các phép tính toán
đơn giản nhƣ trung ình, trung vị, cực đại... phù hợp với tài nguyên và khả
năng t nh toán thấp của nút cảm biến: Ứng dụng cơ chế c a sổ trƣợt để lấy
dữ liệu một số nút trong cụm thỏa mãn thuộc t nh điều kiện (nhƣ năng
lƣợng, khoảng cách...) g i đến CH; Đề xuất giải pháp AMS-DF s dụng kết
hợp các giá trị trung vị, giá trị trung bình để tổng hợp dữ liệu tại nút CH.
P ươ

p áp

ê cứu: S dụng kết hợp phƣơng pháp nghiên cứu lý

thuyết các vấn đề liên quan; mô phỏng WSNs bằng NS-2; thực nghiệm bằng
cách cài đặt giả định WSNs với cấu hình nút cảm biến tƣơng đƣơng với mạng
thực để th nghiệm một số thuật toán cải tiến đã đề xuất; đánh giá hiệu quả tiết
kiệm năng lƣợng của giải pháp đề xuất (cải tiến) bằng công cụ toán học.

-13-


C ươ 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Mạ cả
1.1.1. L c s p át tr
Cũng giống nhƣ nhiều công nghệ hác, WSNs ra đời nhằm phục vụ mục
đ ch qu n sự và các ứng dụng của nền công nghiệp nặng. Một trong những
mạng WSNs đầu tiên là hệ thống giám sát âm thanh - SOSUS (Sound
Surveillance System). Năm 1949, Hải quân Hoa Kỳ nghiên cứu tác chiến

chống tàu ngầm Liên Xô bằng cách ghi lại chuỗi m thanh thu đƣợc ƣới
nƣớc ở các điểm khác nhau của Thái ình ƣơng và Đại T y ƣơng 22, 23 .
Các hạm đội tàu ngầm Liên Xô s dụng nhiên liệu i s l nên qu n đội Mỹ
phát triển hệ thống giám sát âm thanh tần số thấp trong kênh SOFAR
(Sound Fixing and Ranging channel). Kênh SOFAR là lớp ngang của mặt
nƣớc trong đại ƣơng mà ở độ s u này ƣới sự tác động t ch lũy của nhiệt độ
và áp lực nƣớc thì tốc độ âm thanh truyền đi trong nó ở mức tối thiểu. Các
kênh SOFAR đƣợc x m nhƣ ống dẫn sóng âm thanh với tần số thấp, sóng
âm trong kênh có thể lan truyền hàng ngàn dặm.
Hệ thống SOSUS theo dõi mục tiêu qua sóng âm thanh ở các kênh
SOFAR giữa các mảng thiết bị cảm biến m thanh ƣới nƣớc (hydrophone) với
SOSUS và SOSUS với cơ sở x lý trên bờ đƣợc nối bằng dây cáp. Các mảng
hy rophon đƣợc lắp đặt chủ yếu vào thềm lục địa và núi biển tại các địa điểm
tối ƣu về dải truyền nhằm hạn chế méo âm thanh. Sự kết hợp giữa vị trí và sự
nhạy cảm của các hệ thống hydrophone cho phép phát hiện công suất


m thanh ƣới 1 Oát (W) ở khoảng cách vài trăm m, hi m thanh siêu m
thông qua ênh SOFAR tác động lên hy rophon ƣới nƣớc [22, 23]. Ngày
nay, công nghệ cảm biến này vẫn đƣợc ứng dụng để giám sát động vật
hoang dã ƣới biển, địa chấn, hoạt động của núi l a…
-14-


Vào những năm 1960s, 1970s, Cục Nghiên cứu Dự án Phòng vệ Tiến
bộ của Mỹ (DARPA) bắt đầu nghiên cứu các hệ thống cảm biến phân tán
( SN) để bắt đầu chính thức triển khai các WSNs phân tán từ những năm
1980s. Nhiệm vụ chính của ARPA trong giai đoạn này là kiểm tra khả năng áp
dụng một phƣơng pháp truyền thông mới đó là ARPANET - tiền thân của
mạng internet. Nhiệm vụ của các nhà nghiên cứu là phải thiết kế một mạng

lƣới các nút cảm biến và phân phối chúng trong một khu vực, nút cảm biến
phải không tốn kém, làm việc tự chủ và trao đổi dữ liệu một cách độc lập [22,
23]. Kết quả hợp tác của các nhà nghiên cứu từ các trƣờng Carnegie Mellon
University (CMU), Pittsburgh, Massachusetts Institute of Technology (MIT),
Cam ri g đó là một mạng cảm biến âm thanh theo dõi máy bay ở tầm thấp

