Luận văn thạc sĩ nghiên cứu ứng dụng iot thông qua mạng di động hỗ trợ giám sát hoạt động gia súc

LỜI CAM ĐOAN Đề tài luận văn cao học “Nghiên cứu ứng dụng IoT thông qua mạng di động hỗ trợ giám sát hoạt động gia súc” kết nghiên cứu học viên Phạm Thế Bẩy, lớp cao học Kỹ thuật viễn thông K17 – Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thông, ĐHTN Đề tài học viên thực dựa hướng dẫn cán hướng dẫn tài liệu tham khảo trích dẫn Tơi xin chịu trách nhiệm với lời cam đoan Thái Nguyên, năm 2020 Học viên Phạm Thế Bẩy c LỜI CẢM ƠN Trong trình nghiên cứu đề tài luận văn “Nghiên cứu ứng dụng IoT thông qua mạng di động hỗ trợ giám sát hoạt động gia súc”, học viên gặp phải nhiều khó khăn, song nhờ quan tâm giúp đỡ cán hướng dẫn thầy, cô thuộc Khoa Công nghệ Điện tử Truyền thông, Trường Đại học Công nghệ Thông tin Truyền thơng, Đại học Thái Ngun, học viên hồn thành đề tài theo kế hoạch đặt Trước tiên, học viên xin gửi lời cảm ơn chân thành sâu sắc đến thầy giáo hướng dẫn khoa học TS Hồng Quang Trung, tận tình hướng dẫn học viên suốt thời gian thực đề tài luận văn Xin chân thành cảm ơn thầy, cô giảng viên Khoa Công nghệ Điện tử Truyền thơng, phịng chức năng, Trường đại học Cơng nghệ Thông tin Truyền thông, ĐHTN, tạo điều kiện mặt thời gian, địa điểm nghiên cứu, sở vật chất cho học viên Để hoàn thành đề tài luận văn này, tác giả xin cảm ơn thành viên nhóm nghiên cứu thuộc đề tài khoa học công nghệ, mã số: ĐH2018-TN07-02 Trong luận, hẳn tránh khỏi hạn chế thiếu sót, tác giả mong muốn nhận nhiều đóng góp quý báu đến từ quý thầy bạn đọc để đề tài hồn thiện có ý nghĩa thiết thực áp dụng thực tiễn sống Xin chân thành cảm ơn! Thái Nguyên, năm 2020 Học viên Phạm Thế Bẩy c DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT Thuật ngữ viết tắt Chú giải (viết đầy đủ) IoT Internet of Things IIoT Industrial Internet of Things PLC Power Line Communication LTE Long-Evolution Evolution M2M Machine-to-Machine MTC Machine Type Communications WSN Wireless Sensor Network BS Base Station WPAN Wireless Personal Area Network WLAN Wireless Local Area Network VeDBA Vectorial Dynamic Body Acceleration SCA-Y Static Component of the Acceleration in the Y-axis FP False Positive FN False Negative TN True Negative EU European Union 3GPP 3rd Generation Partnership Project ITU International Telecommunication Union GSM Global System for Mobile Communications EDGE Enhanced Data Rates for GSM Evolution AWS Amazon Web Services HTTP HyperText Transfer Protocol c MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT MỤC LỤC DANH MỤC HÌNH VẼ CHƯƠNG CÁC MẠNG IOT VÀ THÔNG TIN DI ĐỘNG 1.1 Giới thiệu internet vạn vật 1.2 Các mơ hình triển khai ứng dụng IoT 10 1.2.1 Nhà thông minh tự động hóa tịa nhà 10 1.2.2 Thành phố thông minh .11 1.2.3 Lưới điện thông minh .12 1.2.4 Ứng dụng IoT công nghiệp .13 1.2.5 Nông trại thông minh (Smart Farm) 15 1.3 Nền tảng hỗ trợ dịch vụ IoT mạng thông tin di động 17 1.3.1 Các mạng di động có khả hỗ trợ IoT 17 1.3.2 Phân loại chuẩn IoT di động 19 1.4 Nền tảng dịch vụ IoT đám mây (Cloud) 20 1.5 Kiến trúc REST: Web of things 22 1.6 Hạ tầng mạng di động hỗ trợ dịch vụ IoT Việt Nam 23 CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG GIÁM SÁT CÁ THỂ BÒ TRÊN NỀN TẢNG IOT 25 2.1 Thiết kế mơ hình hệ thống tổng thể 25 2.2 Lựa chọn giao thức kết nối thông tin 26 2.2.1 Mạng cảm biến không dây 26 2.2.2 Phương thức kết với máy chủ sử dụng MQTT 45 2.3 Phương pháp thu thập xử lý liệu 45 2.3.1 Chuẩn hóa liệu 45 c 2.3.2 Thuật tốn phân loại hành vi thể bị 49 CHƯƠNG THỰC THI HỆ THỐNG GIÁM SÁT CÁ THỂ BÒ 54 3.1 Giải pháp thực thi hệ thống 54 3.2 Thiết bị phần cứng 57 3.2.1 Lựa chọn thiết bị 57 3.2.2 Thuật toán đọc truyền liệu .61 3.3 Thử nghiệm với thuật toán phân loại hành vi cá thể bò 61 3.4 Thực thi hệ thống giám sát từ xa theo thời gian thực 64 3.4.1 Thiết kế giao diện thiết lập cấu hình hệ thống 64 3.4.2 Truyền liệu giám sát .66 3.5 Đánh giá tính khả thi hệ thống 67 KẾT LUẬN 68 PHỤ LỤC 69 TÀI LIỆU THAM KHẢO 70 c DANH MỤC HÌNH VẼ Hình 1.1 Mơ tả tương tác mạng lưới thiết bị kết nối Internet Hình 1.2 Minh họa ứng dụng nhà thơng minh tự động hóa tịa nhà 11 Hình 1.3 Các thành phần Thành phố thơng minh 12 Hình 1.4 Kiến trúc điển hình IIoT 15 Hình 1.5 Minh họa mơ hình triển khai nơng trại thơng minh 16 Hình 1.6 Các phát hành hỗ trợ IoT 3GGP [2] 18 Hình 1.7 Phân loại hệ thống IoT 19 Hình 1.8 Các thơng số hoạt động eMTC, NB-IoT EC-GSM-IoT 20 Hình 1.9 Minh họa kiến trúc tảng IoT dựa đám mây 21 Hình 1.10 Lộ trình triển khai hạ tầng dịch vụ IoT Viettel Việt Nam 23 Hình 1.11 Tổng thể giải pháp triển khai hạ tầng dịch vụ IoT Viettel [6] 24 Hình 2.1 Sơ đồ tổng thể hệ thống mạng giám sát cá thể bò 25 Hình 2.2 Minh họa mạng cảm biến vô tuyến 27 Hình 2.3 Kiến trúc mạng Zigbee 29 Hình 2.4 Mơ hình mạng Zigbee 30 Hình 2.5 Minh họa tơ-pơ mạng IEEE 802.15.4 33 Hình 2.6 Kiến trúc mạng WPAN 34 Hình 2.7 Cấu trúc siêu khung 37 Hình 2.8 Cấu trúc khung báo 37 Hình 2.9 Cấu trúc khung liệu 38 Hình 2.10 Cấu trúc khung báo nhận 39 Hình 2.11 Cấu trúc khung điều khiển MAC 39 Hình 2.12 Các thành phần mạng LoRaWAN 42 Hình 2.13 Bộ thu phát vơ tuyến Adafruit RFM96W LoRa, 433 MHz 43 Hình 2.14 Minh họa piconet 44 Hình 2.15 Chuẩn hóa giá trị trục X 47 Hình 2.16 Chuẩn hóa giá trị trục Y 47 Hình 2.17 Chuẩn hóa giá trị trục Z 48 c Hình 2.18 Dữ liệu gia trốc theo ba trục X, Y, Z tương ứng với hành vi bò 49 Hình 2.19 Thuật tốn Cây định cho phân loại hành vi bò 50 Hình 2.20 Đường cong ROC để nhận ngưỡng A, B1, B2 52 Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống thu thập liệu phân loại hành vi cá thể bò 54 Hình 3.2 Mơ hình truyền liệu giám sát cá thể bò 55 Hình 3.3 Sơ đồ khối thiết bị gắn cổ bò 56 Hình 3.4 Sơ đồ khối thiết bị gateway node 56 Hình 3.5 Minh họa hoạt động thu thập liệu để gắn nhãn hành vi thể bị 57 Hình 3.6 Module MPU-6050 58 Hình 3.7: (a) Sơ đồ chân PIC18F4520, (b) IC PIC18F4520 59 Hình 3.8 Module thu phát LoRA 60 Hình 3.9 Minh hoạ Kit Arduino nano 60 Hình 3.10 Đọc truyền liệu 61 Hình 3.11 Vị trí node cảm biến cổ bò 62 Hình 3.12 Hình ảnh thiết bị cảm biến thực tế 62 Hình 3.13 Các mẫu liệu gia tốc thu nhận cho hai trạng thái 62 Hình 3.14 Dữ liệu đo thực nghiệm gia tốc trục X, Y, Z cho bốn trạng thái 63 Hình 3.15 Các giá trị VeDBA, SCAY tướng ứng với bốn hoạt động 64 Hình 3.16 Giao diện hệ thống giám sát từ xa 65 Hình 3.17 Lưu đồ ràng buộc liệu 65 Hình 3.18 Cửa sổ giám sát thông số liên quan đến hoạt động thể bị 66 Hình 3.19 Hệ thống thử nghiệm truyền liệu giám sát hoạt động cá thể bò 66 c CHƯƠNG CÁC MẠNG IOT VÀ THÔNG TIN DI ĐỘNG 1.1 Giới thiệu internet vạn vật Internet vạn vật (IoT: Internet of things), hay cụ thể Mạng lưới vạn vật kết nối Internet Mạng lưới thiết bị kết nối Internet, liên mạng, thiết bị, phương tiện vận tải (được gọi "thiết bị kết nối" "thiết bị thơng minh"), phịng ốc trang thiết bị khác nhúng với phận điện tử, phần mềm, cảm biến, cấu chấp hành với khả kết nối mạng máy tính giúp cho thiết bị thu thập truyền tải liệu [1] Hình 1.1 Mơ tả tương tác mạng lưới thiết bị kết nối Internet Năm 2013, tổ chức IoT-GSI đinh nghĩa IoT "hạ tầng sở toàn cầu phục vụ cho xã hội thơng tin, hỗ trợ dịch vụ (điện tốn) chuyên sâu thông qua vật thể (cả thực lẫn ảo) kết nối với nhờ vào công nghệ thơng tin truyền thơng hữu tích hợp", với mục đích ấy, "vật" "một thứ giới thực (vật thực) giới thông tin (vật ảo), mà vật nhận dạng tích hợp vào mạng lưới truyền thông" Hệ thống IoT cho phép vật cảm nhận điều khiển từ xa thông qua hạ tầng mạng hữu, tạo hội cho giới thực tích hợp trực tiếp vào hệ thống điện toán, hệ hiệu năng, độ tin cậy lợi ích kinh tế tăng cường bên cạnh việc giảm thiểu can dự người Khi IoT gia cố cảm biến cấu chấp hành, công nghệ trở thành dạng thức hệ thống ảothực với tính tổng quát cao hơn, bao gồm công nghệ điện lưới c thông minh, nhà máy điện ảo, nhà thông minh, vận tải thông minh thành phố thông minh Mỗi vật nhận dạng riêng biệt hệ thống điện toán nhúng có khả phối hợp với hạ tầng Internet hữu Các chuyên gia dự báo Internet Vạn Vật ôm trọn chừng 30 tỉ vật trước năm 2020 [2] Về bản, Internet vạn vật cung cấp kết nối chuyên sâu cho thiết bị, hệ thống dịch vụ, kết nối mang hiệu vượt trội so với kiểu truyền tải máy máy (M2M), đồng thời hỗ trợ da dạng giao thức, miền (domain), ứng dụng Kết nối thiết bị nhúng (luôn vật dụng thông minh) kỳ vọng mở kỷ nguyên tự động hóa hầu hết ngành, từ ứng dụng chuyên sâu điện lưới thông minh, mở rộng tới lĩnh vực khác thành phố thông minh IoT kịch giới, mà đồ vật, người cung cấp định danh riêng mình, tất có khả truyền tải, trao đổi thông tin, liệu qua mạng mà không cần đến tương tác trực tiếp người với người, hay người với máy tính IoT phát triển từ hội tụ công nghệ không dây, công nghệ vi điện tử Internet Nói đơn giản tập hợp thiết bị có khả kết nối với nhau, với Internet với giới bên để thực cơng việc Một vật IoT người với trái tim cấy ghép; động vật trang trại với chip sinh học; xe với cảm ứng tích hợp cảnh báo tài xế bánh xe xẹp vật thể tự nhiên hay nhân tạo mà gán địa IP cung cấp khả truyền liệu thông qua mạng lưới Cho đến nay, IoT liên kết