Nâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đường

Nâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đườngNâng cao hiệu năng mạng chuyển tiếp đa chặng bảo mật dạng cụm với các thuật toán chọn đường

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Đề án được hoàn thành tại:

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG

Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Trung Duy

Phản biện 1: ……… Phản biện 2: ………

Đề án tốt nghiệp sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm đề án tốt nghiệp thạc sĩ tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

Vào lúc:…….giờ…….ngày………tháng………năm………

Có thể tìm hiểu đề án tốt nghiệp tại:

-Thư viện của Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

MỞ ĐẦU

Lý do chọn đề tài

Nghiên cứu này là vì mạng thông tin vô tuyến đang phát triển mạnh

mẽ và trở nên quan trọng hơn trong cuộc sống hàng ngày Trong mạng vô tuyến, có hai dạng: mạng dựa trên cơ sở hạ tầng và mạng tự tổ chức Mạng

tự tổ chức thường gặp các hạn chế về kích thước, năng lượng, lưu trữ và tính toán Do đó, việc áp dụng các thuật toán bảo mật phức tạp trở nên khó khăn

và tốn nhiều tài nguyên Một giải pháp mới được đề xuất là sử dụng bảo mật lớp vật lý, tận dụng khoảng cách và kênh truyền vật lý để đảm bảo tính bảo mật mà không cần đến mã hóa phức tạp Điều này phù hợp với mạng tự tổ chức và là lý do học viên này chọn nghiên cứu về bảo mật lớp vật lý để đảm bảo an toàn thông tin trong mạng

Mục đích nghiên cứu

Từ các kết quả đạt được, Đề án đưa ra các giải pháp thiết kế hoặc tối

ưu hệ thống

Phương pháp nghiên cứu

Chọn các kết quả mô tả đặc trưng hiệu năng của hệ thống, đồng thời đưa ra các giải pháp thiết kế và tối ưu hiệu năng hệ thống

CHƯƠNG 1: LÝ THUYẾT TỔNG QUAN

1.1 Tổng quan về hệ thống vô tuyến

1.1.1 Mạng vô tuyến và sự phát triển cho tương lai

Mạng vô tuyến là mạng sử dụng sóng điện từ để kết nối các thiết bị không dây Mạng vô tuyến ngày càng phổ biến do nhu cầu và công nghệ của người dùng Mạng vô tuyến có nhiều loại khác nhau tùy theo quy mô và phạm

vi, ví dụ như WPAN, WLAN, WMAN, WWAN

Bảng 1 1: Bảng dữ liệu tiêu chuẩn kết nối mạng vô tuyến

Chuẩn 802.15 802.11a/b/g 802.16,

802.20

GSM, GPRS, 3G 3.5G

Tốc độ

bit 1-3 Mbps

11-54 Mbps

11-134 Mbps

7.2Mbps

Mạng gia đình, SOHO

Trên 1kilomet

Mạng di động

Lợi ích của mạng vô tuyến:

Thiết lập đơn giản, tránh dây kéo Vùng phủ sóng linh hoạt, đến được nhiều nơi Cung cấp dịch vụ tốt hơn và tiện lợi hơn cho người dùng Tiết kiệm chi phí đầu tư và vòng đời Khả năng mở rộng cao, đáp ứng nhu cầu tăng lên

Nhược điểm của mạng vô tuyến:

Khả năng bị nhiễu do thời tiết, thiết bị khác hoặc vật cản Tính bảo mật không cao do môi trường truyền dẫn là không khí

Phạm vi hoạt động bị hạn chế và tín hiệu xuống cấp nhanh chóng Tốc độ không ổn định và thấp hơn so với mạng hữu tuyến

1.1.2 Lịch sử phát triển

Năm 1838, Samuel Morse phát minh ra hệ thống điện tín đầu tiên

Năm 1990, hệ thống di động thế hệ thứ hai xuất hiện, sử dụng kỹ thuật số và

cung cấp các dịch vụ dữ liệu ngoài dịch vụ thoại

1.1.3 Fading kênh truyền

Tín hiệu vô tuyến đi theo nhiều đường khác nhau khi gặp các vật cản và bề mặt khác nhau, ví dụ như đường thẳng, đường phản xạ, đường nhiễu

xạ và đường tán xạ Tín hiệu nhận được tại thiết bị thu là sự tổng hợp của các đường khác nhau với thời gian trễ và biên độ khác nhau

