Thông tin tài liệu
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI HÀ VĂN PHƢƠNG NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP TỐI ƢU HÓA HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƢỢNG TRONG MẠNG CẢM BIẾN Ngành: Kỹ thuật điều khiển tự động hóa Mã số: 9520216 TĨM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội - 2022 Cơng trình đƣợc hồn thành tại: Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS Lê Minh Hoàng PGS TS Đào Trung Kiên Phản biện 1: Phản biện 2: Luận án đƣợc bảo vệ trƣớc Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trƣờng họp Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi giờ, ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án thƣ viện: Thƣ viện Tạ Quang Bửu - Trƣờng ĐHBK Hà Nội Thƣ viện Quốc gia Việt Nam MỞ ĐẦU Động lực nghiên cứu Mạng cảm biến tập hợp phân tán nút nhỏ có khả hoạt động độc lập, cần tham gia người dùng Do có nhiều đặc điểm, tính vượt trội phát triển công nghệ không dây nên mạng cảm biến không dây gần áp dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực Tự động hóa tịa nhà ứng dụng điển hình bao gồm nhiều hệ thống với môi trường phức tạp thể ưu điểm mạng cảm biến không dây Tuy nhiên, vấn đề lớn mạng cảm biến không dây nguồn lượng hạn chế Các giải pháp lượng cho mạng cảm biến không dây góp phần việc tiết kiệm, thu thập bổ sung lượng cải thiện tuổi thọ mạng cảm biến, thường giải với toán đơn lẻ chưa xem xét đến trình lượng chế độ hoạt động nút mạng Như vậy, điều chưa đủ cho mục tiêu hoạt động mạng dài hạn Trong đó, tối ưu hóa sử dụng lượng cho mạng cảm biến toán phổ biến, tổ hợp đa mục tiêu, nhiều ràng buộc phức tạp đan xen liên quan trực tiếp đến lượng Vì vấn đề lượng mạng cảm biến không dây cần nghiên cứu phát triển Phạm vi nghiên cứu Trước vấn đề thực trạng, luận án đưa đề xuất “Nghiên cứu giải pháp tối ưu hóa hiệu sử dụng lượng mạng cảm biến” Luận án đưa phương pháp giải toán tối ưu hóa lịch trình mạng với kết hợp tảng mơ thuật tốn di truyền nhằm tối ưu hóa mạng cảm biến cho lớp tốn ứng dụng Nghiên cứu mạng cảm biến hoạt động ổn định lâu dài nhờ giải pháp tối ưu hóa sử dụng lượng đồng thời hỗ trợ giải pháp lượng sẵn có hiệu Đóng góp luận án Luận án có hai đóng góp việc đưa giải pháp tối ưu hóa sử dụng lượng nâng cao tuổi thọ mạng cảm biến không dây: (1) Trước hết, luận án nghiên cứu, đề xuất phát triển tảng mơ mạng cảm biến tính đến yếu tố lượng Nền tảng phát triển có khả mơ mạng trình lượng, trạng thái mức tiêu thụ lượng chế độ hoạt động nút Việc giúp mô giám sát hỗ trợ điều phối lượng cho mạng (2) Tiếp theo, luận án đề xuất phát triển biến thể thuật toán di truyền (VLC-GA) nhằm giải tốn tối ưu hóa sử dụng lượng cho mạng đồng thời tối ưu hóa mục tiêu mạng với ràng buộc Bài tốn tối ưu hóa giải thơng qua tối ưu hóa lịch trình mạng giải thuật di truyền biến thể với hỗ trợ tảng mơ tính đến yếu tố lượng Sau đó, kết lịch trình tối ưu cài đặt cho mạng thực hoạt động Cấu trúc luận án Phần “Mở đầu” trình bày mục tiêu, giới hạn luận án lý lựa chọn đề tài Chương đặt vấn đề, phân tích nhu cầu lượng mạng cảm biến thách thức Đưa hướng tiếp cận đề xuất nghiên cứu Chương giới thiệu, phân tích số nghiên cứu liên quan đến vấn đề lượng cho mạng cảm biến Chương đề xuất phát triển tảng mô mạng cảm biến tính đến yếu tố lượng Chương đề xuất phát triển biến thể giải thuật di truyền cho tốn tối ưu hóa lịch trình mạng Chương kết luận trình bày tóm tắt đóng góp luận án hướng phát triển Chƣơng Giới thiệu 1.1 Đặt vấn đề Cảm biến có vai trị lớn lĩnh vực khoa học, công nghiệp đời sống; đa dạng phong phú chủng loại Mạng cảm biến không dây sử dụng ngày nhiều ứng dụng thực tiễn với nhiều đặc điểm tính vượt trội Tuy nhiên, hạn chế nguồn lượng hoạt động vấn đề lớn mạng cảm biến không dây Nhiều nghiên cứu đưa giải pháp nhằm nâng cao tuổi thọ nút cảm biến toàn mạng giải pháp nỗ lực phát triển phần mềm phần cứng nhằm giảm lượng tiêu hao, giải pháp thu lượng từ môi trường, giải pháp liên quan đến tổ chức hoạt động mạng, giải pháp liên quan định tuyến truyền thông [1] nhằm giảm hoạt động truyền thông mạng để tiết kiệm lượng cho nút mạng, … Các giải pháp tiết kiệm lượng kéo dài tuổi thọ cho nút mạng với mức độ định Tuy nhiên, chưa thể đáp ứng nhu cầu lượng mạng ứng dụng thực tế Hơn nữa, nghiên cứu thường hướng tới thực cho toán đơn lẻ với mục tiêu, ràng buộc giả định xác định nên phạm vi áp dụng hẹp Trước thực tế đó, luận án đề xuất phát triển số giải pháp