NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Ứng dụng lý thuyết hàng đợi để phân tích và đánh giá các thông số chất lượng dịch vụ trong mạng cảm biến không dây.. Luận văn này trình bày việc áp dụng lý thuyế
GIỚI THIỆU
Tổng quan
Mạng cảm biến không dây đã có những bước tiến vượt bật trong những năm gần đây và đã được áp dụng thành công rộng rãi trong hệ thống giao thông thông minh, giám sát môi trường, thiên tai, khảo sát trận địa trong quân sự Mạng cảm biến bao gồm các thiết bị cảm ứng nhỏ có năng lực xử lý giới hạn và có thể cảm ứng, giám sát, thu thập và truyền thông tin trong rất nhiều môi trường khác nhau [1,3,4] Các nút sensor chứa một hoặc một vài cảm biến, được nhúng phần giao tiếp không dây và các thành phần xử lý dữ liệu, và một nguồn năng lượng giới hạn Các nút cảm biến không dây ngoài các hạn chế, ràng buộc vốn có của mạng không dây nói chung (nhiễu, collision ) Nó còn có thêm các hạn chế: năng lượng, kích thước, chi phí, băng thông, tốc độ xử lý (ngoài việc truyền tin, nút còn phải thực hiện cảm biến môi trường xung quanh), bộ nhớ, kích thước bộ đệm [4] Kích thước bộ đệm (buffer size) mỗi nút là một nhân tố quan trọng trong khả năng hoạt động của chúng Nếu một nút bị nghẽn, giả sử vì kích thước bộ đệm quá nhỏ, thì sẽ ảnh hưởng đến hiệu suất toàn mạng [1] Đặc biệt đối với WSNs, việc truyền lại các gói bị mất do tràn bộ đệm sẽ ảnh hưởng đáng kể đến thời lượng pin của nút Do đó, việc xác định giá trị tối ưu kích thước bộ đệm nhằm giảm thiểu mất gói thu hút một số nghiên cứu gần đây [1] Các ứng dụng của mạng WSNs thường được phát triển cho một ứng dụng cụ thể để tối ưu phần cứng và đảm bảo chi phí sản xuất là thấp nhất Một trong số các yêu cầu là tối ưu tốc độ phục vụ của nút sensor làm sao để chi phí thấp nhất (phụ thuộc từng ứng dụng cụ thể) và đạt hiệu suất toàn mạng cao nhất Ngoài ra với sự phát triển của các ứng dụng cho mạng WSNs ngày càng yêu cầu chất lượng phục vụ càng cao, do đó việc đánh giá cụ thể các thông số QoS (thông lượng, độ hiệu dụng, thời gian đáp ứng, thời gian chờ (độ trễ), ) cho mạng WSNs cũng thu hút rất nhiều nghiên cứu gần đây [1,3,4,5,7] Các nghiên cứu chỉ đánh giá một thông số cụ thể trong một mô hình mạng WSNs đơn giản, chưa đánh giá đầy đủ các thông số QoS Và
Do đó đề tài sẽ nghiên cứu các mô hình mạng WSNs khác nhau từ mạng một lớp (gồm các nút sensor và một nút sink ở trung tâm), cho đến mạng mở rộng theo chiều sau như mạng hai lớp, mạng cluster bao gồm các mạng con WSNs liên kết với nhau Bằng cách áp dụng lý thuyết hàng đợi vào các mô hình mạng để phân tích các thông số QoS, đề tài sẽ giúp việc đánh giá nhiều thông số QoS của mạng WSN trước khi triển khai thực tế Việc phân tích các thông số QoS trên được xem xét trên cả mạng thông tin dữ liệu và mạng thông tin định tuyến Đồng thời xác định các giá trị tốc độ xử lý tối ưu của từng nút, chiều dài hàng đợi tối ưu tương ứng với tỉ lệ mất gói cho trước; xem xét ảnh hưởng khoảng cách đến khả năng truyền dẫn, tỉ lệ mất gói Từ đó đưa ra các thông số tham khảo để định hướng việc sản xuất phần cứng và dự đoán các kết quả khi triển khai thực tế Đề tài sẽ thực hiện dựa trên hai phương pháp: phương pháp phân tích dựa trên các mô hình mạng hàng đợi mở cho mạng dữ liệu, và mô hình mạng hàng đợi đóng cho mạng thông tin định tuyến; và phương pháp mô phỏng để đối chiếu với các kết quả phân tích.
