(Luận văn) cải thiện hiệu năng mạng cảm biến không dây qua kỹ thuật phân cụm

KIỀU QUÝ - TRONG MẠNG NGANG HÀNG lua HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG v CẢI THIỆN HIỆU NĂNG an MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY QUA KỸ THUẬT PHÂN CỤM n KIỀU QUÝ p ie gh tn to nl w d oa CẢI THIỆN HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY QUA KỸ THUẬT PHÂN CỤM nf va an lu oi lm ul LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) z at nh z m co l gm @ an Lu n va Hà Nội, 2020 ac th si HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG lu an KIỀU Q n va ie gh tn to p CẢI THIỆN HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY QUA KỸ THUẬT PHÂN CỤM d oa nl w lu va an CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG : 8.52.02.08 oi lm ul nf MÃ SỐ z at nh LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT z (Theo định hướng ứng dụng) gm @ m co l NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS HOÀNG TRỌNG MINH an Lu HÀ NỘI – 2020 n va ac th si i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn kết nghiên cứu riêng tơi Việc sử dụng kết quả, trích dẫn tài liệu tham khảo tạp chí, trang web tham khảo đảm bảo theo quy định Các nội dung trích dẫn tham khảo tài liệu, sách báo, thông tin đăng tải tác phẩm, tạp chí trang web theo danh mục tài liệu tham khảo luận văn Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm cho lời cam đoan lu an va n Tác giả luận văn p ie gh tn to nl w d oa Kiều Quý oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si ii LỜI CẢM ƠN Đầu tiên xin trân trọng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến quý thầy trường Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng thời gian qua dìu dắt tận tình truyền đạt cho em kiến thức, kinh nghiệm vơ q báu mà em có kết ngày hơm Xin trân trọng cảm ơn TS Hồng Trọng Minh, người hướng dẫn khoa học luận văn, hướng dẫn tận tình giúp đỡ mặt để hoàn thành luận văn lu Xin trân trọng cảm ơn quý thầy cô Khoa đào tạo sau đại học hướng dẫn giúp an đỡ em trình thực luận văn va n Cuối biết ơn tới gia đình, bạn bè người thân động viên, giúp đỡ Xin trân trọng cảm ơn! p ie gh tn to tác giả suốt trình học tập thực luận văn w Hà Nội, tháng năm 2020 d oa nl Học viên thực ul nf va an lu oi lm Kiều Quý z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si iii Mục lục LỜI CAM ĐOAN .i LỜI CẢM ƠN ii DANH MỤC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU vi THUẬT NGỮ VIẾT TẮT .vi BẢNG KÍ HIỆU viii lu CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾNKHÔNG DÂY .4 an n va 1.1 Giới thiệu chung mạng cảm biến không dây tn to 1.2 Các giao thức truyền dẫn định tuyến mạng WSN .5 1.2.2 Giao thức định tuyến liệu trung tâm p ie gh 1.2.1 Giao thức định tuyến nút trung tâm w 1.3 Một số ứng dụng điển hình .7 oa nl 1.3.1 Trong quân d 1.3.2 Trong điều trị y học lu va an Trong gia đình ul nf Trong công nghiệp nông nghiệp oi lm Ứng dụng WSN điện lưới thông minh Ứng dụng WSN giao thông thông minh 10 z at nh 1.4 Các vấn đề liên quan đến hiệu lượng .10 z 1.5 Kết luận chương 13 @ l gm CHƯƠNG 2: CÁC GIẢI PHÁP PHÂN CỤM TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 14 