1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Thuật toán và phần mềm mô phỏng cho định tuyến không dây trong địa hình phức tạp

137 562 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Định dạng
Số trang 137
Dung lượng 3,44 MB

Nội dung

Thuật toán phần mềm mô cho định tuyến không dây địa hình phức tạp Nguyễn Phi Lê Viện công nghệ thông tin truyền thông Trường đại học Bách Khoa Hà Nội Luận văn bảo vệ Tiến sỹ kỹ thuật phần mềm Tháng 10/2014 Mục lục Giới thiệu 1.1 Mạng cảm biến không dây 1.2 Định tuyến mạng cảm biến không dây 1.3 Mạng cảm biến không dây địa hình phức tạp vấn đề hố mạng 1 1.4 1.5 1.6 Phát biểu vấn đề Mục tiêu luận án Đóng góp luận án 1.7 Cấu trúc luận án Các thuật toán xấp xỉ biên hố 2.1 2.2 Giới thiệu Xấp xỉ hố dựa lưới ô vuông 2.2.1 Giới thiệu 2.2.2 Các khái niệm định nghĩa 2.2.3 2.2.4 2.2.5 2.3 10 10 14 14 14 Xấp xỉ hố dựa lưới ô vuông theo phương thức online 16 2.2.3.1 Mô tả chung 16 2.2.3.2 Xấp xỉ cạnh biên hố 17 2.2.3.3 Rút gọn biên hố xấp xỉ Xấp xỉ hố dựa lưới ô vuông theo phương thức offline 2.2.4.1 Pha thu thập thông tin 2.2.4.2 Pha xấp xỉ rút gọn 19 21 22 23 Đánh giá hiệu 27 2.2.5.1 Các tiêu chí đánh giá 27 2.2.5.2 Phân tích lý thuyết 29 2.2.5.3 Đánh giá hiệu thông qua mô Thuật toán xấp xỉ hố đa giác lồi động 2.3.1 Giới thiệu 2.3.2 Mô hình lý thuyết lược đồ i 34 40 40 41 2.3.3 2.3.4 2.3.5 2.4 2.5 48 49 49 51 51 53 55 55 2.4.2 Cơ sở lý thuyết 56 2.4.3 Mô tả thuật toán 59 Các nghiên cứu liên quan 60 2.5.2 2.5.3 Thuật toán cụ thể 2.3.4.1 Xấp xỉ biên hố 2.3.4.2 Phát tán thông tin đa giác xấp xỉ Đánh giá hiệu mô 2.3.5.1 Kịch mô đánh giá 2.3.5.2 Kết mô phỏng: Xấp xỉ hố đa giác có góc 2.4.1 Giới thiệu 2.5.1 2.6 2.3.2.1 Mô hình lý thuyết 41 2.3.2.2 Lược đồ xấp xỉ phát tán 43 Phân tích lý thuyết 45 Các thuật toán định biên 2.5.1.1 Quy tắc TENT thuật toán Boundhole Các thuật toán xấp xỉ biên hố mạng cảm biến không dây Các thuật toán xấp xỉ hình học tính toán Tổng kết chương 66 Các thuật toán định tuyến vượt hố 3.1 3.2 60 60 61 64 67 Giới thiệu 67 ELBAR: Giao thức định tuyến đảm bảo cân tải tiết kiệm lượng dựa truyền tin theo xác xuất 70 3.2.1 3.2.2 3.2.3 Giao thức định tuyến ELBAR 3.2.1.1 Mô tả chung 3.2.1.2 Xấp xỉ hố 3.2.1.3 Phát tán thông tin biên hố 70 71 72 72 3.2.1.4 Định tuyến vượt hố 3.2.1.5 Thảo luận giá trị giới hạn góc nhìn hố Phân tích lý thuyết Đánh giá hiệu thực nghiệm 73 77 78 80 3.2.3.1 3.2.3.2 3.2.3.3 Các tiêu chí đánh giá 81 Thiết lập mô 82 Kết mô 83 ii 3.3 COLBAR: Giao thức định tuyến đảm bảo cân tải hệ số đường số sử dụng hình xấp xỉ động 87 3.3.1 Giao thức định tuyến COLBAR 88 3.3.1.1 Tổng quan 3.3.1.2 Pha cài đặt ban đầu 3.3.1.3 Định tuyến tránh hố Phân tích hệ số đường 89 90 90 92 Đánh giá hiệu 3.3.3.1 Kịch mô 3.3.3.2 Kết mô Các nghiên cứu liên quan 98 98 99 101 3.3.2 3.3.3 3.4 3.4.1 3.4.2 3.4.3 3.5 Tổng kết chương 106 Xây dựng công cụ hỗ trợ mô mạng cảm biến không dây NS2 108 4.1 4.2 4.3 4.4 Định tuyến tham ăn 101 Định tuyến vành đai 102 Định tuyến vượt hố 103 Giới thiệu Nguyên lý thiết kế 4.2.1 Tổng quan NS2 4.2.2 Giao diện đồ họa hỗ trợ trình lập kịch mô 108 111 111 113 4.2.3 Giao diện đồ họa hỗ trợ trình phân tích kết mô 114 Kết đạt 114 4.3.1 Giao diện đồ họa hỗ trợ trình lập kịch mô 114 4.3.2 Hỗ trợ giao diện đồ họa trình phân tích kết mô 117 Tổng kết chương 120 Kết luận 122 5.1 Kết đạt 122 5.2 Vấn đề tồn đọng hướng phát triển 123 iii Danh sách hình vẽ 2.1 2.2 So sánh đường định tuyến tránh hố 11 Đa giác xấp xỉ lưới ô vuông 15 2.3 2.4 2.5 A-vertex 15 Đường xấp xỉ cạnh Pi Pi−1 17 Chứng minh bổ đề 2.2.1 17 2.6 2.7 2.8 2.9 Rút gọn biên hố xấp xỉ Đường xấp xỉ cắt Vị trí tương đối I-square Thuật toán xấp xỉ hố dựa lưới ô vuông theo phương thức offline 20 21 23 25 2.10 2.11 2.12 2.13 Minh họa sai số xấp xỉ Minh họa hệ số đường Minh họa bao lồi , điểm nhìn giới hạn đường Ơclit ngắn Đường định tuyến tránh hố 27 29 29 30 2.14 Chứng minh định lý 2.2.1 32 2.15 Các tôpô mạng mô 35 2.16 Thời gian thực thuật toán xấp xỉ 36 2.17 2.18 2.19 2.20 Sai số diện tích Hệ số đường Ơclit Tổng dung lượng gói tin sử dụng trình xấp xỉ bao phủ-β 37 38 39 42 2.21 2.22 2.23 2.24 Thuật toán tinh giản biên hố xấp xỉ Chứng minh định lý 2.3.1 Minh họa định lý 2.3.3 Minh họa thuật toán chi tiết 44 46 48 50 2.25 Sự ảnh hưởng α lên E-stretch trung bình 53 2.26 Tổng nhớ tiêu tốn toàn nút 54 2.27 Năng lượng tiêu thụ trung bình nút 54 2.28 Minh họa hệ số đường Ơclit (E-stretch) 56 iv 