Tìm hiểu mạng cảm biến không dây và ứng dụng bắt mục tiêu của mạng cảm biến không dây

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGƠ THỊ KIM DẢN TÌM HIỂU MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY VÀ ỨNG DỤNG BẮT MỤC TIÊU CỦA MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CHUYÊN NGÀNH CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Hà Nội, 10-2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGƠ THỊ KIM DẢN TÌM HIỂU MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY VÀ ỨNG DỤNG BẮT MỤC TIÊU CỦA MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY Chuyên ngành : Công nghệ thông tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TS NGÔ QUỲNH THU Hà Nội, 10-2014 MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC HÌNH VẼ DANH MỤC BẢNG DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT LỜI MỞ ĐẦU 10 CHƢƠNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 13 1.1 Khái niệm mạng cảm biến không dây……………………………………… 13 1.2 Cấu trúc mạng cảm biến…………………………………………………… 13 1.2.1 Cấu trúc phẳng 15 1.2.2 Cấu trúc tầng 16 1.3 Đặc trưng mạng cảm biến khơng dây……………………………… 17 1.4 Q trình phối hợp xử lý tín hiệu……………………………………………18 1.5 Định tuyến cảm biến không dây……………………………………… 19 1.6 Ứng dụng mạng cảm biến không dây…… ……………………………22 1.6.1 Ứng dụng quân đội 22 1.6.2 Ứng dụng với môi trường 23 1.6.3 Ứng dụng chăm sóc sức khỏe 24 CHƢƠNG PHÁT BIỂU BÀI TOÁN VÀ ĐỊNH HƢỚNG GIẢI PHÁP 26 2.1 Vấn đề bắt mục tiêu…………………………………………………………26 2.2 Một số hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến…………………… 28 2.2.1 VigilNet 28 2.2.2 Hệ thống sử dụng giải thuật CTTA 29 2.3Một số phương pháp ước lượng vị trí mục tiêu…………………………… 31 2.3.1 Bayesian filtering 31 2.3.2 Extended Kalman Filter 31 2.4.Đánh giá chung hệ thống bắt mục tiêu……………………………… 33 2.5.Phát biểu toán………………………………………………………… 34 2.5.1 Mục tiêu 34 2.5.2 Đầu vào 34 2.5.3 Đầu 34 2.5.4 Định hướng đề xuất 35 CHƢƠNG THIẾT KẾ VÀ XÂY DỰNG HỆ THỐNG 36 Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 3.1 Mơ hình hệ thống………………………………………………… ……… 36 3.1.1 Mơ hình mạng 36 3.1.2 Mơ hình tín hiệu 37 3.1.3 Mơ hình truy nhập CSMA-CA 37 3.1.4 Mô hình đo lường cảm biến 41 3.2 Tìm hiểu hệ thống bắt mục tiêu…………………………………………… 41 3.2.1 Phát mục tiêu 42 3.2.2 Xác định vị trí mục tiêu 45 3.2.3 Thông báo báo cáo kết trạm gốc 49 3.2.3.1 ARPEES 49 3.2.3.2 EMRP 51 CHƢƠNG ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG 55 4.1 Giới thiệu chung Omnet++……………………………………………… 55 4.1.1 Tổng quan Ommet++ 55 4.1.2 Các thành phần OMNeT++: 55 4.1.3 Mơ hình Omnet++ 56 4.2 Sử dụng OMNeT++……………………………………………………… 58 4.2.1 Xây dựng chạy thử mơ hình mơ 58 4.2.2 Chạy ứng dụng OMNeT++ 59 4.2.2.1File giao diện ned 60 4.2.2.2Các file mã nguồn 61 4.3 Phương thức mô cách đánh giá………………………………… 62 4.4 Đánh giá hiệu năng………………………………………………………… 64 4.4.1 Quỹ đạo chuyển động mục