Tổng hợp dữ liệu nhiều sensor trong mạng cảm biến không dây (tt)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Ư NG VI T HUY TỔNG HỢP DỮ LIỆU NHIỀU SENSOR TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY u TRUYỀN Ữ IỆU V Mã số: 62.48.15.01 ẠNG Y T NH TÓM TẮT LUẬN ÁN TI N S NG NGHỆ TH NG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS TS N u Đ V t HÀ NỘI, 2017 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Cơng nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Người hướng dẫn khoa học: PGS TS N u Đ V t Phản biện: Phản biện: Phản biện: Luận án bảo vệ trước Hội đồng cấp Đại học Quốc gia chấm luận án tiến sĩ họp vào hồi giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại: - Thư viện Quốc gia Việt Nam - Trung tâm Thông tin - Thư viện, Đại học Quốc gia Hà Nội Ở ĐẦU Sự xuất hiện mạng cảm biến không dây – WSNs (Wireless Sensor Networks) ứng dụng chúng xu hướng công nghệ chiếm ưu thế, phù hợp với xu phát triển cách mạng công nghiệp lần thứ hiện thập kỷ tới Các mạng thiết kế số lượng nút cảm biến (sensor), kích thước chức nút tùy thuộc vào ứng dụng cụ thể, chúng hoạt động độc lập theo nhóm Trong nhiều trường hợp, nút cảm biến sử dụng nguồn lượng dự trữ pin mà chưa sử dụng nguồn lượng tái tạo, lượng lưu trữ nút thấp ngưỡng đó, nút khơng hoạt động tham gia với tư cách nút mạng Các nút cảm biến hoạt động có nhiệm vụ theo dõi mục tiêu, nút theo dõi nhiều tham số gửi (trực tiếp gián tiếp thông qua nút trung gian) kết đến trạm đích - BS (Base Station) Mỗi nút tự nhận biết vị trí địa lý so với nút lân cận tồn mạng Nút tự kiểm sốt mức lượng điều chỉnh cơng suất phát sóng tùy theo khoảng cách dung lượng truyền liệu đến nơi nhận Khi nhiều nút theo dõi mục tiêu gửi kết đến BS có hiện tượng dư thừa liệu (do có thơng tin theo dõi mục tiêu) gây lãng phí lượng dự trữ nút đồng thời tăng nguy nghẽn mạng Tổng hợp liệu (data fusion data aggregation) đường truyền từ nút cảm biến trực dõi mục tiêu đến BS giải pháp khắc phục nhược điểm nêu Cho đến nay, việc tổng hợp liệu thơng qua mạng có phân cụm nhiều nhóm lựa chọn để nghiên cứu ưu điểm: phù hợp với mạng cảm biến tĩnh với việc nút cảm biến rải ngẫu nhiên vị trí khơng thay đổi trình hoạt động lúc hết lượng, nút cảm biến ngưng hoạt động (trạng thái “die”); thuận tiện kiểm soát định tuyến nhằm tiết kiệm lượng truyền liệu đến đích; phân bố tiêu hao lượng toàn mạng việc thiết lập lại cụm (cluster) nút cụm trưởng – CH (cluster head) Nút CH lựa chọn theo giải thuật định, định BS bầu nút cụm CH chịu trách nhiệm tổng hợp liệu từ nút cụm gửi trực tiếp kết đến BS gửi gián tiếp đến BS thông qua CH (hoặc nút) khác tuyến truyền Hiện nay, hướng nghiên cứu nước chủ đề tổng hợp liệu chủ yếu hướng đến mục tiêu sau: - Sử dụng hiệu lượng nút mạng nhằm kéo dài tuổi thọ nút đồng nghĩa với việc kéo dài “thời gian sống” WSNs - Giải pháp đồng hóa nút cảm biến nhằm chia sẻ vai trò nút việc theo dõi mục tiêu truyền liệu đến đích Việc đồng hóa điều khiển nút thức – ngủ cách thơng minh hay đo lường mục tiêu có biến động mà không theo chu kỳ cố định -1- - An toàn liệu nút đường truyền từ nút gửi đến nút nhận nút gửi đến BS Các yếu tố liệu xem xét như: Tính bảo mật, tính tồn vẹn, tính xác thực, tính sẵn sàng tính tươi liệu Như vậy, hầu hết nghiên cứu chưa đề xuất giải pháp tổng thể nhằm tiệm cận giá trị tối ưu WSNs (trường hợp mạng lý tưởng, liệu truyền với mạng có dây điều kiện lý tưởng) áp dụng thuật tốn để giải cơng đoạn ứng dụng cụ thể Do vậy, cần nhiều nghiên cứu chuyên sâu khác để theo kịp phù hợp với nhu cầu phát triển mạnh ứng dụng WSNs Hướng nghiên cứu tổng hợp liệu nhiều cảm biến chưa nghiên cứu Việt Nam Với đặc điểm tình hình nghiên cứu ngồi nước WSNs nói chung vấn đề tổng hợp liệu nhiều cảm biến mạng cảm biến khơng dây nói riêng đặt số hướng cần nghiên cứu có tính thời thực tiễn hiện Được hướng dẫn tận tình PGS TS Nguyễn Đình Việt thầy giáo Bộ mơn Mạng Truyền thơng máy tính, tơi lựa chọn đề tài nghiên cứu "Tổng hợp liệu nhiều sensor mạng cảm biến không dây" để tập trung giải làm sáng tỏ số nội dung có liên quan, đồng thời gợi mở số hướng nghiên cứu khác có liên quan Đố tượng nghiên cứu: Luận án nghiên cứu vấn đề liên quan đến mơ hình tổng hợp liệu nhiều nút cảm biến mạng cảm biến không dây, bao gồm: - Kỹ thuật phân chia WSNs thành cụm theo chu kỳ; - Vấn đề theo dõi mục tiêu nút cảm biến; - Vấn đề lấy mẫu liệu cách lựa chọn liệu số nút; - Vấn đề tiền xử lý liệu làm đầu vào tổng hợp liệu; - Kỹ thuật tổng hợp liệu theo cụm nút cụm trưởng - CH Phạm vi nghiên cứu đề cập Luậ sau - Mạng cảm biến bao gồm số lượng nút hữu hạn có vị trí cố định sau rải ngẫu nhiên phạm vi cần giám sát - Cụm nút cảm biến phân chia (từ mạng cảm biến) xác suất biết trước Số lượng cụm, số lượng nút cụm khác thời điểm mạng phân chia - Nút cảm biến đồng (về cấu tạo, lượng pin dự trữ) thời điểm mạng bắt đầu hoạt động Năng lượng dự trữ nút giảm dần hoạt động - Nút cụm trưởng (CH) lựa chọn từ nút cụm Vì sau phân chia mạng, số lượng nút cụm bao gồm nút CH - Mục tiêu theo dõi ngẫu nhiên phạm vi giám sát tập trung hóa thành điểm Trong thực tế, mục tiêu đối tượng để trinh sát, phát hiện đột nhập Mục tiêu nghiên cứu đề tài: (1) Tiết kiệm lượng cho nút cách giảm việc có nhiều (từ hai nút trở lên) phải truyền mạng gói tin dư thừa có thơng tin mà nút đo lường mục tiêu; (2) đảm bảo tính đắn giá trị đo liệu từ nút cảm nhận kiện mục tiêu BS; (3) hướng đến tối ưu độ hội tụ không gian thời gian Bố cục Luận án gồm phần Mở đầu, Kết luận chương, đó: -2- Chương có nội dung tổng quan vấn đề cần nghiên cứu đề cập đến lịch sử phát