tối ưu hóa sử dụng lượng cho mạng cảm biến không dây nhằm thực giải lớp tốn tối ưu hóa mục tiêu cho mạng cảm biến đồng thời tối ưu hóa sử dụng lượng để đảm bảo tuổi thọ mạng Ngoài ra, giải pháp hỗ trợ, kết hợp với giải pháp lượng sẵn có nhằm mục tiêu đảm bảo lượng cho mạng hoạt động ổn định lâu dài 1.2 Mạng cảm biến không dây nhu cầu lƣợng 1.2.1 Mạng cảm biến không dây Mạng cảm biến không dây mạng có tính hỗn tạp, bao gồm nhiều nút cảm biến đa dạng chủng loại Các nút thường có cấu trúc với mơ đun bao gồm Nguồn, Cảm biến, Điều khiển, Truyền thông thu lượng Mạng cảm biến có cấu trúc liên kết mạng đa dạng 1.2.2 Nhu cầu lƣợng mạng cảm biến thách thức Nhu cầu lượng mạng cảm biến xem xét theo hai cấp độ nút mạng Nhu cầu cấp độ nút bao gồm tiêu hao lượng cho hoạt động nội nút thu thập tín hiệu, xử lý, truyền thông, lưu trữ,… Nhu cầu cấp độ mạng tiêu hao việc tổ chức mạng, định tuyến truyền thông mạng [2] Như vậy, làm để tối ưu hóa sử dụng lượng nhằm tiết kiệm lượng nâng cao tuổi thọ mạng Đây vấn đề nhiều thách thức nghiên cứu, phát triển ứng dụng mạng cảm biến không dây thực tế 1.3 Hƣớng tiếp cận Các tốn tối ưu hóa mạng cảm biến hầu hết liên quan chặt chẽ đến vấn đề lượng nút cảm biến Do đó, nghiên cứu tốn địi hỏi phải kiểm sốt lượng nút, mức tiêu hao, mức thu thập từ môi trường, lượng lại thời gian sống nút cảm biến Nghiên cứu với quan điểm mơ hình hóa nút cảm biến theo mơ đun lượng Các mô đun cung cấp lượng bao gồm mô đun pin mô đun nguồn lượng thu từ môi trường, mô đun tiêu thụ lượng bao gồm mô đun cảm biến, mô đun truyền thơng mơ đun điều khiển Q trình lượng nút giám sát chế độ làm việc dựa lượng mô đun Mỗi nút có chế độ làm việc chế độ ngủ, chế độ chờ, chế độ đo lường chế độ truyền thơng Trên sở đó, tùy thuộc mục tiêu ràng buộc, toán phân tích để tìm lịch trình tối ưu mạng cảm biến cho toán ứng dụng đồng thời đảm bảo lượng tuổi thọ mạng Mục đích nghiên cứu kết hợp mơ mạng cảm biến quan tâm đến vấn đề lượng giải thuật tối ưu để giải lớp toán tối ưu hóa mạng cảm biến Phần mơ tính tốn, giám sát q trình lượng nút mạng chế độ hoạt động theo thời gian Các kết mô làm tham số để thuật tốn tối ưu chạy tìm thơng số tối ưu hóa mục tiêu cho ứng dụng Sau cài đặt thơng số tối ưu cho nút ứng dụng thực tế để mạng ứng dụng làm việc tối ưu Phương pháp khắc phục vấn đề giải pháp đơn lẻ tiết kiệm thời gian kinh tế thiết lập, ứng dụng, phát triển mạng cảm biến 1.4 Các nghiên cứu đề xuất Nghiên cứu đề xuất phát triển số kỹ thuật, giải pháp tối ưu hóa sử dụng lượng mạng cảm biến khơng dây cho lớp tốn ứng dụng nghiên cứu có đóng góp sau: - Xây dựng tảng mơ mạng cảm biến có tính đến yếu tố lượng, tính tốn, giám sát q trình lượng mức lượng chế độ hoạt động nút theo thời gian khả cho phép trích xuất liệu tương tác người dùng, phục vụ việc tối ưu hóa mạng cảm biến với vấn đề liên quan đến lượng - Mơ hình hóa nút cảm biến gồm mô đun xác định rõ ràng nhiệm vụ thuộc tính lượng Những việc làm tiền đề xây dựng tảng mơ có tính đến yếu tố lượng thực tối ưu hóa mạng cảm biến cho lớp toán ứng dụng - Phát triển thuật tốn di truyền có độ dài nhiễm sắc thể thay đổi để tối ưu hóa mạng cảm biến thơng qua tối ưu hóa lịch trình mạng để đảm bảo mục tiêu mạng với ràng buộc tối ưu sử dụng lượng mạng - Trên sở kết hợp mô giải thuật di truyền đưa kết thông số tối ưu hóa lịch trình mạng cho lớp tốn ứng dụng theo mục tiêu ràng buộc đồng thời đảm bảo tuổi thọ mạng Chƣơng Các nghiên cứu liên quan Trong phần luận án xem xét số vấn đề nghiên cứu liên quan tối ưu hóa lượng mạng cảm biến khơng dây nguồn dự trữ, phương pháp thu lượng từ môi trường, phương pháp tiết kiệm lượng cho nút cảm biến, mô giải thuật tối ưu hóa sử dụng lượng cho mạng cảm biến Từ thấy thành giải pháp, vai trò liên quan vấn đề lượng mạng cảm biến vấn đề cần tiếp tục phát triển giải cho tốn tối ưu hóa mạng cảm biến 2.1 Nguồn lƣợng dự trữ nút cảm biến Hiện nay, nguồn dự trữ lượng cho nút cảm biến chủ yếu pin với dung lượng hữu hạn Trong nhiều năm gần đây, phát triển cơng nghệ pin chưa có bước tiến đáng kể Các nghiên cứu mơ hình pin sử dụng phổ biến pin Lithium- Ion, Lead- Acid, Nickel-Metal- Hydride (NiMH) NickelCadmium (NiCd) Các nghiên cứu nỗ lực việc phát triển cơng nghệ pin có dung lượng lớn, kích thước nhỏ, tuổi thọ cao đa dạng chủng loại Tuy nhiên, nguồn lượng hữu hạn đáp ứng phần nhu cầu lượng cho nút cảm biến Việc phát triển loại pin sạc góp phần thúc đẩy phát triển phương pháp thu lượng