Một khảo sát về giải pháp phân cụm và định tuyến cho mạng cảm biến không dây theo tiếp cận logic mờ

Bài viết này khảo sát một cách có hệ thống các đề xuất trước đây sử dụng logic mờ trong các quyết định phân cụm và chọn chủ cụm. Khác với các nghiên cứu khảo sát của các tác giả trước, nghiên cứu này tiếp cận từ các nguyên lý cơ bản của lý thuyết mờ để phân loại các hướng nghiên cứu gần đây. Từ đó, những ưu nhược điểm của các đề xuất được phân tích một cách hệ thống nhằm đưa ra những hướng nghiên cứu rộng mở trong tương lai.

Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Một Khảo Sát Về Giải Pháp Phân Cụm Và Định Tuyến Cho Mạng Cảm Biến Không Dây Theo Tiếp Cận Logic Mờ Hoàng Trọng Minh1, Phạm Anh Thư1, Đỗ Tường Lân1, Lê Mạnh Hùng2, Nguyễn Diệu Linh1, Nguyễn Thị Vân Anh1 Khoa Viễn Thơng 1, Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thông Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Điện Lực Email: hoangtrongminh@ptit.edu.vn, thupa@ptit.edu.vn, landt.b17vt208@stu.ptit.edu.vn, hunglm@epu.edu.vn, linhntd.B17VT216@stu.ptit.edu.vn, anhntv.B17VT013@stu.ptit.edu.vn Tóm tắt - Tiếp cận tính tốn thơng minh dựa logic mờ xu hướng phát triển mạnh mẽ Với lợi định việc định điều kiện không chắn, định dựa logic mờ cho mục tiêu phân cụm định tuyến mạng cảm biến không dây đạt số kết khả quan Bài báo khảo sát cách có hệ thống đề xuất trước sử dụng logic mờ định phân cụm chọn chủ cụm Khác với nghiên cứu khảo sát tác giả trước, nghiên cứu tiếp cận từ nguyên lý lý thuyết mờ để phân loại hướng nghiên cứu gần Từ đó, ưu nhược điểm đề xuất phân tích cách hệ thống nhằm đưa hướng nghiên cứu rộng mở tương lai Keywords- Mạng cảm biến không dây, thời gian sống, logic mờ, kỹ thuật phân cụm I GIỚI THIỆU Mạng cảm biến không dây WSN (Wireless Sensor Network) đóng vai trị then chốt hạ tầng giải pháp Internet vạn vật Các nghiên cứu lĩnh vực lý thuyết triển khai thực nghiệm với mạng cảm biến không dây tăng mạnh năm gần áp lực thu thập liệu hiệu quả, tin cậy an toàn hàng loạt dịch vụ thực tiễn Bên cạnh lợi ích, mạng cảm biến khơng dây thường có số lượng thiết bị cảm biến lớn, với công nghệ truyền dẫn tiết kiệm lượng có khoảng cách truyền thơng hạn chế Điều dẫn đến q trình phân cụm chuyển tiếp đa bước để tạo kết nối liền mạch Kịch điển hình liệu từ cụm đến nút trung gian sau đến nút tập trung liệu (sink) Một hậu phương pháp nút cảm biến nằm gần nút sink bị tiêu hao lượng nhiều so với nút khác phải chuyển tiếp liệu từ nút mạng Hiện tượng dẫn đến suy giảm lượng không đồng nút WSN làm giảm thời gian sống toàn mạng [1] Nhằm để giải thách thức này, nhiều hướng nghiên cứu đề xuất Trong đó, hướng sử dụng tiếp cận heuristics logic mờ đem lại số kết khả quan độ phưc tạp tính tốn thấp ISBN 978-604-80-5958-3 215 Nhằm tìm kiếm giải pháp hiệu với mục tiêu cải thiện hiệu mạng WSN, số khảo sát liên quan tới hiệu bảo mật thực từ nhiều góc độ thuật tốn, giải pháp hay mơ hình tính toán Tuy nhiên, khảo sát chi tiết cách tiếp cận sử dụng logic mờ để nâng cao hiệu mạng mạng cảm biến không dây chưa đề cập nghiên cứu khảo sát trước Do đó, chúng tơi bổ sung thêm cách khảo sát chi tiết cách tiếp cận để tìm điểm liên quan đến vấn đề định tuyến phân cụm dựa logic mờ Cấu trúc báo trình bày sau Phần II cung cấp ý tưởng ngắn gọn khảo sát gần liên quan đến hiệu mạng mạng cảm biến khơng dây Phần III trình bày tham số hiệu phổ biến nhà nghiên cứu sử dụng để đánh giá hiệu mạng Phần VI trình bày ý tưởng chúng tơi đánh giá chi tiết đề xuất trước sử dụng logic mờ vấn đề phân cụm định tuyến Cuối cùng, kết luận đề xuất công việc tương lai phần kết luận II CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Thời gian sống mạng biểu