Phác thảo sơ lược luận văn
Chương 2: Giới thiệu tổng quan về mạng cảm biến không dây, cung cấp thông tin tổng quan về mạng cảm biến, các ứng dụng của mạng WSNs, cấu trúc mạng và các thách thức đặt ra cần nghiên cứu
Chương 3: Tổng quan về lý thuyết hàng đợi và áp các mối liên hệ với mạng cảm biến không dây Trình bày các mô hình mạng hàng đợi phù hợp với mạng cảm biến không dây, đưa ra các giải thuật tính toán cho các loại mạng hàng đợi mở (tương ứng với mạng dữ liệu) và mạng hàng đợi đóng (tương ứng với mạng thông tin định tuyến)
Chương 4: Xây dựng mô hình mạng WSNs bằng lý thuyết hàng đợi đã đề cập trong chương 3, với các mô hình đề xuất: mạng một lớp, mạng hai lớp, và mạng cluster Đồng thời phân tích ảnh hưởng của khoảng cách đến khả năng truyền dẩn, xác định các thông số tối ưu cho các nút
Chương 5: Phân tích, mô phỏng và đánh giá kết quả Luận văn sẽ nghiên cứu các mô hình trong chương 4 bằng hai phương pháp: phân tích và mô phỏng Một công cụ phân tích được phát triển dựa trên các giải thuật và công thức trong chương 3 và kết hợp vào các mô hình trong chương 4 để giúp việc phân tích các thông số QoS trong mạng WSNs Các kết quả phân tích được kiểm chứng bằng việc mô phỏng các mô hình đề ra trong chương 4
Chương 6: Tổng kết các công việc đã thực hiện trong Luận văn, những vấn đề đã giải quyết, và những vấn đề vẫn còn tồn tại cũng như hướng phát triển để giải quyết chúng.
TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
Khái niệm mạng cảm biến không dây
Mạng cảm biến không dây (WSN) là mạng tập hợp các bộ cảm biến được phân bố trong không gian gọi là các nút mạng Các nút này có khả năng cảm biến, giám sát các hiện tượng vật lý và những biến đổi về môi trường xung quanh như: nhiệt độ, ánh sáng, sự di chuyển của một đối tượng nào đó và sau đó thông báo lại những biến đổi này cho trạm chủ Mạng cảm biến không dây là mạng cảm biến trong đó các kết nối giữa các nút cảm biến bằng sóng vô tuyến
Trong mạng WSN, các nút có thể có vai trò khác nhau, một số nút sensor đơn giản chỉ có nhiệm vụ cảm ứng một hiện tượng duy nhất, trong khi đó cũng có những nút phức tạp có thể kết hợp nhiều kỹ thuật khác nhau (như âm thanh, quang học, từ trường) để cảm ứng môi trường Chúng cũng có thể dùng các công nghệ khác nhau để truyền tín hiệu như sóng siêu âm, hồng ngoại, hay sóng radio với các tốc độ truyền và độ trễ khác nhau Những node phức tạp ngoài việc cảm ứng môi trường xung quanh, truyền về trạm gốc BS (Base Station), nó cũng có khả năng xử lý và tổng hợp dữ liệu từ các nút khác và truyền về trạm gốc Một số mạng cần định vị cụ thể vị trí, một số nút trong mạng WSN được trang bị thêm bộ thu GPS (Global Positioning System), cho phép chúng xác định vị trí chính xác, và giúp các node xung quanh xác định vị trí một cách tương đối Tuy nhiên, hệ thống WSN thường yêu cầu tiêu tốn năng lượng và chi phí triển khai thấp với số lượng node lớn, có thể lên đến hàng ngàn [18].