Hình 1 1: Mô hình fading đa đường

Kênh fading Rayleigh:

Kênh truyền không có thành phần LOS do bị che khuất Biên độ kênh |h| có phân phối Rayleigh với hàm mật độ xác suất PDF

Hình 1 3: Mô hình kênh fading Rayleigh

Kênh fading Rician:

Kênh truyền fading Rician, là kênh có thành phần LOS Kênh Rician tốt hơn kênh Rayleigh, nhưng kênh Rayleigh được chọn để đánh giá hiệu năng mạng trong trường hợp xấu nhất

Hình 1 4: Mô hình kên truyền Fading Rician

1.1.4 Mô hình truyền tín hiệu trên kênh fading

Hình 1 5: Mô hình truyền tín hiệu giữa thiết bị phát T và thiết bị thu R

Hình 1.5 miêu tả sự truyền dữ liệu trên kênh fading Rayleigh giữa thiết

bị phát T và thiết bị thu R Tín hiệu nhận được tại nút R được viết như sau:

y = P h x+n (1.4)

1.1.5 Hiệu năng mạng vô tuyến

Các hiệu năng mạng vô tuyến có thể kể đến như xác suất dừng (OP: Outage Probability), tỷ lệ lỗi bit (BER: Bit Error Rate), dung lượng kênh trung bình (EC: Ergodic Capacity), v.v Đề án này sẽ nghiên cứu hiệu năng xác suất dừng của mô hình nghiên cứu

1.1.6 Mô phỏng Monte Carlo

Để kiểm chứng kết quả của các bài toán ngẫu nhiên, người ta thường

sử dụng phương pháp mô phỏng Monte Carlo Phương pháp mô phỏng Monte

Carlo là một phương pháp tính toán và mô phỏng dựa trên việc sử dụng các

số ngẫu nhiên để xấp xỉ giá trị hoặc đánh giá xác suất của một vấn đề Phương pháp Monte Carlo là một phương pháp linh hoạt và mạnh mẽ trong việc giải quyết các vấn đề có tính ngẫu nhiên và không thể giải theo các phương pháp truyền thống Phương pháp Monte Carlo được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm tài chính, vật lý, kỹ thuật, y học, quản lý rủi ro

và nhiều lĩnh vực khác, để đánh giá và dự đoán các kết quả trong các tình huống phức tạp

1.2 Mạng tự cấu hình – Mạng cảm biến vô tuyến

Trong đề án này, học viên nghiên cứu về mạng tự tổ chức hoặc mạng

tự cấu hình, trong đó mạng cảm biến vô tuyến (WSN) là một ứng dụng phổ biến Trong WSN, các thiết bị cảm biến có khả năng tự giao tiếp với nhau thông qua các thuật toán và giao thức đã được cài đặt trước, mà không cần sự

hỗ trợ từ cơ sở hạ tầng

Hình 1 6: Ứng dụng mạng cảm biến vô tuyến trong nông nghiệp

Tổ chức cụm (Cluster) trong WSN

WSN là mạng gồm các cụm nút cảm biến, mỗi cụm có một chủ cụm quản lý Chủ cụm đảm nhiệm việc liên lạc và xử lý dữ liệu trong và giữa các cụm Chủ cụm tiêu hao nhiều năng lượng và cần được đổi mới thường xuyên Việc thay đổi chủ cụm giúp tối ưu hóa hiệu suất và tuổi thọ của WSN

Hình 1 7: Tổ chức cụm (Cluster)

1.3 Kỹ thuật chuyển tiếp

Là kỹ thuật sử dụng các nút cảm biến trung gian để truyền thông tin

từ nút nguồn đến nút đích Chuyển tiếp trong WSN không cần cơ sở hạ tầng,

mà chỉ cần thiết lập một tuyến đến đích Các giao thức định tuyến phổ biến cho chuyển tiếp trong WSN là AODV (Ad-hoc On-demand Distance Vector) [6] hoặc DSR (Dynamic Source Routing) [7]

