ĐỊNH VỊ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY (có code)

TÓM TẮT LUẬN VĂNĐề tài luận văn: Định vị trong mạng cảm biến không dâyLuận văn được nghiên cứu, khảo sát và thực hiện với mục đích áp dụng kiến thức đã học cũng như các kiến thức liên quan khác để thực nghiệm đề tài xác định vịtrí của một node di độnghoặc một node cần xác định vị trí trong mạng cảm biến không dây, thực hiện trên các module ZigBee, dựa trên kỹ thuật RSSI.Luận văn tập trung giải quyết các vấn đề: Tìm hiểu đặc điểm mạng cảm biến không dây Tìm hiểu các kỹ thuật định vị trong mạng cảm biến không dây Tìm hiểu các phương pháp định vị trong kỹ thuật RSSI Tìm hiểu về chuẩn ZigBee và module xbee Triển khai thực hiện, khảo sát mô hình định vị trong mạng cảm biến không dây.

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ

BỘ MÔN VIỄN THÔNG

- -LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

ĐỊNH VỊ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

GVHD: THẦY TẠ TRÍ NGHĨA SVTH: ĐÀO VĂN TIẾN TÀI MSSV: 41002797



TP HỒ CHÍ MINH, THÁNG 12 NĂM 2014

-✩ - -✩ -

Số: /BKĐT Khoa: Điện – Điện tử Bộ Môn: Viễn Thông NHIỆM VỤ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

1 HỌ VÀ TÊN : ĐÀO VĂN TIẾN TÀI MSSV: 41002797 2 NGÀNH: ĐIỆN TỬ - VIỄN THÔNG LỚP : DD10KSVT 3 Đề tài: Định vị trong mạng cảm biến không dây 4 Nhiệm vụ (Yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu):

5 Ngày giao nhiệm vụ luận văn:

6 Ngày hoàn thành nhiệm vụ:

7 Họ và tên người hướng dẫn: Phần hướng dẫn Thầy Tạ Trí Nghĩa

Nội dung và yêu cầu LVTN đã được thông qua Bộ Môn Tp.HCM, ngày… tháng 12 năm 2014 CHỦ NHIỆM BỘ MÔN NGƯỜI HƯỚNG DẪN CHÍNH PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN: Người duyệt (chấm sơ bộ):

Đơn vị:

Ngày bảo vệ :

Điểm tổng kết:

Nơi lưu trữ luận văn:

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

PHIẾU CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

(Dành cho giáo viên hướng dẫn)

1 Đề tài: “ĐỊNH VỊ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY”

2 Họ tên người hướng dẫn: Thầy TẠ TRÍ NGHĨA

3 Tổng quát về bản thuyết minh:

Số trang …… Số chương ……

Số bảng số liệu …… Số hình vẽ ……

Số tài liệu tham khảo …… Phần mềm tính toán ……

4 Tổng quát về các bản vẽ: - Số bản vẽ: bản A1 bản A2 khổ khác - Số bản vẽ tay số bản vẽ trên máy tính 5 Những ưu điểm chính của LVTN:

6 Những thiếu sót chính của LVTN:

7 Đề nghị: Được bảo vệ  Bổ sung thêm để bảo vệ Không được bảo vệ 8 Câu hỏi sinh viên trả lời trước hội đồng: a)

b)

c)

9 Đánh giá chung (bằng chữ: giỏi, khá, TB): Điểm ………

Ký tên (ghi rõ họ tên)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

PHIẾU CHẤM BẢO VỆ LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP

(Dành cho giáo viên phản biện)

1 Đề tài: “ĐỊNH VỊ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY”

2 Họ tên người hướng dẫn: Thầy TẠ TRÍ NGHĨA

3 Tổng quát về bản thuyết minh:

Số trang …… Số chương ……

Số bảng số liệu …… Số hình vẽ ……

Số tài liệu tham khảo …… Phần mềm tính toán ……

4 Tổng quát về các bản vẽ: - Số bản vẽ: bản A1 bản A2 khổ khác - Số bản vẽ tay số bản vẽ trên máy tính 5 Những ưu điểm chính của LVTN:

6 Những thiếu sót chính của LVTN:

7 Đề nghị: Được bảo vệ  Bổ sung thêm để bảo vệ Không được bảo vệ 8 Câu hỏi sinh viên trả lời trước hội đồng: a)

b)

c)

9 Đánh giá chung (bằng chữ: giỏi, khá, TB): Điểm ………

Ký tên (ghi rõ họ tên)

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy Tạ Trí Nghĩa, trong

thời gian vừa qua đã hướng dẫn, giúp đỡ em nghiên cứu các đề tài từ Đồ án 1, Đồ án 2

và bây giờ là Luận văn tốt nghiệp Những lời nhận xét, góp ý và hướng dẫn của thầy

đã giúp em có định hướng đúng trong quá trình thực hiện đề tài, giúp em nhìn ra

những ưu khuyết điểm của đề tài và từng bước khắc phục để ngày một tốt hơn

Đồng thời, em cũng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến gia đình, bạn bè đã động viên và

tạo điều kiện thuận lợi trong suốt thời gian làm đề tài cũng như trong suốt thời gian

học tập; đặc biệt là ba mẹ em, đã ủng hộ nhiệt tình cho em cả vật chất lẫn tinh thần

Bên cạnh đó, em cũng muốn gửi lời cảm ơn đến tất cả thầy cô đã truyền đạt

kinh nghiệm, kiến thức quý báu của mình cho em trong suốt 4.5 năm vừa qua Em vô

cùng biết ơn sự dạy dỗ, chỉ bảo tận tình của các thầy cô trong suốt thời gian học tập

Do hạn chế về thời gian thực tập, tài liệu và trình độ bản thân, bài luận văn tốt

nghiệp này của em không thể tránh khỏi được những thiếu sót, rất mong các thầy cô

góp ý và sửa chữa để nó được hoàn thiện hơn Em xin chân thành cảm ơn

Tp Hồ Chí Minh, tháng 12 năm 2014

Sinh viên ĐÀO VĂN TIẾN TÀI

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Đề tài luận văn: Định vị trong mạng cảm biến không dây

Luận văn được nghiên cứu, khảo sát và thực hiện với mục đích áp dụng kiến thức đã học cũng như các kiến thức liên quan khác để thực nghiệm đề tài xác định vị trí của một node di động-hoặc một node cần xác định vị trí trong mạng cảm biến không dây, thực hiện trên các module ZigBee, dựa trên kỹ thuật RSSI

Luận văn tập trung giải quyết các vấn đề:

- Tìm hiểu đặc điểm mạng cảm biến không dây

- Tìm hiểu các kỹ thuật định vị trong mạng cảm biến không dây

- Tìm hiểu các phương pháp định vị trong kỹ thuật RSSI

- Tìm hiểu về chuẩn ZigBee và module xbee

- Triển khai thực hiện, khảo sát mô hình định vị trong mạng cảm biến không dây

MỤC LỤC

1 GIỚI THIỆU 1

1.1 Tổng quan 1

1.2 Nhiệm vụ luận văn 1

2 LÝ THUYẾT 3

1.1 Tổng quan về mạng cảm biến không dây 3

1.1.1 Cấu trúc mạng cảm biến không dây 3

1.1.2 Đặc điểm mạng cảm biến không dây: 5

1.1.3 Ứng dụng của mạng cảm biến không dây: 7

1.1.4 Kết luận 9

1.2 Các kỹ thuật định vị trong mạng cảm biến không dây 10

1.2.1 Kỹ thuật RSSI: 10

1.2.2 Kỹ thuật TOA: 12

1.2.3 Kỹ thuật TDOA: 13

1.2.4 Kỹ thuật AOA 13

1.3 Một số phương pháp định vị trong kỹ thuật RSSI: 15

1.3.1 Phương pháp phân bố node cảm biến cố định trên các mắt lưới 16

1.3.2 Phương pháp Min-Max 19

1.3.3 Phương pháp Trilateration 21

1.3.4 Phương pháp ROCRSSI (Ring Overlapping Circle RSSI) 25

1.4 Tìm hiểu về chuẩn ZigBee và module XBee 27

1.4.1 Chuẩn ZigBee 27

1.4.2 Module Xbee: 30

3 TRIỂN KHAI THỰC HIỆN 44

4 KẾT QUẢ THỰC HIỆN 55

5 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 63

6 TÀI LIỆU THAM KHẢO 64

DANH SÁCH HÌNH MINH HỌA

Hình1 Cấu trúc cơ bản của mạng cảm biến không dây 4

Hình2 Các thành phần của nút cảm biến 5

Hình3 Kỹ thuật RSSI 11

Hình4 Hàm phân bố mật độ xác suất lỗi 12

Hình5 Kỹ thuật ToA 13

Hình6 Kỹ thuật TDOA 13

Hình7 Kỹ thuật AoA 15

Hình8 Điều chỉnh giá trị n 16

Hình9 Các vị trí của blind node 17

Hình10 Tính toán vị trí của blind node trong một ô lưới 17

Hình11 Lưu đồ quá trình xác định blind node 18

Hình12 Vị trí của blind node xác định bởi giao điểm các hình vuông, ví dụ cho 4 node tham chiếu 19

Hình13 Vòng tròn hình thành từ khoảng cách giữa nút mục tiêu và nút tham chiếu 20

Hình14 Trilateration với trường hợp các đường tròn giao tại một điểm 22

Hình15 Trilateration với trường hợp các đường tròn giao nhau ở một vùng 22

Hình16 Trilateration với trường hợp miền giao nhau của các đường tròn là rỗng 23

Hình17 Minh họa thuật toán ROCRSSI 25

Hình18 The 802 Wireless Space 27

Hình19 Cấu trúc các lớp trong giao thức của ZigBee 28

Hình20 Cấu trúc liên kết mạng cho công nghệ ZigBee 29

Hình21 Module Xbee và Xbee Pro trong thực tế 30

Hình22 Sơ đồ chân module Xbee 31

Hình23 Hệ thống sơ đồ dòng data qua giao tiếp UART 32

Hình24 Gói dữ liệu UART 0x1F truyền qua RF module 33

Hình25 Sơ đồ luồng dữ liệu nội bộ 33

Hình26 Các mode hoạt động của Xbee 36

Hình27 Cú pháp để gửi một lệnh AT 40

Hình28 Cấu trúc khung dữ liệu UART (AP=1) 41

Hình29 Cấu trúc khung dữ liệu UART (AP=2) 42

Hình30 Khung dữ liệu UART & cấu trúc API cụ thể 42

Hình31 Khung TX Packet (16 ‐bit address) 43

Hình32 Khung RX Packet (16 ‐bit address) 43

Hình33 Đặt Command Mode cho Xbee ở API mode 44

Hình34 Cài đặt các địa chỉ nguồn MY cho Xbee 45

Hình35 Cài đặt công suất phát cho các Xbee 45

Hình36 MSP430 và mạch nạp 50

Hình37 Viết chương trình cho MSP430 bằng ngôn ngữ C 50

Hình38 Viết chương trình cho node cơ sở-node 1 51

Hình39 Giao diện khi chạy chương trình định vị 51

Hình40 Test bed sân bóng 52

Hình41 Mô hình test bed và các điểm khảo sát 52

Hình42 Anten của node cố định (bên trái) và node di động (bên phải) 53

Hình43 Node di động (cần định vị) 53

Hình44 Node cơ sở (node 1) 54

Hình45 Các node cố định 2,3,4 (không phải node cơ sở) 54

Hình46 Tiến hành khảo sát định vị 54

Hình47 Ví dụ hiển thị vị trí ước lượng tại điểm khảo sát số 6 55

Hình48 Biểu đồ Path Loss 59

Hình49 Tương quan giữa vị trí ước lượng và vị trí thực tế 60

Hình50 Khảo sát hướng tính anten 61

DANH SÁCH BẢNG SỐ LIỆU

Bảng 1 So sánh ZigBee, Wifi, Bluetooth 28

Bảng 2 Tên gọi và chức năng các chân của module Xbee 32

Bảng 3 Ví dụ về đặt địa chỉ cho 2 module 35

Bảng 4 Cấu hình Sleep Mode 37

Bảng 5 Các loại API Identifier và công dụng của chúng 42

Bảng 6 Giá trị RSSI theo khoảng cách 56

Bảng 7 Số liệu tại vị trí khảo sát số 1 56

Bảng 8 Số liệu tại vị trí khảo sát số 2 57

Bảng 9 Số liệu tại vị trí khảo sát số 3 57

Bảng 10 Số liệu tại vị trí khảo sát số 4 57

Bảng 11 Số liệu tại vị trí khảo sát số 5 57

Bảng 12 Số liệu tại vị trí khảo sát số 6 58

Bảng 13 Số liệu tại vị trí khảo sát số 7 58

Bảng 14 Số liệu tại vị trí khảo sát số 8 58

Bảng 15 Số liệu tại vị trí khảo sát số 9 58

Bảng 16 Giá trị Path Loss theo khoảng cách 59

Bảng 17 Bảng sai số giữa vị trí thực tế và vị trí ước lượng 59

Bảng 18 Sai số lớn nhất và nhỏ nhất trong các lần đo ở cùng 1 vị trí khảo sát 61

Bảng 19 Khảo sát hướng tính anten ở các node cố định 62

1 GIỚI THIỆU

1.1 Tổng quan

Ngày nay cùng với sự phát triển nhanh chóng của khoa học công nghệ, việc nghiên cứu những mạng cho giá thành rẻ tiêu thụ ít năng lượng và hoạt động một cách hiệu quả đang được tập trung nghiên cứu phát triển Trong đó, việc nghiên cứu về mạng cảm biến đang được phát triển mạnh mẽ, đặc biệt là hệ thống mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network-WSNs) Có rất nhiều ứng dụng của mạng cảm biến được triển khai: đó là các ứng dụng theo dõi, tự động hóa,…; trong nhiều lĩnh vực: y tế, quân đội, an ninh,… Trong một tương lai không xa, các ứng dụng của mạng cảm biến sẽ trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống con người bởi vì nó

có những điểm mạnh mà không phải mạng nào cũng có được

Tuy nhiên mạng cảm biến cũng đối mặt với rất nhiều thách thức, trong đó có vấn đề về năng lượng bị hạn chế Để duy trì tuổi thọ cho mạng có nhiều cách khác

nhau trong đó có vấn đề định vị trí chính xác của nút (node) mạng Nó sẽ giúp giảm

một cách đáng kể năng lượng cho việc tìm đường và định tuyến, do đó sẽ làm tăng khả năng sống của mạng

Vì vậy mà đề tài này sẽ tập trung nghiên cứu phương pháp xác định vị trí nút mạng không dây, đồng thời triển khai xác định vị trí theo một (hoặc một số) phương pháp cụ thể