Các ứng dụng của mạng cảm biến không dây
Mạng cảm biến không dây đã có những bước tiến vượt bật trong những năm gần đây và đã được áp dụng thành công rộng rãi trong hệ thống giao thông thông minh, giám sát môi trường, thiên tai, khảo sát trận địa trong quân sự, y tế, sản xuất công nghiệp
Trong quân sự, mạng cảm biến không dây được dùng với các mục đích sau [21]:
Theo dõi sự di chuyển hoặc xuất hiện của kẻ địch
Rà soát, phát hiện sự xuất hiện của bom mìn
Ứng dụng kết hợp với radar
Phát hiện người sống sót trong chiến trường
Đánh giá sự nguy hiểm của chiến trường
Phát hiện sự tấn công bằng vũ khí sinh – hóa…
Trong sản xuất, mạng cảm biến không dây có những ứng dụng sau đây:
Sản xuất vận hành tự động, ví dụ: Kiva System Amazon
Phát hiện sự thay đổi trong một dây chuyền sản xuất như là mực nước, mức năng lượng tiêu thụ
Quản lý giao thông thông minh trong đô thị
Trong sinh hoạt, y tế mạng cảm biến không dây có những ứng dụng tiêu biểu sau:
Thiết kế nhà tự động thông minh
Quản lý tiêu thụ điện năng, gas, nước
Giúp bác sĩ theo dõi bệnh nhân mà không cần liên tục ở gần bệnh nhân
Ngoài ra mạng cảm biến không dây còn có ứng dụng trong môi trường như phát hiện cháy rừng, cảnh báo nước ô nhiễm, sự xuất hiện của các loại phóng xạ trong môi trường
Cấu trúc mạng cảm biến
2.3.1 Giới thiệu về cấu trúc mạng cảm biến
Vì mạng cảm biến không dây WSNs có những đặc điểm riêng khác với các mạng thông thường ta đã biết (như mạng LAN, mạng Wi-Fi), do đó, cấu trúc của mạng cũng có các điểm khác biệt nhất định [21]:
Số lượng các nút cảm biến trong mạng cảm biến có thể lớn gấp nhiều lần
Các nút cảm biến dễ bị lỗi
Cấu trúc mạng cảm biến thay đổi khá thường xuyên
Các nút cảm biến chủ yếu sử dụng truyền thông kiểu quảng bá, trong khi hầu hết các mạng ad-hoc đều dựa trên việc truyền điểm-điểm
Các nút cảm biến bị giới hạn về năng lượng, khả năng tính toán và bộ nhớ
Các nút cảm biến không thể có số định danh toàn cầu (ID) do số lượng lớn các chân và nút cảm biến mà chúng sở hữu.
Một trong những yêu cầu thiết yếu đối với nút cảm biến là tiêu thụ điện năng thấp do chúng thực hiện các chức năng hạn chế và thường không thể thay thế nguồn điện Do đó, trong khi các mạng truyền thống tập trung vào mục tiêu đạt được Chất lượng dịch vụ (QoS) đã định, các giao thức mạng cảm biến lại chú trọng vào việc kéo dài tuổi thọ pin Vì thế, cần có các cơ chế cung cấp cho người dùng tùy chọn kéo dài tuổi thọ mạng bằng cách chấp nhận giảm thông lượng hoặc tăng độ trễ truyền dẫn.
