Đặc điểm này phản ánh trình độ và năng lực của người nghiêncứu: Phải biết tìm thấy trong các nguồn thông tin những giá trị hữu ích phục vụ chomục đích nghiên cứu.Những hoạt động tương ứn
HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG BÀI TIỂU LUẬN PHƯƠNG PHÁP LUẬN NGHIÊN CỨU KHOA HỌC Giảng viên Lê Hồng Yến Sinh viên thực Trần Minh Tú Mã sinh viên B20DCVT329 Nhóm lớp 17 SĐT 0378013196 Lớp D20CQVT01-B HÀ NỘI 2023 Mục Lục Câu 1: .3 * Nghiên cứu khoa học gì? Hãy nêu đặc tính quan trọng nghiên cứu khoa học? Hai đặc tính tương ứng với hoạt động nghiên cứu? * Điểm cơng trình nghiên cứu thường thể nào? Câu 2: Anh/chị tìm kiếm báo khoa học chủ đề nghiên cứu mà anh/chị quan tâm chuyên ngành học Tên đề tài: Mục tiêu nghiên cứu đề tài: Đối tượng nghiên cứu: .5 Phạm vi nghiên cứu: 5 Câu hỏi nghiên cứu: Giả thuyết nghiên cứu: Phương pháp nghiên cứu chính: .5 Đóng góp đề tài: Hạn chế đề tài: Câu 3: Anh/chị xây dựng đề xuất nghiên cứu vấn đề nghiên cứu chuyên ngành học anh/chị mà anh/chị quan tâm (theo mẫu) Câu 1: * Nghiên cứu khoa học gì? Hãy nêu đặc tính quan trọng nghiên cứu khoa học? Hai đặc tính tương ứng với hoạt động nghiên cứu? - Nghiên cứu khoa học phát chất vật, phát triển nhận thức khoa học giới; sáng tạo phương pháp phương tiện kỹ thuật để làm biến đổi vật phục vụ cho mục tiêu hoạt động người - Về mặt thao tác, định nghĩa, nghiên cứu khoa học trình hình thành chứng minh luận điểm khoa học - Hai đặc tính quan trọng nghiên cứu khoa học tính khách quan tính phản xạ + Tính mới: Tính thuộc tính quan trọng số lao động khoa học Nghiên cứu khoa học hướng tới phát sáng tạo mới, không chấp nhận lặp lại cũ thí nghiệm hay cách lý giải kết luận Hướng tới đòi hỏi sáng tạo nhạy bén tư + Tính thơng tin: Đây đặc điểm quan trọng nghiên cứu khoa học, sản phẩm nghiên cứu khoa học ( như: báo cáo khoa học, tác phẩm khoa học, mẩu vật liệu mới, mẩu sản phẩm mới, mơ hình thí điểm phương thức sản xuất mới…) mang lại đặc trưng thông tin, kết q trình khai thác xử lý thơng tin Đặc điểm phản ánh trình độ lực người nghiên cứu: Phải biết tìm thấy nguồn thơng tin giá trị hữu ích phục vụ cho mục đích nghiên cứu Những hoạt động tương ứng với tính khách quan tính phản xạ nghiên cứu khoa học bao gồm: - Tính mới: + Phát minh: Tạo sản phẩm, ý tưởng, công nghệ + Nghiên cứu bản: Khám phá hiểu biết tự nhiên xã hội, thường không liên quan trực tiếp đến ứng dụng cụ thể + Sáng tạo: Tạo giải pháp từ việc kết hợp ý tưởng phương pháp khác + Thử nghiệm mô hình hóa: Kiểm chứng ý tưởng mới, xây dựng mơ hình để dự đốn giải thích tượng - Tính thơng tin: + Nghiên cứu thực địa: Thu thập liệu từ thí nghiệm, quan sát khảo sát + Phân tích liệu: Sử dụng cơng cụ phân tích để trích xuất thơng tin từ liệu tìm mối quan hệ, xu hướng + Xử lý số liệu: Sắp xếp, biến đổi liệu để tạo thơng tin có ý nghĩa + Tổng hợp đánh giá: Tổng kết thông tin từ nhiều nguồn khác để đưa kết luận đánh giá * Điểm công trình nghiên cứu thường thể nào? - Lỗ hổng kiến thức có: Phân tích, đánh giá lỗ hổng, điểm yếu hạn chế nghiên cứu trước Bằng cách làm điều này, nghiên cứu tập trung vào việc giải vấn đề tồn đọng mở rộng hiểu biết lĩnh vực nghiên cứu - Phương pháp nghiên cứu mới: Giới thiệu áp dụng phương pháp nghiên cứu mới, công cụ phân tích tiếp cận Việc giúp cải thiện chất lượng nghiên cứu mở hội để khám phá, giải vấn đề - Giải pháp cho vấn đề cụ thể: Cung cấp giải pháp mới, phương án hay mô hình giải vấn đề xác định Điều đóng góp vào việc phát triển kiến thức lĩnh vực cụ thể - Kiến thức hiểu biết sâu hơn: Mở rộng hiểu biết có cách cung cấp thơng tin mới, liệu mới, phân tích sâu chủ đề cụ thể - Giá trị ứng dụng: Đôi khi, điểm nghiên cứu khả áp dụng vào thực tế, đem lại giá trị ứng dụng rõ ràng cho lĩnh vực Câu 2: Anh/chị tìm kiếm báo khoa học chủ đề nghiên cứu mà anh/chị quan tâm chun ngành học Lấy ví dụ báo khoa học ngành học điện tử viễn thơng phân tích: CẢI THIỆN HIỆU NĂNG HỆ THỐNG IOT DỰA TRÊN NRF2401 SỬ DỤNG MÃ REED-SOLOMON (tác giả: Nguyễn Trung Hiếu, Trần Đức Nam, Đinh Sỹ Quảng, Đặng Thế Ngọc - Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng) Tạp chí khoa học cơng nghệ thơng tin truyền thông (số 03&04 2019) Tên đề tài: - Cải thiện hiệu hệ thống IOT dựa NRF2401 sử dụng mã REED4 SOLOMON Mục tiêu nghiên cứu đề tài: - Trình bày đề xuất xây dựng hệ thống IOT dựa modul NRF2401 sử dụng việc truyền thông tin không dây IOT node IOT gateway Bài báo đề cập đến hạn chế modul trình bày giải pháp ứng dụng mã sửa lỗi Reed- Solomon kết hợp với số mã khác để nâng cao chất lượng đường truyền vô tuyến Đối tượng nghiên cứu: - Hệ thống IOT, Modul NRF2401, mã Reed-Solomon Phạm vi nghiên cứu: - Chỉ nghiên cứu hiệu hệ thống IOT Câu hỏi nghiên cứu: - Hệ thống IOT có hiệu chưa cao nguyên nhân nào? - Hạn chế gặp phải modul NRF2401 gì? - Ưu điểm mã Reed-Solomon gì? - Làm để tích hợp mã Reed-Solomon vào hệ thống IOT? Giả thuyết nghiên cứu: - Hệ thống IOT có hiệu chưa cáo nhiều nguyên nhân, có nguyên nhân truyền dẫn vô tuyến sử dụng modul NRF2401 chưa hiệu - Hạn chế modul NRF2401 xác suất thu lỗi thông tin lớn, độ tin cậy chưa cao - Sử dụng thêm mã khác kết hợp với mã Reed-Solomon để đưa mã vào hệ thống IOT Phương pháp nghiên cứu chính: - Dựa vấn đề thực tiễn hiệu hệ thống IOT truyền dẫn vô tuyến dựa NRF2401 tác giả tìm hiểu tài liệu liên quan đến hệ thống IOT, modul NRF2401, mã Reed-Solomon số mã khác Nghiên cứu tài liệu mà tác giả tham khảo để hạn chế hiệu hệ thống IOT, modul NRF2401, chọn lọc ưu điểm mã Reed-Solomon Các tác giả thống kê, tính tốn thơng số áp dụng mã Reed-Solomon kết hợp với mã khác vào hệ thống IOT mô hệ thống IOT đề xuất nghiên cứu Đóng góp đề tài: - Cho thấy hệ thống IOT dựa modul NRF2401 sử dụng mã Reed-Solomon cải thiện chất lượng đáng kể, tăng hiệu hoạt động, chất lượng tốc độ truyền tin ứng dụng kết hợp mã sửa lỗi - Đề xuất hệ thống IOT dựa NRF2401 có khả tùy biến cao, có tiềm triển khai thực tế, ứng dụng cho công tác giám sát, thu thập thông tin từ đầu cuối IOT tốc độ vừa nhỏ thực tiễn Hạn chế đề tài: - Chưa có thử nghiệm thực tế để chứng minh đắn hiệu nghiên cứu - Cải thiện hiệu truyền tin chưa đề cập đến vấn đề bảo mật bị công Document continues below Discover more Nghiên cứu from: Khoa học NCKH01 Học viện Công ng… 10 documents Go to course Đề cương BB nghiệm thu ĐT… Nghiên cứu Khoa học None Bai giang PPL NCKH 72 2012 Nghiên cứu Khoa học None Consumer10 Behaviour- Models Nghiên cứu Khoa học None A-study-on-factorsinfluencing-… Nghiên cứu Khoa học None Tâm lý quản lý - NTL Nghiên cứu None học Nguyễn Trung Hiếu, Trần Đức Nam, Đinh SỹKhoa Quảng, Đặng Thế Ngọc KHDL - Đề - không Nghiên cứu None CẢI THIỆN HIỆU NĂNG HỆ THỐNG Khoa học IOT DỰA TRÊN NRF2401 SỬ DỤNG MÃ REEDSOLOMON Nguyễn Trung Hiếu, Trần Đức Nam, Đinh Sỹ Quảng, Đặng Thế Ngọc Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng Tóm tắt: Bài báo trình bày đề xuất xây dựng hệ thống IoT dựa modul nRF2401 sử dụng việc truyền thông tin không dây IoT node IoT gateway Bài báo đề cập đến hạn chế modul trình bày giải pháp ứng dụng mã sửa lỗi Reed-Solomon kết hợp với số mã khác để nâng cao chất lượng đường truyền vô tuyến thông qua việcsửa lỗi, khôi phục tin thu sai gói q trình truyền dẫn Từ khóa: Reed-Solomon,Golay, nRF2401, IoT nhúng Điều có nghĩa tất dạng thức hệ thống nhúng cổ điển, mạng cảm biến không dây, hệ thống điều khiển, tự động hóa đóng góp vào việc vận hành Internet vạn vật Mơ hình hệ thống IoT thể hình 1.1, phần truyền tin từ hệ thống cảm biến cấu chấp hành (mà tập hợp thơng tin IoT node) đển IoT Gateway sử dụng đường truyền vô tuyến MỞ ĐẦU Khái niệm Internet vạn vật (IoT - Internet of Things) Kevin Ashton làm việc Procter & Gamble, sau Trung tâm ID tự động thuộc Đại học MIT, giới thiệu vào năm 1999 Kevin Ashton đưa cụm từ Internet of Things nhằm để đối tượng nhận biết tồn chúng[1].Năm 2013, tổ chức Global Standards Initiative on Internet of Things (IoT-GSI) định nghĩa IoT “hạ tầng sở toàn cầu phục vụ cho xã hội thông tin, hỗ trợ dịch vụ (điện tốn) chun sâu thơng qua vật thể (cả thực lẫn ảo) kết nối với nhờ vào công nghệ thông tin truyền thông hữu tích hợp” với mục đích “vật” “một thứ giới thực (vật thực) giới thơng 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 ảo-thực với tính tổng quát cao hơn, bao gồm công nghệ điện lưới thông minh, nhà máy điện ảo, nhà thông minh, vận tải thông minh, nông nghiệp thông minh thành phố thông minh Mỗi vật nhận dạng riêng biệt hệ thống điện tốn nhúng có khả phối hợp với hạ tầng Internet hữu[2], [3] Đến năm 2016, IoT khẳng định bước tiến nhờ hội tụ nhiều cơng nghệ, bao gồm truyền tải vô tuyến diện dầy đặc, phân tích liệu thời gian thực, học máy, cảm biến hàng hóa, hệ thống Tác giả liên hệ: Nguyễn Trung Hiếu Email: hieunt@ptit.edu.vn Đến tòa soạn: 11/2019, chỉnh sửa 12/2019, chấp nhận đăng 12/2019 SỐ 03&04 (CS.01) 2019 Hình 1: Một mơ hình hệ thống IoT Việc giám sát, thu thập thông tin phần quan trọng hệ thống IoT, truyền thông không dây sử dụng phổ biến để thu thập thông tin từ cảm biến đầu cuối IoT.Các kỹ thuật truyền không dây phổ biến (Wifi, Zigbee, Bluetooth, NFC, Lora…)đều có ưu điểm nhược điểm định giá thành, khoảng cách truyền dẫn, độ tin cậy, mức độ phức tạp thiết bị thuật toán xử lý,…[1], [3], [4] Một kỹ thuật sử dụng từ lâu truyền dẫn vô tuyến (RF) tần số cỡ GHz (với modul nRF2401) có tiềm lớn ứng dụng cho việc thu thập thông tin từ nhiều đầu cuối cảm biến Cấu trúc tin nRF2401 thay đổi linh hoạt phù hợp với việc truyền thông tin với chiều dài tin khác có tính tùy biến cao Tuy nhiên, hạn chế modul nRF2401 xác suất thu lỗi thông tin lớn, độ tin cậy chưa cao khuyến nghị thiết bị truyền dẫn mạng không dây chưa đề cập đến modul này[1], [2], [3] Chính thế, việc nghiên cứu thử nghiệm mã sửa lỗi nâng cao độ tin cậy đường truyền không dây thu thập liệu từ đầu cuối IoT sử dụng module thu phát không dây thông dụng nRF24L01 (không hỗ trợ sẵn mã sửa sai) cần thiết, mở khả ứng dụng đa dạng kỹ thuật truyền dẫn mạng IoT đặc biệt hướng tới mục tiêu góp phần giảm giá thành sản phẩm tăng khả triển TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 87 CẢI THIỆN HIỆU NĂNG HỆ THỐNG IOT DỰA TRÊN NRF2401 SỬ DỤNG MÃ REED-SOLOMON khai rộng rãi hệ thống IoT vào thực tiến cho ứng dụng phù hợp có Một số loại mã sửa lỗi phổ biến thường sử dụng hệ thống thông tin vô tuyến bao gồm mã Cyclic, Reed-Solomon, BCH, Turbo, LDPC,…[4], [5] Trong đó, mã Reed-Solomon (RS) mã kênh tuyến tính nghiên cứu thời gian dài ứng dụng nhiều lĩnh vực sống, đặc biệt lĩnh vực thông tin truyền thông[6] - [15] Khi kết hợp với số mã khác, cải thiện đáng kể chất lượng tín hiệu truyền dẫn môi trường bị ảnh hưởng tạp âm, can nhiễu hay bị che chắn Bài báo đề xuất ứng dụng cải tiến mã ReedSolomon để phục vụ việc sửa lỗi khơng sửa lỗi bit mà tập trung vào sửa gói tin hay nói cách khác khơi phục thơng tin gói liệu bị mất, ứng dụng cho đường truyền vô tuyến sử dựng nRF2401 Việc khảo sát, đánh giá giải pháp đề xuất thực phương pháp thực nghiệm trình bày cụ thể báo Nội dung lại báo chia làm ba phần Phần 2, trình bày sở lý thuyết nghiên cứu liên quan Trong phần 3, đề xuất cải tiến hiệu sửa lỗi thông tin mã, khảo sát đánh giá kết nối đầu cuối IoT sử dụng đường truyền vô tuyến Cuối cùng, phần kết luận báo I CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Trong lý thuyết mã hóa, mã Reed-Solomon mã vịng sửa lỗi tuyến tính phát minh Irving S Reed Gustave Solomon[10] Bằng cách thêm vào t ký hiệu kiểm tra, mã RS phát không t ký hiệu lỗi sửa không ⌊t/2⌋ ký hiệu lỗi Dưới dạng mã xóa, sửa khơng q t ký hiệu bị xóa vị trí biết, nhận dạng sửa ký hiệu lỗi ký hiệu bị xóa Ngồi ra, mã RS cịn hữu hiệu cho việc sửa nhiều bit lỗi liên tiếp (hay gọi lỗi cụm), dãy b+1 bit bị lỗi liên tiếp ảnh hưởng đến hai ký hiệu có kích thước b Tham số t chọn tùy ý tùy theo người thiết kế mã giới hạn rộng Trong mã hóa Reed-Solomon, ký