tiêu 64 4.4.2 Hiệu sử dụng lượng 68 4.4.3 Độ trễ end-to-end 70 4.4.4 Tính linh hoạt hệ thống 71 4.4.5 Thời gian sống 73 4.5 Đánh giá kết hướng phát triển……………………………………… 75 KẾT LUẬN 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO 77 Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT LỜI CAM ĐOAN Tôi – Ngô Thị Kim Dản – xin cam đoan:  Luận văn tốt nghiệp Thạc sỹ Kỹ thuật cơng trình nghiên cứu thân hướng dẫn TS Ngô Quỳnh Thu  Các kết luận văn trung thực, khơng phải chép tồn văn cơng trình khác Hà Nội ngày 26 tháng năm 2014 Ngô Thị Kim Dản Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn, cố gắng thân, em xin gửi lời cảm ơn tới cá nhân sau: Em xin cảm ơn TS Ngô Quỳnh Thu (bộ môn Truyền Thông Mạng – viện Công nghệ thông tin truyền thông, trường đại học Bách Khoa Hà Nội) giáo viên trực tiếp hướng dẫn tận tình bảo định hướng cho em suốt trình thực luận văn Em xin chân thành cảm ơn tất thầy cô giáo Viện đào tạo sau đại học, Trường Đại Học ách Khoa Hà Nội giảng dạy dìu dắt em trong suốt trình học cao học trường Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, bạn bè người giúp đỡ cho em học tập tốt hồn thành việc học tập Học viên Ngơ Thị Kim Dản Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT DANH MỤC HÌNH VẼ HÌNH 1.1 CẤU TẠO CỦA NÚT CẢM BIẾN 14 HÌNH 1.2 MƠ HÌNH TRIỂN KHAI NÚT CẢM BIẾN KHƠNG DÂY 15 HÌNH 1.3 LOCATION TRACKING 24 HÌNH 1.4 ỨNG DỤNG TRONG CHĂM SĨC SỨC KHỎE 25 HÌNH 2.1: HỆ THỐNG BẮT MỤC TIÊU 27 HÌNH 2.2: VÍ DỤ CỦA HỢP TÁC THEO DÕI VÀ XÁC ĐỊNH VÙNG ĐÁNH THỨC SỬ DỤNG EKF 31 HÌNH 3.1: GIẢI THUẬT UNSLOTTED CSMA-CA 40 HÌNH 3.2: KHOẢNG TRỐNG LIÊN KHUNG 41 HÌNH 3.3: LƢU ĐỒ GIAI ĐOẠN PHÁT HIỆN MỤC TIÊU 44 HÌNH 3.4: Q TRÌNH THÀNH LẬP NHĨM 45 HÌNH 3.5: SỬ DỤNG CẢM BIẾN ĐỂ XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ MỤC TIÊU 46 HÌNH 3.6: SỬ DỤNG NHIỀU CẢM BIẾN ĐỂ XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ MỤC TIÊU 48 HÌNH 3.7: QUÁ TRÌNH LỰA CHỌN NÚT CHUYỂN TIẾP 51 HÌNH 3.8: MƠ HÌNH MẠNG HAI MỨC LIÊN KẾT TRONG EMRP 52 HÌNH 4.1: CÁC MODULE ĐƠN GIẢN VÀ KẾT HỢP 56 HÌNH 4.2: CÁC KẾT NỐI GIỮA CÁC MODULE 57 HÌNH 4.3: MƠ HÌNH MẠNG ĐANG HOẠT ĐỘNG CỦA HỆ THỐNG 64 HÌNH 4.4: SO SÁNH QUỸ ĐẠO THỰC CỦA MỤC TIÊU VỚI QUỸ ĐẠO ĐƢỢC ƢỚC LƢỢNG BẰNG LATERATION VÀ EKF 66 HÌNH 4.5: SO SÁNH SAI SỐ ƢỚC LƢỢNG GIỮA PHƢƠNG PHÁP LATERATION VÀ EKF 67 Học viên: Ngơ Thị Kim Dản – 12BCNTT HÌNH 4.6: SAI SỐ GIỮA QUỸ ĐẠO THỰC VÀ QUỸ ĐẠO ƢỚC LƢỢNG KHI KHOẢNG THỜI GIAN LẤY MẪU LÀ 1S 68 HÌNH 4.7: BIẾN THIÊN NĂNG LƢỢNG TRUNG BÌNH THEO THỜI GIAN 69 HÌNH 4.8: PHÂN BỐ NĂNG LƢỢNG GIỮA CÁC NÚT SAU THỜI GIAN 260S 70 HÌNH 4.9: ĐỘ TRỄ END-TO-END 71 HÌNH 4.10: SO SÁNH SỰ THAY ĐỔI ĐỘ TRỄ END-TO-END KHI THAY ĐỔI KHOẢNG CẢM BIẾN 72 HÌNH 4.11: TỶ LỆ MẤT MỤC TIÊU KHI THAY ĐỔI KHOẢNG CẢM BIẾN 72 HÌNH 4.12: TỶ LỆ MẤT MỤC TIÊU KHI VẬN TỐC THAY ĐỔI 73 HÌNH 4.13: THỜI GIAN SỐNG CỦA TOÀN MẠNG 74 Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT DANH MỤC BẢNG BẢNG 4.1: CÁC THAM SỐ MÔ PHỎNG 45 Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT DANH MỤC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Tiếng Anh BS Base Station CH Cluster Head TDMA Time division multiple access WSN Wireless Sensor Network ARPEES Adaptive Routing Protocol with Energy Efficiency and Event Clustering forWireless Sensor Networks EMRP Energy-Awared Meshed Routing Protocol LEACH Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy PF Particle Filter BF Bayesian Filter KF Kalman Filter EKF Extended Kalman Filter UKF Unscented Kalman Filter GPS Global Positioning System CSMA-CA Carrier sense multiple access with collision avoidance IFS InterFrame Spacing LIFS Long InterFrame Spacing SIFS Short InterFrame Spacing Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT  Hình 4.3: Mơ hình mạng hoạt động hệ thống 4.4 Đánh giá hiệu Mơ hình mạng sử dụng để so sánh mơ hình với 950 nút cảm biến phân bố diện tích 640*540 m2 Trạm gốc đặt vị trí có tọa độ (320, 540) Hệ thống sử dụng giải thuật CTTA giao thức định tuyến ARPEES sử dụng để đánh giá với hệ thống thiết kế: Lateration với ARPEES Lateration với EMRP Thời gian lấy chọn 2/3s, 1s Khoảng cảm biến nút tốc độ chuyển động mục tiêu thay đổi để đánh giá 4.4.1 Quỹ đạo chuyển động mục tiêu Hình bên thể quỹ đạo thực tế mục tiêu quỹ đạo nhận nhóm trưởng từ hệ thống theo dõi mục tiêu thời gian thực sử dụng phương pháp ước lượng Lateration EKF Hình 4.4.a biểu diễn quỹ đạo mục tiêu bao gồm phương pháp Lateration EKF để so sánh với quỹ đạo thực mục tiêu với thời Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 64 gian lấy mẫu 2/3s Hình 4.4.b, c đánh giá tính xác phần quỹ đạo mục tiêu theo dõi thay đổi thời gian lấy mẫu: 2/3s 1s (a) – Quỹ đạo mục tiêu với khoảng thời gian lấy mẫu t  / s Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 65 (b) – Phần quỹ đạo với khoảng thời gian lấy mẫu t  / s (c) Phần quỹ đạo với khoảng thời gian lấy mẫu t  s Hình 4.4: So sánh quỹ đạo thực mục tiêu với quỹ đạo ước lượng Lateration EKF Theo mô tả hình trên, khoảng thời gian lấy mẫu nhỏ, hệ thống theo dõi đạt độ xác cao Tùy thuộc vào chất lượng yêu cầu Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 66 dịch vụ ứng dụng tài nguyên mạng, thay đổi thông số để đạt hiệu suất tốt thời gian sống độ xác theo dõi Để đánh giá độ xác ước lượng, đánh giá độ xác theo dõi quỹ đạo thực tế quỹ đạo ước lượng phương thức Lateration EKF với khoảng thời gian lấy mẫu khác Số liệu trình bày hình 4.5 Hình 4.5: So sánh sai số ước lượng phương pháp Lateration EKF Học viên: Ngơ Thị Kim Dản – 12BCNTT 67 Hình 4.6: Sai số quỹ đạo thực quỹ đạo ước lượng khoảng thời gian lấy mẫu 1s Từ hình 4.6 dễ dàng thấy phương pháp ước lượng EKF có độ xác tốt so với Lateration Nói cách khác quỹ đạo ước lượng EKF bám sát quỹ đạo thực tế so với Lateration Tuy nhiên hình vẽ biểu diễn sai số ước