Đánh giá mức độ hiệu quả năng lượng của phương pháp tối ưu PSO so với phương pháp phân cụm truyền thống trong mạng cảm biến không dây

i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan công trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả luận văn Ký tên Lê Văn Bé ii LỜI CẢM ƠN Sau thời gian học tập nghiên cứu, luận văn hoàn thành Với tình cảm chân thành, chúng tơi xin bày tỏ lịng biết ơn đến: Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông , Khoa Quốc Tế & Đào Tạo Sau Đại học, Quý Thầy Cô giảng viên, cán bộ, công nhân viên Học viện tạo điều kiện cho tác giả tham gia khoá học Xin cảm ơn Quý Thầy Cơ tận tình giảng dạy, giúp đỡ, cung cấp tài liệu, hướng dẫn tác giả trình học tập nghiên cứu khoa học Đặc biệt, xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Trần Cơng Hùng tận tình giúp đỡ, hướng dẫn tác giả suốt q trình nghiên cứu hồn thành luận văn tốt nghiệp Xin cảm ơn Quý đồng nghiệp, gia đình, bạn bè động viên, giúp đỡ chúng tơi suốt q trình học tập nghiên cứu Mặc dù cố gắng hết sức, song chắn luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót, mong nhận đóng góp, dẫn giúp đỡ Quý Thầy Cô giáo, Quý đồng nghiệp để luận văn hoàn thiện Xin trân trọng cảm ơn! Tác giả iii MỤC LỤC MỞ ĐẦU Chương 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY .2 1.1 Giới Thiệu .2 1.2 Tổng quan kỹ thuật WSN 1.2.1 Các thành phần WSN 1.2.2 Cấu trúc mạng cảm biến không dây 1.2.3 Hệ điều hành cho WSN 1.3 Các đặc trưng mạng cảm biến không dây .12 1.3.1 Năng lượng tiêu thụ 12 1.3.2 Chi phí 12 1.3.3 Loại hình mạng .13 1.3.4 Tính bảo mật 13 1.3.5 Độ trễ 14 1.3.6 Tính di động 14 1.4 Các thách thức trở ngại 14 1.4.1 Giới hạn lượng .14 1.4.2 Giới hạn phần cứng 15 1.4.3 Ảnh hưởng nhiễu bên 15 1.5 Kết luận .15 Chương 2: PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM TRUYỀN THỐNG 16 2.1 Giao Thức LEACH 16 2.1.1 Giới thiệu 16 2.1.2 Tự động cấu hình hình thành cụm 17 2.1.3 Lựa chọn node chủ cụm 17 2.1.4 Pha cài đặt .18 2.1.5 Pha ổn định 20 2.1.6 Tổng hợp liệu 24 2.2 Giao thức LEACH-C 25 iv 2.3 Giao thức PEGASIS 26 2.3.1 Tổng quan giao thức PEGASIS .26 2.3.2 Hoạt động giao thức PEGASIS 27 2.4 So sánh giao thức PEGASIS LEACH 33 2.4.1 Ưu điểm 33 2.4.2 Nhược điểm 33 2.5 Kết luận .34 Chương 3: PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM TỐI ƯU BẦY ĐÀN 35 3.1 Tổng quan thuật toán tối ưu hóa bầy đàn (PSO: PARTICLE SWARM OPTIMIZATION) .35 3.2 Lưu đồ thuật toán PSO 38 3.3 Thuật toán PSO cải tiến .40 3.4 Kết luận .41 Chương 4: MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ .42 4.1 Mơ hình mạng 42 4.2 Mơ hình lượng 42 4.3 Mô đánh giá 43 4.4 Kết luận hướng phát triển .46 TÀI LIỆU THAM KHẢO .47 v DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ADC ADV API PSO TDMA Analog Digital Converter Advertising Application Programming Interface Base Station Code Division Multiple Access Central Processing Unit Carrier Sense Multiple Access Cluster Head Directed-Sequence Spread Spectrum Genetic algorithm Identification Input/Output Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy-Centralized Media Access