m co 2.1 Giới thiệu chung kỹ thuật phân cụm 14 an Lu 2.1.1 Các đặc trưng kiến trúc cụm 14 2.1.1 Các đặc tính hiệu cụm 15 n va ac th si iv 2.2 Các giao thức định tuyến hiệu lượng .17 2.2.1 Giao thức LEACH 17 2.2.2Giao thức PEGASIS 17 2.2.3 Giao thức TEEN .19 2.2.4Giao thức mạng lai ghép APTEEN 20 2.2.5 Giao thức EEHC .21 2.3 Tiếp cận gần toán phân cụm 22 lu 2.3.1 Sử dụng logic mờ 22 an 2.3.2 Sử dụng thuật toán di truyền 23 va n 2.3.3 Sử dụng mạng neural 24 to 2.4 Một số giải pháp phân cụm dựa tiếp cận gần 25 p ie gh tn 2.1.4 Tối ưu bầy đàn 24 2.4.1 Phân cụmLEACH-GA 25 oa nl w 2.4.2 Thuật toán phân cụm EAUCF 27 2.4.3 Thuật toán phân cụmSOM 29 d an lu 2.5 Kết luận chương 31 oi lm ul nf va CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP PHÂN CỤM CẢI THIỆN HIỆU NĂNG WSN DỰA TRÊN LOGIC MỜ 32 3.1 Tóm lược hoạt động bầu chủ cụm LEACH 32 z at nh 3.2 Các vấn đề logic mờ 34 3.2.1 Một số khái niệm 34 z 3.2.2Tính chất tập mờ .37 @ l gm 3.2.3 Lý luận tập mờ 37 3.2.4 Sơ đồ tổng quan hệ thống suy luận mờ 40 m co 3.3 Ứng dụng hệ thống suy luận mờ phân cụm 41 an Lu 3.3.1 Các giả thiết kiến trúc mạng WSN .41 n va 3.3.2 Suy luậnkhả nút lựa chọn vào tập nút chủ cụm .43 ac th si v 3.3.3 Suy luận khả lựa chọn làm chủ cụm miền cục 45 3.3.4 Thiết lập tuyến kết nối CH 49 3.3.5 Kết đánh giá hiệu .50 3.4 Kết luận chương 53 TÀI LIỆU THAM KHẢO 56 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si vi DANH MỤC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU Hình 1.1: Các loại giao thức định tuyến Hình 1.2: Một mơ hình giám sát lưới điện mạng cảm biến 10 Hình 2.1: Phân loại đặc tính kiến trúc cụm 14 Hình 2.1: Các đặc tính hiệu cụm 16 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si vi THUẬT NGỮ VIẾT TẮT lu an ADC Analog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự - số BS Basic Station Trạm gốc CC Communication Giao tiếp CH Cluster Head Nút chủ DAC Digital to Analog Converter Bộ chuyển đổi số - tương tự DP Data Processing Xử lý liệu n va Energy-Aware Unequal Clustering Thuật tốn phân cụm khơng đồng EAUCF tn to with Fuzzy Energy-aware routing algorithm p FCD ie gh ERA nhận biết lượng nhờ Fuzzy lượng Dữ liệu xe di động Khả chịu lỗi GPS Global Positioning System Định vị toàn cầu IAT Inter Arrival Time Thời gian liên tiếp gói tin ID Identification IoT Internet of Things, d oa lu Mã định danh va an adaptive clustering oi lm hierarchy ul Low-energy Internet vạn vật nf LEACH Fault to Lerance nl w FT Floating Car Data Thuật toán định tuyến nhận biết Phân cấp cụm thích ứng lượng Location Finding System Hệ thống tìm vị trị MAC Mandatory access control MB Mobilizer MH Multihop Đa chặng NT Network Topology Cấu hình mạng PC Power Consumption Tiêu thụ lượng PG Power Generator Bộ phát nguồn PHY Physical Layer Lớp vật lý PU Power Unit Bộ nguồn z at nh LFS Điều khiển truy cập bắt buộc z Bộ phận di động m co l gm @ an Lu n va ac th si vii lu an n va Random Access Memory Bộ nhớ truy nhập ngẫu nhiên RF Radio Frequency Tần số vô tuyến SB Scability Khả mở rộng SF Sensor Field Trường cảm biến SH Singlehop Đơn chặng SKC Symmetric Key Cryptography Mật mã khóa đối xứng SN Sensor Núts Nút cảm biến SS Sensing Cảm