triển, kiến trúc mạng cảm biến, nút cảm biến; vấn đề tiêu thụ lượng nút cảm biến; tóm lượt tình hình sử dụng công cụ mô mạng cảm biến hiện nay, giới thiệu mô NS-2 mã nguồn MIT mà Luận án thừa kế Chương với nội dung định tuyến tổng hợp liệu nhiều cảm biến Định tuyến tổng hợp liệu WSNs có quan hệ mật thiết với nhau, kết hợp chúng tạo nên hiệu tốt việc tiết kiệm lượng; phân tích giao thức định tuyến phân cụm, tổng hợp liệu mạng có phân cụm đồng thời đặt số vấn đề cần giải quyết; Đề xuất mơ hình tổng hợp liệu nhiều nút cảm biến WSNs với nhóm tốn thành phần, làm sở để trình bày chi tiết Chương Chương Chương nhóm giải pháp đề xuất, cải tiến việc theo dõi mục tiêu lựa chọn liệu mơ hình tổng hợp liệu đặt Chương Các toán gồm theo dõi mục tiêu dựa vào khoảng cách nút cảm biến, CH mục tiêu; theo dõi thích nghi với biến động mục tiêu trạng thái đo tốt nút cảm biến; lựa chọn số nút cảm biến theo chế cửa sổ trượt để lấy liệu làm đầu vào tổng hợp liệu Chương nhóm giải pháp tổng hợp liệu nút CH theo mơ hình đặt Chương 2, giải pháp đề xuất, cải tiến gồm: Áp dụng phù hợp phép tính tốn lý thuyết tập thơ để đưa định tổng hợp liệu; tiền xử lý CH để tạo liệu tốt phục vụ tổng hợp; đề xuất phương pháp tính tốn đơn giản để tổng hợp liệu phù hợp với tài nguyên khả tính tốn thấp nút cảm biến P ươ p áp cứu: Sử dụng kết hợp phương pháp nghiên cứu lý thuyết, mô thực nghiệm nút cảm biến WSNs phạm vi nghiên cứu ươ TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN ỨU 1.1 y Mơ hình chung WSNs bao gồm thành phần (xem Hình 1.1): Target mục tiêu hay nguồn sinh kiện cần cảm biến; Sensor node ghi nhận thay đổi mục tiêu; Sensor field: Vùng cảm biến giới hạn đường biên chứa toàn Target Sensor node; BS trạm gốc, chịu trách nhiệm điều khiển, giao tiếp với Sensor field để truyền liệu đến User; User: Là người sử dụng kết cảm biến; Internet: Là môi trường truyền dẫn User BS Sensor field Internet BS  Sensor node Target Hình 1.1 Mơ hình mạng cảm biến không dây -3- User Một số cách phân loại mạng Hiện nay, có nhiều tiêu chí để phân loại mạng, ví dụ: Theo cấu trúc mạng, theo chức lớp mơ hình OSI, theo liệu đầu vào đầu ra, theo chức framework Tuy nhiên, phân loại WSNs theo cấu trúc mạng nhiều nhóm tiếp cận Theo cách chia này, vấn đề tổng hợp liệu dựa mạng có cấu trúc (structure based) mạng khơng có cấu trúc (structure free) xem Hình 1.2 Hình 1.2 Hướng tiếp cận theo kiến trúc mạng Giao thức truyền liệu Tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 bổ sung vào họ tiêu chuẩn mạng không dây IEEE 802 Giao thức igbee chuẩn bổ sung cho IEEE 802.15.4 (vì thường viết tắt igbee IEEE 802.15.4) bao gồm tập hợp giao thức tầng vật lý (PHY) M C mà từ tầng mạng (Network) đến ứng dụng (Application) để giao tiếp mạng khơng dây khoảng cách ngắn có tốc độ truyền liệu thấp Các thiết bị không dây dựa chuẩn ZigBee hoạt động dãy tần số 868MHz, 915MHz 2.4GHz Tốc độ liệu 250Kbps dải tần 2.4 GHz sử dụng toàn cầu, 40 Kbps dải tần 915 MHz (đối với Mỹ, Nhật) 20kbps dải tần 868 MHz Châu Âu Hình 1.3 Mơ hình tham chiếu Zigbee 802.15.4 Hình 1.4 Kiến trúc igbee IEEE 802.15.4 Đặc điểm công nghệ ZigBee tốc độ truyền tin thấp, tiêu hao lượng, chi phí thấp, giao thức mạng không dây hướng tới ứng dụng điều khiển từ xa tự động hóa Mục tiêu công nghệ ZigBee hướng tới việc truyền tin với mức tiêu hao -4- lượng nhỏ công suất thấp cho thiết bị có thời gian sống hữu hạn không yêu cầu cao tốc độ truyền tin Hình 1.3, Hình 1.4 mối quan hệ chuẩn IEEE 802.15.4 Zigbee lớp kiến trúc mạng không dây Zigbee Thừa kế chuẩn IEEE 802.15.4, Zigbee tập trung vào thiết kế liên quan đến lớp mạng, bảo mật lớp ứng dụng; cung cấp thông số cho khả tương thích nút cảm biến với lớp mạng 1.2 Các vấ đề cầ ả qu t T u t ụ ă lượ a) Năng lượng tiêu thụ nút cảm biến Tùy thuộc vào yêu cầu ứng dụng để nhà thiết kế nút cảm biến lựa chọn tích hợp cơng nghệ phù hợp Nhìn chung, nút có cấu tạo khối tiêu thụ lượng Hình 1.5: Đơn vị xử lý - PU (Processing unit): PU gồm phần lưu trữ liệu (storage) CPU để điều khiển xử lý toàn hoạt động nút Đơn vị cảm biến – SU (Sensing unit): Cung cấp cho khối cảm nhận truyền thông tin kiện đến PU SU gồm phần tử cảm nhận (sensor) chuyển đổi tín hiệu A/D ( →D từ SU → PU D→ từ PU → SU) Đơn vị truyền thông (Communication unit): Tiêu thụ lượng để thực hiện việc truyền thơng tín hiệu từ nút mạng đến nút mạng khác truyền thông với BS Processing Unit Sensing Unit Sensor Storage Communication Unit A/D CPU Power Hình 1.5 Sơ đồ cung cấp lượng cho nút cảm biến Hình 1.6 Mức tiêu thụ lượng chức nút cảm biến b) Mối quan hệ tiêu thụ lượng nút mạng Năng lượng tiêu thụ WSNs chủ yếu nút cảm biến mạng Năng lượng tổn hao q trình thu phát tín hiệu sóng vơ tuyến lớn gấp nhiều lần so với tổn hao lượng để xử lý cơng đoạn khác, có việc tính tốn nút Sơ đồ so sánh tỉ lệ mức tiêu thụ lượng trình nút cảm biến hoạt động Hình 1.6 Ngồi ra, lượng tiêu thụ toàn mạng nút cảm biến liên hệ Hình 1.7 Theo đó, nút cảm biến phải tiêu hao lượng để phối hợp với BS việc dò tìm vị trí (position finding) phục vụ tính di chuyển (mobilizer) có nút cảm biến Trong khả dự trữ lượng nút cảm biến có giới hạn việc sử dụng -5- lượng khơng bị hạn chế BS điều kiện để tối ưu hóa lương tiêu thụ tồn mạng nhằm đặt hiệu tốt hiệu mạng Hình 1.7 Mối liên hệ tiêu thụ lượng nút BS 1.2.2 Thiết kế nút mạng cảm biến Việc thiết kế phần cứng nút cảm biến phụ thuộc vào nhà sản xuất chúng phải đảm bảo theo tiêu chuẩn để dùng chung Tùy vào mục tiêu cần ưu tiên thơng thường, nhà thiết kế phải cố gắng cân mục tiêu hiệu suất, tuổi thọ pin, kích thước nút, độ tin cậy, lưu