Control Operating System Power-efficient Gathering in Sensor Information Systems Particle Swarm Optimization Time Division Multiple Access WSN Wireless Sensor Network BS CDMA CPU CSMA CH DS-SS GA ID I/O LEACH LEACH-C MAC OS PEGASIS Bộ chuyển đổi analog sang digital Bản tin quảng bá Giao tiếp chương trình ứng dụng Trạm gốc Đa truy cập phân chia theo mã Bộ xử lý trung tâm Đa truy cập cảm nhận sóng mang Node cụm chủ Cơ chế trải phổ dãy trực tiếp Thuật toán di truyền Nhận dạng cá nhân Vào/Ra Phân cấp theo cụm thích ứng lượng thấp Phân cấp theo cụm thích ứng lượng thấp – Tập trung Điều khiển truy nhập môi trường Hệ điều hành Tập trung hiệu suất lượng hệ thống thông tin cảm biến Thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn Lập lịch đa truy nhập phân thời gian Mạng cảm biến không dây vi DANH MỤC CÁC BẢNG SỐ HIỆU BẢNG 2.1 TÊN BẢNG So sánh giao thức PEGASIS LEACH TRANG 34 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ SỐ HIỆU HÌNH VẼ 1.1 1.2 1.3 1.4 1.5 2.1 2.2 2.3 2.4 2.5 2.6 2.7 2.8 2.9 2.10 2.11 2.12 2.13 3.1 3.2 3.3 4.1 4.2 TÊN HÌNH VẼ TRANG Các thành phần Node Cấu trúc WSN Cấu trúc phẳng Cấu trúc phân cấp Cấu trúc mạng phân cấp chức theo lớp Giao thức LEACH Time-line hoạt động LEACH Thuật tốn hình thành cụm LEACH Mơ hình LEACH sau ổn định trạng thái Hoạt động pha ổn định LEACH Time-line hoạt động LEACH vòng Sự ảnh hưởng kênh phát sóng Pha cài đặt LEACH-C Xây dựng chuỗi sử dụng thuật toán Greedy Truyền liệu giao thức PEGASIS Xử lý lỗi node chuỗi chết Khắc phục trễ PEGASIS Cấu trúc mạng hình chuỗi Khái niệm thay đổi điểm tìm kiếm PSO Lưu đồ thuật toán PSO Các kiểu kiến trúc PSO Thời gian sống node Năng lượng tiêu hao node cảm biến 6 16 17 20 21 22 22 23 25 28 29 29 31 32 35 38 40 44 45 MỞ ĐẦU Trong năm gần đây, tiến khoa học kỹ thuật, việc sản xuất thiết bị cảm biến nhỏ chi phí thấp trở nên khả thi mặt kỹ thuật mặt kinh tế Việc thiết kế thực có hiệu mạng cảm biến không dây (WSN) trở thành lĩnh vực thu hút nhiều quan tâm tiềm ứng dụng WSN lĩnh vực đời sống hàng ngày y tế, công nghiệp, quân sự… Với mục tiêu giảm giá thành tăng hiệu công nghiệp thương mại, mạng cảm biến không dây mang đến tiện nghi ứng dụng thiết thực nâng cao chất lượng sống cho người Tuy vậy, việc thiết kế thực có hiệu WSN phải đối mặt với nhiều thách thức Một thách thức lớn WSN nguồn lượng bị giới hạn Nguồn lượng cho WSN hệ thống pin, thời gian sống WSN tùy thuộc vào tiêu hao lượng nên vấn đề tiêu thụ lượng tiêu chí thiết kế quan trọng cho WSN Vấn đề đặt tìm giải pháp để cảm biến thu nhận tốt tín hiệu với tiêu hao lượng nhỏ Các giao thức phân cụm truyền thống phân cụm dựa vào thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn (PSO) giải pháp mang lại hiệu việc tiết kiệm lượng Đề tài “Đánh giá mức độ hiệu lượng phương pháp tối ưu PSO so với phương pháp phân cụm truyền thống mạng cảm biến khơng dây” với mục đích so sánh mức độ tiêu thu lượng WSN áp dụng thuật toán phân cụm truyền thống thuật toán PSO Chương 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 1.1 Giới Thiệu WSN [1] cấu trúc, kết hợp khả xử lý thông tin thành phần liên lạc