Hệ thống bắt mục tiêu bằng mạng cảm biến không dây

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI TÔN VĂN TRƯỞNG HỆ THỐNG BẮT MỤC TIÊU BẰNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY Chuyên ngành : Công Nghệ Thông Tin LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT Công nghệ thông tin NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC : TS Ngô Quỳnh Thu Hà Nội – Năm 2016 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây MỤC LỤC MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT DANH SÁCH HÌNH VẼ PHẦN MỞ ĐẦU CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN WSN 10 1.1 Giới thiệu 10 1.2 Cấu trúc mạng WSN 11 1.3 Kiến trúc giao thức mạng 22 1.4 Định tuyến mạng cảm biến không dây 25 1.5 Ứng dụng mạng cảm biến không dây 25 1.6 Những khó khăn việc phát triển mạng WSN 28 CHƢƠNG II TH O I MỤC TI TRONG MẠNG CẢM IẾN KHÔNG DÂY 31 2.1 Giới thiệu chung 31 2.2 Một số hệ thống theo dõi mục tiêu mạng cảm biến 32 2.3 Một số phương pháp ước lượng vị trí mục tiêu 37 CHƢƠNG III – TÌM HIỂU HỆ THỐNG ẾT Q Ả M PHỎNG 41 3.1 Mô hình hệ thống 41 3.2 Tìm hiểu hệ thống 48 3.3 Mô hình mô 62 3.4 Phương thức mô cách đánh giá 65 3.5 Phân tích kết mô 66 3.6 Đánh giá kết hướng phát triển 76 KẾT LUẬN 77 TÀI LIỆU THAM KHẢO 78 Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây LỜI CAM ĐOAN Luận văn Thạc sĩ “Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây”, chuyên ngành Công nghệ thông tin công trình cá nhân Các nội dung nghiên cứu kết trình bày luận văn trung thực rõ ràng Các tài liệu tham khảo, nội dung trích dẫn ghi rõ nguồn gốc Ngày 20 tháng năm 2016 Tác giả luận văn Tôn Văn Trƣởng Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT WSN Wireless Sensor Network MAC Medium Access Control LPP Low Power Probing ADC Analog to Digital Converter DARPA Defense Advanced Research Projects Agency TCP/IP Transmission Control Protocol/Internet Protocol CPU Central Processing Unit LPM Low Power Mode BS Base Station CH Cluster Head TDMA Time division multiple access WSN Wireless Sensor Network ARPEES Adaptive Routing Protocol with Energy Efficiency and Event Clustering for Wireless Sensor Networks LEACH Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy EMRP Energy-Awared Meshed Routing Protocol CTTA A Collaborative Target Tracking Algorithm Considering Energy Constraint in WSNs PF Particle Filter BF Bayesian filter KF Kalman Filter Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây EKF Extended Kalman Filter UKF Unscented Kalman Filter GPS Global Positioning System CSMA-CA Carrier sense multiple access with collision avoidance IFS InterFrame Spacing LIFS Long InterFrame Spacing SIFS Short InterFrame Spacing CCA Clean Channel Assignment OMNeT++ Objective Modular Network Testbed in C++ Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1 Các thành phần nút cảm ứng Hình 1.2 Cấu trúc mạng cảm biến không dây Hình 1.3 Cấu trúc phẳng Hình 1.4 Cấu trúc tầng Hình 1.5 Cấu trúc mạng phân cấp chức theo lớp Hình 1.6 Cấu trúc mạng phân lớp xếp chồng vật lý Hình 1.7 Cấu trúc mạng phân cấp logic Hình 1.8 Kiến trúc giao thức mạng cảm biến