hiệu hệ số đa thức p(x) trường hữu hạn Ý tưởng ban đầu mã RS tạo n kýhiệu mã từ k ký hiệu nguồn cách tính p(x) n>k điểm, truyền tải n giá trị dùng kĩ thuật nội suy để xây dựng lại ký hiệu nguồn Thay vào đó, mã RS xem mã vịng BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem), ký hiệu mã xây dựng từ hệ số đa thức tích p(x) đa thức sinh Cách nhìn dẫn đến thuật tốn giải mã hiệu Elwyn Berlekamp James Massey, gọi thuật toán giải mã BerlekampMassey [9, 10] A Lý thuyết chung mã sửa lỗi Một mơ hình truyền tin có sử dụng mã hóa kênh thể hình Trong đó, liệu mã hóa (có thể sử dụng số mã đơn giản, kết hợp số mã, sử dụng mã có cấu trúc phức tạp hơn), sau khỏi mã hóa tín hiệu điều chế gửi lên đường truyền theo phương thức khác nhau, sử dụng đường truyền có dây khơng dây Trên thực tế hệ thống thơng tin SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG 88 thể sử dụng thêm mật mã hóa liệu, trộn, cân tín hiệu, nhiên nội dung nghiên cứu đề xuất mã hóa kênh nhằm cải thiện độ tin cậy đường truyền không dây nên hạn chế phạm vi trình bày tập trung vào phần mã hóa tín hiệu Dữ liệu phátMã hóa Điều chế Bên phát Nhiễu Hình 2: Sơ đồ hệ thống thơng tin sử dụng mã hóa kênh Dữ liệu Giải mãGiải điều thu hóachế Trên hình mơ hình thể phương thức truyền tin áp dụng Trong phương pháp này, tin gốc chia tách thành gói tin D1, D2,…, Dn sau đưa đến đóng gói thêm phần tiêu đề i (để đánh số thứ tự tương ứng cho gói tin) phần kiểm tra Cr (áp dụng phương pháp kiểm tra CRC) D1 D2 Bên thu Dn D1 Cr1 D2 Cr2 n Dn Cr Hình 3: Phương thức truyền tin phát lỗi Sau đóng gói xong gói tin phát đường truyền (hữu tuyến vơ tuyến) tới phía thu Tại phía thu gói tin tiếp nhận kiểm tra CRC tương ứng Với gói mà kiểm tra CRC phát sai bị loại bỏ tùy theo phương thức thiết lập, hầu hết u cầu phía phát phát lại tồn tin theo cách làm trình bày phần Đây hạn chế lớn mà đường truyền vơ tuyến thườngcó xác suất lỗi bit cao, làm cho trình phát-thu phải thực lặp lặp lại nhiều lần tin, làm giảm tốc độ thu phát thông tin, tiêu tốn tài nguyên cách vơ ích Do đó, vấn đề cải thiện hiệu truyền dẫn yêu cầu đặt cách cấp thiết B Khảo sát số kết công bố Trường hợp phổ biến đơn giải sử dụng mã phát lỗi CRC [6], thơng tin gốc chia đưa tới gói tiến hành tính CRC.Thu lỗi gói (CRC sai) loại ln dẫn đến tài liệu phân tích hình Để cải tiến nhược điểm này, người ta sử dụng thêm ma trận Cauchy kết hợp với mã Reed-Solomon để thực mã hóa, giải mã sửa lỗi hình 4[8] Cụ thể, áp dụng cho hệ thống IoT dựa nRF2401 tin gốc chia tách thành k gói tin D1, D2,…, Dk (mỗi gói tin ứng với từ mã), sau từ mã nhân với ma trận Cauchy để tạo nhóm n gói tin C1, C2, …, Cn (trong n > k, thường chọn n số nguyên lần k từ 2k trở lên) Tiếp theo thực gắn số (ở tiêu đề) mã kiểm tra CRC (ở cuối) cho gói tin SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 89 Nguyễn Trung Hiếu, Trần Đức Nam, Đinh Sỹ Quảng, Đặng Thế Ngọc Thông tin gốc D0 D mã theo kịch khác theo trường hợp thu lỗi tin Dk Thông tin gốc Cauchy matrix C0 Cr0 C0 C1 Dk Cn C0 C1 D0 D1 C1 D1 Cauchy matrix Cn Cr1 n Cn C1 Cr n C2 Hình 4: Một phương thức truyền tin phát lỗi sử dụng mã Reed-Solomon kết hợp với ma trận Cauchy Phía thu cần nhận lượng lớn k gói khơng lỗi thực giải mã khơi phục liệu Phương thức phát huy toàn ưu điểm sửa lỗi gói mã Reed-Solomon, nhiên chưa có khả loại bỏ nhược điểm mã CRC thu gói tin, phát lỗi bị loại ngay, gói tin khơng bị lỗi đưa vào giải mã để khơi phục gói bị thơng tin Điều đưa đến hệ tỉ lệ số lần giải mã, khôi phục thành công tin khơng cao bắt buộc cần phải có số lượng lớn k gói tin giải mã, khôi phục liệu thành công Dk D1 C1 D2 C2 Dk Cn Cn Mã hóa Golay C1 C2 C1 C2 Cn n Cn Hình 5: Phương thức truyền tin ứng dụng mã sửa lỗi đề xuất Node II ĐỀ XUẤT CẢI TIẾN HIỆU QUẢ SỬA LỖI MẤT THÔNG TIN CỦA MÃ Vi điều khiển A Đề xuất lựa chọn cải tiến mã Mơ hình đề xuất hình 5.Mơ hình này, trì ưu điểm đề xuất trong[8] khắc phục nhược điểm hạn chế số lượng gói tin