2.29 Minh họa chứng minh định lý 2.4.2 58 2.30 Đa giác xấp xỉ với n=8 59 2.31 Thuật toán xấp xỉ hố hình tròn (hình trích dẫn từ [59]) 62 2.32 Thuật toán xấp xỉ hố hình tròn (hình trích dẫn từ [59]) 63 2.33 Thuật toán xấp xỉ hố hình tròn (hình trích dẫn từ [59]) 63 2.34 Thuật toán xấp xỉ hố bao lồi (hình trích dẫn từ [57]) 64 3.1 3.2 3.3 3.4 Hiện tượng hố mở rộng nút biên hố chịu tải cao Đường định tuyến bị kéo dài sử dụng vùng cấm có hình dạng cố định Sự phân chia nút sau pha thứ hai Góc nhìn hố 3.5 3.6 3.7 Hình bình hành bao hố 74 Một ví dụ trình truyền gói tin 77 Góc nhìn hố nút mạng 78 3.8 3.9 3.10 3.11 Chứng minh định lý 3.2.1 Cấu hình mạng mô So sánh lượng tiêu thụ trung bình So sánh độ dài trung bình đường gói tin 80 83 84 85 3.12 3.13 3.14 3.15 So sánh thời gian sống mạng Năng lượng tiêu thụ nút mạng (thí nghiệm (n → 1, 500s)) Năng lượng tiêu thụ nút mạng (thí nghiệm (n → n, 500s)) Ví dụ giao thức định tuyến 85 87 88 91 68 69 73 74 3.16 Minh họa chứng minh bổ đề 3.3.1,3.3.2 93 3.17 Minh họa chứng minh bổ đề 3.3.3 96 3.18 Minh họa cho chứng minh định lý 3.3.1 98 3.19 3.20 3.21 3.22 So sánh hệ số đường hop-count thuật toán khác Ảnh hưởng δ lên hệ số đường Năng lượng tiêu thụ trung bình nút pha cài đặt ban đầu Phân bố lượng nút mạng 100 100 100 101 3.23 3.24 3.25 3.26 Định tuyến tham ăn Nút tắc Định tuyến với vùng cấm hình tròn (hình trích dẫn từ [59]) Định tuyến với vùng cấm hình lục giác (hình trích dẫn từ [25]) 102 102 104 105 3.27 Định tuyến với vùng cấm bao lồi (hình trích dẫn từ [57]) 106 4.1 So sánh hai phương pháp tạo kịch 110 4.2 So sánh hai phương pháp phân tích kết mô 111 v 4.3 4.4 4.5 Các bước trình thực nghiệm mô 112 Hai chế độ tạo kịch 115 Tương quan mã nguồn Tcl đối tượng thể đồ họa 116 4.6 4.7 4.8 4.9 Sơ đồ đồng hóa mã nguồn đối tượng đồ họa trực quan Tái hoạt động mạng Màn hình phân tích hiệu suất truyền tin Màn hình phân tích phân bố lượng toàn mạng vi 117 118 119 120 Chương Giới thiệu 1.1 Mạng cảm biến không dây Mạng cảm biến không dây [6] 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 rộng rãi 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 [27], đến ứng dụng nông nghiệp mạng theo dõi nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng [10]; từ ứng dụng dân như: theo dõi bệnh nhân, nhà thông minh [39, 23, 49], đến ứng dụng quân hệ thống giám sát chiến địa [48, 58] Ngoài ra, có lớp ứng dụng quan trọng không kể đến mạng cảm biến không dây theo dõi môi trường, dự báo thiên tai hệ thống dự báo lũ lụt, núi lửa, động đất, cháy rừng [55, 15, 1] 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 [7] 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 nghìn 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 1.2 Định tuyến mạng cảm biến không dây Nghiên cứu thuật toán định tuyến lĩnh vực nghiên cứu cổ điển, thu hút quan tâm nhiều nhà nghiên cứu [9, 44, 5, 8] Đối với mạng cảm biến không dây, nghiên cứu thuật toán định tuyến phải đối mặt với nhiều khó khăn hạn chế lượng khả tính toán nút mạng [9] Chẳng hạn, mạng máy tính, nút mạng phân tích tôpô toàn mạng để tìm đường định tuyến tối ưu, mạng cảm biến không dây việc làm Các thuật toán định tuyến mạng cảm biến không dây, yêu cầu thông thường độ trễ gói tin thấp, tỉ lệ gói tin thấp, phải đảm bảo tiêu chí đặc thù sau: • Tính toán đơn giản: Vì nút mạng có khả tính toán thấp nên thuật toán định tuyến phải tối giản hết mức • Tốn lượng: Vì lượng nút mạng thấp khả tái tạo nên thuật toán định tuyến phải tiết kiệm lượng tối đa • Cân tải tốt: Nếu cân tải không tốt làm cho số nút mạng chịu tải nhiều nút mạng khác dẫn đến tình trạng cạn kiệt lượng nhanh chóng trở thành nút chết, làm ảnh hưởng đến hoạt động toàn mạng Vì cân tải nút mạng phải tốt Từ đặc trưng đây, thuật toán định tuyến sử dụng rộng rãi mạng cảm biến không dây định tuyến địa lý Bởi thuật toán định tuyến đơn giản hiệu Định tuyến địa lý thuật toán định tuyến sử dụng thông tin vị trí địa lý nút mạng Hay nói cách khác, thuật toán định tuyến mà đó, đường gói tin định dựa thông tin vị trí địa lý nút mạng Trong định tuyến địa lý, nút mạng không cần biết thông tin toàn nút mạng khác mà cần biết tọa độ nút láng giềng (nút nằm vùng phủ sóng) Khi gói tin gửi đến nút mạng, nút mạng chọn số láng giềng nút để chuyển tiếp gói tin, việc lựa chọn thực dựa thông tin tọa độ nút láng giềng mà nút nắm giữ Một thuật toán định tuyến cổ điển, đơn giản sử dụng phổ biến định tuyến