qua vấn đề tiêu thụ lượng nút cảm biến Các tác giả [2] cung cấp đánh giá có hệ thống sơ đồ định tuyến gần liên quan đến việc cải thiện thời gian sống mạng Quá trình đánh giá liên quan đến tham số định tuyến ngưỡng nhạy, chu kỳ, hiệu suất lượng, trình phân phối lượng hay chế thích ứng lượng Mục tiêu khảo sát không tập trung vào thuật toán định tuyến cụ thể Một khảo sát [3] phân loại giao thức định tuyến từ góc độ phương pháp luận thành bốn loại: phương pháp tiếp cận cổ điển, phương pháp tiếp cận dựa mờ, phương pháp tiếp cận dựa metaheuristic phương pháp tiếp cận kết hợp metaheuristic logic mờ Trong đó, tiêu chí thơng số trình bày theo loại Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) phương pháp luận để đánh giá phương pháp Một ý tưởng thú vị tham số dựa phân cụm tham số dựa phương pháp luận thảo luận Khảo sát hữu ích từ góc nhìn tổng quan phương pháp Tuy nhiên, khía cạnh kỹ thuật logic mờ loại phương pháp suy luận không đưa để tiếp cận thực tiễn Việc hình thành cụm ảnh hưởng lớn tới hiệu mạng WSN, tác giả [4] thảo luận thách thức thiết kế việc xếp cụm, tham số hình thành cụm quan trọng việc phân loại giao thức phân cụm phân cấp Từ đó, kỹ thuật phân cụm hình thành lưới đánh giá qua thông số định để lựa chọn kỹ thuật thích hợp cho ứng dụng Hơn nữa, giao thức phân cụm phân tích qua ưu điểm, nhược điểm khả áp dụng chúng trường hợp cụ thể Tuy nhiên, khảo sát không đề cập đến tham số phân cụm hay chiến lược chuyển tiếp đa bước Từ quan điểm cấu trúc liên kết mạng, [5] đề xuất phương pháp truyền liệu qua cụm phân bổ theo đường chéo cho vòng định tuyến Trong đó, chứng minh tổng lượng tiêu thụ nút cảm biến mạng truyền đa bước truyền đơn bước Truyền đa bước đảm bảo phân bố lượng tiêu thụ tăng tuổi thọ toàn mạng cảm biến Tuy nhiên, vấn đề phân cụm không cân sơ đồ định tuyến không đề cập Xem xét giao thức định tuyến dựa tính tốn thơng minh để giải vấn đề nguồn lực hạn chế độ phức tạp, tác giả [6] trình bày đánh giá có hệ thống chế chất lượng dịch vụ QoS số giao thức định tuyến Khảo sát thảo luận hướng tiềm khác cho nghiên cứu tương lai lĩnh vực cung cấp QoS lớp mạng Tuy nhiên, vấn đề hình thành phân cụm khơng xem xét khảo sát III CÁC THAM SỐ HIỆU NĂNG WSN Để làm rõ thống khía cạnh liên quan tới hiệu mạng, phần tóm tắt tham số hiệu mạng quan trọng Đầu tiên, thông lượng tham số xác định lượng liệu chuyển thành công từ nút nguồn đến nút đích Thơng lượng đo tổng lưu lượng đến nút sink đơn vị thời gian Một số phương pháp để cải thiện hiệu thông lượng WSN qua kỹ thuật phân cụm nén liệu [7], lựa chọn nút chủ cụm CH (luster Head) [8], trì tính ổn định [8] Tiếp theo, độ trễ thước đo hiệu quan trọng, thể qua lượng thời gian để chuyển gói tin từ nguồn đến đích Độ trễ tổng thể gồm độ trễ xử lý nguồn đích, độ trễ lan truyền độ trễ hàng đợi Bằng cách tối ưu hóa hiệu kỹ thuật phân cụm, độ trễ từ nút đến sink giảm bớt Một số phương pháp đề xuất để giảm độ trễ bao gồm cân tải, giảm bước nhảy định tuyến tối ưu hóa Cân tải tối ưu hóa tắc nghẽn mạng độ dài hàng đợi, dẫn đến cải ISBN 978-604-80-5958-3 216 thiện độ trễ [9-11] Một cách khác để tối ưu hóa độ trễ nút gửi liệu trực tiếp đến nút sink Tuy nhiên, gửi trực tiếp gây tiêu hao nhiều lượng nhiều nên cần có giải pháp trung hịa Trong [12-14], tác giả sử dụng kỹ thuật phân cụm sử dụng hai bước nhảy cố định định tuyến nội cụm để giảm số lượng bước nhảy nút sink để cải thiện độ trễ cụm Bảo mật tham số liên quan tới hiệu mạng Đã có kỹ thuật khác đề xuất nhằm tăng cường tính bảo mật WSN Một số chế mật mã cách tiếp cận quản lý khóa khác đề xuất WSN để bảo vệ liệu nhạy cảm [15-19] Bên cạnh đó, số cơng trình nghiên cứu đề xuất kỹ thuật phát ngăn chặn công