nhận SU Storage Unit Bộ lưu trữ SU Sensing Unit Bộ cảm nhận TA Tiered Architecture Cấu trúc tầng TDMA Time-division multiple access Đa truy nhập phân chia theo thời gian TM Transmission Media Phương tiện truyền dẫn p ie gh tn to RAM sensitive Energy Efficient sensor nl w TEEN Threshold d oa Network protocol Transceiver Unit WSN Wireless Sensor Network ngưỡng nhạy cảm Bộ thu phát an lu TU Giao thức mạng cảm biến sử dụng Mạng cảm biến không dây oi lm ul nf va z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 50 lựa chọn miền cục xác định qua biến đầu vào mật độ nút lân cận chi phí lân cận Đầu biểu diễn qua Fuzzy fitness2 lu an n va p ie gh tn to d oa nl w oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si Hình 3.13: Biến đầu vào tập mờ biểu diễn mật độ nút lân cận lu Hình 3.13 biểu diễn tập mờ biến đầu vào “mật độ nút lân cận” Hàm thành an viên tham số có giá trị “thưa”, “cân bằng”, “đông”, với “thưa thớt” n va “đơng đúc” có hàm thành viên dạng hình thang, “cân bằng” có hàm thành viên dạng hình to p ie gh tn tam giác d oa nl w nf va an lu oi lm ul Hình 3.14: Biến đầu vào tập mờ biểu diễn chi phí lân cận Hình 3.14 biểu diễn tập mờ biến đầu vào “chi phí lân cận” Hàm thành viên z at nh tham số có giá trị “thấp”, “đủ”, “cao”, với “thấp” “cao” có hàm thành viên dạng hình thang, “đủ” có hàm thành viên dạng hình tam giác z m co l gm @ an Lu n va ac th si 52 Hình 3.15: Biến đầu tập mờ Fuzzy fitness2 lu an Hình 3.15 biểu diễn hàm thành viên biến đầu fuzzy fitness2, với biến n va ngôn ngữ sử dụng “rất thấp”, “thấp”, “trung bình”, “cao”, “rất cao” Các quy tắc Rule Mật độ nút lân cận ie gh tn to ánh xạ if-then mờ đưa bảng 3.3 Thưa p Fuzzy fitness2 Thấp Thưa Rất cao Đủ Cao Cao Thấp Thấp Cao Đủ Trung bình Thưa Cân Cân Cân Đông Đông Đủ Đông Cao d oi lm oa nl w Chi phí lân cận ul nf va an lu Cao Thấp Thấp Trung bình z at nh Thấp z Rất thấp l gm @ Từ đầu hình 2.12 cho thấy, nút gần với BS có lượng cao m co có giá trị fuzzy fitness1 lớn ngược lại Từ thấy giá trị fuzzy an Lu fitness1 nút cao, nút có khả chọn CH Sau tính n va ac th si 53 xong fuzzy fitness1, nút xuất độ trễ thời gian T d trước tự bầu lên làm CH xác định sau: T d ( Si )= α x (1 – Fuzzy Fitness1) x T c ( 3.5) Trong đó, α giá trị ngẫu nhiên chạy khoảng [0,9 1], thêm vào nhằm mục đích giảm thiểu tối đa khả thời gian trễ nút giống nhau, dẫn đến hết hạn lúc Tc thời gian chờ cho phép lớn để lựa chọn CH Ngay thời gian trễ nút hết hạn, làm CH tính bán kính thích hợp.Việc tính bán lu kính cụm nhờ vào fuzzy fitness1 fuzzy fitness2 an n va p ie gh tn to nl w d oa Hình 3.16: Tính tốn bán kính phân cụm Fuzzy fitness2 Bán kính Rất khỏe Rất cao Dài Rất khỏe Cao Rất khỏe Bình thường Rất khỏe Thấp Rất khỏe Rất thấp Trung bình Khỏe Rất cao Nhỏ trung bình Khỏe Cao Nhỏ oi lm ul nf Fuzzy fitness1 va then mờ bảng an lu Các biến ngôn ngữ biến đầu vào thể quy quy tắc ánh xạ if- z at nh Dài vừa z Dài vừa m co l gm @ Trung bình an Lu n va ac th si 54 Bình thường Nhỏ Khỏe Thấp Rất nhỏ Khỏe Rất thấp Rất nhỏ Bình thường Rất cao Trung bình Bình thường Cao Nhỏ trung bình Bình thường Bình thường Nhỏ trung bình Bình thường Thấp Rất nhỏ Bình thường Rất thấp Rất nhỏ Yếu