địa lý định tuyến tham ăn [19, 28] Định tuyến tham ăn thuật toán định mà, nút mạng, gói tin truyền cho nút gần đích nút gần đích tất nút láng giềng (nút nằm bán kính phủ sóng) nút Định tuyến tham ăn hoạt động hiệu mạng cảm biến có mật độ nút tương đối dày đặc Với mạng này, định tuyến tham ăn đạt đường định tuyến gần tối ưu Tuy nhiên, với mạng cảm biến triển khai loại hình địa hình phức tạp, định tuyến tham ăn gặp phải vấn đề hố mạng 1.3 Mạng cảm biến không dây địa hình phức tạp vấn đề hố mạng Hố mạng vùng trống, không chứa nút mạng, nút mạng không khả hoạt động [4] Hố mạng sinh xuất chướng ngại vật sông, núi, ao, hồ; Hoặc xuất phá hủy vật lý núi lửa, động đất; Hoặc 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 mang hai ý nghĩa sau: • 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 • Sự xuất hố mạng gây khó khăn cho việc định tuyến định tuyến địa lý vùng bên hố khả truyền nhận gói tin Đối với mạng có hố mạng, định tuyến tham ăn không hoạt động hiệu gói tin truyền đến nút biên hố, bị tắc không tìm nút láng giềng gần đích không truyền tiếp Hiện tượng gọi cực tiểu địa phương [22, 20], nút xảy tượng cực tiểu địa phương thường gọi nút tắc Một phương pháp truyền thống nhằm giải vấn đề cực tiểu địa phương định tuyến vành đai Tiêu biểu cho nhóm giải pháp thuật toán định tuyến GPSR (Greedy Perimeter Stateless Routing) đề xuất nhóm tác giả B.Karp năm 2000 Thuật toán xây dựng đồ thị planar cho toàn mạng, đỉnh đồ nút mạng, cạnh đồ cạnh nối hai nút mạng nằm vùng phủ sóng Các gói tin định tuyến men theo cạnh đồ thị Nối tiếp GPSR loạt thuật toán định tuyến vành đai khác [12, 34, 35, 33] Năm 2005, nhóm tác giả Qing Fang đề xuất thuật toán xác định biên hố dựa vào thông tin cục nút mạng Đồng thời, nhóm tác giả đề xuất thuật toán định tuyến tránh hố gói tin gặp nút tắc biên hố, men theo biên hố gặp nút khác gần đích nút tắc ban đầu Hình 4.5: Tương quan mã nguồn Tcl đối tượng thể đồ họa Tcl (1) Ở chức Thiết kế, người sử dụng tác động vào đối tượng thể đồ họa để thiết kế topology mạng theo ý muốn (4) Quá trình (A), tương tự mô hình lý tưởng, trình áp dụng người sử dụng chuyển từ chế độ Biên soạn mã nguồn dạng văn sang chế độ thiết kế dạng đồ họa Quá trình nhận hai liệu đầu vào mã nguồn kịch Tcl (2) đối tượng thể đồ họa thời (7) Mô-đun Script Parser biên dịch thực thi khai báo, thiết đặt để lấy thông số người sử dụng viết kịch Từ lấy giá trị vùng tương ứng mã nguồn đối tượng thể đồ họa Sau đó, mô-đun kết hợp với đối tượng thể đồ họa thời để lấy giá trị thuộc đối tượng thể đồ họa, không thuộc vùng đồng Từ xây dựng tập đối tượng thể đồ họa trả lại cho mô-đun Design để thể thành dạng đồ họa cho chức Thiết kế (3) Quá trình (B) áp dụng người sử dụng chuyển từ chế độ thiết kế dạng đồ họa sang chế độ biên soạn mã nguồn dạng văn Quá trình này, việc nhận đầu vào đối tượng thể đồ họa (5), có bổ xung việc nhận kịch cũ (trước người sử dụng chuyển qua chế độ Thiết kế dạng kịch bản) yếu tố đầu vào (8) Bằng việc kết hợp thêm yếu tố đầu vào kịch trước người sử dụng chuyển qua chế độ Thiết kế dạng đồ họa, Script Generator xây dựng kịch bao gồm vùng đồng từ đối tượng thể đồ họa vùng không đồng Các khối mã đồng sinh từ đối tượng thể đồ họa khối mã không đồng giữ nguyên từ kịch cũ người sử dụng Mô hình giải vấn đề không tương ứng 1-1 hoàn toàn mã nguồn đối tượng thể đồ họa Ở chu trình (A), để sinh đối tượng đồ họa từ mã nguồn, đầu vào mã nguồn, đối tượng đồ họa cũ sử dụng đầu vào Tương tự, chu trình (B), để sinh mã nguồn, đầu vào đối tượng thể đồ họa, mã nguồn cũ sử dụng đầu vào Từ đó, mô-đun tương ứng đồng thành phần tương ứng – hai phía, bổ xung vào thành phần riêng biệt không thuộc vùng đồng để xây dựng đối tượng hay mã nguồn Khi người sử 116 Hình 4.6: Sơ đồ đồng hóa mã nguồn đối tượng đồ họa trực quan dụng chuyển từ chế độ Soạn thảo sang Thiết kế, IDE biên dịch mã nguồn, xác định thành phần tương ứng đối tượng thể đồ họa Đồng thời, IDE sử dụng đối tượng đồ họa sử dụng trước để bổ xung cho thuộc tính, giá trị không đồng với mã nguồn Từ xây dựng đầy đủ đối tượng đồ họa Tương tự, người sử dụng chuyển từ chế độ Thiết kế sang chế độ Soạn thảo, IDE sử dụng giá trị, thuộc tính đối tượng thể đồ họa để sinh đoạn mã nguồn tương ứng Đồng thời, IDE sử dụng mã nguồn cũ, lần soạn thảo trước người sử dụng, để lấy đoạn mã không đồng với đối tượng thể đồ họa Từ xây dựng mã nguồn đầy đủ, không làm mát thông tin sau lần chuyển đổi qua lại