Như vậy đề tài gồm 2 phần chính:

+ Phần 1: Nghiên cứu các phương pháp định vị trong WSNs, tập trung vào kỹ thuật RSSI

+ Phần 2: Triển khai xác định vị trí thực hiện với các module xbee và dựa trên phương pháp Min-Max; và đánh giá kết luận

1.2 Nhiệm vụ luận văn

Nội dung 1: Tìm hiểu lý thuyết:

- Đặc điểm mạng cảm biến không dây, ứng dụng

- Các kỹ thuật định vị trong mạng cảm biến không dây, trọng tâm vào kỹ thuật RSSI

- Các phương pháp định vị trong kỹ thuật RSSI, thuật toán Min-Max

- Chuẩn ZigBee và module xbee

Nội dung 2: Tiến hành thực hiện, khảo sát mô hình định vị trong mạng cảm

biến không dây sử dụng module Xbee

2 LÝ THUYẾT

1.1 Tổng quan về mạng cảm biến không dây

Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network) bao gồm một tập hợp các thiết bị cảm biến sử dụng các liên kết không dây (vô tuyến, hồng ngoại hoặc quang học) để phối hợp thực hiện nhiệm vụ thu thập thông tin dữ liệu phân tán với quy mô lớn trong bất kỳ điều kiện và ở bất kỳ vùng địa lý nào

Mạng cảm biến không dây có thể liên kết trực tiếp với nút quản lý giám sát trực tiếp hay gián tiếp thông qua một điểm thu phát (Sink) và môi trường mạng công cộng như Internet hay vệ tinh Các nút cảm biến không dây có thể được triển khai cho các mục đích chuyên dụng như điều khiển giám sát và an ninh; kiểm tra môi trường; tạo ra không gian sống thông minh; khảo sát đánh giá chính xác trong nông nghiệp; trong lĩnh vực y tế; Lợi thế chủ yếu của chúng là khả năng triển khai hầu như trong bất kì loại hình địa lý nào kể cả các môi trường nguy hiểm không thể sử dụng mạng cảm biến

có dây truyền thống

Các thiết bị cảm biến không dây liên kết thành một mạng đã tạo ra nhiều khả năng mới cho con người Các đầu đo với bộ vi xử lý và các thiết bị vô tuyến rất nhỏ gọn tạo nên một thiết bị cảm biến không dây có kích thước rất nhỏ, tiết kiệm về không gian Chúng có thể hoạt động trong môi trường dày đặc với khả năng xử lý tốc độ cao

Ngày nay, các mạng cảm biến không dây được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu vi sinh vật biển, giám sát việc chuyên chở các chất gây ô nhiễm, kiểm tra giám sát hệ sinh thái và môi trường sinh vật phức tạp, điều khiển giám sát trong công nghiệp và trong lĩnh vực quân sự, an ninh quốc phòng hay các ứng dụng trong đời sống hàng ngày

1.1.1 Cấu trúc mạng cảm biến không dây

Một mạng cảm biến không dây bao gồm số lượng lớn các nút được triển khai dày đặc bên trong hoặc ở rất gần đối tượng cần thăm dò, thu thập thông tin dữ liệu Vị trí các cảm biến không cần định trước vì vậy nó cho phép triển khai ngẫu nhiên trong các vùng không thể tiếp cận hoặc các khu vực nguy hiểm Khả năng tự tổ chức mạng và cộng tác làm việc của các cảm biến không dây là những đặc trưng rất cơ bản của mạng

này Với số lượng lớn các cảm biến không dây được triển khai gần nhau thì truyền thông đa liên kết được lựa chọn để công suất tiêu thụ là nhỏ nhất (so với truyền thông đơn liên kết) và mang lại hiệu quả truyền tín hiệu tốt hơn so với truyền khoảng cách

xa

Cấu trúc cơ bản của mạng cảm biến không dây được thể hiện trên Hình1 Các nút

cảm biến được triển khai trong một trường cảm biến (sensor field) Mỗi nút cảm biến được phát tán trong mạng có khả năng thu thập thông số liệu, định tuyến số liệu về bộ thu nhận (Sink) để chuyển tới người dùng (User) và định tuyến các bản tin mang theo yêu cầu từ nút Sink đến các nút cảm biến Số liệu được định tuyến về phía bộ thu nhận (Sink) theo cấu trúc đa liên kết không có cơ sở hạ tầng nền tảng (Multihop Infrastructureless Architecture), tức là không có các trạm thu phát gốc hay các trung tâm điều khiển Bộ thu nhận có thể liên lạc trực tiếp với trạm điều hành (Task Manager Node) của người dùng hoặc gián tiếp thông qua Internet hay vệ tinh (Satellite).

Hình1 Cấu trúc cơ bản của mạng cảm biến không dây

Mỗi nút cảm biến bao gồm bốn thành phần cơ bản là: bộ cảm biến, bộ xử lý, bộ thu phát không dây và nguồn điện Tuỳ theo ứng dụng cụ thể, nút cảm biến còn có thể có các thành phần bổ sung như hệ thống tìm vị trí, bộ sinh năng lượng và thiết bị di động

Các thành phần trong một nút cảm biến được thể hiện trên Hình2 Bộ cảm biến thường

gồm hai đơn vị thành phần là đầu đo cảm biến (Sensor) và bộ chuyển đổi tương tự/số (ADC) Các tín hiệu tương tự được thu nhận từ đầu đo, sau đó được chuyển sang tín

hiệu số bằng bộ chuyển đổi ADC, rồi mới được đưa tới bộ xử lý Bộ xử lý, thường kết hợp với một bộ nhớ nhỏ, phân tích thông tin cảm biến và quản lý các thủ tục cộng tác với các nút khác để phối hợp thực hiện nhiệm vụ Bộ thu phát đảm bảo thông tin giữa nút cảm biến và mạng bằng kết nối không dây, có thể là vô tuyến, hồng ngoại hoặc bằng tín hiệu quang Một thành phần quan trọng của nút cảm biến là bộ nguồn Bộ nguồn, có thể là pin hoặc ắcquy, cung cấp năng lượng cho nút cảm biến và không thay thế được nên nguồn năng lượng của nút thường là giới hạn Bộ nguồn có thể được hỗ trợ bởi các thiết bị sinh điện, ví dụ như các tấm pin mặt trời nhỏ Hầu hết các công nghệ định tuyến trong mạng cảm biến và các nhiệm vụ cảm biến yêu cầu phải có sự nhận biết về vị trí với độ chính xác cao Do đó, các nút cảm biến thường phải có hệ thống tìm vị trí Các thiết bị di động đôi khi cũng cần thiết để di chuyển các nút cảm biến theo yêu cầu để đảm bảo các nhiệm vụ được phân công

- Hoạt động đồng thời với độ tập trung cao

Hoạt động chính của các thiết bị trong mạng cảm biến là đo lường và vận chuyển các dòng thông tin với khối lượng xử lý thấp, gồm các hoạt động nhận lệnh, dừng, phân tích và đáp ứng Vì dung lượng bộ nhớ trong nhỏ nên cần tính toán rất kỹ

về khối lượng công việc cần xử lý và các sự kiện mức thấp xen vào hoạt động xử lý mức cao Một số hoạt động xử lý mức cao sẽ khá lâu và khó đáp ứng tính năng thời gian thực Do đó, các nút mạng phải thực hiện nhiều công việc đồng thời và cần phải

có sự tập trung xử lý cao độ

- Khả năng liên kết vật lý và phân cấp điều khiển hạn chế

Tính năng điều khiển ở các nút cảm biến không dây cũng như sự tinh vi của liên kết xử lý - lưu trữ - chuyển mạch trong mạng cảm biến không dây thấp hơn nhiều trong các hệ thống thông thường Điển hình, bộ cảm biến hay bộ chấp hành (actuator) cung cấp một giao diện đơn giản trực tiếp tới một bộ vi điều khiển chip đơn (đảm bảo tiêu thụ điện thấp nhất) Ngược lại, các hệ thống thông thường, với các hoạt động xử lý phân tán, đồng thời kết hợp với một loạt các thiết bị trên nhiều mức điều khiển được liên hệ bởi một cấu trúc bus phức tạp