mang giải mã Trước tiên thông tin gốc nhân với ma trận Cauchy, tiến hành mã hóa Golay, sau tiến hành ghép gói khơng sử dụng mã hóa CRC phía phát Phía thu tiếp nhận thông tin kiểm tra số bit sai, phân nhóm gói tin theo số lượng bit thơng tin sai tăng dần, tiến hành chọn lượng tin mang giải mã Reed-Solomon khôi phục lại thông tin gốc Hoạt động: nRF24L01 UART Cảm biến Vi điều khiển nRF24L01 Node Hình 6: Mơ hình thực thử nghiệm, đánh giá hiệu mã sửa lỗi đề xuất Bước 1: Cải tiến sử dụng ma trận Cauchy Bước2: Thống kê, đánh giá: cần thu nhiều k gói tin giải mã Áp dụng lý thuyết xác suất trình đánh giá khảo sát thực tế để lựa chọn nhanh gói tin B Kịch thử nghiệm Mơ hình thử nghiệm, đánh giá hiệu mã sửa lỗi thực hình Tại Node 1, vi điều khiển thu thập thông tin từ cảm biến, thực mã hóa theo phương pháp đề xuất trên, sau đóng gói tin gửi qua modul nRF2401 để truyền tới Node Tại Node 2, tín hiệu thu từ modul nRF2401 chuyển tới vi điều khiển, thực thu thập thông tin, tập hợp gửi thơng tin lên máy tính Máy tính thu thập liệu, thực phân tích, thống kê, đánh giá thực thử nghiệm tình giải SỐ 03&04 (CS.01) 2019 D2 Kịch thử nghiệm: - Về khoảng cách, vật chắn: ban đầu thực đặt hai modul cách 5m, sau di chuyển tăng khoảng cách để tăng xác suất thu lỗi tin.Thử nghiệm với trường hợp vật chắn, sau trường hợp có vật chắn - Tốc độ truyền tin: 2Mb/s - Công suất phát node 1: thay đổi tương ứng -18 dBm, -12 dBm, -6 dBm, dBm - Bên phát (Node 1): Truyền liên tục block tin mã hóa Golay Reed-Solomon - Bên thu (Node 2): Thu liên tục ghi vào file, sau dùng máy tính để giải mã, thống kê tỉ lệ lỗi C Đánh giá hiệu giải pháp cải tiến đề xuất TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 90 CẢI THIỆN HIỆU NĂNG HỆ THỐNG IOT DỰA TRÊN NRF2401 SỬ DỤNG MÃ REED-SOLOMON Khảo sát, đánh giá ảnh hưởng khoảng cách, xác suất lỗi đến việc khôi phục liệu Trên hình mơ tả kết khảo sát việc khôi phục thông tin thu từ modul vô tuyến nRF2401, sau qua vi điều khiển ARM STM32F103C8T6 tiến hành giải mã, sửa lỗi ứng với 03 trường hợp chất lượng thu tín hiệu khác Q trình khảo sát cho thấy xác suất lỗi bit thông tin tỉ lệ thuận với khoảng khách truyền dẫn, ngồi cịn phụ thuộc vào đặc điểm mơi trường truyền dẫn khác số lượng đặc tính vật cản Phân tích số kết trình bày hình 7, ví dụ trường hợp a), ta có: Cột Block chất lượng hệ số nhận tổng số 100% truyền đi, có 76.47% hệ số bị hoàn toàn kênh truyền cịn lại 23.53% nhận có 4.79% sai bit Golay 4.64% sai bit Golay 4.82% sai bit Golay 9.26% sai bit Golay Cột Msg chất lượng giải mã ReedSolomon từ 23.53% hệ số nhận cột 1: Phần màu xanh tỉ lệ giải mã thành công liệu Màu trắng 11.97% phần giải mã sai (thất bại) Màu da cam trường hợp thiếu hệ số, không đủ để giải mã RS Màu đỏ ứng với phần liệu bị hoàn toàn kênh truyền Cột PT phóng to đoạn giải mã sai khơng đủ hệ số để đem giải mã cột Tương tự vậy, trường hợp b) trường hợp c) cho ta thấy tổng số gói tin thu lỗi bit, bit, bit bit lớn khả khơi phục tin a) Thu 4.79% gốc cao Cụ thể trường hợp tổng xác suất thu gói tin lỗi từ 03 bit trở xuống đạt 81% xác suất giải mã, khơi phục tin đạt gần 100% Đây bước tiến tốt so với việc sử dụng mã Reed-Solomon mã CRC việc mã hóa tin Khảo sát, đánh giá ảnh hưởng số lượng gói tin số bit lỗi gói tin sử dụng để giải mã việc khôi phục liệu Tại phía phát, nhóm nghiên cứu tiến hành mã hóa Reed-Solomon (120, 24), sau mã hóa Golay (23, 12, 7) cho tin truyền Tại phía thu, sau thực giải mã Golay gói tin thu tiến hành xếp theo thứ tự ưu tiên giảm dần tương ứng với số bit sai tăng dần (nghĩa gói tin có bit sai có mức ưu tiên cao nhất) Sau tiến hành giải mã Reed-Solomon để sửa gói theo phương án sau (với số lẻ chạy đoạn [25, 27, , 61]; số chẵn chạy đoạn [26, 28,… 60]): Chọn số lẻ gói tin có số bit sai tối đa (PA1) Chọn số lẻ gói tin có số bit sai tối đa (PA2) Chọn số chẵn gói tin có số bit sai tối đa (PA3) Chọn số chẵn gói tin có số bit sai tối đa (PA4) Chọn số chẵn gói tin