2.3.2 Cấu trúc một nút cảm biến
Một nút cảm biến gồm năm thành phần cơ bản:
Hình 2.1 – Cấu trúc căn bản của một nút cảm biến[8]
Trong mạng WSN, cảm biến được xem như là phần quan trọng nhất phục vụ cho các ứng dụng Công nghệ cảm biến rất đa dạng từ cảm biến từ trường, nhiệt, ánh sáng, độ ẩm, âm thanh… Mạng WSNs có một số đặc điểm như: công suất bị giới hạn, thời gian hoạt động bị hạn chế do nguồn cấp năng lượng, số lượng lớn các node cảm biến…
Hiệu quả sử dụng của WSNs về tổng quát dựa trên 3 tiêu chí:
• Xử lý dữ liệu nội bộ tại các nút cảm biến
2.3.3 Cấu trúc một mạng cảm biến
Một mạng cảm biến được cấu thành từ các thành phần chính sau:
Các cảm biến được phân bố theo mô hình tập trung hay phân tán
Điểm tập hợp dữ liệu (clustering)
Hệ thống xử lý dữ liệu trung tâm
Hình 2.2 – Mô hình mạng cảm biến không dây [Internet] Đối với mạng cảm biến, các node cảm biến được phân bố trong môi trường với mật độ đủ để quan sát được các thay đổi của môi trường và đồng thời đảm bảo được việc thông báo cho người giám sát biết sự thay đổi ấy khi cần Thông thường, mạng cảm biến không dây bao gồm các node cảm biến, một hay vài node sink Traffic trong mạng gồm:
Routing traffic: được tạo ra bởi các giao thức định tuyến
Originated traffic: dữ liệu các node lấy từ cảm biến và gửi đi đến node sink thông qua các node khác
Forwarding traffic: dữ liệu một node sẽ forward cho các node khác.
Truyền thông trong mạng WSNs
Truyền thông giữa các nút trong mạng WSN thường sử dụng sóng vô tuyến, đáp ứng nhu cầu về khoảng cách xa, tốc độ dữ liệu và tỷ lệ lỗi chấp nhận được trong mạng cảm biến Tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 được sử dụng phổ biến trong lớp vật lý và lớp MAC của mạng WSN Các tiêu chuẩn xây dựng trên IEEE 802.15.4 dành cho các lớp trên gồm có ZigBee, ISA100.11a, WirelessHART, MiWi Tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 tối ưu hóa chi phí, giao tiếp tốc độ thấp nhằm kéo dài thời gian sử dụng pin và giảm chi phí triển khai trong các mạng có số lượng nút lớn.
Trong mạng WSNs, để quản lý và định tuyến cho các gói tin, giữa các nút cần trao đổi các gói thông tin định tuyến Các gói tin định tuyến được truyền định kỳ để thông báo sự hiện diện của một nút trong mạng không dây Các gói tin định tuyến được lan truyền qua các điểm truy cập trong mạng một cách broadcast Các gói tin định tuyến chứa thông tin MAC address ở trong header, dữ liệu và FCS Một vài trường trong gói beacon được liệt kê sau đây:
Timestamp: Sau khi nhận gói beacon, các nút thay đổi clock của nó theo thời gian nhận được Điều này giúp việc đồng bộ thời gian
Beacon interval: là khoảng thời gian giữa hai lần truyền beacon Thời gian mà một nút phải gửi một beacon được ký hiệu TBTT (Target Beacon Transmission Time) Khoảng thời gian này được biểu diễn thông qua một đơn vị thời gian TU (Time Unit) Đó là một tham số cấu hình trong một nút và thông thường là 100 TU
Capability information: chứa thông tin về năng lực của các thiết bị trong mạng, loại kết nối, thông tin mã hóa.
