Xây dựng công cụ mô phỏng các thuật toán định tuyến mạng không dây ứng dụng nghiên cứu khắc phục hố mạng trong môi trường địa hình phức tạp

B TR N G GIÁO D C VÀ À O T O I H C BÁCH KHOA HÀ N I BÁO CÁO CHUYÊN Tên tài: Xây d n g công c mô ph n g thu t toán n h n m n g không dây n g d n g nghiên c u kh c ph c h m ng môi tr g a hình ph c S N PH M : Báo cáo k thu t cung c p gi i pháp kh o sát th c nghi m c s cài t gi l p -N i dung 6: n g d n g m n g c m bi n kh o sát xác n h vùng b thiên tai n n g thông qua vi c nhanh chóng xác n h h m n g: nghiên c u xu t thu t toán xác n h nhanh h kích th c l n i u ki n a hình liên t c bi n n g ; nh giá qua th c nghi m mô ph n g xu t thu t toán cài t mô ph ng, ánh giá th c nghi m cho thu t toán xác n h nhanh chóng c p nh t liên t c biên h m ng có kích th c l n, trình bi n i liên t c Ch nhi m tài: Ng i th c hi n: TS Nguy n Khanh V n Nguy n Phi Lê Nguy n Khanh V n C quan ch trì HÀ N I , Ngô H n g S n MC LC DANH SÁCH HÌNH ẢNH DANH SÁCH BẢNG BIỂU CHƯƠNG I THỰC TRẠNG VÀ TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 1.1 Tổng quan mạng cảm biến vấn đề hố mạng 1.2 Tính cấp thiết toán xác định biên hố .6 CHƯƠNG II MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN .8 2.1 Xấp xỉ hố dựa lưới ô vuông 2.3 Xấp xỉ biên hố đa giác lồi động 14 CHƯƠNG II ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH VÀ CẬP NHẬT BIÊN HỐ 21 2.1 Tổng quan thuật toán .21 2.2 Biểu diễn bitmap .21 2.3 Thuật toán phát biên hố (HBD) .22 2.4 Thuật toán cập nhập biên hố 24 2.4 Tổng hợp thông tin biên hố .26 CHƯƠNG III ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG 28 KẾT LUẬN 33 TÀI LIỆU THAM KHẢO 33 DANH SÁCH HÌNH ẢNH Hình 1: Đa giác xấp xỉ lưới ô vuông Hình 2: A-vertex Hình 1: Đa giác xấp xỉ lưới ô vuông Hình 2: A-vertex Hình 3: Minh họa cho bổ đề 13 Hình 4: bao phủ - β .15 Hình 5：Thuật toán tinh giản biên hố xấp xỉ .17 Hình 6: Minh họa thuật toán .20 Hình 7: Minh họa biểu diễn bitmap .22 Hình 8: Minh họa thuật toán xác định biên hố 23 Hình 9: Ví dụ cập nhật thông tin biên hố 25 Hình 10: Vị trí tương đối I-square .26 Hình 11: Minh họa bổ đề 27 Hình 12: so sánh độ chênh lệch số lượng nút chết thực số lượng nút chết phát thuật toán 31 Hình 13: So sánh tỉ lệ diện tích hình xấp xỉ hố / diện tích hố thực 32 DANH SÁCH BẢNG BIỂU CHƯƠNG I THỰC TRẠNG VÀ TÍNH CẤP THIẾT CỦA ĐỀ TÀI 1.1 Tổng quan mạng cảm biến vấn đề hố mạng 1.1.1 Mạng cảm biến không dây Mạng cảm biến không dây mạng bao gồm nhiều thiết bị cảm biến, giao tiếp, trao đổi liệu với phương pháp truyền tin không dây Với phát triển kỹ thuật vi xử lý, mạng cảm biến không dây ngày sử dụng rỗng r.i có nhiều ứng dụng quan trọng khắp lĩnh vực Từ ứng dụng công nghiệp như: hệ thống giám sát máy móc, phát lỗi nhà máy, đến ứng dụng nông nghiệp mạng theo dõi nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng; từ ứng dụng dân như: theo dõi bệnh nhân, nhà thông minh, đến ứng dụng quân hệ thống giám sát chiến địa Ngoài ra, có lớp ứng dụng quan trọng không kể đến mạng cảm biến không dây theo d.i môi trường, dự báo thiên tai hệ thống dự báo lũ lụt, núi lửa, động đất, cháy rừng Khác với loại mạng khác wifi, wimax, Ethernet, mạng cảm biến không dây có đặc trưng riêng biệt sau: Thứ nhất, thiết bị mạng cảm biến không dây bị hạn chế nhiều khả tính toán lượng Hơn nữa, nút mạng cảm biến không dây hầu hết khả tái tạo lượng, nghĩa hết lượng, nút mạng cảm biến không dây trở thành nút mạng chết Thứ hai, mạng cảm biến không dây thường có quy mô lớn, ví dụ hệ thống cảnh báo cháy rừng lên đến hàng ngh.n nút mạng Trong mạng cảm biến không dây, nút mạng truyền tin cho phương pháp truyền tin không dây vậy, nút mạng truyền nhận tin trực tiếp từ nút mạng nằm vùng phủ sóng Trong trường hợp hai nút mạng nằm vùng phủ sóng mà muốn truyền nhận tin cho gói tin phải truyền qua nút trung gian Đường truyền gói tin định thuật toán định tuyến 1.1.2 Vấn đề hố mạng Hố mạng vùng trống, không chứa nút mạng, nút mạng không khả hoạt động Hố mạng sinh xuất chướng ngại vật sông, núi, ao, hồ; Hoặc xuất phá hủy vật lý núi lửa, động đất thân nút mạng cạn kiệt lượng trở thành nút chết Chính thế, hố mạng thường hay xuất mạng cảm biến không dây triển khai địa hình phức tạp Sự xuất hố mạng thường dấu hiệu có mặt chướng ngại vật xuất kiện Ví dụ, có mặt sông hay xuất đám cháy rừng sinh