lượng liệu, phạm vi phủ sóng để hoạt động tốt đặc biệt giá thành sản phẩm 1.2.3 Tổ chức mạng v nh tuyến Với mục tiêu nâng cao hiệu hoạt động mạng việc tối ưu hiệu sử dụng lượng nút cảm biến, việc tổ chức mạng định tuyến để truyền liệu có ích đến đích ln đặt Hiện nay, việc nút mạng di chuyển làm thay đổi sơ đồ mạng đặt cho nhóm nghiên cứu hướng đến giải pháp tối ưu hóa khả tự điều chỉnh tự cấu hình (auto-reconfigurable) WSNs để tổ chức mạng theo sơ đồ (topology) linh động ad-hoc, mesh, star 1.2.4 Truyền v l liệu Truyền liệu xử lý liệu bao gồm giai đoạn từ thời điểm nút cảm biến theo dõi mục tiêu, chuyển đổi thông tin theo dõi thành dạng số, đóng gói, xử lý nút cảm biến đó, gửi trực tiếp qua nút trung gian (tùy mơ hình mạng, nút cảm biến tiếp theo, CH ) để đến đích BS Dữ liệu qua nút cảm biến tuyến truyền xử lý để đạt mục tiêu như: giảm liệu dư thừa, nén để giảm dung lượng 1.2.5 Tổng hợp liệu Để tổng hợp liệu, WSNs chia thành nhiều cụm, cụm có nút cụm trưởng (CH) bầu theo giải thuật định, việc tổng hợp liệu từ nút cụm diễn nút cụm trưởng (CH) cụm Kết tổng hợp liệu gửi trực tiếp đến đích BS (xem Hình 1.8a) tổng hợp liệu theo mơ hình phân nhóm cấp đến BS thơng qua nút CH trường hợp mạng tổ chức thành nhiều cụm, nhiều cấp; Hình 1.8b ví dụ với mơ hình tổng hợp cấp -6- Cơng trình nhóm tác giả Y Takama and D Ursino hệ thống hóa tiêu chí phân loại theo đầu vào đầu Trong kiện đầu vào để tổng hợp liệu liệu (data), tính (feature) định (decision) Cho đến nay, nhiều cá nhân nhóm nghiên cứu thực hiện số lượng lớn cơng trình tổng hợp liệu nhiều cảm biến mạng cảm biến khơng dây đề xuất nhóm sở để giải toán:  Dựa vào độ quan trọng hệ số đo (weight coefficient);  Dựa vào ước lượng tham số (parameter estimation);  Dựa lọc, xác suất, máy học: Kalman (Kalman filtering); Bayesian, DempsterShafer, Fuzzy logic, Neural Network,…  Dựa lý thuyết tập thô (rough set theory);  Dựa độ đo mức độ ngẫu nhiên thông tin (information entropy) (a) Tổng hợp cấp (b) Tổng hợp đa cấp Hình 1.8 Tổng hợp liệu nhiều cảm biến không dây 1.2.6 X l vấn ề liệu dư th Trong q trình cảm nhận, truyền xử lý thơng tin từ nguồn gây kiện (là mục tiêu cần theo dõi) đến đích cuối (BS), thường có nhiều liệu dư thừa truyền mạng, gây nên lãng phí lượng tăng nguy nghẽn mạng Dữ liệu dư thừa liệu có giá trị thơng tin Ví dụ, có hai sensor S1, S2, sensor chế tạo để đo tham số {x1, x2, x3} = {nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió} Kết đo lường sensor số {x1, x2, x3} Giả sử thời điểm t1 đó, kết đo mục tiêu S1 S2 tương ứng {x1S1=30, x2S1=60, x3S1=5} {x1S2=30, x2S2=60, x3S2=6} với xiSj giá trị đo tham số xi sensor Sj nói liệu S1 S2 bị dưa thừa phần x1S1=x1S2=30 x2S1=x2S2=60 Trong trường hợp có thêm x3S1=x3S2 xem liệu S1 (hoặc S2) bị dư thừa hoàn toàn Để giải vấn đề này, giải pháp tổng hợp liệu đường truyền từ nguồn đến đích điều cần thiết Hình 1.9 mơ tả lưu lượng liệu mạng cảm biến không thực hiện tổng hợp liệu (Hình 1.9a) tổng hợp liệu (Hình 1.9b) Rõ ràng áp dụng giải pháp tổng hợp liệu lưu lượng liệu mạng giảm đáng kể thể hiện mức độ “dày” luồng liệu -7- Lưu lượng liệu Hình 1.9 So sánh mơ hình truyền liệu WSNs 13 p ỏ Hiện nay, có nhiều công cụ để mô WSNs như: OPNET, OMNet++, NS-2, JSim (JavaSim), Mannasim (base NS-2), SensorSim (base NS-2), GloMoSim Mỗi cơng cụ nhóm phát triển mở rộng với mục tiêu cụ thể có lợi riêng Tuy nhiên phần mềm mô NS-2 nhóm nghiên cứu ý có lịch sử lâu đời hỗ trợ cộng đồng (*) Bao gồm MATLAB, phương pháp Monte Carlo số chương trình mơ Prowler, Emstar, JiST/SWANS, ROSS, GTNetS Hình 1.10 Tỉ lệ sử dụng phần mềm mô Theo thống kê từ năm 2000 đến nay, có khoảng 20% nhà nghiên cứu mạng khơng dây lựa chọn chương trình mơ NS-2 để phân tích, định lượng đánh giá hiệu mạng khơng dây (xem Hình 1.10) NS-2 v p ầ rộ p ỏ WSNs IT: Nhóm nghiên cứu MIT (Massachusetts Institute of Technology) phát triển mã nguồn để mơ WSNs Ngồi việc sử dụng nguồn lực, đối tượng lớp có sẵn NS-2, MIT thêm số nhóm đối tượng Kiến trúc MIT Hình 1.11: -8- ươ THEO ÕI Ụ TIÊU V ỰA HỌN Ữ IỆU 3.1 T eo õ ục t u ựa v o oả Giải pháp theo dõi mục tiêu dựa vào khoảng cách tốn thuộc mơ hình tổng hợp liệu trình bày Chương (Mục 2.2) Giải pháp sử dụng mơ hình theo dõi mục tiêu kiểu cạnh tranh (competitive) theo dõi định hướng mục tiêu (target oriented tracking) số lượng mục tiêu biết trước kết đo lường tính theo chu kỳ Việc lựa chọn nút cảm biến dựa vào vị trí tương đối nút cảm biến với CH mục tiêu theo dõi để giải phần nhược điểm vừa nêu trên, giải pháp có tên ETR-DF (Efficiency in TRacking to target in multi-sensor Data Fusion) Giả sử có cụm nút cảm biến (S) gồm n nút rải ngẫu nhiên mặt phẳng, biết trước vị trí 01 mục tiêu (Tag) 01 nút cụm trưởng (CH) Ban đầu, lượng dự trữ nút cảm biến nhau, trình sử dụng lượng nút sụt giảm mức độ dự trữ khơng Giải pháp ETR-DF lựa chọn nút nằm đường ngắn CH Tag Khơng tính tổng qt, đề xuất sử dụng khoảng cách hình học phẳng Khi nút cảm biến, Tag, CH điểm mặt phẳng, tọa độ điểm Node(xnode, ynode), Tag(xtag, ytag), CH(xCH, yCH) Gọi dnode-CH , dnode-tag , dCH-tag khoảng cách nút với CH, nút với Tag, CH với tag tính sau: dnodeCH  dnodetag  dCH tag  xnode  xCH 2   ynode  yCH 2 x x (CT 3.1) node  xtag    ynode  ytag  2 (CT 3.2) CH  xtag    yCH  ytag  (CT 3.3) Giữa CH Tag tồn đường thẳng d0, đường thẳng d1, d2 vng góc qua CH Tag chia khơng gian thành phần Hình 3.1 Ví dụ vị trí nút cảm biến S0 S7 so với CH Tag tương ứng với trường hợp xảy d1 d2 S2 d0 S7 S1 S3 S6 CH Vùng S4 S0 Tag S5 Vùng Vùng Hình 3.1 Vị trí nút cảm biến so với CH Tag Nếu thời điểm xét, lượng dự trữ nút nhau, đo lường Tag gửi đến CH đơn vị liệu nút nằm đường thẳng nối CH với Tag (ví dụ nút S0 Hình 3.1) tiêu thụ lượng khoảng cách d = dnode-CH + dnode-tag -11- = dCH-tag = dmin Gọi Ednode-tag Ednode-CH lượng tiêu thụ nút cảm biến lúc đo lường mục tiêu gửi liệu đến CH, đó: Ednode-CH > Ednode-tag theo với trường hợp dnode-CH = dnode-tag Vì trường hợp này, nút S0 gần CH mang lại hiệu tốt tiết kiệm lượng 3.1.1 S i số Đề xuất sử dụng sai số δ ≥ để xác định giới hạn khoảng cách sai lệnh vị trí nút so với đường biên xác định vùng ưu tiên, mức ưu tiên Sai số δ sử dụng vùng bị chặn d1, d2 Có nghĩa trục hoành (Ox) chứa d0, gốc tọa độ O trung điểm CH Tag xét nút có tọa độ trục Ox khoảng bị chặn (hay khoảng đóng) [(dCH-Tag)/2, (dCH-Tag)/2] Trường hợp lý tưởng δ = nút nằm đường biên ì δ ≥ có nhiều mức ưu tiên nên nút thuộc nhiều mức ưu tiên khác nhau, vị trí nút nằm vùng giao mức ưu tiên 3.1.2 Vùng ưu tiên Dựa vào phân tích khoảng cách nút cảm biến, CH Tag, đề xuất ETR-DF tập trung phân tích vùng - vùng giới hạn d1, d2 bao gồm d1, d2 (xem hình Hình 3.1) Vùng chia thành vùng ưu tiên mức ưu tiên Hình 3.2 Mức độ ưu tiên từ cao thấp CH sử dụng trường hợp lựa chọn thứ tự lấy kết đo lường mục tiêu phục vụ tổng hợp liệu Điều có nghĩa là, chu kỳ hoạt động cụm, nút CH lựa chọn nút cụm thuộc vùng ưu tiên có mức độ ưu tiên cao hơn, sử dụng kết đo để tổng hợp liệu Trong vùng ưu tiên, tiêu chí để CH lựa chọn nút mức độ ưu tiên vùng tiêu chí khác nút cảm biến lượng dự trữ, số gói tin cần phải tiếp tục gửi đến CH để hoàn thành liệu đo mục tiêu, tỉ lệ dnode-CH/dnode-tag… Các nút cảm biến có mức ưu tiên từ cao đến thấp vị trí thuộc phạm vi sau: ức đường thẳng CH-Tag; ức giới hạn đường tròn đường kính CH-Tag; ức vùng giới hạn Elip có tiêu điểm CH, Tag tiêu cự dCH-tag d1 d1 d2 d2 d1 A-Prio2 d2 A-Prio3 A-Prio1 d0 CH δ d0 Ox Tag Level (a) CH d0 R2 Ox R1 R0 bellipse CH Tag O x aellipse cellipse Tag δ δ Level (bounder) (b) Level (bounder) (c) Hình 3.2 Các vùng ưu tiên mức ưu tiên Vùng ưu tiên mức (A-Prio1) Hình 3.2 a) hình chữ nhật với diện tích (dCH-Tag * 2δ), tọa độ đỉnh (-(xCH + xtag)/2, -δ), ((xCH + xtag)/2, -δ), ((xCH + xtag)/2, δ), (-(xCH + xtag)/2, δ) Mức ưu tiên (A-Prio2) hình vành khăn giới hạn đường tròn tâm O xem Hình -12- 3.2 b), bán kính (dCH-Tag /2) – δ (giới hạn bên đường tròn) tâm O, bán kính (dCH-Tag /2) + δ (giới hạn bên ngồi đường tròn) Vùng ưu tiên mức (A-Prio3) vùng giới hạn Elip xem Hình 3.2 c) Elip có tiêu điểm CH, Tag Như vậy, vùng để chọn nút hợp (A-Prio1, A-Prio2, A-Prio3) Tất nhiên có trường hợp nút cảm biến thuộc (hoặc 3) vùng ưu tiên, việc lựa chọn nút dựa vào độ cân mức độ ưu tiên thuộc tính khác nút lượng lại nút, số gói tin cần truyền đến CH,… Bảng 3.1 Hiệu việc giảm gói tin ETR-DF LEACH Time (sth) 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 553 730 1175 833 928 1587 1236 377 1228 870 589 ETR-DF LEACH 1328 2638 2125 1725 1709 2074 1893 1286 3076 2308 2116 Efficent (%) 41.64 27.67 55.29 48.29 54.30 76.52 65.29 29.32 39.92 37.69 27.84 Time (sth) 240 260 280 300 320 340 360 380 400 420 902 752 547 1193 950 722 569 204 747 ETR-DF 1152 868 1644 LEACH 1590 1714 1719 1303 2683 1716 1082 1790 Efficent (%) 72.45 52.63 43.75 41.98 44.47 55.36 66.73 31.79 23.50 45.44 Hình 3.3 So sánh việc sử dụng lượng ETR-DF LEACH Bằng cách phân tích số liệu tất cụm chu kỳ T = 20s so sánh với thuật toán LE CH thời gian mô đến giây thứ 420 kết sau: cụm, tỉ lệ nút lựa chọn so với tổng số nút cụm dao động với khoảng lớn, từ 0% đến 100% Tuy nhiên tính chu kỳ T hiệu khoảng từ 23.5% đến 76.52% Tổng hợp hiệu trung bình cụm theo chu kỳ T thời gian mô ETR-DF LE CH Bảng 3.1 Hiệu tiết kiệm lượng nhờ hạn chế việc gửi liệu sóng vơ tuyến biểu diễn Hình 3.3 Thuật tốn ETR-DF phát huy hiệu với điều kiện lượng dự trữ nút tương đối đồng Khi đó, yếu tố khoảng cách xem tiêu chí định để lựa chọn Ngoài ra, yêu cầu độ tin cậy nút đặt số trường hợp, số liệu đo từ nút xem tốt so với kết tổng hợp từ nhiều nút Điều tự nhiên vấn đề tổng hợp liệu từ nhiều nút cảm biến không dây -13- 3.2 Theo õ ục t u t íc t eo t a ATTS-DF Giải pháp TTS-DF (Adaptive Target Tracking Solution for multi-sensor Data Fusion in WSNs) đề xuất phương pháp theo dõi mục tiêu thích nghi với biến động mục tiêu, mục tiêu biến động vượt ngưỡng, nút chế độ chờ ngủ bật; đề xuất số khái niệm: Điểm đo biến động, trạng thái ổn định đo lường, thời gian đo thích ứng phương pháp dự đoán giá trị đo mục tiêu theo xác suất giả thiết biết trước 3.2.1 i m o biến ộng Giải pháp sử dụng mốc thời gian Tbefore, Tpoint , Tmesure, Trong đó, Tbefore mốc thời gian nút bắt đầu chuyển sang trạng thái idle (hoặc sleep); Tpoint thời điểm nút xem xét để chuyển trạng thái từ idle (hoặc sleep) sang sẵn sàng đo lường gọi l i m o biến ộng (sau mốc thời gian này, việc theo dõi biến động mục tiêu sử dụng để điều khiển định chuyển trạng thái nút); Tmesure thời điểm định đo lường Các mốc thời gian trạng thái làm việc nút Hình 3.4 ΔT Value Vmesure ΔV Vpoint Vbefore Threshold f(x) Time Tbefore Tpoint Thay đổi mục tiêu Tmesure Hình 3.4 Các mốc thời gian trạng thái làm việc nút Hình 3.5 Thay đổi thuộc tính vượt ngưỡng 3.2.2 Th i gi n o th ch ứng Giả sử giá trị đo mục tiêu nút cảm biến biểu diễn hàm số f(t) theo thời gian (time) Tại thời điểm Tpoint , giá trị đo f(Tpoint) = Vpoint có xu hướng thay đổi giá trị để đạt f(Tmesure) = Vmesure thời điểm Tmesure Độ chênh lệch ΔV = |Vmesure - Vpoint | ≥ Gọi thời gian đo thích ứng ΔT Trong khoảng ΔT , f(t) giảm Vmesure < Vpoint f(t) tăng Vmesure > Vpoint Khơng tính tổng quát, giả sử f(t) tăng