phát nút độc hại [20], xác thực CH thành viên [21] Một số liệu bật khác tỷ lệ gói Số liệu định nghĩa tỷ số số gói bị tổng số gói truyền Có nhiều lý gây rớt gói làm giảm tỷ lệ gói, ví dụ, nút bị lỗi mạng bị tắc nghẽn Trong WSNs, phương pháp kỹ thuật đề xuất để cải thiện tỷ lệ gói [22-23] Trong đó, phương pháp phân cụm sử dụng để phát lỗi nút chọn CH tốt lượng cịn lại vị trí nút, đó, giảm gói Ngồi ra, số độ tin cậy định nghĩa [24] khả mạng liệu thời gian thực truyền đến nút sink với tỷ lệ gói Vì WSN biết đến mạng khơng đáng tin cậy, nên hai cách tiếp cận bao gồm truyền lại [6] [25] dự phòng [26-27] sử dụng để đạt độ tin cậy truyền liệu Gần đây, số kỹ thuật phân cụm đề xuất để cải thiện độ tin cậy WSNs [28 -29] Cuối cùng, tiêu thụ lượng tham số quan trọng để đánh giá hiệu WSN Mức tiêu thụ lượng gồm lượng truyền nhận liệu, xử lý liệu điều khiển, chuyển tiếp liệu, phân cụm lượng nút chờ hoạt động, truyền lại xung đột nút hoạt động tải Mục tiêu thu hút nhiều nghiên cứu với đề xuất giảm thiểu tiêu thụ lượng [30] Đặc biệt, kỹ thuật phân cụm dựa logic mờ đề xuất để tối ưu hóa tiêu thụ lượng [31-34] cách luân phiên nút trưởng cụm đem lại hiệu Từ khía cạnh ứng dụng thực tiễn, nút cảm biến sử kết nối không dây nguồn pin hạn chế nên yêu cầu quan trọng WSN giảm lượng tiêu thụ để kéo dài tuổi thọ mạng Hình Một sơ đồ mạng cảm biến điển hình Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) Để đánh giá mức suy giảm lượng WSN, mơ hình lượng sử dụng với kiến trúc điển hình Một mạng cảm biến gồm nhiều nút cảm biến SN tạo thành cụm với chủ cụm CH Chủ cụm thu thập tổng hợp liệu từ nút cảm biến để truyền liệu tới nút Sink Năng lượng tiêu hao nút cảm biến biểu diễn qua công thức Esn  k  Eelec  k  E fs  d (1) làm giảm phức tạp tính tốn Tuy nhiên, hiệu mơ hình so sánh kịch tiêu chí đầu Do đó, chúng tơi cung cấp khía cạnh kịch ứng dụng để làm rõ phân biệt vấn đề định tuyến phân cụm dựa lý thuyết mờ Trong đó, Esn lượng tiêu hao, Eelec lượng tiêu thụ mạch điện tử, Eef lượng tiêu tán máy phát d khoảng cách hai nút, k số bit gói tin IV PHÂN LOẠI KỸ THUẬT PHÂN CỤM MỜ Để cung cấp khảo sát tường minh ứng dụng logic mờ mục tiêu cải thiện hiệu mạng Chúng tơi góc độ lý thuyết mờ sử dụng nghiên cứu trước Cụ thể, loại tập mờ, quy tắc định kết xem xét với kịch áp dụng nhằm tìm ưu điểm nhược điểm đề xuất A Khía cạnh tập mờ Vấn đề phân cụm cảm biến không dây bị ảnh hưởng nhiều điều kiện không chắn phù hợp với lý thuyết mờ Mỗi nút cảm biến có nhiều tham số ràng buộc liên quan đến định nhóm tập tham số đầu vào nút coi tập mờ Trên sở lý thuyết mờ, đặc tính tập mờ phân loại thành mờ loại mờ loại Sau khảo sát, nhận thấy loại mờ áp dụng nhiều nghiên cứu gần chồng chéo không rõ ràng biến đầu vào hình Chi tiết hơn, để tương thích với tham số biến thiên theo thời gian phi tuyến, tập mờ loại sử dụng thường xuyên Cách tiếp cận tận dụng khả đối phó với điều kiện khơng chắn thay đổi nhanh chóng mà khơng làm tăng nhiều độ phức tạp định Mơ hình Mamdani loại chiếm ưu khả tùy chỉnh ánh xạ tập mờ đầu vào đầu B Khía cạnh mơ hình Hệ thống suy luận mờ FIS (Fuzzy Inference System) trình bày dạng trình ánh xạ biến đầu vào cho vào không gian đầu thông qua logic mờ gần với thói quen ngơn ngữ người Hai loại phương pháp suy luận mờ suy luận mờ Mamdani suy luận mờ Tsukamoto Sugeno Kang (TSK) Trong mơ hình Mamdani, hệ quy tắc Nếu-Thì xác định tập mờ đầu quy tắc cần phải giải mờ để có kết quả.Mơ hình TSK sử dụng quy tắc cộng để định kết thực tế Như hình 2, hầu hết tất nghiên cứu tập trung vào mơ hình Mamdani hệ thống Mamdani có sở quy tắc trực quan dễ hiểu Hơn nữa, mối quan hệ không rõ ràng tập tham số đầu vào xử lý đối số mờ hiệu quy tắc