có số bit sai tối đa 3, giải mã sai lấy thêm 02 gói tin tốt gói tin cịn lại Lặp lại đến giải mã thành công chạm ngưỡng 60 gói tin dừng lại (PA5) b) Thu 8.27% c) Thu 68.79% Hình 7: Kết khảo sát chất lượng khôi phục liệu phụ thuộc vào khoảng cách truyền tin xác suất lỗi đường truyền SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 91 Nguyễn Trung Hiếu, Trần Đức Nam, Đinh Sỹ Quảng, Đặng Thế Ngọc Hình 8: Kết khảo sát ảnh hưởng số lượng gói tin số bit lỗi gói tin sử dụng để giải mã việc khôi phục liệu Thực phương án ứng với trường hợp thu lỗi khác để thu thập kết khảo sát Trên hình thể kết khảo sát với trường hợp xác suất thu lỗi khác Nhìn vào biểu đồ, ta có số nhận xét sau: - Trường hợp PA1, PA3 cho kết tốt, PA3 nhanh đạt ngưỡng giải mã bão hòa PA1 - Trường hợp PA2, PA4 cho chất lượng khơng ổn định, khó kiểm soát xác suất thu lỗi thay đổi - Trường hợp PA5 cho xác suất sửa lỗi tốt nhất, việc sử dụng vòng lặp dẫn đến hệ khó kiểm sốt tốn kèm tài ngun phần cứng, tăng thời gian giải mã Xét tổng thể tính hiệu chi phí, nhận thấy trường hợp PA3 chọn số chẵn gói tin có số bit sai nhỏ mang lại hiệu tốt D Đánh giá tốc độ mã hóa, giải mã tài nguyên sử dụng * Tốc độ mã hóa Xây dựng đoạn mã chương trình sau để đánh giá tốc độ mã hóa time = 0; for 1:1000 { msg = random msg(); start = micros(); code = encoder(msg); stop = micros(); ti ti +( t t t) Kết thu sau: 7.899 chu kỳ, thời gian 110 us * Tốc độ giải mã Để đánh giá tốc độ giải mã, ta sử dụng đoạn code sau: SỐ 03&04 (CS.01) 2019 time = 0; for 1:1000 { rx_code = random code(); start = micros(); fft 120(); get syndrome(); Ln = berlekamp_errosta(); BackwardLFSR(Ln); stop = micros(); time = time + (stop – start) } ti ti /1000 // iải ã ( ) Kết thu sau: 22.977 chu kỳ, thời gian 319 us * Tài nguyên phần cứng sử dụng Để đánh giá dung lượng ROM, RAM sử dụng kiểm tra kết Build project phần mềm Embiz sau: Encode Decode ROM (bytes) 10,868 10,032 RAM (bytes) 864 4,672 III KẾT LUẬN Bài báo đề xuất việc sử dụng mã Reed-Solomon kết hợp với mã sửa lỗi gói giúp nâng cao chất lượng đường truyền vơ tuyến sử dụng nRF2401 ứng dụng xây dựng đường truyền thông cho hệ thống IoT Kết nghiên cứu, khảo sát, đánh giá thử nghiệm cho thấy hệ thống IoT dựa modul nRF2401 sử dụng mã ReedSolomon cải thiện chất lượng đáng kể, tăng hiệu hoạt động, chất lượng tốc độ truyền tin ứng dụng kết hợp mã sửa lỗi Hệ thống IoT dựa nRF2401 đề xuất báo có khả tùy biến cao, có tiềm triển khai thực tế, ứng dụng cho công tác giám sát, thu thập thơng tin từ đầu cuối TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 92 CẢI THIỆN HIỆU NĂNG HỆ THỐNG IOT DỰA TRÊN NRF2401 SỬ DỤNG MÃ REED-SOLOMON IoT tốc độ vừa nhỏ thực tiễn.Trong thời gian tới, nhóm nghiên cứu tiếp tục thực thử nghiệm mơi trường có nhiều loại vật chắn khác nhiễu biến thiên, đồng thời tiến tới tích hợp thêm tính mật mã hóa để đảm bảo nâng cao chất lượng truyền tin, tăng độ bảo mật hệ thống công bố thêm kết nghiên cứu liên quan LỜI CẢM ƠN Tác giả xin chân thành cám ơn hỗ trợ thành viên nhóm nghiên cứu điện, điện tử, truyền thông PTIT Team Xin cảm ơn Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, Bộ Thơng tin Truyền thông tạo điều kiện cho thực hướng nghiên cứu PERFORMANCE ENHANCE NRF2401-BASED IOT BY USING REED-SOLOMON CODE Abstract: This paper presents a proposal of designing an IoT system based on the nRF2401 module that is used for wireless data transmission between IoT node and IoT gateway The paper also addresses the limitations of this module and the proposed solution that is based on the use of Reed-Solomon error correction code in combination with a number of other codes to improve quality of wirelesslink by correctingand recovering the loss packets during transmission Keywords: Reed-Solomon, Golay, nRF2401, IoT TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Trung Hiếu, Nhận [1] Alem Colakovic, Mesud Hadzialic, “Internet of Things (IoT): A review of enabling