Hình 3.4, hàm giá trị thích ứng f(t ) [Vmesure, Vpoint] với  t [Tmesure, Tpoint] 3.2.3 Ngưỡng o Ngưỡng đo thể hiện 02 đối tượng mục tiêu cần đo lường nút (là thiết bị đo) Một mục tiêu có nhiều thuộc tính đo lường ví dụ độ ẩm, nhiệt độ, ánh sáng nút phải có khả đo lường thuộc tính Khi mục tiêu xảy kiện thuộc tính cần đo lường mục tiêu có biến động với biên độ (độ lệch) vượt giá trị đặt trước xem giá trị ngưỡng nút đo lường (xem Hình 3.5) Khi biến động mục tiêu làm cho giá trị đo nút ngưỡng nút trạng thái không đo lường (là trạng thái “idle” “sleep”) Giải pháp đề xuất giá trị ngưỡng đo lường (threshold) nút, ký hiệu δ -14- 3.2.4 Trạng thái ổn nh o lư ng Đo lường mục tiêu nút cảm biến dựa việc điện tử hóa đại lượng khơng có tính chất điện thành đại lượng đo xử lý tín hiệu điện tử Các kích thích mục tiêu tác động đến phận cảm nhận nút, phận linh kiện điện tử có độ trễ (response time) định Δstart để đạt trạng thái hoạt động ổn định (steady state) Hình 3.6 Threshold Δstart steady state f(t) Status of sensor ΔT Time Δstart State of sensor Idle or sleep time Time Hình 3.7 Mơ hình trạng thái thích ứng giải pháp ATTS-DF Hình 3.6 Mơ hình chuyển trạng thái nút cảm biến 3.2.5 D oán Giả sử độ trễ Δstart Giải pháp TTS-DF hướng đến mối quan hệ ΔT (thời gian đo thích ứng) Δstart Tính thích ứng (adaptive) giải pháp đạt lý tưởng ΔT = Δstart Các trường hợp khác, đặt ΔAdap = | ΔT - Δstart | Với δ giá trị ngưỡng đo lường, f(Tmesure) = Vmesure = δ Giả thiết biết trước hàm giá trị f(t) cho khoảng ΔT f(t) tăng theo giả thiết f(Tmesure) ≥ δ đồng thời ΔT = Δstart Trạng thái thích ứng có nghĩa nút khởi động đạt trạng thái đo bình thường lúc mục tiêu biến động vượt ngưỡng đo buộc nút phải đo lường (xem Hình 3.7) Đánh giả hiệu mô việc tiết kiệm lượng nút áp dụng ATTS-DF so sánh với việc sử dụng lượng nút tương ứng áp dụng LE CH Kết cho thấy, ATTS-DF tiết kiệm từ 13,3% đến 20% lượng nút tương ứng áp dụng LE CH Biểu đồ tiêu thụ lượng nút áp dụng thuật tốn ATTS-DF LE CH Hình 3.8 Hình 3.8 Mức thụ lượng nút ATTS-DF LEACH -15- K t luậ ả p áp ATTS-DF Giải pháp TTS-DF đề xuất phương pháp theo dõi mục tiêu theo thời gian, thích nghi với biến động mục tiêu; đề xuất khái niệm: Điểm đo biến động, trạng thái ổn định đo lường, thời gian đo thích ứng phương pháp dự đoán giá trị đo mục tiêu theo xác suất (đã biết trước) Hiệu TTS-DF so với LE CH gồm: thứ nhất, đo lường mục tiêu không theo chu kỳ cố định mà có điều chỉnh theo mục tiêu hạn chế dung lượng liệu đo lường giống tiết kiệm lượng khơng gửi liệu dư thừa (vì có thơng tin) đến CH, BS; thứ hai, đề xuất việc chuyển trạng thái đo lường nút cảm biến từ “idle” (hoặc “sleep”) sang “active” vào thời điểm nút cảm biến đo lường trạng thái bình thường, điều hạn chế tối đa thời gian nút cảm biến bật hoạt động chưa đạt trạng thái đo lường tốt gây tổn hao lượng vơ ích Ngồi ra, giải pháp hướng đến việc đảm bảo độ hội tụ thời gian 3 ựa c ọ ữ l u ằ cửa sổ trượt Giải pháp cài đặt CH để CH lựa chọn nút cảm biến cụm dựa ngữ nghĩa nút cảm biến khoảng cách, lượng lại, số gói tin cần truyền Để tiết kiệm lượng nút, CH yêu cầu nút cụm gửi header với dung lượng nhỏ làm thuộc tính điều kiện Từ kết luận ngữ nghĩa, CH lựa chọn nút thỏa mãn điều kiện sử dụng liệu đo nút phục vụ tổng hợp liệu Ngồi ra, thơng tin ngữ nghĩa giúp CH điều chỉnh kích thước cửa số trượt theo số lượng nút cụm để thay CH lấy tổng hợp tất liệu từ nút cụm lấy tổng hợp liệu từ số nút thời điểm xem xét thỏa mãn điều kiện 3.3.1 Cửa sổ trượt, kích thước cửa sổ trượt Gọi £ hệ số trượt cửa sổ, kích thước cửa sổ (Hsw, Wsw) Hsw chiều cao, Wsw chiều rộng cửa sổ Hsw thay đổi theo hệ số trượt £ Các hệ số £, Hsw, Wsw tính sau: Hệ số trượt £ chiều cao cửa sổ (Hsw) tính tốn sử dụng lần cho cụm (cluster) cho vòng Có nghĩa vòng, tương ứng với cluster có £ Sau bảng liệu thuộc tính xếp hoàn chỉnh, hệ số trượt £ tính theo trường hợp: - Nếu có từ nửa số nút nhóm trở lên có lượng lớn lượng trung bình nhóm thì: £ = NS/2 NS chẵn £ = (NS+1)/2 NS lẻ - Nếu có nửa số nút nhóm có lượng lớn lượng trung bình nhóm thì:  Lựa chọn nút nhóm có lượng lớn lượng trung bình nhóm  Tính trung bình khoảng cách nút (đã chọn) so với CH  £ = số nút cảm biến có khoảng cách đến CH nhỏ khoảng cách trung bình 3.3.2 Dữ liệu để tổng hợp Dựa vào hệ số trượt £ để lựa chọn nút cảm biến Bảng liệu để tổng hợp có £ hàng NP.mes cột, với NP.mes số tham số đo lường nút Như vậy, áp dụng DF-SWin, -16- số nút thuộc cửa sổ có hệ số £ chọn liệu đo lường nút gửi đến CH thay tồn liệu tất nút cụm gửi đến CH (của LE CH) Xử lý ữ l u Sau vòng hoạt động, mạng cảm biến có khả tự tổ chức lại, phân chia lại nhóm, bầu nút CH cho nhóm Giải thuật DF-SWin gồm pha Pha 1, từ bảng liệu thuộc tính chứa thơng tin header nút cảm biến như: khoảng cách nút CH, lượng lại (residual energy) nút, gói tin lại (residual package) cần phải truyền đến đích nút Dựa vào giá trị để xác định cửa sổ trượt bao gồm £, Hsw, Wsw Pha 2, từ cửa sổ để xác định nút giá trị tham số đo phục vụ tổng hợp liệu Giải pháp chưa đề cập đến việc tính tốn để có kết tổng hợp liệu cuối trước gửi BS Như vậy, kết giải thuật liệu đo lường từ số nút cụm phục vụ tổng hợp liệu nút CH Áp dụng giải thuật lượng nút nhiều (so với mức 2J lúc khởi tạo) ví dụ giây thứ 80 (mạng có cụm) lượng nút tiêu tốn phần lớn, ví dụ giây thứ 320 (mạng có cụm), kết tính tốn hệ số £, Hsw, Wsw Bảng 3.2 Bảng 3.2 Kết mô thời điểm 80 giây 320 giây u Thời đ ểm (giây) 80 320 Chỉ số cụm Số nút cụm Avg (res.ESi, n) (J) 4 48 25 11 16 22 20 21 31 1.73834295 1.69793760 1.76963819 1.40296564 0.25857710 0.49958504 