rõ ràng Một số nghiên cứu tiếp cận mơ hình TSK với mục đích ISBN 978-604-80-5958-3 217 Hình Phân loại kỹ thuật phân cụm mờ So sánh hiệu mơ hình FIS khác trình bày Nhìn chung, từ góc độ phương pháp định tuyến, ta thấy nhiều giao thức định tuyến đa bước đề xuất Hầu hết tất giao thức định tuyến sử dụng nhiều biến đầu vào tham số tiêu thụ lượng tiêu chí quan trọng nhất, giá trị đầu hội trở thành nút chủ cụm xem xét Điều mục tiêu quan trọng WSN cân mức tiêu thụ lượng cải thiện tuổi thọ mạng Kết nhược điểm giao thức phụ thuộc vào đặc tính giao thức thảo luận C Các kỹ thuật logic mờ theo Mamdani FIS Các đề xuất nghiên cứu từ [35 – 50] sử dụng kỹ thuật logic mờ mơ hình Mamdani loại Trong đó, cấu hình mạng cảm biến khơng dây chia thành hai loại kiểu đơn bước đa bước Các mô hình mạng đơn bước tập trung vào trình phân cụm với tham số đầu vào mờ Mạng đa bước liên quan tới chuyển tiếp chủ cụm vấn đề lỗ hổng lượng chưa giải triệt để Qua khảo sát cho thấy, tham số sử dụng để bầu chọn chủ cụm liên quan đến lượng, khoảng cách mật độ nút mạng Tuy nhiên, nút mạng cạn kiệt lượng, cấu hình mạng thay đổi nhiều dẫn đến suy luận đơn giản dường không đáp ứng định đầu hiệu Sử dụng tập mờ loại cho mơ hình Mamdani FIS đề xuất nghiên cứu [51- 65] Trong đó, số lượng biến đầu vào để định dao động từ 02 biến đến 04 biến ảnh hưởng đến số quy tắc độ phức tạp thuật toán Về nguyên tắc, gia tăng số lượng đầu vào dẫn đến độ xác định, làm tăng số lượng Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) quy tắc tăng độ phức tạp Tuy nhiên, thực tế, khơng có so sánh cụ thể điểm chuẩn thuật tốn Tiêu chí đầu đề xuất tập trung vào thời gian tồn mạng mức tiêu chí khác nhau: nút mạng hết lượng, nửa số mạng hết lượng toàn nút mạng hết lượng Đây thước đo quan trọng chung giải pháp đề xuất Tuy nhiên, vấn đề điểm nóng lượng cân lượng qua vòng đời mạng chưa xem xét Điều tính chủ quan cố hữu quy tắc suy luận mờ C Các kỹ thuật logic mờ theo TSK FIS Trong nghiên cứu [66 – 71] đề xuất sử dụng mơ hình hệ thống suy luận mờ TSK Các nghiên cứu chủ yếu hướng tới việc sử dụng tập mờ loại ứng dụng cho mạng đơn bước mạng đa bước Kết khảo sát cho thấy suy luận tuyến tính mơ hình TSK FIS động lực đề xuất Tuy nhiên, xu hướng tăng thông số đầu vào làm tăng tiêu đề thông tin chưa tính tốn cụ thể Nói cách khác, hiệu giao thức chưa đề cập nghiên cứu V THẢO LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Qua khảo sát phân loại nghiên cứu lý thuyết mờ ứng dụng mục IV, số vấn đề tóm tắt - Tập mờ loại sử dụng nhiều đề xuất gần khả thích ứng tốt với điều kiện bất định WSN, ngồi độ phức tạp nhiễu khơng tăng q nhiều so với ứng dụng khác sử dụng tập mờ loại - Các biến đầu vào đề xuất thường dựa mối quan hệ với lượng, khoảng cách mật độ nút Mơ hình hiệu cho nút mạng tĩnh động Tuy nhiên, đơn giản với giả định phân phối nút, khơng có nhiễu khơng tính tới độ tin cậy Ngoài ra, gần tất đề xuất đề xuất xác minh mô so sánh với nghiên cứu khác Do đó, mục tiêu bảo mật hiệu mạng để ngỏ cho nghiên cứu tương lai - Cho đến nay, mơ hình hệ thống suy luận mờ Mamdani chiếm ưu rõ rệt nghiên cứu Tuy nhiên, tính minh bạch mối quan hệ đầu vào đầu mô hình TSK dần khai thác hiệu hệ thống suy luận cần số lượng lớn biến đầu vào Sự phức tạp thời gian hệ thống giảm với đặc tính tuyến tính hóa cách tiếp cận lợi chối cãi - Sự thay đổi tham số quy tắc hệ thống FIS suốt thời gian tồn mạng chưa đề cập đến Việc điều chỉnh tập mờ loại cách giải Tuy có số kết ban đầu phương pháp tiếp cận đại số gia tử gợi ý để tiếp tục mở nghiên cứu ISBN 978-604-80-5958-3 218 - Vấn đề định tuyến nghiên cứu mạng cảm biến không dây đa bước nhảy chưa giải thỏa đáng Một số thuật toán định tuyến nhúng