hố mạng Chính vậy, việc xác định biên hố giúp ta xác định vị trí tượng kèm với xuất hố mạng 1.2 Tính cấp thiết toán xác định biên hố Hãy tưởng tượng kịch sau: Có khu rừng nhiệt đới thường hay xảy cháy rừng vào mùa hè Bởi khu rừng rộng địa hình hiểm trở nên người gần thâm nhập theo dõi, dự báo cháy rừng cách trực tiếp Để dự báo cháy rừng, người ta dùng máy bay rải xuống khắp rừng lượng lớn cảm biến Các cảm biến gồm module bản: cảm biến nhiệt độ, cảm biến độ ẩm, truyền tín hiệu Một mục tiêu phải để gói tin nút mạng truyền thông suốt liệu thu thập cách hiệu Tuy nhiên, để đạt mục tiêu điều dễ dàng không muốn nói thách thức nút mạng truyền nhận tin với nút mạng nằm vùng phủ sóng Thật không may, tất cảm biến tiếp cận mặt đất hoạt động bình thường Một số nút mạng rơi xuống hồ, số nút khác vướng cây, số nút mạng khác bị hỏng, Chính thế, toàn mặt đất bao phủ nút mạng điều có nghĩa nút mạng truyền tin cho nút mạng khác Khi hỏa hoạn xảy ra, nút mạng vùng hỏa hoạn sát vùng hỏa hoạn bị chết, không hoạt động Và nghĩa chúng truyền thông tin vùng hỏa hoạn Nghịch lý là, thông tin nút mạng lại thông tin mà cần để xác định vị trí đám cháy Để giải vấn đề này, phương pháp đặt là: xác định tập hợp nút mạng sống nằm gần đám cháy Hay nói cách khác, đám cháy gọi hố mạng (vì nút mạng bên chết hết), tập hợp nút mạng sống nằm gần đám cháy biên hố mạng Có nhiều nghiên cứu đề xuất thuật toán xác định biên hố Trong [1] nhóm tác giả Q.Fang đề xuất thuật toán xác định biên hố với giả thiết nút mạng biết tọa độ nút lân cận Trong [2], nhóm tác giả Fekete đề xuất thuật toán xác định biên hố mà không cần đến vị trí địa lý nút mạng Tuy nhiên, thuật toán phải sử dụng giả thiết rằng, phân bố nút mạng vùng hố phân bố Trong kết nghiên cứu gần [3], nhóm tác giả Fekete đề xuất thuật toán xác định biên hố không cần sử dụng đến giả thiết phân bố nút mạng Bài báo đề cập phương pháp thú vi việc thu thập thông tin biên hố để vẽ phác thảo mạng Mặc dù có nhiều nghiên cứu đề xuất thuật toán xác định biên hố chưa nghiên cứu đề xuất thuật toán cập nhật nhanh chóng thông tin biên hố thay đổi Trong nghiên cứu đề xuất thuật toán xác định biên hố thuật toán cập nhật biên hố nhanh chóng CHƯƠNG II MỘT SỐ NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN 2.1 Xấp xỉ hố dựa lưới ô vuông 2.2.1 Giới thiệu Trong báo [21] đề xuất thuật toán xấp xỉ biên hố dựa lưới ô vuông Tư tưởng thuật toán để xấp xỉ hố đa giác đơn giản, bao hố cho sai số xấp xỉ số đỉnh đa giac nhỏ dựa lưới ô vuông Đa giác xấp xỉ đa giác thỏa m.n thuộc tính sau: • Bao phủ: Đa giác xấp xỉ bao phủ toàn hố • Dựa lưới ô vuông: Các đỉnh đa giác xấp xỉ mắt lưới cạnh đa giác xấp xỉ nằm cạnh lưới ô vuông Tính chất giúp cho việc biểu diễn thông tin biên hố trở nên dễ dàng, đỡ tốn chi phí • Có thể khống chế sai số xấp xỉ: Số đỉnh đa giác xấp xỉ khống chế cận N Cận số quy định trước Cận định sai số xấp xỉ theo nghĩa, N lớn sai số xấp xỉ nhỏ ngược lại Hình minh họa đa giác xấp xỉ lưới ô vuông Trong hình này, vùng gạch chéo biểu diễn hố, đường màu đỏ biểu diễn đa giác xấp xỉ lưới ô vuông Tư tưởng dùng gói tin đặc biệt truyền men theo biên hố để thu thập thông tin tọa độ nút mạng biên hố Từ thông tin tọa độ nút mạng biên hố tính đa giác xấp xỉ Về bản, thuật toán gồm ba pha: pha thu thập thông tin, pha xấp xỉ pha pha rút gọn Pha thu thập thông tin pha xác định thu thập thông tin nút biên hố Pha xấp xỉ tr.nh xấp xỉ cạnh biên hố cạnh đa giác xấp xỉ pha rút gọn pha rút gọn đỉnh đa giác xấp xỉ nhằm đảm bảo số đỉnh đa giác xấp xỉ không vượt giới hạn cho trước 2.2.2 Các khái niệm định nghĩa Hình 1: Đa giác xấp xỉ lưới ô vuông Hình 2: A-vertex Định nghĩa Giả sử H hố với biên hố ký hiệu δH G lưới ô vuông cho trước với kich thước cạnh w Đa giác xấp xỉ, bao hố H (gọi tắt A-polygon) đa giác nhận cách nối cạnh h.nh vuông đơn vị nằm bên H giao với H (Hình ) Để ý rằng, cạnh đa giác xấp xỉ nằm cạnh lưới ô vuông, để biểu diễn đa giác xấp xỉ không cần lưu toàn tọa độ tất đỉnh đa giác mà cần lưu tọa độ nửa số đỉnh đa giác, cụ thể đỉnh có tính chất sau: Định nghĩa Xét đa giác xấp xỉ G với đỉnh G0,G1, , Gm xếp theo chiều kim đồng hồ Một đỉnh G gọi đỉnh xác định đa giác (A-vertex) thỏa mãn mổt tính chất sau: • Là đỉnh cạnh song song với trục x • Tọa độ x y khác với tọa độ A-vertex liền trước Hình biểu diễn ví dụ A-polygon