máy-đến-máy (M2M) ngành sản xuất, công nghiệp lượng, kỹ nghệ xăng dầu Khả sản phẩm tích hợp máy-đếnmáy thường xem thông minh với trợ giúp công nghệ hữu, thiết bị thu thập liệu hữu ích sau tự động truyền chúng qua thiết bị khác Các ví dụ thời thị trường bao gồm nhà thông minh trang bị tính kiểm sốt tự động bật tắt đèn, lò sưởi (giống ổn nhiệt thơng minh), hệ thống thơng gió, hệ thống điều hịa khơng khí, c thiết bị gia dụng máy giặt/sấy quần áo, máy hút chân không, máy lọc khơng khí, lị nướng, tủ lạnh/tủ đơng có sử dụng Wi-Fi để theo dõi từ xa Khi tự động hóa có kết nối internet triển khai đại trà nhiều lĩnh vực, IoT dự báo tạo lượng liệu lớn từ đa dạng nguồn, kéo theo cần thiết cho việc kết tập liệu nhanh, gia tăng nhu cầu đánh mục, lưu trữ, xử lý liệu hiệu Internet vạn vật tảng thành phố thông minh, hệ thống quản lý lượng thông minh 1.2 Các mơ hình triển khai ứng dụng IoT 1.2.1 Nhà thơng minh tự động hóa tịa nhà Khi thị trường nhà thơng minh (smart home) nhìn nhận để đầu tư không ngừng phát triển, ngày có nhiều ứng dụng tự động hóa tịa nhà xuất hiện, ứng dụng thiết kế cho đối tượng cụ thể Kết hình thành số phân khúc thị trường riêng biệt Các ứng dụng điển hình có xu hướng phát triển liên quan đến vấn đề an ninh tòa nhà, hiệu lượng tiết kiệm lượng Nhờ có đổi điều khiển thiết bị đền chiếu sáng gian phịng tồn nhà, IoT thúc đẩy phát triển mạnh mẽ ứng dụng cho hoạt động tự động hóa tịa nhà Một ví dụ điển hình tự động hóa ngơi nhà ứng dụng IoT cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe gia đình, cụ thể giải pháp trợ giúp IoT người di chuyển (người già) hay người khuyết tật mãn tính (theo dõi sức khỏe từ xa theo dõi chất lượng khơng khí) Nhìn chung, giải pháp tự động hóa tòa nhà bắt đầu hội tụ chuyển từ ứng dụng sang trọng, bảo mật tiện nghi, sang loạt ứng dụng giải pháp kết nối; điều tạo hội thị trường ứng dụng IoT Trong giải pháp nhà thông minh ngày chưa có hội tụ, ứng dụng IoT mong chờ để hướng tới mức độ tương tác giải pháp nhà thương mại tòa nhà Một số mơ hình triển khai ứng dụng nhà thơng minh tự động hóa tịa nhà minh họa Hình 1.2 [2] 10 c Hình 1.2 Minh họa ứng dụng nhà thơng minh tự động hóa tịa nhà 1.2.2 Thành phố thơng minh Thành phố thông minh (smart cities) hệ sinh thái phức tạp, chất lượng sống mối quan tâm quan trọng Trong môi trường đô thị vậy, người dân, công ty quan công quyền trải nghiệm nhu cầu yêu cầu cụ thể lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, truyền thơng, lượng mơi trường, an tồn dịch vụ công cộng Một thành phố nhận thức ngày giống “sinh vật” đơn lẻ, mà cần phải giám sát cách hiệu để cung cấp cho cơng dân thơng tin xác Các công nghệ IoT tảng để thu thập liệu tình trạng thành phố phổ biến chúng cho công dân Trong bối cảnh này, thành phố khu vực đô thị đại diện cho khối quan trọng nói đến việc định hình nhu cầu dịch vụ dựa IoT 11 c Hình 1.3 Các thành phần Thành phố thông minh 1.2.3 Lưới điện thông minh Lưới thông minh (smart grid) lưới điện bao gồm hệ thống vận hành, phải kể đến đồng hồ thơng minh, thiết bị thông minh, tài nguyên lượng tái tạo tài nguyên tiết kiệm lượng Truyền thông đường dây điện (PLC) liên quan đến việc sử dụng cáp điện có để vận chuyển liệu xem xét thời gian dài Các tiện ích điện sử dụng công nghệ nhiều năm để gửi nhận (với số lượng hạn chế) liệu lưới điện có Mặc dù truyền thông đường dây tải điện bị hạn chế mơi trường lan truyền, người ta sử dụng hệ thống dây dẫn có mạng phân phối Theo tiêu chuẩn quy định liên minh Châu Âu (EU), cơng ty tiện ích điện sử dụng PLC để truyền liệu tốc độ bit thấp (với tốc độ liệu thấp 50 Kbps) dải tần số từ kHz đến 148 kHz Công nghệ mở hội dạng thức tương tác người thứ nhiều lĩnh vực ứng dụng, dịch vụ đo đạc thông minh báo cáo tiêu thụ lượng Điều làm cho PLC trở thành công cụ hỗ trợ cho cảm biến, điều khiển tự động hóa hệ thống lớn trải rộng khu vực tương 12 c đối rộng, chẳng hạn thành phố thông minh trường hợp lưới điện thông minh Ngồi PLC, người ta áp dụng cơng nghệ cho phép cải thiện quy trình tự động hóa thơng minh, IoT Chẳng hạn, việc áp dụng cơng nghệ PLC bối cảnh cơng nghiệp (ví dụ: điều khiển từ xa công ty sản xuất tự động hóa), mở hướng phát triển cho ứng dụng IoT công nghiệp Một số ứng dụng phát triển công nghệ PLC để phục hồi từ thay đổi mạng (về mặt sửa chữa cải tiến, loại bỏ vật lý chức truyền tải) giảm thiểu đứt quãng truyền dẫn tín hiệu Tuy nhiên, biết đường dây tải điện khác xa so với kênh lý tưởng để truyền liệu (do thay đổi bên vị trí, thời gian, dải tần loại thiết bị kết nối với đường dây này) Kết ngày nhận nhiều giới quan tâm đến việc áp dụng chung mô hình IoT PLC để cải thiện hiệu lực truyền thông đường dây tải điện Điều dẫn đến gợi ý sử dụng thiết bị nhỏ, tài nguyên hạn chế (cụ thể IoT), với khả tính tốn phổ biến giải pháp tiêu chuẩn hóa internet (như đề xuất tổ chức tiêu chuẩn hóa Internet, chẳng hạn IETF, ETSI W3C) Các hệ thống thành phần để thực lưới điện thơng minh tương lai 1.2.4 Ứng dụng IoT công nghiệp Internet vạn vật công nghiệp (IIoT) mô tả IoT sử dụng ngành công nghiệp sản xuất, hậu cần, dầu khí, vận tải, lượng / tiện ích, khai thác mỏ kim loại, hàng không ngành khác Những ngành đại diện cho phần lớn tổng sản phẩm quốc nội số quốc gia G20 IIoT giai đoạn đầu, tương tự thời điểm Internet phát triển vào cuối năm 1990 Trong phát triển Internet tiêu dùng hai thập kỷ qua cho thấy số học quan trọng, IIoT chưa vận dụng cách rõ ràng, phạm vi yêu cầu riêng biệt Ví dụ, vấn đề đáp ứng yêu cầu thời gian thực thường quan trọng sản xuất, lượng, vận tải chăm sóc sức khỏe: yêu cầu thời gian thực internet ngày thường vào khoảng vài giây, thời gian thực yêu cầu cho máy công nghiệp vào cỡ vài mili giây (tức 13 c cỡ 1/1000 giây) Một vấn đề quan trọng yêu cầu độ tin cậy Internet ngày thể cách tiếp cận tốt người dùng, đáp ứng yêu cầu hoạt động thương mại điện tử tương tác người dùng Tuy nhiên, cố lưới điện, hệ thống kiểm sốt khơng lưu nhà máy tự động gây hậu nghiêm trọng nhiều Hiện nay, có nhiều cơng ty, tập đồn giới phủ nhiều nước trọng đến IIoT: - Chính phủ Đức tài trợ cho Công nghiệp 4.0, sáng kiến chiến lược kéo dài nhiều năm, tập hợp nhà lãnh đạo từ lĩnh vực công tư nhân từ viện đào tạo để có tầm nhìn tồn diện kế hoạch hành động cho việc áp dụng công nghệ kỹ thuật số vào lĩnh vực công nghiệp nước Đức - Các quốc gia châu Âu khác thiết lập dự án chuyển đổi công nghiệp riêng mình, IIoT chiếm vị trí trung tâm, Nhà máy thông minh (Hà Lan), Công nghiệp 4.0 (Ý), Công nghiệp tương lai (Pháp) dự án khác - Trung Quốc gần đưa chiến lược “Made in China 2025” họ để thúc đẩy khả tích hợp cơng nghệ số cơng nghiệp hóa nước Khi IIoT đà phát triển, điểm nghẽn lớn phải đối mặt chia sẻ thông tin thiết bị thơng minh mà nói “ngôn ngữ” khác Khoảng cách giao tiếp bắt nguồn từ nguyên nhân có nhiều giao thức sử dụng mơi trường nhà máy Vì vậy, bạn đặt cảm biến máy để thu thập liệu, khả đẩy thơng tin qua mạng cuối “nói chuyện” với hệ thống khác khó khăn chút Do đó, tiêu chuẩn hóa khía cạnh quan trọng IIoT Hình 1.4 minh họa kiến trúc điển hình IIoT Trong đó, có ba phân mảng chính: tính tốn biên (edge), kết nối mạng (network) tính tốn đám mây (cloud) 14 c Hình 1.4 Kiến trúc điển hình IIoT 1.2.5 Nơng trại thơng minh (Smart Farm) Nông nghiệp thời đại phải đối mặt với thách thức to lớn để tạo phát triển bền vững tương lai, khu vực khác giới Điển hình gia tăng dân số, thị hóa, mơi trường ngày xuống cấp, xu hướng tiêu thụ protein động vật ngày tăng, yêu cầu thực phẩm thay đổi dân số già yếu tố di cư, tất nhiên bao gồm biến đổi khí hậu Do vậy, nông nghiệp đại cần phát triển, đặc trưng việc áp dụng quy trình sản xuất, cơng nghệ cơng cụ, có từ tiến khoa học hay từ kết hoạt động nghiên cứu phát triển Nơng nghiệp xác hay nơng nghiệp thơng minh lĩnh vực có hội lớn để phát triển/chuyển đổi kỹ thuật số, nay, thâm nhập vào lĩnh vực mức thấp giải pháp số hóa 15 c Hình 1.5 Minh họa mơ hình triển khai nơng trại thơng minh Ngành nơng nghiệp trở nên quan trọng hết vài thập kỷ tới Nó thu lợi ích to lớn từ việc sử dụng cảm biến môi trường mặt đất, ứng dụng theo dõi thời tiết, tự động hóa để áp dụng xác hoạt động tưới tiêu, phân bón thuốc trừ sâu (do giảm lãng phí tài ngun thiên nhiên) áp dụng chiến lược lập lịch để bảo trì Nơng nghiệp thơng minh trở nên phổ biến, nhờ áp dụng công nghệ mới, máy bay không người lái mạng cảm biến (để thu thập liệu) tảng đám mây (để quản lý liệu thu thập) Tập hợp công nghệ sử dụng nông trại thông minh phức tạp hoạt động vận hành người nông dân, người trồng trọt bên liên quan khác lĩnh vực Có nhiều ứng dụng khả thi: giám sát chăn nuôi, nuôi cá, chăm sóc bảo vệ rừng, canh tác nhà, nhiều Tất công nghệ liên quan xoay quanh khái niệm IoT nhằm mục đích hỗ trợ nơng dân q trình định họ thông qua hệ thống hỗ trợ định Chúng liên quan đến liệu thời gian thực mức độ chi tiết mà trước khơng thể có Cơng nghệ truyền thơng thành phần ứng dụng nơng nghiệp thơng minh Đặc biệt, công nghệ truyền thông không dây hấp dẫn, 16 c giảm thiểu đơn giản hóa đáng kể so với hệ thống liên quan sử dụng dây dẫn Các tiêu chuẩn không dây khác thiết lập Người ta nhóm chúng thành hai loại