Hình 1.9 Mạng WSN cảnh báo cháy rừng Hình 1.10 Kiến trúc phần cứng nút cảm ứng Hình 2.1 Mô hình mạng VigiInet H nh 2 Kiến tr c phần m m hệ thống VigilNet Hình 2.3 sáu pha hệ thống theo dõi mục tiêu VigiNet Hình 2.4Một ví dụ hợp tác theo dõi xác định vùng đánh thức sử dụng EKF Hình 3.1 Giao thức LEACH Hình 3.2 Node ẩn, node Hình 3.3 Mô hình chuỗi frame Hình 3.4 Giải thuật Unslotted CSMA-CA Hình 3.5 Khoảng trống liên khung Hình Lưu đồ giai đoạn phát mục tiêu Hình 3.7 Quá trình thành lập nhóm Hình 3.8 Sử dụng cảm biến để xác định vị trí mục tiêu Hình 3.9 Sử dụng nhi u cảm biến để xác định vị trí mục tiêu Hình 10 Lưu đồ giao thức ARPEES Hình 3.11 - Quá trình lựa chọn nút chuyển tiếp Hình 3.12 Mô hình mạng hai mức liên kết EMRP Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Hình 13 Lưu đồ hoạt động pha truy n tải liệu EMRP Hình 3.14 cấu trúc phần m m hệ thống Hình 3.15 file mã nguồn Hình 3.16 Mô hình mạng hoạt động hệ thống Hình 3.17 Quỹ đạo mục tiêu với khoảng thời gian lấy mẫu 2/3s Hình 3.18 Phần quỹ đạo với khoảng thời gian lấy mẫu t  / s Hình 3.19 Phần quỹ đạo với khoảng thời gian lấy mẫu t  s Hình 3.21 Sai số quỹ đạo thực quỹ đạo ước lượng khoảng thời gian lấy mẫu 1s Hình 3.22 Biến thiên lượng trung bình theo thời gian Hình 3.23 Phân bố lượng nút toàn thời gian sống mạng Hình 24 Độ trễ end-to-end Hình 3.25 So sánh thay đổi độ trễ end-to-end thay đổi khoảng cảm biến Hình 3.26 So sánh thay đổi độ trễ end-to-end thay đổi khoảng Hình 3.27 Thời gian sống toàn mạng Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây PHẦN MỞ ĐẦU Lý lựa chọn đề tài Nhu cầu trao đổi thông tin tách rời khỏi sống người.Xã hội phát triển nhu cầu thông tin người ngày đòi hỏi cao v chất lượng,đa dạng v loại hình thông tin dịch vụ.Đi u tạo u kiện kinh doanh cho nhà cung cấp dịch vụ thông tin gặp phải không khó khăn v biện pháp kỹ thuật Ngày nay,nhờ có tiến lĩnh vực truy n thông vô tuyến vào năm gần đây, phát triển mạng gồm sensor giá thành rẻ, tiêu thụ lượng đa chức nhận ch ý đáng kể Hiện người ta tập trung triển khai mạng cảm ứng để áp dụng vào sống hàng ngày Mạng cảm ứng ứng dụng nhi u lĩnh vực đời sống hàng ngày, y tế, kinh doanh…Hiện mạng cảm ứng phải có nhi u định hướng phát triển để phục vụ người, định hướng hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây động lực giúp em hoàn thành đồ án Mục đích nghiên cứu, đối tượng, phạm vi áp dụng  Mục đích Tìm hiểu hệ thống theo dõi mục tiêu thời gian thực mạng cảm biến không dây Để đạt mục đích đ tài tập trung vào nhiệm vụ cụ thể sau: o Tìm kiến thức n n tảng v mạng cảm biến không dây o Tìm hiểu hệ thống theo dõi mục tiêu, phương pháp xác định vị trí, pháp ước lượng Lateration so sánh với phương pháp ước lượng Extended Kalman Filter o Giới thiệu v môi trường cài đặt, phương thức mô thông số, phân tích đánh giá giải thuật Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây  Đối tượng, phạm vi áp dụng Nghiên cứu đặc điểm, đặc trưng mạng cảm biến không dây, thành phần mạng cảm biến, hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây, phương pháp xác định vị trí, tìm hiểu phương pháp ước lượng Lateration