Hình 1 8: Định tuyến trong WSN

Hình 1 9: Định tuyến và chuyển tiếp dữ liệu

Hình 1.9 vẽ một tuyến được chọn giữa nguồn S và đích D, với các nút chuyển tiếp trung gian là R1, R2, …, RN

lý có ưu điểm là tính bảo mật cao và khó bị tấn công, nhưng có nhược điểm

là phụ thuộc vào tính chất vật lý của kênh truyền

Hình 1 11 Bảo mật lớp vật lý trong chuyển tiếp đa chặng

Hình 1.11 miêu tả mô hình chuyển tiếp đa chặng với sự xuất hiện của nút nghe lén E Mô hình chuyển tiếp và nguyên lý hoạt động khi truyền

dữ liệu từ nguồn S đến đích D đã được trình bày trong Hình 1.9

1.5 Kết luận Chương 1

1.5.1 Lý do chọn đề tài

Học viên chọn đề tài nghiên cứu về các hệ thống mạng truyền thông

vô tuyến, đặc biệt là các mạng tự tổ chức dưới dạng cụm, vì các ứng dụng của mạng vô tuyến ngày càng phổ biến và gần gũi với cuộc sống Học viên

quan tâm đến vấn đề bảo mật thông tin cho các mạng tự cấu hình, vì các thiết

bị trong mạng bị giới hạn về năng lượng và khả năng xử lý, không thể áp dụng các thuật toán bảo mật phức tạp được Học viên đề xuất sử dụng kỹ thuật bảo mật lớp vật lý, là kỹ thuật sử dụng khoảng cách và kênh truyền vật

lý để ngăn chặn kẻ nghe trộm, phù hợp với các mô hình mạng tự cấu hình

1.5.2 Các nghiên cứu liên quan

Bảo mật lớp vật lý đang là chủ đề nghiên cứu mới, nhận được nhiều

sự quan tâm của các nhà nghiên cứu trong và ngoài nước

Cuối cùng, đề án đề xuất các phương án chọn đường để nâng cao hiệu năng xác suất dừng cho mạng

1.5.3 Phạm vi nghiên cứu và phương pháp nghiên cứu

Đề án nghiên cứu các mô hình mạng truyền thông vô tuyến tự cấu hình dưới dạng cụm, tập trung vào các khía cạnh như mạng chuyển tiếp đa chặng, bảo mật lớp vật lý, thuật toán phân bổ công suất và tìm đường giữa nguồn và đích Phương pháp nghiên cứu sử dụng công cụ toán học và mô phỏng Monte Carlo để đánh giá hiệu năng và kiểm chứng các biểu thức xác suất

CHƯƠNG 2: NGUYÊN LÝ HOẠT ĐỘNG

VÀ HIỆU NĂNG MẠNG 2.1 Mô hình nghiên cứu

Hình 2 1: Mô hình nghiên cứu

Hình 2.1 vẽ mô hình nghiên cứu, trong đó nút nguồn

0

M muốn gửi dữ liệu đến nút đích MN +1 Với khoảng cách xa giữa nguồn và đích, và với công suất phát hạn chế của M0, sự truyền dữ liệu giữa

Hình 2 2: Truyền dữ liệu trên đường đã được chọn

Hình 2.2 mô tả việc truyền dữ liệu trên đường được chọn giữa nguồn 0

M và đích MN +1.

 Tham số đặc trưng của

kênh fading Rayleigh giữa X và Y

IP

mong muốn

Ký hiệu Ý nghĩa Chú thích khác

D Tổng thời gian trễ khi

truyền dữ liệu từ nguồn

biến ngẫu nhiên U

2.3 Xác suất chặn (IP) tại nút nghe lén

Với định nghĩa xác suất giải mã thành công là xác suất mà dung lượng kênh đạt được lớn hơn một ngưỡng Cth biết trước; xác suất mất bảo mật hay

xác suất chặn IP của Q nút nghe lén được viết dưới dạng sau:

2.4 Bài toán phân bổ công suất phát

Trong đề án này, Học viên sẽ áp dụng bài toán phân bổ công suất cho

, 0,1, 2, , 1

2.5 Các thuật toán chọn đường và đánh giá xác suất dừng

Để đảm bảo bảo mật thông tin, các nút phát ở các chặng phải giảm công suất phát Điều này dẫn đến chất lượng dịch vụ của mạng bị kém Chất lượng dịch vụ của mạng có thể được đánh giá thông qua các thông số hiệu

năng, trong đó xác suất dừng là một chỉ số quan trọng Xác suất dừng càng thấp thì chất lượng dịch vụ càng tốt