0.45585774 0.41489440 n1 tạ £ {res.ESi ≥ vg (res.ESi, n)} (Hws) 40 20 10 9 24 12 3 lượng li u H để DF (sig_size) DF-SWin LEACH 179 75 65 72 89 54 39 67 474 177 126 139 323 374 286 420 Nă lượng ti t ki m (J) 0.059 0.0204 0.0122 0.0134 0.0468 0.064 0.0494 0.0706 Bảng 3.3 Kết áp dụng thời gian mô Time (sth) DF-SWin LEACH Efficent (%) Time (sth) DF-SWin LEACH Efficent (%) 20 120 246 40 223 477 60 226 528 80 179 474 100 90 334 120 143 256 140 318 705 160 101 206 180 270 543 200 50 212 220 138 522 51.22 53.25 57.20 62.24 73.05 44.14 54.89 50.97 50.28 76.42 73.56 240 78 301 74.09 260 90 391 76.98 280 102 474 78.48 300 65 258 74.81 320 67 420 84.05 340 72 499 85.57 360 15 115 86.96 380 54 315 82.86 400 18 135 86.67 420 15 216 93.06 Ở giây thứ 80, ví dụ phân tích cụm số có 48 nút, Ns = 47 không bao gồm CH Sau CH nhận tách liệu header (hdr_size = 25 Byte) từ nút để làm đầy bảng liệu Sau áp dụng DF-SWin, số nút thỏa mãn res.ESi ≥ Avg (res.ESi, n) 40 mạng -17- hoạt động, phần lớn nút cảm biến lượng trữ lớn so với mức lượng khởi tạo 2J Hệ số cửa sổ trượt £ = 24 (bởi Ns lẻ) Từ việc phân tích liệu header £, CH lựa chọn liệu đo nút cửa sổ với dung lượng 179 data thay 474 data LE CH Như vậy, trường hợp DF-SWin tiết kiệm so với LE CH 295 data (62.23%) Với dung lượng data sig_size = 500 Byte, lượng tiết kiệm cho cụm việc chuyển liệu đến CH là: (295 sig_size * 500 Byte/sig_size * 8bit / Byte * 50nJ / bit) = 59.000.000 nJ = 0.059 J Tương tự, giây thứ 320, ví dụ phân tích cụm với 22 nút, Ns = 21, n1 = nghĩa có sensor thỏa mãn res.ESi ≥ Avg (res.ESi, n) n1 < (Ns + 1)/2 = 11 sensor, đưa 11 sensor vào tập Set1 Tính trung bình khoảng cách 11 sensor so với CH theo Avg (dist.Si , n1) = 25 Có 6/9 sensor thỏa mãn điều kiện dist.Si ≤ Avg (dist.Si , n1) đưa vào tập Set2 Hệ số cửa sổ trượt £ = Số liệu DF-SWin tiết kiệm so với LE CH 234 sig_size (72.44%) Năng lượng tiết kiệm cụm 21 sensor việc chọn 6/21 nút để gửi liệu đến CH là: (234 sig_size * 500 Byte/sig_size * 8bit / Byte * 50nJ / bit) = 46.800.000 nJ = 0.0468 J Bảng 3.3 khảo sát việc áp dụng DF-SWin cụm có nhiều nút vòng T = 20s Kết mơ cho thấy, giải thuật DF-SWin có xu hướng phát huy hiệu tiết kiệm lượng lượng nút giảm mạng nút hoạt động Cụ thể, giây thứ 420, 50 nút hoạt động chia thành cụm, cụm có nhiều nút 17 (bao gồm CH), áp dụng DF-SWin tiết kiệm 93.06% lượng cụm So sánh số lượng nút cụm có số lượng nút lớn nhất, số lượng nút có mức lượng khơng thấp lượng trung bình cụm, số lượng nút cửa sổ trượt Kết khảo sát 420 s Hình 3.9 Hình 3.9 Kết mơ phương án K t luậ ả p áp F-SWin Ý tưởng phương pháp DF-SWin dựa kết hợp số khái niệm lý thuyết tập thô (Rough Set), khai phá liệu (data mining) cửa sổ trượt (sliding window) giao thức TCP/IP Giải pháp đề xuất việc lựa chọn liệu để tổng hợp thơng qua thuộc tính điều kiện nút trước lựa chọn giá trị tham số đo lường nút Để tiết kiệm lượng, CH yêu cầu nút cụm gửi header (có dung lượng nhỏ) để -18- làm thuộc tính điều kiện từ điều chỉnh kích thước cửa số trượt lựa chọn nút đồng nghĩa với việc lựa chọn số lượng sensor theo điều kiện, giải pháp hiệu để tiết kiệm lượng nút cụm Phương pháp DF-SWin phù hợp với mạng cảm biến gồm nút hoạt động trạng thái mức lượng lại thấp khơng đồng ươ TỔNG HỢP Ữ IỆU TẠI NÚT Ụ TRƯỞNG 4.1 ý t u t tập t v tổ ợp ữ l u ều 4.1.1 Cơ sở áp dụng Sự phù hợp để chọn RST làm giải pháp tổng hợp liệu nhiều cảm biến thể hiện quan điểm sau:  Tính chất rời rạc tín hiệu xử lý liên tục nút cảm biến: Giao thức IEEE 802.15.4 áp dụng cho mạng WSN điều khiển việc lấy liệu theo chu kỳ thức-ngủ (active-sleep) nên liệu CH thu từ nút cảm biến rời rạc Khi nút cảm biến trạng thái thức (active), xử lý truyền liệu đến nút cảm biến tuyến liệu liên tục  Hỗ trợ để xử lý mô tả không chắn: Khi sensor cảm nhận đối tượng, tín hiệu bị nhiễu dẫn đến tính chân lý liệu truyền khơng bảo tồn Dựa liệu thuộc tính, CH xác định lại đắn liệu cảm nhận cách loại bỏ thông tin nhiễu, giữ lại thơng tin hữu ích, bị nhiễu phục vụ tổng hợp  Hỗ trợ xử lý vấn đề liệu: Dữ liệu thu thập từ nút cảm biến truyền đến CH khơng đầy đủ, nghĩa CH không nhận đủ liệu từ nhiều nút nhóm để làm kiện cho trình tổng hợp Tình để liệu là: Lúc cần cảm nhận nút cảm biến trạng thái ngủ, lúc truyền liệu đến CH nút cảm biến hết lượng, truyền đến chu kỳ ngủ nút cảm biến…  Hỗ trợ để xử lý vấn đề dư thừa liệu: Đây vấn đề quan trọng toán tổng hợp Khi nút cảm biến cảm nhận đối tượng truyền loại thơng tin trực tiếp đến BS qua nút cảm biến trung gian (là CH mạng có phân cụm) để truyền đến BS việc loại bỏ liệu dư thừa điều cần thiết  RST hỗ trợ tổng hợp liệu xác thơng qua ngữ nghĩa, “tri thức” thông tin không thông qua xử lý trực tiếp toàn liệu “kiến thức” thơng tin Trên thực thế, khó để tổng hợp liệu tuyệt đối (100%) với tình diễn thực địa đặc tính phần cứng sensor khó định lượng xác giá trị đại lượng đặc trưng cho kiện cần giám sát Do đó, đơi phải tính định lượng thơng qua ngữ nghĩa liệu thay định lượng giá trị đo loại tham số cụ thể 4.1.2 Quy trình ứng dụng RST tổng hợp liệu Với WSNs, nhiều lớp toán đặt như: điều khiển chu kỳ cảm nhận liệu, lấy mẫu cảm biến, phân nhóm, chọn nút cụm trưởng, định tuyến, tổng hợp Khơng tính tổng qt giả sử tốn giải Riêng toán tổng hợp liệu, mục tiêu tập trung vào vấn đề (điều khiển) tính tốn nút CH Như -19- vậy, ứng dụng lý thuyết tập thô để tổng hợp liệu nhiều cảm biến thực hiện Lớp (xem Hình 4.1) Quy trình ứng dụng RST để tổng hợp liệu đề xuất sau: Bước 1: Tiền xử lý, tách thuộc tính nút cảm biến (của liệu cảm nhận nút cảm biến), giả sử m thuộc tính; Bước 2: Lập bảng, n nút cảm