với mục tiêu đảm bảo độ xác cao thời gian thực, tiết kiệm lượng giảm độ trễ Cài đặt mô Omnet++ Các nội dung chính, đóng gói Luận văn nghiên cứu v lý thuyết v bắt mục tiêu hệ thống bắt mục tiêu thực cài đặt mô Omnet++ Là sở cho phát triển v toán bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Phương pháp nghiên cứu  Phương pháp nghiên cứu lý thuyết: Nghiên cứu tài liệu, ngôn ngữ công nghệ liên quan Tổng hợp tài liệu lý thuyết v bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây  Phương pháp nghiên cứu thực nghiệm:Phân tích hệ thống bắt mục tiêu để đưa phương pháp tối ưu cho hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Cài đặt mô phỏng, thử nghiệm liệu tham khảo từ thực tế Nội dung luận văn Luận văn chia làm chương cụ thể sau: CHƢƠNG I:Tổng quan mạng cảm biến không dây Trình bày khái niệm chung v mạng cảm ứng, thành phần mạng,cấu trúc nút mạng toàn mạng, yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc mạng, ứng dụng vô to lớn nhi u lĩnh vực sống mạng cảm ứng Bên cạnh đ cập đến thách thức mà mạng phải đối mặt để phục vụ tốt cho sống người CHƢƠNG II: Theo dõi mục tiêu mạng cảm biến không dây Tìm hiểu đặc điểm, tiêu chí hệ thống theo dõi mục tiêu.Tìm hiểu số hệ thống theo dõi mục tiêu, số phương pháp ước lượng vị trí mục tiêu Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây CHƢƠNG III: Tổng quan Omnet++ Giới thiệu tổng quan v Omnet++:các thành phần chính, mô hình mô omnet++ CHƢƠNG IV: Tìm hiểu hệ thống, kết mô Tìm hiểu mô hình thuật toán sử dụng cho hệ thống, phân tích so sánh Từ kết mô đưa phấn tích đánh giá Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây kê v trình mô Trong hàm finish() module thường thực việc ghi thông tin liệu thường giá trị thời tham số vào file kết 3.4 Phƣơng thức mô cách đánh giá Hệ thống theo dõi mục tiêu thời gian thực tập trung vào hai khía cạnh:khả tiết kiệm lượng giảm độ trễ end-to-end hệ thống.Do hiệu hệ thống đánh giá qua độ xác theo dõi, lượng lại mạng, độ trễ end-to-end Trong mô thực n t có lượng ban đầu 100mJ trình hoạt động mạng can thiệp để tiếp thêm lượng Mô hình mô sử dụng để so sánh mạng cảm biến gồm 1500 nút cảm biến triển khai vùng có kích thước1010*560 m2 Trạm gốc vị trí cố định (505, 560) Mục tiêu di chuyển với tốc độ trung bình 10 m/s Nhiễu đo lường đặt 5-10% khoảng cảm biến Ngưỡng giới hạn lượng ngừng hoạt động n t đặt mức lượng ban đầu Trong thực thế, cường độ âm đo nút cảm biến phụ thuộc vào độ nhạy cảm biến Để đơn giản, mô sử dụng khoảng cảm biến n t để mô cho ngưỡng đo lường Vì vậy, nên thay đổi khoảng cảm biến khoảng thời gian lấy mẫu để kiểm soát tr nh ước lượng cập nhật liên tục Khoảng thời gian lấy mẫu mô 2/3s 1s Tham số Giá trị Năng lượng khởi tạo 100mJ Kích thước gói tin liệu 128 bytes Kích thước gói tin u khiển 30 bytes Kích thước mạng 1010*560 m2 Giới hạn truy n tải 100m Giới hạn cảm biến 25m Tổng số nút 1500 Eelec 50nJ/bit Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 65 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Tham số Giá trị E fs 10 pJ / bit / m Tốc độ mục tiêu 10m/s Ngưỡng chuyển 0.5% Các tham số mô Chương tr nh mô chạy tất nút