chế độ 4.3.2 Hỗ trợ giao diện đồ họa trình phân tích kết mô Việc theo dõi phân tích kết trình mô cho phép đánh giá hoạt động mạng áp dụng thử nghiệm giải thuật Bộ lõi mô NS2 ghi lại toàn kiện diễn mạng thông số kỹ thuật quan tâm dạng file trace Quá trình theo dõi hoạt động phân tích kết dựa vào file trace NS2 để tái lại kiện diễn trình mô phỏng, đồng thời tính số người sử dụng quan tâm Việc xây dựng công cụ theo dõi phân tích kết hoạt động có ý nghĩa lớn thực tế, file trace ghi kết mô file lớn, vài trăm Mb tới hàng Gb Việc phân tích thủ công với file liệu gây nhiều khó khăn Hình 4.7 giao diện chức tái hoạt động mạng, cho phép người sử dụng theo dõi trình truyền tin mạng theo thời gian Người sử dụng quan sát kiện truyền tin diễn mạng, quan sát đường gói tin, thây kết truyền tin thành công hay thất bại áp dụng giải thuật định tuyến Từ có đánh giá trực quan giải thuật định tuyến dụng Quá trình tái 117 Hình 4.7: Tái hoạt động mạng hoạt động mạng việc cung cấp khả theo dõi hoạt động mạng theo thơi gian cho phép người sử dụng quan sát hoạt động mạng theo vùng, lọc kiện theo loại, lọc gói tin theo nút nguồn, nút đích, phục vụ nhu cầu quan sát đa dạng người sử dụng Cùng với việc tái hoạt động mạng dạng trực quan, xây dựng chức phân tích kết mô phỏng, phục vụ việc đánh giá hoạt động mạng thông qua số kỹ thuật khác như: Hiệu suất truyền tin, lượng, độ dài đường gói tin, Hình ?? minh họa hình chức phân tích kết mô phỏng: phân tích hiệu suất truyền tin Năng lượng đặc trưng khác biệt mạng cảm biến không dây so với mạng khác Năng lượng nút mạng cảm biến không dây nhỏ khả tái tạo Vì vậy, một nút mạng cảm biến hết lượng điều đồng nghĩa với việc trở thành nút chết Trong đó, hoạt động mạng cảm biến không dây lại thường đòi hỏi hợp tác tất nút mạng, cạn kiệt lượng nút mạng ảnh hưởng không nhỏ đến toàn mạng Từ lý trên, việc theo dõi biến thiên lượng đánh giá tiêu chí liên quan đến lượng mô mạng cảm biến không dây nhu cầu tất yếu người dùng Tuy nhiên, NS2 lại hỗ trợ nhiều việc đánh giá lượng Cụ thể, file trace NS2 hoàn toàn thông số liên quan đến lượng, từ trước tới người dùng muốn mô để đánh giá lượng, họ phải tự sửa lại code NS2, điều làm nhiều thời gian, công sức 118 Hình 4.8: Màn hình phân tích hiệu suất truyền tin người dùng Chúng đưa tiện ích sau để hỗ trợ người dùng việc phân tích thông số liên quan đến lượng: Khảo sát mô hình lượng chuẩn cho nút mạng cảm biến không dây cho phép người dùng lựa chọn mô hình thích hợp khâu tạo kịch Việc quan trọng mô hình lượng default sử dụng NS2 mô hình lượng chuẩn nút mạng cảm biến không dây Việc suggest cho người dùng mô hình lượng chuẩn nút mạng cảm biến không dây giúp cho việc mô phỏng, đánh giá tiêu chí liên quan đến lượng xác, sát với thực tế Trong khâu theo dõi trình mô phỏng, dùng màu sắc đề biểu diễn biến thiên lượng nút mạng Chằng hạn, màu đỏ lượng bị tiêu thụ cao, màu xanh lượng bị tiêu thụ Nhờ vậy, cần nhìn vào màu sắc nút mạng, người dùng biết vùng tiêu tốn lượng hơn, vùng có tốc độ biến thiên lượng lớn hơn, Trong khâu phân tích kết mô phỏng, người dùng trích xuất nhiều thông tin liên quan đến lượng Ví dụ: tổng lượng tiêu thụ, độ lệch chuẩn lượng tiêu thụ nút, nút có lượng tiêu thụ nhiều nhất, nút có lượng tiêu thụ thấp nhất, Hơn nữa, người dùng xuất đồ thị 119 Hình 4.9: Màn hình phân tích phân bố lượng toàn mạng lượng tiêu thụ dạng 3D với trục xy tọa độ nút trục z tổng lượng tiêu thụ, điểm đồ thị biểu diễn màu sắc Nhìn vào đồ thị người dùng biết phân bố lượng nút mạng (phân bố có hay không), vùng tiêu thụ nhiều lượng, vùng tiêu thụ lượng, Ngoải ra, người dùng phân tích thời gian sống mạng, thời gian từ lúc bắt đầu lúc có số nút chết Hình 4.9 biểu diễn hình chức phân tích phân bố lượng toàn mạng 4.4 Tổng kết chương Trong chương này, trình bày công cụ hỗ trợ giao diện đồ họa cho trình tạo kịch phân tích kết mô cho mạng cảm biến không dây Chúng trình bày nguyên lý thiết kế kết đạt Giao diện đồ họa chức tạo kịch cho phép người dùng tạo lập kịch với hai chế độ: chế độ văn chế độ đồ họa Hai chế độ giúp người dùng tạo kịch cách linh hoạt, dễ dàng, trực quan, đặc biệt mạng mô có kích thước lớn Giao diện đồ họa chức phân tích kết không giúp cho người dùng phân tích, trích xuất kết mô cách dễ dàng, linh hoạt mà cung cấp cho người dùng khả tái lại toàn trình mô cách trực quan Trong tương lai, phát triển công cụ hỗ trợ mô mạng cảm biến không dây đầy đủ, hoàn 120 thiện, không