A-vertex Trong ví dụ này, G1 chọn A-vertex đỉnh cạnh song song với trục x Vì vậy, G3 A-vertex tọa độ x,y khác G1 Tương tự, G5, G7, ,G2k+1 A-vertex G0, G2, , G2k A-vertex Rõ ràng tọa độ G0, G2, , G2k suy từ tọa độ A-vertex theo công thức sau: Trong đó, Gix , Giy tương ứng ký hiệu tọa độ x,y Gi 2.2.3 Mô tả chung thuật toán Mục đích xây dựng đa giác xấp xỉ G hố H, giả sử hố H có nút biên δH = H0, H1, , Hn Như nói trên, thuật toán online ba pha thu thập thông tin, xấp xỉ rút gọn thực đồng thời lúc tất nút Chúng sử dụng thuật toán xác định hố Boundhole [9] để xác định δH (tức để xác định tọa độ đỉnh δH) Hơn thế, mở rộng thuật toán Boundhole để xác định đa giác xấp xỉ tr.nh xác định biên hố Sai số xấp xỉ điều khiển tham số w (độ dài cạnh lưới ô vuông) N (số đỉnh tối đa đa giác xấp xỉ) Sử dụng thuật toán boundhole nút phát m.nh có nằm biên hố hay không Nút phát m.nh nằm biên hố tạo gói tin HBA (Hole Boundary Approximation) truyền gói tin theo quy tắc bàn tay phải Bằng cách truyền gói tin theo quy tắc bàn tay phải, gói tin truyền qua tất nút biên hố Gói tinHBA có trường sau: _ gridSize: kích thước cạnh h.nh vuông đơn vị lưới ô vuông _ MaxCount: số đỉnh tối đa đa giác xấp xỉ _ vCoordinates: Tọa độ A-vetex xác định đến thời điểm Không tính tổng quát giả sử H0, H1, , Hn nút truyền gói tinHBA qua theo chiều kim đồng hồ Như H0 nút tạo gói tin HBA với giá trị khởi tạo vCoordinates=NULL, gridSize=r, MaxCount=N 10 Hình 6: Minh họa thuật toán 20 CHƯƠNG II ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH VÀ CẬP NHẬT BIÊN HỐ 2.1 Tổng quan thuật toán Tiêu chí quan tr ng nh t c a thi t k thu t toán phát hi n update thông tin biên h nhanh, t t Vì v y, thay xác n h xác biên h , h n g t i vi c xác n h hình x p x c a biên h Hình x p x c xác n h b ng m t t p hình vuông n v c t h Chúng cung c p hai thu t toán: thu t toán phát hi n biên h ( c ký hi u thu t toán HBD) thu t toán c p nh t thông tin biên h ( c ký hi u thu t toán HBU) Thu t toán HBD c th c hi n b i nút t c (các nút t c c phát hi n thông qua thu t toán TENT [9]) ý r ng, s d ng thu t toán TENT, nút t c phát hi n c s n m biên c a m t h ó nh ng không ph i t t c nút biên h u nút t c Vì v y, ch có m t s l n g nh nút biên h s th c hi n thu t toán HBD Các nút t c s t o gói tin HBA (vi t t t c a c m t Hole Boundary Approximation) truy n ti p gói tin HBA cho nút lân c n theo quy t c bàn tay ph i ([9]) cho n gói tin HBA n c nút t c ti p theo G i nút t c t o gói tin HBA nút t c ngu n nút t c mà t i ó gói tin HBA d ng l i nút t c ích , nh v y m i gói tin HBA s giúp xác n h o n biên h t nút t c ngu n n nút t c ích Sau nh n c gói tin HBA, nút t c ích s trích xu t thông tin c a o n biên h mà gói tin HBA ã i qua g i thông tin v nút sink g n nh t (nút sink m t nút m ng c bi t có n ng l n g r t l n, làm nhi m v trung chuy n thông tin t nút m ng c m bi n t i tr m i u n trung tâm) Các nút sink s t ng h p thông tin nh n c t t t c nút c m bi n khác g i v tr m i u n trung tâm Gi s r ng, t c bi n i c a h di n r t nhanh V y thì, n u c p nh t s thay i c a bi n h sau s di n nhi u kh n ng sau c p nh t xong, biên h ã l i b thay i Do ó, thay c p nh t thông tin biên h sau h ã thay i , s d oán s thay i c p nh t tr c di n C th , s theo dõi tr ng thái c a nút hình vuông n v t l nút ch t m t hình vuông n b v t m t ng n g cho tr c nút ô vuông ó s c coi nh n m m t h ó Vi c theo dõi tr ng thái c a nút m ng c th c hi n b i m t nút m ng, nút c g i pivot 2.2 Biểu diễn bitmap Gi s m,n chi u r ng chi u dài c a m ng, ta s dùng m t l i ô vuông kích th c ([m/a]+1)x([n/a]+1) chia m t ph ng thành ô vuông n v Ta s d ng m t m ng chi u ký hi u bmp bi u di n tr ng thái c a ô vuông n v , ó, thành ph n bmp[i][j] s bi u di n tr ng thái c a ô vuông v i to tâm (1/2+i)a, (a/2+j)a b[i][j] = n u ô vuông t n g ng v i c suy oán n m m t h m ng ó b[i] [j] = tr n g h p ng c l i n h ngh a (bi u di n bitmap) 21 i v i m i nút m ng N, bi u di n bitmap c a N c n h ngh a m t m ng bmp[i][j], ó b[i][j] = n u ch n u ô vuông v i to tâm (1/2+i)a, (a/2+j)a m t ô vuông ch a N, n g th i c suy oán n m nh t m t h m ng i v i m i n g th ng l m t ph ng, bi u di n bitmap c a l c n h ngh a m t m ng bmp[i][j], ó b[i][j] = n u ch n u ô vuông v i to tâm (1/2+i)a, (a/2+j)a c t l, n g th i c suy oán n m nh t m t h m ng Bi u di n bitmap c a toàn m ng