cảm biến mà có khoảng cách tới trạm gốc nhỏ giới hạn truy n tải đ u hết lượng Khi có nghĩa không tồn tuyến đường try n tải liệu tới trạm gốc liên lạc trao đổi thông tin từ nút cảm biến mạng tới trạm gốc đ u bị cắt đứt hoàn toàn Các thông số đầu bao gồm:  Quỹ đạo chuyển động mục tiêu ước lượng hệ thống  Tổng lượng toàn mạng sau lần lấy mẫu (đơn vị mJ)  Thời gian sống mạng  Độ trễ end-to-end sau lần lấy mẫu (đơn vị s) 3.16 Mô hình mạng hoạt động hệ thống 3.5 Phân tích kết mô Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 66 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Hệ thống sử dụng giải thuật CTTA giao thức định tuyến ARPEES sử dụng để đánh giá với hệ thống thiết kế: Lateration với ARPEES Lateration với EMRP Thời gian lấy chọn 2/3s, 1s Khoảng cảm biến nút tốc độ chuyển động mục tiêu thay đổi để đánh giá 3.5.1 Phân tích quỹ đạo chuyển động mục tiêu Ta đánh giá tính xác phần quỹ đạo mục tiêu theo dõi phương pháp ước lượng Lateration Kalman thay đổi thời gian lấy mẫu: 2/3s 1s 3.17 Quỹ đạo mục tiêu với khoảng thời gian lấy mẫu 2/3s Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 67 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây 3.18 Ph n quỹ đạo với khoảng thời gian lấy mẫu t  / s 3.19 Phần quỹ đạo với khoảng thời gian lấy mẫu t  s h nh bên thể quỹ đạo mục tiêu:  quỹ đạo thực tế mục tiêu (mầu xanh da trời)  quỹ đạo nhận nhóm trưởng từ hệ thống theo dõi mục tiêu thời gian thực sử dụng phương pháp ước lượng Lateration(mầu đỏ) Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 68 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây  quỹ đạo nhận nhóm trưởng từ hệ thống theo dõi mục tiêu thời gian thực sử dụng phương pháp ước lượng EKF (mầu xanh cây) Từ hình vẽ ta thấy thời gian lấy mẫu deta(t) nhỏ th đường thể quỹ đạo phương pháp EKF Lateration gần với đường quỹ đạo thực tế hơn, u có nghĩa thời gian lấy mẫu nhỏ khả ước lượng xác Để so sánh v độ xác phương pháp ước lượng Lateration EKF ta so sánh sai số quỹ đạo ước lượng so với quỹ đạo thực tế với khoảng thời gian lấy mẫu 1s 3.21 Sai số quỹ đạo thực quỹ đạo ước lượng khoảng thời gian lấy mẫu 1s Từ hình vẽ ta thấy quỹ đạo ước lượng sử dụng phương pháp EKF bán sát quỹ đạo thực tế so với phương pháp Lateration, u có nghĩa phương pháp ước lượng EKF xác so với phương pháp Lateration Tuy nhiên đánh giá v mặt trung bình sai số, phương pháp ước lượng EKF có điểm đột biến sai số cao Bởi phương pháo EKF Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 69 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây nhóm trưởng thời điểm thông tin mục tiêu thời điểm trước, tọa độ vị trí đặt tọa độ nhóm trưởng Nó nhược điểm phương pháp ước lượng EKF 3.5.2 Hiệu sử dụng lượng 3.22 Biến thiên lượng trung bình theo thời gian Để biết hiệu việc sử dụng lương ta việc tính toán lượng trung bình tất nút mạng sau lần lấy mẫu Ở ta so sánh EKF sử dụng giải thuật ARPEES Lateration sử dung ARPEES Lateration EMRP Ta xét hệ thống với thời gian lấy mẫu 2/3s 1/3s, mục tiêu chuyển động với vận tốc 10m/s khoảng thời gian 260s Từ hình vẽ ta thấy hệ thống L-EMRP L-ARPEES có hiệu sử dụng lượng cao so với