từ môi trường cấp cho cảm biến đồng thời sạc cho pin góp phần nâng cao tuổi thọ nút cảm biến 2.2 Thu lƣợng từ môi trƣờng cho cảm biến Giải pháp thu thập lượng từ môi trường để cung cấp cho nút cảm biến phát triển tích cực Nguồn lượng môi trường xung quanh cảm biến đa dạng [3] lượng mặt trời, lượng nhiệt, lượng gió, lượng RF, lượng rung động, Hệ thống thu thập lượng có ngun lý chung lượng từ mơi trường thu thập thu thập lượng sau cho qua biến đổi thành lượng điện chiều điều chỉnh thông số cho phù hợp với yêu cầu, từ cấp cho cảm biến hoạt động lưu trữ 2.3 Giải pháp tiết kiệm lƣợng cho nút cảm biến Một giải pháp sớm nghiên cứu phát triển triển khai tiết kiệm lượng tiêu thụ cho nút cảm biến, với nhiều phương thức khác nhằm nâng cao tuổi thọ cho nút cảm biến phát triển cấu trúc nút sử dụng linh kiện công suất thấp, phát triển nút cảm biến với chế độ làm việc bao gồm Ngủ, Chờ, Đo lường, Truyền thông điều phối linh hoạt nhằm tiết kiệm lượng 2.4 Các nghiên cứu tối ƣu hóa sử dụng lƣợng cho mạng cảm biến Thực tế, lượng tiêu hao cho truyền thông chiếm phần lớn tổng lượng tiêu hao Các giải pháp lượng cấp độ mạng thường hướng đến hai nhóm giải pháp Nhóm thứ phát triển thuật toán liên quan đến tổ chức mạng, giao thức định tuyến truyền thông hướng đến việc sử dụng liệu tập trung nhằm tiết kiệm lượng cho mạng Nhóm thứ hai phát triển thuật tốn tơia ưu hóa lập lịch hoạt động mạng nhằm nỗ lực giảm thời gian hoạt động nút, cân sử dụng lượng mạng để nâng cao tuổi thọ nút tồn mạng 2.5 Mơ mạng cảm biến Hiện nay, có nhiều phần mềm mơ mạng cảm biến NS2, NS3, OPNET, NETSIM, OMNET++, JSIM, SENSE,…Tuy nhiên, phần mềm chủ yếu hướng tới hỗ trợ mô mạng với vấn đề liên quan cấu trúc mạng, giao thức định tuyến truyền thông trạng thái liệu truyền thông mô hình kênh truyền thơng khơng dây Năng lượng vấn đề chưa quan tâm thích đáng Do kiến trúc phần mềm không hướng đến lượng, nên việc phát triển mở rộng phần mềm theo hướng mô lượng gặp phải nhiều khó khăn phức tạp [4] Mơ mạng cảm biến tính đến yếu tố lượng, quan tâm đến hiệu tuổi thọ mạng cần xem xét đến trình lượng mức độ sâu trình lượng mức tiêu thụ nút cảm biến chế độ hoạt động nút, để từ tính tốn mơ q trình, trạng thái lượng, tuổi thọ nút toàn mạng 2.6 Kết luận chƣơng Năng lượng hoạt động mạng cảm biến ảnh hưởng trực tiếp đến vấn khác mạng cảm biến Các giải pháp lượng góp phần cải thiện tuổi thọ mạng Tuy nhiên, giải pháp chủ yếu giải toán đơn lẻ, tiêu thụ lượng thực chế giải pháp chưa xem xét đến trình lượng mức tiêu thụ lượng chế độ hoạt động nút Trong chương luận án đề xuất phát triển phương pháp tối ưu hóa sử dụng lượng cho mạng cảm biến với kết hợp mơ thuật tốn tối ưu hóa Chƣơng Thiết kế triển khai tảng mô mạng cảm biến khơng dây có tính đến yếu tố lƣợng Nền tảng mơ mạng tính đến yếu tố lượng cần nghiên cứu phát triển tốn tối ưu hóa lượng cho mạng cảm biến Hiện nay, việc mô lượng mạng cảm biến chưa quan tâm thích đáng phần mềm mơ sẵn có [5] Trong chương này, luận án trình bày phát triển tảng mô mạng cảm biến trọng đến lượng, nhằm hỗ trợ việc tính tốn, mơ trình lượng, trạng thái lượng, vấn đề thu thập lượng từ môi trường quản lí điều phối sử dụng lượng chế độ hoạt động nút toàn mạng, đồng thời hỗ trợ giải toán tối ưu hóa lượng cho mạng cảm biến 3.1 Thiết kế chức tảng mô 3.1.1 Chức tảng mô Cũng giống phần mềm mô mạng cảm biến khác, tảng mô thiết kế bao gồm chức sau: Chức thiết lập mạng Chức thiết lập môi trường đặt mạng Chức chạy chương trình mơ 3.1.2 Chức thiết lập mạng Chức thiết lập mạng cung cấp người dùng ba khả thêm nút vào mạng, định nghĩa nút phát triển thành phân chức Nền tảng mô cung cấp thư viện, người dùng mở lựa chọn thêm nút vào mạng Thư viện có sẵn nút cảm biến thiết kế mô theo thuộc tính, đặc điểm thơng số nút cảm biến thực tế, đặc biệt thuộc tính liên quan đến lượng Chức định nghĩa nút cho phép người dùng định nghĩa nút với thuộc tính thơng số kỹ thuật theo u cầu người dùng Luận án mơ hình hóa năm mô đun cấu thành nút cảm biến mô đun (1) pin, (2) cảm biến, (3) truyền thông, (4) nguồn lượng thu từ môi trường (5) điều khiển (chi tiết trình bày mục 3.2) Năm mô đun xây dựng thư viện tảng, người dùng lựa chọn kết hợp mô đun để tạo nút theo mục đích riêng 3.1.3 Chức thiết lập môi trƣờng đặt mạng Chức thiết lập môi trường đặt mạng cung cấp cho người dùng khả lựa chọn xác định môi trường đặt mạng phát triển mơi trường đặt mạng theo yêu cầu riêng Người dùng cài đặt tham số để xác