biến bảng có n hàng, (m + 1) cột; Bước 3: Tìm lớp tương đương theo giá trị thuộc tính định; Bước 4: Tìm tập lớp tương đương tập thuộc tính điều kiện; Bước 5: Tìm tập xấp xỉ trên, xấp xỉ dưới, tập biên, hệ số xấp xỉ; Bước 6: Tìm tập tập thuộc tính rút gọn; Bước 7: Tìm tập thuộc tính lõi; Bước 8: Xác định luật định, độ chắn luật để làm sở tri thức; Bước 9: Quyết định Đề xuất mơ hình xử lý liệu CH sau (xem Hình 4.2): Quyết định Tổng hợp liệu ớp Tách thuộc tính Cơng đoạn ứng dụng RST để tổng hợp liệu nhiều cảm biến nút CH Tiền xử lý CH S0 ớp S5 S2 S1 Multi - Sensor S6 S3 S4 S7 ớp Target (mục tiêu) Hình 4.1 Mơ tả tốn DF có sử dụng RST Dữ liệu Sensor gửi nút CH Tiếp nhận tất liệu cảm biến Tách thuộc tính sensor Tìm tập xấp xỉ dưới, tập xấp xỉ trên, tập biên Ghi liệu thuộc tính vào bảng Tìm tập thuộc tính rút gọn Tìm lớp tương đương Tìm tập thuộc tính lõi Nút CH Tìm tập lớp tương đương tập thuộc tính điều kiện Xác định luật định Độ chắn luật định Hình 4.2 Mơ hình xử lý, tổng hợp liệu nút CH -20- Cơ sở tri thức Quyết định Việc tìm tập thuộc tính rút gọn có ý nghĩa định vấn đề ứng dụng RST để tổng hợp Tối ưu cột bảng thơng tin tốn khó, có độ phức tạp hàm mũ thuộc tính điều kiện Xác định tập thuộc tính lõi, luật định độ chắn luật định sở để lọc “kiến thức” thành “tri thức”, hỗ trợ CH định 4.2 T ề xử lý ữ l u đầu v o 4.2.1 Quy trình x lý liệu Sau CH đóng gói liệu cảm biến theo khung tin theo chu kỳ, CH sử dụng kiện làm đầu vào để áp dụng giải pháp tiền xử lý Tương tự kỹ thuật tiền xử lý khai phá liệu (data mining) giai đoạn tiền xử lý nút CH gồm công đoạn thứ tự xử lý Hình 4.3: S1 S2 Sn Theo Tiếp khung nhận Theo chu liệu kỳ Đóng gói liệu cảm biến Xây dựng thuộc tính, hệ thống hóa liệu Xử lý liệu bị thiếu, yếu (nhiễu) Xử lý liệu dư thừa Entropy (xác suất) Lý thuyết tập thô Dữ liệu chuẩn hóa Hình 4.3 Q trình tiền xử lý liệu cảm biến nút CH DP-DF - Xây dựng thuộc tính (attribute/feature construction): Là thuộc tính ngữ nghĩa nút cảm biến ngữ nghĩa liệu cảm nhận Thuộc tính cột bảng liệu cảm biến - Hệ thống hóa liệu: trình nhận diện đặc điểm chung liệu cảm biến hiện diện liệu nhiễu, liệu thiếu phần tử kì dị (outliers) nút cảm biến đo lường; định lượng hóa thành giá trị để đưa vào bảng liệu gồm n hàng, m cột tương ứng với n nút cảm biến mạng m thuộc tính nút cảm biến - Xử lý liệu bị thiếu (missing data): Khi CH không nhận đủ liệu từ nhiều nút nhóm để làm kiện cho trình tổng hợp liệu Dữ liệu bị thiếu liệu đo tất tham số đo mục tiêu vài tham số đo thành phần mục tiêu Do đó, xử lý liệu bị thiếu bước quan trọng giai đoạn tiền xử lý Luận án áp dụng xác suất để xử lý liệu bị thiếu - Xử lý liệu bị nhiễu (noisy data): Khi nút cảm biến cảm nhận mục tiêu, tín hiệu bị nhiễu dẫn đến tính chân lý liệu truyền khơng bảo tồn Tiền xử lý CH xác định lại đắn liệu cảm nhận cách loại bỏ thông tin nhiễu thay giá trị nhiễu theo xác suất, giữ lại thơng tin hữu ích, bị nhiễu - Xử lý liệu dư thừa (redundancy): Đây vấn đề quan trọng toán tổng hợp liệu Khi nút cảm biến cảm nhận đối tượng truyền -21- loại thơng tin trực tiếp đến BS qua nút cảm biến trung gian (là CH mạng có phân cụm) để truyền đến BS việc loại bỏ liệu dư thừa điều cần thiết 4.2.2 Ví dụ minh họa Giả sử mạng cảm biến có nút cảm biến S1 S5 với thuộc tính A1 A4 với kết đo Bảng 4.1 Sau tiền xử lý kết Bảng 4.2 Bảng 4.1 Dữ liệu đo mạng cảm biến Nút cảm bi n S1 S2 S3 S4 S5 Thuộc tính A2 A3 ~2  3  ~2 A1  3  A4 4 4  Bảng 4.2 Các phương án kiện rút gọn để tổng hợp liệu (a) Dữ liệu RG1 (b) Dữ liệu RG2 (c) Dữ liệu RG3 Nút A1 A2 Nút A1 A3 Nút A1 A3 A4 S1 S2 S3 S4 S5 3 4 S1 S2 S3 S4 S5 3 4 S1 S2 S3 S4 S5 3 4 4 4 K t luậ ả p áp F-DP Tiền xử lý liệu nhằm hướng đến liệu đầu vào tốt để CH tổng hợp toán mơ hình tổng hơp liệu Ví dụ, Bảng 4.2 gồm 03 phương án liệu đầu vào CH, vừa đảm bảo vấn đề tối giản xử lý lý liệu, vừa tạo liệu gồm nhiều lựa chọn cho CH Một liệu đầu vào CH chất lượng, bảo toàn liệu điều kiện cần để việc tổng hợp liệu CH có hiệu Tùy thuộc vào mục đích thuật giải cụ thể để CH lựa chọn liệu đầu vào đảm bảo cân tính tốn bảo toàn liệu cảm nhận nút cảm biến cụm Đối với giải pháp tiền xử lý liệu nhiều cảm biến mạng cảm biến không dây lý thuyết tập thơ nói chung phương pháp khác sử dụng bảng liệu nói riêng việc tìm bảng rút gọn (bằng cách tìm thuộc tính rút gọn, thuộc tính lõi) bước thực hiện quan trọng làm sở để giảm không gian tính tốn liệu 4.3 Tổ ợp ữ l u tạ út H Giải pháp tổng hợp liệu kết hợp cực đại, trung bình, trung vị đặt tên DFAMS (Data Fusion – Average Median Sampling) gồm 02 cơng đoạn chính: lấy mẫu nút cảm biến (trong cụm) thơng qua thuộc tính nút cảm biến; CH tổng hợp liệu nhiều tham số nút lựa chọn phương pháp trung vị (median) cực đại (max) độ đo nút -22- Mơ hình xử lý li u Thuật tốn gồm pha xử lý Hình 4.4: Pha 1, sau cụm thiết lập, dựa vào lượng nút để CH chọn nút có lượng lớn (lấy mốc mức trung bình trung vị) đưa vào tập SDFI, nút chọn tiếp tục gửi liệu cảm nhận đến CH Pha 2, trước thời điểm kết thúc vòng, CH lựa chọn kết đo Ml q nút, theo chiều tăng giá trị đo lường chọn Median Ml tương ứng Lựa chọn nút theo giá trị đo Median Ml đưa vào tập SDFII (có µ nút) CH tổng hợp giá trị theo trung bình Max theo tham số đo Ml gửi kết đến BS Phase Sensor node CH CH xếp theo NL n nút Ml Median Ml … M2 Median M2 SDFI (q nút) M1 Median M1 … EAvg / EMed SDFII M1 M2 … Ml (µ) … AVG MAX M1sent Phase MAX … AVG M2sent … AVG MAX Ml sent BS Hình 4.4 Mơ hình xử lý liệu DF-AMS Giải pháp DF- MS có giá trị tổng hợp tiệm cận giá trị lớn có xu hướng đảm bảo tính đắn kết đo lường; CH lọc liệu thô loại bỏ giá