m t m ng hai chi u bmp[i][j], ó b[i][j] = n u ch n u ô vuông v i to tâm (1/2+i)a, (a/2+j)a c t c suy oán n m nh t m t h m ng Hình 7: Minh họa biểu diễn bitmap Hình bi u di n m t m ng v i m t h l n Trong hình này, ô vuông n v c t h c tô xám i v i ví d này, bi u di n bitmap c a node N1 … , bi u di n bitmap c a o n th ng N1N2 … Và bi u di n bitmap c a toàn m ng … Trong thu t toán xác n h o n biên h t nút t c ngu n n nút t c ích c xác n h b i gói tin HBA c g i t i nút sink g n nh t b i nút t c ích Trong thu t toán c p nh t thông tin biên h , t l nút ch t m t ô vuông n v v t m t ng n g cho tr c , ô vuông y s c phán oán n m h Pivot c a ô vuông c phán oán n m h s tính bi u di n bitmap c a g i cho nút sink g n nh t Các nút sink s t ng h p bitmap nh n c b ng phép XOR g i cho nút trung tâm Các nút sink th c hi n vi c g i thong tin cho trung tâm m t cách n h k Nút trung tâm s th c hi n t ng h p thong tin bi u di n bitmap nh n c t t t c nút sink b ng phép XOR tìm b n bitmap c a toàn b m ng 2.3 Thuật toán phát biên hố (HBD) T t c nút s th c hi n quy t c TENT m t cách n h k xác n h xem có n m biên c a m t h ó hay không Nh ng nút phát hi n nút t c s t o m t gói tin HBA g i gói tin cho nút lân c n k trái c a Gói tin HBA sau y s c nút chuy n ti p cho nút lân c n theo quy t c bàn tay ph i cho n n nút m t nút t c khác Thu t toán chuy n ti p gói tin theo quy t c bàn tay ph i ã c mô t r t rõ báo [9], nhiên s m r ng thu t toán cho gói 22 tin HBA mang thêm thông tin bi u di n bitmap c a o n biên h gi a hai nút t c Ký hi u bi u di n bitmap bmp s Khi nút t c ngu n kh i t o gói tin BHA, cài t toàn b giá tr c a m ng bmp s Khi m t nút N biên h nh n c gói tin HBA, s update m ng bmp s gói tin nh n c b ng cách XOR v i bi u di n bitmap c a o n th ng n i nút biên h k tr c chu n b cho pha c p nh t thông tin biên h , thu t toán xác n h biên h không ch xác n h nút n m biên c a h mà xác n h nút c a m i ô vuông c t biên h Thu t toán xác n h pivot c ti n hành nh sau: M i m t nút sau nh n c gói tien HBA s ki m tra xem ô vuông ch a ã có pivot hay ch a N u ch a, s g i gói tin pivot election message b ng thu t toán n h n tham n v i a ch c a nút ích tâm c a ô vuông n v ch a Chú ý r ng, c tính c a thu t toán n h n tham n, gói tin s c g i n ích cu i nút g n tâm ô vuông n v nh t nút s c ch n l a làm pivot c a ô vuông ch a Sau nút pivot c xác n h, s g i m t gói tin pivot announcement message theo ki u broadcast Gói tin s c lan truy n cho toàn b nút n m ô vuông n v v i nút pivot nh ó nút s bi t c thông tin v nút pivot c a Hình 8: Minh họa thuật toán xác định biên hố Hình mô t thu t toán xác n h biên h Gi s có nút sink I 1, I2, I3, I4 trung tâm ch huy ký hi u C V trí c a sink trung tâm ch huy c s p x p nh hình v Trong ví d này, nút S 1, S2, , S5 s d ng quy t c TENT phát hi n chúng nút t c Các nút s t o gói tin HBA chuy n ti p gói tin theo quy t c bàn tay ph i cho n g p nút t c ti p theo Nh v y, gói tin HBA c t o b i nút S i s c chuy n ti p cho n n c nút Si+1 gói tin s ch a thông tin bi u di n bitmap c a o n S iSi+1 Ví d , thông 23 tin bi u di n bitmap ch a gói tin c chuy n t nút S1 n nút S2 s Sau thu t toán k t thúc s xác n h c hình x p x c a h (là hình t o b i ô vuông c t biên h ho c n m bên h ) pivot c a ô vuông ó Trong hình này, ô vuông c t h c tô màu xám pivot i m màu D i ây o n gi code c a thu t toán c p nh t thông tin bi u di n h gói tin HBA 2.4 Thuật toán cập nhập biên hố G i ô vuông thu c h (t c ô vuông c t biên h ho c n m lòng h ) ô vuông en Nh v y, sau k t thúc thu t toán xác n h biên h , m i ô vuông en s có m t pivot Các nút m ng ô vuông en s n h k g i gói tin thông báo tr ng thái n cho pivot Gói tin s giúp cho pivot bi t c nút m ng s ng, nút m ng ã ch t Khi t l nút m ng ch t m t ô vuông en v t m t ng n g cho tr c (g i ng n g T 1) pivot c a ô vuông en s g i m t gói tin c nh báo n cho ô vuông lân c n c a Gói tin có ý ngh a báo cho ô vuông lân c n (ô vuông có chung m t c nh ) bi t r ng h có kh n ng cao s m r ng t i v trí c a chúng Các ô vuông lân c n nh n c gói tin c nh báo s c g i ô vuông xám Chú ý r ng, có th có nh ng ô vuông lân c n ã tr thành ô vuông en t tr c , i v i nh ng ô vuông v n c coi ô vuông en ch không c coi ô vuông xám Chú ý r ng, gói tin c nh báo s c g i b i thu t toán n h n tham lam v i thông s nút ích tâm c a ô vuông