- Tính đa dạng trong thiết kế và sử dụng

Các thiết bị cảm biến được nối mạng có khuynh hướng dành riêng cho ứng dụng cụ thể, tức là mỗi loại phần cứng chỉ hỗ trợ riêng cho ứng dụng của nó Vì có một phạm vi ứng dụng cảm biến rất rộng nên cũng có thể có rất nhiều kiểu thiết bị vật

lý khác nhau Với mỗi thiết bị riêng, điều quan trọng là phải dễ dàng tập hợp phần mềm để có được ứng dụng từ phần cứng Như vậy, các loại thiết bị này cần một sự điều chỉnh phần mềm ở một mức độ nào đó để có được hiệu quả sử dụng phần cứng cao Môi trường phát triển chung là cần thiết để cho phép các ứng dụng riêng có thể xây dựng trên một tập các thiết bị mà không cần giao diện phức tạp Ngoài ra, cũng có thể chuyển đổi giữa phạm vi phần cứng với phần mềm trong khả năng công nghệ

- Hoạt động tin cậy

Các thiết bị có số lượng lớn, được triển khai trong phạm vi rộng với một ứng dụng cụ thể Việc áp dụng các kỹ thuật mã hóa sửa lỗi truyền thống nhằm tăng độ tin cậy của các đơn vị riêng lẻ bị giới hạn bởi kích thước cảm biến và công suất Việc tăng

độ tin cậy của các thiết bị lẻ là điều cốt yếu Thêm vào đó, chúng ta có thể tăng độ tin cậy của ứng dụng bằng khả năng chấp nhận và khắc phục được sự hỏng hóc của thiết

bị đơn lẻ Như vậy, hệ thống hoạt động trên từng nút đơn không những mạnh mẽ mà còn dễ dàng phát triển các ứng dụng phân tán tin cậy

1.1.3 Ứng dụng của mạng cảm biến không dây:

- Giám sát và điều khiển công nghiệp

Đặc thù của giám sát và điều khiển công nghiệp là môi trường nhiễu lớn, không đòi hỏi lượng lớn dữ liệu thông tin được truyền tải nhưng yêu cầu rất cao về độ tin cậy

và đáp ứng thời gian thực Mạng cảm biến không dây được ứng dụng trong lĩnh vực này chủ yếu phục vụ việc thu thập thông tin, giám sát trạng thái hoạt động của hệ thống, như trạng thái các van, trạng thái thiết bị, nhiệt độ và áp suất của nguyên liệu được lưu trữ, … Ngoài ra, trong một số ứng dụng điều khiển trên diện rộng thì mạng cảm biến không dây cũng thể hiện nhiều tính năng vượt trội Đó là hệ thống điều khiển không dây ánh sáng quảng cáo Rất nhiều chi phí trong quá trình cài đặt các bóng đèn trong một toà nhà lớn (các chuyển mạch có dây, các bóng đèn được bật/tắt cùng nhau, điều khiển bóng đèn, …) Một hệ thống không dây có tính mềm dẻo có thể tận dụng một bộ điều khiển từ xa có thể được lập trình để điều khiển một số lượng các bóng đèn trong một theo nhiều cách khác nhau gần như vô hạn, trong khi vẫn cung cấp mức độ

an ninh được yêu cầu bởi một bộ phận lắp đặt quảng cáo Hay việc sử dụng các mạng cảm biến không dây trong các ứng dụng an toàn công nghiệp Các mạng cảm biến không dây có thể tận dụng các cảm biến để phát hiện sự hiện diện của các chất độc hại hoặc các vật liệu nguy hiểm, cung cấp quá trình phát hiện và nhận dạng sớm các khe

hở hoặc phát hiện tràn các tác nhân hoá học hoặc sinh học trước khi thiệt hại nghiêm trọng có xảy ra (và trước khi các chất vượt ra ngoài vùng kiểm soát) Bởi vì mạng không dây có thể sử dụng các thuật toán định tuyến phân tán, có nhiều đường định tuyến, và có thể tự chữa trị và tự duy trì, chúng có thể co giãn trong mặt ngoài của quá trình bùng nổ hoặc các thiệt hại khác đến máy công nghiệp, cung cấp các thẩm quyền với thông tin trạng thái máy quyết định dưới các điều kiện rất khó Trong một ứng dụng khác, đó là quá trình giám sát và điều khiển cơ cấu quay hoặc chuyển động trong không gian là một lĩnh vực khá phù hợp với các mạng cảm biến không dây (máy bay, vật thể bay …) Với ứng dụng khác trong lĩnh vực này của các mạng cảm biến không

dây là hệ thống nồi hơi, thông hơi và điều hòa không khí (HVAC) của các toà nhà Một hệ thống HVAC được trang bị với các bộ ổn nhiệt và chống rung không dây sẽ mang lại hiệu quả bảo vệ con người tốt hơn nếu cũng hệ thống HVAC đấy mà chỉ được trang bị một bộ ổn nhiệt đơn có dây

- Tự động hoá gia đình và điện dân dụng

Gia đình là không gian ứng dụng rất lớn cho các mạng cảm biến không dây SmartHome là thuật ngữ để chỉ một ngôi nhà thông minh với sự ứng dụng toàn diện của các thiết bị cảm biến không dây Một ứng dụng được điều khiển chung từ xa, một PDA (Personal Digital Assistant) có thể điều khiển TV, máy nghe DVD, dàn âm thanh nổi và các thiết bị điện tử gia đình khác hay các bóng đèn, các cánh cửa, và các ổ khoá cũng được trang bị với kết nối mạng cảm biến không dây Với điều khiển chung từ xa, một bộ có thể điều khiển ngôi nhà từ tiện ích trên ghế Tuy nhiên, khả năng hấp dẫn nhất đến từ sự kết hợp nhiều dịch vụ, giống như các cánh cửa tự động đóng khi TV được bật, hoặc có thể tự động ngưng hệ thống giải trí gia đình khi một cuộc được nhận trên máy điện thoại hoặc chuông cửa kêu Mục đích lớn của các mạng cảm biến không dây trong gia đình được mong chờ là mức tiêu thụ điện thấp là điều kiện thiết yếu của các mạng cảm biến không dây Ứng dụng khác trong gia đình là việc hỗ trợ các dịch

vụ gia đình trên ôtô Với các mạng cảm biến không dây, ổ khoá không dây, các cảm biến cửa ra vào và cửa sổ, và các bộ điều khiển bóng đèn không dây, chủ nhà có một thiết bị tương tự như một key-fob với một nút bấm Khi bấm nút, thiết bị khoá tất cả các cửa ra vào và cửa sổ trong nhà, tắt hầu hết các bóng đèn trong nhà (trừ một vài bóng đèn ngủ), bật các bóng đèn an toàn ngoài nhà, và thiết lập hệ thống HVAC đến chế độ ngủ Người sử dụng nhận một tiếng beep một lần hồi đáp thể hiện tất cả đã thực hiện thành công, và nghỉ ngơi hoàn toàn, như vậy ngôi nhà an toàn Khi một cánh cửa hỏng không thể mở, hoặc vấn đề tồn tại, một màn hình hiển thị trên thiết bị chỉ thị nơi

bị hỏng

- Triển vọng của mạng cảm biến không dây trong quân sự

Các mạng cảm biến không dây là một phần không thể thiếu trong các ứng dụng quân sự ngày nay với các hệ thống mệnh lệnh, điều khiển, thu thập tin tức tình báo truyền thông, tính toán, theo dõi kẻ tình nghi, trinh sát và tìm mục tiêu Các đặc tính

triển khai nhanh chóng, tự tổ chức và khả năng chịu đựng lỗi của các mạng cảm biến cho thấy đây là một công nghệ đầy triển vọng trong lĩnh vực quân sự Vì các mạng cảm biến dựa trên cơ sở triển khai dày đặc với các nút giá rẻ và chỉ dùng một lần, việc

bị địch phá huỷ một số nút không ảnh hưởng tới hoạt động chung như các cảm biến truyền thống nên chúng tiếp cận chiến trường tốt hơn Một số ứng dụng của mạng cảm biến là: kiểm tra lực lượng, trang bị, đạn dược, giám sát chiến trường, trinh sát vùng và lực lượng địch, tìm mục tiêu, đánh giá thiệt hại trận đánh, trinh sát và phát hiện các vũ khí hóa học - sinh học - hạt nhân

- Mạng cảm biến không dây trong y tế và giám sát sức khoẻ

Một số ứng dụng trong y tế của mạng cảm biến không dây là cung cấp khả năng giao tiếp cho người khuyết tật; kiểm tra tình trạng của bệnh nhân; chẩn đoán; quản lý dược phẩm trong bệnh viện; kiểm tra sự di chuyển và các cơ chế sinh học bên trong của côn trùng và các loài sinh vật nhỏ khác; kiểm tra từ xa các số liệu về sinh lý con người; giám sát, kiểm tra các bác sĩ và bệnh nhân bên trong bệnh viện

- Mạng cảm biến không dây với môi trường và ngành nông nghiệp

Một số các ứng dụng về môi trường của mạng cảm biến không dây bao gồm theo dõi sự di chuyển của các loài chim, loài thú nhỏ, côn trùng; kiểm tra các điều kiện môi trường ảnh hưởng tới mùa màng và vật nuôi; tình trạng nước tưới; các công cụ vĩ

mô cho việc giám sát mặt đất ở phạm vi rộng và thám hiểm các hành tinh; phát hiện hóa học, sinh học; tính toán trong nông nghiệp; kiểm tra môi trường không khí, đất trồng, biển; phát hiện cháy rừng; nghiên cứu khí tượng và địa lý; phát hiện lũ lụt; vẽ bản đồ sinh học phức tạp của môi trường và nghiên cứu ô nhiễm môi trường Các ứng dụng của các mạng cảm biến không dây cũng được sử dụng trên các trang trại chăn nuôi Người chăn nuôi có thể sử dụng các mạng cảm biến trong quá trình quyết định vị trí của động vật trong trang trại và với các cảm biến được gắn theo mỗi động vật, xác định yêu cầu cho các phương pháp điều trị để phòng chống các động vật ký sinh Người chăn nuôi lợn hoặc gà có các đàn trong các chuồng nuôi mát, thoáng khí Mạng cảm biến không dây có thể được sử dụng cho việc giám sát nhiệt độ khắp chuồng nuôi, đảm bảo an toàn cho đàn

1.1.4 Kết luận

Các mạng cảm biến không dây với chi phí đầu tư thấp, tiêu thụ ít điện năng, cho phép triển khai trong nhiều điều kiện địa hình khí hậu phức tạp, đặc biệt là khả năng tự

tổ chức mạng, khả năng xử lý cộng tác và chịu được các hư hỏng sự cố đã tạo ra một triển vọng ứng dụng đầy tiềm năng trong nhiều lĩnh vực khác nhau Mạng cảm biến không dây phục vụ đa dạng các mục tiêu không chỉ thu thập thông tin dữ liệu mà còn điều khiển và giám sát hệ thống trên phạm vi rộng lớn Tuy nhiên để triển khai mạng cảm biến không dây, người thiết kế hệ thống cần phải nắm bắt được những nhân tố tác động đến mạng, những nhược điểm của mạng cần phải được khắc phục, cần quan tâm đến các tham số mạng, … cần có sự mô phỏng đánh giá để từ đó có thể thiết kế hệ thống theo cách tối ưu nhất

1.2 Các kỹ thuật định vị trong mạng cảm biến không dây

Việc định vị trong mạng cảm biến không dây luôn là vấn đề được quan tâm trong nhiều năm gần đây Xác định chính xác vị trí của nút mạng sẽ giúp ích vào việc định tuyến, tiết kiệm năng lượng từ từ đó duy trì tuổi thọ cho nút mạng và toàn mạng Một số các ví dụ về ứng dụng cần biết vị trí của các nút mạng

- Để xác định định chất lượng phủ sóng trong mạng cảm biến, vị trí của các nút phải được biết đến

- Khi sử dụng định tuyến bằng đồ thị, các nút phải biết vị trí của chúng để xác định hướng để chuyển tiếp thông điệp

- Trong các sự kiện phát hiện hoặc theo dõi các mục tiêu, các cảm biến phải biết được vị trí của chúng để tính toán sự di chuyển

- Để giúp hướng dẫn qua một chướng ngại, các cảm biến phải biết được vị trí

Các kỹ thuật định vị có thể được chia thành ba kỹ thuật chính: triangulation (tam giác), proximity (gần gũi) và scene analysis (phân tích cảnh) Ta tập trung vào các kỹ thuật tam giác, gồm một số kỹ thuật định vị thường sử dụng là: Kỹ thuật cường

độ tín hiệu nhận (RSSI- Received Signal Strength Indication), Kỹ thuật Thời gian đến/Thời gian đến khác biệt (ToA- Time of Arrival/TDoA- Time Difference of Arrival), Kỹ thuật góc đến (AoA- Angle of Arrival)

1.2.1 Kỹ thuật RSSI:

RSSI (Received Signal Strength Indication), cường độ tín hiệu nhận được sẽ chỉ

ra khoảng cách dựa vào một số mô hình Ta dùng mô hình log-normal shadowing:

P r (d) [dBm] = P r (d 0) [dBm] – 10n log10 (d/d 0 ) + 𝒙𝝈[dBm]

d là khoảng cách giữa nút phát và thu

d0 biểu thị khoảng cách tham chiếu

Pr(d) biểu thị công suất nhận được ở khoảng cách d

Pr(d0) biểu thị công suất nhận của điểm với khoảng cách tham chiếu d0

n biểu thị hệ số suy giảm theo cấp số nhân với khoảng cách có liên quan đến môi trường

x𝜎 đại diện cho nhiễu Gauss ngẫu nhiên, phản ánh sự thay đổi công suất khi khoảng cách cố định

Để đơn giản, bỏ qua x𝜎, chọn d0=1m, lúc đó Pr(d0) là tín hiệu công suất nhận được từ khoảng cách 1m, ký hiệu là A, Pr(d) ký hiệu RSS (received signal strength)

Ta có công thức:

RSS = A - 10n log d

Từ đó ta tính được khoảng cách d mong muốn

Hình3 minh họa kỹ thuật RSSI, cường độ tín hiệu giảm dần khi khoảng cách

lớn dần

Hình3 Kỹ thuật RSSI

Hình4 Hàm phân bố mật độ xác suất lỗi

Kỹ thuật RSSI không cần phần cứng bổ sung như các kỹ thuật khác, tuy nhiên

nó lại chịu ảnh hưởng rất lớn từ môi trường truyền, từ các loại nhiễu, ta có thể thấy

phân bố xác suất lỗi ở Hình4 Tuy vậy kỹ thuật RSSI được áp dụng rộng rãi trong các

mạng cảm biến vì sự đơn giản của nó về mặt kỹ thuật và về mặt phần cứng đi kèm

TOA sử dụng thời gian tuyệt đối tại một trạm cơ sở nhất định Khoảng cách có thể tính trực tiếp từ thời gian đến với vận tốc biết trước Quỹ tích của các điểm này là các đường tròn hoặc các hình cầu Ta cần ít nhất ba trạm để xác định vị trí của một điểm

Nhiều hệ thống phát thanh, bao gồm GPS sử dụng TOA

Việc đồng bộ giữa các trạm với trạm tham chiếu là rất quan trọng Có thể đồng

bộ theo nhiều cách khác nhau, như: đồng bộ chính xác cả 2 bên, dùng 2 sóng mang có

2 tần số khác nhau, thông qua đo lường hoặc kích hoạt từ một điểm tham chiếu chung, hoặc có thể không đồng bộ trực tiếp mà sẽ bù thêm vào sự khác pha giữa 2 đồng hồ

Trong kỹ thuật TOA cần phần cứng bổ sung để đảm bảo sự đồng bộ giữa bên thu và bên phát Chỉ cần một chút sai sót về thời gian có thể dẫn đến ước lượng khoảng sai rất lớn

Hình5 Kỹ thuật ToA

1.2.3 Kỹ thuật TDOA:

Time Difference of Arrival (TDOA) sử dụng 2 tín hiệu với 2 vận tốc truyền khác nhau, chẳng hạn như dùng sóng siêu âm và sóng phát thanh radio Ta có thể từ chênh lệch thời gian đến để xác định được chênh lệch khoảng cách

Quỹ tích của nó sẽ là các đường hyperbol hoặc các mặt hyberboloid Muốn xác định vị trí một điểm ta cần ít nhất 3 cặp trạm tham chiếu

TDOA cũng gặp những hạn chế như TOA đó là cần phần cứng bổ sung, các phần cứng này khá đắt và tốn năng lượng Nếu định thì sai nhỏ thì sẽ dẫn đến ước lượng khoảng cách sai lớn

Hình6 Kỹ thuật TDOA

1.2.4 Kỹ thuật AOA

Angle of Arrival (AoA) là một phương pháp để xác định hướng truyền của một sóng vô tuyến bất kỳ trên một mảng ăng-ten AoA có thể xem là bổ sung cho TOA và TDOA AoA xác định phương hướng bằng cách đo thời gian khác biệt của đến (TDOA) tại từng thành phần của mảng, từ những sự chậm trễ ta có thể được tính toán được AoA Nói chung, phép đo TDOA được thực hiện bằng cách đo sự khác biệt trong pha đến tại mỗi thành phần của mảng anten Có thể nói đây là đảo của beamforming (Beamforming là một công nghệ tập trung tín hiệu và cho nó hướng trực tiếp vào mục tiêu cụ thể, trong đó mỗi thành phần của mảng ăngten sẽ được chỉnh cho một độ trễ nhất định, để cuối cùng chỉnh được hướng của ăngten) Trong AoA, độ trễ đến tại mỗi thành phần sẽ được đo trực tiếp và chuyển thành phép đo AoA

Ví dụ, hai thành phần của mảng cách nhau một khoảng bằng nửa bước sóng dùng để truyền Nếu sóng tới mảng tại vùng “búp chính trước” (boresight) thì hai thành phần này sẽ nhận được đồng thời, tức là khác pha 00 ứng với 0o AoA Nếu sóng tới tại broadside thì sẽ khác pha 180o, tương ứng với 900 AoA

AoA được ứng dụng rộng rãi trong việc định vị trong mạng di động Tại mỗi trạm cơ sở sẽ tính toán AoA của tín hiệu di động, và những thông tin này sẽ được kết hợp với nhau (nhiều trạm kết hợp lại) để xác định vị trí của một thuê bao

AoA cũng thường được dùng để phát hiện vị trí của một đài phát trái phép hay bất kỳ đài phát quân sự nào

AoA đòi hỏi các trạm phải có thiết bị đo góc được nên nó ít được dùng trong các mạng cảm biến quy mô lớn

Ta có khoảng cách thực giữa node cần xác định vị trí M và node cố định B1 là

dm, khoảng cách tính toán ra là dm’; khoảng cách thực giữa 2 node cố định B1 và B2 là

d, khoảng cách tính toán giữa chúng là d’

Từ công thức RSS = A - 10n log d, ta có được:

𝑅𝑆𝑆𝐼 = 𝐴 − 10𝑛𝑙𝑜𝑔𝑑 𝑅𝑆𝑆𝐼 = 𝐴 − 10𝑛′𝑙𝑜𝑔𝑑′

Từ đó ta có n=n’ logdd’ Giá trị n’ là giá trị ta tính toán ra được ban đầu, giá trị

d là khoảng cách giữa 2 node cố định đã biết trước, khoảng cách d’ là ta tính được Vậy ta sẽ tính ra được giá trị n mới để áp dụng thay cho n’ đã “lỗi thời”

Hình8 Điều chỉnh giá trị n

Bởi vì các phương pháp đều dựa trên kỹ thuật RSSI nên bước đầu tiên của các phương pháp đều phải tính được khoảng cách từ các thông số RSSI đo được

1.3.1 Phương pháp phân bố node cảm biến cố định trên các mắt lưới

Ý tưởng cơ bản của phương pháp này là trước hết chia khu vực mục tiêu thành lưới nhỏ bằng cách triển khai các nút cảm biến đều đặn, và các nút cảm biến nằm ở mắt lưới So sánh giá trị RSSI có thể xác định được vị trí của một nút cần tìm, khoảng cách ngắn thì giá trị RSSI lớn và ngược lại Trong mạng lưới này, xác định sau đó tinh chỉnh vị trí tọa độ để đáp ứng yêu cầu độ chính xác bằng cách sử dụng một thuật toán

“trick” (thủ thuật) Quá trình định vị gồm hai giai đoạn: phân vùng khu vực và tinh chỉnh vị trí

Ta thiết lập một hệ trục tọa độ cho vùng mục tiêu, đơn vị của hệ trục càng nhỏ thì độ chính xác thu được càng cao Các ô lưới có thể là hình chữ nhật hoặc hình

vuông Tiếp theo cần xác định nút cần xác định vị trí-blind node, thuộc ô lưới nào Ta

giả thiết rằng giá trị RSSI đo được phản ánh chính xác khoảng cách thực tế giữa 2 nút Khi một blind node đi vào trong một ô lưới, nó sẽ phát thông báo quảng bá tới tất cả các nút xung quanh nó Các nút xung quanh nhận được thông báo, tính ra giá trị RSSI, tích lũy một số lần sau đó tính ra giá trị trung bình rồi gửi lại cho blind node Blind node sẽ chọn ra 4 giá trị RSSI lớn nhất cùng với tọa độ của chúng từ các nút xung quanh gửi cho nó