trị đo yếu (chứa thông tin) gửi kết đến BS mang lại hiệu lớn tiết kiệm lượng nút cảm biến cụm vòng Do DF- MS phù hợp với mạng cảm biến có nhiều nút, lượng nút không đồng đều, cảm biến đo nhiều tham số mục tiêu giá trị đo có khác biệt cao -23- K T UẬN Luận án đề xuất mơ hình tổng hợp liệu nhiều nút cảm biến mạng cảm biến khơng dây gồm 02 nhóm toán với số đề xuất, cải tiến cụ thể: 11 N ó tố t eo õ ục t u v lựa c ọ ữ l u 1.1.1 Đề xuất giải pháp theo dõi để lấy liệu thích nghi với biến động mục tiêu Nút đo lường biến động mục tiêu có xu hướng vượt ngưỡng Thuật toán đề xuất việc chuyển trạng thái đo lường giá trị đo mục tiêu vượt ngưỡng nút từ idle (hoặc sleep) sang active vào thời điểm nút đo lường trạng thái bình thường để đạt trạng thái này, sensor phải khoảng thời gian định để khởi động 1.1.2 Đề xuất giải pháp theo dõi mục tiêu ưu tiên tổng hợp liệu từ nút nằm đường ngắn mục tiêu theo dõi CH Đề xuất hạn chế đáng kể sensor xa mục tiêu xa CH tham gia trình theo dõi, truyền liệu đến CH 1.1.3 Đề xuất giải pháp lựa chọn số nút cụm chế cửa sổ trượt Xuất phát từ ý tưởng sử dụng cửa sổ trượt để truyền liệu giao thức TCP IP, giải pháp DF-SWin sử dụng cửa sổ trượt chiều theo số lượng nút cụm Tại thời điểm sử dụng, kích thước cửa sổ thay đổi tùy thuộc số lượng nút cụm, lượng nút, khoảng cách từ nút cụm đến CH, số gói tin nút cần phải truyền đến CH 1.2 Nhóm toá t ề xử lý ữ l u v tổ ợp ữ l u tạ út H 1.2.1 Đề xuất tiếp cận phương pháp tổng hợp liệu nhiều cảm biến mạng cảm biến không dây lý thuyết tập thô Đề tài chứng minh phù hợp để chọn lý thuyết tập thô - RST (Rough Set Theory) làm giải pháp tổng hợp liệu nhiều cảm biến 1.2.2 Đề xuất giải pháp tiền xử lý liệu nút CH, xử lý liệu bị (giá trị null), liệu giá trị (ít chứa tri thức) liệu dư thừa (là giá trị giống đo tham số mục tiêu) Kết đầu sau tiền xử lý bảng liệu đầy đủ (không chứa giá trị null), rút gọn (cả hàng cột) làm liệu đầu vào CH phục vụ tổng hợp 1.2.3 Đề xuất việc kết hợp giải pháp lựa chọn nút tính tốn liệu nút CH Việc lựa chọn nút thơng qua ngữ nghĩa đặc tính vật lý nút cảm biến (như lượng lại, khoảng cách đến CH, khoảng cách so với láng giềng, số khe truyền tin TDMA CH cấp ) đặc tính liệu cảm nhận (như số gói tin cần truyền để hồn tất thơng tin cảm nhận, cường độ tín hiệu, nhiễu ) để CH loại bỏ nút cảm biến cụm, lấy liệu số nút để tổng hợp việc sử dụng hợp lý kết hợp tính tốn đơn giản Min, Max, Average, Median tùy thuộc vào giá trị lượng nút mạng Trong chu kỳ, sau tổng hợp liệu tham số đo tất nút cụm tổng hợp thành kết tương ứng, kết gửi đến BS Như vậy, chu kỳ đo, cụm có N nút, nút đo lường M tham số mục tiêu sau tổng hợp, CH gửi M kết đến BS -24- ANH Ụ NG TRÌNH ỦA T GIẢ Nguyen Duy Tan, Ho Duc Ai, Duong Viet Huy, Nguyen Dinh Viet, “An Improved LEACH Routing Protocol for Energy-Efficency of Wireless Sensor networks”, Proceedings of the 6th National Conference on Fundamental and Applied IT Research (FAIR’6, 2013), pp 33-39 ươ V t Hu , Nguyễn Duy Tân, Hồ Đức Ái, Nguyễn Đình Việt, “Tiếp cận phương pháp tổng hợp liệu nhiều cảm biến mạng cảm biến không dây lý thuyết tập thô”, Kỷ yếu Hội nghị quốc gia lần thứ VII Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR 2014), 19-20 June 2014, Thái Nguyên, Việt Nam ISBN: 978604-913-300-8, DOI 10.15625/FAIR VII.2014-0397, pp 668-677 Dương Vi t Huy, Nguyễn Đình Việt, "Đề xuất giải pháp tổng hợp liệu nhiều cảm biến mạng cảm biến không dây", Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia - @ XVII (2014) chủ đề Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông, trang 50-55 Duong Viet Huy, Nguyen Dinh Viet, “DF-AMS: Proposed solutions for multisensor data fusion in wireless sensor networks”, 2015 Seventh International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE 2015), ISBN 978-1-4673-8013-3/15, DOI 10.1109/KSE.2015.28, pp 1-6 (Scopus, IEEE Xplore) ươ V t Hu , Nguyễn Đình Việt, "Đề xuất giải pháp tiền xử lý để tổng hợp liệu nhiều cảm biến mạng cảm biến không dây", Procceding: the 8th National Conference on Fundamental and Applied IT Research, 2015 ISBN: 978-604-913-397-8, DOI: 10.15626/vap.2015.000149, pp 165-170 Duong Viet Huy, Nguyen Dinh Viet, “Target tracking solution for multi-sensor data fusion in wireless sensor networks”, VNU Journal of Science: Comp Science & Com Eng., Vol 32, No (2016) 63-71 Duong Viet Huy, Nguyen Dinh Viet, “ATTS-DF: Adaptive tracking solution to the target for data fusion in wireless sensor networks”, International Conference on Systems Science and Engineering 2017 (ICSSE 2017), Ho Chi Minh city, Vietnam, July 21-23, 2017 ISBN: 978-1-5386-3421-9 DOI: 10.1109/ICSSE.2017.8030925, pp 526-531 (Scopus, IEEE Xplore) Huy Duong-Viet, Viet Nguyen-Dinh, “DF-SWin: Sliding Windows for MultiSensor Data Fusion in Wireless Sensor Networks”, The 9th International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE 2017), Hue, Vietnam October 19-21, 2017 DOI: 10.1109/KSE.2017.8119434 Pp 62-67 (IEEE Xplore) -25- ... pháp tổng hợp liệu nhiều cảm biến mạng cảm biến không dây lý thuyết tập thô Đề tài chứng minh phù hợp để chọn lý thuyết tập thô - RST (Rough Set Theory) làm giải pháp tổng hợp liệu nhiều cảm biến. .. thông tin (information entropy) (a) Tổng hợp cấp (b) Tổng hợp đa cấp Hình 1.8 Tổng hợp liệu nhiều cảm biến không dây 1.2.6 X l vấn ề liệu dư th Trong trình cảm nhận, truyền xử lý thông tin từ... S2 Nút cảm biến Sn l Dữ liệu cảm nhận Mục tiêu cần giám sát Hình 2.1 Mơ hình tổng hợp liệu toán thành phần Kết tổng hợp liệu tổ hợp nhiều công đoạn thành phần Bắt đầu từ việc nút cảm biến theo