dừng lại việc hỗ trợ mô mà cung cấp đầy đủ thư viện giao thức phổ biến mạng cảm biến không dây, tối ưu hóa hoạt động mođun để đẩy nhanh tốc độ mô 121 Chương Kết luận 5.1 Kết đạt Nghiên cứu định tuyến toán kinh điển mạng truyền thông Đối với mạng cảm biến không dây đặc biệt mạng cảm biến không dây địa hình xấu, toán định tuyến trở nên khó khăn xuất hố mạng Tuy có nhiều thuật toán định tuyến tránh hố đề xuất chưa có thuật toán giải triệt để hai vấn đề: hố mở rộng đường định tuyến kéo dài Trong luận án này, nghiên cứu tổng thể toán định tuyến tránh hố mạng cảm biến không dây địa hình xấu Nghiên cứu đạt ba kết sau: • Đề xuất ba thuật toán xấp xỉ hố mạng với đặc trưng khác • Đề xuất hai thuật toán định tuyến tránh hố hiệu Trong thuật toán COLBAR giải triệt để hai vấn đề định tuyến tránh hố nêu • Đề xuất giải pháp xây dựng công cụ hỗ trợ trực quan hóa trình mô mạng cảm biến không dây Trước hết, kết thứ nhất, đề xuất thuật toán xấp xỉ hố dựa lưới ô vuông Thuật toán bao gồm hai thuật toán nhỏ theo phương thức online offline Thuật toán xấp xỉ theo lưới ô vuông có ưu điểm miêu tả tất vùng lồi vùng lõm hố Ngoài ra, điều quan trọng thuật toán tính toán đơn giản, hoàn toàn thích hợp với hạn chế lượng khả tính toán mạng cảm biến không dây Ngoải ra, đề xuất thuật toán xấp xỉ hố đa giác lồi có góc Thuật toán thiết kế dựa phân tích lý thuyết chặt chẽ hệ số đường đa giác xấp xỉ hố Kết chứng minh lý thuyết đa giác xấp xỉ thuật toán đảm bảo hệ số đường số cho thuật toán định tuyến tránh hố Thuật toán xấp xỉ cuối mà đề xuất 122 thuật toán xấp xỉ phát tán biên hố động Thuật toán đề xuất cách nhìn hoàn toàn việc xấp xỉ biên hố, hình xấp xỉ thay hình cố định đa giác thay đổi tùy theo đối tượng sử dụng Cụ thể hơn, đối tượng sử dụng đa giác xấp xỉ xa hố cung cấp hình xấp xỉ thô ráp hơn, ngược lại đối tượng gần hố cung cấp hình xấp xỉ chi tiết, sát với hố Thuật toán đảm bảo hệ số đường số đa giác xấp xỉ mà giúp phần giảm chi phí cho việc xấp xỉ phát tán biên hố Về kết thứ hai, đề xuất hai thuật toán định tuyến tránh hố Cả hai thuật toán bắt đầu pha cài đặt, tức xác định biên hố, xấp xỉ biên hố đa giác đơn giản phát tán thông tin biên hố cho nút lân cận hố Pha pha định tuyến trình nút mạng sử dụng thông tin đa giác xấp xỉ để định tuyến gói tin Kết thực nghiệm mô rằng, hai thuật toán đề xuất đảm bảo cân tải tốt hẳn thuật toán khác Ngoải ra, kết phân tích lý thuyết chứng minh thuật toán thứ hai đề xuất (COLBAR) đảm bảo hệ số đường Ơclit tất gói tin không vượt số cho trước Về kết cuối cùng, trình bày nguyên lý thiết kế kết đạt việc xây dựng giải pháp hỗ trợ trực quan hóa việc mô mạng cảm biến không dây Bộ công cụ có ý nghĩa lớn việc tiết kiệm thời gian công sức người dùng phần mềm mô NS2 để mô mạng cảm biến không dây Bộ công cụ công cụ giao diện trực quan giúp người dùng dễ dàng tạo kịch mô tái lại toàn trình mô Ngoài ra, công cụ tích hợp sẵn mô hình lượng chuẩn mạng cảm biến không dây phương thức phân tích kết mô theo thông số phổ biến mạng cảm biến không dây như: độ trễ gói tin, tỉ lệ gói, độ dài đường trung bình, lượng tiêu hao, 5.2 Vấn đề tồn đọng hướng phát triển Nghiên cứu định tuyến mạng cảm biến không dây vấn đề rộng lớn hoàn thành khuôn khổ luận án Nghiên cứu xem xét trường hợp đơn giản mạng cảm biến không dây địa hình xấu, mạng có hố hố không thay đổi Bài toán mạng có nhiều hố hay hố động khó nhiều đòi hỏi tiếp tục nghiên cứu Trong tương lai, dự định tiếp tục nghiên cứu toán sau đây: • Định tuyến với mạng có nhiều hố 123 • Định tuyến trường hợp hố mạng thay đổi • Xây dựng mô hình lý thuyết nhằm đánh giá độ cân tải mạng 124 Tài liệu tham khảo [1] Alert users group http://www.alertsystems.org [2] Alok Aggarwal, Jyun-Sheng Chang, and Chee-Keng Yap Minimum area circumscribing polygons The Visual Computer, 1(2):112–117, 1985 [3] Alok Aggarwal and James K Park Notes on searching in multidimensional monotone arrays (preliminary version) In FOCS, pages 497–512 IEEE Computer Society, 1988 [4] Nadeem Ahmed, Salil S Kanhere, and Sanjay Jha The holes problem in wireless sensor networks: a survey Mobile Computing and Communications Review, 9(2):4– 18, 2005 [5] Kemal Akkaya and Mohamed F Younis A survey on routing protocols for wireless sensor networks Ad Hoc Networks, 3(3):325–349, 2005 [6] I F Akyildiz, W Su, Y Sankarasubramaniam, and E Cayirci Wireless sensor networks: A survey Comput Netw., 38(4):393–422, mar 2002 [7] I F