+ Nếu 4 tọa độ này tạo thành hình chữ nhật thì đơn giản ta có được blind node nằm trong lưới với tọa độ 4 đỉnh là 4 tọa độ thu được

+ Tuy nhiên nếu 4 tọa độ này không tạo thành hình chữ nhật do blind node đang tiến gần rất gần đỉnh của một mắt lưới, hoặc do trong thời gian dài thì blind node

đã di chuyển từ mắt lưới này sang mắt lưới khác Như Hình9:

Hình9 Các vị trí của blind node

Với trường hợp 4 tọa độ không tạo thành 4 đỉnh của một mắt lưới, xem xét nếu

có 1 trong 4 giá trị là lớn hơn hẳn 3 giá trị kia thì nó thuộc trường hợp (b) như hình trên-blind node đang tiến tới đỉnh của một mắt lưới Ta kết luận blind node đang trong hình tròn tâm là tọa độ điểm phát ra RSSI lớn nhất đó, bán kính là giá trị suy ra từ RSSI lớn nhất đó Còn về hướng, ta sử dụng các bản lưu trữ về vị trí trước đó của blind node thì có được vị trí mà blind node đang ở Nếu không có giá trị nào lớn hơn hẳn thì ta chia 4 điểm thành 2 nhóm, mỗi nhóm có sự khác biệt giữa 2 giá trị RSSI là nhỏ nhất, chẳng hạn theo trường hợp (a) là chia thành 2 nhóm (A, B) và (C, D) Từ đó

ta xác định được tọa độ của blind node

Như vậy, ta đã xác định được ô lưới mà blind node thuộc về, độ chính xác bằng nửa chiều dài cạnh của lưới

Với trường hợp 4 điểm tạo thành hình chữ nhật (các node cảm biến ở 4 đỉnh

hình chữ nhật phải dọc theo (song song) các trục tọa độ), như Hình10:

Hình10 Tính toán vị trí của blind node trong một ô lưới

Từ 2 tam giác AMB và CMD ta có được hệ phương trình sau:

𝑑12 − (𝑥 − 𝑥1)2 = 𝑑22− (𝑥2 − 𝑥)2

𝑑42 − (𝑥 − 𝑥1)2 = 𝑑32− (𝑥2 − 𝑥)2

Từ đó, ta có tính gần đúng tọa độ của bind node chính xác hơn theo công thức sau:

Ta có thể tóm tắt quá trình xử lý của phương pháp này bằng lưu đồ Hình11

Hình11 Lưu đồ quá trình xác định blind node

Phương pháp này có ưu điểm: có độ chính xác khá cao, nếu triển khai số node cảm biến càng nhiều thì kết quả thu được càng chính xác.Tuy nhiên, ngược lại nếu chỉ

có ít node cảm biến thì độ chính xác sẽ thấp Ngoài ra, độ chính xác của phương pháp

còn phụ thuộc vào yếu tố môi trường thông qua tham số n như mọi phương pháp dựa

trên kỹ thuật RSSI khác Do đó với số lượng node có sẵn ít thì không nên dùng phương pháp này vì sai số sẽ rất lớn

1.3.2 Phương pháp Min-Max

Ở phương pháp này, node cần xác định vị trí-blind node, tạo mối liên hệ giữa

nó với các node cố định – các node tham chiếu, và nhận được tất cả tín hiệu từ các node đó Từ đó thông qua kỹ thuật RSSI thì nó có thể tính được khoảng cách di từ nó đến các nút cố định

Ý tưởng cơ bản của kỹ thuật này là để tạo thành hình vuông (với mô hình 2 chiều- ta khảo sát cái này) hoặc hộp lập phương (mô hình 3 chiều) cho mỗi nút tham chiếu sử dụng vị trí của mình và khoảng cách ước tính Giao điểm giữa các hình vuông

là ước tính vị trí mục tiêu như Hình12 Hình13 minh họa các vòng tròn được hình

thành từ khoảng cách giữa nút mục tiêu và nút tham chiếu, vòng tròn này ở đâu quyết định bởi phối hợp của vị trí các nút tham chiếu và khoảng cách giữa các nút tham chiếu và nút mục tiêu từ RSSI ước tính

Hình12 Vị trí của blind node xác định bởi giao điểm các hình vuông, ví dụ cho 4 node tham

chiếu

Hình13 Vòng tròn hình thành từ khoảng cách giữa nút mục tiêu và nút tham chiếu

Ta chọn giá trị nhỏ nhất trong các giá trị tối đa của trục x và y (min of max) của hình vuông hình thành từ các nút tham chiếu, và cũng chọn giá trị lớn nhất trong các giá trị tối thiểu của trục x và y (max of min) của hình vuông hình thành từ các nút tham chiếu Tức là với trục x ta lựa chọn trong tất cả các cạnh phải- ứng với các x max của hình vuông, chọn ra cạnh có hoành độ x nhỏ nhất – min of max; trong tất cả các cạnh trái- ứng với x min của hình vuông, chọn ra cạnh có hoành độ x lớn nhất – max

of min; đối với tung độ y cũng làm như vậy ta sẽ có được 2 cạnh trên dưới; kết quả là

4 cạnh này tạo thành 1 hình chữ nhật mà blind node nằm trong đó Ta có thể xem công thức tóm tắt dưới

xmax =

𝑥1𝑚𝑎𝑥 = 𝑥1 + 𝑑1

𝑥2𝑚𝑎𝑥 = 𝑥2 + 𝑑2

𝑦𝑛𝑚𝑖𝑛 = 𝑦𝑛 − 𝑑𝑛

Từ các giá trị trên, ta chọn ra các giá trị sau:

xmin-max = min (xmax) ; ymin-max = min (ymax)

xmax-min = max (xmin) ; ymax-min = max (ymin)

Do blind node nằm trong hình chữ nhật tạo ra bởi các đường min of max và max of min của 2 trục tọa độ x và y, cho nên ta có thể tính ước lượng rằng blind node nằm ở tâm hình chữ nhật đó, bằng cách lấy trung bình cộng tọa độ 2 cặp đỉnh chéo nhau của hình chữ nhật, tức là sử dụng công thức sau:

x = (xmin-max+xmax-min)/2 ; y = (ymin-max+ymax-min)/2

Thuật toán Min-Max vô cùng đơn giản, dễ thực hiện, nhưng so với thuật toán Trilateration thì độ chính xác không bằng với cùng số node thực hiện bởi vì hình vuông của thuật toán Min-Max mà mỗi node cố định tạo ra có diện tích lớn hơn so với hình tròn của thuật toán Trilateration Với số node tham chiếu càng nhiều thì ta càng ước lượng được vị trí của blind node càng chính xác Nếu số node tham chiếu ít thì độ chính xác tương ứng sẽ không cao Độ chính xác của phương pháp cũng phụ thuộc vào môi trường như đặc trưng của kỹ thuật RSSI

1.3.3 Phương pháp Trilateration/Multilateration

Tương tự các phương pháp trên, node cần xác định vị trí- blind node cũng nhận các giá trị RSSI từ các nút cố định và tính ra khoảng cách Từ các node cố định, ta vẽ các đường tròn với tâm là là tọa độ các node cố định, bán kính là khoảng cách tính ra

từ node cố định đến blind node Sau đó tìm vùng giao nhau, vùng này chính là vị trí của blind node