định không gian thời gian cho mơi trường đặt mạng, điều liên quan đến tọa độ mạng khơng gian, liên quan đến vị trí tương đối mạng so với mặt trời nên liên quan đến việc thu lượng từ mặt trời mạng cảm biến Mặt khác, việc cài đặt thời gian để mạng hoạt động theo thời gian thực định trực tiếp đến mức thu lượng từ mặt trời, chẳng hạn ban ngày mật độ lượng mặt trời cao mức thu lớn, cịn ban đêm khơng thể thu lượng 3.1.4 Chức chạy chƣơng trình mơ Chức chạy chương trình mơ cung cấp công cụ để người dùng thực thao tác chạy chương trình mơ chạy chương trình, dừng chương trình Các thao tác thực sau người dùng thiết lập mạng thiết lập môi trường đặt mạng kịch mô để lấy kết Chức cung cấp tác vụ hiển thị kết mô hình lưu trữ liệu kết mơ nhớ máy tính Mặt khác, đưa thông báo chẳng hạn thông báo thời gian chạy mô phỏng, kết thúc mô thơng báo lỗi chương trình 3.2 Phát triển tảng mơ mạng cảm biến 3.2.1 Mơ hình nút cảm biến Luận án xây dựng mơ hình nút cảm biến với mơ đun tương đồng cấu trúc nút cảm biến thực tế, bao gồm pin (Battery), nguồn lượng (Power), cảm biến (Sensor), truyền thơng (Comm) điều khiển (Control) Hình 3.1 biểu diễn cấu trúc nút cảm biến tảng mô BK-60AAAH mô liệu cơng bố Q Dịng Điện áp Điện áp Điện áp Điện áp Sai lệch đặc trình điện sạc sạc xả xả tính mơ đầy mơ đầy pin cạn cạn pin thực mô thực liệu pin thực (RMSE) Sạc 50mA 1,47 V 1,47V 0.049V Xả 100mA - - 0,82V 1,0V 0,026V 3.4.2 Kết thực nghiệm phục vụ kiểm nghiệm tính đắn tảng mô lƣợng tiêu thụ nút mạng 3.4.2.1 Chức nút cảm biến sử dụng thực nghiệm Một nút cảm biến thực nghiệm chế tạo theo cấu trúc tương đồng với nút thực tế Nút có chế độ làm việc tay tự động để thuận tiên cho q trình thực thực nghiệm đo cơng suất tiêu thụ Nút hoạt động luân chuyển theo bốn chế độ bao gồm Ngủ, Chờ, Đo lường Truyền thông 3.4.2.2 Chế tạo nút cảm biến đo nhiệt độ độ ẩm môi trường Nút cảm biến thực nghiệm đo nhiệt độ độ ẩm, sử dụng mô đun cảm biến sử dụng DHT11 với mức tiêu thụ lượng thấp Mô đun Sim800L chịu trách nhiệm việc truyền thông liệu Mô đun điều khiển sử dụng điều khiển ATmega8A Các phím nhấn để luân chuyển chế độ hoạt động tay phục vụ trình đo công suất lượng chế độ Chế độ tự động phục vụ trình thực nghiệm để so sánh kết lượng tiêu thụ 3.4.2.3 Đo công suất tiêu thụ nút cảm biến Sau chế tạo thành công nút cảm biến tiến hành đo công suất tiêu thụ chế độ nhiều lần lấy kết 10 lần ngẫu nhiên để tính giá trị cơng suất trung bình chế độ hoạt động nhận kết sau: Cơng suất tiêu thụ trung bình chế độ ngủ: 𝑷ngủ = 191,63 (mW); Δ(-1,18mW, +0,62mW); P(Δ) = 0,95 Cơng suất tiêu thụ trung bình chế độ chờ: 𝑷chờ = 194,76 (mW); Δ(-1,99mW, +1,81mW); P(Δ) = 0,95 Công suất tiêu thụ trung bình chế độ đo lường: 𝑷đo lường = 214,88 (mW); Δ(-8,03mW, +6,42mW); P(Δ) = 0,95 Cơng suất tiêu thụ trung bình chế độ truyền thông: 𝑷truyền thông = 416,55 (mW); Δ(-15,16mW,+17,60mW); P(Δ) = 0,95 Các giá trị sử dụng để làm tham số đầu vào cho mô lượng cho nút cảm biến 3.4.2.4 Kết thử nghiệm mô lượng tiêu thụ nút cảm biến hoạt động theo lịch trình với khoảng thời gian cố định Sau thực kịch thực nghiệm cho nút đo lượng tiêu thụ nút thực, đồng thời mô lượng tiêu thụ nút hoạt động với kịch với nút thực Kết nhận thể Bảng 3.2 Kết cho thấy trình tiêu thụ lượng hai trường hợp có sai lệch nhỏ Điều thể tảng có khả mơ lượng nút cảm biến có độ xác cao Bảng 3.2 Kết so sánh lượng thực nghiệm mô Khoảng thời gian thử nghiệm 500s 1h 6h Năng lượng tiêu thụ đo từ nút thực nghiệm (Wh) 42,78×10-3 0,322 1,961 Năng lượng Sai lệch tiêu thụ lớn mô (Wh) (Wh) 41,67×10-3 1,18×10-3 0,311 0,0109 1,872 0,0962 Sai số bình qn phương (Wh) 0,553×10-3 0,0057 0,0503 3.4.3 Kết mơ giám sát mức lƣợng nút cảm biến mạng Kịch có mục đích mơ việc đo thông số môi trường đồng thời giám sát mức lượng lại nút cảm biến Sự cập nhật thơng số quan sát thấy sau: Tại thời điểm 2021-05-23 09:10:27 lượng lại 99.9% Tại thời điểm 2021-05-23 09:10:31 giá trị độ ẩm đo 83.25% Tại thời điểm 2021-05-23 09:31:01 lượng lại 98.1% Tại thời điểm 2021-05-23 09:31:05 giá trị độ ẩm đo 83.65% 3.4.4 Kết mơ q trình lƣợng nút hoạt động độc lập khơng có truyền thơng Kịch có mục đích mơ diễn biến lượng nút cảm biến mạng với ảnh hưởng yếu tố môi trường thời gian Một mạng đơn giản tương tự thiết lập với nút cảm biến đo thông số môi trường Diễn biến lượng nút thể Hình 3.3 4000 Q nut temperature Q nut humidity Q nut light 20%Qmax nut temprature 20%Qmax nut humidity 20%Qmax nut light 3500 Dung