quy trình chuyển tiếp đơn giản Cách giải phù hợp xem xét nút đầu cụm có dung lượng tương đương với nút cảm biến mạng Tuy nhiên, điều làm hạn chế giải pháp vấn đề cạn kiệt nguồn nút gần nút Sink Vì vậy, tốn thuật toán định tuyến cần nghiên cứu sâu tương lai VI KẾT LUẬN Sử dụng lý thuyết mờ toán nhận dạng điều khiển hướng máy tính thơng minh Các vấn đề phân cụm định tuyến mạng cảm biến không dây gặp phải nhiều điều kiện khơng chắn Do đó, cách tiếp cận khả thi mơi trường mạng với tài ngun tính tốn hạn chế Khảo sát từ khía cạnh lý thuyết đến mơ hình ứng dụng cho thấy hiệu định giải pháp dựa lý thuyết mờ Những hạn chế thách thức nêu từ góc độ phương pháp luận Từ đó, gợi ý cho hướng nghiên cứu báo TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Z X Li, A Nayak and I Stojmenovic, “Sink Mobility in Wireless Sensor Networks,” In Wireless Sensor and Actuator Networks, Wiley, pp 153- 184, 2010 [2] M Shafiq, H Ashraf, A Ullah, and S Tahira, “Systematic Literature Review on Energy Efficient Routing Schemes in WSN – A Survey,” Mob Networks Appl., vol 25, no 3, pp 882–895, 2020 [3] F Fanian and M Kuchaki Rafsanjani, “Cluster-based routing protocols in wireless sensor networks: A survey based on methodology,” J Netw Comput Appl., vol 142, no February, pp 111–142, 2019 [4] H Ennajari, Y Ben Maissa, and S Mouline, “Energy Efficient Hierarchi- cal Clustering Approaches in Wireless Sensor Networks: A Survey,” Lect Notes Electr Eng., vol 397, pp 1–14, 2017 [5] P Sudarsanam and G Singaravel, “Super-imposed cluster embedding for ring routing path identification in WSN,” Soft Comput., vol 23, no 18, pp 8633–8642, 2019 [6] T Kaur and D Kumar, “A survey on QoS mechanisms in WSN for computational intelligence based routing protocols,” Wirel Networks, vol 26, no 4, pp 2465–2486, 2020 [7] D Mantri, N R Prasad, and R Prasad, “MBHCDA: Mobility and Het- erogeneity aware Bandwidth Efficient Cluster based Data Aggregation for Wireless Sensor Network,” 2013 Int Conf Adv Comput Commun Informatics, pp 1–5, Aug 2013 [8] R Tandon, B Dey, and S Nandi, “Weight based clustering in wireless sensor networks,” 2013 Natl Conf Commun NCC 2013, pp 1–5, 2013 [9] R Severino, N Pereira, and E Tovar, “Dynamic cluster scheduling for cluster-tree WSNs,” 16th IEEE Int Symp Object/Component/Service- Oriented Real-Time Distrib Comput ISORC 2013, pp 1–17, 2014 [10] S K Singh, P Kumar, and J P Singh, “An Energy Efficient Protocol to Mitigate Hot Spot Problem Using Unequal Clustering in WSN,” Wirel Pers Commun., vol 101, no 2, pp 799–827, 2018 [11] S Jannu and P K Jana, “A grid based clustering and routing algorithm for solving hot spot problem in wireless sensor networks,” Wirel Networks, vol 22, no 6, pp 1901–1916, 2016 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) [12] R Nagpal and D Coore, “An Algorithm for Group Formation in an Amorphous Computer,” Proc Tenth Int Conf Parallel Distrib Syst., pp 1–4, 1998 [13] A Bazregar, A Movaghar, A Barati, M R E Nejhad, and H Barati, “Notice of Violation of IEEE Publication Principles - A New Automatic Clustering Algorithm via Deadline Timer for Wireless Ad-hoc Sensor Networks,” pp 1–7, 2008 [14] K Yanagihara, J Taketsugu, K Fukui, S Fukunaga, S Hara, and K I Kitayama, “EACLE: Energy-aware clustering scheme with transmission power control for sensor networks,” Wirel Pers Commun., vol 40, no 3, pp 401–415, 2007 [15] G Gaubatz, J P Kaps, and B Sunar, “Public key cryptography in sensor networks-revisited,” Lect Notes Comput Sci., vol 3313, pp 2–18, 2005 [16] L Zhou, J Ni, and C V Ravishankar,“Supporting secure communication and data collection in mobile sensor networks,” Proc - IEEE INFOCOM, vol 00, no c, 2006 [17] S Schmidt, H Krahn, S Fischer, and D Watjen, “A security architecture for wireless sensor networks,” ACM Int Conf Proceeding Ser., vol 3133, pp 166–177, 2005 [18] L Eschenauer and V D Gligor, “A key-management scheme for dis- tributed sensor networks,” Proc ACM Conf Comput Commun Secur., pp 41–47, 2002 [19] W Du, J Deng, Y S Han, P K Varshney, and J Katz, “A pairwise key predistribution scheme for wireless sensor networks,” J Networks, vol 8, no 2, pp 228–258, 2005 [20] A Dahane, B Nassreddine, and B Kechar, “Energy efficient and safe weighted clustering algorithm for mobile wireless sensor networks,” Pro- cedia Comput Sci., vol 2015, pp 1–18, 2015 [21] M B Krishana, and M N Doja “Deterministic K-means secure coverage clustering with periodic authentication for wireless sensor networks,” Int.J Commun Syst., pp 1–16, 2015 [22] D Izadi, J Abawajy, and S Ghanavati, “An alternative clustering scheme in WSN,” IEEE Sens J., pp 1–8, 2015 [23] S K S L Preeth, R Dhanalakshmi, R Kumar, and P M Shakeel, “An adaptive fuzzy rule based energy efficient clustering and immune- inspired routing protocol for WSN-assisted IoT system,” J Ambient Intell Humaniz Comput., vol 0, no 0, pp 1– 13, 2018 [24] F K Shaikh, A Khelil, and N Suri, “AReIT: Adaptive Reliable Infor- mation Transport Protocol for Wireless Sensor Networks,” System, no January 2009, pp 1–8, 2014 [25] F K Shaikh, A Khelil, A Ali, and N Suri, “TRCCIT: Tunable relia- bility with congestion control for information transport in wireless sensor networks,” 2010 5th Annu ICST Wirel Internet Conf WICON 2010, pp 1–9, 2010 [26] W Lou, “An efficient N-to-1 multipath routing protocol in wireless sensor networks,” 2nd IEEE Int Conf Mob Ad-hoc Sens Syst MASS 2005, vol 2005, pp 665–672, 2005 [27] W Lou and Y Kwon, “H-SPREAD: A hybrid multipath scheme for secure and reliable data collection in wireless sensor networks,” IEEE Trans Veh Technol., vol 55, no 4, pp 1320–1330, 2006 [28] U N Nisha and A M Basha, “Triangular fuzzy-based spectral clustering for energy-efficient routing in wireless sensor network,” J Supercomput., vol 76, no 6, pp 4302–4327, 2020 [29] S Randhawa and S Jain, “MLBC: Multi-objective Load Balancing Clustering technique in Wireless Sensor Networks,” Appl Soft Comput J., vol 74, pp 66–89, 2019 [30] T Rault, A Bouabdallah, and Y Challal, “Energy efficiency in wireless sensor networks: A top-down survey,” Comput Networks, vol 67, pp 104–122, 2014 [31] Q Ni, Q Pan, H Du, C Cao, and Y Zhai, “A Novel Cluster Head Selection Algorithm Based on Fuzzy Clustering and Particle Swarm Op- timization,” IEEE/ACM Trans Comput Biol Bioinforma., vol 14, no 1, pp 76–84, 2017 ISBN 978-604-80-5958-3 219 [32] F Fanian and M Kuchaki Rafsanjani, “Memetic fuzzy clustering protocol for wireless sensor networks: Shuffled frog leaping algorithm,” Appl Soft Comput J., pp 1-40, 2018 [33] K D Jung, J Y Lee, and H Y Jeong, “Improving adaptive cluster head selection of teen protocol using fuzzy logic for WMSN,” Multimed Tools Appl., vol 76, no 17, pp 18175–18190, 2017 [34] F Fanian and M Kuchaki Rafsanjani, “A new fuzzy multi-hop clustering protocol with automatic rule tuning for wireless sensor networks,” Appl Soft Comput J., vol 89, pp 1–24, 2020 [35] J M Kim, S H Park, Y J Han, and T M Chung, “CHEF: Cluster Head Election mechanism using Fuzzy logic in wireless sensor networks,” Int Conf Adv Commun Technol ICACT, vol 1, pp 654–659, 2008 [36] G Ran, H Zhang, and S Gong, “Improving on LEACH Protocol of Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Logic,” J Radiol Nurs., pp 767–775, 2010 [37] E Saeedian, M Jalali, M M