lượng EKF có khoảng với sai số đột biến Điều lý giải nhóm trưởng thời điểm khơng có thơng tin mục tiêu thời điểm trước, tọa độ vị trí đặt tọa độ nhóm trưởng Đây nhược điểm EKF Chi tiết thể hình 4.5 4.4.2 Hiệu sử dụng lượng Để so sánh hiệu sử dụng lượng hệ thống em thực tính tốn lượng trung bình tất nút mạng sau lần lấy mẫu Ở hệ thống sử dụng giải thuật CTTA với giao thức định tuyến ARPEES so sánh với hệ thống thiết kế trường hợp sử dụng giao thức ARPEES EMRP Thời gian lấy mẫu 2/3s 1/3s có mục tiêu di chuyển với vận tốc 10m/s khoảng thời gian 260s Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 68 Kết mô cho thấy mức lượng lại hệ thống thiết kế vượt trội so với hệ thống sử dụng giải thuật CTTA Trên hình, ta thấy EMRP khởi tạo phải lượng để xây dựng trước tuyến đường với nút chuyển tiếp nút dự trữ Tuy nhiên nhìn đồ thị ta thấy rõ ràng hệ thống sử dụng giao thức EMRP đạt hiệu cao sử dụng ARPEES EMRP giảm thiểu trình quảng bá để tìm tuyến đường gây tốn lượng tăng xung đột mạng Hệ thống sử dụng giải thuật CTTA tiêu tốn nhiều lượng phải quảng bá thông tin mục tiêu vừa ước lượng tới nút vùng mục tiêu đến thời điểm k+1 Hình 4.7: Biến thiên lượng trung bình theo thời gian Mặt khác để hệ thống bắt mục tiêu đạt hiệu cao phân bố lượng nút cảm biến hệ thống phải đồng Phân bố lượng 950 nút hệ thống theo dõi mục tiêu di chuyển với tốc độ 10 m/s khoảng thời gian 260s thể hình 4.6 Từ hình vẽ ta nhận thấy phân bố lượng hệ thống theo dõi sử dụng giao thức định tuyến EMRP đồng sử dụng ARPEES Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 69 Hình 4.8: Phân bố lượng nút sau thời gian 260s 4.4.3 Độ trễ end-to-end Để đảm bảo hệ thống làm việc thời gian thực trình theo dõi mục tiêu, xác định vị trí mục tiêu, thơng báo báo cáo trạm gốc phải hoàn thành khoảng thời gian lấy mẫu Trong phần em đánh giá độ trễ tổng cộng hệ thống sử dụng giải thuật Lateration + ARPEES, Latertion + EMRP, EKF + ARPEES Khoảng thời gian lấy mẫu chọn 1s mục tiêu có tốc độ 10m/s theo dõi khoảng thời gian 260s Khoảng cảm biến 25m Các thơng số lớp MAC theo chuẩn 802.15.4 Chu trình làm việc nút cảm biến T = khoảng thời gian lấy mẫu, tỷ lệ chu kỳ làm việc   0.4 Từ hình 4.9 nhận thấy độ trễ end-to-end hệ thống nhỏ 0.5s Vì đảm bảo hệ thống làm việc thời gian thực Tùy vào yêu cầu độ xác, hệ thống sử dụng Lateration + ARPEES EKF + ARPEES thời gian lấy mẫu lựa chọn lớn 0.5s Riêng hệ thống sử dụng Lateration + EMRP độ trễ end-to-end nhỏ 0.2s thấp nhiều so với phương pháp Thời gian lấy mẫu lựa chọn lớn 0.2s Vì hệ thống sử dụng Lateration + EMRP phù hợp cho ứng dụng địi hỏi độ xác cao Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 70 Hình 4.9: Độ trễ end-to-end 4.4.4 Tính linh hoạt hệ thống Để đánh giá tính linh hoạt hệ thống, đánh giá hệ thống khoảng cảm biến tốc độ mục tiêu thay đổi Trong phần em đánh giá độ trễ end-to-end tỷ lệ mục tiêu khoảng cảm biến thay đổi vận