Akyildiz, W Su, Y Sankarasubramaniam, and E Cayirci Wireless sensor networks: a survey Computer Networks, 38:393–422, 2002 [8] Jamal N Al-Karaki and Ghada A Al-Mashaqbeh Energy-centric routing in wireless sensor networks Microprocessors and Microsystems, 31(4):252–262, 2007 [9] Jamal N Al-Karaki and Ahmed E Kamal Routing techniques in wireless sensor networks: a survey IEEE Wireless Commun., 11(6):6–28, 2004 [10] Norberto Barroca, Luis M Borges, Fernando J Velez, Filipe Monteiro, Marcin Gorski, and Joao Castro-Gomes Wireless sensor networks for temperature and humidity monitoring within concrete structures Construction and Building Materials, 40(0):1156 – 1166, 2013 Special Section on Recycling Wastes for Use as Construction Materials 125 [11] Binay K Bhattacharya and Asish Mukhopadhyay On the minimum perimeter triangle enclosing a convex polygon Lecture Notes in Computer Science, pages 84–96 Springer, 2002 [12] 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 [13] James E Boyce, David P Dobkin, Robert L (Scot) Drysdale III, and Leonidas J Guibas Finding extremal polygons In STOC, pages 282–289 ACM, 1982 [14] Josh Broch, David A Maltz, David B Johnson, Yih chun Hu, and Jorjeta Jetcheva A performance comparison of multi-hop wireless ad hoc network routing protocols In Mobile Computing and Networking, pages 85–97, 1998 [15] M Castillo-Effen, D.H Quintela, R Jordan, W Westhoff, and W Moreno Wireless sensor networks for flash-flood alerting In Proceedings of the Fifth IEEE International Caracas Conference on Devices, Circuits, and Systems, 2004 [16] 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 [17] I Dietrich and F Dressler On the lifetime of wireless sensor networks TOSN, 5(1), 2009 [18] Q Fang, J Gao, and L J Guibas Locating and Bypassing Routing Holes in Sensor Networks In Proc of INFOCOM’04, 2004 [19] G G Finn Routing and Addressing Problems in Large Metropolitan-Scale Internetworks Technical Report ISI/RR-87-180, USC/ISI, 1987 [20] Roland Flury and Roger Wattenhofer Randomized 3d geographic routing In INFOCOM, pages 834–842, 2008 [21] F.Yu, S.Park, E.Lee, and S.H.Kim Hole modeling and detour scheme for geographic routing in wireless sensor networks Journal of communication and networks, 11:327– 336, 2009 [22] Jie Gao, Leonidas J Guibas, John Hershberger, Li Zhang 0001, and An Zhu Geometric spanner for routing in mobile networks In MobiHoc, pages 45–55, 2001 126 [23] Tia Gao, Dan Greenspan, Matt Welsh, Radford R Juang, and Alex Alm Vital signs monitoring and patient tracking over a wireless network In Proceedings of the 27th IEEE EMBS Annual International Conference, 2005 [24] Piyush Gupta and P R Kumar The capacity of wireless networks IEEE Transactions on Information Theory, 46(2):388–404, 2000 [25] H.Choo, M.Choi, M.Shon, and D.S.Kim Efficient hole bypass routing scheme using observer packets for geographic routing in wireless sensor networks ACM SIGAPP Applied Computing Review, 11:7–16, 2009 [26] J Hightower and G Borriello Location Systems for Ubiquitous Computing IEEE Computer, 34(8):55–667, 2001 [27] Liqun Hou and Neil W Bergmann Novel industrial wireless sensor networks for machine condition monitoring and fault diagnosis IEEE T Instrumentation and Measurement, 61(10):2787–2798, 2012 [28] Ting-Chao Hou and Victor Li Transmission Range Control in Multihop Packet Radio Networks Communications, IEEE Transactions on [legacy, pre - 1988], 34(1):38–44, 1986 [29] H.Takagi and L.Kleinrock Optimal transmission ranges for randomly distributed packet radio terminals IEEE Transactions on Communications, 3(32):246–257, 1984 [30] B Karp and H T Kung GPSR: Greedy Perimeter Stateless Routing for Wireless Networks In Proc of MOBICOM’00, pages 243–254, 2000 [31] Y Ko and N H Vaidya Location-Aided Routing (LAR) in Mobile ad hoc Networks In Proc of MOBICOM’98, 1998 [32] Fabian Kuhn, Roger Wattenhofer, Yan Zhang, and Aaron Zollinger Geometric ad-hoc routing: of theory and practice In PODC, pages 63–72, 2003 [33] F Kung et al Geometric Ad-hoc Routing: Of Theory and Practice In Proc of ACM PODC, 2003 [34] F Kung, R Wattenhofer, and A Zollinger Asymptotically Optimal Geometric Mobile Ad-hoc Routing In Dial-M, 2002 [35] F Kung, R Wattenhofer, and A Zollinger Worst-Case Optimal and Average-Case Efficient Geometric Ad-hoc Routing In Proc of ACM MobiHoc, 2003 127 [36] Nguyen Phi Le, Nguyen Trung Hieu, and