chính, tùy thuộc vào phạm vi hay khoảng cách truyền dẫn:  Truyền thông khoảng cách ngắn (short range), bao gồm tiêu chuẩn: - IEEE 802.11 (sử dụng cho mạng WLAN hay Wi-Fi) - IEEE 802.15.1 (Bluetooth), IEEE 802.15.4 (cho mạng ZigBee/6LoWPAN), sử dụng rộng rãi cho ứng dụng đo đạc thơng số tự động hóa hoạt động  Truyền thông khoảng cách dài (long range): Bao gồm công nghệ truyền thông IoT mà ngày trở lên quan trọng, LoRA, hoạt động băng tần cỡ 868 – 870 MHz Các tốc độ truyền dẫn liệu thương mại (chỉ vào cỡ vài trăm kbps) để đạt khoảng cách truyền dẫn dài 1.3 Nền tảng hỗ trợ dịch vụ IoT mạng thông tin di động 1.3.1 Các mạng di động có khả hỗ trợ IoT IoT công nghệ truyền thông di động hợp với đặc biệt cơng nghệ truyền thơng di động tương lai Có nhiều ý tưởng đưa kiến trúc thiết kế ban đầu cho dịch vụ ứng dụng IoT hỗ trợ cách hồn hảo Ví dụ, truyền thơng di động 5G (sắp tới triển khai đồng loạt), giao tiếp kiểu máy (machine) phát triển để hỗ trợ IoT theo nhiều cách khác Ngoài ra, mạng di động 5G tổng thể chia thành mục tiêu ứng dụng IoT cụ thể Quan tâm đến tất vấn đề này, theo quy luật phát triển IoT mạng truyền thơng di động cần phải nghiên cứu đồng Nhìn chung, nhóm tiêu chuẩn hóa dẫn đầu vấn đề 3GPP Đây Dự án đối tác Thế hệ thứ ba có bảy nhóm tiêu chuẩn hóa viễn thơng xây dựng tiêu chuẩn cho truyền thông mạng di động Các tiêu chuẩn 3GPP xây dựng theo phiên khác Phát hành Re.8 tiêu chuẩn theo sau bao gồm khả hỗ trợ IoT [2] Theo phát hành 8, có LTE (Long- 17 c Evolution Evolution), tiêu chuẩn truyền thông di động hệ thứ tư (4G) loại (Cat 1) Có thể thấy phát triển phiên tiêu chuẩn này, có LTEMTC (viết tắt giao tiếp loại máy, MTC: Machine Type Communications) Nghĩa ứng dụng dịch vụ IoT hỗ trợ Ngoài ra, phiên Re.8 cịn có LP-WAN, cơng nghệ mạng diện rộng cơng suất thấp Theo đó, có GSM-MTC, MTC dựa hệ thống thơng tin di động toàn cầu, tiêu chuẩn này, chế độ khác công nghệ truyền thông di động tế bào, công nghệ truyền thông di động GSM phổ biến sử dụng để hỗ trợ ứng dụng IoT Quan tâm tới cách mà tiêu chuẩn phát triển, thấy từ tiêu chuẩn LTE Cat.1, chúng hợp hỗ trợ tiêu chuẩn LTEMTC phát triển tiếp tục trở thành LTE Cat M1 tiêu chuẩn eMTC Điều đạt đến phiên Re.14 tiêu chuẩn truyền thông di động tế bào hệ thứ năm (5G) Hình 1.6 Các phát hành hỗ trợ IoT 3GGP [2] Các nhà sản xuất thiết bị mơ-đun IoT cần ý đến hỗ trợ toàn cầu cho mạng 2G 3G Cả mạng 2G 3G chậm 4G, với sở hạ tầng mà chi phí cao LTE 4G Điều làm cho 2G 3G trở 18 c thành ứng cử viên sáng giá cho IoT Mạng 2G phân phối từ 0.5 đến 1.9 Megabits/giây (Mbps), tùy thuộc vào nhà cung cấp, mạng 3G dao động từ 14 đến 168 Mbps Các thiết bị IoT khác yêu cầu tốc độ liệu dựa yêu cầu độ trễ, phạm vi/khoảng cách nhận liệu, số lượng truyền liệu mà thiết bị IoT cần gửi khoảng thời gian định chí tốc độ di chuyển thiết bị IoT Mặc dù vậy, hầu hết nhà mạng khơng muốn trì sở hạ tầng 2G 3G lưu lượng truy cập giảm dần, với người dùng Các nhà mạng di động nhận thấy việc chi phí để giữ cho mạng hoạt động khơng cịn hiệu lượng người dùng nhiều hướng tới 5G 1.3.2 Phân loại chuẩn IoT di động Theo ITU, hệ thống IoT phân vào hai nhóm [3]: (i) Các tiêu chuẩn không thuộc 3GPP (ii) Các tiêu chuẩn 3GPP định nghĩa Hình 1.7 tên hệ thống IoT khác Hình 1.7 Phân loại hệ thống IoT Trong phát hành R.13, 3GPP thực nỗ lực lớn để giải thị trường IoT Danh mục công nghệ mà nhà khai thác 3GPP sử dụng để giải yêu cầu thị trường khác họ bao gồm [4]:  eMTC: Cải tiến LTE cho truyền thông kiểu máy, xây dựng dựa công việc bắt đầu phát hành-12 (UE Cat 0, chế độ tiết kiệm lượng mới: PSM)  NB-IoT: Thành phần vô tuyến bổ sung cho tảng LTE tối ưu 19 c phân khúc thị trường mức thấp  EC-GSM-IoT: Những cải tiến EGPRS kết hợp với PSM giúp thị trường GSM/EDGE chuẩn bị sẵn sàng cho IoT Bản phát hành Re.3 sau ngừng phát triển công việc bổ sung tiến hành cho phát hành R.14 Các thông số hoạt động ba tiêu chuẩn IoT nói thể Hình 1.8 Hình 1.8 Các thơng số hoạt động eMTC, NB-IoT EC-GSM-IoT 1.4 Nền tảng dịch vụ IoT đám mây (Cloud) Ở thời điểm ban đầu, phương pháp tiếp cận đơn giản áp dụng để tạo kết nối thiết bị IoT với nhau: cách dựa vào sẵn có dịch vụ đám mây, tất cần làm kết nối thứ với Internet (thông qua mạng di động nhiều trường hợp thông qua cổng kết nối Internet) gửi tất liệu lên đám mây Dịch vụ đám mây cung cấp sở lưu trữ cho tất liệu gửi thiết bị từ phía, giao diện dựa HTTP để khách hàng truy cập (thơng qua trình duyệt ứng dụng di động cụ thể nhà cung cấp) từ phía khác Tất nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn (như minh họa Hình 1.9), Amazon Microsoft, tham gia vào thị trường phát hành tảng IoT tảng đám mây riêng họ 20 c Hình 1.9 Minh họa kiến trúc tảng IoT dựa đám mây Bộ ứng dụng AWS IoT Amazon Azure IoT Microsoft có lẽ tảng IoT đám mây phổ biến [1] Các tảng IoT đám mây cho phép nhà sản xuất dễ dàng triển khai ứng dụng họ mà không yêu cầu họ phải đầu tư phát triển thêm tài nguyên để thực thi hệ thống phụ trợ Mặc dù rõ ràng dễ thực hiệu chi phí, cách tiếp cận tạo hiểu lầm IoT xây dựng đơn giản cách kết nối thứ với Internet Đây điều kiện tiên cho IoT thực không đủ để tạo mạng lưới thiết bị kết nối toàn giới Thế hệ phần cứng phần mềm liên quan xuất số vấn đề khơng ý đến việc phát triển thiết kế dài hạn mà thực kiểm sốt mạng, khơng tính đến yếu tố đây: - Khả mở rộng: Số lượng thiết bị IoT dự kiến đạt 50 tỷ vào năm 2020 Hiện tại, với hàng trăm triệu thứ, thứ hoạt động, mạng dịch vụ sẵn sàng để xử lý lưu lượng tạo hàng tỷ thứ chưa? - Độ khả dụng: Điều xảy kết nối Internet tạm thời vĩnh viễn không khả dụng? Dựa vào đám mây khiến dịch vụ không khả dụng - Khả tương tác: Tất ứng dụng thiết bị kết nối đám mây không cho phép tương tác trực tiếp thứ tạo nhà sản xuất khác Khả tương tác xảy cấp độ đám mây, thơng qua tích 21 c hợp hệ thống liệu, liệu cung cấp cho ứng dụng bên ngồi - Tính bảo mật: Mặc dù việc truy cập vào dịch vụ đám mây thực theo cách truyền thống (cấp quyền xác thực thông tin), kẻ cơng khai thác kẽ hở đám mây để truy cập trái phép lượng lớn liệu riêng tư thực công DoS để ngăn người dùng truy cập liệu họ - Sự phát triển hệ thống: Các ứng dụng thiết bị kết nối đám mây thường cần phải gắn thơng tin vào “các vật” (đóng vai trị máy khách), làm cho chúng khơng trở nên linh hoạt thay đổi phía máy chủ Bất kỳ cập nhật nâng cấp chức máy chủ có tác động phá hủy hoạt động “mọi vật”, sau yêu cầu nâng cấp phần mềm / phần sụn để thay đổi cách chúng vận hành (giả sử, điểm kết cuối mà chúng hướng tới định dạng liệu mà chúng sử dụng) Các giải pháp dựa đám mây không biến mất, sớm lúc Tuy nhiên, cách tiếp cận kiến trúc tham chiếu cho IoT phát triển tiến hóa 1.5 Kiến trúc REST: Web of things Một cách tiếp cận đầy hứa hẹn đưa vào IoT ý tưởng xây dựng theo cách tương tự Internet Có số lý để sử dụng cách tiếp cận dựa web IoT Web tồn nhiều thập kỷ mang lại nhiều lợi ích Kể từ triển khai vào năm 1991, World Wide Web phát triển mạnh mẽ trở thành sở hạ tầng để lưu trữ tài liệu, tài nguyên để xây dựng ứng dụng phân tán Các khía cạnh quan trọng việc sử dụng web tham chiếu tài nguyên thông qua thẻ định danh tài nguyên thống (URIs) sử dụng giao thức truyền tải siêu văn (HTTP) làm giao thức lớp ứng dụng cho hệ thống điều khiển đa phương tiện Cùng với hai trụ cột này, tiêu chuẩn cơng nghệ thiết yếu khác phát triển, Ngôn ngữ đánh dấu siêu văn (HTML) cho tài liệu web, trình duyệt web máy chủ web 22 c Khi web ngày trở nên phổ biến, trình duyệt tích hợp hành vi động thơng qua Javascript Cascading Stylesheets (CSS) Sau nhiều năm, HTTP thư viện phần mềm giao thức lớp ứng dụng phổ biến thực giao thức web có sẵn (máy chủ web, máy khách HTTP, v.v.) cho ngơn ngữ lập trình Các cách xây dựng ứng dụng web biết đến sử dụng rộng rãi: áp dụng cách tiếp cận tương tự cho IoT tận dụng chuyên môn nhà phát triển Hơn nữa, web minh chứng cho phạm vi hoạt động tốt: điều quan trọng IoT, nơi hàng tỷ thiết bị kết nối dự kiến hoạt động IoT hưởng lợi nhiều từ tất kinh nghiệm thu trình phát triển web việc sử dụng kiến trúc tương tự dường lựa chọn thiết kế khôn ngoan 1.6 Hạ tầng mạng di động hỗ trợ dịch vụ IoT Việt Nam Hiện nay, Viettel nhà mạng di động Việt Nam triển khai thành công dịch vụ IoT Ngày 12/9/2019, Viettel phát sóng 1.000 trạm sử dụng cơng nghệ NB-IoT, phủ kín 100% địa bàn TP Hồ Chí Minh hỗ trợ kết nối Internet cho vạn vật đưa thành phố trở thành địa phương nước phủ sóng IoT diện rộng [5] Viettel cho biết, sóng NB-IoT Viettel phủ 100% thủ với số lượng trạm tương tự TP Hồ Chí Minh, tính đến thời điểm (năm 2020) Lộ trình triển khai dịch vụ IoT di động Viettel Group Hình 1.10 Hình 1.10 Lộ trình triển khai hạ tầng dịch vụ IoT Viettel Việt Nam Song song với trình xây dựng sở hạ tầng mạng lưới cho IoT, nay, Viettel đẩy nhanh tiến độ triển khai tảng (platform) để sớm cung cấp hệ 23 c sinh thái ứng dụng NB-IoT Viettel tới khách hàng đỗ xe thơng minh, giám sát chất lượng khơng khí, giám sát vị trí, thiết bị đo lường, … Khơng Hà Nội TP Hồ Chí Minh, mục tiêu Viettel đưa công nghệ IoT tới tất tỉnh/thành nước thị trường nước Với khả phủ rộng phủ sâu, NB-IoT giúp khách hàng sử dụng dịch vụ đâu, bao gồm