lân c n Vì v y nút cu i nh n c gói tin c nh báo s nút g n tâm c a ô vuông lân c n nh t Các nút s c ch n làm pivot c a ô vuông ch a M i ô vuông màu xám s có m t nút pivot, nhi m v c a nút pivot 24 c ng gi ng nh pivot c a ô vuông màu en, t c theo dõi tr ng thái s ng/ch t c a nút m ng ô vuông v i Khi t l c a nút ch t m t ô vuông màu xám v t m t ng n g quy n h tr c (g i ng n g T 2) , ô vuông màu xám s c phán oán ã thu c vào h v y s b coi nh ô vuông màu en Lúc này, pivot c a s tính bi u di n bitmap c a g i cho nút sink g n nh t Chi ti t x lý t i nút en nút xám c trình bày thu t toán d i ây Hình 9: Ví dụ cập nhật thông tin biên hố Hình mô t m t ví d v trình c p nh t thông tin biên h Trong ví d này, m ng c chia thành l i ô vuông 4x3 Các nút m ng c tô màu en nút ch t, nút c tô màu tr ng nút v n ho t n g Sau th c hi n xong thu t toán xác n h biên h , biên h c xác n h ô vuông n v thu c h s c tô màu en nh hình 3(a) Các nút màu P1, P2, , P6 pivot c a ô vuông ch a chúng Gi s r ng h c m r ng d n v phía bên ph i sau m t th i gian m t s nút m ng ô vuông b ch t Khi s l n g nút ch t v t gi i h n cho phép T 1, nút pivot P6 s g i gói tin c nh báo cho 25 ô vuông lân c n (hình 3(b)) Trong s hàng xóm nh n c gói tin c nh b o 2.4 Tổng hợp thông tin biên hố Nh ã trình bày trên, pivot s g i thông tin v sinhk sink s t ng h p thông tin t pivot g i v trung tâm ch huy n l t trung tâm ch huy s t ng h p thông tin t sink có c bi u di n bitmap c a toàn b m ng M c dù bi u di n bitmap có th giúp ta bi t c v trí c a h m ng, m t s ng d ng, không ch v trí h m ng mà thông tin chi ti t v biên h c ng c n thi t Trong ph n này, s trình bày thu t toán xác n h biên h Trong ó, biên h c xác n h nh m t a giác th a mãn i u ki n sau: + n h c a tâm c a hình vuông n m h + Các tâm c a toàn b ô vuông c d oán c t biên h ho c c d oán c t biên h ho c n m h u n m h x p x B d i ây c n c di n bitmap toàn m ng xây d ng thu t toán xác n h biên h t thông tin bi u Hình 10: Vị trí tương đối I-square 26 Hình 11: Minh họa bổ đề Bổ đề Giả sử Gii Gi+1 mắt lưới kề nằm biên Apolygon theo chiều kim đồng hồ Ký hiệu (1), (2), (3), (4) hình vuông đơn vị có đỉnh Gi+1 ký hiệu M, N, P đỉnh liền kề Gi+1 hình vuông đơn vị (xem hình 5) Ký hiệu(x i, yi) tọa độ x, y tâm hình vuông (i) a(i) giá trị bmp[x i/r][yi/r], ta có mệnh đề sau đây: • M nằm biên của A-polygon a(2)=1 (hình 5(a)) • N nằm biên của A-polygon a(2)=0 a(3)=1 (hình (b)) • P nằm biên của A-polygon a(2)=0 a(3)=0 (hình (c)) S d ng b này, ta s có thu t toán xác n h biên h x p x sau ây: 27 CHƯƠNG III ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG 3.1 Cài đặt thuật toán NS2 Thuật toán gồm giai đoạn sau: • Các nút mạng liên tục cập nhật danh sách hàng xóm thông qua gói tin HELLO đến phát thân nút nút tắc (dựa vào quy tắc TENT) • Nút tắc gửi gói tin Boundhole đến hàng xóm theo quy tắc bàn tay phải, gói tin chuyển gặp nút tắc Đồng thời, nút tắc gửi gói tin GRID_PIVOT đến trung tâm ô vuông thuộc Gói tin truyền gặp nút gần tâm nhất, nút bầu làm pivot • Tại nút tắc tiếp theo, gói tin BOUNDHOLE bị drop, thay vào đó, nút gửi gói tin GRID_COLLECT chứa thông tin biên hố đến sink gần (tất nút mạng biết vị trí sink) • Nút pivot gửi gói tin GRID_UPDATE đến toàn nút ô vuông với nút pivot để cập nhật danh sách nút ô vuông • Khi số lượng nút ô vuông vượt ngưỡng T1, nút pivot gửi gói tin GRID_PIVOT đến trung tâm ô vuông lân cận để cảnh báo cho ô vuông Các gói tin gói tin bầu pivot ô vuông lân cận Đồng thời, nút pivot gửi gói tin GRID_COLLECT đến sink để cập nhật thông tin biên hố 28 • Tại sink, nhận gói tin GRID_COLLECT, sink gửi thông tin cho master, master cập nhạt thông tin sink để tổng hợp nên hình dạng hố hoàn chỉnh (dưới dạng grid) 3.2 Các hàm tham số cài đặt thuật toán Dưới số hàm dùng để mô thuật toán GridDynamic Tên hàm recvGridDynamic() sendNotify(); recvNotify() sendP ivot(); recvPivot() sendUpdate(); recvUpdate() sendCollect(); recvCollect() sendAlarm() removeNodeoff() Ý nghĩa Hàm xử lý gói tin kiểu PT_GRIDDYNAMIC Hàm gửi nhận gói tin kiểu PT_GRIDDYNAMIC với kiểu GRID_NOTIFY Hàm gửi nhận gói tin kiểu PT_GRIDDYNAMIC với kiểu GRID_PIVOT Hàm gửi nhận gói tin kiểu PT_GRIDDYNAMIC với kiểu GRID_UPDATE Hàm gửi nhận gói tin kiểu PT_GRIDDYNAMIC với kiểu GRID_COLLECTION Hàm cài đặt thuật toán định tuyến Hàm xóa nút off khỏi danh