hệ thống sử dụng giải thuật CTTA Ở hệ thống EMRP khởi tạo phải lượng để xây dựng trước tuyến đường với nút chuyển tiếp nút dự trữ ta thấy phương pháp xuất phát từ mức 99 Tuy nhiên từ đồ thị ta thấy hệ thống sử dụng giao thức EMRP đạt hiệu cao sử dụng ARPEES EMRP giảm thiểu trình quảng bá để tìm tuyến đường gây tốn lượng tăng xung đột mạng Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 70 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Hệ thống sử dụng giải thuật CTTA tiêu tốn nhi u lượng phải quảng bá thông tin mục tiêu vừa ước lượng tới nút vùng mục tiêu đến thời điểm k+1 3.23 Phân bố lượng nút toàn thời gian sống mạng Tuy nhiên ch ng ta cần phải xét v khả phân bố lượng toàn hệ thống phương pháp H nh vẽ mô tả phân bố lượng 1500 nút hệ thống theo dõi mục tiêu di chuyển với tốc độ 10m/s, lượng khởi tạo n t 30mJvà xét đến hệ thống dừng hoạt động Từ hình vẽ ta thấy phất bố lượng sử dụng phương pháp L-EMRP đồng đ u so với phương pháo L-ARPEES EKF-ARPEES Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 71 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây 3.5.3 Độ trễ end-to-end 3.24 Độ trễ end-to-end Ta đánh giá đánh giá độ trễ tổng cộng hệ thống sử dụng giải thuật L-ARPEES, L-EMRP, EKF-ARPEES toàn hệ thống, khoảng thời gian lấy mẫu chọn 1s mục tiêu có tốc độ 10m/s theo dõi khoảng thời gian 200s Khoảng cảm biến 25m Các thông số lớp MAC theo chuẩn 802.15.4 Chu trình làm việc nút cảm biến T = khoảng thời gian lấy mẫu, tỷ lệ chu kỳ làm việc   0.4 Từ hình vẽ ta thấy phương pháp th độ trệ end-to-end đ u nhỏ 55s Chính hệ thống đ u đáp ứng cho việc làm việc thời gian thực Đặc biệt từ hình vẽ ta thấy hệ thống L-EMRP có độ trệ end-to-end nhỏ bình khoảng 0,12s phân bố đồng đ u thời điểm đột biến Còn phương pháp L-ARPEES EKF-ARPEES khoảng 0,1s đến 0.55s biến thiên không đ u khoảng thời gian Từ đánh giá phương pháp L-EMRP đáp ứng cho hệ thống cần độ xác cao 3.5.4 Tính linh hoạt hệ thống Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 72 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Ta xét tính linh hoạt hệ thống khả bắt mục tiêu mục tiêu có tốc độ thay đổi khoảng cách cảm biến thay đổi Để đánh giá ta xét mục tiêu chuyển động thay đổi vận tốc mức 10m/s 20m/s 30m/s với khoảng cách cảm biến thay đổi khoảng 20m,25m,30m 3.25 So sánh thay đổi độ trễ end-to-end thay đổi khoảng cảm biến Từ hình vẽ ta thấy khoảng cách cảm biến cao th độ trễ end-to-end cao, khoảng cách cảm biến nhỏ th độ trện end-to-end nhỏ, Đi u dễ hiểu khoảng cách cảm biến nhỏ u có nghĩa mật độ cảm biến dầy ngược lại khoảng cách cảm biến cao mật độ cảm biến thưa Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 73 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây 3.26 Tỷ lệ mục tiêu vận tốc thay đổi Hình vẽ mô tả tỷ lệ mục tiêu ta thay đổi vân tốc hệ thống 10m/s, 20m/s, 30m/s hệ thống sử dụng L-EMRP EKF-ARPEES Mục tiêu di chuyển vào hệ thống với thời gian 200s Từ hình vẽ ta thấy mục tiêu chuyển động với vận tốc 10m/s( vận tốc thấp nhất) Th phương pháp cho kết v tỉ lệ mục tiêu gần 1,5%, Tuy nhiên tăng vận tốc lên 20m/s 30m/s tỉ lệ mục tiêu phương pháp L-EMRP