TỔNG QUAN VỀ LÝ THUYẾT HÀNG ĐỢI
Giới thiệu về lý thuyết hàng đợi
Lý thuyết hàng đợi nghiên cứu về các trường hợp khách hàng (con người, hoặc các thực thể khác) đợi trong một hàng có thứ tự để được phục vụ bởi một hoặc nhiều server Khách hàng đến hàng đợi giả sử tuân theo một phân bố theo khoảng cách thời gian, và chờ trong hàng đợi đến khi được phục vụ để đạt được một yêu cầu nào đó Việc chờ đến lượt phục vụ có thể gây lãng thời gian và tài nguyên hệ thống nếu việc phân bố khách hàng đến từng hệ thống không đồng đều Có khi một số khách hàng sẽ bị từ chối phục vụ nếu vượt quá số lượng cho phép trong hàng đợi Lý thuyết hàng đợi nghiên cứu và tối ưu để đạt hiệu suất phục vụ của hệ thống tốt nhất
Lý thuyết hàng đợi ngày nay có sự ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực từ kỹ thuật: hệ thống viễn thông, mạng máy tính cho đến trong lĩnh vực kinh tế như việc tính tiền trong siêu thị, xếp hàng đậu xe, bưu chính… Lý thuyết hàng đợi còn cung cấp cơ sở khoa học cho những nghiên cứu mang tính vĩ mô như tính toán đầu tư, bảo hiểm, chứng khoán…
Trong lý thuyết hàng đợi các số đo hiệu năng được quan tâm sẽ là độ dài trung bình của hàng đợi trong hệ thống và trong hàng chờ, thời gian chờ trung bình của khách hàng trong hệ thống và trong hàng đợi Những chỉ số này sẽ được tìm dựa trên các công thức tính phân bố ổn định cho các loại hàng đợi cụ thể như M/M/1, M/M/K.
Hàng đợi
Mô hình tổng quát của lý thuyết hàng đợi là khách hàng tới theo những phân bố ngẫu nhiên, xếp hàng chờ đến lượt phục vụ (nếu hệ thống đang bận xử lý) và sẽ được phục vụ theo một phân bố nhất định
Hình 3.1 – Mô hình hàng đợi tổng quát
Có nhiều cách để phân biệt các hàng đợi nhưng tổng quát ta có thể dựa trên những đặc tính cơ bản của hàng đợi để phân loại chúng như sau:
Phân bố của quá trình đến (ví dụ: phân bố Poisson)
Phân bố của thời gian phục vụ (ví dụ: phân bố hàm mũ)
Nguyên tắc phục vụ (ví dụ: FCFS)
3.2.2.1 Các phân phối xác suất đầu vào tín hiệu và thời phục vụ tại nút
Sự phân bố của lưu lượng dữ liệu đến và được xử lý là yếu tố quan trọng trong lý thuyết hàng đợi Những lưu lượng dữ liệu này thường ngẫu nhiên và tuân theo các quy luật xác suất Việc xác định các quy luật phân phối này dựa trên kết quả thống kê thực tế Trong lý thuyết hàng đợi, có hai quy luật phân phối phổ biến: phân bố Poisson và phân bố Erlang.
Phân bố Poisson là một phân bố xác suất rời rạc với thông tin cho biết là trung bình số sự kiện diễn ra trong một khoảng thời gian nhất định Trong hệ thống hàng đợi, số X tín hiệu đến trong một khoảng thời gian là một biến ngẫu nhiên Thông tin biết trước là số tín hiệu đến trung bình trong một khoảng thời gian (kí hiệu λ) Với một số điều kiện nhất định có thể coi X tuân theo luật phân phối xác suất Poisson như sau:
Thông thường khi xét trong hàng đợi, dòng tín hiệu đến là dòng Poisson dừng (còn gọi là dòng tối giản) Dòng Poisson dừng này có những tính chất như sau:
Tính phi nhân quả: Tính chất này thể hiện ở chỗ một dòng tín hiệu có xác suất xuất hiện vào một khoảng thời gian nào đó ở hiện tại không phụ thuộc vào lịch sử xuất hiện tín hiệu trước đó