vị trí thách thức hầm tòa nhà, đường hầm hay khu vực nông thôn, miền núi, hải đảo Công nghệ NB-IoT Viettel thiết kế, phát triển hạ tầng 4G có bao gồm trạm gốc, ăng ten băng tần cấp phép NB-IoT thuộc nhóm cơng nghệ Low Power WAN IoT (mạng diện rộng, công suất thấp cho IoT) với ưu điểm vùng phủ rộng, tiết kiệm pin, chi phí kết nối thiết bị thấp cho phép lượng lớn thiết bị kết nối tới mạng Bức tranh tổng thể giải pháp IoT Viettel sử dụng thể Hình 1.11 đây: Hình 1.11 Tổng thể giải pháp triển khai hạ tầng dịch vụ IoT Viettel [6] 24 c CHƯƠNG THIẾT KẾ HỆ THỐNG GIÁM SÁT CÁ THỂ BỊ TRÊN NỀN TẢNG IOT 2.1 Thiết kế mơ hình hệ thống tổng thể Để xây dựng hệ thống hỗ trợ giám sát cá thể bò, lựa chọn phương thức kỹ thuật khác nhau, tùy thuộc vào vị trí địa lý đàn bị, sau khả hỗ trợ kết nối thông tin internet u cầu phía sử dụng Hình 2.1 sơ đồ tổng quát hệ thống mạng giám sát thể bò đề xuất Wifi Bluetooth/ Zigbee/LoRA AP 2.5 /5G /4G 3G G/ Sink node/ Gateway / B-IoT oT/N SM-I -M G C E LTE Computer Station BTS/eNodeB Hình 2.1 Sơ đồ tổng thể hệ thống mạng giám sát cá thể bò Như Hình 2.1, phía mạng cảm biến bao gồm node cảm biến gắn trực tiếp cá thể bò node Sink/Gateway để tổng hợp liệu trực tiếp, chuyển tiếp liệu máy chủ đám mây thông qua mạng internet Các giao thức truyền thơng sử dụng mạng cảm biến là: Bluethooth, Zigbee, LoRA, Trong giao tiếp node Sink/Gateway với phía mạng internet lựa chọn để sử dụng sóng Wifi sóng di động (2.5/3G/4G/5G) Máy chủ đám mây có vai trị lưu trữ, tính tốn xử lý liệu, hiển thị thông báo, cảnh báo dựa kịch thiết lập thông qua tảng hỗ trợ IoT mã nguồn mở Ví dụ 25 c máy chủ Thingsboard Ngoài ra, kết xử lý liệu chuyển tới trang web để người dùng quan sát phương tiện máy tính hay smart phone 2.2 Lựa chọn giao thức kết nối thông tin 2.2.1 Mạng cảm biến không dây Mặc dù nhiều cảm biến kết nối trực tiếp với điều khiển trạm xử lý (ví dụ: sử dụng mạng cục bộ), ngày nhiều cảm biến truyền liệu thu thập không dây đến trạm xử lý tập trung Điều quan trọng nhiều ứng dụng mạng yêu cầu hàng trăm hàng nghìn nút cảm biến, thường triển khai khu vực xa xôi tiếp cận Do đó, cảm biến khơng dây khơng có thành phần cảm biến, mà cịn có khả xử lý, truyền thơng lưu trữ chỗ Với cải tiến này, nút cảm biến thường không chịu trách nhiệm thu thập liệu mà cịn phân tích mạng, tương quan hợp liệu cảm biến liệu từ nút cảm biến khác Khi nhiều cảm biến hợp tác với để giám sát môi trường cụ thể lớn, chúng tạo thành mạng cảm biến không dây (WSN) Các nút cảm biến không truyền thông với mà cịn truyền thơng với trạm sở/trạm gốc (BS) thông qua khối thu phát vô tuyến, nhằm gửi liệu cảm biến chúng đến hệ thống xử lý, quan sát, phân tích lưu trữ từ xa Ví dụ, Hình 2.1 cho thấy hai khu vực cảm biến theo dõi hai vùng địa lý khác kết nối với Internet trạm sở chúng Khả nút cảm biến WSN khác nhau, nghĩa là, nút cảm biến đơn giản theo dõi tượng vật lý đơn lẻ, thiết bị phức tạp kết hợp nhiều kỹ thuật cảm biến khác (ví dụ: âm thanh, quang học, từ tính) Chúng khác khả giao tiếp, ví dụ, sử dụng công nghệ siêu âm, hồng ngoại tần số vô tuyến với tốc độ liệu độ trễ khác 26 c Hình 2.2 Minh họa mạng cảm biến vô tuyến Trong cảm biến đơn giản thu thập truyền thơng tin môi trường quan sát, thiết bị cảm biến công suất lớn (nghĩa là, thiết bị có khả xử lý, lượng lưu trữ lớn hơn) thực thêm chức xử lý tổng hợp liệu Các thiết bị thường đảm nhận thêm trách nhiệm WSN, ví dụ, chúng hình thành đường trục kết nối thông tin cho thiết bị cảm biến hạn chế tài nguyên khác sử dụng để tiếp cận trạm gốc Ngồi ra, số thiết bị cảm biến tích hợp thêm cơng nghệ khác nhau, ví dụ: máy thu GPS, cho phép chúng xác định xác vị trí chúng  Mạng Zigbee - Lược sử phát triển Khi mạng ZigBee bắt đầu quan tâm đến vào năm 1998, người nhận bên cạnh mạng yêu cầu tốc độ liệu cao, có nhiều mạng khơng dây u cầu độ trễ thấp tiêu thụ lượng thấp tốc độ liệu không cao, chẳng hạn mạng điều khiển mạng cảm biến Các tiêu kỹ thuật phiên ZigBee 1.0 phát hành vào ngày 14 tháng 12 năm 2004, để hỗ trợ phần cho yêu cầu Mạng ZigBee thực tiêu chuẩn xác 27 c định hai tổ chức, nhóm nhiệm vụ IEEE 802.15 WPAN ZigBee Alliance IEEE 802.15.4, thành lập vào tháng năm 2003, dựa định nghĩa lớp vật lý (PHY) lớp điều khiển truy nhập môi trường (MAC) ZigBee Alliance xác định phân lớp hỗ trợ ứng dụng (APS), đối tượng thiết bị ZigBee (ZDO), hồ sơ thiết bị ZigBee (ZDP), khung ứng dụng, lớp mạng (NWK) dịch vụ bảo mật ZigBee ZigBee Alliance mô tả cho ứng dụng Các lớp PHY MAC chuẩn IEEE 802.15.4 với lớp hỗ trợ ứng dụng cho phép mạng ZigBee đạt mức độ chi phí thấp, tiêu thụ cơng suất thấp, phạm vi hoạt động ngắn, dễ thực có mức độ tiếp cận truyền thông bảo mật phù hợp ZigBee thường sử dụng cho điều khiển công nghiệp, cảm biến nhúng, thu thập liệu y tế, cảnh báo khói xâm nhập, tự động hóa tịa nhà, tự động hóa nhà, v.v - Kiến trúc mạng: Chồng giao thức ZigBee minh họa Hình 2.3, lớp PHY lớp MAC xác định theo tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 ZigBee Alliance xây dựng tảng này, cung cấp lớp mạng (NWK) tảng cho tiêu chuẩn lớp ứng dụng, bao gồm lớp hỗ trợ ứng dụng (APS), đối tượng thiết bị ZigBee (ZDO) đối tượng ứng dụng nhà sản xuất xác định [7] - Lớp mạng: xây dựng dựa tính IEEE 802.15.4 MAC phép khả mở rộng vùng phủ sóng Cụm bổ sung thêm vào; mạng hợp chia nhỏ Lớp ZigBee NWK chủ yếu chịu trách nhiệm thiết lập kết nối mạng rời khỏi mạng, định cấu hình ngăn xếp để hoạt động thiết bị tham gia vào mạng, gán địa cho thiết bị tham gia mạng, hoạt động điều phối viên thực hiện, định tuyến dung liệu đến đích chúng, cho phép thiết bị đồng hóa với thiết bị khác thơng qua việc truy tìm thị thơng báo hay thăm dị, áp dụng hoạt động bảo mật - Lớp ứng dụng: bao gồm lớp APS ZDO Về mặt logic, bao gồm ứng dụng nhà sản xuất xác định, phần cứng phần mềm Lớp APS cung cấp dịch vụ khai thác ràng buộc Discovery sử dụng để 28 c phát thiết bị hoạt động phạm vi Liên kết sử dụng để kết hợp hai nhiều thiết bị với chuyển tiếp tin nhắn thiết bị liên kết Hình 2.3 Kiến trúc mạng Zigbee - Mơ hình mạng Zigbee Mạng ZigBee hỗ trợ ba cấu trúc liên kết mạng: cấu trúc liên kết hình sao, cấu trúc liên kết ngang hàng cấu trúc liên kết cụm Hình 2.4 cho thấy ba cấu trúc liên kết Mạng hình phù hợp với yêu cầu đơn giản với mức tiêu thụ điện thấp Mạng ngang hàng có khả tin cậy mức độ cao cung cấp nhiều đường dẫn khác mạng Cấu trúc liên kết cụm thực sử dụng cấu trúc liên kết hình lai cấu trúc liên kết ngang hàng, mang lại lợi ích cho mức độ tin cậy cao hỗ trợ cho nút nguồn pin 29 c Hình 2.4 Mơ hình mạng Zigbee - Các chuẩn IEEE 802.15.4 WPAN (Mạng khu vực cá nhân không dây) sử dụng để truyền tải thông tin khoảng cách tương đối ngắn Không giống WLAN (mạng cục không dây), kết nối thực qua WPAN liên quan đến phần khơng có sở hạ tầng (infrastucture) Tính cho phép thực giải pháp nhỏ, tiết kiệm điện, không tốn cho nhiều loại thiết bị Phạm vi tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 xác định thông số kỹ thuật lớp vật lý (PHY) lớp phụ kiểm sốt truy cập mơi trường (MAC) cho kết nối không dây tốc độ liệu thấp với thiết bị cố định, cầm tay di động khơng có pin yêu cầu tiêu thụ pin hạn chế thường hoạt động phạm vi hoạt động cá nhân (POS: personal operating space) cỡ 10m Có thể thấy trước rằng, tùy thuộc vào ứng dụng, phạm vi dài với tốc độ liệu thấp thỏa hiệp chấp nhận Mục đích dự án hướng tới mức tồn đồng thời với thiết bị không dây khác liên hợp với nhóm, chẳng hạn 802.15.2 802.11/ETSI-BRAN/MMAC 5GSG LR-WPAN mạng truyền thơng đơn giản, chi phí thấp, cho phép kết nối không dây ứng dụng có cơng suất hạn chế u cầu thơng lượng vừa phải Các mục tiêu LR-WPAN dễ cài đặt, truyền liệu đáng tin cậy, tầm hoạt động ngắn, chi phí cực thấp tuổi thọ pin hợp lý trì giao thức đơn giản linh hoạt Một số đặc điểm bao gồm: 30 c o Tốc độ liệu vô tuyến 250 kb/s, 40 kb/s 20 kb/s o Hoạt động kiểu ngang hàng hình o Được phân bổ địa ngắn 16 bit mở rộng 64 bit o Phân bổ khe thời gian bảo vệ (GTS) o Sử dụng kỹ thuật đa truy câp cảm nhận sóng mang với chế tránh xung đột (CSMA-CA) o Giao thức truyền thông điệp sử dụng để mang lại độ tin cậy truyền dẫn o Tiêu thụ lượng thấp o Có chế phát lượng (ED) o Sử dụng LQI (Chỉ báo chất lượng liên kết) o 16 kênh băng tần 2450 MHz, 10 kênh băng tần 915 MHz kênh băng tần 868 MHz Hai kiểu thiết bị khác tham gia vào mạng LR-WPAN Một FFD (thiết bị đầy đủ chức năng) thiết bị chức hạn chế (RFD) FFD hoạt động ba chế độ phục vụ điều phối PAN (mạng khu vực cá nhân), điều phối thiết bị FFD thơng tin với RFD FFD khác, RFD thơng tin với FFD RFD dành cho ứng dụng đơn giản, chẳng hạn công tắc đèn cảm biến hồng ngoại thụ động Chúng khơng cần gửi lượng lớn liệu kết hợp với FFD thời điểm Do đó, RFD thực cách sử dụng tài nguyên dung lượng nhớ tối thiểu Công nghệ liên kết mạng: Tùy thuộc vào yêu cầu ứng dụng, LR-WPAN hoạt động trong hai cấu trúc liên kết: cấu trúc liên kết hình cấu trúc liên kết ngang hàng Trong cấu trúc liên kết hình sao, truyền thông thiết lập thiết bị điều khiển trung tâm nhất, gọi điều phối PAN Một thiết bị thường có số ứng dụng liên quan điểm khởi tạo điểm kết thúc cho truyền thông mạng Bộ điều phối PAN có ứng dụng cụ thể, sử dụng để bắt đầu, kết thúc định tuyến truyền 31 c thông mạng Bộ điều phối PAN điều khiển PAN Tất thiết bị hoạt động mạng cấu trúc liên kết có địa mở rộng 64-bit Địa sử dụng để truyền thơng trực tiếp PAN trao đổi để lấy địa ngắn điều phối PAN cấp phát thiết bị kết hợp Bộ điều phối PAN cấp nguồn chính, thiết bị cấp nguồn pin Các ứng dụng đạt lợi ích từ cấu trúc liên kết hình bao gồm tự động hóa gia đình, thiết bị ngoại vi máy tính cá nhân (PC), đồ chơi trò chơi chăm sóc sức khỏe cá nhân Cấu trúc liên kết ngang hàng có điều phối PAN Tuy nhiên, khác với cấu trúc liên kết hình chỗ thiết bị truyền thông với thiết bị khác miễn chúng nằm phạm vi truyền dẫn Cấu trúc mạng hình Hình 2.5 Sau FFD kích hoạt lần đầu tiên, FFD thiết lập mạng riêng trở thành điều phối PAN Tất mạng có tơ-pơ dạng hoạt động độc lập với tất mạng tô-pô khác hoạt động Điều đạt cách chọn nhận dạng PAN, không sử dụng mạng khác dải nhiễu truyền dẫn vô tuyến Khi nhận dạng PAN chọn, điều phối PAN cho phép thiết bị khác tham gia vào mạng Cả hai loại thiết bị FFD RFD tham gia vào mạng Trong cấu trúc liên kết ngang hàng, thiết bị có khả truyền thơng với thiết bị phạm vi ảnh hưởng vơ tuyến Ví dụ, thiết bị định làm điều phối PAN, thiết bị truyền thông kênh Các cấu trúc mạng khác xây dựng theo cấu trúc liên kết ngang hàng áp đặt hạn chế cấu trúc liên kết việc hình thành mạng 32 c Hình 2.5 Minh họa tơ-pơ mạng IEEE 802.15.4 Một ví dụ việc sử dụng cấu trúc liên kết truyền thông ngang hàng cụm Mạng cụm trường hợp đặc biệt mạng ngang hàng hầu hết thiết bị FFD RFD kết nối với mạng cụm nút rời cuối nhánh, kết hợp với FFD thời điểm Bất kỳ FFD hoạt động điều phối cung cấp dịch vụ đồng hóa cho thiết bị khác điều phối khác Chỉ điều phối điều phối PAN tổng thể, có tài ngun tính tốn lớn thiết bị khác PAN Bộ điều phối PAN tạo thành cụm cách tự thiết lập CLH (đầu cụm) với CID (định danh cụm) 0, chọn mã nhận dạng PAN không sử dụng phát khung báo hiệu đến thiết bị lân cận Một thiết bị ứng viên nhận khung báo hiệu yêu cầu tham gia mạng CLH Nếu điều phối PAN cho phép thiết bị tham gia, thêm thiết bị làm thiết bị danh sách hàng xóm Sau đó, thiết bị tham gia thêm CLH làm cha mẹ danh sách hàng xóm bắt đầu truyền báo hiệu định kỳ Các thiết bị ứng cử viên khác sau tham gia mạng thiết bị Nếu thiết bị ứng cử viên ban đầu khơng thể tham gia mạng CLH, tìm kiếm thiết bị cha khác Dạng đơn giản mạng cụm mạng cụm đơn lẻ, mạng lớn cách tạo thành lưới gồm nhiều cụm lân cận Khi 33 c ứng dụng yêu cầu mạng xác định trước đáp ứng, điều phối PAN hướng dẫn thiết bị trở thành CLH cụm liền kề với cụm Các thiết bị khác kết nối tạo thành cấu trúc mạng đa cụm Kiến trúc mạng: Kiến trúc LR-WPAN định nghĩa theo số khối để đơn giản hóa tiêu chuẩn Các khối gọi lớp Mỗi lớp chịu trách nhiệm phần tiêu chuẩn cung cấp dịch vụ cho lớp cao Các giao diện lớp dùng để xác định liên kết logic mô tả tiêu chuẩn Thiết bị LR-WPAN bao gồm PHY, chứa thu phát RF (tần số vô tuyến) với chế điều khiển mức thấp phân lớp MAC cung cấp quyền truy cập vào kênh vật lý cho tất loại truyền thơng tin Hình 2.6 cho thấy khối dạng biểu diễn đồ họa Các lớp bao gồm lớp mạng, cung cấp cấu hình mạng, thao tác định tuyến tin nhắn, lớp ứng dụng, cung cấp chức dự định thiết bị Hình 2.6 Kiến trúc mạng WPAN Định nghĩa lớp nằm phạm vi tiêu chuẩn IEEE 802.2 Loại LLC (điều khiển liên kết logic) truy cập phân lớp MAC thông qua SSCS (phân lớp hội tụ dịch vụ xác định) Kiến trúc LR-WPAN triển khai dạng thiết bị nhúng thiết bị yêu cầu hỗ trợ thiết bị bên PC 34 c Lớp vật lý (PHY): PHY cung cấp hai dịch vụ: dịch vụ liệu PHY dịch vụ quản lý PHY giao tiếp với PLME (thực thể quản lý lớp vật lý) Dịch vụ liệu PHY cho phép truyền nhận PPDU (đơn vị liệu giao thức PHY) qua kênh vô tuyến vật lý Các tính PHY kích hoạt hủy kích hoạt thu phát vơ tuyến, ED (Phát lượng máy thu), LQI, lựa chọn kênh, CCA (đánh giá kênh rõ ràng) truyền nhận gói tin qua mơi trường vật lý Khối vơ tuyến hoạt động băng tần không cấp phép sau đây, o 868: 868,6 MHz (Châu Âu) o 902: 928 MHz (Bắc Mỹ) o 2400: 2483,5 MHz (Toàn giới) Phép đo ED máy thu thiết kế để sử dụng lớp mạng phần thuật toán chọn kênh Đây ước tính cơng suất tín hiệu nhận băng thơng kênh IEEE 802.15.4 Khơng có nỗ lực thực để xác định giải mã tín hiệu kênh Thời gian ED phải khoảng thời gian ký hiệu (symbol) Khi nhận gói tin, PHY gửi độ dài PSDU, thân PSDU chất lượng liên kết báo PD-DATA Phép đo LQI đặc trưng độ mạnh tín hiệu và/hoặc chất lượng gói tin nhận Phép đo thực cách sử dụng ED máy thu, ước tính tín hiệu nhiễu kết hợp phương pháp Việc sử dụng kết LQI tùy thuộc vào mạng lớp ứng dụng CCA thực theo ba phương pháp sau o Năng lượng ngưỡng: CCA báo cáo môi trường bận phát lượng ngưỡng ED o Cảm nhận sóng mang nhất: CCA thơng báo môi trường truyền dẫn bận thăm tín hiệu có đặc tính điều chế trải tần IEEE 802.15.4 Tín hiệu ngưỡng ED o Cảm nhận sóng mang với lượng ngưỡng: CCA thông báo môi trường truyền dẫn bận phát tín hiệu có đặc tính điều chế trải tần IEEE 802.15.4 có lượng ngưỡng ED 35 c Phân lớp điều khiển truy cập môi trường (MAC): Phân lớp MAC cung cấp hai dịch vụ: dịch vụ liệu MAC dịch vụ quản lý MAC giao tiếp với MLME-SAP Dịch vụ liệu MAC cho phép truyền nhận đơn vị liệu giao thức MAC dịch vụ liệu PHY Các tính phân lớp MAC quản lý báo, truy cập kênh, quản lý GTS, xác thực khung, phân phối khung xác nhận thơng tin, liên kết hủy liên kết Ngồi ra, phân lớp MAC cung cấp thông tin liên quan để triển khai chế bảo mật phù hợp với ứng dụng CSMA-CA phân khe thời gian (slotted) sử dụng cấu trúc siêu khung sử dụng PAN Nếu báo không sử dụng PAN báo định vị mạng sử dụng tín hiệu báo, thuật tốn CSMA-CA khơng phân khe thời gian (unslotted) sử dụng o CSMA-CA phân khe: Các ranh giới thời gian chờ thiết bị PAN gán với ranh giới phân khe siêu khung điều phối PAN Mỗi thiết bị muốn truyền khung liệu CAP, định vị 11 ranh giới khoảng thời gian chờ o CSMA-CA không phân khe: Khoảng thời gian chờ thiết bị khơng cần phải đồng hóa với khoảng thời gian chờ thiết bị khác Cấu trúc khung: Siêu khung (Superframe): Chuẩn LR-WPAN cho phép sử dụng tùy chọn cấu trúc siêu khung Định dạng superframe điều phối xác định Siêu khung giới hạn báo mạng, gửi điều phối chia vào 16 khe thới gian có kích thước Khung báo truyền khe thời gian siêu khung Nếu điều phối không muốn sử dụng cấu trúc superframe, tắt truyền tín hiệu báo Các báo sử dụng để đồng hóa thiết bị kèm theo, để xác định PAN mô tả cấu trúc siêu khung Bất kỳ thiết bị muốn truyền thông CAP (chu kỳ tranh chấp truy cập) hai báo cạnh tranh với thiết bị khác chế CSMA-CA phân khe Tất giao dịch hồn thành vào thời điểm tín hiệu báo Siêu khung có phần hoạt động phần không hoạt 36 c động Trong phần không hoạt động, điều phối không tương tác với PAN chuyển sang chế độ lượng thấp Hình 2.7 Cấu trúc siêu khung Khung báo (Beacon frame): Hình 2.8 cho thấy cấu trúc khung báo, khởi nguồn từ phân lớp MAC Một điều phối truyền tín hiệu báo mạng hoạt động dựa thông tin báo (beacon) MSDU (đơn vị liệu dịch vụ MAC) chứa thông tin kỹ thuật siêu khung, thông tin kỹ thuật địa chờ xử lý, danh sách địa trường tải thông tin báo MSDU đặt trước với MHR (MAC header) MFR (MAC footer) MHR chứa trường điều khiển khung MAC, BSN (số chuỗi báo) trường thông tin địa MFR chứa FCS 16 bit (chuỗi kiểm tra khung) MHR, MSDU MFR tạo thành khung báo hiệu MAC MPDU sau chuyển tới PHY dạng tải gói báo hiệu PHY PSDU có tiền tố SHR (tiêu đề đồng hóa), chứa chuỗi mở đầu trường SFD (phân cách điểm bắt đầu khung) PHR chứa độ dài PSDU tính octet Chuỗi mở đầu giúp máy thu đồng hóa ký hiệu SHR, PHR PSDU tạo thành gói báo PHY Hình 2.8 Cấu trúc khung báo 37 c Khung liệu (Data frame): Tải liệu chuyển đến phân lớp MAC gọi MSDU MSDU có tiền tố MHR nối với MFR MHR chứa trường thông tin điều khiển khung, số chuỗi địa MFR bao gồm FCS 16 bit MHR, MSDU MFR tạo thành khung liệu MAC MPDU chuyển cho PHY dạng tải khung liệu PHY PSDU có tiền tố SHR, chứa chuỗi mở đầu trường SFD, PHR chứa độ dài PSDU tính octet Chuỗi mở đầu SFD liệu cho phép máy thu đạt đồng hóa ký hiệu SHR, PHR PSDU tạo thành gói liệu PHY Hình 2.9 Cấu trúc khung liệu Khung báo nhận thơng tin (Acknowlegement frame): Hình 2.10 cấu trúc khung báo nhận, khởi nguồn từ phân lớp MAC Khung xác nhận MAC xây dựng từ MHR MFR MHR chứa trường điều khiển khung MAC số chuỗi liệu MFR bao gồm FCS 16 bit MHR MFR tạo thành khung báo nhận MAC MPDU chuyển cho PHY làm tải khung xác nhận PHY PSDU có tiền tố SHR, chứa chuỗi mở đầu trường SFD, PHR chứa độ dài PSDU tính octet SHR, PHR PSDU tạo thành gói thơng báo nhận lớp PHY 38 c Hình 2.10 Cấu trúc khung báo nhận Khung điều khiển lớp MAC: Hình 2.11 cho thấy cấu trúc khung điều khiển MAC, khởi nguồn từ phân lớp MAC MSDU chứa trường thông tin loại điều khiển liệu điều khiển xác định, gọi điều khiển MSDU có tiền tố MHR nối với MFR MHR chứa điều khiển khung MAC, số chuỗi liệu trường thông tin địa MFR chứa FCS 16 bit MHR, MSDU MFR tạo thành khung điều khiển MAC MPDU sau chuyển tới PHY dạng tải khung điều khiển PHY PSDU có tiền tố SHR, chứa chuỗi mở đầu trường SFD, PHR chứa độ dài PSDU tính