Rất cao Dài Yếu Cao Dài Yếu Bình thường Khá dài Yếu Thấp Dài trung bình Rất thấp Rất dài Rất cao Khá dài Cao Khá dài lu Khỏe an n va p ie gh tn to d oa nl w Yếu Bình thường Rất nhỏ Rất yếu Thấp Dài trung bình Rất yếu Rất thấp oi lm ul nf va Rất yếu an Rất yếu lu Rất yếu z at nh Dài trung bình z Sau tính bán kính cụm, CH gửi tin CH_ADVERTISE @ gm bên phạm vi bán kính Bản tin bao gồm thông tin nút CH l lượng cịn lại, vị trí, khoảng cách đến BS Nếu nút nhận tin này, m co rút lui khỏi việc ứng cử làm CH trở thành nút bình thường Nếu nút bình an Lu thường nhận tin CH_ADVERTISE từ nhiều CH chọn CH số dựa giá trị chi phí (cost value) Giả sử CH_Cost( S j , CH i) biểu thị cho chi n va ac th si 55 phí việc tham gia vào CH thứ i node S j Hàm chi phí xác định cách xem xét tham số sau: o Khoảng cách đến CH từ nút: Những nút bình thường cần gửi liệu thu thập đến CH nó, nút ưu tiên CH gần o Khoảng cách CH BS: CH xa BS tiêu tốn nhiều lượng để gửi liệu đến BS so với CH gần BS o Năng lượng dư CH: Một nút bình thường ưu tiên chọn nút có nhiều lượng cịn lại CH khác lu an Từ ta thiết lập mối liên hệ : n va Dist ( S j , CH i ) x Dist BS (CH i) (3.6) Energy res (CH i) gh tn to CH_Cost( S j , CH i)= ie Nút S j tính tốn giá trị chi phí cho ứng viên CH tham gia với CH có giá p trị chi phí nhỏ w oa nl 3.3.4 Thiết lập tuyến kết nối CH d Sau giai đoạn phân cụm, ta sử dụng công thức đơn giản để gán mức cho lu ul nf va tính sau: an CH mạng Cho Rmax bán kính cụm tối đa, mức (L) CH Si oi lm L( Si ) = ⌈ Dist BS ( Si) ⌉ Rmax (3.7) z at nh Để tìm chẳng CH phía BS, CH gửi tin điều khiển FIND bao gồm id, thông tin cấp độ phạm vi khoảng Rmax Nếu CH cấp thấp z @ nhận tin nhắn gửi trả tin ACK Nếu khơng có tin ACK l gm nhận thời gian cụ thể, Si tăng k lên nhận tin ACK từ CH có mức thấp hơn.Nếu khơng có CH cấp thấp tồn cho nút CH, m co giao tiếp trực tiếp với BS Theo cách này, CH tạo thành đường trục ảo, an Lu bắt nguồn từ BS n va ac th si 56 Mỗi CH Si lựa chọn thành viên từ nút cha(PN) đặt làm nút chuyển tiếp R( Si ) để chuyển gói tin phía BS PN đặt cho CH Si tập hợp CH cấp thấp mà từ nhận thông báo ACK giai đoạn tạo đường trục ảo Để tiết kiệm lượng, thuật toán DFCR xem xét lượng cần thiết giao tiếp nút định tuyến Để sử dụng hiệu lượng, thuật toán xem xét đến lượng yêu cầu giao tiếp nút định tuyến Giả sử e i , j thể phần lượng cần để truyền 1-bit liệu CH, e r lượng cần thiết để nhận 1-bit Vì vậy, tổng lu an lượng tiêu thụ việc giao tiếp gói tin l bits: (3.8) n va TEi , j = (e i , j+ er ) x l tn to Để cân lượng, thuật toán để cập đến lượng CH cấp thấp ie gh để định tuyến gói liệu thông qua hàm trọng số Wi,j, p Cost( Si , S j ¿ = TE i , j x W i , j (3.9) nl w Sử dụng hàm trên, CH Si chọn ứng viên phù hợp để chuyển tiếp gói tin d oa thơng qua nhiều ứng viên: (3.10) va an lu R( Si ) = { Cost( Si , S j ¿ } ∀S𝑗∈PN(Si) ul nf 3.3.5 Kết đánh giá hiệu oi lm Mơ hình đánh giá hiệu lượng WSNs xây dựng matlab với thơng số cấu hình nút kịch bảng 3.4 Kịch z 100 m x100 m gm @ Sensor field z at nh Tham số 100 BS location (50,50) Initial energy 0.5-1 J m co l Number of nodes an Lu n va ac th si 57 lu an Round 1000 Data packet size 500 bytes n va gh