Tính duy nhất: Một dòng tín hiệu có tính duy nhất khi không có nhiều hơn hai tín hiệu xuất hiện trong cùng một thời điểm
Tính dừng: Một dòng tín hiệu có tính dừng nếu xác suất xuất hiện tín hiệu chỉ phụ thuộc vào thời lượng của khoảng thời gian cho trước không phụ thuộc vào thời điểm khởi đầu khoảng thời gian đó b Phân bố hàm mũ
Phân phối hàm mũ là một phân bố xác suất liên tục dùng thể hiện thời gian giữa các sự kiện trong phân bố Poisson, các sự kiện xảy ra liên tục và độc lập theo một tỉ lệ trung bình là hằng số Trong mô hình hàng đợi phân bố thời gian xử lý sẽ tuân theo phân phối mũ Hàm mật độ xác suất của phân phối mũ là:
Từ đó ta tính được hàm phân bố xác suất của phân bố mũ:
Hình 3.3 – Mật độ xác suất phân bố hàm mũ
Nguyên tắc phục vụ ở đây chính là quy tắc ứng xử của hệ thống với đối tượng yêu cầu dịch vụ Đó là quy tắc để sắp xếp đối tượng nào sẽ được vào hệ thống xử lý trước, đối tượng nào sẽ phải vào hàng đợi và chờ đến lượt Ta có thể liệt kê một số nguyên tắc phục vụ thường gặp như sau:
- FIFO ( First In First Out) : đối tượng nào đến trước sẽ được ưu tiên sử dụng dịch vụ trước
- LIFO (Last In First Out) : đối tượng nào yêu cầu dịch vụ gần hơn sẽ được ưu tiên phục vụ trước
- RSS (Random Selection for Service) : các đối tượng yêu cầu dịch vụ sẽ được lựa chọn ngẫu nhiên
- SPTF (Shortest Processing Time First), LPTF (Largest Processing Time First): xử lý các đối tượng theo ước lượng thời gian xử lý
- Theo độ ưu tiên của các công việc, một công việc có độ ưu tiên cao hơn vào nút sẽ được ưu tiên giành quyền xử lý trước, thậm chí nếu có công việc có độ ưu tiên thấp hơn đang xử lý, thì bộ xử lý sẽ hoãn xử lý tác vụ có độ ưu tiên thấp để xử lý tác vụ có độ ưu tiên cao hơn mới vào
3.2.2.3 Phân loại mô hình Kendall
Kendall (1951) đã đưa ra ký hiệu A/B/C/K/N/D để mô tả các tham số cơ bản của hệ thống hàng đợi thường được tóm tắt dưới dạng A/B/C/K/D Các kí hiệu được giải thích qua bảng sau :
Bảng 3.1 – Ký hiệu phân loại theo D.G Kendall
A Phân bố dữ liệu đến
B Phân bố thời gian phục vụ
K Số lượng chỗ trống trong hàng đợi
Ví dụ ta có một hệ thống hàng đợi được biểu diễn theo ký hiệu Kendall là M/M/1/∞/∞/FIFO thì diễn giải các đặc tính hệ thống sẽ là: phân phối dữ liệu đến theo Poisson, phân phối thời gian xử lý theo phân phối mũ, có 1 server xử lý, không giới hạn số chỗ trống trong hàng đợi và lượng khách đến Hệ thống phục vụ theo nguyên tắc ai yêu cầu dịch cụ trước sẽ được ưu tiên trước
Các ký hiệu kiểu phân bố của A và B có thể:
Bảng 3.2 – Các loại phân bố cho A và B
G General (ngẫu nhiên, bất kỳ)
3.2.3 Các kiểu hàng đợi phổ biến
3.2.3.1 Mô hình sinh-tử Markovarian
Hình 3.4 – Mô hình sinh tử Markovarian
Tỉ lệ sinh ra tại mỗi nút là i , tỉ lệ hoàn thành công việc tại mỗi nút là i ở trạng thái cân bằng ta có các phương trình sau:
Hàng đợi M/M/1 hay M/M/1/∞/∞/FIFO có quá trình đến theo phân phối Poisson có tỉ lệ sinh ra công việc là , thời gian phục vụ theo phân bố hàm mũ có tỉ lệ hoàn thành công việc và chỉ có 1 server
Hình 3.5 – Mô hình hàng đợi M/M/1
Tương tự như mô hình sinh-tử, ta tính được
với λ/μ = ρ