Nguyen Khanh Van ELBAR: efficient load balanced routing scheme for wireless sensor networks with holes In Symposium on Information and Communication Technology 2012, SoICT 2012, pages 190–199, 2012 [37] 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 [38] Nguyen Phi Le and Nguyen Khanh Van On hole approximation algorithms in wireless sensor networks (in review) Journal of Computer Science and Cybernetics [39] Konrad Lorincz, David J Malan, Thaddeus R F Fulford Jones, Alan Nawoj, Antony Clavel, Victor Shnayder, Geoffrey Mainland, Matt Welsh, and Steve Moulton Sensor networks for emergency response: Challenges and opportunities IEEE Pervasive Computing, 3(4):16–23, 2004 [40] Joseph S B Mitchell and Valentin Polishchuk Minimum-perimeter enclosures Inf Process Lett., 107(3-4):120–124, 2008 [41] Pano N.A.A De Polygon approximation with optimized polygonal enclosures: applications and algorithms Communications, IET, 1987 [42] Phi-Le Nguyen, Duc-Trong Nguyen, and Khanh-Van Nguyen Load balanced routing with constant stretch for wireless sensor network with holes In Proceedings of 2014 IEEE Ninth International Conference on Intelligent Sensors, Sensor Networks and Information Processing (ISSNIP), 2014 [43] 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 [44] Nico Saputro, Kemal Akkaya, and Suleyman Uludag A survey of routing protocols for smart grid communications Computer Networks, 56(11):2742–2771, 2012 [45] A Savvides, C C Han, and M B Strivastava Dynamic Fine-grained Localization in Ad-hoc Networks of Sensors In Proc of MOBICOM’01, pages 166–179, 2001 [46] A Savvides and M B Strivastava Distributed Fine-grained Localization in Ad-hoc Networks IEEE Transactions of Mobile Computing, 2003 128 [47] Victor Shnayder, Mark Hempstead, Bor rong Chen, Geoffrey Werner-Allen, and Matt Welsh Simulating the power consumption of large-scale sensor network applications In SenSys, pages 188–200 ACM, 2004 [48] Gyula Simon, Miklos Maroti, Akos Ledeczi, Gyorgy Balogh, Branislav Kusy, Andras Nadas, Gabor Pap, Janos Sallai, and Ken Frampton Sensor network-based countersniper system In SenSys, pages 1–12 ACM, 2004 [49] Mani B Srivastava, Richard R Muntz, and Miodrag Potkonjak Smart kindergarten: sensor-based wireless networks for smart developmental problem-solving enviroments In MOBICOM 2001, Proceedings of the seventh annual international conference on Mobile computing and networking, Rome, Italy, July 16-21, 2001., pages 132–138, 2001 [50] 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 [51] 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 [52] Goce Trajcevski, Fan Zhou, Roberto Tamassia, Besim Avci, Peter Scheuermann, and Ashfaq A Khokhar Bypassing holes in sensor networks: Load-balance vs latency In GLOBECOM, pages 1–5, 2011 [53] Yue Wang, Jie Gao, and Joseph S B Mitchell Boundary recognition in sensor networks by topological methods In MOBICOM, pages 122–133, 2006 [54] A Ward, A Jones, and A Hopper A New Location Techniques for the Active office IEEE Personnel Communications, 4(5):42–47, 1997 [55] Geoffrey Werner-Allen, Konrad Lorincz, Matt Welsh, Omar Marcillo, Jeff Johnson, Mario Ruiz, and Jonathan Lees Deploying a wireless sensor network on an active volcano IEEE Internet Computing, 10(2):18–25, 2006 [56] Myounggyu Won, Wei Zhang 0041, and Radu Stoleru Goal: A parsimonious geographic routing protocol for large scale sensor networks Ad Hoc Networks, 11(1):453–472, 2013 129 [57] 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 [58] Jennifer Yick, Biswanath Mukherjee, and Dipak Ghosal Analysis of a predictionbased adaptive mobility tracking algorithm In BROADNETS, pages 809–816 IEEE, 2005 [59] 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 [60] Z Zheng, K W Fan, P Sinha, and Y Wang Distributed roadmap aided routing in sensor networks In Proceeding of 5th IEEE International Conference on Mobile Adhoc and Sensor Systems, pages 347–352, 2008 130 [...]