tn to Tính tốn đầu fuzzy fitness1 ie Với mức lượng trung bình, hàm mờ ứng dụng hàm tam giác; Với mức p lượng cao, hàm thành viên mờ ứng dụng hàm hình thang Ví dụ, với lượng khởi d oa nl w tạo x= 0.9 thuộc hàm thành viên lượng trung bình là: oi lm ul nf va an lu z at nh với lượng khởi tạo x= 0.9 thuộc hàm thành viên lượng cao là: z m co l gm @ an Lu n va Tính tốn đầu fuzzy fitness2 ac th si 58 Với mức mật độ nút mức trung bình, hàm mờ ứng dụng hàm tam giác; Với mức nút cao, hàm thành viên mờ ứng dụng hàm hình thang Ví dụ, với hàm mật độ 0.42 cost nút cụm 0.18 ta có: lu Và giá node lân cận 0.18 an n va p ie gh tn to w Tính tốn đầu bán kính cụm oa nl Bán ính cụm đầu tính toán dựa hai đầu vào fuzzy fitness1 fuzzy fitness2 d Các giá trị cao fuzzy fitness1 tính tốn: oi lm ul nf va an lu z at nh Các giá trị trung bình fuzzy fitness2 tính tốn: z m co l gm @ Hai kịch thiết lập cho hai vị trí node Sink trình bày hình đây: an Lu n va ac th si 59 lu an va n Hình 3.17: Hai kịch mơ với hai vị trí BS khác p ie gh tn to d oa nl w nf va an lu oi lm ul Hình 3.18: Thời gian sống giải pháp khác z at nh Nhằm đánh giá hiệu giải pháp xử lý mờ cho trình phân cụm hoạch định bán kính cụm khơng thuật tốn phân cụm khơng so sanh với z gm @ số thuật toán loại, cho truyền thông đa bước với tham số cấu hình Hình 3.8 cho thấy giải pháp phân cụm không đồng đem lại cân lượng tốt m co 3.4 Kết luận chương l hai trường hợp an Lu Trong chương trình bày vấn đề bật luận văn Từ đánh giá nhận n va xét hoạt động giao thức LEACH, sở lý thuyết logic mờ đưa với ac th si 60 ví dụ cụ thể Trong chương trình bày chi tiết giải pháp phân cụm không đồng dựa mơ hình mờ Với giải pháp bán kính khơng đồng nhằm tránh lỗ hổng lượng, giải pháp phân cụm mô kiểm chứng cho kết tốt ccaan lưu lượng vùng gần nút BS với vùng xa lu an n va p ie gh tn to d oa nl w oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 61 KẾT LUẬN lu an Với mục tiêu đề xuất giải pháp phân cụm không nhằm tránh lỗ hổng n va lượng vùng gần nút trạm sở (SINK), luận văn trình bày vấn đề lý thuyết tn to kèm với đề xuất phân cụm dựa logic mờ kiểm chứng thông qua mô gh số Một số kết luận quan trọng rút trình nghiên cứu thực p ie luận văn sau: Mạng cảm biến không dây đóng vai trị quan trọng hạ tầng giải pháp Internet w - oa nl vạn vật Các thiết bị cảm biến phân bố phân tán tự cấu hình mơ hình d kết nối truyền thơng Vì vậy, việc đảm bảo lượng đồng đều, kéo dài thời gian lu Các giải pháp phân cụm đề xuất nhằm cải thiện hiệu mạng phát triển nf va - an sống mạng vấn đề quan trọng hiệu mạng cảm biến không dây oi lm ul mạnh năm gần Các giải pháp phân cụm đem lại hiệu tính tốn nhanh gây lỗ hổng lượng định mạng tồn địi hỏi lượng tính tốn lớn Tiếp cận gần dựa tính tốn thơng minh suy luận mờ, trí tuệ nhân z - z at nh nút SINK Các giải pháp phân cụm khơng đem lại hiệu mạng tốt @ gm tạo hay bắt trước hành vi động vật thiên nhiên hướng tiếp cận l giải pháp phân cụm Tuy nhiên, giải pháp cần chưng minh m co số điều kiện ràng buộc cụ thể toán cụ thể Sử dụng phương pháp logic suy tính tốn mà tránh lỗ hổng lượng an Lu luận mờ áp dung vào tốn phân cụm không nhằm giảm độ phức tạp n va ac th si 62 - Luận