sách hàng xóm Bảng 1: Danh sách hàm Dựa vào giai đoạn thuật toán, ta xác định tham số đặc trưng thuật toán sau: • Ngưỡng xác định nút chết (nodeoff threshole) • Ngưỡng cảnh báo ô vuông lân cận (alarm threshold) • Ngưỡng ô vuông coi black, tức pivot gửi gói tin báo ô vuông chết GRID_COLLECT sink (collect threshold) Trong thí nghiệm để alarm threshold collect threshold = 1, nghĩa cảnh báo có nút ô vuông chết Bảng trình bày chi tiết thông số cài đặt thuật toán Tên thông số Số nút mạng Kích thước mạng Chu kỳ gửi gói tin HELLO (hello_period) Bán kính truyền tin Kích thước lưới ô vuông Thời gian mô Bảng 2: Các thông số cài đặt 3.3 Các kết thí nghiệm 29 Giá trị 1830 1100mx1100m 40s 40m 100mx100m 500s i) Tiêu chí đánh giá Chúng sử dụng hai tiêu chí đánh sau: • Tỉ lệ diện tích bao hố grid boundhole diện tích thực hố theo mốc thời gian • Tính ổn định độ chênh lệch số nút chết thực số nút xét chết (theo nodeoff threshold) ii) Kết thí nghiệm + Thí nghiệm số lượng nút chết Kết thí nghiệm với bốn mức giá trị nodeoff threshold 1x, 2x, 3x, 4x Bảng trình bày số lượng nút chết thực tế số lượng nút chết phát thuật toán Mốc thời gian Số nút chết thực tế Số nút chết phát ứng với nodeoff threshold khác 1x 2x 3x 4x 100 13 401 0 140 23 608 180 44 375 25 220 65 300 47 260 89 243 75 33 300 116 226 83 69 340 151 226 116 69 380 188 229 140 226 420 228 229 205 292 460 261 231 210 320 10 Bảng 3: số lượng nút chết thực tế số lượng nút chết xác định thuật toán GridDynamic Kết bảng biểu diễn dạng đồ thị sau 30 Hình 12: so sánh độ chênh lệch số lượng nút chết thực số lượng nút ch t b i thu t toán c phát hi n T k t qu trên, ta rút k t lu n nh sau: • nodeoff threshold = 1x: Do trình phát tán gói tin có th x y hi n t n g t c ngh n drop gói tin, ó thi t l p nodeoff threshole = x hello_period nên nhi u nút s d b nh m l n nút ch t(do gói tin HELLO không n c nút hàng xóm) V sau, nút hàng xóm nh n l i c gói tin HELLO nút b xác n h nh m nút ch t tr c ó s c thêm l i vào danh sách hàng xóm ó s nút ch t phát hi n c l i có xu h n g gi m • nodeoff threshold = 2x: Do th i gian nh n di n nút ã ch t hay ch a t ng lên nên có sai l ch tr gi a s nút ch t th c t nút ch t phát hi n c Tuy nhiên, sai s không l n • nodeoff threshold = 3x, 4x: Khi ng n g th i gian nh n di n tình tr ng nút ch t hay ch a t ng tr c ng t ng theo d n n sai l ch l n Bên c nh ó có m t s tr n g h p nút ch a k p nh n di n hàng xóm ã ch t hay ch a ã r i vào tr ng thái ch t (do t c lan c a h l n) + Thí nghiệm sai số diện tích hình xấp xỉ hố phát thuật toán Bảng biểu diễn tỉ lệ diện tích hình xấp xỉ hố so với diện tích hố thực Mốc thời gian Diện tích hố thực tế Tỉ lệ diện tích hố xấp xỉ / hố thực 1x 2x 3x 4x 100 10095.5 39.62161 1.981081 0 140 21712 27.63449 2.302874 0 180 34697.5 20.17436 3.170257 0.57641 220 51704.5 13.53847 3.094508 0.386814 260 67114 10.43001 3.278005 0.745001 300 91790 7.626103 2.723608 0.544722 31 340 115106 6.081351 2.519417 0.868764 0.086876 380 139273 5.0261 2.225844 1.220624 0.071801 420 162970 4.295269 1.902191 1.288581 0.061361 460 179399 3.901917 1.727992 1.560767 0.278708 Bảng 4: Tỉ lệ diện tích hình xấp xỉ hố / diện tích hố thực Kết bảng thể đồ thị Hình 13: So sánh tỉ l di n tích hình x p x h / di n tích h th c s T k t qu ta có m t s nh n xét sau ây: • nodeoff threshold = 1x: Do nh n di n sai tr ng thái c a hàng xóm ban u d n n vi c phát sinh nhi u h " o" Khi ó, c ch ki m soát h thu t toán, nút pivot hình thành (m c dù khoogn có b t k h nào) Khi pivot hình thành, trình g i gói tin HELLO c ng d ng l i thay vào ó gói tin PT_GRIDDYNAMIC v i ki u GRID_UPDATE Do ó, s l n g pivot không t ng thêm nhi u n a • nodeoff threshold = 2x: Do gi m c xác su t nh n sai tình tr ng nút ch t nên t l di n tích tr n g h p th p h n Tuy nhiên, t l l n h n hình x p x bao c a h ban u • nodeoff threshold = 3x, 4x: Do tr t ng cao nên x y tình tr ng nút ch a k p phát hi n h h ã lan t i v trí c a nút Do ó, t c nh n di n h khác ch m t l thi u xác cao Tuy nhiên, v sau, di n tích h tr i r ng, tc lan gi m xu ng kh n ng nh n di n h t ng lên, ó di n tích h x p x t n giá tr x p x t t nh t i v i h th c t 32 KẾT LUẬN Trong báo cáo trình bày thuật toán phân tán giúp phát hố cách nhanh chóng cập nhật biên hố liên tục có thay đổi Thuật toán có ý nghĩa quan trọng ứng dụng quan sát môi trường như: quan sát, dự báo phát cháy rừng, núi lửa, động đất, sóng thần, Thuật toán dừng bước sơ khai nhiều thông số mang tính cảm tính Trong thời gian tới tiến hành phân tích lý thuyết để tìm thông số tối ưu nhằm nâng cao hiệu thuật toán TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Y Ko and N H Vaidya Location-Aided Routing (LAR) in Mobile adhoc Networks In Proc of MOBICOM’98, 1998 [2] B Karp and H T Kung GPSR: Greedy Perimeter Stateless Routing for Wireless Networks In Proc of MOBICOM’00, pages 243–254, 2000 [3] Fabian Kuhn, Roger Wattenhofer, Yan Zhang, and Aaron Zollinger Geometric ad-hoc routing: of theory and practice In PODC, pages 63–72, 2003 [4] Myounggyu Won, Radu Stoleru, and Haijie Wu Geographic routing with constant stretch in large scale sensor networks with holes In Proc.of WiMob, pages 80–88, 2011 [5] Z Zheng, K W Fan, P Sinha, and Y Wang Distributed roadmap aided routing in sensor networks In 5th IEEE International Conference, pages 347–352, 2008 [6] Y Tian et al Energy-Efficient Data Dissemination Protocol for Detouring Routing Holes in Wireless Sensor Networks In Proc of IEEE Intl Conf on Communications, ICC’08, pages 2322–2326, 2008 [7] F Yu et al Efficient Hole Detour Scheme for Geographic Routing in Wireless Sensor Networks In Proc of the 67th IEEE Vehicular Technology Conference, VTC’08, pages 153–157, 2008 [8] M Choi and H Choo Bypassing Hole Scheme Using Observer Packets for Geographic Routing in WSNs In Proc of Intl Conf on Information Networking, ICOIN’11, pages 435–440, 2011 [9] Q Fang, J Gao, and L J Guibas Locating and Bypassing Routing Holes in Sensor Networks In Proc of INFOCOM’04, 2004 33 [10] P Bose, P Morin, I Stojmenovir, and J Urrutia Routing with guaranteed delivery in ad hoc wireless networks In 5th IEEE International Conference, pages 347–352, 2008 [11] F Kung, R Wattenhofer, and A Zollinger Asymptotically Optimal Geometric Mobile Ad-hoc Routing In Dial-M, 2002 [12] F Kung, R Wattenhofer, and A Zollinger Worst-Case Optimal and Average-Case Efficient Geometric Ad-hoc Routing In Proc of ACM MobiHoc, 2003 [13] F Kung et al Geometric Ad-hoc Routing: Of Theory and Practice In Proc of ACM PODC, 2003 [14] S Subramatian, S Shakkottai, and P Gupta On Optimal Geographical Routing in Wireless Networks with Holes and Non-Uniform Traffic In Proc of IEEE INFOCOM, 2007 [15] Piyush Gupta and P R Kumar The capacity of wireless networks.IEEE Transactions on Information Theory, 46(2):388–404, 2000 [16] A Rao, C H P., S Shenker, and I Stoica Geographic Routing without Location Information In Proc of ACM MOBICOM 2003, pages 96–108, 2003 [17] Q Fang, J Gao, L.J Guibas, V de Silva, and L Zhang Glider: Gradient Landmarkbased Distributed Routing for Sensor Networks In Proc of IEEE INFOCOM, pages 339– 350, 2005 [18] R Fonseca, S Ratnasamy, J.Zhao, C.T Ee, D.E Culler, S Shenker, and I.Stoica Beacon Vector Routing: Scalable Point-to-point Routing in Wireless Sensornets [19] A Caruso et al GPS Free Coordinate Assignment and Routing in Wireless Sensor Networks In INFOCOM, pages 150–160, 2007 [20] R Kleinberg Geographic Routing Using Hyperbolic Space In Proc.of IEEE INFOCOM, pages 1902–1909, 2007 [21] Nguyen Phi Le, Bui Tien Quan, Nguyen Trung Hieu, and Nguyen Khanh Van Efficient approximation of routing holes in wireless sensor networks In Proceedings of the 2011 Symposium on Information and Communication Technology, SoICT 2011, pages 72–79, 2011 [22] Phi-Le Nguyen and Khanh-Van Nguyen Hole approximation-dissemination scheme for bounded-stretch routing in sensor networks In Proceedings of 2014 IEEE International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS), 2014 [23] Myounggyu Won, Radu Stoleru, and Haijie Wu Geographic routing with constant stretch in large scale sensor networks with holes In Proc of WiMob, pages 80–88, 2011 34 [...]