với quỹ đạo ay đơn giản trong khoảng cách khá ngắn [25]. Đ y là động lực
đáng ể để phát triển mạng cảm biến với số lƣợng lớn nút cảm biến.
Năm 1993, mạng cảm biến tích hợp không dây – WINS (Wireless
integrated network sensors) đƣợc Đại học California tại Los Angeles công bố.
WINS kết hợp công nghệ cảm biến, x lý tín hiệu, tính toán trên nút và khả
năng ết nối mạng không dây trong hệ thống tích hợp [26]. WINS giải quyết
nhiều nhiệm vụ khác nhau của WSNs: yếu tố cảm biến (hệ thống vi cảm biến
cơ điện MEMS), tích hợp chặt chẽ hơn giữa thu phát và các yếu tố hác để làm
giảm ch thƣớc, điểm x lý tín hiệu, thiết kế giao thức mạng và hƣớng đến
mạng lƣới phân tán, truy cập Internet cho các bộ cảm biến. Từ năm 1996, các
mạng WINS có thể gồm số lƣợng lớn của các nút cảm biến với vùng phủ sóng
nhỏ và truyền tải dữ liệu tốc độ thấp (1-100 Kbps) [27]. Phần cứng của WINS
gồm: phần t cảm biến, chuyển đổi A-D, phân tích quang phổ, bộ nhớ đệm, bộ
x lý và máy thu phát tín hiệu công suất thấp, nguồn pin. Với nền tảng phần
cứng nhƣ vậy, việc s dụng hiệu quả nguồn năng lƣợng pin dự trữ

-15-


bằng cách giảm việc x lý tín hiệu, giảm phạm vi cảm biến mục tiêu và giảm
dữ liệu thu, phát sóng đã đƣợc đặt ra.
Giữa những năm 1990s, ự án LWIM đƣợc thực hiện bởi trƣờng Đại
học California - UCLA (University of California Los Angeles) đã t ch hợp vào
WINS công nghệ vi cảm biến năng lƣợng thấp. Mục đ ch là tạo ra mo ul

mạng WSNs năng lƣợng thấp với các nút cảm iến hông y nhỏ gọn, có thể
đƣợc cài đặt ngay lập tức và bất cứ nơi nào. Kết quả là một mo ul đã đƣợc tạo
ra gồm cảm biến rung, cảm biến hồng ngoại, thu phát công suất thấp nhƣng
có thể cung cấp nhiều thông tin ở hoảng cách khoảng 30m, tốc độ truyền tải
dữ liệu là 1 K ps 27 , các dải tần số có thể thu phát là 902-928 MHz.

Năm 1999, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã thiết lập

ự án

AMPS Adaptive Multi-domain Power aware Sensors - c m biến nh n biết
năng lư ng th ch ứng a v ng) với 2 mục tiêu chính: tập trung s dụng hiệu
quả năng lƣợng của nút và của toàn mạng; các hoạt động hó iểm soát hi
điều hiển sẽ đƣa vào mạng để tự x l . ự án đã công ố hai phiên ản của các
nút cảm biến: AMPS-I và AMPS-II. Các ứng ụng sau đó ựa trên mạch t ch
hợp hoạt động trên kiến trúc hệ thống với ỹ thuật thiết kế để đạt đƣợc hiệu
quả năng lƣợng mong muốn đồng thời mạng có hả năng tự cấu hình lại, có
thể s dụng phần mềm để điều khiển điện áp, năng lƣợng và x lý dữ liệu.
Giao thức định tuyến LEACH là một kết quả của dự án này [30, 31].
Vào đầu những năm 2000, IEEE đã an hành chu n IEEE 802.15.4 đối
với “Low-Rat Wir l ss P rsonal Ar a N twor s”, đặc iệt ành cho các thiết
ị năng lƣợng thấp 32 . Hiện nay, các tiêu chu n đã đƣợc mở rộng đáng ể
và s a đổi một vài lần. Tiêu chu n này quy định về xây dựng giao thức ở các
mức thấp (tầng vật lý và tầng MAC). Các tầng cao hơn (từ tầng mạng đến
tầng ứng dụng) đƣợc quy định bởi các tiêu chu n khác bổ sung cho chu n
802.15.4 nhƣ Zig

33], WirelessHART [34] và 6loWPAN [35].
-16-

1.1.2. K

trúc

ạ

cả

v

t số các p

ạ

1.1.2.1. Kiến trúc
Kiến trúc phân lớp các giao thức đƣợc s dụng ở nơi nhận - Sin (có thể
là nút cảm iến hoặc S) đƣợc trình bày ở Hình 1.1 36]. Kiến trúc giao thức
này bao gồm các lớp: ứng dụng (Application), giao vận (Transport), mạng
(Network), liên kết số liệu (Datalink), vật lý (Physical); các mặt ằng
(plane) quản l , ao gồm: quản l năng lƣợng (Power Management), quản l i
động (Mobility Management) và quản lý nhiệm vụ (Task Management).