... tránh hố nhằm giải quyết triệt để vấn đề hố mở rộng và giải quyết cả hai vấn đề hố mở rộng và đường định tuyến kéo dài 3 Xây dựng bộ công cụ hỗ trợ mô phỏng các thuật toán định tuyến trong mạng cảm biến không dây Một trong những khó khăn của các nhà nghiên cứu thuật toán định tuyến trong mạng cảm biến không dây là sự thiếu hụt của các công cụ mô phỏng chuyên biệt Sự thiếu hụt này đã dẫn đến sự lãng... bằng nhau: Thuật toán này được thiết kế chuyên biệt cho các thuật toán định tuyến Nó đảm bảo đường định tuyến khi sử dụng đa giác xấp xỉ có hệ số đường đi không vượt quá 1 + ϵ 3 Thuật toán xấp xỉ hố bằng đa giác lồi động: Thuật toán này cũng được thiết kế chuyên biệt cho các thuật toán định tuyến Nó đảm bảo đường định tuyến khi sử dụng đa giác xấp xỉ có hệ số đường đi không vượt quá hằng số và giải quyết... biến không dây ra bên ngoài Đối với bài toán định tuyến địa lý, vùng bên trong của hố là vùng không thể truyền các gói tin đi qua, vì vậy hố là tác nhân gây ra sự khó khăn trong bài toán định tuyến địa lý Trong các thuật toán cổ điển ([30, 35]), các nút mạng thường không biết trước về sự có mặt của hố và vì vậy khi nút nguồn và nút đích nằm về hai phía của hố, gói tin sẽ được truyền theo thuật toán định. .. đường định tuyến Chúng tôi đề xuất 3 thuật toán xấp xỉ hố như sau: 1 Thuật toán xấp xỉ hố dựa trên lưới ô vuông: Thuật toán này cho phép hình xấp xỉ duy trì được cả những tính chất lồi/lõm của hố và vì thế nó có thể được sử dụng trong các ứng dụng quan sát/theo dõi môi trường cũng như trong thuật toán định tuyến Sai số giữa hình xấp xỉ và hố được điều khiển bằng độ dày của lưới ô vuông 12 2 Thuật toán. .. đọng của luận án và đề xuất hướng phát triển tương lai 9 Chương 2 Các thuật toán xấp xỉ biên hố 2.1 Giới thiệu Bài toán xác định biên hố (để cho ngắn gọn từ giờ về sau chúng tôi sẽ gọi là bài toán định biên) và xấp xỉ biên hố là bài toán quan trọng trong mạng cảm biến không dây [53] Bài toán này không chỉ được ứng dụng trong các thuật toán định tuyến địa lý mà còn được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực... không dây 2 Đề xuất các thuật toán định tuyến tránh hố hiệu quả Như đã phân tích ở trên, theo như chúng tôi biết, các thuật toán định tuyến tránh hố hiện nay chưa có thuật toán nào giải quyết được triệt để vấn đề hố mở rộng, lại càng không có thuật toán nào giải quyết được đồng thời cả hai vấn đề: đường định tuyến kéo dài và hố mở rộng Chúng tôi sẽ đề xuất các thuật toán định tuyến tránh hố nhằm giải... phát tán thông tin đấy cho các nút mạng Các nút mạng sẽ sử dụng thông tin về hố để định tuyến Hình 2.1 minh họa giải pháp này Trong ví dụ minh họa này, ta thấy mạng có một hố to với nhiều vùng lồi lõm, hình 2.1(a) cho thấy nếu thuật toán định tuyến không sử dụng thông tin về biên hố và gói tin bị định tuyến men theo biên hố thì đường định tuyến sẽ rất dài, trong khi đó hình 2.1(b) cho thấy nếu nút nguồn... không vượt quá hằng số, qua đó cho thấy rằng thuật toán đã giải quyết triệt để vấn đề đường định tuyến vị kéo dài Kết quả thực nghiệm đã cho thấy thuật toán đề xuất có độ cân bằng tải vượt trội so với các thuật toán trước đó Thiết kế chức năng cho bộ công cụ hỗ trợ trực quan hóa cho việc mô phỏng mạng cảm biến không dây trên nền NS2 Xuất phát từ thực tế khó khăn trong việc mô phỏng bằng NS2, nhóm nghiên... nghiệm mô phỏng đánh giá hiệu năng nghiên cứu của mình Nhóm nghiên cứu của chúng tôi đã xây dựng một bộ công cụ hỗ trợ mô phỏng các thuật toán định tuyến không dây dựa trên nền tảng NS2 5 1.6 Đóng góp của luận án Đề xuất thuật toán xấp xỉ hố bằng lưới ô vuông Xuất phát từ mục tiêu tìm một hình xấp xỉ hố sao cho sai số giữa hình xấp xỉ và hố ban đầu không quá lớn, trong khi thông tin cần để biểu diễn hình. .. với ứng dụng định tuyến địa lý: đường định tuyến bị kéo dài Hình 2.1(c) biểu diễn một ví dụ minh họa cho việc này Trong hình này, hố được xấp xỉ bằng một hình tròn bao ngoài nó và do sự sai khác giữa hình tròn và hố xấp xỉ là lớn nên đường định tuyến cũng bị kéo dài ra Như vậy, có thể thể thấy rằng, hố nên được xấp xỉ bằng hình đơn giản nhất có thể, nhưng nếu hình xấp xỉ quá đơn giản và sai số quá ... đây, thuật toán định tuyến sử dụng rộng rãi mạng cảm biến không dây định tuyến địa lý Bởi thuật toán định tuyến đơn giản hiệu Định tuyến địa lý thuật toán định tuyến sử dụng thông tin vị trí địa. .. nắm giữ Một thuật toán định tuyến cổ điển, đơn giản sử dụng phổ biến định tuyến địa lý định tuyến tham ăn [19, 28] Định tuyến tham ăn thuật toán định mà, nút mạng, gói tin truyền cho nút gần... ô vuông Thuật toán bao gồm hai thuật toán Thuật toán thứ thuật toán mà việc xấp xỉ hố thực theo phương thức phân tán tất nút mạng biên hố, gọi thuật toán thuật toán on-line Trong thuật toán thứ

Ngày đăng: 16/12/2015, 11:08

TỪ KHÓA LIÊN QUAN

TRÍCH ĐOẠN

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w