Với Trilateration, ta sử dụng 3 node tham chiếu cố định, giả sử khoảng cách giữa node di động và 3 node tham chiếu là chính xác Như vậy ta có được các phương trình đường tròn:

Bây giờ ta lấy phương trình (1) trừ cho phương trình (3) và phương trình (2) trừ cho phương trình (3) vế theo vế:

(x1-xi)2+(y1-yi)2-(x3-xi)2-(y3-yi)2= d12- d32

(x2-xi)2+(y2-yi)2-(x3-xi)2-(y3-yi)2= d22- d32

Khai triển và sắp xếp 2 phương trình trên lại, ta có:

-2xi(x1-x3) -2yi(y1-y3) = d12- d32 -(x12-x32)-(y12-y32) -2xi(x2-x3) -2yi(y2-y3) = d22- d32 -(x22-x32)-(y22-y32)

Từ đó, ta giải được nghiệm duy nhất Minh họa ở Hình14: giao điểm của ba

đường tròn chỉ tại một điểm

Hình14 Trilateration với trường hợp các đường tròn giao tại một điểm

Nếu ước lượng khoảng cách có sai số, thì sẽ dẫn đến các đường tròn giao nhau

tại 1 vùng, hoặc giao nhau bằng tập rỗng Minh họa ở Hình15 và 1.16

Hình15 Trilateration với trường hợp các đường tròn giao nhau ở một vùng

Hình16 Trilateration với trường hợp miền giao nhau của các đường tròn là rỗng

Lúc này ta sẽ sử dụng nhiều node hơn- phương pháp Multilateration, tương ứng

sẽ có được nhiều phương trình đường tròn hơn Giả sử ta dùng n node tham chiếu, vậy

sẽ có n phương trình đường tròn như sau:

↔ (xn-1-xi)2-(xn-xi)2+(yn-1-yi)2-(yn-yi)2= dn-12- dn2

↔ (xn-1+xn-2xi)(xn-1-xn)+ (yn-1+yn-2yi)(yn-1-yn) = dn-12- dn2

↔ -2xi(xn-1-xn) -2yi(yn-1-yn) = dn-12- dn2 -(xn-12-xn2)-(yn-12-yn2)

Làm tương tự như thế, ta có được một hệ tuyến tính như sau:

2ATAX-2ATb=0 ↔ 2ATAX=2ATb

↔ X=(ATA)-1 ATb Lúc này ta có được nghiệm X chính là tọa độ của node di động cần tìm

Phương pháp Trilateration trực quan, được tính toán thông qua hình học Tuy nhiên thuật toán này có bất lợi đáng kể là nó cần một tài nguyên lớn để thực hiện do các phép toán không chỉ là cộng trừ Khi các node cố định tăng lên thì độ chính xác của phương pháp càng tăng, và ngược lại Như các phương pháp khác, phương pháp này cũng chịu ảnh hưởng của môi trường

1.3.4 Phương pháp ROCRSSI (Ring Overlapping Circle RSSI)

Giả sử có một tập hợp các nút cố định biết trước vị trí và để đơn giản chỉ có một

node cần xác định vị trí- blind node Mỗi nút cố định lần lượt đọc cường độ tín hiệu từ

các nút cố định khác và từ blind node Như vậy, đối với 1 node cố định bất kỳ sẽ có một tập hợp các tín hiệu từ blind node và các nút cố định khác Tập các tín hiệu nhận được từ các node cố định khác được chia thành hai nhóm, dựa vào ngưỡng là mức RSSI thu được của blind node:

+ Nhóm 1: tất cả các giá trị RSSI với giá trị không lớn hơn (nhỏ hơn hoặc bằng) giá trị RSSI đọc từ blind node

+ Nhóm 2: tất cả các giá trị RSSI khác lớn hơn RSSI đọc từ blind node

Bởi vì từ cường độ tín hiệu ta tính toán ra khoảng cách, cho nên ta vẽ được các đường tròn tương ứng với 2 nhóm Giá trị RSSI tối đa trong nhóm 1 xác định được đường tròn bên trong có bán kính R1, tâm là tọa độ node cố định đang xét Tương tự như vậy, giá trị RSSI tối thiểu trong nhóm 2 xác định được đường tròn bên ngoài bán kính R2, tâm cũng là tọa độ node đang xét Như vậy 2 đường tròn có bán bính R1 và R2 sẽ tạo ra hình vành khăn, mà blind node sẽ nằm trong vùng đó Ta thực hiện tương

tự cho tất cả các node cố định còn, một bộ chồng chéo các hình vành khăn được tạo thành Blind node có vị trí ở trung tâm của các cặp vòng chồng chéo

Hình17 Minh họa thuật toán ROCRSSI

Thuật toán ROCRSSI gồm 3 pha:

- Đo giá trị RSSI: các node cố định đo giá trị RSSI từ nó đến các node cố định khác và đến blind node nếu nó nằm trong phạm vi phủ sóng

- Node cố định phân phối dữ liệu: mỗi node cố định truyền vị trí của nó và các dữ liệu RSSI từ pha trước đó

- Ước lượng vị trí blind node: mỗi blind node sử dụng dữ liệu từ 2 pha trước để xác định vị trí chính nó

Trong pha đầu tiên, mỗi node cố định truyền một số lượng bản tin cố định có chứa định danh của nó Cả node cố định và các blind node giám sát các giá trị RSSI cho các bản tin này Sau bản tin cuối cùng, mỗi node tính toán giá trị RSSI trung bình cho mỗi node trong phạm vi

Trong pha thứ hai, mỗi node cố định gửi một thông điệp bao gồm định danh và

vị trí cho các node cố định khác nằm trong phạm vi phủ sóng của nó, đã được tính toán

ở pha trước Tại thời điểm này, mỗi blind node đã có được:

- Vị trí và định danh của mối node cố định trong phạm vi của blind node

- Các giá trị RSSI giữa các node cố định trong phạm vi và blind node, có được ở pha đầu tiên

- Với mỗi node cố định trong phạm vi của blind node, từ pha thứ 2 ta cũng có giá trị RSSI giữa node cố định này và các node cố định khác trong cả phạm vi của blind node và node cố định đó bao phủ

Trong giai đoạn thứ ba, sử dụng thuật toán quét lưới (grid-scan) để tính toán trọng tâm của khu vực giao nhau Trong thuật toán này, ta chia địa hình thành một mạng lưới vuông Lưới mịn hơn dẫn đến độ chính xác tốt hơn tuy nhiên lại có chi phí tính toán và bộ nhớ lớn hơn Một bộ đếm, được khởi tạo giá trị là 0, được kết hợp với mỗi hình vuông trong lưới Mỗi lần ta tạo ra một vòng, ta tăng giá trị bộ đếm liên kết với các ô vuông trong vòng nếu ô đó thỏa trong miền giá trị Khi tất cả các khu vực đã được xử lý, ta quét lưới để tìm khu vực có giá trị truy cập tối đa Ta lấy khu vực này là khu vực giao cuối cùng và tính toán trung tâm chính là vị trí node cảm biến

Thuật toán ROCRSSI về ý tưởng là khá đơn giản, do đó không đòi hỏi phần cứng mạnh mẽ, đồng thời khi áp dụng thuật toán grid-scan thì ta có thể giảm thiếu được ảnh hưởng của các sóng bất thường-nguyên nhân làm các vòng tròn không chính xác Tuy nhiên, ta cần phải tính toán khá nhiều so với thuật toán Min-Max và Trilateration để xác định được vị trí node cảm biến