octet Chuỗi mở đầu cho phép máy thu đạt đồng hóa ký hiệu SHR, PHR PSDU tạo thành gói điều khiển PHY Hình 2.11 Cấu trúc khung điều khiển MAC 39 c  Mạng LoRA - Giới thiệu LoRA: Trải phổ LoRa điều chế cấp sáng chế phát triển Semtech (https://www.semtech.com/) dựa điều chế trải phổ chirp (CSS) Lora (viết tắt “Long-Range”) cho phép truyền dẫn khoảng cách xa với khả tiêu thụ công suất thấp, tốc độ liệu thấp truyền dẫn liệu an tồn Lora sử dụng với mạng công cộng, riêng tư kết hợp để đạt phạm vi lớn so với mạng di động Cơng nghệ LoRa dễ dàng tích hợp với mạng có cho phép ứng dụng Internet of Things (IoT) hoạt động pin với chi phí thấp Chúng ta tìm hiểu cách hoạt động Điều chế trải phổ LoRa Một tín hiệu vơ tuyến túy khơng mang thơng tin ngồi việc máy phát bật Tín hiệu phải sửa đổi theo cách để truyền tải thơng tin Có số cách thực Hai số phương pháp phổ biến điều chỉnh biên độ thay đổi tần số - Các ứng dụng LoRA: Lora thích hợp để xây dựng kênh liên lạc tầm xa với tốc độ liệu thấp Mạng cảm biến khơng dây LoRa sử dụng để xây dựng loạt ứng dụng Một số số chúng sau: • Chế biến nơng sản • Giám sát nhiễm khơng khí • Theo dõi tài sản • Theo dõi gia súc • Quản lý lượng tính ổn định • Phát hỏng hóc • Báo cháy • Quản lý đội tàu • Theo dõi hạm đội • An ninh ngơi nhà • Quản lý chất lượng khơng khí nhà 40 c • Quản lý nhiệt độ cơng nghiệp • Phát hiện diện chất lỏng • Định vị xe hàng hóa bị đánh cắp • Giám sát tủ lạnh y tế • Quản lý bãi đậu xe • Canh tác xác • Bảo trì dự đốn • Phát rị rỉ xạ • Chất lượng lơ hàng • Theo dõi tài sản nhà thơng minh • Tưới thơng minh • Hệ thống chiếu sáng thông minh • Bãi đậu xe thơng minh • Giám sát lưu lượng bể • Quản lý chất thải • Giám sát lưu lượng nước • Quản lý bảo vệ nguồn nước • Giám sát mức khí gas - Mạng diện rộng cơng suất thấp (LPWAN): Mạng LoRa coi mạng diện rộng cơng suất thấp (LPWAN) Các nút chạy pin tuổi thọ pin khoảng mười năm Các nút truyền liệu với số lượng nhỏ khoảng cách dài vài lần - Mạng LoRaWAN: Mạng diện rộng phạm vi rộng (LoRaWAN) giao thức truyền thông kiến trúc hệ thống cho mạng, lớp vật lý LoRa cho phép liên kết truyền thơng tầm xa LoRaWAN có khả ảnh hưởng đến vấn đề sau: • Tuổi thọ pin nút • Dung lượng mạng • Chất lượng dịch vụ • Bảo mật 41 c • Các ứng dụng mạng cung cấp LoRaWAN bao gồm nút cuối (thiết bị cuối), cổng (bộ tập trung), máy chủ mạng máy chủ ứng dụng (Hình 2.12) Trong mạng LoRaWAN, liệu truyền nút cuối thường nhận nhiều cổng Sau nhận liệu, cổng chuyển tiếp gói nhận tới máy chủ mạng thông qua mạng di động, Ethernet, Wi-Fi vệ tinh Phần mềm chạy cổng kết nối chịu trách nhiệm chuyển tiếp gói liệu đến máy chủ mạng Phần mềm biết đến trình chuyển tiếp gói tin Máy chủ mạng gửi nhận tin LoRaWAN đến từ thiết bị giao tiếp với máy chủ ứng dụng luồn lên (upstream) Máy chủ ứng dụng đích cho liệu ứng dụng thiết bị gửi dạng tải (payload) tin LoRaWAN Hình 2.12 Các thành phần mạng LoRaWAN - Phần cứng thiết bị: Semtech cung cấp nhiều loại chipset để xây dựng thiết bị đầu cuối hoạt động với dải tần số khác Bảng 2-1 cho thấy số chipset phổ biến sử dụng để xây dựng thiết bị đầu cuối với Arduino Raspberry Pi 42 c Bảng 2-1 Các chipset cho thiết bị cuối node cuối Một số mơ-đun thu phát có sẵn để xây dựng thiết bị cuối mà không cần hàn nặng thành phần điện tử bổ sung Hình 2.13 cho thấy đột phá thu phát LoRa dựa chipset SX1276/SX1278 Nó dễ dàng sử dụng với Arduino Raspberry Pi để xây dựng nút cuối cổng đơn kênh Hình 2.13 Bộ thu phát vơ tuyến Adafruit RFM96W LoRa, 433 MHz  Truyền thông Bluetooth Bluetooth hoạt động băng tần ISM không cấp phép dải tần 2,4 GHz sử dụng kỹ thuật trải phổ nhảy tần Một thiết bị Bluetooth điển hình có phạm vi truyền dẫn khoảng 10 mét mở rộng đến 100 mét Các kênh truyền 43 c thông hỗ trợ tổng băng thông MB/giây Một kết nối hỗ trợ tốc độ truyền liệu không đối xứng tối đa 721 KBPS tối đa cho ba kênh Trong Bluetooth, piconet tập hợp tối đa thiết bị nhảy tần với Mỗi piconet có thiết bị chính, thường thiết bị khởi tạo việc thành lập piconet tối đa thiết bị phụ Địa Bluetooth Master sử dụng để xác định trình tự nhảy tần Các thiết bị Slave sử dụng đồng hồ để đồng hóa đồng hồ chúng để nhảy đồng thời Khi thiết bị muốn thiết lập piconet, phải thực điều tra để khám phá thiết bị Bluetooth khác phạm vi Thủ tục truy vấn xác định theo cách đảm bảo hai thiết bị truy cập tần số vào thời điểm điều xảy ra, thơng tin cần thiết trao đổi thiết bị sử dụng thủ tục phân trang để thiết lập kết nối Hình 2.14 Minh họa piconet thiết bị cần truyền thơng, có hai lựa chọn Đầu tiên đưa nhiều thiết bị vào trạng thái công viên Bluetooth xác định ba chế độ lượng thấp sniff, hold and park Khi thiết bị chế độ park ngắt kết nối khỏi piconet, trì đồng hóa thời gian với Thiết bị chủ piconet định kỳ phát tín hiệu (cảnh báo) để mời thiết bị Slave tham gia lại Slave tham gia lại piconet có bảy Slave có piconet Nếu khơng, Master phải chế độ “park” slave hoạt động trước Tất hành động gây chậm trễ số ứng dụng, khơng chấp nhận, ví dụ: ứng dụng điều khiển trình yêu cầu phản hồi từ phòng điều khiển trung tâm 44 c 2.2.2 Phương thức kết với máy chủ sử dụng MQTT MQTT giao thức truyền thông theo kiểu cơng khai/đăng ký mà sử dụng TCP/IP sockets WebSockets MQTT qua WebSockets bảo mật SSL Thiết bị khách kết nối với thành phần trung gian MQTT cơng khai lên kênh đăng ký cập nhật từ kênh Mạng mà xây dựng bao gồm nút kết thúc LoRa (nút cảm biến), cổng LoRa máy chủ ThingBoard IoT Nút kết thúc LoRa định kỳ gửi liệu đến cổng LoRa Sau nhận được, cổng LoRa chuyển tiếp liệu đến máy chủ ThingBoard IoT giao thức MQTT 2.3 Phương pháp thu thập xử lý liệu 2.3.1 Chuẩn hóa liệu a) Căn chỉnh cảm biến Thu nhận liệu tiền xử lý liệu cần thiết hệ đo Các cảm biến chỉnh nơi sản xuất để đạt độ xác cao Tuy nhiên, cảm biến khơng hồn hảo, cần hiệu chỉnh hệ thống mà sử dụng Căn chỉnh phương pháp cải thiện hiệu cảm biến cách loại bỏ lỗi cấu trúc liệu đầu cảm biến Lỗi cảm biến phân làm loại lỗi tất định lỗi ngẫu nhiên Để xử lý lỗi tất định, tác giả sử dụng gia tốc trọng trường để chỉnh cảm biến, [8] Giả sử trục gia tốc cảm biến quay lên so với mặt đất, nhận giá trị +1g quay xuống phía mặt đất, nhận giá trị –1g (trong đó, g = 9,8 m/s2 giá trị gia tốc trọng trường) Căn chỉnh cảm biến thực cách quay cảm biến vị trí tĩnh theo Bảng 2.2 45 c Bảng 2.2 Căn chỉnh cảm biến Phương pháp quay cảm biến từ +1g đến -1g giúp ta thu giá trị 0g xác tin cậy Xét trường hợp trục Z, quay lên, cảm biến cho giá trị Z1 quay xuống giá trị Z2 Khi ta có: Z1 = α z + (β z + 1)g ; Z = α z − (β z + 1)g (1) đó, α z độ lệch theo trục Z, β z hệ số tỷ lệ theo trục Z Từ (1) có: αz = Z1 + Z Z − Z2 −1 ; βz = 2g (2) Với vị trí cảm biến, liệu thu nhận khoảng thời gian phút, với khoảng 200 mẫu liệu Z1, Z2 giá trị trung bình Theo phương trình (2), ta tính được: -3 −46,8 mg ; β z = αz = 9,9 mg Trong đó, mg = 10 g Tương tự tính được: α y = 9, mg −0,9 mg ; β y = = = α x 18,8 mg ; β x 9,8 mg 46 c Xác định giá trị 0g trục X: Hình 2.15 Chuẩn hóa giá trị trục X Xác định giá trị 0g trục Y: Hình 2.16 Chuẩn hóa giá trị trục Y 47 c Xác định giá trị 0g trục Z: Hình 2.17 Chuẩn hóa giá trị trục Z b) Chuẩn hóa liệu Để chuẩn hóa giá trị đo từ giá trị thô, cần quan tâm đến hai vấn đề là: số bit sử dụng để biểu diễn giá trị gốc dải đo liệu gia tốc Module MPU6050 thiết lập để giá trị 16 bit, có dải đo ±2, 4, 8, 16g Trong nghiên cứu luận văn, tác giả sử dụng dải ±8g, liệu thơ tính theo phương trình (3): 16 −12 −12 Xg = X × , Yg = Y × , Zg = Z × 2−12 G = = ( measurement_value ) × 16 ( measurement_value ) × 2−12 (3) Trong đó, measurement_value giá trị đo gia tốc theo trục X, Y Z; X g , Yg , Z g giá trị thô (đầu cảm biến) Như vậy, từ giá trị thô thu cảm biến cung cấp, xác định giá trị gia tốc cần đo cách xác Nhận biết trạng thái bị thơng qua xử lý liệu từ cảm biến gia tốc trục, gắn cổ bị Việc chuẩn hóa liệu nhóm nghiên cứu [8] thực theo giây Trong giây, có từ đến 12 giá trị cảm biến gia tốc ghi nhận, giá trị sử dụng là trị trung bình giây Việc thu thập liệu thông qua hệ thống không dây smart-phone (máy tính) kết hợp với liệu quan sát thơng qua 48 c video ghi hình đồng với Thông qua việc quan sát video, hành vi bò ghi lại để làm liệu chuẩn Hình 2.18 liệu ba trục thu tương ứng với hành vi thể bị [8]: Hình 2.18 Dữ liệu gia trốc theo ba trục X, Y, Z tương ứng với hành vi bị 2.3.2 Thuật tốn phân loại hành vi thể bò Nghiên cứu tham khảo [8] đề xuất sử dụng thuật toán định để phân loại hành vi: đi, đứng, nằm ăn bò Lưu đồ thuật tốn trình bày Hình 2.19 Để xác định thuộc tính cho thuật tốn định, luận văn này, tác giả sử dụng tham số để xác định mức độ tiêu hao lượng bò, véc-tơ tổng hợp gia tốc chuyển động toàn thân (VeDBA: Vectorial Dynamic Body Acceleration): VeDBA = Ax2 + Ay2 + Az2 , (4) đó, Ax , Ay , Az tương ứng giá trị gia tốc theo trục X, Y Z 49 c Hình 2.19 Thuật toán Cây định cho phân loại hành vi bị Ngồi ra, tham số giá trị thành phần gia tốc tĩnh theo trục Y (SCA-Y: Static Component of the Acceleration in the Y-axis) sử dụng để xác định thay đổi gia tốc trọng trường theo phương Y  SCAY : g y = g ∗ cos(180 − β ) , (5) β góc thể tương đối trục Y với