technologies, challenges, and open research issues,” Computer Networks, Volume 144, 24 Oct 2018, pp 27-39 [2] Hamza Djelouat, Abbes Amira and Faycal Bensaali, “Compressive Sensing-Based IoT Applications: A Review,” Journal of Sensor and Actuator Networks, Oct 2018 [3] Ala Al-Fuqaha, Mohsen Guizani, Mehdi Mohammadi, Mohammed Aledhari, and Moussa Ayyash, “Internet of Things: A Survey on Enabling Technologies, Protocols, and Applications,” IEEE Communication Surveys & Tutorials, Vol 17, No 4, Fourth quarter 2015 [4] Mohammad Sadegh Mohammadi, Iain B Collings, and Qi Zhang, “Simple Hybrid ARQ Schemes Based on Systematic Polar Codes for IoT Applications,” IEEE Communications Letters, Vol 21, No 5, May 2017 [5] Seung Yong Jeon, Ji Hyoung Ahn, and Tae-Jin Lee, “Data Distribution in IoT Networks with Estimation of Packet Error Rate”, 10th International Conference on Next Generation Mobile Applications, Security and Technologies (NGMAST) (2016) [6] Menezes A J, Van Oorchot P C., Handbook of Applied Cryptography, CRC Press, (1998) [7] Jack Keil Wolf, Paula Evans, Henry D Pfister, An Introduction to Reed-Solomon Codes (2006) [8] James S Plank, “Optimizing Cauchy Reed-Solomon Codes for Fault-Tolerent Storage Applications”, Technical Report CS-05-569, Department of Computer Science, University of Tennessee, December 2005 [9] Shuhong Gao, A new algorithm for decoding reedsolomon codes (2002) [10] I S Reed and G Solomon, “Polynomial codes over certain finite fields,” SIAM J Appl Math (1960) 300– 304 [11] R E Blahut, “Transform Techniques for Error Control học vị Thạc sỹ năm 2010, Tiến sĩ năm 2018 Hiện công tác Khoa Kỹ thuật điện tử 1, Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Lĩnh vực nghiên cứu: Lý thuyết thơng tin, mã hóa, mật mã, hệ thống số, hệ thống nhúng Trần Đức Nam, Nhận Kỹ sư Công nghệ Kỹ thuật điện tử Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng năm 2016 Hiện tham gia nhóm nghiên cứu lĩnh vực điện, điện tử, truyền thông PTIT Team Lĩnh vực nghiên cứu: Hệ thống nhúng, tối ưu hệ thống điện tử [12] Priyanka J Jambhulkar, P A Salunkhe, “A Review: Implementation of Reed Solomon Error Correction & Detection for Wireless Network 802.16”, International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing [13] R Manojprabhakaran, M Darani kumar, “Reed-Solomon decoder based on nielson’s algorithm for Low-latency interpolation”, International Journal of Advanced Information Science and Technology, Vol 2, No 4, April 2013, pages 177-181 [14] H P Lee, C H Chang, S I Chu, “High-Speed Decoding of the Binary Golay Code,” Journal of Applied Research and Technology, Vol 11, issue 3, June 2013, pages 331337 [15] Kindle Clark and Ted Marley, The Perfect Code Golay Codes (2005) SỐ 03&04 (CS.01) 2019 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 93 Câu 3: Anh/chị xây dựng đề xuất nghiên cứu vấn đề nghiên cứu chuyên ngành học anh/chị mà anh/chị quan tâm (theo mẫu) Tên đề tài: “Tối ưu hóa mạng lưới cảm biến IoT cho quản lý lượng thông minh khu đô thị nội thành Hà Nội” Thuộc lĩnh vực: Công nghệ Thông tin Truyền thông, IoT Quản lý Năng lượng Tóm tắt nội dung đề tài: a Mục tiêu - Mục tiêu phát triển thuật tốn cơng nghệ điều khiển để tối ưu hóa việc thu thập liệu từ cảm biến, phân tích thơng tin quản lý tài ngun lượng cách hiệu - Tối ưu hóa việc triển khai mạng lưới cảm biến IoT khu đô thị, nhằm cải thiện quản lý lượng thông minh b Nội dung - Nghiên cứu yêu cầu lượng khác thiết bị hệ thống khu thị - Xây dựng mơ hình mạng lưới cảm biến IOT hiệu - Tạo thuật tốn cơng nghệ để tối ưu hóa việc thu thập phân tích liệu từ cảm biến, điều khiển tài nguyên lượng cách thông minh - Kiến nghị áp dụng giải pháp vào khu đô thị thực tế c Kết - Tạo sản phẩm phần mềm ứng dụng áp dụng để quản lý lượng thông minh khu đô thị - Có 01 báo cáo cung cấp thơng tin qua báo khoa học đào tạo để chia sẻ kết kinh nghiệm thu thông qua nghiên cứu Đơn vị chủ trì