Hình 1.1. Kiến trúc phân lớp các giao thức mạng WSNs [36]
1.1.2.2. Các thành phần chính của WSNs
Mô hình chung của một mạng WSNs gồm 6 thành phần (xem Hình 1.2):
Target: mục tiêu hay nguồn sinh đại lƣợng vật lý (sự kiện) cần cảm biến;

Sensor node ghi nhận sự thay đổi của mục tiêu (target);
Sensor field: Vùng cảm biến đƣợc giới hạn bởi đƣờng biên chứa toàn

bộ Target và Sensor node;
BS là trạm gốc, chịu trách nhiệm điều khiển, giao tiếp với Sensor field
để truyền dữ liệu đó đến User;
User: Là ngƣời s dụng kết quả cảm biến;
Internet: Là môi trƣờng truyền dẫn giữa User và BS.

-17-


Sensor field
BS

Internet


Sensor node

User

Target
Hình 1.2. Mô hình mạng cảm iến hông y 13, 40
1.1.2.3. Một số cách phân loại mạng
Hiện nay, ngƣời ta có nhiều tiêu ch để phân loại mạng, ví dụ: Theo cấu
trúc mạng, theo chức năng của mỗi lớp mô hình OSI, theo dữ liệu đầu
vào/đầu ra, theo chức năng fram wor ... Tuy nhiên, cách phân loại WSNs th
o cấu trúc mạng đƣợc nhiều nhóm s dụng. Theo cách chia này, vấn đề tổng
hợp dữ liệu sẽ dựa trên mạng có cấu trúc (structure based) và mạng không
có cấu trúc (structure free) [38].
Mạng có cấu trúc đƣợc chia thành 4 loại, x m Hình 1.3:
 Mạng ph ng (flat network): Là mạng không có mạng con, các nút có

vai trò nhƣ nhau, giao tiếp giữa các nút với nhau và các nút với BS theo
kiểu đa chặng (multihop), không cần định tuyến đến nút đ ch, BS thực hiện
việc tổng hợp dữ liệu.
 Mạng chia theo cụm (cluster-based network): Là mạng đƣợc tạo bởi
các cụm (mạng con). Giao tiếp trong cụm có thể theo kiểu đơn chặng –
singlehop và/hoặc đa chặng - multihop. Việc cảm biến về mục tiêu, g i - nhận
dữ liệu giữa các nút trong cụm và nút cụm trƣởng – CH (cluster head) theo
chu kỳ (hay vòng). Nút CH chịu trách nhiệm tổng hợp dữ liệu đồng thời tham
gia quá trình định tuyến. Sau mỗi chu kỳ, mạng phải phân chia lại thành các
cụm mới và mỗi cụm mới này phải bầu ra CH để tiếp tục hoạt động.

-18-


 Mạng hình cây (tree-based network): Các nút của mạng đƣợc ánh xạ

(1-1) vào 1 cây. Tuy nhiên, các nghiên cứu hiện nay hầu hết nhắm đến việc
lựa chọn nút để tạo thành cây khung (spanning tree). Cây khung (hay cây
bao trùm) là một dạng đồ thị liên thông, đi qua mọi đỉnh (nút mạng) của
cây nhƣng hông tạo thành chu trình, BS là nút gốc. Trong mỗi vòng, vấn đề
tối ƣu để tổng hợp dữ liệu, định tuyến (với mục đ ch tiết kiệm năng lƣợng)
sẽ đƣợc thực hiện theo một cây khung tối thiểu.
 Mạng hình lƣới (grid-based network): Mạng đƣợc chia thành nhiều ô
cố định, mỗi ô có thể chứa nhiều nút, các nút trong ô chỉ liên lạc với nút chủ
mà không giao tiếp với nhau. Nút chủ chịu trách nhiệm tổng hợp dữ liệu và g i
kết quả đến BS. Sau mỗi vòng, mỗi ô sẽ chọn lại nút chủ, ô sẽ không hoạt
động khi tất cả các nút trong ô hết năng lƣợng. Đặc điểm giống nhau so với
mạng chia theo cụm là chúng đều s dụng một nút đóng vai trò nút chủ để tổng
hợp dữ liệu, nút chủ sẽ thay đổi sau mỗi vòng; điểm khác nhau giữa chúng là
đối với mạng chia theo cụm, việc truyền dữ liệu đến nút cụm trƣởng chủ yếu

theo kiểu đơn chặng, còn mạng hình lƣới chủ yếu là đa chặng thông qua các
nút trung gian ở các ô khác trên tuyến truyền từ nút đến nút chủ.