để tạo khả quan sát, phân tích phản ứng lại với kiện tượng xảy mơi trường cụ thể Mơi trường giới vật lý, hệ thống sinh học Các ứng dụng WSN chủ yếu bao gồm thu thập liệu, giám sát, theo dõi, ứng dụng y học Tuy nhiên, ứng dụng WSN tùy theo yêu cầu đa dạng khơng bị giới hạn Có thành phần cấu tạo nên WSN:  Các cảm biến phân bố theo mơ hình tập trung hay phân bổ rải  Mạng lưới liên kết cảm biến (có dây hay vơ tuyến)  Điểm tập trung tập hợp liệu  Bộ phận xử lý liệu trung tâm Một node cảm biến định nghĩa kết hợp cảm biến phận xử lý Ứng dụng WSN:  Quân sự: theo dõi mục tiêu, chiến trường, nguy cơng ngun tử, sinh hóa,…  Mơi trường: giám sát cháy rừng, thay đổi khí hậu, bão, lũ lụt,…  Y tế, sức khỏe: giám sát bệnh nhân bệnh viện, quản lý thuốc, điều khiển từ xa,…  Gia đình: ngơi nhà thơng minh, điều khiển thiết bị điện, hệ thống sưởi ấm,…  Thương mại: điều khiển mơi trường cơng nghiệp văn phịng, giám sát xe cộ, giao thông,… 1.2 Tổng quan kỹ thuật WSN 1.2.1 Các thành phần WSN Các thành phần cấu tạo [1,2] nên node WSN (hình 1.1) :  Một cảm biến (có thể hay dãy cảm biến) đơn vị thực thi (nếu có)  Đơn vị xử lý  Đơn vị liên lạc vô tuyến  Nguồn cung cấp  Các phần ứng dụng khác… angten Đơn vị cảm biến #1 Cảm biến Đơn vị cảm biến #2 Cảm biến ADC Đơn vị Xử lý Bộ xử lý ADC Bộ thu phát Lưu trữ Đơn vị nguồn Hệ thống tìm vị trí Nguồn cung cấp Mobilizer/actuator ADC: chuyển đổi analog sang digital Hình 1.1 Các thành phần Node 1.2.2 Cấu trúc mạng cảm biến không dây Cấu trúc mạng cảm biến không dây cần phải thiết kế cho sử dụng có hiệu nguồn tài nguyên hạn chế mạng, kéo dài thời gian sống mạng Vì thiết kế cấu trúc mạng cần phải quan tâm đến yếu tố sau: - Giao tiếp không dây đa chặng: Khi giao tiếp khơng dây kĩ thuật chính, giao tiếp trực tiếp hai node có nhiều hạn chế khoảng cách hay vật cản Đặc biệt node phát node thu cách xa cần cơng suất phát lớn.Vì cần node trung gian làm node chuyển tiếp để giảm công suất tổng thể Do mạng cảm biến không dây cần phải dùng giao tiếp đa chặng - Sử dụng hiệu lượng: để hỗ trợ kéo dài thời gian sống toàn mạng, sử dụng hiệu lượng kĩ thuật quan trọng mạng cảm biến khơng dây - Tự động cấu hình: Mạng cảm biến khơng dây cần phải cấu hình thơng số tự động Chẳng hạn node xác định vị trí địa lý thơng qua node khác (gọi tự định vị) - Cộng tác, xử lý mạng tập trung liệu: Trong số ứng dụng node cảm biến không thu thập đủ liệu mà cần phải có nhiều node cộng tác hoạt động thu thập đủ liệu, mà node thu liệu gửi đến trạm gốc tốn băng thông lượng Cần phải kết hợp liệu nhiều node vùng gửi tới trạm gốc tiết kiệm băng thơng lượng Chẳng hạn xác định nhiệt độ trung bình, hay cao vùng Do vậy, cấu trúc mạng thiết kế phải thỏa mãn: - Kết hợp vấn đề lượng khả định tuyến - Tích hợp liệu giao thức mạng - Truyền lượng hiệu qua phương tiện không dây - Chia sẻ nhiệm vụ node lân cận 34 Bảng 2.1 So sánh giao thức PEGASIS LEACH Feature Giao thức Khoảng cách truyền PEGASIS Nhỏ liệu Lượng liệu node chủ nhận Số node truyền liệu đến trạm gốc LEACH Lớn ~20 tin Nhiều tin Mỗi cụm node Khá lớn (Tỉ lệ thuận với kích Trễ thước mạng) Yêu cầu với node Phải