thấp nhi u so với phương pháp EKF-ERPEES Với vân tốc 20m/s tỉ lệ mục tiêu L-EMRP 3.0% , EKF-ERPEES 7.5%, vận tốc 30m/s tỉ lệ mục tiêu L-EMRP 12.5% , EKF-ERPEES 33.4% Từ phân tích ta đánh giá phương pháp L-EMRP có tính linh hoạt tốt so với phương pháp EKF-ERPEES Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 74 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây 3.5.5 Thời gian sống Ta xét hệ thống với mục tiêu di chuyển với vận tốc 10m/s, cảm biến nạp lượng 30mj khoảng thời gian lấy mẫu 1s Mô dừng lại hệ thống không nhận thông tin từ nút cảm biến hệ thống 3.27Thời gian sống toàn mạng Từ hình vẽ ta thấy, phương pháp EKF-ARPEES L-ARPEES thời gian sống gần nhiên ch ng đ u thấp nhi u so với phương pháp L-EMRP Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 75 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây 3.6 Đánh giá kết hƣớng phát triển Đánh giá kết quả:ở phần ch ng ta t m hiểu phương pháp EKFARPEES L-ARPEES L-EMRP Từ việc tìm hiểu lý thuyết kết mô ta có kết luận sau:  Hệ thống L-EMRP cho kết tốt nhất: đảm bảo hiệu suất theo dõi hiệu quả, làm việc tốt thời gian thực, thời gian sống hệ thống đảm bảo, phân bố lượng đồng đ u tiết kiệm lượng  Hệ thống sử dụng giải thuật Lateration cho hiệu tốt so với việc sử dụng giải thuật CTTA Hƣớng phát triển: Những đánh giá đánh giá v hệ thống có mục tiêu di chuyển vào hệ thống Khi hệ thống có nhi u mục tiêu di chuyển vào thời điểm, vấn đ mục tiêu chồng lấn vị trí lên nhau, cần phải phân biệt mục tiêu Việc đòi hỏi phải phân tích tín hiệu phát từ mục tiêu có sở liệu thực tế v mục tiêu để giúp cho việc phân loại mục tiêu hiệu nhầm lẫn Đây vấn đ mà luận văn chưa giải thời gian làm luận văn Nó định hướng phát triển luận văn Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 76 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây KẾT LUẬN Để hoàn thiện luận văn em xin gửi lời cảm ơn đến TS Ngô Quỳnh Thu hướng dẫn tận tình trình tìm hiểu hoàn thiện luận văn Do thời gian có hạn nên luận văn cho ta thấy nhìn tổng quan v mạng cảm biến không dây hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến Từ lý thuyết kết mô đưa nhận xét đánh giá v phương pháp bắt mục tiêu lựa chọn phương pháp cho kết tốt Do thời gian có hạn nên luận văn tìm hiểu v hệ thống có mục tiệu hệ thống có số lượng nút cảm biến cố định Nó hướng phát triển cho hệ thống bắt mục tiêu Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 77 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] D Fox, J Hightower, L Liao, and D Schulz, “Bayesian filtering for location estimation” IEEE Pervasive Comput , vol 2, pp 24–33, July 2003 [2] P Bahl and V Padmanabhan, “Radar: an in-building rf-based user location and tracking system,” in Proc IEEE INFOCOM 2000, vol 2, March 2000, pp 775–784 [3] Thuy Tran Vinh, Thu Ngo Quynh ; Mai Banh Thi Quynh, “EMRP: EnergyAware Mesh Routing Protocol for Wireless Sensor Networks”, Advanced Technologies for Communications (ATC), 2012 International Conference on 10-12 Otc 2012 [4] https://en.wikipedia.org/wiki/IEEE_802.15.4 [5] M Arulampalam, S Maskell, N Gordon, and T Clapp, “A tutorial on particle