tốc thay đổi Khoảng cảm biến chọn 20m, 25m 30m Tốc độ mục tiêu thay đổi mức 10m/s, 20m/s 30m/s Học viên: Ngơ Thị Kim Dản – 12BCNTT 71 Hình 4.10: So sánh thay đổi độ trễ end-to-end thay đổi khoảng cảm biến Hình 4.11: Tỷ lệ mục tiêu thay đổi khoảng cảm biến Các thông số hệ thống không đổi, thay đổi khoảng cảm biến tốc độ di chuyển mục tiêu Hình 4.10 thể thay đổi độ trễ end-to-end khoảng cảm biến thay đổi Ở em đánh giá tính linh hoạt hệ thống sử dụng phương pháp Lateration EMRP Dựa vào hình ta thấy rõ khoảng cảm Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 72 biến tăng độ trễ end-to-end tăng, điều giải thích số lượng nút cảm biến cụm khoảng cảm biến nhỏ Tuy nhiên hình 4.10, khoảng cảm biến mức 20m tỷ lệ mục tiêu tăng lên đáng kể khoảng 21% số lượng cảm biến cụm khơng đủ để thực giải thuật ước lượng Vì với mật độ 950 nút cảm biến diện tích 640x540m2 khơng đảm bảo Để đảm bảo độ xác cao phải triển khai với mật độ dày Hình 4.12: Tỷ lệ mục tiêu vận tốc thay đổi Hình 4.12 mơ tả tỷ lệ mục tiêu tốc độ mục tiêu thay đổi hai hệ thống sử dụng giải thuật Latertation + EMRP EKF+ARPEES Mục tiêu chọn có vận tốc 10, 20, 30 m/s di chuyển ngẫu nhiên vùng triển khai mạng thời gian 200s Mỗi trường hợp chạy mô 10 lần với khoảng thời gian lấy mẫu 1s để đánh giá Tỷ lệ mục tiêu hệ thống sử dụng Lateration EMRP 1.5%, 3.5%, 15.25% hệ thống sử dụng giải thuật CTTA 1.5%, 8%, 30.5% tương ứng với vận tốc 10, 20 30 m/s Chúng ta nhận thấy hệ thống thiết kế có độ tin cậy cao hệ thống sử dụng giải thuật CTTA 4.4.5 Thời gian sống Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 73 Trong mạng cảm biến, số lượng nút hết lượng tăng hay mật độ phân bố nút mạng giảm cách rõ rệt, khả kết nối toàn mạng bị giảm thấp Một số mục tiêu xây dựng hệ thống hạn chế giải vấn đề Vấn để cần giải phân bố đồng lượng nút để tránh cho số nút hoạt động liên tục khiến cho q trình theo dõi mục tiêu khơng hiệu khơng đảm bảo số nút cảm biến cụm Trong phần em cho mục tiêu di chuyển ngẫu nhiên với vận tốc 10m/s, cảm biến ban đầu nạp lượng 30mJ khoảng thời gian lấy mẫu 1s Mô dừng lại khơng cịn nút cảm biến truyền thơng trực tiếp với trạm gốc Hình 4.13: Thời gian sống tồn mạng Hình vẽ 4.11 mơ tả tổng số vị trí mục tiêu ước lượng truyền trạm gốc khơng cịn nút cảm biến truyền thơng trực tiếp trạm gốc Ta nhận thấy hệ thống với Lateration + ARPEES có hiệu mặt lượng so với EKF + ARPEES, hoạt động định tuyến ARPEES dẫn đến nút truyền thơng trực tiếp tới trạm gốc nhanh chết Do làm giảm thời gian sống mạng Hệ thống thiết kế sử dụng Lateration + EMRP có thời gian sống vượt trội hẳn so với hệ thống trên, gấp 2.79 lần so với EKF + ARPEES 2.68 lần so với Lateration + ARPEES Vì hệ thống thiết kế đạt hiệu cao hệ thống khác Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 74 4.5 Đánh giá kết hƣớng phát triển Trên em tìm hiểu hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Từ sở lý