luong pin (mAh) 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Thoi gian (h) Hình 3.3 Quá trình tiêu thụ lượng thu nạp lượng mặt trời 3.4.5 Kết mô truyền thơng theo chế quảng bá Kịch có mục đích thử nghiệm mơ q trình truyền thơng theo chế quảng bá (broadcast) với ràng buộc số bước truyền thông khoảng cách bước truyền Một mạng cảm biến bao gồm 150 nút thiết lập phạm vi 30m×30m Trong đó, nút nút chủ có toạ độ (0, 0) có nhiệm vụ nhận thông tin từ nút khác mạng gửi Các nút lại gán tọa độ ngẫu nhiên chạy chương trình mơ Kết nút thử nghiệm cho nút (20,20) truyền tin nút sau bước truyền 3.4.6 Kết mô truyền thông mạng theo cấu trúc Kịch có mục đích mơ q trình truyền thơng mạng có định tuyến theo cấu trúc hình Trong đó, nút nút chủ có tọa độ (15,15), nút cịn lại gán tọa độ ngẫu nhiên chạy mô Việc định tuyến truyền thông xác định chạy mô Trong kịch cài đặt để mô định tuyến truyền thông từ nút 35 nút chủ Kết tin truyền thông từ nút 35 nút chủ định tuyến qua nút 101, 138 69 3.4.7 Kết mơ q trình lƣợng nút mạng với hoạt động đo, truyền thông thu thập lƣợng Mục đích thử nghiệm mơ q trình lượng nút cảm biến hoạt động kết hợp chế độ đo lường, truyền thông, thu thập lượng mặt trời sạc cho pin Kết mô hoạt động truyền thông theo cấu trúc mạng thể Hình 3.4, kết thông số hoạt động dung lượng pin thể Bảng 3.3 Hình 3.4 Q trình truyền thơng nút đến nút chủ theo định tuyến có cấu trúc hình Bảng 3.3 Số liệu trình hoạt động nút Số liệu q trình hoạt động Số nút có định tuyến qua Số tin truyền Số tin nhận Dung lượng pin lớn (mAh) Dung lượng pin nhỏ (mAh) Nút Nút 30 Nút 31 Nút 69 Nút 77 Nút 82 149 30 15608 57550 16646 3500 3444,1 1149,3 1268,5 Nút 107 47 24 3431 13437 3698 14200 16 9020 9356 668 0 662 2500 3500 3500 3500 3500 1796,1 2160,2 2417,0 2410,5 3.5 Kết luận chƣơng Chương trình bày việc phát triển tảng mô mạng cảm biến tính đến yếu tố lượng Kiến trúc tảng tạo môi trường hướng lượng Mô hình hóa nút cảm biến với mơ đun độc lập với mơ hình lượng Việc thiết kế xây dựng kiểm nghiệm tính đắn tảng khả mô lượng thông qua thực nghiệm Nền tảng có khả mơ q trình lượng, mức tiêu thụ lượng trạng thái lượng chế độ nút mạng Do tảng hữu ích hỗ trợ nghiên cứu phát triển mạng cảm biến với vấn đề liên quan đến lượng, đặc biệt hỗ trợ giải tốn tối ưu hóa sử dụng lượng cho mạng cảm biến Chƣơng Tối ƣu hóa lịch trình mạng Tối ưu hóa lịch trình thường sử dụng việc triển khai mạng cảm biến nhằm giảm mức tiêu thụ lượng nút mạng tăng tuổi thọ mạng Đây tốn tối ưu hóa tổ hợp đa mục tiêu với nhiều ràng buộc độ phức tạp cao, tham số ln biến động nên khó khăn chí khơng thể giải phương pháp thống kê phương pháp xác định Các thuật tốn di truyền thuộc nhóm phương pháp suy nghiệm có khả tìm kiếm giải pháp gần tối ưu tương đối nhanh cho toán tối ưu hóa phức tạp đa mục tiêu Vì vậy, chương trình bày nghiên cứu phát triển thuật tốn di truyền nhằm tối ưu hóa lịch trình để nâng cao tuổi thọ mạng cảm biến 4.1 Một số chế lập lịch nhằm tiết kiệm lƣợng mạng cảm biến Kỹ thuật phổ biến nhằm giảm mức tiêu thụ lượng kéo dài tuổi thọ mạng kết hợp đặt số cảm biến chế độ nghỉ cảm biến khác hoạt động đảm nhiệm tác vụ cảm biến giao tiếp Việc giúp làm giảm thiểu đáng kể lượng tiêu thụ nút cảm biến Thực tế có nhiều chế lập lịch cho mạng cảm biến 4.1.1 Cơ chế lập lịch mạng không phân cấp Cơ chế lập lịch mạng không phân cấp thực dựa nút cảm biến phát tin quảng bá thơng tin thân vị trí, mức lượng, thời gian làm việc liên tục,… đồng thời thăm dò, giao tiếp với nút lân cận để đưa yêu cầu nút lân cận định hành động thân tiếp tục ngủ để tiết kiệm lượng hay thức dậy làm việc để đảm bảo chức năng, nhiệm vụ mục tiêu mạng Hiện có nhiều chế lập lịch mạng không phân cấp nghiên cứu đề xuất, chế lập lịch tối đa hóa tuổi thọ mạng cảm biến với vấn đề hạn chế thời lượng pin phạm vi cảm biến [7] 4.1.2 Cơ chế lập lịch cho mạng cảm biến phân cấp Hiện nay, nghiên cứu đề xuất phát triển nhiều chế lập lịch khác chế lập lịch mạng phân cấp dựa nhóm Để tránh tình trạng trưởng nhóm nhanh bị hết lượng, thuật tốn lập lịch chia hoạt động mạng thành chu kỳ, chu kỳ lựa chọn ngẫu nhiên trưởng nhóm 4.1.3 Cơ chế lập lịch hợp tác dựa giao tiếp Cơ chế lập lịch hợp tác dựa giao tiếp [8] phát triển nhiều nhóm nghiên cứu giới Miller Vaidya phát triển sơ đồ tiết kiệm điện lớp MAC đặc biệt cách sử dụng tín hiệu đánh thức để giảm thời gian trạng thái chờ thành phần truyền thơng, giảm mức tiêu thụ điện truyền thông mạng không