Hình 1.3. Hƣớng tiếp cận theo kiến trúc mạng [38].
Mạng không có cấu trúc (structure free) cũng đƣợc nghiên cứu nhƣng
với số lƣợng công trình nghiên cứu tƣơng đối t o đặc điểm chính của mô hình
mạng này là các nút mạng ình đ ng nên vai trò của chúng không rõ ràng trong
định tuyến cũng nhƣ trong quá trình mạng hoạt động; không duy
-19-


trì cũng nhƣ thiết lập cấu trúc mạng nên gặp hó hăn trong vấn đề định tuyến.
Tuy nhiên, hƣớng tiếp cận này rất phù hợp với các mạng có đối tƣợng gây sự
kiện luôn thay đổi vị trí, thời gian của mỗi sự kiện xảy ra rất nhỏ, việc thu
nhận tín hiệu mang tính chất cục bộ th o đối tƣợng gây sự kiện.

1.2. Các vấ đề cầ

ả qu

t

Với đặc điểm của nút cảm biến và cấu trúc mạng cảm biến, các vấn đề
quan trọng cần nghiên cứu có thể đƣợc ph n nhóm nhƣ sau 61, 62, 63]:
1.2.1. Vấ đề tiêu thụ ă

ượng

Tùy thuộc vào yêu cầu ứng ụng để nhà thiết ế nút cảm biến lựa chọn
t ch hợp công nghệ phù hợp. Nhìn chung, nút cảm biến có cấu tạo bởi các

khối và mô hình tiêu thụ năng lƣợng nhƣ đƣợc trình bày ở Hình 1.4:
Đơn vị xử lý - PU (Processing unit): Gồm phần lƣu trữ dữ liệu
(storage) và CPU để điều khiển và x lý toàn bộ hoạt động của nút.
Đơn vị c m biến – SU (Sensing unit): Cung cấp cho khối cảm nhận và
truyền thông tin về sự kiện đến PU. SU gồm phần t cảm nhận (sensor) và
bộ chuyển đổi tín hiệu A/D (A→ từ SU → PU và D→A từ PU → SU).
Đơn vị truyền thông (Communication unit): Tiêu thụ năng lƣợng để
thực hiện việc truyền thông tín hiệu từ nút mạng này đến nút mạng khác
hoặc truyền thông với BS.
Ngoài ra, nút cảm biến còn phải tiêu hao năng lƣợng để phối hợp với
BS trong việc dò tìm vị trí (position finding) cũng nhƣ phục vụ tính di
chuyển (mobilizer) nếu có của nút cảm biến. Trong khi khả năng ự trữ năng
lƣợng của nút cảm biến là có giới hạn thì việc s dụng năng lƣợng không bị
hạn chế của S là điều kiện để tối ƣu hóa năng lƣợng tiêu thụ của toàn mạng
nhằm đạt hiệu quả tốt nhất về hiệu năng của mạng.

-20-


Position Finding System

Mobilizer
Processing Unit

Sensing Unit
Sensor

Storage

Communication

Unit

A/D
CPU
Power

Hình 1.4. Sơ đồ cung cấp năng lƣợng cho nút cảm biến [39, 56].
Năng lƣợng tiêu thụ của WSNs chủ yếu là do các nút cảm biến của mạng.

Theo [40, 48 , năng lƣợng tiêu hao o quá trình thu phát t n hiệu ằng sóng
vô tuyến lớn hơn gấp nhiều lần so với tổn hao năng lƣợng để x l các công
đoạn hác, trong đó có việc t nh toán trên nút. So sánh tỉ lệ mức tiêu thụ năng
lƣợng trong quá trình nút cảm iến hoạt động đƣợc trình bày ở Hình 1.5.

Hình 1.5. Mức tiêu thụ năng lƣợng của các đơn vị chức năng của nút cảm iến 48]

Nhƣ vậy, hi nút cảm iến truyền ữ liệu trong hông gian ằng sóng vô
tuyến, năng lƣợng của sóng điện từ sẽ giảm tỉ lệ hàm mũ th o hoảng cách
truyền, để đảm bảo truyền đƣợc gói tin đến đ ch, nút cảm biến phải tự điều
chỉnh (khuếch đại) công suất phát sóng vô tuyến tỉ lệ với hàm số bậc hai của

-21-