thuyết kết thực nghiệm ta đến kết luận:  Hệ thống thiết kế đạt tiêu chí thiết kế đề ra: đảm bảo hiệu suất theo dõi hiệu quả, làm việc thời gian thực, phân bố lượng đồng nút tiết kiệm lượng tiêu thụ  Hệ thống thiết kế đạt hiệu cao thử nghiệm, cho kết tốt hệ thống sử dụng giải thuật CTTA Hệ thống thiết kế mô mục tiêu di chuyển vùng bố trí mạng Khi xét đến trường hợp nhiều mục tiêu di chuyển thời điểm, đặc biết trường hợp nhiều mục tiêu xuất vị trí thời điểm vùng triển khai mạng, cần có giải thuật phân loại mục tiêu Việc đòi hỏi phải phân tích tín hiệu phát từ mục tiêu có sở liệu thực tế mục tiêu để giúp cho việc phân loại mục tiêu hiệu khơng có nhầm lẫn Đây vấn em chưa giải thời gian làm luận văn Trong tương lai em nghiên cứu giải thuật phân loại để giúp giải vấn đề làm hệ thống thêm hoàn thiện Một vấn đề khác phương pháp ước lượng Lateration khơng xác EKF Mặt khác EKF có q trình dự đốn giúp dự đốn trước vị trí mục tiêu hiệu Vì việc kết hợp sử dụng Lateration EKF hướng phát triển để tối ưu hiệu suất theo dõi hệ thống Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 75 KẾT LUẬN Sau trình học hỏi tìm hiểu luận văn em hoàn thành hướng dẫn tận tình TS Ngơ Quỳnh Thu với giúp đỡ quý báu từ bạn lớp học Luận văn trình bày nhìn tổng quan mạng cảm biến không dây ứng dụng bắt mục tiêu mạng cảm biến Qua tìm hiểu hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây đảm bảo độ tin cậy tối ưu mặt sử dụng lượng dựa hệ thống có sẵn Kết mô khẳng định hệ thống cho kết tốt hệ thống có sẵn khả tiết kiệm lượng, phân bố đồng lượng sử dụng nút, giảm thời gian truyền tải liệu trạm gốc kéo dài thời gian sống mạng đảm bảo độ tin cậy theo dõi Do thời gian có hạn với trình độ thân cịn hạn chế nên hệ thống chưa thực hoàn chưa thử nghiệm nhiều mơ hình mạng với kích thước mật độ nút mạng khác Trong tương lai gần em phát triển giải pháp tối ưu với nhiều mơ hình mạng, nhiều mục tiêu di chuyển đồng thời cài đặt thử nghiệm thiết bị phần cứng để thu kết hoạt động hệ thống thực tế Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 76 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ozdemir, Onur; Niu, Ruixin; Varshney, Pramod K, “Tracking in Wireless Sensor Networks Using Particle Filtering: Physical Layer Considerations”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 57, issue 5, pp 1987-1999 [2] M Arulampalam, S Maskell, N Gordon, and T Clapp, “A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-gaussian bayesian tracking,” IEEE Trans Signal Processing, vol 50, no 2, pp 174–188, Feb 2002 [3] D Fox, J Hightower, L Liao, and D Schulz, “Bayesian filtering for location estimation” IEEE Pervasive Comput., vol 2, pp 24–33, July 2003 [4] Y Bar-Shalom, X Li, and T Kirubarajan, “Estimation with applications to tracking and navigation” New York: Wiley, 2001 [5] Z Hao, I Schizas, and G Giannakis, “Power-efficient dimensionality reduction for