đề tài: - Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng – Km 10 đường Nguyễn Trãi, phường Mộ Lao, quận Hà Đông, Hà Nội Cơ quan phối hợp thực đề tài: - Viện Cơng nghệ Thơng tin Chủ trì đề tài: - Sinh viên Trần Minh Tú Sơ lược tình hình nghiên cứu, điều tra nước, nước - Hiện nay, nước quốc tế, nghiên cứu IoT quản lý lượng thực hiện, nhiên, chưa có nghiên cứu tập trung cách đặc biệt vào việc tối ưu hóa mạng lưới cảm biến IoT cho quản lý lượng thông minh mức độ khu đô thị Các nghiên cứu có thường tập trung vào lĩnh vực định không đủ chi tiết việc triển khai thực tế Việc nghiên cứu dự kiến tạo bước tiến lớn việc áp dụng IoT vào quản lý lượng khu đô thị, mang lại hiệu cao tiết kiệm lượng quản lý tài nguyên cách thông minh - Một số nghiên cứu nước: + Nghiên cứu Hệ thống IoT cho nhà thông minh: Đại học Khoa học Tự nhiên số sinh tiến hành vào khoảng năm 2018 - 2020 nghiên cứu việc áp dụng IoT nhà thông minh, tập trung vào việc quản lý lượng tiện ích gia đình + Dự án IoT Quản lý Năng lượng công nghiệp: Một chuỗi hợp tác công ty công nghệ hàng đầu Việt Nam thực dự án việc sử dụng IoT để giám sát điều khiển lượng sở cơng nghiệp dân cư - Ngồi cịn số nghiên cứu nước như: + Nghiên cứu Smart Grids IoT Châu Âu: Thời gian: 2017-2019; Tác giả: Dr John Smith nhóm nghiên cứu Viện Năng lượng Châu Âu thực nghiên cứu ứng dụng IoT quản lý lượng thành phố lớn + Nghiên cứu IoT Quản lý Năng lượng Mỹ: Thời gian: 2018-2021; Tác giả: GS.TS Emily Johnson nhóm nghiên cứu Đại học Stanford nghiên cứu ứng dụng IoT quản lý lượng thành phố lớn - Các cơng trình nghiên cứu đưa khía cạnh khác việc áp dụng IoT quản lý lượng, từ mơ hình nhà thơng minh đến quy mô lớn quản lý lượng công nghiệp hệ thống lưới thông minh Tất điều nhấn mạnh IoT không cơng nghệ tiên tiến, mà cịn cơng cụ quan trọng giúp cải thiện hiệu suất quản lý lượng tạo giải pháp thông minh cho thách thức đại lượng môi trường Thời gian thực hiện: Từ tháng 11/2023 đến tháng 11/2024 Kinh phí dự kiến: 40.000.000đ (Bốn mươi triệu đồng) Sản phẩm giao nộp đề tài - Báo cáo nghiên cứu chi tiết kết đề tài - Bài báo đăng tải hội nghị khoa học tạp chí chuyên ngành để chia sẻ kết nghiên cứu a Kết sản phẩm TT Tên sản phẩm Đơn vị Số lượng Chú thích Phần mềm quản lý lượng thơng minh Báo cáo nghiên cứu chi tiết Bộ phận phát triển 01 Nhóm nghiên cứu 50 Phần mềm giúp quản lý điều khiển thông minh lượng khu đô thị Báo cáo chi tiết phương pháp, kết ứng dụng thực tiễn đề tài b Yêu cầu khoa học, kinh tế xã hội sản phẩm TT Tên sản phẩm Yêu cầu cụ thể cần đạt Báo cáo khoa học đề tài Có tính cập nhật, cung cấp thơng tin chi tiết áp dụng vào thực tiễn Thiết bị cảm biến IoT Đáp ứng tiêu chuẩn chất lượng, giảm chi phí sản xuất, cải thiện độ tin cậy cảm biến Chú thích 10 Nội dung thực nhu cầu kinh phí tương ứng TT Nội dung thực Thời gian thực Xây dựng duyệt đề cương nghiên cứu 3/2024 Nghiên cứu vấn đề lý thuyết Tháng 4/2024 - Tổng quan lý thuyết - Xác định khung mơ hình nghiên cứu dự kiến Kết cần đạt Dự kiến kinh phí (vnđ) Đề cương NCKH duyệt triệu Nắm bắt đầy đủ, xác vấn đề lý luận triệu Đảm bảo liệu sơ cấp thu thập từ nguồn khác đầy đủ, phân tích thứ cấp thực để hiểu rõ liệu xây dựng mơ hình sợ cho dự án 10 triệu - Xác định khái niệm liên quan đến IOT quản lý lượng thơng minh - Phân tích tổng hợp cơng trình nghiên cứu Nghiên cứu sơ cấp thứ cấp: - Thu thập liệu từ nguồn khác tài liệu thư viện, thực nghiệm, khảo sát, sở liệu liên quan - Tiến hành phân tích sơ cấp để hiểu liệu thu thập nghiên cứu thứ cấp để sâu vào phân tích xây dựng mơ hình Tháng 5,6/2024 10 Gia cơng thử nghiệm Tháng 7, 8, Sản xuất thử 9, 10/2017 nghiệm thiết bị cảm biến IoT 12 triệu Tài liệu xuất 11/2017 Chuẩn bị báo cáo nghiên cứu chi tiết báo khoa học triệu Viết báo cáo kết nghiên cứu 11/2017 Báo cáo kết đề tài triệu Nghiệm thu đề tài 11/2017 Hội đồng thông qua triệu Tổng cộng: 40.000.000 đồng (Bốn mươi triệu đồng chẵn) CHỦ TRÌ ĐỀ TÀI ĐƠN VỊ CHỦ TRÌ ĐỀ TÀI 11