biết cấu hình mạng 5% số node Trung bình Khơng cần biết cấu hình mạng 2.5 Kết luận Trong chương giới thiệu tổng quan giao thức LEACH, cách hình thành cụm pha cài đặt trình trao đổi liệu pha ổn định vịng q trình hoạt động giao thức LEACH Bên cạnh trình bày nhược điểm giao thức LEACH để từ giới thiệu giao thức cải tiến LEACH C Trong chương trình bày giao thức PEGASIS bao gồm mô tả chi tiết hoạt động giao thức so sánh với giao thức LEACH Trong chương trình bày giao thức dựa thuật toán PSO 35 Chương 3: PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM TỐI ƯU BẦY ĐÀN 3.1 Tổng quan thuật tốn tối ưu hóa bầy đàn (PSO: PARTICLE SWARM OPTIMIZATION) PSO kỹ thuật tối ưu hóa ngẫu nhiên dựa quần thể sau tìm nghiệm tối ưu cách cập nhật hệ, phát triển Dr.Eberhart Dr.Kennedy, theo hành vi bầy chim hay đàn cá [9,10] PSO có nhiều tương tự kỹ thuật tính tốn tiến hóa thuật tốn di truyền (GA: Genetic algorithm) Tuy nhiên, không giống GA, PSO khơng có thao tác tiến hóa lai ghép hay đột biến Trong hệ thống PSO, phần tử bầy đàn thay đổi vị trí cách di chuyển nhiều vị trí khác khơng gian tìm kiếm tìm vị trí tốt Khái niệm thay đổi điểm tìm kiếm thuật giải PSO biễu diễn hình 3.1 Hình 3.1 Khái niệm thay đổi điểm tìm kiếm PSO Trong đó:  XiK: Vị trí cá thể thứ i hệ thứ k  XiK+1: Vị trí cá thể thứ i hệ thứ k+1  ViK: Vận tốc cá thể thứ i hệ thứ k  ViK+1: Vận tốc cá thể thứ i hệ thứ k+1  ViPbest : Vận tốc theo Pbest 36  Vi: Vận tốc theo Gbest  Pbest: Vị trí tốt cá thể thứ i  Gbest: Vị trí tốt cá thể quần thể Để cho dễ hiểu tư tưởng thuật toán PSO Chúng ta xem xét ví dụ sau: giả sử có bầy chim tìm kiếm thức ăn vùng Tất chim thức ăn đâu Tuy nhiên, chúng biết thức ăn cách xa sau lần bay bay lại (lặp) Câu hỏi đặt là: cách tốt để tìm thức ăn gì? Câu trả lời đơn giản theo sau chim gần chỗ thức ăn PSO theo kịch sử dụng để giải toán tối ưu Trong PSO, giải pháp đơn ví dụ cá thể gọi particle, cụ thể mơi trường WSN node cảm biến Mỗi node có giá trị thích nghi đánh giá hàm đo độ thích nghi vận tốc để định hướng việc bay tìm kiếm Các node duyệt khơng gian tốn cách theo sau node có điều kiện tốt thời PSO khởi tạo nhóm ngẫu nhiên node, sau tìm kiếm giải pháp tối ưu việc cập nhật hệ Trong hệ, particle cập nhật hai giá trị: giá trị thứ nhất, gọi PBest (là nghiệm tốt đạt thời điểm tại) giá trị thích nghi node tốt hệ thời Giá trị thứ hai, gọi GBest (là nghiệm tốt mà node lân cận node đạt thời điểm tại) giá trị thích nghi node tốt tất hệ từ trước đến Nói cách khác, node mạng cập nhật vị trí theo vị trí tốt node khác mạng tính tới thời điểm Q trình cập nhật node dựa hai công thức sau [11]: vik+1=w vik +c1*rand()*(Pbesti-xik)+c2*rand()*(Gbestm- xik) xik+1=xik+vik+1 ; i=1,2,…,n; Trong - n: Số phần tử nhóm (3.1) (3.2) 37 - k: thứ tự lần lặp - vik: Vận tốc node i lần lập thứ k - vik+1: Vận tốc node i lần lập thứ k+1 - w : Trọng số quán tính - c1,c2: Hệ số gia tốc - Rand (): Là số ngẫu nhiên khoảng (kích cỡ cụm, số chiều khơng gian tìm kiếm) - x i k : Vị trí node thứ i lần lặp thứ k - x i k+1 : Vị trí node thứ i lần lặp thứ k+1 - Pbest i : Vị trí tốt node thứ i - Gbest i : Vị trí tốt node mạng i Thuật toán PSO có giá trị trọng số qn tính từ 0.4 đến 0.9 hệ số gia tốc thiết lập Các lần thay đổi tính cơng thức sau: w=(weight-0.4)* +0.4 (3.3) Trong đó, MAXITER số lần lặp tối đa cho phép, iter số lần lặp weight số thiết lập 0.9 Công thức cập nhật tốc độ (3.1) có thành phần [12] sau:  Thành phần gọi qn tính hay thói quen Nó định hướng node tiếp tục hướng vòng sau  Thành phần thứ ảnh hưởng tuyến tính đến vị trí tốt tìm thấy node: Pi (có giá trị thích nghi tương ứng gọi node tốt Pbest) Thành phần gọi “nhớ” hay “tự nhận biết”  Thành phần thứ công thức cập nhật tốc độ ảnh hưởng tuyến tính đến vị trí tốt tìm thấy node: Pg (có giá trị thích nghi tương ứng gọi tốt toàn cục: Gbest) Thành phần gọi “hợp tác” hay “nhận biết xã hội” hay “thông tin chia sẻ” 38 3.2 Lưu đồ thuật tốn PSO KHỞI TẠO Khởi tạo vị trí tốc độ node Tính tốn giá trị thích nghi node pbest = node tốt nhất, gbest = pbest Bước lặp = Bắt đầu lặp Cập nhật tốc độ node (3.1) Cập nhật vị trí node (3.2) Đánh giá giá trị thích nghi node Cập nhật pbest gbest n Bước lặp = Max Hoặc node hết lượng y Kết thúc Hình 3.2 Lưu đồ thuật tốn PSO Hình 3.2 cho thấy sơ đồ thuật toán PSO Đối với WSN với n node K số xác định trước cụm, trình hình thành cụm gồm bước sau: Khởi tạo vị trí tốc độ node Tính tốn giá trị thích nghi node để tìm P best Gbest với công thức sau a Với node ni, i=1, 2,…, N 39 i Tính tốn khoảng cách d(ni, CHp,k) node ni tất cụm chủ CHp,k ii Gán node ni cho cụm chủ CHp,k (3.3) b Tính tốn hàm chi phí sử dụng phương trình sau: cos t = + (1 - ) (3.4) (3.5) (3.6) Trong đó, f1 khoảng cách trung bình tối đa node đến cụm chủ |Cp,k| số lượng node thuộc cụm Ck cá thể p Hàm f2 tỉ số toàn lượng khởi tạo tất node ni, i=1,2,…,N mạng với toàn lượng có cụm chủ vịng Hằng số số người dùng định nghĩa dùng để đo mức độ thích nghi mục tiêu nhỏ Hàm mục tiêu f1 xác định có mục tiêu đồng thời tối thiểu khoảng cách node cụm cụm chủ hàm f2 có mục tiêu tối ưu lượng mạng Cập nhật tốc độ, vị trí node công thức (3.1) (3.2) Tính tốn lại giá trị thích nghi node để từ tìm P best Gbest Lặp lại bước đến bước số bước lặp tối đa node hết lượng 40 3.3 Thuật toán PSO cải tiến Trong q trình tìm hiểu thuật tốn PSO nhận thấy rằng, thời điểm cập nhật tốc độ của cá thể xét Từ dẫn đến q trình tìm kiếm thức ăn (hội tụ) cá thể chậm lại Để hạn chế vấn đề đề xuất cần phải cập nhật tốc độ cho cá thể lân cận cá thể xét với công thức sau: vik+1=w.vik +c1*rand()*(Pbesti-xik)+c2*rand()*(Gbest-xik)+c3*rand()*(Bbesti-xik) (7) Trong đó: - n: Số phần tử nhóm - k: thứ tự lần lặp - vik: Vận tốc node i lần lập thứ k - vik+1: Vận tốc node i lần lập thứ k+1 - w : Trọng số quán tính - c1, c2, c3: Hệ số gia tốc - Rand (): Là số ngẫu nhiên khoảng (kích cỡ cụm, số chiều khơng gian tìm kiếm) - x i k : Vị trí node thứ i lần lặp thứ k - x i k+1 : Vị trí node thứ i lần lặp thứ k+1 - Pbest i : Vị trí tốt node thứ i - Gbest : Vị trí tốt node mạng - Bbest : Vị trí tốt node so với lân cận khác i i Ngoài ra, để trình hội cá thể nhanh thuật tốn chúng tơi cịn thiết lập giá trị tốc độ tối đa Vmax Nếu V >Vmax gán V=Vmax, V