distributed channel-aware kalman tracking using wsns,” IEEE Trans Signal Processing, vol 57, no 8, pp 3193–3207, Aug 2009 [6] Y Hamouda and C Phillips, “Adaptive sampling for energy-efficient collaborative multi-target tracking in wireless sensor networks,” Wireless Sensor Systems, IET, vol 1, no 1, pp 15–25, March 2011 [7] S Julier and J Uhlmann, “A new extension of the kalman filter to nonlinear systems,” in Int’l Symp Aerospace/Defense Sensing, Simul and Controls, 1997, pp 182–193 [8] Vicaire, P ; Ting Yan ; Liqian Luo ; Lin Gu ; Gang Zhou ; Stoleru, R ; Qing Cao ; Stankovic, J.A ; Abdelzaher, T, “Achieving Real-Time Target Tracking UsingWireless Sensor Networks”, in Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium, 2006 Proceedings of the 12th IEEE Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 77 [9] Vinh Tran-Quang, Phat Nguyen Huu, Takumi Miyoshi, “A Collaborative Target Tracking Algorithm Considering Energy Constraint in WSNs”, 19th Int’l Conf Software, Telecomm Comput Netw (SoftCOM 2011), Hvar, Croatia, pages, Sept 2011 [10] V Tran-Quang and T Miyoshi, "ARPEES: Adaptive Routing Protocol with Energy-Efficiency and Event-Clustering for Wireless Sensor Networks," 4th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI 2007), Pohang, Korea, pp 95-100, November 2007 [11] Siarhei Smolau, “Evaluation of the Received Signal Strength Indicator for Node Localization in Wireless Sensor Networks”, Master's Thesis at Université Laval, Canada, 2009 [12] Thuy Tran Vinh, Thu Ngo Quynh ; Mai Banh Thi Quynh, “EMRP: EnergyAware Mesh Routing Protocol for Wireless Sensor Networks”, Advanced Technologies for Communications (ATC), 2012 International Conference on 10-12 Otc 2012 [13] https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.15.4 [14] OMNeT++, version 4.2, a discrete event simulation system, http://www.omnetpp.org [15] M McGuire, K Plataniotis, and A Venetsanopoulos, “Location of mobile terminals using time measurements and survey points,” IEEE Trans Vehicular Technol., vol 52, no 4, pp 999–1011, July 2003 [16] P Bahl and V Padmanabhan, “Radar: an in-building rf-based user location and tracking system,” in Proc IEEE INFOCOM 2000, vol 2, March 2000, pp 775–784 Học viên: Ngô Thị Kim Dản – 12BCNTT 78 ... nhiều mục đích thiết yếu khác Bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây ứng dụng quan trọng mạng cảm biến khơng dây, cảm biến theo dõi báo cáo thông tin vị trí mục tiêu tới trạm gốc Hệ thống theo dõi mục. ..BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGƠ THỊ KIM DẢN TÌM HIỂU MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY VÀ ỨNG DỤNG BẮT MỤC TIÊU CỦA MẠNG CẢM BIẾN KHƠNG DÂY Chun ngành... Dản – 12BCNTT 12 CHƢƠNG MẠNG CẢM BIẾN KHƠNG DÂY 1.1 Khái niệm mạng cảm biến khơng dây Một mạng cảm biến không dây mạng bao gồm nhiều nút cảm biến nhỏ có giá thành thấp, tiêu thụ lượng ít, giao