... khoảng cách đến hố nằm trong khoảng d ∈ [ g i , g i +1 ) , i ≤ n − 4 sẽ sử dụng thông tin của P(i), trong khi các gói tin xuất phát từ khoảng cách lớn hơn gn-3 sẽ chỉ đơn giản được truyền đi bằng thuật toán định tuyến tham ăn cho đến khi nó đến được một nút có thông tin của P(n-3) 2.3.3 Thuật toán cụ thể Bây giờ chúng tôi sẽ mô tả thuật toán cụ thể Mục tiêu của chúng tôi là xây dựng một thuật toán phân... không trùng với Gi-2 hoặc Gi+2, và 2 trong các trường hợp còn lại 12 Hình 3: Minh họa cho bổ đề 3 Đoạn giả code sau đây mô tả chi tiết thuật toán rút gọn biên hố 13 2.3 Xấp xỉ biên hố bằng đa giác lồi động Trong bài báo [22] chúng tôi đã đề xuất một thuật toán xấp xỉ biên hố bằng đa giác lồi động, trong chương này chúng tôi sẽ trình bày thuật toán đó 2.3.1 Mô hình lý thuyết Chúng tôi giả sử rằng, mạng. .. biên hố) 1 Các nút trên biên hố H xác định bao lồi của hố dùng thuật toán mô tả trong [23] 2 Các nút trên biên hố tính g1 và bắt đầu phát tán thông tin P(0)=H, g0 = 0 và g1 cho các nút bên ngoài hố 3 Với i=0 đến n-4 : Sau khi nhận được (P(i), gi, gi+1), nút ở khoảng cách d ∈ [ g i , g i +1 ) từ hố sẽ lưu thông tin của P(i) vào bộ nhớ , trong khi nút ở khoảng cách gi+1 tính P(i) và gi+2, bằng cách sử dụng. .. a trong gói tin c chuy n t nút S1 n nút S2 s là Sau khi thu t toán k t thúc chúng ta s xác n h c hình x p x c a h (là hình t o b i các ô vuông c t biên h ho c n m bên trong h ) và các pivot c a các ô vuông ó Trong hình này, các ô vuông c t h c tô màu xám còn các pivot là các i m màu D i ây là o n gi code c a thu t toán c p nh t thông tin bi u di n h trong gói tin HBA 2.4 Thuật toán cập nhập biên hố. .. LUẬN Trong báo cáo này chúng tôi đã trình bày một thuật toán phân tán giúp có thể phát hiện ra hố một cách nhanh chóng và cập nhật biên hố liên tục khi có sự thay đổi Thuật toán này có ý nghĩa quan trọng trong các ứng dụng quan sát môi trường như: quan sát, dự báo sự phát hiện của cháy rừng, núi lửa, động đất, sóng thần, Thuật toán mới ở dừng ở bước sơ khai do đó nhiều thông số còn mang tính cảm tính Trong. .. 4) Định nghĩa 2.3.2 (Khoảng cách từ một đỉnh đến đa giác) Giả sử P là một đa giác lồi, N là một điểm nằm ngoài P d > 0 được định nghĩa là khoảng cách từ N đến P nếu và chỉ nếu N nằm trên biên của bao phủ-d của P Hình 4: bao phủ - β 2.3.2 Lược đồ xấp xỉ và phát tán cơ bản Chúng tôi sử dụng các thuật toán [9] để xác định biên hố cũng như xác định bao lồi của hố Giả sử rằng, sau khi sử dụng hai thuật toán. .. nút pivot và nh ó các nút này s bi t c thông tin v nút pivot c a mình Hình 8: Minh họa thuật toán xác định biên hố Hình 2 mô t thu t toán xác n h biên h Gi s có 4 nút sink là I 1, I2, I3, I4 và 1 trung tâm ch huy ký hi u là C V trí c a các sink và trung tâm ch huy c s p x p nh trong hình v Trong ví d này, các nút S 1, S2, , S5 s d ng quy t c TENT và phát hi n ra chúng là các nút t c Các nút này s t... chu vi nhỏ nhất trong số các đa giác bao ngoài một đa giác cho trước lại cũng là một vấn đề rất khó trong hình học tính toán và không thích hợp với các đặc tính của mạng cảm biến không dây Tuy không tìm được lời giả tối ưu, nhưng ở đây chúng tôi sẽ đề xuất một giải pháp tương đối tốt, sử dụng kỹ thuật heuristic đơn giản Trước hết, chúng tôi xem xét thuật toán để tinh giản đa giác P ( với các đỉnh là {P1;... nhận gói tin kiểu PT_GRIDDYNAMIC với kiểu GRID_COLLECTION Hàm cài đặt thuật toán định tuyến Hàm xóa các nút off ra khỏi danh sách hàng xóm Bảng 1: Danh sách các hàm Dựa vào các giai đoạn của thuật toán, ta xác định được các tham số đặc trưng trong thuật toán như sau: • Ngưỡng xác định nút chết (nodeoff threshole) • Ngưỡng cảnh báo các ô vuông lân cận (alarm threshold) • Ngưỡng ô vuông được coi là black,... qua các nút H0, H1, , Hn, mỗi nút sau khi nhận được gói tin HBA sẽ tiến hành các thao tác sau: _ Xấp xỉ đoạn thằng Pi-1Pi bằng đường gấp khúc nối các cạnh của các ô vuông đơn vị của lưới ô vuông sử dụng thuật toán trong 2.2.3.2 Thuật toán này sẽ xác định các đỉnh A-vertex và chèn vào trường vCoordinate của gói tinHBA _ Rút gọn phần đ xác định của A-polygon nếu số đỉnh A-vertex hiện tại trong trường ... lệ trường hợp Toàn xử lý cụ thể mô tả thuật toán đây: Hình minh họa thuật toán 19 Hình 6: Minh họa thuật toán 20 CHƯƠNG II ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN XÁC ĐỊNH VÀ CẬP NHẬT BIÊN HỐ 2.1 Tổng quan thuật toán. .. Chúng sử dụng thuật toán [9] để xác định biên hố xác định bao lồi hố Giả sử rằng, sau sử dụng hai thuật toán hố bao lồi hố xác định, bao lồi hố đa giác lồi H với số đỉnh n Dựa kết xây dựng lược... chưa nghiên cứu đề xuất thuật toán cập nhật nhanh chóng thông tin biên hố thay đổi Trong nghiên cứu đề xuất thuật toán xác định biên hố thuật toán cập nhật biên hố nhanh chóng CHƯƠNG II MỘT SỐ NGHIÊN