filters for online nonlinear/non-gaussian bayesian tracking,” IEEE Trans Signal Processing, vol 50, no 2, pp 174–188, Feb 2002 [6] M McGuire, K Plataniotis, and A Venetsanopoulos, “Location of mobile terminals using time measurements and survey points,” IEEE Trans Vehicular Technol., vol 52, no 4, pp 999–1011, July 2003 [7] OMNeT++, version 4.2, http://www.omnetpp.org [8] Ozdemir, Onur; Niu, Ruixin; Varshney, Pramod K, “Tracking in Wireless Sensor Networks Using Particle Filtering: Physical Layer Considerations”, IEEE Transactions on Signal Processing, vol 57, issue 5, pp 1987-1999 [9] Siarhei Smolau, “Evaluation of the Received Signal Strength Indicator for Node Localization in Wireless Sensor Networks”, Master's Thesis at Université Laval, Canada, 2009 a discrete event simulation system, [10] S Julier and J Uhlmann, “A new extension of the kalman filter to nonlinear systems,” in Int’l Symp Aerospace/Defense Sensing, Simul and Controls, 1997, pp 182–193 [11] Vicaire, P ; Ting Yan ; Liqian Luo ; Lin Gu ; Gang Zhou ; Stoleru, R ; Qing Cao ; Stankovic, J.A ; Abdelzaher, T, “Achieving Real-Time Target Tracking UsingWireless Sensor Networks”, in Real-Time and Embedded Technology and Applications Symposium, 2006 Proceedings of the 12th IEEE Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 78 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây [12] V Tran-Quang and T Miyoshi, "ARPEES: Adaptive Routing Protocol with Energy-Efficiency and Event-Clustering for Wireless Sensor Networks," 4th International Conference on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence (URAI 2007), Pohang, Korea, pp 95-100, November 2007 [13] Vinh Tran-Quang, Phat Nguyen Huu, Takumi Miyoshi, “A Collaborative Target Tracking Algorithm Considering Energy Constraint in WSNs”, 19th Int’l Conf Software, Telecomm Comput Netw (SoftCOM 2011), Hvar, Croatia, pages, Sept 2011 [14] Y Bar-Shalom, X Li, and T Kirubarajan, “Estimation with applications to tracking and navigation” New York: Wiley, 2001 [15] Y Hamouda and C Phillips, “Adaptive sampling for energy-efficient collaborative multi-target tracking in wireless sensor networks,” Wireless Sensor Systems, IET, vol 1, no 1, pp 15–25, March 2011 [16] Z Hao, I Schizas, and G Giannakis, “Power-efficient dimensionality reduction for distributed channel-aware kalman tracking using wsns,” IEEE Trans Signal Processing, vol 57, no 8, pp 3193–3207, Aug 2009 Học viên thực hiện: Tôn Văn Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 79 ... 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây  Đối tượng, phạm vi áp dụng Nghiên cứu đặc điểm, đặc trưng mạng cảm biến không dây, thành phần mạng cảm biến, hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến. .. định hướng hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây động lực giúp em hoàn thành đồ án Mục đích nghiên cứu, đối tượng, phạm vi áp dụng  Mục đích... Trưởng CB120119 – 12BCNTT2 Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây LỜI CAM ĐOAN Luận văn Thạc sĩ Hệ thống bắt mục tiêu mạng cảm biến không dây , chuyên ngành Công nghệ thông tin công trình