Tajari, M N Torshiz, and G Tadayon, “CFGA: Clustering wireless sensor network using fuzzy logic and genetic algorithm,” 7th Int Conf Wirel Commun Netw Mob Comput WiCOM 2011, pp 1–4, 2011 [38] R Jin, N Wei, X Shi, T Gao, and J Zou, “Clustering routing protocol based on fuzzy inference for WSNs,” 7th Int Conf Wirel Commun Netw Mob Comput WiCOM 2011, pp 0–3, 2011 [39] S Ben Alla, A Ezzati, and A Mohsen, “Gateway and cluster head election using fuzzy logic in heterogeneous wireless sensor networks,” Proc 2012 Int Conf Multimed Comput Syst ICMCS 2012, pp 1–6, 2012 [40] J S Lee and W L Cheng, “Fuzzy-logic-based clustering approach for wireless sensor networks using energy predication,” IEEE Sens J., vol 12, no 9, pp 2891–2897, 2012 [41] R Mhemed, N Aslam, W Phillips, and F Comeau, “An energy efficient fuzzy logic cluster formation protocol in wireless sensor networks,” Proce- dia Comput Sci., vol 10, pp 255–262, 2012 [42] S Mao, C Zhao, Z Zhou, and Y Ye, “An improved fuzzy unequal clustering algorithm for wireless sensor network,” Mob Networks Appl., pp 245–250, 2012 [43] C Mohan, Suman, and A Kumar, “Heterogeneous fuzzy based clustering protocol,” 2013 IEEE 2nd Int Conf Image Inf Process IEEE ICIIP 2013, pp 601–606, 2013 [44] S A Sert, H Bagci, and A Yazici, “MOFCA: Multi-objective fuzzy clustering algorithm for wireless sensor networks,” Appl Soft Comput., vol 30, pp 1–15, 2015 [45] K Sundaran, V Ganapathy, and P Sudhakara, “Fuzzy logic based Unequal Clustering in wireless sensor network for minimizing Energy consumption,” Proc 2017 2nd Int Conf Comput Commun Technol ICCCT 2017, no February, pp 304–309, 2017 [46] P Neamatollahi, M Naghibzadeh, and S Abrishami, “Fuzzy-Based Clustering-Task Scheduling for Lifetime Enhancement in Wireless Sensor Networks,” IEEE Sens J., vol 17, no 20, pp 6837–6844, 2017 [47] K Sundaran, V Ganapathy, and P Sudhakara, “Fuzzy logic based Unequal Clustering in wireless sensor network for minimizing Energy consumption,” Proc 2017 2nd Int Conf Comput Commun Technol ICCCT 2017, pp 304–309, 2017 [48] D Agrawal and S Pandey, “FUCA: Fuzzy-based unequal clustering algorithm to prolong the lifetime of wireless sensor networks,” Int J Commun Syst., vol 31, no 2, pp 1–18, 2018 [49] Z Siqing, T Yang, and Y Feiyue, “Fuzzy logic-based clustering algo- rithm for multi-hop wireless sensor networks,” Procedia Comput Sci., vol 131, pp 1095–1103, 2018 [50] R Sharma, V Vashisht, and U Singh, “Fuzzy modelling based energy aware clustering in wireless sensor networks using modified invasive weed optimization,” J King Saud Univ - Comput Inf Sci., no xxxx, pp 1–11, 2019 [51] W X Xie, Q Y Zhang, Z M Sun, and F Zhang, “A Clustering Routing Protocol for WSN Based on Type-2 Fuzzy Logic and Ant Colony Optimization,” Wirel Pers Commun., pp 1–32, 2015 Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 Điện tử, Truyền thông Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021) [52] I S Akila and R Venkatesan, “A Cognitive Multi-hop Clustering Ap- proach for Wireless Sensor Networks,” Wirel Pers Commun., pp 1–19, 2016 [53] B Baranidharan and B Santhi, “DUCF: Distributed load balancing Unequal Clustering in wireless sensor networks using Fuzzy approach,” Appl Soft Comput J., vol 40, pp 495–506, 2016 [54] J C Cuevas-Martinez, A J Yuste-Delgado, and A Trivino-Cabrera, “Cluster Head Enhanced Election Type-2 Fuzzy Algorithm for Wireless Sensor Networks,” IEEE Commun Lett., pp 1–14, 2017 [55] M Mirzaie and S M Mazinani, “MCFL: an energy efficient multiclustering algorithm using fuzzy logic in wireless sensor network,” Wirel Networks, pp 1–16, 2017 [56] H El Alami and A Najid, “Fuzzy