văn trình bày giải pháp phân cụm không dựa logic mờ thực với tham số giả thiết chung nhằm nâng cao thời gian sống mạng Với mục tiêu cải thiện hiệu năng, phân cụm dựa logic mờ mô số kịch điển hình chứng minh tính ưu việt giải pháp Trong trình thực nội dung báo cáo kết nghiên cứu, em khó tránh khỏi sai sót Vì vậy, mong góp ý Thầy/Cơ bạn Em trân trọng cảm ơn! lu an n va p ie gh tn to d oa nl w oi lm ul nf va an lu z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tandel, R I (2016) Leach Protocol in Wireless Sensor Network: A Survey. International Journal of Computer Science and Information Technologies, 7(4), 1894-1896 Joseph, M K., & Tasneem, S (2016) Energy Efficient Hierarchical Clustering (EEHC) Protocol using Apply Trust Based Concept for Securing Cluster-Based Sensor Networks lu an Razaque, A., Abdulgader, M., Joshi, C., Amsaad, F., & Chauhan, M (2016, n va April) P-LEACH: energy efficient routing protocol for wireless sensor tn to networks In Systems, Applications and Technology Conference (LISAT), p ie gh 2016 IEEE Long Island (pp 1-5) IEEE Ma, J., Wang, S., Meng, C., Ge, Y., & Du, J (2018) Hybrid energy- w efficientAPTEEN protocol based on ant colony algorithm in wireless sensor Journal on Wireless Communications and oa nl network. EURASIP d Networking, 2018(1), 102 lu Verma, M., Mittal, V., & Kushwaha, A (2017) Survey of Routing va an Protocols in Wireless Sensor Network (LEACH, TEEN, APTEEN). Journal nf jncet org, 7(9) Nayak, P., & Devulapalli, A (2016) A fuzzy logic-based clustering z at nh oi lm ul of Network Communications and Emerging Technologies (JNCET) www algorithm for WSN to extend the network lifetime. IEEE sensors gm @ z journal, 16(1), 137-144 Kumar, V., Kumar, V., Sandeep, D N., Yadav, S., Barik, R K., Tripathi, l m co R., & Tiwari, S (2018) Multi-hop Communication based Optimal Clustering in Hexagon and Voronoi Cell Structured WSNs. AEU- an Lu International Journal of Electronics and Communications Bui, V B., Tran, Q C., & Bui, H L (2018) Multi-objective optimal design n va ac th si 64 of fuzzy controller for structural vibration control using Hedge-algebras approach. Artificial Intelligence Review, 50(4), 569-595 C.H Nguyen,W.Wechler Hedge algebra: An algebraic approach to structure of sets of linguistic truth values Fuzzy Sets Syst (1990) 35:281-293 10 D.V Thang, D.V Ban, “Definition membership function based on approach to hedge algebras,” Journal of Computer Science and Cybernetics, V.31, N.4(2015), 277-289 lu 11 an Labrador, M A., & Wightman, P M (2009). Topology Control in Wireless va Sensor Networks: with a companion simulation tool for teaching and n research Springer Science & Business Media tn to Mary, S S A., & Gnanadurai, J B (2017) Enhanced zone stable election gh 12 p ie protocol based on fuzzy logic for cluster head election in wireless sensor Trong-Minh Hoang,Thi Nguyen, Nhu-Lan Vu, Hong-Duc Nguyen, A Novel oa nl 13 w networks. International Journal of Fuzzy Systems, 19(3), 799-812 d FuzzyInference System based on Hedge Algebras to enhance Energy lu oi lm ul nf va an Efficiency inWireless Sensor Networks z at nh z m co l gm @ an Lu n va ac th si