phân cấp 4.2 Đặt vấn đề cho tốn tối ƣu hóa lịch trình mạng cảm biến Các nghiên cứu tối ưu hóa lịch trình làm việc nút cảm biến để giảm mức tiêu thụ lượng Theo quan điểm lượng nút xem xét với thành phần: Nguồn từ môi trường, Nguồn dự trữ Thành phần tiêu thụ Như vậy, mức lượng tiêu thụ nút phụ thuộc vào nút làm việc chế độ với thời gian Lịch trình biểu diễn trình hoạt động nút với chế độ thời gian hoạt động chế độ Biểu thị tập hợp chế độ khả thi cho nút i 𝑴𝒊 , sau lịch trình 𝑺𝒊 cho nút i xác định chuỗi cặp biểu diễn biểu thức 4.1 Si m ,t i j i j j 1 si (4.1) 4.3 Tổng quan thuật toán di truyền Thuật toán di truyền (Genetic Algorithms-GAs) [9] bắt chước tự nhiên với ngun lý tiến hóa Bắt đầu thuật tốn nhận tham số cho thuật tốn, sau khởi tạo sinh ngẫu nhiên quần thể gồm n cá thể Tính giá trị hàm mục tiêu Đánh giá kiểm tra điều kiện kết thúc giải thuật, không thỏa mãn điều kiện dừng tạo quần thể vòng lặp tiếp tục đến thỏa mãn điều kiện dừng trả kết thuật toán nhiễm sắc thể tương ứng với cá thể tốt GAs thường ứng dụng cho tốn khó lập kế hoạch, tốn vận tải 4.4 Tối ƣu hóa lịch trình mạng cảm biến sử dụng thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài cố định 4.4.1 Mơ hình hóa tốn tối ƣu hóa lịch trình mạng cảm biến sử dụng thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài cố định Trong phần nghiên cứu luận án, thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài cố định (FLC-GA) sử dụng Do nhiễm sắc thể có số lượng gen cố định để đơn giản khoảng thời gian chia thành khoảng cố định Nhiễm sắc thể mã hóa lịch trình mạng 𝑺 định nghĩa sau biểu thức 4.2: 𝑪 = [ 𝒎𝟏𝟏 , 𝒎𝟏𝟐 , … , 𝒎𝟏𝒔 , 𝒎𝟐𝟏 , 𝒎𝟐𝟐 , … , 𝒎𝟐𝒔 , …, 𝒎𝒏𝟏 , 𝒎𝒏𝟐 , … , 𝒎𝒏𝒔 ] (4.2) 4.4.2 Kết tảng mô tính đến yếu tố lƣợng Bài tốn ví dụ đưa thử nghiệm tối ưu hóa lịch trình mạng đo thơng số mơi trường có mục tiêu tối đa hóa số giá trị đo thơng số môi trường với ràng buộc tối đa tuổi thọ nút đảm bảo thời gian lần đo liên tiếp không lớn khoảng thời gian 𝒕 Kết thực thi FLC-GA sau 100 hệ nhận giá trị hàm mục tiêu tốt 3,754×104 Kết lịch trình mạng tương ứng với giá trị hàm mục tiêu có tính tối ưu tốt hiển thị Hình 4.1 trình lượng mạng với lịch trình tốt thể Hình 4.2 Bảng 4.1 Hình 4.1 Lịch trình mạng tương ứng giá trị hàm mục tiêu tốt Hình 4.2 Dung lượng pin nút với lịch trình tốt Bảng 4.1 Kết mơ mạng theo lich trình tối ưu ngày Kết mô Nút1 Nút2 Nút3 Thời lượng hoạt động ngày (%) Dung lượng pin nhỏ (%Qmax) Số lượng lần đo 40,6% 41,6% 44,8% Toàn mạng 95% 40,1% 44,5% 41,2% 41,9% 312 314 326 952 Giải thuật di truyền FLC-GA có hạn chế nhiễm sắc thể cố định nên khả biểu diễn miền không gian nghiệm hạn chế nên kết tối ưu khơng cao 4.5 Tối ƣu hóa lịch trình mạng sử dụng thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài thay đổi Một cách tiếp cận khác, giải thuật di truyền có chiều dài nhiễm sắc thể thay đổi (Variable Length Chromosome Genetic Algorithm VLC-GA) [10] Nhiễm sắc thể hoàn toàn phát triển với độ dài cần thiết phù hợp với yêu cầu cụ thể q trình giải tốn tối ưu hóa 4.5.1 Mơ hình hóa tốn tối ƣu hóa lịch trình mạng cảm biến sử dụng thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài thay đổi Đối với tốn tối ưu hóa lịch trình mạng, giống thuật tốn di truyền có nhiễm sắc thể chiều dài cố định, nhiễm sắc thể cần mã hóa lịch trình mạng Sˆ biểu diễn 𝑪 định nghĩa biểu thức 4.3 C s1 , m11 , t11 , m12 , t21 , , m1s1 , t1s1 , s , m12 , t12 , m22 , t22 , , ms22 , t s22 , , s , m , t , m , t , , m , t (4.3) Với chiều dài nhiễm sắc thể thay đổi, phép toán lai đột biến mơ tả Hình 4.3 Hình 4.4 Các hệ sau sinh với số gen độ dài tùy biến Phép lai ghép Phép đột biến Từ hệ k để tạo (k+1) Sao chép-Chèn-Dịch chuyểnq i q i C k Loại bỏ × C k C k 1 i Ci k C k 1 C k n q1 q1 q2 q3 i n n n n n sn n sn i Ci k Ci k C i k 1 C i k 1 t1i q1 i q2 i q1 i 2 t q2 t1i t t q1 i q2 i q2 i q1 i 3 4 t t t t q2 i t q1 i q2 i t t q1 i t q2 t7i Hình 4.3 Hoạt động lai ghép hai đoạn gen t2i t3i t4i t5i t6i t7i t8i t9i t t Hình 4.4 Hoạt động đột biến gen nhiễm sắc thể 4.5.2 Giải tốn tối ƣu hóa lịch trình mạng Phương pháp giải tốn tối ưu hóa lịch trình thực kết hợp thuật toán VLC-GA tảng mơ Nền tảng mơ tính toán tham số lượng giá trị hàm mục tiêu cho thuật tốn vịng lặp thỏa mãn điều kiện dừng thuật tốn đưa kết lịch trình tối ưu 4.5.3 Kết thử nghiệm với nút cảm biến Bài tốn ví dụ tốn với thông số nút không thay đổi Khi giải với mạng có nút theo hai dạng thức FLC-GA VLC-GA kết Bảng 4.2 Các