Đề án này sẽ nghiên cứu 04 thuật toán chọn đường giữa nguồn và đích, với tên gọi lần lượt là RAND, HBNS, SNS và OPT

2.5.1 Thuật toán RAND

Trong thuật toán này, các nút chuyển tiếp ở mỗi chặng sẽ được chọn ngẫu nhiên tại mỗi cụm Cụ thể, nút Mn sẽ được chọn ngẫu nhiên trong

2.5.3 Thuật toán SNS

Trong thuật toán SNS, tất cả các nút trong một cụm sẽ nhận và giải

mã dữ liệu nguồn từ nút thuộc cụm trước đó Ta được công thức tính chính xác OP của thuật toán SNS như sau:

u K u

u

u C

2.5.4 Thuật toán OPT

Trong thuật toán OPT, hệ thống sẽ tìm đường có dung lượng kênh toàn trình lớn nhất trong tất cả các đường có thể có

Và xác suất dừng trong thuật toán OPT sẽ là:

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ PHÂN TÍCH

Trong Chương 3, Học viên thực hiện mô phỏng Monte Carlo để kiểm tra các công thức đã đưa ra trong Chương 2, đó là công thức (2.12) tính xác suất chặn IP, công thức (2.21) tính xác suất dừng (OP) trong thuật toán RAND, công thức (2.30) tính xác suất dừng (OP) trong thuật toán HBNS, công thức (2.44) tính xác suất dừng (OP) trong thuật toán SNS Đối với thuật toán OPT, Chương 3 chỉ đưa ra kết quả mô phỏng Monte Carlo vì việc tính toán xác suất dừng của thuật toán này quá phức tạp

Các hình vẽ trong Chương 3 đều cho thấy kết quả mô phỏng đều trùng với kết quả lý thuyết, điều này kiểm chứng tính chính xác của các công thức đưa ra trong Chương 2

3.1 Xác suất chặn (IP) và phân bổ công suất phát

Mục 3.1 này đưa ra các kết quả xác suất chặn (IP) và công suất phát của các nút Trong mục này, số nút cụm được cố định bằng 2 (N =2), do đó, nút đích là M3 và hai nút được chọn ở các cụm là

1

M và

2

M Hình 3.1 vẽ vị trí của các nút trong mặt phẳng tọa độ Oxy

 

 

 

2 , 0 3

Hình 3.2 vẽ giá trị xác suất chặn (IP) và công suất phát của các nút

Hình 3 2: Xác suất chặn và công suất phát của các nút vẽ theo IP với Q =1

Hình 3 3: Xác suất chặn và công suất phát của các nút vẽ IP với Q =3.

3.2 Xác suất dừng (OP) của các thuật toán

Hình 3 4: OP vẽ theo IP với N =3, K =3

Hình 3.4 vẽ OP của hai thuật toán RAND và HBNS theo IP khi số cụm bằng 3 (N =3) và số nút trong mỗi cụm bằng 3 (K = ) Hình 3.4 cho 3thấy OP của hai thuật toán này giảm khi IP tăng

Hình 3 5: OP vẽ theo  với N =4, Q =1

Hình 3.5 so sánh xác suất dừng của ba thuật toán RAND, HBNS và SNS Số cụm bằng 4 (N =4) và số nút nghe lén bằng 1 (Q = 1) Tương tự như hai mô hình RAND và HDNS, OP của SNS cũng giảm khi giá trị IP

tăng Hình 3.5 cho thấy rằng mô hình SNS đạt được giá trị OP thấp hơn hai

mô hình còn lại Hơn nữa, khi số nút trong mỗi cụm bằng 5 (K = 5) thì xác suất dừng của SNS thấp hơn rất nhiều khi so với các mô hình RAND và HBNS, cũng như khi so với chính mô hình SNS trong trường hợp K = 2 Trong Hình 3.5, RAND vẫn là thuật toán có hiệu suất thấp nhất Hơn nữa, OP

của RAND không phụ thuộc vào số nút cụm (K) Đối với HBNS, khi tăng số

nút cụm, ta thấy OP của mô hình này giảm nhưng độ giảm thì không lớn Nguyên nhân là vì thuật toán HBNS không thực hiện việc chọn lựa nút chuyển tiếp ở chặng cuối cùng, nên không đảm bảo chất lượng kênh ở chặng cuối cùng này Vì vậy, để nâng cao đáng kể độ tin cậy của việc truyền dữ liệu, dưới điều kiện hạn chế công suất phát, chỉ có mô hình SNS làm được điều này, bằng cách tăng số nút ở các cụm

Hình 3 6: OP vẽ theo IP với N =3, Q = 4, K =5.

Hình 3.6 so sánh xác suất dừng của các thuật toán RAND, HBNS, SNS

và OPT khi số cụm bằng 3 (N = 3), số nút trong mỗi cụm bằng 5 (K = 5) và

số nút nghe lén bằng 4 (Q =4) Với sự xuất hiện của 04 nút nghe lén, ta thấy rằng OP của các mô hình RAND, HBNS và SNS là lớn Trong Hình 3.6, chỉ

có thuật toán OPT đạt được giá trị OP nhỏ hơn 0.01 Như đã thảo luận trong Chương 2, OPT là thuật toán tối ưu nên giá trị xác suất dừng của thuật toán này là thấp nhất

Hình 3.7 vẽ OP của các thuật toán RAND, HBNS, SNS và OPT theo

số cụm trung gian (N) khi giá trị IP mong muốn bằng 0.01 ( =0.01), số nút

trong mỗi cụm bằng 3 (K =3) và số nút nghe lén bằng 5 (Q =5) Tương tự như các hình trên, OPT vẫn là thuật toán tốt nhất, kế đến là SNS, HBNS và RAND Hình 3.7 cũng cho thấy xác suất dừng của tất cả các thuật toán giảm khi số chặng tăng (hay số cụm trung gia tăng) Đó là vì khi số chặng tăng thì khoảng cách giữa các cụm giảm, do đó nâng cao độ tin cậy của việc truyền

dữ liệu trên mỗi chặng

Hình 3 7: OP vẽ theo N với

IP 0.01

KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐỀ TÀI

Đề tài nghiên cứu mô hình chuyển tiếp đa chặng dạng cụm với sự xuất hiện của nhiều nút nghe lén Để giảm xác suất chặn dưới một ngưỡng mong muốn, đề tài đã đưa ra bài toán phân bổ công suất phát cho các nút phát Kế tiếp, đề tài nghiên cứu các thuật toán chọn đường để nâng cao hiệu năng xác suất dừng của mô hình Đề tài cũng đã hoàn thành việc đánh giá hiệu năng xác suất dừng bằng toán học và bằng mô phỏng Monte Carlo

Kết quả nghiên cứu

- Công suất phát của các nút giảm mạnh khi trong mạng có nhiều nút nghe lén hoặc giá trị xác suất chặn mong muốn là nhỏ

- Trong các mô hình nghiên cứu, mô hình RAND có hiệu suất kém nhất vì không sử dụng kỹ thuật chọn lựa nút chuyển tiếp tại mỗi chặng Mô hình OPT đạt được giá trị OP thấp hơn các mô hình còn lại

- Các biện pháp nâng cao hiệu năng cho mạng có thể đưa ra như sau: tăng số nút trong mỗi cụm, tăng số chặng hay số cụm trung gian giữa nguồn và đích

Ứng dụng

Đề tài có thể được ứng dụng trong phát triển các thiết bị và hệ thống mạng cảm biến vô tuyến như:

- Nâng cao độ tin cậy của mạng cảm biến vô tuyến

- Tăng cường bảo mật của mạng cảm biến vô tuyến

- Tăng cường hiệu năng của mạng cảm biến vô tuyến

Hạn chế

- Đề tài có một số hạn chế nhất định như sai sót của hệ thống khi sử dụng các phương pháp được đề xuất

- Việc triển khai hệ thống mạng cảm biến vô tuyến trong thực tế có thể gặp phải nhiều thách thức, trong đó có các thủ đoạn gây nhiễu chủ động

Nghiên cứu các hướng phát triển đề tài trong tương lai như:

- Nghiên cứu mô hình mà các nút nghe lén hợp tác với nhau để giải

mã dữ liệu của nút nguồn

- Nghiên cứu các kỹ thuật truyền thông vô tuyến mới áp dụng vào