phương ngang Để phân loại liệu, cần tính tốn tham số đặc trưng VeDBA SCAY, để sử dụng chúng so sánh với hai giá trị ngưỡng định Hai thống số tính tốn sử dụng suốt thời gian cửa số chọn o Thuật toán thực theo bước sau: - Thu thập liệu gia tốc theo trục: X, Y, Z - Tính số ngưỡng A cho giá trị VeDBA - Xét VeDBA ≥ A => “Hoạt động mức cao” ngược lại “Hoạt động mức thấp” - Khi bò nằm hay đứng thay đổi giá trị gia tốc trục Y Vì vậy, từ liệu chuẩn Y ta tính số ngưỡng B1 B2 cho SCAY Nếu 50 c SCAY ≤ B1 hành vi bị “nằm” Nếu SCAY ≥ B2 hành vi bị “đứng” Để tính VeDBA, cần tính DBA Trong đó, DBA thể lượng tiêu hao gia súc theo chiều Giá trị DBA tính sau: DBA = A= t i ,t Ai∗,t − µi ,t , (6) đó, i = x, y, z thể trục gia tốc; Ai,t giá trị gia tốc tĩnh; Ai∗,t liệu gia tốc động; µi ,t giá trị trung bình liệu gia tốc µi ,t = t + Win_size ∗ ∑ t − Win_size Ai ,t Win_size (7) Ở sử dụng mơ hình cửa sổ trượt để tính tốn Như vậy, phương trình (4) viết lại sau: VeDBA = A norm ,t = Ax2,t + Ay2,t + Az2,t (8) Trong luận văn này, tác giả sử dụng hai đặc trưng µ y,t A norm ,t để phân loại hành vi cá thể bò o Hiệu hệ thống: Để đánh giá hiệu (phẩm chất) hệ thống sử dụng thuật toán phân loại hành vi bò, luận văn này, sử dụng hai tham số, độ nhạy độ xác thuật toán Độ nhạy (Sensitivity): Sen = TP , TP+FN Độ xác (Precision): Pre = TP , TP+FP Độ đặc hiệu (Specificity): Pre = TN TN+FP TP: Dương tính thật (True Positive), trường hợp mà trạng thái thực tế quan sát phân loại theo thuật tốn FP: Dương tính giả (False Positive), trường hợp mà trạng thái phân loại thuật tốn khơng quan sát thực tế FN: Âm tính giả (False Negative), trường hợp mà trạng thái 51 c quan sát thực tế khơng phân loại theo thuật tốn TN: Âm tính thật (True Negative), trường hợp mà trạng thái khơng phân loại theo thuật tốn khơng quan sát thất thực tế o Xác định ngưỡng tối ưu: Với thuật tốn phân loại hành vi bị đề xuất trên, cần xác định ngưỡng A, B1 B2 Trong đó, ngưỡng A dùng để phân loại trạng thái hoạt động cao (“ăn” “đi lại”) trạng thái hoạt động thấp (“đứng” “nằm”) thông qua VeDBA Ngưỡng B1 dùng để phân loại trạng thái “nằm” B2 sử dụng để phân loại trạng thái “đứng” thông qua SCAY hay µ y,t Hiệu hệ thống bị ảnh hưởng nhiều lựa chọn giá trị ngưỡng Để tìm giá trị ngưỡng tối ưu, sử dụng đường cong đặc trưng hoạt động (ROC), biểu diễn TPR (còn gọi độ nhạy) tương ứng với FPR (tỷ lệ báo động giả) biến đổi giá trị ngưỡng, với TPR = TP FP , FPR = TP+FN FP+TN Đường cong ROC sử dụng để lựa chọn A, B1, B2 Hình 2.20 Hình 2.20 Đường cong ROC để nhận ngưỡng A, B1, B2 Trên đường cong ROC, giá trị ngưỡng tốt giá trị tạo cặp TPR FPR nằm góc trái Cửa sổ bên trái Hình 2.20 biểu diễn đường cong ROC ta biến đổi giá trị ngưỡng A khoảng -100mg đến 900mg Giá trị ngưỡng tốt lựa chọn điểm góc bên trái với giá trị 52 c A = 48mg Cửa sổ bên phải Hình 2.20 biểu diễn giá trị TPR, FPR cho trạng thái “nằm” “đứng” thay đổi ngưỡng B1, B2 khoảng -100mg đến 1000mg Kết thu là: B1 = −133mg , B2 = −108mg 53 c CHƯƠNG THỰC THI HỆ THỐNG GIÁM SÁT CÁ THỂ BÒ Đặt vấn đề: Việt Nam nước nơng nghiệp có khí hậu nhiệt đới gió mùa nên ngành chăn nuôi gia súc phát triển đặc biệt chăn ni bị Ngành chăn ni gia súc nước ta có tiềm phát triển lớn nhu cầu thịt sữa người dân ngày tăng, điều kiện tự nhiên, phong tục, tập quán có lợi cho phát triển chăn ni bị Gia súc nuôi tất vùng Việt Nam Để phát triển ngành chăn nuôi gia súc, trở thành ngành chăn nuôi lớn, cần áp dụng kỹ thuật đại, giải số khó khăn việc quản lý gia súc trở nên dễ dàng nhiều Chương tập trung vào việc xây dựng hệ thống hỗ trợ giám sát hành vi cá thể bị, thơng qua giúp người chăn ni (người quản lý) giám sát hoạt động vật nuôi cách dễ dàng tiện lợi Hệ thống phát triển dựa cảm biến gia tốc góc trục (cảm biến MPU-6050), giúp xác định trạng thái xác Hệ thống thiết kế để đặt cổ bò liệu nhận từ cảm biến giúp cho việc xử lý phân loại hành đứng nằm cá thể bò 3.1 Giải pháp thực thi hệ thống Để giám sát hành vi cá thể bò, bước phải phân loại đặc trưng hành vi thể bò Các ngưỡng trạng thái sau sử dụng để thiết lập hệ thống giám sát từ xa Mỗi có liệu thu thập theo thời gian thực gửi lên hệ thống, liệu hệ thống xử lý để so sánh với ngưỡng thiết lập, đưa định hành vi cá thể bị Q trình gắn nhán phân loại hành vi bò thực theo sơ đồ Hình 3.1 Hình 3.1 Sơ đồ khối hệ thống thu thập liệu phân loại hành vi cá thể bị 54 c Quan sát Hình 3.1, hệ thống bao gồm hai phần: phần để thu thập liệu gia tốc ba trục X, Y Z, đo từ cảm biến MPU6050 phần thứ hai để ghi lại hoạt động bò máy ảnh Để đo hoạt động gia súc, giao diện vi điều khiển PIC18F4520 với cảm biến MPU6050 sử dụng để lấy liệu gia tốc kế gửi liệu đến thiết bị di động thông qua module Bluetooth Đối với hệ thống giám sát thời gian thực hành vi cá thể bò, luận văn sử dụng giải pháp kết kết nối internet thông qua mạng di động 2.5G/3G/4G Trong node cảm biến thân bò thiết kế để gửi liệu đến trạm Sink/Gateway thông qua giao thức truyền thông LoRAR, thể Hình 3.2 LoRA G /5 G /4 G /3 5G Sink node/ Gateway Computer Station BTS/eNodeB Hình 3.2 Mơ hình truyền liệu giám sát cá thể bị Mơ hình mạng thiết kế dựa topo mạng hình sao, gateway nhận liệu từ nút (node) mạng gửi đến webserver thông qua mạng di động 2G/3G Mơ hình có số ưu điểm dễ thiết lập, dễ mở rộng số node mạng, loại bỏ node mà khơng ảnh hưởng đến node cịn lại Mơ hình thực nghiệm với ba node để dễ dàng tiến hành đo đạc Trong triển khai thực tế, số lượng node mạng phụ thuộc vào số lượng bò Sơ đồ khối node mạng cảm biến: Với mơ hình mạng cảm biến quan tâm, có hai node chính: node có chức cảm biến (sensor node) node thực chức chuyển đổi giao tiếp mạng (gateway node) Sơ đồ khối loại node đề xuất Hình 3.3 55 c Hình 3.4 Để tăng khoảng cách truyền dẫn từ node cảm biến, giao thức mạng LoRA sử dụng Module Zigbee/ LoRA/Bluetooth Vi điều khiển Cảm biến Khối nguồn Hình 3.3 Sơ đồ khối thiết bị gắn cổ bò Module SIM Module Zigbee/ LoRA/Bluetooth Vi điều khiển Khối nguồn Hình 3.4 Sơ đồ khối thiết bị gateway node Hệ thống máy chủ đám mây (Cloud server): Để xử lý liệu đám mây, luận văn này, tác giả sử dụng tảng hỗ trợ IoT mã nguồn mở Thingsboard (https://thingsboard.io/) Đây tảng IoT cho phép thu nhận liệu, xử lý, hiển thị quản lý thiết bị 56 c Hệ thống cho phép kết nối thiết bị thông qua giao thức IoT theo tiêu chuẩn công nghiệp - MQTT, CoAP HTTP, hỗ trợ triển khai tảng đám mây chỗ ThingsBoard kết hợp khả mở rộng, khả chịu lỗi hiệu suất để người dùng khơng liệu 3.2 Thiết bị phần cứng 3.2.1 Lựa chọn thiết bị  Thu thập liệu phục vụ phân loại đặc trưng: Hoạt động thu thập liệu phục vụ phân loại đặc trưng hành vi cá thể bò thể Hình 3.5 Hình 3.5 Minh họa hoạt động thu thập liệu để gắn nhãn hành vi thể bò Phần cứng để cấu thành node thu thập liệu bao gồm thành phần cảm biến, vi điều khiển module truyền thông vô tuyến - Cảm biến (sensor): Do phát triển mạnh mẽ công nghệ MEMS (Hệ thống vi điện tử), cảm biến dựa MEMS tìm thấy loại ứng dụng khác Cảm biến IMU6050 sử dụng để gắn vào cổ bò để cảm nhận dịch chuyển theo trục X, Y Z Cảm biến gắn vào chân bò số nghiên cứu trước Có thể thấy hai vị trí nhạy cảm với di chuyển toàn thân bò IMU6050 bao gồm quay hồi chuyển trục cảm biến gia tốc chiều MPU-6050 Bên cạnh đó, MPU-6050 57 c cịn có đơn vị xử lý tín hiệu cho cảm biến thu thập thực tính tốn cần thiết giúp tăng tốc phần cứng Do đó, giúp giảm bớt đáng kể phần xử lý tính tốn vi điều khiển, cải thiện tốc độ xử lý cho phản hồi nhanh Đây điểm khác biệt đáng kể MPU-6050 so với cảm biến gia tốc gyro khác Hình 3.6 Module MPU-6050 Cảm biến MPU-6050 sử dụng chuyển đổi ADC 16 bit kết chi tiết góc quay, tọa độ, … giúp tăng độ xác đáng kể so với cảm biến gia tốc khác, xử lý với 10 bit Phạm vi làm việc cảm biến gia tốc chọn khoảng ± 2, 4, 16g (1g = 9,8 m / s2) Trong thực nghiệm, dải ± 4g sử dụng để phù hợp với di chuyển tồn thân bị - Vi điều khiển: Có thể sử dụng số loại vị điều khiển để thực tiền xử lý liệu đưa đến từ module cảm biến Chẳng hạn vi điều khiển PIC 18F4520 hãng Microchip INC, vi điều khiển Atmega328 số loại vi điều khiển khác Trong thực nghiệm, tác giả sử dụng vi điều khiển PIC18F4520 Đây đơn vị xử lý mạnh để xây dựng dự án điện tử mong muốn Nó CPU kiểu RISC nhỏ, mỏng hiệu cao Nó kết hợp loạt tính giảm đáng kể mức tiêu thụ lượng trình hoạt động như: chế độ chạy xen kẽ, nhiều chế độ không tải, mức tiêu thụ thấp mô-đun chính, độ bền nhớ, chuyển đổi A/D 10-13 bit Đối với PIC18F4520, có nhớ chương trình 32 Kbyte Flash, giao tiếp địa cải tiến USART, 13 kênh A/D, cổng I/O cổng slave song song Hình 3.7 minh họa sơ đồ chân mạch tích hợp PIC18F4520 58 c (a) (b) Hình 3.7: (a) Sơ đồ chân PIC18F4520, (b) IC PIC18F4520 - Module truyền thông: Đối với công đoạn thu thập liệu cho mục đích phân loại đặc trưng hành vi “Đứng” “Nằm” cá thể bỏ, tác giả sử dụng module thu phát Bluetooth để thực truyền liệu từ node cảm biến cổ bò đến điện thoại smart phone Trên điện thoại cài đặt phần mềm để giao tiếp với node cảm biến, cho phép nhận liệu lưu dạng file.txt máy điện thoại smart phone  Thiết bị giám sát hành vi bò theo thời gian thực Node cảm biến sử dụng phận cấu thành gồm: Module Arduino