kết cho thấy giá trị hàm mục tiêu lần chạy với thuật toán VLC-GA tốt Các kết mô diễn biến lượng thông tin giá trị dung lượng pin cho thấy nút hoạt động với lịch trình kết VLC-GA có hiệu tốt Điều làm cho nút hoạt động ổn định lâu dài Bảng 4.2 Kết lần chạy thuật toán trường hợp Kết VLC-GA lần VLC-GA lần FLC-GA (30’) FLC-GA (60’) Ngày 3 3 Qmin(%) 42,8 45,2 44,6 43,2 44,1 43,4 41,6 38,9 37,5 43,3 34,8 26,6 Qmax(%) 99,8 99,3 98,6 99,8 99,1 98,2 96,8 94,8 92,7 96,1 90,2 81,6 ΔQ(%) 1,56 1,56 6,4 21,8 BFV 2,010×105 2,016×105 6,283×105 1,574×106 Số trạng thái 18 18 12 hoạt động Tổng thời gian 44,4 44,4 47,9 45,8 hoạt động (%) Δtmax(h) 1,961 1,957 2,615 3,082 Số lần đo 343 343 310 273 4.5.4 Kết thử nghiệm với nhiều nút cảm biến Bài tốn ví dụ tốn với thông số nút không thay đổi Sau giải với mạng nút theo hai dạng thức FLC-GA VLC-GA nhận kết lịch trình Hình 4.7 diễn biến lượng Hình 4.8 Hình 4.7 Lịch trình mạng tốt ngày trường hợp ba nút cảm biến Hình 4.8 Diễn biến lượng nút làm việc theo lịch trình tối ưu kết VLC-GA FLC-GA Các kết mô lượng lịch trình nút cảm biến tổng hợp so sánh Bảng 4.3 Kết lời giải thuật toán từ trường hợp thấy giá trị hàm mục tiêu thuật toán VLC-GA tốt nhiều so với FLC-GA, số lượng phép đo lớn 9,4% Các kết mô diễn biến lượng thông tin giá trị dung lượng pin cho thấy nút hoạt động với lịch trình theo kết VLC-GA có hiệu tốt FLC-GA Điều giúp nút mạng hoạt động ổn định lâu dài Bảng 4.3 Kết tối ưu hóa mạng VLC-GA FLC-GA Kết Giá trị hàm mục tiêu tốt VLC-GA 3,680×10 Số lượng giá trị đo lường Dung lượng pin cuối ngày giảm thấp so với mức ban đầu (%) FLC-GA (30’) 6,795×106 998 912 Nút Nút Nút Nút Nút Nút 3 Dung lượng pin lớn ngày (%) 98 98 Dung lượng pin lớn ngày (%) 100 99 93 25,5 2,8 98 100 92 96 100 93 92 Dung lượng pin lớn ngày (%) 100 100 100 100 83 89 Dung lượng pin nhỏ ngày (%) 26 50 43 28 53 42 Dung lượng pin nhỏ ngày (%) 34 51 46 39 43 41 Dung lượng pin nhỏ ngày (%) 36 51 51 42 34 40 4.6 Kết luận chƣơng Nghiên cứu thực phát triển biến thể giải thuật di truyền VLC-GA cho tốn tối ưu hóa lịch trình mạng Phương pháp kết hợp thuật tốn di truyền VLC-GA tảng mô lượng mạng cảm biến giúp giải lớp toán tối ưu hóa sử dụng lượng mạng xem xét đến trình lượng nút đạt hiệu định thể kết thử nghiệm với toán cụ thể Các kết thử nghiệm hứa hẹn giải vấn đề cho lớp toán ứng dụng triển khai mạng cảm biến Kết luận hƣớng phát triển Kết luận Luận án đề xuất nghiên cứu phát triển giải pháp hữu ích, hiệu cho tốn tối ưu hóa sử dụng lượng mạng cảm biến Những đóng góp luận án sau: (1) Đóng góp thứ phát triển tảng mô mạng cảm biến với yếu tố lượng Các phần mềm mô mạng cảm biến chưa quan tâm đến việc phát triển mơ q trình lượng nút mạng Vì phát triển tảng mơ mạng tính đến yếu tố lượng cần thiết cho nghiên cứu phát triển mạng cảm biến với vấn đề lượng (2) Đóng góp thứ hai phát triển biến thể giải thuật di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài thay đổi VLC-GA cho tốn tối ưu hóa lịch trình mạng nhằm tối ưu hóa mục tiêu đồng thời tối ưu hóa sử dụng lượng nâng cao tuổi thọ mạng Hƣớng phát triển Trong thời gian tới, luận án tiếp tục nghiên cứu phát triển hoàn thiện vấn đề sau: (1) Nghiên cứu phát triển hồn thiện tảng mơ bao gồm phát triển thư viên mô đun giao diện người dùng (2) Nghiên cứu phát triển giải tốn tối ưu hóa cho mạng cảm biến định tuyến truyền thơng, tối ưu hóa vùng phủ sóng tốn tối ưu hóa mạng cảm biến Tài liệu tham khảo [1] Nacef, A B., Senouci, S M., Ghamri-Doudane, Y., & Beylot, A L (2011, June) A cooperative low power mac protocol for wireless sensor networks In 2011 IEEE International Conference on Communications (ICC) (pp 1-6) IEEE [2] El-Hoiydi, A., Decotignie, J D., & Hernandez, J (2004, February) Low power MAC protocols for infrastructure wireless sensor networks In Proceedings of the fifth European wireless conference (pp 563-569) [3] Shaikh, F K., & Zeadally, S (2016) Energy harvesting in wireless sensor networks: A comprehensive review Renewable and Sustainable Energy Reviews, 55, 1041-1054 [4] Gupta, S G., Ghonge, M M., Thakare, P D., & Jawandhiya, P M (2013) Open-source network simulation tools: An overview International Journal of Advanced Research in Computer Engineering & Technology (IJARCET), 2(4), 1629-1635 [5] Timm-Giel, A., Murray, K., Becker, M., Lynch, C., Gorg, C., & Pesch, D (2008) Comparative simulations of WSN Proceedings of ICT Mobile and Wireless Communications Summit, Stockholm, Sweden [6] Panasonic Ni-MH Handbook: Industrial Batteries https://eu.industrial.panasonic.com/sites/default/pidseu/files/downl oads/files/ni-mh-handbook-2014_interactive.pdf (accessed on 06/06/2021) [7] Berman, P., Calinescu, G., Shah, C., & Zelikovsly, A (2005) Efficient energy management in sensor networks In Y Xiao & Y Pan (Eds.), Ad hoc and sensor networks Nova Science [8] M J Miller, and N H Vaidya, A MAC protocol to reduce sensor network energy consumption using a wakeup radio, IEEE Transactions on Mobile Computing, vol 4, no 3, pp 228-242, 2005 [9] A.E Eiben and J.E Smith, Introduction to Evolutionary Computing, Springer, 2003 [10] Jiang, H., Yang, X., Yin, K., Zhang, S., & Cristoforo, J A (2011) Variable Length Chromosome Genetic Algorithm Information Technology Journal, 10(1), 113-119 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CỦA LUẬN ÁN [1] Hà Văn Phương, Phạm Thị Ngọc Yến, Lê Minh Hoàng, Đào Trung Kiên, Nguyễn Thanh Hường, Nguyễn Việt Tùng (2019), Bộ công cụ mô mạng cảm biến có tính tới yếu tố lượng, Chun san Đo lường, Điều khiển Tự động hóa, ISSN 18590551, 22, số 1, pp: 50-57, 4-2019 [2] Hà Văn Phương, Phạm Thị Ngọc Yến, Lê Minh Hoàng, Đào Trung Kiên, Nguyễn Thanh Hường, Nguyễn Việt Tùng (2019), Mô mạng cảm biến không dây hoạt động lượng mặt trời, Hội nghị VCCA-2019, ISBN 978-604-95-0875-2, 9-2019 [3] Hà Văn Phương, Phạm Thị Ngọc Yến, Lê Minh Hoàng, Đào Trung Kiên, Nguyễn Thanh Hường (2020), Thiết kế, chế tạo nút cảm biến có khả tùy biến phục vụ nghiên cứu, phát triển tảng mô mạng cảm biến, Tạp chí khoa học cơng nghệ trường đại học công nghiệp hà nội, ISSN:1859-3585, tập 56-số 4, pp 2630, 8-2020 [4] Van-Phuong Ha, Trung-Kien Dao, Thi-Ngoc-Yen Pham, MinhHoang Le, ThanhHuong Nguyen, Viet-Tung Nguyen (2020), Design and Implementation of an Energy Simulation Platform for Wireless Sensor Networks, 2020 International Conference on Multimedia Analysis and Pattern Recognition (MAPR), 10-2020 [5] Van-Phuong Ha, Trung-Kien Dao, Ngoc-Yen Pham, MinhHoang Le (2021), A variable-length chromosome genetic algorithm for time-based sensor network schedule optimization, Sensors (Special Issue: Dependability of Wireless Sensor Networks), MDPI, ISSN: 1424-8220, vol 21, no 12, 6-2021, DOI: 10.3390/s21123990 (ISI - Q1: Web of Science) [6] Hà Văn Phương, Đào Trung Kiên, Phạm Thị Ngọc Yến, Lê Minh Hoàng (2021), Ứng dụng giải thuật di truyền cho tối ưu lịch trình mạng cảm biến khơng dây theo thời gian, Tạp chí Khoa học công nghệ trường đại học kỹ thuật, ISSN: 2734-9381, vol 149, no 2, pp 29-34, 4-2021 [7] Van-Phuong Ha, Trung-Kien Dao, Ngoc-Yen Pham, and MinhHoang Le, Sensor Network Scheduling for Energy Efficiency using a Simulation-based Genetic Algorithm with Variable-Length Chromosome, GMSARN International Journal, no.16, pp 247-255 (đã chấp nhận đăng - SCOPUS) [8] Hà Văn Phương, Phạm Thị Ngọc Yến, Đào Trung Kiên, Lê Minh Hoàng (2021), Khảo sát lượng tiêu thụ truyền thông mạng cảm biến không dây tảng mơ tính đến yếu tố lượng, Hội nghị VCCA-2021, dự kiến tổ chức vào 11-2021 (Đã chấp nhận) DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ CĨ LIÊN QUAN [1] Duc Tung NGUYEN, Van Phuong HA, Viet Tung NGUYEN, Trung Kien DAO, Thi Lan Huong NGUYEN, Si Hong HOANG and Thanh Huong NGUYEN (2017), Multi-bit encoded H-shaped resonator for UWB chipless RFID application, Proceedings of the 2017 Vietnam - Japan Microwave (VJMW 2017), 6-2017, pp 116120 [2] Thanh Huong NGUYEN, Trung Kien DAO, Van Phuong HA, Si Hong HOANG, Thi Lan Huong NGUYEN, Viet Tung NGUYEN (2018), High capacity encoding chipless RFID tag based on multi branch H-shaped resonator for sensing application, Proceedings of the 2018 Vietnam- Japan international symposium on antennas and propagation (VJISAP 2018), 1-2018, pp 117-123 ... nhờ giải pháp tối ưu hóa sử dụng lượng đồng thời hỗ trợ giải pháp lượng sẵn có hiệu Đóng góp luận án Luận án có hai đóng góp việc đưa giải pháp tối ưu hóa sử dụng lượng nâng cao tuổi thọ mạng cảm. .. liên quan đến lượng, đặc biệt hỗ trợ giải tốn tối ưu hóa sử dụng lượng cho mạng cảm biến Chƣơng Tối ƣu hóa lịch trình mạng Tối ưu hóa lịch trình thường sử dụng việc triển khai mạng cảm biến nhằm... trình tối ưu mạng cảm biến cho toán ứng dụng đồng thời đảm bảo lượng tuổi thọ mạng Mục đích nghiên cứu kết hợp mô mạng cảm biến quan tâm đến vấn đề lượng giải thuật tối ưu để giải lớp tốn tối ưu hóa
Ngày đăng: 17/03/2022, 16:10
Xem thêm:
