Nội dung đề án tốt nghiệp “Nghiên cứu giao thức phân cụm sử dụng Logic mờ để tăng hiệu quả sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến không dây” được trình bày theo 3 chương như sau: Chươn
Mô hình kiến trúc mạng cảm biến không dây WSN
Mạng cảm biến không dây (WSN – Wireless Sensor Network) [4] là một khái niệm đã được phát triển và ứng dụng rộng rãi từ những năm 1980, đặc biệt là với sự phát triển nhanh chóng của các thiết bị thông minh thì IoT mới trở thành một lĩnh vực được nhiều nhà khoa học chú ý và có khả năng phát triển rộng rãi trong tương lai Các giai đoạn phát triển mạng cảm biến chính gồm:
- Đầu những năm 1980-1990: Các nghiên cứu ban đầu về mạng cảm biến không dây bắt đầu trong những năm 1980 với mục tiêu tìm hiểu về các hệ thống cảm biến và giao tiếp không dây Các nghiên cứu này thường tập trung vào việc xác định cách kết nối các cảm biến với nhau và với các thiết bị thu thập dữ liệu
- Thập niên 1990-2000: Trong thời kỳ này, sự phát triển của công nghệ không dây đã làm cho mạng cảm biến không dây trở nên khả thi và thú vị hơn Các nghiên cứu được tập trung vào việc phát triển các giao thức truyền thông, các cảm biến tiêu thụ ít năng lượng và các công nghệ mạng để tạo ra các mạng cảm biến không dây có khả năng hoạt động lâu dài và hiệu quả
- Thập kỷ sau 2000: Sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ không dây và sự gia tăng của Internet đã mở ra cánh cửa cho việc triển khai hàng loạt các ứng dụng thực tiễn của mạng cảm biến không dây Trong thập kỷ này,các ứng dụng của mạng cảm biến không dây đã bao gồm giám sát môi trường, giám sát công nghiệp, y tế, nông nghiệp, quản lý tài nguyên, an ninh, và nhiều lĩnh vực khác
- Hiện tại và tương lai: Ngày nay, mạng cảm biến không dây đang phát triển với tốc độ nhanh chóng, với sự tiến bộ trong các công nghệ không dây, vi xử lý nhúng, và phần mềm Các ứng dụng của mạng cảm biến không dây đang mở ra nhiều cơ hội mới trong nhiều lĩnh vực, từ giám sát môi trường đến các ứng dụng thông minh và tự động hóa trong công nghiệp và đô thị.
Mạng cảm biến không dây là một loại mạng không dây được tạo ra bằng cách kết hợp các cảm biến không dây và các nút mạng không dây để thu thập dữ liệu từ môi trường vật lý và truyền dữ liệu đến các điểm cuối khác nhau Các cảm biến trong mạng này có thể thu thập dữ liệu về nhiều thông số khác nhau như nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng, độ rung, độ ồn, áp suất và nhiều yếu tố khác Mô hình kiến trúc mạng cảm biến bao gồm các thành phần:
- Trường cảm biến: bao gồm các cảm biến
- Thiết bị thu phát (Sink hoặc trạm gốc BS)
- Mạng truyền thông: có thể là Internet, vệ tinh, mạng di động…
- Người dùng: quản lý các tác vụ
Hình 1.1 Mô hình cơ bản của mạng cảm biến không dây
Trong những năm trở lại đây, công nghệ truyền thông đã có những bước phát triển lớn đối với truyền thông không dây điển hình như mạng cảm biến không dây.Mạng cảm biến không dây bao gồm một số lượng lớn các thiết bị cảm biến có kích cỡ nhỏ được gọi là các nút cảm biến, tiêu thụ công suất thấp với khả năng cảm biến các yếu tố từ môi trường xung quanh (như nhiệt độ, độ ẩm ), có khả năng tính toán và liên lạc không dây (vô tuyến, hồng ngoại, quang học ) và có thể hoạt động mà không cần sự can thiệp của con người Các nút cảm biến trong mạng cảm biến không dây có thể được triển khai một cách ngẫu nhiên hay được chỉ định sẵn trong một khu vực cụ thể hoặc cũng có thể di động để có thể thu thập được thông tin chất lượng cao về môi trường xung quanh thông qua giao tiếp không dây Bản chất của thông tin được thu thập phụ thuộc vào ứng dụng mà mạng cảm biến không dây được sử dụng Dữ liệu được thu thập sau đó sẽ được chuyển tới trạm gốc (Base Station - BS) hay thiết bị thu phát (sink) như hình 1.1 để phân tích, lưu trữ và xử lý dữ liệu Mạng cảm biến không dây hiện nay đã và đang đóng vai trò quan trọng trong cơ sở hạ tầng của các giải pháp IoT (Internet of Things) và các ứng dụng của nó đã và đang được áp dụng cho rất nhiều các lĩnh vực như: quân sự, y tế, nông nghiệp, môi trường nhờ vào việc mạng cảm biến không dây có thể được triển khai ở mọi môi trường thậm chí cả ở những môi trường khó khăn, khắc nghiệt nhất. Mạng cảm biến không dây liên tục được phát triển và áp dụng vào những ứng dụng mới phù hợp với sự phát triển của các thiết bị cảm biến.
Hình 1.2 Mô hình của mạng cảm biến không dây phân cụm Đối với mạng cảm biến không dây có kích thước lớn (số lượng nút cảm biến lớn), có thể sử dụng các công nghệ như phân cụm, định tuyến nhằm tối ưu hóa năng lượng của mạng cảm biến không dây (hình 1.2) Có thể nói trong WSN thì nút cảm biến là thành phần rất quan trọng nó bao gồm: bộ cảm biến, bộ lưu trữ và xử lý, bộ thu phát, bộ nguồn…như hình 1.3 Trong đó các bộ cảm biến có thể có nhiều loại để phục vụ nhiều mục đích và ứng dụng khác nhau như: cảm biến nhiệt, cảm biến vị trí, cảm biến quang, cảm biến rung… [3]
Hình 1.3 Cấu tạo của nút cảm biến
Mạng cảm biến không dây và Internet of Things (IoT) có một mối quan hệ mật thiết và tương tác chặt chẽ với nhau Mạng cảm biến không dây thường là một phần của hệ thống IoT IoT có thể tích hợp nhiều loại cảm biến không dây khác nhau và mở rộng qua nhiều môi trường và ứng dụng khác nhau Mạng cảm biến không dây sử dụng các cảm biến không dây để thu thập dữ liệu từ môi trường vật lý và truyền nó thông qua mạng không dây đến các thiết bị IoT hoặc hệ thống quản lý dữ liệu Dữ liệu này sau đó được sử dụng để tạo ra thông tin có ý nghĩa và thực hiện các hành động cụ thể Ví dụ, thông qua dữ liệu từ các cảm biến nhiệt độ không dây, một hệ thống IoT có thể tự động điều chỉnh hệ thống điều hòa không khí để duy trì một mức độ thoải mái cho môi trường Sự tích hợp của mạng cảm biến không dây và IoT tạo ra một hệ thống linh hoạt, mở rộng và tiết kiệm năng lượng, có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực từ nhà thông minh, công nghiệp, y tế, nông nghiệp đến các ứng dụng khác Điều này giúp cải thiện hiệu suất thu thập và quản lý dữ liệu từ môi trường vật lý một cách hiệu quả và thông minh
Hình 1.4 Mạng cảm biến không dây và IoT
Ứng dụng của Mạng cảm biến cảm biến không dây
Với sự phát triển nhanh chóng của mạng cảm biến không dây hiện nay, các ứng dụng của chúng trải khắp các lĩnh vực như quân sự, công nghiệp, nông nghiệp (trồng trọt, chăn nuôi…), cứu trợ thiên tai, tòa nhà thông minh, chăm sóc y tế, giao thông [2].
Ứng dụng trong quân sự
Một trong những lợi ích tuyệt vời nhất của mạng cảm biến nói chung và mạng cảm biến không dây nói riêng là để thay thể cho các binh sĩ, chiến binh quân đội khỏi sự nguy hiểm [6] Ngoài ra, các mạng cảm biến không dây còn cho chức năng do tìm mìn, khảo sát chiến trường với sự tấn công bằng hóa học, sinh học, vũ khí hạt nhân hoặc các thiết bị có cảm biến từ trường, rada băng thông cực đại và micro âm thanh Các mạng cảm biến không dây được sử dụng để định vị và xác định mục tiêu tấn công của lực lượng địch và xe không người lái.
Hình 1.5 Ứng dụng trong quân sự
Cũng như nhiều công nghệ thông tin khác, mạng cảm biến không dây có nguồn gốc chủ yếu trong các nghiên cứu có liên quan đến quân sự Các mạng cảm biến không giám sát được hình dung là thành phần chính trong việc tiến tới các hệ thống chiến tranh tập trung vào mạng Chúng có thể nhanh chóng được triển khai để giám sát và được sử dụng để cung cấp thông tin tình báo chiến trường về vị trí, số lượng, di chuyển và danh tính của quân đội, phương tiện và để phát hiện vũ khí hóa học, sinh học và hạt nhân.
Một số ứng dụng quan trọng trong lĩnh vực quân sự:
- Giám sát và phân tích chiến trường: Mạng cảm biến không dây được sử dụng để thu thập dữ liệu từ môi trường chiến trường, bao gồm thông tin về địa hình, thời tiết, tình trạng quân địch và các hoạt động quân sự Dữ liệu này có thể được sử dụng để tạo ra bản đồ chiến trường và phân tích tình hình chiến sự, giúp tăng cường hiểu biết và quản lý chiến trường
- Giám sát biên giới và an ninh quốc gia: Mạng cảm biến không dây có thể được triển khai để giám sát biên giới quốc gia và phát hiện các hoạt động bất thường hoặc nguy cơ an ninh Các cảm biến có thể phát hiện chuyển động, âm thanh, và các tín hiệu khác từ các hoạt động bất thường, cung cấp cảnh báo và thông tin cho lực lượng quân sự hoặc lực lượng an ninh
- Giám sát và quản lý tài nguyên chiến lược: Mạng cảm biến không dây có thể được sử dụng để giám sát và quản lý các tài nguyên chiến lược như năng lượng, nước, và nguồn lực chiến lược khác Các cảm biến có thể thu thập dữ liệu về tiêu thụ năng lượng, nguồn nước, và các tài nguyên quan trọng khác để đảm bảo sự bảo đảm và hiệu quả trong việc sử dụng tài nguyên
- Phát hiện và ngăn chặn mối đe dọa: Mạng cảm biến không dây có thể được sử dụng để phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa như bom, vũ khí hóa học hoặc sinh học, hoặc các hoạt động khủng bố khác Các cảm biến có thể phát hiện các tín hiệu hoặc dấu vết của các hoạt động đe dọa và cung cấp cảnh báo cho lực lượng quân sự hoặc lực lượng an ninh
- Hỗ trợ thực chiến và quyết định tái lập: Mạng cảm biến không dây có thể cung cấp thông tin thời gian thực và cập nhật về tình hình chiến trường, giúp lực lượng quân sự ra quyết định nhanh chóng và hiệu quả trong các tình huống thực chiến.
Ứng dụng trong công nghiệp Để tránh rủi ro, nguy hiểm liên quan đến con người trong các nhà máy công nghiệp thì mạng cảm biến không dây sử dụng các nút cảm biến để phát hiện rò rỉ về hóa chất, vật liệu độc hại, cháy nổ, các tác nhân sinh học nhằm cung cấp cho các bộ phận liên quan giải quyết kịp thời
Trong lĩnh vực quản lý kinh doanh hàng hóa, để lưu trữ, bảo quan và tránh thất thoát hàng hóa là điều vô cùng cần thiết Vì vậy, các kiện hàng sẽ được gắn các nút cảm biến Khi kiểm tra hàng hóa, người phụ trách sẽ gửi yêu cầu đến kho lưu trữ, các thông tin về các kiện hàng sẽ được tất cả kiện hàng trả lời Ngoài ra, các nút cảm biến còn dùng để đo nhiệt độ, độ ẩm hoặc dùng để chống trộm như nếu có kiện hàng nào bị dịch chuyển thì cảm biến sẽ hoạt động và phát tín hiệu cảnh báo Tương tự như vậy, trong việc quản lý container ở cảng Mỗi container cũng được gắn nút cảm biến Do đó, việc kiểm soát container cũng dễ dàng hơn vì bản thân các container có thể ghi nhớ thông tin của nó một cách chính xác và những thông tin này được lưu trong cơ sở dữ liệu nên dễ dàng truy vần, truy xuất khi cần.
Hình 1.6 Ứng dụng trong công nghiệp
Ứng dụng trong nông nghiệp
Mạng cảm biến không dây có nhiều ứng dụng hữu ích trong lĩnh vực nông nghiệp, giúp nâng cao hiệu suất sản xuất, quản lý tài nguyên và tối ưu hóa các quy trình Một số ứng dụng phổ biến của mạng cảm biến không dây trong nông nghiệp:
- Phục vụ trong sản xuất nông nghiệp: mạng cảm biến không dây giúp nông dân giám sát nhiệt độ, không khí, độ ẩm, ánh sáng, độ ẩm đất, hàm lượng PH… nhằm đưa ra các phân tích để nông dân có thể đưa ra quyết định.
- Ứng dụng trong trồng trọt
- Ứng dụng trong chăn nuôi
Hình 1.7 Ứng dụng trong nông nghiệp
Ứng dụng trong cứu trợ thiên tai như:
- Ứng dụng giám sát môi trường
- Ứng dụng tránh thảm họa cháy rừng
- Ứng dụng cảnh báo lũ lụt
- Ứng dụng cảnh báo động đất
Ưu nhược điểm của mạng cảm biến không dây
Mạng cảm biến không dây là một xu hướng công nghệ quan trọng, WSN đã đóng góp đáng kể trong việc giám sát và quản lý môi trường vật lý, cung cấp thông tin chính xác và chi phí hiệu quả cho nhiều ứng dụng khác nhau và vào sự phát triển kinh tế và xã hội, giúp cải thiện chất lượng cuộc sống của con người và đáp ứng các nhu cầu của xã hội ngày càng cao và đã đạt được nhiều thành tựu đáng kể bao gồm:
- Giám sát liên tục: WSN cho phép giám sát môi trường và các sự kiện trong thời gian thực, cung cấp thông tin liên tục và chi tiết về tình trạng của môi trường vật lý
- Tiết kiệm chi phí: So với các phương pháp giám sát truyền thống, WSN thường có chi phí triển khai và vận hành thấp hơn, đồng thời giúp tiết kiệm nhiều chi phí hơn trong dài hạn
- Tự động hóa và tính tự động: WSN có khả năng tự động hóa nhiều tác vụ, từ việc thu thập dữ liệu đến việc phân tích và phản ứng với các sự kiện trong môi trường
- Dễ dàng mở rộng và tích hợp: Mạng cảm biến không dây có thể dễ dàng mở rộng để bao phủ các khu vực rộng lớn hơn và tích hợp với các hệ thống khác như hệ thống IoT, hệ thống quản lý dữ liệu, và các hệ thống thông tin khác
- Tiết kiệm năng lượng: Các cảm biến trong WSN thường được thiết kế để tiết kiệm năng lượng và hoạt động trong thời gian dài mà không cần thay pin thường xuyên
- Đa dạng ứng dụng: WSN có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như giám sát môi trường, y tế, nông nghiệp, công nghiệp, an ninh và nhiều lĩnh vực khác
- Cung cấp thông tin tương tác và thời gian thực: Dữ liệu được thu thập từ WSN thường được cập nhật và truyền tải trong thời gian thực, cung cấp thông tin có ý nghĩa và hữu ích cho quản lý và ra quyết định.
Mặc dù WSN đã đạt được nhiều thành tựu đáng kể, nhưng vẫn còn tồn tại một số vấn đề cần được giải quyết để đảm bảo sự phát triển bền vững của công nghệ này và đem lại lợi ích cho xã hội bao gồm:
- Tiêu thụ năng lượng: Đây là vấn đề quan trọng nhất của WSN bởi vì nó liên quan đến thời gian sống của mạng, hiệu suất sử dụng mạng Các thiết bị trong mạng cảm biến không dây thường có nguồn năng lượng hạn chế từ pin hoặc pin mặt trời Việc quản lý và tiết kiệm năng lượng trở thành một thách thức, đặc biệt khi cần hoạt động liên tục trong thời gian dài
- Quản lý dữ liệu: Số lượng dữ liệu thu thập từ các cảm biến có thể rất lớn, và việc quản lý, xử lý và truyền dữ liệu trở thành một vấn đề Cần có các giải pháp hiệu quả để lưu trữ, xử lý và truyền dữ liệu một cách hiệu quả và bảo mật
- Độ phức tạp và chi phí triển khai: Triển khai mạng cảm biến không dây có thể đòi hỏi nhiều công sức và chi phí, đặc biệt khi cần phải xử lý các vấn đề như phân phối cảm biến, cài đặt hạ tầng mạng, và bảo trì hệ thống
- Bảo mật và Quyền riêng tư: Dữ liệu thu thập từ các cảm biến có thể chứa thông tin nhạy cảm, và việc bảo vệ dữ liệu khỏi sự xâm nhập và truy cập trái phép trở thành một vấn đề quan trọng Bảo mật và quyền riêng tư cần được coi trọng trong quá trình thiết kế và triển khai của mạng cảm biến không dây
- Độ trễ và độ tin cậy: Các vấn đề về độ trễ trong việc truyền dữ liệu và độ tin cậy của các cảm biến có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của hệ thống Điều này đặc biệt quan trọng trong các ứng dụng y tế hoặc an ninh cần độ chính xác và đáng tin cậy cao
- Quản lý tương tác và tổ hợp: Mạng cảm biến không dây thường cần phải tương tác với các mạng khác như mạng Internet hoặc mạng di động Việc quản lý tương tác và tổ hợp giữa các mạng trở thành một thách thức, đặc biệt khi cần đảm bảo tính liên tục và đồng bộ của dữ liệu
Các kiểu mạng cảm biến không dây
Cấu trúc phẳng
Hình 1.8 Mô hình cấu trúc phẳng của WSN
Trong cấu trúc phẳng, mọi nút đều có cùng một vị trí và chức năng, không có sự phân biệt Các nút có thể trực tiếp giao tiếp với trung tâm xử lý hoặc thông qua các nút trung gian để tạo thành một mạng lưới kết nối Trong phạm vi truyền dẫn cố định, các nút gần trung tâm xử lý sẽ đảm nhận vai trò quan trọng hơn trong việc truyền tải dữ liệu, trong khi các nút xa hơn có thể phụ trách việc tạo thành bộ tiếp sóng cho số lượng lớn nguồn Giả sử rằng tất cả các nguồn sử dụng cùng một tần số để truyền dữ liệu, điều này cho phép chia sẻ thời gian giữa các nguồn Tuy nhiên, hệ thống chỉ hoạt động hiệu quả khi chỉ có một nguồn duy nhất được chia sẻ, như thời gian hoặc tần số Ưu điểm của cấu trúc này là sự đơn giản và dễ dàng triển khai,linh hoạt và có khả năng mở rộng Tuy nhiên, các hạn chế bao gồm chi phí triển khai lớn, vấn đề định tuyến phức tạp, sự phân tán của các nút gây khó khăn trong việc quản lý toàn cầu và tiêu thụ năng lượng không đồng đều.
Cấu trúc phân tầng
Hình 1.9 Sự phân chia cụm trong WSN Để khắc phục nhược điểm của cấu trúc phẳng thì cấu trúc phân tầng được ra đời Mạng cảm biến được chia thành các vùng được gọi là cụm (mô tả hình 1.9), các nút trong cụm truyền dữ liệu đơn chặng hoặc đa chặng đến chủ cụm (ClusterHeader-CH) Các chủ cụm truyền đơn hoặc đa chặng đến trạm thu phát (điểm xử lý trung tâm) Trong cấu trúc này, hệ thống sẽ phân chia các nút trong mạng thành các cấp bậc, cấp bậc thấp nhất thực hiện nhiệm vụ cảm nhận, cấp trung gian thực hiện tính toán và cấp cao nhất thực hiện chức năng phân phối dữ liệu (hình 1.10).
Các nút cảm biến trong cụm gửi dữ liệu đơn chặng hay đa chặng (tùy thuộc vào kích cỡ của cụm) đến một nút định sẵn trong cụm, thường gọi là chủ cụm Sau đó các chủ cụm sẽ gửi đơn chặng hoặc đa chặng dữ liệu tập trung được đến nút xử lý tập trung Trong cấu trúc này, các nút tạo thành một hệ thống cấp bậc mà ở đó mỗi nút ở một mức xác định thực hiện các nhiệm vụ đã định sẵn Trong cấu trúc phẳng thì chức năng cảm nhận, tính toán và phân phối dữ liệu không đều giữa các nút.
Hình 1.10 Sự phân theo chức năng trong WSN
Mạng cảm biến không dây xây dựng theo cấu trúc phân tầng hoạt động hiệu quả hơn cấu trúc phẳng do các lý do sau:
- Cấu trúc phân tầng có thể giảm chi phí mạng cảm biến bằng việc định vị các tài nguyên ở vị trí mà chúng hoạt động hiệu quả nhất.
- Mạng cấu trúc phân tầng sẽ có tuổi thọ cao hơn cấu trúc phằng Khi cần phải tính toán nhiều thì một bộ xử lý nhanh sẽ hiệu quả hơn, phụ thuộc vào thời gian yêu cầu thực hiện tính toán Tuy nhiên, với các nhiệm vụ cảm nhận cần hoạt động trong thời gian dài, các nút tiêu thụ ít năng lượng phù hợp với yêu cầu xử lý lý tối thiểu sẽ hoạt động hiệu quả hơn, Do vậy, với cấu trúc phân tầng mà các chức năng mạng phân chia giữa các phần cứng được thiết kế riêng cho từng chức năng sẽ làm tăng tuổi thọ của mạng.
Tuy nhiên, với kiến trúc phân tầng này, mạng cảm biến không dây sẽ phải đối mặt với vần đề chọn chủ cụm và định tuyến gói tin sao cho hiệu quả.
Định tuyến và phân cụm trong WSN
Vấn đề định tuyến trong WSN
Trong mạng cảm biến không dây (WSN), định tuyến (routing) là quá trình xác định và chọn lựa các đường dẫn dữ liệu từ các nút cảm biến đến trạm cơ sở (base station) hoặc các điểm mục tiêu khác trong mạng [1] Định tuyến đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo dữ liệu được truyền đạt một cách hiệu quả, đáng tin cậy và tiết kiệm năng lượng Các thuật toán định tuyến trong WSN thường cần xử lý một số vấn đề sau:
- Tiết kiệm năng lượng: Một trong những mục tiêu quan trọng của định tuyến trong WSN là tiết kiệm năng lượng Việc chọn các đường dẫn ngắn và hiệu quả giúp giảm thiểu tiêu thụ năng lượng của các nút cảm biến, kéo dài tuổi thọ của pin và giảm chi phí bảo trì
- Độ trễ và độ tin cậy: Đối với các ứng dụng yêu cầu thời gian thực, độ trễ trong việc truyền dẫn dữ liệu cần được giảm thiểu Đồng thời, việc đảm bảo độ tin cậy của đường dẫn là một yếu tố quan trọng trong việc chọn lựa thuật toán định tuyến.
- Điều chỉnh động và tính linh hoạt: Các mạng cảm biến thường phải thích nghi với các thay đổi trong môi trường, như sự di chuyển của các nút hoặc sự cố xảy ra Do đó, thuật toán định tuyến cần có tính linh hoạt để điều chỉnh và tái cấu trúc đường dẫn khi cần thiết
- Độ phân tán: Mạng cảm biến thường có cấu trúc phân tán, với nhiều nút cảm biến được triển khai trên một khu vực rộng lớn Do đó, việc chọn lựa đường dẫn phải xem xét các yếu tố như sự cận kề với các nút hàng xóm, cân bằng tải và sự phân tán của dữ liệu
Các thuật toán định tuyến trong WSN có thể được phân loại thành các loại khác nhau như định tuyến phân cụm (cluster-based routing), định tuyến có cấu trúc
(hierarchical routing), định tuyến dựa trên vị trí (geographic routing) và nhiều hơn nữa Mỗi loại định tuyến có ưu điểm, nhược điểm riêng và việc lựa chọn thuật toán định tuyến phù hợp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và điều kiện mạng.
Vấn đề phân cụm trong WSN
Trong mạng cảm biến không dây WSN, phân cụm (clustering) là một phương pháp quản lý mạng bằng cách chia các nút cảm biến thành các nhóm nhỏ gọi là cụm Mỗi cụm thường bao gồm một số lượng các nút cảm biến được tổ chức một cách logic và chức năng Một trong những nút trong cụm thường được chọn làm nút chủ (cluster head) để điều phối và quản lý các hoạt động trong cụm Mối quan hệ giữa định tuyến và phân cụm trong WSN:
- Trong nhiều trường hợp, các thuật toán định tuyến trong WSN thường được thiết kế để hoạt động phối hợp với các thuật toán phân cụm
- Phân cụm giúp giảm độ phức tạp của việc định tuyến bằng cách giảm số lượng nút cảm biến cần xử lý trong mỗi bước định tuyến
- Ngoài ra, các nút chủ trong mỗi cụm thường là các điểm giao thức định tuyến,giúp điều phối dữ liệu từ các nút cảm biến trong cụm đến trạm cơ sở hoặc điểm cuối khác trong mạng.
Giới thiệu chung
Mạng cảm biến không dây (WSN) đang đóng vai trò quan trọng trong cơ sở hạ tầng mạng truyền thông IoT hiện nay và được ứng dụng rộng rãi trong rất nhiều lĩnh vực như: quân sự, y tế, nông nghiệp, môi trường Mạng cảm biến không dây có khả năng thu thập thông tin, dữ liệu từ môi trường sau đó gửi đến trung tâm để xử lý dữ liệu Phần lớn các mô hình mạng các nút cảm biến đều gặp phải vấn đề về năng lượng do các nút cảm biến thường có nguồn năng lượng hạn chế cũng như các vấn đề về truyền dẫn Vì những ứng dụng quan trọng của mạng cảm biến không dây mà việc cải thiện hiệu năng của mạng luôn là những vấn đề quan trọng và là ưu tiên hàng đầu của các nhà nghiên cứu trên toàn thế giới Do đó cần phải hiểu rõ các thách thức, hạn chế của mạng cảm biến không dây để có thể thiết kế được những giao thức, thuật toán tối đa được hiệu năng của mạng cảm biến không dây. Để có thể tối đa được hiệu năng và thời gian hoạt động của mạng ta cần phải thiết kế các giao thức hoặc các thuật toán phù hợp Một trong những cách hiệu quả để tối ưu hóa hiệu năng hệ thống đó là sử dụng định tuyến hay những thuật toán định tuyến hiệu quả Rất nhiều các nghiên cứu đã được thực hiện với mục đích cải thiện hiệu năng của mạng cảm biến không dây và trong đó cải thiện và kéo dài tuổi thọ của mạng là một trong những giải pháp hiệu quả nhất thông qua các kĩ thuật khác nhau như cân bằng tải, phân cụm, định tuyến … tuổi thọ của mạng đã được cải thiện đáng kể.
Một số tham số sử dụng trong WSN
Năng lượng nút cảm biến
Năng lượng của một nút cảm biến là một tham số quan trọng trong mạng cảm biến không dây Một nút cảm biến được coi là "chết" khi nút tiêu thụ hết năng lượng của nó Thời gian sống của một nút được xác định thông qua việc tính mức năng lượng của nút sau mỗi một vòng truyền nhận dữ liệu Tham số này ảnh hưởng trực tiếp tới thời gian sống và hiệu năng của mạng cảm biến không dây Mức năng lượng ban đầu của nút cảm biến được gọi là năng lượng khởi tạo E Initial Mức năng lượng của nút cảm biến sau mỗi vòng được gọi là năng lượng dư E Re và sẽ tiêu hao sau mỗi vòng theo mô hình tiêu hao năng lượng Năng lượng dư hay năng lượng còn lại của nút được tính theo công thức (2.1).
Khi r = 0, tương ứng với trạng thái ban đầu của nút thì E Re = E Initial và R là số vòng truyền nhận cuối cùng, tương ứng với lúc mạng ngừng hoạt động Từ phương trình (2.4), ta có thể thấy khi R → ∞, tức là mạng càng hoạt động lâu thì năng lượng dư càng giảm cho đến khi E Re = 0 (J) tức là nút cảm biến đã cạn kiệt năng lượng và không thể hoạt động được cùng mạng cảm biến không dây nữa Vì vậy, năng lượng của nút cảm biến là một trong những tham số quan trọng nhất để mạng cảm biến có thể duy trì hoạt động lâu dài Tham số này cũng là một trong những tham số được quan tâm và sử dụng trong hầu hết các giao thức, thuật toán nhằm mục đích cân bằng năng lượng trong mỗi vòng truyền nhận dữ liệu.
Mật độ nút mạng
Khi triển khai mạng cảm biến không dây, mật độ nút cảm biến được sử dụng cũng là một tham số cần được quan tâm Tham số này sẽ ảnh hưởng tới sự phân bố của các nút mạng trong môi trường cảm biến là dày đặc hay thưa thớt, do đó sẽ ảnh hưởng tới dữ liệu cảm biến thu thập được nếu mật độ quá thấp mạng sẽ không thu thập được đầy đủ thông tin từ môi trường, nếu mật độ quá cao dữ liệu cảm biến giữa các nút cảm biến có thể bị trùng nhau và cần phải xử lý thêm; ngoài ra mật độ cũng ảnh hưởng tới khả năng truyền thông giữa các nút mạng, quá thấp sẽ tốn năng lượng để truyền thông, quá cao thì sẽ có quá nhiều bản tin quảng bá tranh chấp với nhau. Tham số về mật độ được thể hiện qua công thức 2.2.
Trong đó ρ được coi là mật độ nút (nút/m 2 ), n là số nút trên một đơn vị diện tích S.
Thời gian sống của mạng
Đã có rất nhiều các nghiên cứu được thực hiện để nâng cao hiệu năng của mạng cảm biến không dây và một trong những cách tiếp cận là cải thiện thời gian sống - thời gian hoạt động của mạng Mục đích chính của một số các giao thức hay thuật toán là thực hiện tiêu thụ cân bằng và hiệu quả nguồn năng lượng ít ỏi của nút cảm biến và từ đó kéo dài được thời gian sống của mạng, giúp mạng hoạt động hiệu quả đầy đủ các chức năng Tham số thời gian sống của mạng được sử dụng để đánh giá hiệu quả sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến không dây Có thể định nghĩa thời gian sống của mạng là khoảng thời gian tối đa mà mạng vẫn hoạt động với đủ khả năng thực hiện những tác vụ được giao Tuổi thọ mạng hay thời gian sống của mạng được tính theo nhiều cách
- Thời gian tính đến nút đầu tiên bị lỗi
- ẵ tuổi thọ của mạng (50% nỳt bị chết)
- Toàn bộ mạng bị chết (100% nút bị chết)
- Thời gian đến khi phân chia: khi mạng bị chia thành hai phần không nối với nhau
- Thời gian đến khi mất vùng phủ: một vị trí trong mạng không còn nằm trong vùng quan sát của nhiều nút khác
- Thời gian đến khi lỗi thông báo sự kiện đầu tiên.
Số bước nhảy
Số bước nhảy được định nghĩa là số lần một gói tin được chuyển tiếp từ nút nguồn tới nút đích Tham số này thường được sử dụng để đánh giá hiệu năng của mạng cảm biến không dây Nếu giảm số bước nhảy có thể giảm được tiêu hao năng lượng nhờ đó cải thiện được thời gian sống của mạng do giảm thiểu số lần chuyển tiếp dữ liệu của nút tuy nhiên lại có thể gây ra vấn đề "điểm nóng" do nhiều nút trên mạng sẽ chịu tải lớn hơn Vì vậy việc sử dụng số bước nhảy hợp lý trong các giao thức, thuật toán là rất quan trọng trong việc cân bằng tải cho các nút cảm biến trong mạng cảm biến không dây.
Chi phí
Hình 2.1 Phân bố của nút cảm biến
Chi phí hay được gọi là giá hoặc chi phí giữa các nút mạng hoặc từ nút cảm biến tới nút gốc Trong hầu hết các mô hình mạng đặc biệt là mô hình đa bước
(MM) chi phí luôn là một tham số quan trọng mà các nhà thiết kế để ý tới trong việc thiết kế phân bố các nút mạng và thường được sử dụng thông qua tham số khoảng cách giữa các nút mạng Tham số này phản ánh thực tế chi phí về năng lượng mà nút mạng tiêu tốn khi mỗi lần định tuyến.
Với mạng cảm biến không dây như trong hình 2.1 ta có thể thấy chi phí giữa hai nút bất kỳ SN i và SN j được tính bởi công thức 2.3 áp dụng công thức tính khoảng cách Euclid.
Cost ( S N i , S N j ) = √ ( x SN i − x SN j ) 2 + ( y SN i − y SN j ) 2 (2.3)
Và cost giữa SN 1 và BS thông qua nút SN 2 được tính bởi công thức 2.4.
Cost ( S N 1 , BS ) = √ ( x SN 1 − x SN 2 ) 2 + ( y SN 1 − y SN 2 ) 2 + √ ( x SN 2 − x BS ) 2 + ( y SN 2 − y BS ) 2 (2.4)
Mô hình tiêu thụ năng lượng trong WSN
Trong mạng cảm biến không dây, tiêu thụ năng lượng là một trong những yếu tố quan trọng nhất ảnh hưởng đến hiệu suất và tuổi thọ của mạng [5] Mô hình tiêu thụ năng lượng trong mạng cảm biến thường bao gồm các thành phần sau:
- Truyền dẫn: Tiêu thụ năng lượng trong quá trình truyền dẫn là một phần quan trọng của mô hình Các nút cảm biến phải tiêu tốn năng lượng để truyền dữ liệu đến các nút khác trong mạng Khoảng cách truyền dẫn, công suất phát, và điều kiện môi trường đều ảnh hưởng đến lượng năng lượng tiêu thụ trong quá trình truyền dẫn
- Nhận dữ liệu: Tiêu thụ năng lượng cũng xảy ra khi các nút cảm biến nhận dữ liệu từ các nút khác Quá trình này cũng đòi hỏi một lượng năng lượng đáng kể, đặc biệt là trong các mạng có lưu lượng dữ liệu lớn
- Xử lý dữ liệu: Các nút cảm biến thường phải xử lý dữ liệu thu thập được trước khi truyền đi hoặc lưu trữ lại Quá trình xử lý này cũng đòi hỏi một lượng năng lượng không nhỏ, đặc biệt là đối với các thuật toán phức tạp hoặc các tác vụ tính toán nặng
- Ngủ và thức dậy: Để tiết kiệm năng lượng, các nút cảm biến thường chuyển sang chế độ ngủ khi không hoạt động Tuy nhiên, việc thức dậy cũng tiêu tốn một lượng năng lượng nhất định, và quá trình này cần được quản lý một cách hiệu quả để đảm bảo hiệu suất và tuổi thọ của mạng
- Giao tiếp với nút chủ: Trong một số mô hình mạng, các nút cảm biến phải gửi dữ liệu đến các nút chủ để xử lý hoặc lưu trữ Quá trình giao tiếp này cũng là một nguồn tiêu tốn năng lượng đáng kể
Tuy nhiên, trong các yếu tố của mô hình tiêu thụ năng lượng trong mạng cảm biến không dây thì việc truyền nhận dữ liệu ảnh hưởng nhiều nhất đến việc tiêu thụ năng lượng, trong phần này chủ yếu xét đến việc truyền dẫn ở không gian tự do Để tối ưu hóa thời gian hoạt động và hiệu suất của mạng cảm biến không dây, cần tối ưu hóa việc tiêu thụ năng lượng tại mỗi nút cảm biến trong mạng Do đó, việc nghiên cứu mô hình tiêu hao năng lượng của các nút cảm biến là rất quan trọng, vì yếu tố này ảnh hưởng lớn đến tổng tiêu hao năng lượng trong quá trình truy cập và truyền nhận dữ liệu Các nghiên cứu sẽ sử dụng mô hình tiêu hao năng lượng này để phát triển các giao thức và thuật toán giúp tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng.
Hình 2.2 Mô hình truyền thông đa bước
Trong mạng cảm biến không dây, việc sử dụng mô hình mạng đơn bước hoặc đa bước có ảnh hưởng lớn đến hiệu suất của mạng Nếu mạng có quy mô nhỏ, việc sử dụng mô hình mạng đơn bước sẽ đơn giản và dễ triển khai Tuy nhiên, với mạng có quy mô lớn, mô hình mạng đơn bước sẽ gây ra các vấn đề liên quan đến liên kết truyền thông giữa các nút cảm biến và giữa nút cảm biến với trạm gốc Do đó, cần sử dụng mô hình mạng đa bước để đảm bảo hiệu suất của mạng trong trường hợp này Trong thực tế, hầu hết các hệ thống mạng cảm biến không dây thường áp dụng mô hình mạng đa bước Hình 2.2 dưới đây thể hiện mô hình mạng đa bước trong mạng cảm biến không dây.
Mối quan tâm của các thuật toán định tuyến sử dụng trong mạng cảm biến không dây là mức tiêu hao năng lượng của toàn hệ thống Hình 2.3 là mô hình giả định trong đó máy phát tiêu thụ năng lượng để chạy thiết bị điện tử vô tuyến, bộ khuếch đại công suất và máy thu tiêu hao năng lượng để chạy thiến bị điện tử vô tuyến Khoảng cách giữa máy phát và máy thu “d” là nguyên nhân chính gây ra sự suy giảm công suất Suy hao lan truyền có thể được mô hình hóa là tỷ lệ nghịch với
�㕑 2 đối với khoảng cách tương đối ngắn và tỷ lệ nghịch với �㕑 4 đối với khoảng cách xa hơn Việc điều chỉnh công suất có thể được sử dụng để đảo ngược sự suy hao này bằng cách đặt bộ khuếch đại công suất ở máy thu để đảm bảo một công suất nhất định Để chuyển tiếp một bản tin k-bit đến một khoảng cách d, ta có mô hình tiêu tán năng lượng vô tuyến được thể hiện trong hình 2.3.
Hình 2.3 Mô hình tiêu hao năng lượng vô tuyến [5]
Năng lượng tiêu thụ phụ thuộc vào một vài yếu tố như mã hoá kỹ thuật số, điều chế và lọc tín hiệu trước khi dữ liệu gửi tới máy phát do đó ta có công thức mức tiêu thụ năng lượng cần thiết cho việc truyền k bit dữ liệu được xác định theo công thức (2.5) [5].
Và công thức mức tiêu thụ năng lượng của máy thu khi nhận k bit dữ liệu:
Trong đó, E elec là năng lượng truyền 1 bit dữ liệu, ε fs và ε mp lần lượt hệ số khuếch đại trong không gian tự do và đa đường, d 0 là ngưỡng giá trị khoảng cách được tính:
Một số giao thức định tuyến trong mạng cảm biến không dây
Giao thức dựa trên cấu trúc mạng dạng phẳng
Trong các giao thức dựa trên dạng phẳng, tất cả các nút đóng vai trò như nhau và hoàn toàn không có sự phân cấp Giao thức định tuyến phẳng phân phối thông tin khi cần thiết tới bất kỳ nút cảm biến nào có thể tiếp cận trong mạng cảm biến Không cần nỗ lực nào để tổ chức mạng hoặc lưu lượng truy cập của nó, chỉ cần khám phá tuyến đường tốt nhất bằng cách nhảy chặng (bước) tới đích đến bằng bất kỳ con đường nào.
Giao thức cảm biến đối thông tin thông qua đàm phán SPIN
SPIN là một giao thức dạng phẳng tập trung vào dữ liệu mà việc phổ biến thông tin tại từng nút đến mọi nút trong mạng, giả định rằng tất cả các nút trong mạng đều có khả năng trở thành trạm cơ sở Các nút này giả định rằng các nút ở gần nhau có dữ liệu tương tự và như vậy, chỉ có dữ liệu mà các nút khác không sở hữu mới cần được phân phối Các nút chỉ định một nút ở mức cao để mô tả toàn bộ dữ liệu của chúng (được gọi là siêu dữ liệu) và thực hiện đàm phán siêu dữ liệu trước khi có bất kỳ dữ liệu nào truyền Điều này đảm bảo rằng không có dữ liệu dư thừa được gửi trên toàn mạng Ngoài ra, giao thức SPIN có quyền truy cập vào các mức năng lượng hiện tại của nút và điều chỉnh giao thức đang chạy trên nó dựa vào lượng năng lượng còn lại là bao nhiêu
Giao thức SPIN hoạt động dựa trên hai ý tưởng cơ bản Đầu tiên, để hoạt động hiệu quả và tiết kiệm năng lượng, các ứng dụng cảm biến cần giao tiếp với nhau, khác về dữ liệu chúng đã có và dữ liệu chúng vẫn cần lấy Trao đổi dữ liệu về dữ liệu cảm biến cần thiết đòi hỏi ít năng lượng hơn so với trao đổi tất cả dữ liệu cảm biến Thứ hai, các nút trong mạng giám sát và chấp nhận thay đổi trong nguồn năng lượng của chúng để kéo dài thời gian hoạt động của mạng Thông thường các giao thức như dạng phẳng sẽ lãng phí năng lượng do các cảm biến gửi dữ liệu không cần thiết trong khu vực chồng lấn
Giao thức SPIN sử dụng 3 loại bản tin: ADV, REQ và DATA Bản tin ADV cho phép cảm biến quảng bá một siêu dữ liệu cụ thể, REQ để yêu cầu một dữ liệu xác định và DATA để tự mang thông điệp Giao thức bắt đầu khi một nút có được dữ liệu mới mà nó sẵn sàng chia sẻ Nó bắt đầu bằng cách quảng bá bản tin ADV này cho nút lân cận của nó Nếu một nút lân cận quan tâm đến dữ liệu, nó phản hồi bằng cách gửi bản tin yêu cầu REQ cho dữ liệu và dữ liệu DATA được gửi đến nút hàng xóm Quá trình này lặp lại với các nút khác lân cận, mà kết quả trong toàn bộ khu vực cảm biến nhận được một bản sao của dữ liệu Một số ưu điểm của giao thức SPIN có thể kể tới như: Giảm thiểu dữ liệu dư thừa do các nút đàm phán trước khi truyền dữ liệu, ngoài ra còn giảm thiểu tiêu hao năng lượng Tuy nhiên giao thức SPIN cũng có một vài hạn chế như: Không phù hợp với mạng có quy mô lớn, độ tin cậy thấp do đó có thể không áp dụng được vào nhiều ứng dụng cụ thể.
Giao thức khuếch đại trực tiếp Ý tưởng chính của mô hình khuếch tán trực tiếp là loại bỏ các hoạt động mạng không cần thiết thông qua việc kết hợp dữ liệu đến từ các nguồn khác nhau, loại bỏ dữ liệu dư thừa, giảm thiểu số lượng truyền, do đó tiết kiệm năng lượng và kéo dài thời gian sống mạng Khuếch tán trực tiếp là một mô hình nhận biết ứng dụng và trung tâm theo nghĩa là tất cả dữ liệu được tạo ra bởi các nút cảm biến được đặt tên theo các cặp giá trị thuộc tính như tên của các đối tượng, khoảng thời gian, thời lượng, vị trí địa lý, Mỗi nút nhận được tín hiệu quan tâm có thể lưu trữ dữ liệu này để tổng hợp dữ liệu trong mạng sau đó Những dữ liệu quan tâm được lưu trong bộ nhớ cache và so sánh với dữ liệu nhận được với các giá trị quan tâm Điều này cho phép khuếch tán để đạt được mục đích tiết kiệm năng lượng sau này bằng cách chọn các tuyến (đường dẫn) thực nghiệm tốt Khi thông tin quan tâm lan truyền qua các nút trung gian trong mạng, đường dẫn được thiết lập để vẽ dữ liệu thỏa mãn truy vấn về nút yêu cầu Mỗi nút cảm biến nhận được sự quan tâm sẽ thiết lập một đường dẫn về phía nút cảm biến mà từ đó nó nhận được thông tin quan tâm. Quá trình này tiếp tục cho đến khi đường dẫn được xây dựng từ nguồn trở lại trạm gốc
Khuếch tán trực tiếp khác với SPIN ở hai khía cạnh Điều đầu tiên đó là khuếch tán trực tiếp phát hành các truy vấn dữ liệu theo yêu cầu khi trạm gốc (BS) gửi truy vấn đến các nút cảm biến Trong SPIN, các nút quảng bá sự hiện diện của dữ liệu cho phép nút quan tâm truy vấn dữ liệu đó Thứ hai là tất cả các giao tiếp trong khuếch tán trực tiếp là nút lân cận với nút hàng xóm của từng nút có khả năng thực hiện tổng hợp dữ liệu và nhớ đệm Không cần duy trì cấu trúc liên kết mạng toàn cầu, không giống như SPIN Do khuếch tán trực tiếp là một hệ thống điều khiển dựa trên truy vấn nên không thể áp dụng vào các ứng dụng yêu cầu cung cấp dữ liệu liên tục.
Giao thức dựa trên vị trí
Trong giao thức định tuyến dựa trên vị trí, thông tin vị trí được sử dụng để tính khoảng cách giữa hai nút cụ thể sao cho có thể ước tính được năng lượng tiêu thụ Vì không có sơ đồ địa chỉ cho mạng cảm biến như địa chỉ IP, thông tin vị trí mà được sử dụng trong định tuyến dữ liệu theo một cách hiệu quả về mặt năng lượng.
Giao thức nhận biết năng lượng và vị trí địa lý (GEAR)
Vì các truy vấn dữ liệu thường bao gồm các thuộc tính địa lý, thông tin địa lý này có thể được sử dụng trong khi phổ biến các truy vấn này đến các khu vực thích hợp Giao thức GEAR sử dụng sự phỏng đoán lựa chọn nút lân cận cung cấp nhận biết về năng lượng và thông tin địa lý để định tuyến một gói đến khu vực đích Ý tưởng là để hạn chế số lượng tin nhắn quan tâm trong khuếch tán trực tiếp bằng cách chỉ cân nhắc khu vực mục tiêu hơn là gửi tin quan tâm cho toàn bộ mạng Mỗi nút trong GEAR giữ một chi phí ước tính và chi phí tìm hiểu để tới được điểm đến thông qua các nút lân cận Chi phí ước tính là sự kết hợp của phần dư năng lượng và khoảng cách đến đích Chi phí tìm hiểu là một sàng lọc chi phí ước tính mà do định tuyến xung quanh các khiếm khuyết (lỗ hổng) của mạng Một khiếm khuyết (lỗ hổng) xuất hiện khi một nút không có bất kỳ nút lân cận nào gần với khu vực mục tiêu hơn chính nó
Thuật toán này gồm hai giai đoạn Đầu tiên là chuyển tiếp các gói tới khu vực mục tiêu Khi nhận được một gói, một nút kiểm tra nút lân cận của nó để xem liệu nếu có một nút lân cận gần với mục tiêu hơn chính nó Nếu có nhiều hơn một, nó chọn nút lân cận gần nhất với mục tiêu làm bước tiếp theo (next hop) Nếu tất cả đều xa hơn chính nó, hàm ý một lỗ (khiếm khuyết), một trong những nút lân cận được chọn để chuyển tiếp gói dựa trên hàm chi phí tìm hiểu Sự lựa chọn có thể được cập nhật theo sự hội tụ của chi phí tìm hiểu trong quá trình chuyển giao gói tin Thứ hai là chuyển tiếp các gói trong khu vực Nếu gói đã tới được khu vực, nó có thể được khuếch tán trong khu vực đó bằng cách chuyển tiếp địa lý đệ quy hoặc tràn (flooding) hạn chế Tràn hạn chế chỉ tốt khi các nút không triển khai dày đặc. Trong các mạng mật độ cao, chuyển tiếp địa lý đệ quy sẽ tiết kiệm năng lượng hơn so với tràn hạn chế.
Độ tin cậy thích ứng địa lý (GAF)
GAF là một thuật toán định tuyến dựa trên vị trí nhận biết năng lượng được thiết kế cho mạng nhảy bậc (ad-hoc) di động nhưng đã được áp dụng cho mạng cảm biến không dây GAF bảo tồn năng lượng bằng cách tắt các nút dự phòng Mạng được chia thành các vùng cố định và hình thành một lưới ảo cho khu vực phủ sóng. Mỗi nút sử dụng vị trí GPS của nó để liên kết chính nó với một điểm trong lưới ảo. Các nút liên quan với cùng một điểm trên lưới được coi là tương đương về mặt chi phí định tuyến gói Các nút trong một vùng cộng tác bằng cách chọn một nút để thể hiện vùng cho một khoảng thời gian trong khi các nút còn lại ở trạng thái ngủ
Các nút chuyển trạng thái hoạt động và trạng thái ngủ để tải cho mỗi nút được cân bằng Lưu ý rằng khi số lượng các nút tăng lên, thời gian sống của mạng cũng vậy Có ba trạng thái được xác định trong GAF Những trạng thái này là: khám phá – để xác định các nút lân cận trong lưới, hoạt động - phản ánh sự tham gia vào định tuyến và ngủ - khi tắt bộ thu phát sóng vô tuyến
Quãng thời gian của trạng thái ngủ phụ thuộc vào ứng dụng và các thông số liên quan được điều chỉnh phù hợp trong quá trình định tuyến Tính di động của các nút được xử lý bằng cách nút ở trong lưới ước tính thời gian rời khỏi lưới của nó và phát tới tất cả các nút lân cận của nó Để duy trì độ tin cậy định tuyến, các nút lân cận điều chỉnh chu kỳ ngủ của chúng để thức dậy và chỉ một trong số sẽ hoạt động. GAF là một giao thức định tuyến dựa trên vị trí nhưng cũng có thể được coi là một giao thức dựa trên phân cấp trong đó các cụm dựa trên vị trí địa lý Trong một lưới cụ thể, một nút đóng vai trò đại diện như một nút lãnh đạo để truyền dữ liệu đến các nút khác Nút lãnh đạo, tuy nhiên, không thực hiện tổng hợp dữ liệu hoặc hợp nhất như trong giao thức phân cấp đã thảo luận trước đó.
Giao thức dựa trên cấu trúc mạng phân cấp
Điểm đặc biệt của các giao thức định tuyến phân cấp là nó cung cấp khả năng tự tổ chức để cho phép triển khai mạng quy mô lớn Các nút trong một cụm truyền đến một nút trưởng nhóm trong phạm vi gần để tổng hợp thông tin được thu thập và chuyển tiếp nó đến trạm gốc Giao thức định tuyến phân cấp có thể được phân loại thành hai loại dựa trên quản lý cấu trúc liên kết:
- Giao thức định tuyến phân cấp dựa trên cụm: Các nút cảm biến được nhóm lại thành các cụm và mỗi nhóm này được nhóm lại bởi một chủ cụm (CH), phân chia một trong các nút Nút này hoạt động như một nút trung gian giữa các thành viên trong cụm và BS
- Giao thức định tuyến phân cấp dựa trên chuỗi: Tất cả các nút trong trường được kết nối trong một cấu trúc chuỗi Nút có năng lượng tối đa được chọn làm chủ chuỗi để làm trung gian truyền dữ liệu từ các nút bình thường và BS Mục tiêu chính của giao thức định tuyến phân cấp là duy trì hiệu quả mức tiêu thụ năng lượng của các nút cảm biến bằng cách thực hiện tổng hợp và hợp nhất dữ liệu để giảm số lượng dữ liệu được truyền tới BS Trong đề án này chủ yếu tập trung vào giao thức dựa vào cấu trúc mạng phân cấp (đặc biệt giao thức định tuyến phân cấp dựa trên cụm hay còn gọi các giao thức phân cụm).
Giao thức phân cụm thích ứng năng lượng thấp LEACH
Giao thức phân cụm thích ứng năng lượng thấp (LEACH) [7] là giao thức định tuyến phân cấp dựa trên cụm hiệu quả năng lượng phổ biến nhất cho các mạng cảm biến không dây Các chủ cụm (Cluster-head) thu thập dữ liệu từ tất cả các nút cảm biến trong cụm của chúng, tổng hợp dữ liệu đã thu thập bằng phương pháp hợp nhất dữ liệu và truyền dữ liệu trực tiếp đến trạm gốc Những chủ cụm tự bầu tiếp tục là sẽ là chủ cụm trong một khoảng thời gian gọi là một vòng Ở đầu mỗi vòng, mỗi nút xác định xem nó có thể là một chủ cụm trong vòng hiện tại theo nguồn năng lượng còn lại tại nút Theo cách này, việc tiêu thụ năng lượng của mạng cảm biến sẽ đồng đều Nếu một nút quyết định là một chủ cụm ở vòng hiện tại, nó thông báo quyết định của mình với các nút lân cận Các nút khác không trở thành chủ cụm sẽ quyết định cụm mà chúng sẽ tham gia vào bằng cách chọn chủ cụm đòi hỏi năng lượng liên lạc ít nhất LEACH đã được đề xuất để định tuyến dữ liệu trong các mạng cảm biến không dây có một trạm cố định, trạm này ghi lại dữ liệu cần để được định tuyến Tất cả các nút cảm biến được coi là tĩnh, đồng nhất và năng lượng hạn chế Các nút cảm biến được dùng để cảm nhận môi trường liên tục và như vậy dữ liệu được theo chu kỳ cố định Hoạt động của LEACH được tách thành hai giai đoạn: giai đoạn thiết lập và giai đoạn chuyển dữ liệu ở trạng thái ổn định
- Giai đoạn thiết lập - Trong giai đoạn này tổ chức và chọn các chủ cụm Trong suốt giai đoạn thiết lập trong LEACH, các chủ cụm được chọn dựa trên xác suất đề xuất trở thành một chủ cụm và số lần mà nút đã được chọn làm chủ cụm
- Giai đoạn trạng thái ổn định - Trong giai đoạn trạng thái ổn định diễn ra việc truyền dữ liệu cảm biến đến trạm gốc Nút chủ cụm khi nhận được tất cả dữ liệu sẽ tổng hợp và gửi nó đến trạm cơ sở
Mục tiêu chính của giao thức LEACH là giảm thiểu tiêu hao năng lượng. Ngoài ra, LEACH cũng có một vài những ưu điểm sau như: khả năng mở rộng, giảm lưu lượng trong mạng, tăng cường thời gian sống của mạng, không yêu cầu vị trí của nút cảm biến để tiến hành phân cụm Tuy nhiên, giao thức LEACH cũng gặp phải một số hạn chế như: không phù hợp với mạng yêu cầu vùng phủ lớn, yêu cầu dải công suất truyền cao trong mạng, việc phân bố các nút trong cụm không đồng đều.
Giao thức hiệu quả năng lượng nhạy cảm ngưỡng TEEN
Giao thức hiệu quả năng lượng nhạy cảm ngưỡng (TEEN) được thiết kế để đáp ứng những thay đổi đột ngột trong các thuộc tính được cảm biến Kiến trúc của mạng cảm biến trong TEEN dựa trên việc phân nhóm theo thứ bậc trong đó các nút gần hơn tạo thành các cụm và quá trình này diễn ra ở cấp độ thứ hai cho đến khi dữ liệu tới được trạm gốc Sau khi hình thành các cụm, các chủ cụm phát quảng bá hai giá trị ngưỡng tới các nút, ngưỡng cứng và mềm cho các thuộc tính được cảm nhận.Ngưỡng cứng là giá trị tối thiểu có thể có của một thuộc tính mà sẽ kích hoạt một nút để bật máy phát của nó và truyền đến chủ cụm Do đó, chỉ khi thuộc tính cảm nhận nằm trong phạm vi quan tâm, liệu ngưỡng cứng có cho phép các nút truyền không, điều này làm giảm đáng kể số lượng truyền Khi một nút cảm nhận một giá trị lớn hơn hoặc bằng ngưỡng cứng, nó chỉ truyền dữ liệu khi giá trị của thuộc tính đó thay đổi theo một lượng bằng hoặc lớn hơn ngưỡng mềm, giảm số lượng truyền hơn nữa nếu không có hoặc có ít thay đổi trong giá trị của thuộc tính cảm nhận Giá trị nhỏ hơn của ngưỡng mềm sẽ cung cấp nhiều hình ảnh chính xác hơn của mạng với tăng chi phí tiêu thụ năng lượng Do đó, ngưỡng mềm và cứng có thể được điều chỉnh để kiểm soát số lượng gói truyền dẫn, qua đó kiểm soát sự đánh đổi giữa hiệu quả năng lượng và sự chính xác dữ liệu Nhược điểm của TEEN là người dùng có thể không nhận được bất kỳ dữ liệu nào nếu không đạt được ngưỡng Như vậy, TEEN không tốt cho các ứng dụng yêu cầu báo cáo định kỳ
APTEEN là một phần mở rộng của TEEN với mục đích phản ứng với các sự kiện quan trọng theo thời gian cũng như nắm bắt các dữ liệu định kỳ Khi các cụm được hình thành, chủ cụm phát quảng bá các thuộc tính quan tâm (tham số vật lý của thông tin quan tâm), giá trị ngưỡng mềm và cứng, lịch truyền TDMA và giá trị đếm (giá trị tối đa giữa hai báo cáo thành công được gửi bởi một nút) cho tất cả các nút chủ cụm cũng thực hiện tổng hợp dữ liệu để tiết kiệm năng lượng Nó chia sẻ kiến trúc tương tự như TEEN Tuy nhiên, nếu một nút không gửi dữ liệu trong một khoảng thời gian bằng với giá trị đếm, nó buộc phải cảm nhận và truyền lại dữ liệu. Lịch trình TDMA gán một khoảng không truyền đến từng nút trong cụm Như vậy, APTEEN kết hợp cả hai chính sách chủ động và phản ứng cho phép linh hoạt hơn thông qua việc thiết lập giá trị ngưỡng và giá trị đếm mà theo đó kiểm soát được mức tiêu thụ năng lượng APTEEN hỗ trợ ba loại truy vấn khác nhau: lịch sử - để phân tích dữ liệu trong quá khứ; một lần - để chọn nhanh tình hình mạng; và liên tục
- để theo dõi một sự kiện trong một khoảng thời gian Hạn chế chính của hai sơ đồ là thêm khoảng mào đầu (overhead) và độ phức tạp khi hình thành các cụm ở nhiều cấp độ, chức năng cấy ghép dựa trên mức ngưỡng và xử lý việc đặt tên dựa trên thuộc tính của các truy vấn.
Logic mờ và logic mờ trong mạng cảm biến không dây
Giới thiệu chung về logic mờ
Logic mờ (Fuzzy Logic) là một phần mở rộng của Logic nhị phân, được phát triển bởi Lotfi Zadeh, một nhà toán học và logic học người Hà Lan, vào năm 1965.
Nó dựa trên lý thuyết toán học về các tập mờ và là sự tổng quát hoá của lý thuyết tập hợp cổ điển Logic mờ cho phép biểu diễn mức độ của sự thật trong việc xác minh một điều kiện, không chỉ đơn giản là đúng hoặc sai như trong logic nhị phân. Điều này mang lại khả năng linh hoạt rất có giá trị cho việc lập luận, đặc biệt là trong những trường hợp có sự không chắc chắn hoặc không chính xác Logic mờ cho phép độ liên thuộc có giá trị được ánh xạ về trong khoảng đóng 0 và 1 đối với các khái niệm không chính xác như “hơi hơi”, “gần như”, “khá là” và “rất” Cụ thể, nó cho phép biểu diễn các khái niệm trên với các hàm hình học tùy thuộc vào mức độ của sự việc Tính chất này có liên quan đến tập mờ và lý thuyết xác suất.
Logic mờ trong mạng cảm biến không dây
Mạng cảm biến không dây chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau và những yếu tố này đóng vai trò quan trọng trong quá trình thiết kế giao thức và thuật toán cho mạng cảm biến Trong quá khứ, mạng cảm biến không dây thường sử dụng các giá trị chính xác hoặc giá trị “giòn” để biểu diễn các tham số Tuy nhiên, mạng cảm biến không dây thường thay đổi liên tục và các tham số thường không rõ ràng,tương tự như ngôn ngữ tự nhiên của con người Do đó, việc sử dụng các công nghệ tính toán mềm như mạng nơ-ron, khai thác dữ liệu và đặc biệt là logic mờ, trở nên quan trọng Việc sử dụng logic mờ trong mạng cảm biến không dây đã mang lại nhiều kết quả tích cực, vì logic mờ có thể xử lý được dữ liệu không tin cậy và không chính xác Logic mờ gần gũi hơn với cách suy nghĩ của con người so với logic nhị phân cổ điển, và nó cũng trực quan và dễ sử dụng hơn so với các thuật toán phân loại khác dựa trên lý thuyết xác suất Là một ngôn ngữ mô hình hóa mạnh mẽ, logic mờ có thể đối phó hiệu quả với những tình huống không chắc chắn trong thực tế
Năng lượng là một tham số quan trọng trong mạng cảm biến không dây, do đó việc tối ưu hóa tuổi thọ của mạng là ưu tiên hàng đầu Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng cải thiện các yếu tố thiết kế quan trọng như triển khai, phân cụm, bầu chủ cụm, tổng hợp dữ liệu, định tuyến và bảo mật có thể kéo dài tuổi thọ của mạng cảm biến Logic mờ được sử dụng để cải thiện khả năng quyết định, giảm thiểu tiêu thụ tài nguyên, và tăng hiệu suất, từ đó ảnh hưởng đến quá trình phát hiện sự kiện và ra quyết định chính xác.
Hình 3.1 Mô hình hệ thống suy luận mờ FIS tổng quát
Logic mờ là một cách tiếp cận hiệu quả đối với các hệ thống mạng cảm biến không dây, đặc biệt là trong quá trình phân cụm và lựa chọn chủ cụm Tuỳ thuộc vào các biến “mờ” đầu vào như mức năng lượng dư, khoảng cách đến trạm gốc, khoảng cách tới nút chủ cụm, số nút lân cận, mật độ nút rất nhiều những tham số thiếu tin cậy được sử dụng bởi logic mờ để giải quyết vấn đề phân cụm và lựa chọn chủ cụm trong mạng cảm biến không dây thông qua một loạt các khối trong mô hình hệ thống suy luận mờ FIS (Fuzzy Interfence System) được thể hiện bởi hình 3.1 Một hệ thống suy luận mờ về cơ bản bao gồm 4 thành phần chính là: bộ làm mờ hoá, hệ thống suy luận, luật ánh xạ và bộ giải mờ.
- Bộ làm mờ: Việc làm mờ có tác dụng ánh xạ từng điểm của dữ liệu đầu vào thành các giá trị trong khoảng [0, 1] hoặc giữ lại các giá trị mờ ở đầu vào
- Luật ánh xạ: Biểu diễn mối quan hệ giữa các tham số đầu vào và tham số đầu ra dựa trên các quy tắc nhất định
- Hệ thống suy luận: Một hệ thống suy luận ánh xạ đầu vào và đầu ra theo quy tắc mờ
- Bộ giải mờ: Các giá trị thu được ở đầu ra sẽ được ánh xạ lại để nhận dạng chính xác.
3.2 Đề xuất giao thức phân cụm sử dụng logic mờ
Trong mạng cảm biến không dây, vấn đề phân cụm và lựa chọn chủ cụm luôn đóng vai trò quan trọng và có thể ảnh hưởng đáng kể đến tiêu thụ năng lượng và hiệu suất tổng thể của mạng Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu để thiết kế các giao thức phân cụm, nhưng vấn đề này vẫn khó khăn do ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm điều kiện môi trường, đặc điểm của mạng cảm biến và thậm chí là từ các nút mạng Sử dụng logic mờ có thể đem lại cải tiến đáng kể trong vấn đề phân cụm và lựa chọn chủ cụm, nhờ khả năng xử lý các yếu tố không chắc chắn và mơ hồ từ các thông số để quyết định phân cụm Nhiều nghiên cứu đã chứng minh rằng việc áp dụng logic mờ đã đem lại kết quả tích cực, giúp giảm tiêu thụ năng lượng của cả các nút cảm biến và các chủ cụm, từ đó kéo dài tuổi thọ của mạng Trong nội dung của chương 3 của đề án, đề xuất xây dựng hai giao thức phân cụm không đều phân tán sử dụng logic mờ (DUCF) và giao thức phân cụm, định tuyến không đồng đều dựa trên logic mờ phân tán (DFCR) Cả hai giao thức này đều là giao thức phân cụm không đều hay số lượng nút trong cụm là không đều nhau
Giao thức phân cụm không đều trong WSN nhằm tiết kiệm năng lượng và tối ưu hóa hiệu suất truyền thông Phân cụm không đều cho phép phân bố công việc và năng lượng không đồng đều giữa các nút trong mạng Các chủ cụm được chọn từ những nút có năng lượng cao hơn và có trách nhiệm xử lý và truyền dữ liệu cho các nút thành viên trong cụm Điều này giúp các nút thành viên tiết kiệm năng lượng và giảm tiêu thụ không cần thiết Việc truyền dữ liệu chỉ diễn ra giữa các nút thành viên và chủ cụm trong cụm, từ đó giảm độ trễ truyền thông và tăng khả năng truyền thông hiệu quả Xử lý và tổng hợp dữ liệu tại chủ cụm giúp giảm lưu lượng dữ liệu truyền về trạm gốc, tăng khả năng xử lý của mạng và giảm độ trễ Hơn nữa, phân cụm không đều cũng giải quyết vấn đề “điểm nóng” trong mạng WSN, nơi một số nút tiêu thụ năng lượng nhanh hơn Cụ thể, các cụm gần trạm gốc có ít nút cảm biến hơn so với các cụm xa trạm gốc Điều này nhằm giảm công việc của các nút ở gần trạm gốc, cho phép chúng không chỉ thu thập dữ liệu của thành viên trong cụm mà còn chuyển tiếp dữ liệu từ các chủ cụm khác về trạm gốc.
Cơ sở xây dựng luật mờ:
- Xác định các biến đầu vào và đầu ra của mỗi giao thức
- Xác định miền giá trị của các biến
- Xây dựng các hàm thuộc (membership functions)
- Thiết lập các luật mờ (fuzzy rules): Các luật mờ được xây dựng dựa trên kinh nghiệm chuyên gia hoặc dữ liệu thực nghiệm Mỗi luật thường có dạng "Nếu thì " (IF THEN )
- Xây dựng cơ chế suy diễn mờ (fuzzy inference mechanism): Cơ chế này dùng để áp dụng các luật mờ vào các giá trị đầu vào thực tế, từ đó suy ra giá trị đầu ra mờ Hai phương pháp phổ biến là phương pháp suy diễn Mamdani và Sugeno
Hình 3.2 Mô hình phân cụm trong mạng cảm biến không dây
Mô hình hệ thống sử dụng giao thức DUCF hoặc DFCR được thể hiện như hình 3.2, trong đó BS (Base Station) là trạm gốc thu thập thông tin từ tất cả các nút cảm biến và xử lý thông tin đó, CH (Cluster Header) là nút chủ cụm được bầu theo thuật toán DUCF/DFCR nhằm thu thập thông tin từ các nút cảm biến trong cụm và định tuyến hoặc chuyển đến BS, CM (Cluster Member) là các nút thành viên cụm các nút cảm biến thông thường thu thập dữ liệu từ môi trường Ban đầu giả sử:
- Tất cả các nút cảm biến trong mạng đều có năng lượng (E Initial ), các nút trong mạng là tĩnh sau khi triển khai
- Nút cảm biến chết chỉ do cạn kiệt năng lượng
- Trong thời gian đầu triển khai, BS gửi “HELLO” thông báo cho tất cả các nút trong mạng Mỗi nút lại phát đi thông điệp “HELLO” của chính nó trong bán kính “R” của nó Dựa trên các tương tác của các bản tin này, khoảng cách đến
BS và số lượng hàng xóm sẽ được tính toán tại mỗi nút
- Mạng cảm biến đồng nhất, tất cả các nút có năng lượng như nhau, cùng sức mạnh xử lý, bộ nhớ, đường truyền và khả năng tiếp nhận
3.2.1 Phân cụm không đều phân tán sử dụng Logic mờ (DUCF)
Trong giao thức DUCF, một nút cảm biến có thể hoạt động ở 1 trong 4 trạng thái: trạng thái ban đầu, trạng thái CH tập sự, trạng thái CH chính thức và trạng thái thành viên Sau khi triển khai, các nút hoạt động ở trạng thái ban đầu Nếu không có sự cạnh tranh trong việc bầu chọn chủ cụm trong bán kính truyền thông “R”, nút ở trạng thái CH tập sự sẽ chuyển thành trạng thái CH chính thức nếu không nó sẽ trở thành trạng thái thành viên Quá trình phân cụm ở vòng tiếp theo, các nút trở về trạng thái ban đầu
Hình 3.3 Sơ đồ hoạt động của DUCF
DUCF hoạt động theo hai giai đoạn là giai đoạn phân cụm và giai đoạn thu thập dữ liệu như hình 3.3 Dữ liệu trong giai đoạn thu thập dữ liệu được gọi là khung (frame) và độ dài khung là như nhau trong một vòng thu thập dữ liệu Mỗi khung là khoảng thời gian mà quá trình truyền dữ liệu xảy ra giữa các nút thành viên và nút chủ cụm.
Giai đoạn phân cụm: được chia làm 2 giai đoạn là giai đoạn lựa chọn chủ cụm và giai đoạn phân cụm Ở giai đoạn lựa chọn chủ cụm, ban đầu, tất cả các nút trong mạng được chỉ định làm nút chủ cụm tập sự, sau đó các tham số của nút được đưa vào hệ thống suy luận mờ (FIS) để làm mờ hoá Ba tham số được chọn để chọn ra một nút là chủ cụm CH của DUCF là “năng lượng còn lại”, “bậc của nút” – số lượng nút trong bán kính R và “khoảng cách tới BS” (công thức ở phần 2.2) lần lượt được ký hiệu “ResEnergy”, “NodeDegree”, “DistanceBS” là các tham số đầu vào của bộ FIS (hình 3.4) DUCF sử dụng hai biến đầu ra là “cơ hội” và “kích thước” lần lượt được ký hiệu “Chance” và “Size” để quyết định nút chủ cụm và số lượng nút trong cụm như hình 3.5 và 3.6 Các tham số đầu vào và đầu ra của bộ FIS được thể hiện ở bảng 3.1.
Hình 3.4 Các tham số đầu vào (a) Mức năng lượng dư “ResEnergy”; (b) Bậc của nút
“NodeDegree”; (c) Khoảng cách tới trạm gốc “DistanceBS”
Hình 3.5 Giá trị đầu ra cơ hội “Chance”
Hình 3.6 Giá trị đầu ra kích thước “Size”
Các biến mờ sau đó được xử lý thông qua các quy tắc mờ IF-THEN được phát triển theo phương pháp Mamdani, tổng cộng có 27 quy tắc dựa trên sự kết hợp của các biến khác nhau và được thể hiện trong bảng 3.1 Giá trị đầu ra sau khi qua hệ thống suy luận mờ FIS và giải mờ sẽ thu được giá trị chính xác “cơ hội” (Chance) và
Bảng 3.1 Quy tắc ánh xạ suy luận mờ của DUCF
“ResEnergy” “NodeDegre” “DistanceBS” “Chance” “Size”
High Huge Nearby Very High Rather Large
High Huge Reachable High Large
High Huge Distant Rather High Very Large
High Average Nearby Very High Medium
High Average Reachable High Medium
High Average Distant Rather High Medium
High Low Nearby Very High Very Small
High Low Reachable High Small
High Low Distant Rather High Rather Small
Medium Huge Nearby High Med Rather Large
Medium Huge Reachable Medium Large
Medium Huge Distant Low Med Very Large
Medium Average Nearby High Med Medium
Medium Average Reachable Medium Medium
Medium Average Distant Low Med Medium
Medium Low Nearby High Med Very Small
Medium Low Reachable Medium Small
Medium Low Distant Low Med Rather Small
Low Huge Nearby Rather Low Rather Large
Low Huge Reachable Low Large
Low Huge Distant Very Low Very Large
Low Average Nearby Rather Low Medium
Low Average Reachable Low Medium
Low Average Distant Very Low Medium
Low Low Nearby Rather Low Very Small
Low Low Reachable Low Small
Low Low Distant Very Low Rather Small
Sau khi tính toán giá trị “Chance” của nút, tất cả các nút sẽ phát thông báo CH CANDIDATE đến các nút lân cận trong bán kính truyền thông “R” của nó trong mạng Thông báo CH CANDIDATE sẽ chứa ID nút và giá trị “Chance” Nút có giá trị “Chance” cao hơn các nút lân cận sẽ tự chọn là CH và quảng cáo thông điệp CH WON trong bán kính truyền thông “R” của nó Một nút có thể nhận được nhiều hơn một CH WON từ các nút lân cận Nếu một nút nhận được nhiều bản tin CH WON, nó sẽ chọn tham gia vào CH gần đó bằng cách gửi bản tin CM JOIN Nếu không thì nút thành viên sẽ tham gia nút CH đã phát ra thông báo CH WON cho nó thông qua một thông báo CM JOIN Các nút CH khi nhận thông báo CM JOIN sẽ kiểm tra giá trị “Size” của nó để chấp nhận các thành viên mới Nếu số lượng nút thành viên ít hơn “Size”, các thành viên mới sẽ được phép tham gia với nó bằng cách gửi lại CM ACCEPTANCE, nếu không nó sẽ gửi thông báo CM REJECTION cho biết không có khoảng trống cho nút thành viên mới CM ACCEPTANCE sẽ có mã của CH tương ứng Khi một nút nhận được CM REJECTION, nó sẽ gửi CM JOIN cho CH tiếp theo gần nhất với nút trước đó và quá trình này tiếp tục cho đến khi nó tham gia vào một nút CH Trong trường hợp xấu nhất, khi một nút không phải là CH không thể tham gia bất kỳ CH nào trong bộ đàm liên lạc “R” của nó, nó sẽ tự được bầu làm
CH Do đó, không có bất kỳ nút nào trong mạng không thuộc về một cụm.
Giai đoạn thu thập dữ liệu: Sau khi cụm được tạo, mỗi CH tạo lịch trình
Đề xuất xây dựng giao thức phân cụm sử dụng logic mờ
Tiếp cận mờ phân tán cho thuật toán định tuyến và phân cụm không đều (DFCR) .44 3.3 Mô phỏng, thử nghiệm giao thức đề xuất 3.4 Đánh giá kết quả mô phỏng 3.5 Kết luận chương 3 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Giao thức DFCR cũng là phương pháp phân cụm không đồng đều dựa trên logic mờ được đề xuất để giải quyết vấn đề điểm nóng Nhưng nó khác với DUCF là DFCR kết hợp cả phân cụm không đồng nhất và định tuyến không đồng nhất dựa trên logic mờ, trong khi DUCF chỉ tập trung vào phân cụm không đồng nhất Giao thức DFCR hoạt động theo ba giai đoạn là: giai đoạn chia sẻ thông tin, giai đoạn phân cụm và giai đoạn định tuyến dữ liệu
Giai đoạn chia sẻ thông tin: Sau khi triển khai các nút cảm biến, các nút thực hiện xác định vị trí toạ độ Sau đó, trạm gốc (BS) sẽ phát một bản tin NETWORK_SETUP bao gồm mã định danh và vị trí của trạm gốc với cường độ tín hiệu đủ để phát tới toàn bộ nút trong mạng Sau khi nhận bản tin NETWORK_SETUP, các nút cảm biến sẽ tính toán khoảng cách tới trạm gốc Sau đó, nút cảm biến sẽ gửi bản tin NODE_DETAIL trong phạm vi truyền thông “R” của nút để thông báo cho các nút lân cận Bản tin này bao gồm một số thông tin như mã định danh, năng lượng dư, toạ độ vị trí, khoảng cách tới BS của nút Các nút lân cận khi nhận được bản tin sẽ thêm nút đó vào tập các nút hàng xóm của mình và chỉ những nút ở lân cận nhau mới có được thông tin của các nút cảm biến lân cận chứ không phải là toàn bộ nút trong mạng.
Giai đoạn phân cụm: Khác với các giao thức sử dụng Logic mờ khác,
DFCR sử dụng 3 bộ suy luận mờ FIS để thực hiện phân cụm và lựa chọn chủ cụm là Fuzzy fitness 1, Fuzzy fitness 2 và Cluster radius Trong đó, Fuzzy fitness 1 được sử dụng để lựa chọn các nút chủ cụm và tính toán bán kính cụm, Fuzzy fitness 2 chỉ được sử dụng để tính toán bán kính cụm Hình 3.7 và 3.8 thể hiện các hệ thống suy luận mờ (FIS) fuzzy fitness 1 và fuzzy fitness 2 mà DFCR sử dụng Ý nghĩa các tham số đầu vào (được tính theo công thức trong phần 2.2) mô tả như sau:
- Mức năng lượng được ký hiệu “Energy level”
- Khoảng cách tới BS được ký hiệu “DisttoBS”
- Mật độ lân cận được ký hiệu “Neighbor.density”
- Chi phí lân cận được ký hiệu “Neighbor.cost”
Hình 3.7 Các tham số đầu vào (a) Mức năng lượng “Energy level”; (b) Khoảng cách đến trạm gốc “DisttoBS”; (c) Fuzzy fitness1
Hình 3.8 Các tham số đầu vào (a) Mật độ lân cận “Neighbor.density”; (b) Chi phí lân cận “Neighbor.cost”; (c) Tham số đầu ra Fuzzy fitness2
Hình 3.9 Đầu ra của bộ FIS cluster radius
Trong quá trình phân cụm, đầu tiên các nút sẽ thực hiện tính toán các tham số đầu vào như mức năng lượng, khoảng cách tới trạm gốc, mật độ lân cận và chi phí lân cận để tính toán mờ theo mô hình Fuzzy fitness 1, một nút có giá trị đầu ra Fuzzy fitness 1 cao thì khả năng nút đó được chọn làm CH là rất lớn Sau khi tính toán
Fuzzy fitness1, mỗi nút S i sẽ đưa ra một giá trị là thời gian trễ T d trước khi tự chọn nút CH, T d được xác định theo công thức (3.1).
Trong đó, biến ngẫu nhiên �㗼 nằm trong khoảng giá trị [0.9, 1] được thêm vào để giảm thiểu khả năng trễ giữa hai nút và �㕇�㕐 là thời gian chờ tối đa khi bầu CH Khi hết thời gian trễ, nút sẽ tự chọn mình là nút CH và thực hiện tính bán kính cụm Sau đó, nút sẽ thực hiện tính toán mờ Fuzzy fitness 2 và thực hiện tính toán mờ cuối cùng là tính toán bán kính cụm Để tính toán bán kính cụm, các giá trị đầu ra Fuzzy fitness 1 và Fuzzy fitness 2 được sử dụng làm đầu vào cho bộ FIS Cluster radius được thể hiện trong hình 3.9.
Nếu một CH gần BS hơn sẽ có năng lượng dư rất thấp do phải nhận và truyền dữ liệu của các cụm ở xa hơn, do đó nó sẽ có bán kính cụm nhỏ nhất và ngược lại các nút ở xa sẽ ít ảnh hưởng do truyền nhận dữ liệu nên năng lượng còn lại cao hơn nên bán kính cụm sẽ lớn hơn Ngoài ra, khi năng lượng dư của CH giảm, các tham số thứ cấp đảm bảo rằng bán kính cụm được điều chỉnh sao cho CH không bị rút hết năng lượng một cách nhanh chóng Do đó, phương pháp này có thể tối ưu để xử lý được quá trình chuyển tiếp dữ liệu trong mạng Các biến ngôn ngữ của các tham số đầu vào này được ánh xạ thông qua các quy tắc IF-THEN mờ như trong bảng 3.2. Dựa trên các kết hợp khác nhau của các biến ngôn ngữ, có 25 quy tắc trong bảng 3.2.
Bảng 3.2 Quy tắc ánh xạ suy luận mờ của DFCR Fuzzy fitness1 Fuzzy fitness2 Cluster radius
Very strong Very high Long
Very strong High Med long
Very strong Medium Med long Very strong Low med Medium Very strong Very low Medium
Strong Very high Med Small
Very weak Very high Fairly long
Very weak High Fairly long
Very weak Low med Med long
Very weak Very low Med long
Sau khi tính toán bán kính cụm, các nút CH sẽ quảng bá bản tin CH_ADVERTISE trong bán kính cụm của nó Bản tin CH_ADVERTISE chứa mức năng lượng của
CH, vị trí và khoảng cách của nó tới BS Nếu một nút S j nhận được thông báo, thì nó sẽ từ bỏ việc bầu mình làm CH và trở thành một nút thành viên trong cụm cho vòng đó Nếu một nút không phải CH nhận được bản tin CH_ADVERTISE từ nhiều CH khác nhau, thì nó sẽ chọn một CH trong số chúng dựa trên chi phí Hàm chi phí có ký hiệu là CH_Cost(S j , CH i ) được xác định theo công thức (3.2).
Giai đoạn định tuyến: Sau giai đoạn phân cụm, DFCR sử dụng một công thức đơn giản để gán mức cho mỗi CH trong mạng Cho rằng �㕅�㕚�㕎�㕥 là bán kính cụm lớn nhất, mức (L) của (�㕆 �㕖 ) được tính theo công thức (3.3).
(3.3) Để xác định bước nhảy tiếp theo của các nút CH tới BS, mỗi nút CH �㕆 �㕖 sẽ phát đi bản tin FIND chứa thông tin về mức L(�㕆 �㕖 ) và id của nó trong phạm vi k × R max (với k ban đầu là 2) Nếu một CH mức thấp hơn nhận được một thông báo như vậy, thì nó sẽ trả về một gói tin ACK chứa id, thông tin năng lượng và khoảng cách tới BS. Nếu không nhận được bản tin ACK nào trong khoảng thời gian chờ từ bất kỳ CH mức thấp hơn, thì �㕆 �㕖 tăng lên k (k = 3, 4, , L) Nếu không tồn tại CH mức thấp hơn của nút CH �㕆 �㕖 , thì nó sẽ truyền trực tiếp tới BS Từ đó quá trình định tuyến sẽ được hình thành Để tiết kiệm năng lượng, thuật toán định tuyến xét năng lượng cần thiết để truyền tin giữa các nút CH Sau khi xác định được tổng năng lượng tiêu thụ nút
CH, việc định tuyến sẽ thông qua hàm chi phí để xác định đường đi tới nút BS. Hàm chi phí sẽ tăng lên khi năng lượng còn lại của nút thấp, do vậy phải định tuyến sang nút khác có năng lượng còn lại cao hơn.
3.3 Mô phỏng, thử nghiệm giao thức đề xuất
Quá trình mô phỏng được thực hiện trên công cụ MATLAB 2021a để đánh giá hiệu năng của các giao thức DUCF và DFCR cùng với giao thức tham chiếu LEACH để thể hiện sự hiệu quả của của logic mờ trong các giao thức phân cụm trong mạng cảm biến không dây Các giao thức sẽ được mô phỏng trong ba kịch bản: mạng có trạm gốc đặt ở trung tâm (kịch bản 1), mạng có trạm gốc đặt ở biên (kịch bản 2) và mạng có số nút gấp đôi kịch bản 1(kịch bản 3) Khu vực cảm biến có kích thước là 100 m × 100 m với 200 nút cảm biến được đặt ở trong khu vực cảm biến đó Hộp màu đỏ hình chữ nhật đại diện cho trạm gốc (BS) và các điểm màu xanh lam đại diện cho các nút cảm biến thể hiện ở hình 3.10; 3.11 và 3.12 (tương ứng với 3 kịch bản) Các tham số mô phỏng được thể hiện trong bảng 3.3
Bảng 3.3 Các tham số mạng cảm biến không dây
Các tham số Ký hiệu Giá trị
Vị trí nút BS BS (50, 50); (50, 0); (50, 50)
Năng lượng khởi tạo Energy init 0.5 J
Hệ số không gian tự do ε fs 10 pJ/m 2 /bit
Hệ số trễ đa đường ε mp 0.0013 pJ/bit/m 4
Tín hiệu T x và R x E tx or E rx 50 nJ/m 2 /bit
Hình 3.10 Mô hình WSN trong kịch bản 1, BS nằm ở giữa khu vực cảm biến
Hình 3.11 Mô hình WSN trong kịch bản 2, BS nằm ở biên khu vực cảm biến
Hình 3.12 Mô hình WSN trong kịch bản 3, BS nằm ở trung tâm khu vực cảm biến
3.4 Đánh giá kết quả mô phỏng
Trong phần này, kết quả mô phỏng và so sánh kết quả của giao thức phân cụm sử dụng logic mờ DUCF và DFCR với giao thức phân cụm LEACH (giao thức phân cụm dựa trên xác suất) được thể hiện thông qua các tham số thể hiện thời gian sống của mạng và được biểu diễn dưới dạng đồ thị đường cong thể hiện số nút còn hoạt động theo từng vòng của 3 giao thức và đồ thị dạng cột thể hiện thời gian tồn tại của mạng trước khi nút đầu tiên chết (FND: First Node Dies), nửa nút chết (HND: Half Node Dies) và tất cả các nút đều chết (AND: All Node Dies) của 3 giao thức, từ đó đưa ra những nhận xét đánh giá Các tham số đều được sử dụng trong bảng 3.3
Trong kịch bản 1, vị trí của trạm gốc được đặt ở vị trí trung tâm (tọa độ: 50,50) của khu vực cảm biến Kết quả của mô phỏng được thể hiện trong hình 3.13 và3.14
Số lượng nút còn sống qua các vòng
Hình 3.13 Số các nút còn hoạt động theo từng vòng trong kịch bản 1
Hình 3.14 Biểu đồ so sánh kết quả vòng đời của mạng trong kịch bản 1
Trong kịch bản 2, vị trí của trạm gốc được đặt ở vị trí biên (50,0) của khu vực cảm biến Kết quả của mô phỏng được thể hiện trong hình 3.15 và 3.16.
S ố lư ợ ng n út c òn s ố ng
Số lượng nút còn sống qua các vòng
Hình 3.15 Số các nút còn hoạt động theo từng vòng trong kịch bản 2
Hình 3.16 Biểu đồ so sánh kết quả vòng đời của mạng trong kịch bản 2
Trong kịch bản 3, vị trí của trạm gốc được đặt ở vị trí trung tâm (50,50) của khu vực cảm biến và có số nút cảm biến là 200 nút (Gấp đôi so với kịch bản 1 và 2). Kết quả của mô phỏng được thể hiện trong hình 3.17 và 3.18.