nano, cảm biến MPU6050 module thu phát LoRA E32 100 mW: - Module Thu Phát RF Lora SX1278 433Mhz UART 3Km (E32433T20DT) sử dụng chip SX1278 nhà sản xuất SEMTECH chuẩn giao tiếp LORA (LoRa spread spectrum), chuẩn LORA mang đến hai yếu tố quan trọng tiết kiệm lượng khoảng cách phát xa Ngồi cịn có khả cấu hình để tạo thành mạng nên phát triển sử dụng nhiều nghiên cứu IoT 59 c Hình 3.8 Module thu phát LoRA - Nano Arduino Module: Hình 3.9 Minh hoạ Kit Arduino nano Thông số kỹ thuật thiết bị này: - Vi điều khiển: ATmega328 - Điện áp hoạt động 5V - Điện áp vào 7-12V - Ngõ I/O: 14 - Ngõ vào ADC: - Dòng điện mõi chân: 40 mA - Dòng điện cho chân 3.3V: 50 mA - Bộ nhớ flash: 32 KB (ATmega328), 0.5 KB dùng bootloader - SRAM: KB (ATmega328) - EEPROM: KB (ATmega328) - Tốc độ thạch anh: 16 MHz 60 c 3.2.2 Thuật toán đọc truyền liệu Giá trị gia tốc bò đo gửi qua mạng thuật tốn Hình 3.10 Để bắt đầu mạng, cần phải thiết lập vài tham số cần thiết, sử dụng sau Một vài tham số quan trọng cần cấu hình như: loại node, địa MAC, địa mạng kênh Sau node thiết lập sẵn sàng, liệu từ cảm biến thêm vào khung liệu sau truyền tới gateway Dữ liệu từ gateway tiếp tục chuyển lên máy chủ webserver, thông qua mạng di động, để xử lý phân loại trạng thái hoạt động bị thực lập trình nhúng PIC18F4520 thuật toán phân lớp (classifying algorithm will) để xác định trạng thái bò theo thời gian thực: đứng, nằm, ăn lại Hình 3.10 Đọc truyền liệu 3.3 Thử nghiệm với thuật tốn phân loại hành vi cá thể bị Trong bước thực này, thiết bị cảm biến gắn cổ bò nhằm thu thập liệu gia tốc theo trục X, Y Z Để kiểm tra thuật toán, liệu từ cảm biến ghi lại lưu dạng file để phân tích thơng qua phần mềm Matlab Hình 3.11 minh họa vị trí node cảm biến treo cổ bò Thiết bị gọn, nhẹ phù hợp với cổ bị Hình 3.12 thiết bị cảm biến Các mẫu liệu gia tốc thu nhận từ thiết bị, liên quan đến hoạt động đứng nằm Hình 3.13 61 c Hình 3.11 Vị trí node cảm biến cổ bị Hình 3.12 Hình ảnh thiết bị cảm biến thực tế Hình 3.13 Các mẫu liệu gia tốc thu nhận cho hai trạng thái 62 c Từ Hình 3.13, thấy bị trạng thái đứng nằm, giá trị gia tốc trục có thay đổi nhỏ, hai hành vi tạo độ di chuyển nhỏ Hình 3.14 trình bày mẫu gia tốc x, y, z thu từ thí nghiệm bao gồm hoạt động đứng, nằm, cho ăn Chúng ta thấy bị đứng nằm, tín hiệu trục thay đổi chút hai hành vi thể chuyển động nhỏ Nếu bò cho ăn bộ, chuyển động lớn Cụ thể, đầu bò liên tục lắc qua trái, phải Như vậy, quan sát rõ ràng thay đổi gia tốc Cũng có khác biệt lớn thành phần trục Y nằm đứng, bú Hình 3.14 Dữ liệu đo thực nghiệm gia tốc trục X, Y, Z cho bốn trạng thái Hình 3.15 cho thấy hai đặc trưng tương ứng với liệu gia tốc Hình 3.14 Chúng ta thấy giá trị trạng thái đứng nằm nhỏ hoạt động cho ăn lại Các giá trị bú lại khác rõ ràng, giá trị bú lớn mg nhỏ mg Do đó, phân loại hành vi xác bị cách chọn giá trị ngưỡng tối ưu Ba ngưỡng A, B1 B2 xác định hiệu suất phân loại Như vậy, cần tìm giá trị tối ưu cho ngưỡng Trong luận văn, đường cong ROC sử dụng để chọn A, B1 B2 Giá trị ngưỡng tối ưu giá trị tạo 63 c cặp giá trị TPR FPR gần với góc bên trái đại diện cho giá trị phân tách hồn hảo giá trị tích cực giá trị phủ định Các điểm vuông chọn để xác định A, B1 B2 Tác giả nhận thấy ngưỡng A, B1, B2 48mg, 133mg, -108mg Hình 3.15 Các giá trị VeDBA, SCAY tướng ứng với bốn hoạt động Như vậy, tác giả thực thành cơng thiết bị phân loại bốn hoạt động quan trọng bò (đứng, nằm, cho ăn đi) Thiết bị hoạt động theo thời gian thực sử dụng thuật toán định đơn giản hiệu 3.4 Thực thi hệ thống giám sát từ xa theo thời gian thực Trong phần thực nghiệm này, luận văn tập trung vào việc chế tạo module thiết bị cảm biến theo thiết kế phần trên, sau thực kết nối thiết bị tới máy chủ đám mây, sử dụng tảng Thingsboard 3.4.1 Thiết kế giao diện thiết lập cấu hình hệ thống Giao diện hệ thống giám sát minh họa Hình 3.16 Trong đó, cửa sổ nhỏ phía bên trái hiển thị vị trí trang trại giám sát đồ Cửa sổ nhỏ phía bên phải cho biết địa cụ thể trang trại bò giám sát Cửa sổ phía để thể trạng thái cảnh báo liên quan đến cá thể bỏ, ví dụ bị bị ốm, yếu, 64 c Thông qua tảng Thingboard, tác giả tiến hành lập trình cài đặt thuật toán để thực cảnh báo dựa liệu thu thập mạng cảm biến Lưu đồ ràng buộc liệu Hình 3.17 Để biết thông tin chi tiết liệu liên quan đến hoạt động thể bò, lựa trọn trang trại cụ thể danh sách Khi đó, cửa số chi tiết hiển thị thơng số liên quan, Hình 3.18 Các giá trị liệu thu thập từ hệ thống cảm biến để gửi lên máy chủ đám mây bao gồm: nhiệt độ (thân nhiệt) bò, liệu gia tốc theo trục X, Y, Z Hình 3.16 Giao diện hệ thống giám sát từ xa Hình 3.17 Lưu đồ ràng buộc liệu 65 c Hình 3.18 Cửa sổ giám sát thông số liên quan đến hoạt động thể bò 3.4.2 Truyền liệu giám sát Để thực thi hệ thống, luận văn tập trung vào thiết kế phần cứng node cảm biến để phục vụ thu thập liệu truyền lên máy chủ đám mây Mơ hình hệ thống Hình 3.19 Thiết bị cảm biến treo cổ bị có chức thu thập thông số liên quan đồng thời truyền tới thiết bị gateway thông qua giao thức LoRA Tại thiết bị gateway, liệu tổng hợp chuyển tiếp lên máy chủ đám mây thông qua mạng internet di động Hình 3.19 Hệ thống thử nghiệm truyền liệu giám sát hoạt động cá thể bị 66 c 3.5 Đánh giá tính khả thi hệ thống Hiệu suất hệ thống hệ thống thiết kế thể Bảng 3.1 Đối với hiệu suất tổng thể tương ứng với tập liệu khảo sát, độ nhạy, độ xác độ đặc hiệu 99%, 91,02% 75,08% Lưu ý rằng, thỏa hiệp yếu tố cách điều chỉnh ba ngưỡng (A, B1 B2) Bằng cách sử dụng thuật toán định, hệ thống cho phép phân loại hoạt động khác bò [9] Bảng 3.1 Đánh giá phẩm chất hệ thống phân loại hoạt động cá thể bị 67 c KẾT LUẬN Luận văn hồn thành nội dung: - Nghiên cứu tổng quan đề xuất áp dụng giải pháp áp dụng thuật toán xử lý liệu để phân loại hành vi bò - Ngoài ra, luận văn tiến hành thực thiết kế mạch điện tử phần cứng để tạo node mạng cảm phục vụ thu thập số liệu gia tốc chuyển động toàn thân cá thể bị - Xây dựng thành cơng hệ thống mạng cảm biến sử dụng giao thức LoRA, phục vụ cho hoạt động thu thập truyền liệu thời gian thực - Khai thác tảng đám mây hỗ trợ IoT để xây dựng thành công hệ thống giám sát từ xa thông số liên quan đến hoạt động cá thể bò Hướng phát triển mở rộng tham số giám sát bò Nhiều hành vi hoạt động khác cá thể bò quan tâm Đồng thời tối ưu mạng cảm biến để tiết kiệm chi phí tiêu thụ lượng tăng khoảng cách truyền thông node cảm biến 68 c PHỤ LỤC Chương trình Matlab phân tính tốn VeDBA SCAY: clear;close all;clc; d = xlsread('Data full behaviors.xlsx'); x = d(:,4); y = d(:,5); z = d(:,6); windowSize = 2; f = ones(1, windowSize)/windowSize; ux = filter(f,1,x); uy = filter(f,1,y); uz = filter(f,1,z); for i=1:size(x,1) DBAx(i) = abs(x(i)-ux(i)); DBAy(i) = abs(y(i)-uy(i)); DBAz(i) = abs(z(i)-uz(i)); ODBA(i) = abs(DBAx(i))+abs(DBAy(i))+abs(DBAz(i)); VeDBA(i) = sqrt(DBAx(i)^2+DBAy(i)^2+DBAz(i)^2); SCAY = uy; end figure; plot(x,'r'); hold on; plot(y, 'blue'); hold on; plot(z,'black'); hold on; legend('x','y','z');hold on; xlabel('sample');hold on; ylabel('accelerometer data(mg)');hold on; ylim([-1500 1500]); figure; xlabel('sample');hold on; ylabel('VeDBA,SCAY value(mg)');hold on; plot(VeDBA);hold on; plot(SCAY,'red');hold on; legend('VeDBA','SCAY'); 69 c TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Simone Cirani (2019), Internet of Things, Architectures, Protocols and Standards, John Wiley & Sons Ltd [2] Jong-Moon Chung, IoT & Mobile Communication Networks Part 1, https://pt.coursera.org/lecture/iot-wireless-cloud-computing/3-5-iot-mo -1-opipb (ngày truy cập 16/06/2020) [3] Sami TABBANE (2018), Training on Planning Internet of Things (IoTs) Networks, ITU, MCIT [4] Philippe Reininger (2016), 3GPP Standards for the Internet-of-Things, Smart Summit Singapore [5] http://international.viettel.vn/customer/news/detail/viettel-tuyen-bo-daphat-song-1-000-tram-nb-iot-phu-kin-100-dia-ban-tp-ho-chi-minh (ngày 16/09/2019 Truy cập 16/06/2020) [6] Nguyen Viet Anh (2020), NB-IoT deployment in Vietnam, Viettel Group [7] Zigbee network protocols and applications, Chonggang Wang • Tao Jiang • Qian Zhang, Taylor & Francis Group, 2014 [8] Phùng Phi Cơng Khanh, Hồng Quang Trung, Nguyễn Tiến Anh, Trần Đức Tân, Một số phương pháp thu nhận tiền xử lý liệu cảm biến gia tốc ba trục, phục vụ phân loại hành vi bị, Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, 08/2018 [9] Phung Cong Phi Khanh et al, Classification of cow’s behaviors based on 3-DoF accelerations from cow’s movement, Int J Elec & Comp Eng, Vol 9, No 3, June 2019, pp 1644 – 1662 70 c ... CẢM ƠN Trong trình nghiên cứu đề tài luận văn ? ?Nghiên cứu ứng dụng IoT thông qua mạng di động hỗ trợ giám sát hoạt động gia súc? ??, học viên gặp phải nhiều khó khăn, song nhờ quan tâm giúp đỡ cán... dài 1.3 Nền tảng hỗ trợ dịch vụ IoT mạng thông tin di động 1.3.1 Các mạng di động có khả hỗ trợ IoT IoT công nghệ truyền thông di động hợp với đặc biệt công nghệ truyền thông di động tương lai... điện thông minh .12 1.2.4 Ứng dụng IoT công nghiệp .13 1.2.5 Nông trại thông minh (Smart Farm) 15 1.3 Nền tảng hỗ trợ dịch vụ IoT mạng thông tin di động 17 1.3.1 Các mạng di