logic based clustering algorithm for wireless sensor networks,” Int J Fuzzy Syst Appl., vol 6, no 4, pp 63–82, 2017 [57] P Nayak and B Vathasavai, “Energy Efficient Clustering Algorithm for Multi-Hop Wireless Sensor Network Using Type-2 Fuzzy Logic,” IEEE Sens J., vol 17, no 14, pp 4492–4499, 2017 [58] N Mazumdar and H Om, “Distributed fuzzy approach to unequal cluster- ing and routing algorithm for wireless sensor networks,” Int J Commun Syst., pp 1–23, 2018 [59] P S Mehra, M N Doja, and B Alam, “Enhanced clustering algorithm based on fuzzy logic (E-CAFL) for WSN,” Scalable Comput., vol 20, no 1, pp 41–54, 2019 [60] J C Cuevas-Martinez, A J Yuste-Delgado, A J Leon-Sanchez, A.J Saez-Castillo, and A Trivin˜o-Cabrera, “A new centralized clustering algorithm for wireless sensor networks,” Sensors (Switzerland), vol 19, no 20, pp 1–19, 2019 [61] A J Yuste-Delgado, J C Cuevas-Martinez, and A Trivin˜oCabrera, “EUDFC - Enhanced Unequal Distributed Type-2 Fuzzy Clustering Al- gorithm,” IEEE Sens J., vol 19, no 12, pp 4705– 4716, 2019 [62] W S Kiran, S Smys, and V Bindhu, “Enhancement of network lifetime using fuzzy clustering and multidirectional routing for wireless sensor networks,” Soft Comput., pp 1–14, 2020 [63] S Lata, S Mehfuz, S Urooj, and F Alrowais, “Fuzzy Clustering Algo- rithm for Enhancing Reliability and Network Lifetime of Wireless Sensor Networks,” IEEE Access, vol 8, pp 66013–66024, 2020 [64] S Phoemphon, C So-In, P Aimtongkham, and T G Nguyen, “An energy-efficient fuzzy-based scheme for unequal multihop clustering in wireless sensor networks,” J Ambient Intell Humaniz Comput., pp 1–23, 2020 [65] A Dwivedi and A Sharma, “FEECA: Fuzzy based Energy Efficient Clustering Approach in Wireless Sensor Network,” ICST Trans Scalable Inf Syst., pp 1–12, 2020 [66] A Pires, C Silva, E Cerqueira, D Monteiro, and R Viegas, “CHEATS: A cluster-head election algorithm for WSN using a Takagi-Sugeno fuzzy system,” 2011 IEEE Latin-American Conf Commun LATINCOM 2011 - Conf Proc., pp 1–6, 2011 [67] F Zhang, Q Y Zhang, and Z M Sun, “ICT2TSK: An improved cluster- ing algorithm for WSN using a type-2 Takagi-Sugeno-Kang Fuzzy Logic System,” IEEE Symp Wirel Technol Appl ISWTA, pp 153–158, 2013 [68] W A Afifi and H A Hefny, “Adaptive TAKAGI-SUGENO fuzzy model using weighted fuzzy expected value in wireless sensor network,” 2014 14th Int Conf Hybrid Intell Syst HIS 2014, pp 225–231, 2014 [69] Y Zhang, J Wang, D Han, H Wu, and R Zhou, “Fuzzy-logic based distributed energy-efficient clustering algorithm for wireless sensor net- works,” Sensors (Switzerland), vol 17, pp 1–21, 2017 [70] Y Tao, J Zhang, and L Yang, “An unequal clustering algorithm for wireless sensor networks based on interval type-2 tsk fuzzy logic theory,” IEEE Access, vol 8, pp 197173–197183, 2020 [71] A J Yuste-Delgado, J C Cuevas-Martinez, and A Trivin˜oCabrera, “A distributed clustering algorithm guided by the base station to extend the lifetime of wireless sensor networks,” Sensors (Switzerland), vol 20, pp 1–18, 2020 ISBN 978-604-80-5958-3 220 ... minh Các vấn đề phân cụm định tuyến mạng cảm biến không dây gặp phải nhiều điều kiện khơng chắn Do đó, cách tiếp cận khả thi môi trường mạng với tài ngun tính tốn hạn chế Khảo sát từ khía cạnh... điển hình Một mạng cảm biến gồm nhiều nút cảm biến SN tạo thành cụm với chủ cụm CH Chủ cụm thu thập tổng hợp liệu từ nút cảm biến để truyền liệu tới nút Sink Năng lượng tiêu hao nút cảm biến biểu... tập mờ Vấn đề phân cụm cảm biến không dây bị ảnh hưởng nhiều điều kiện không chắn phù hợp với lý thuyết mờ Mỗi nút cảm biến có nhiều tham số ràng buộc liên quan đến định nhóm tập tham số đầu vào