Một nghiên cứu về chất lượng liên kết của cặp node chuyển động ngẫu nhiên trong mạng cảm biến không dây

Bài viết này đề xuất một mô hình giải tích để tính toán chất lượng liên kết không dây của một cặp node chuyển động Brown và kiểm chứng bởi mô phỏng số. Hơn nữa, mối quan hệ của thông lượng liên kết trong đặc trưng chuyển động và kích thước gói tin tối ưu sẽ được chỉ ra cùng với sự đối sánh với các mô hình khác.

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử MỘT NGHIÊN CỨU VỀ CHẤT LƯỢNG LIÊN KẾT CỦA CẶP NODE CHUYỂN ĐỘNG NGẪU NHIÊN TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY Nguyễn Thi1, Hồng Trọng Minh2*, Nguyễn Thanh Trà2 Tóm tắt: Mạng cảm biến khơng dây (Wireless Senssor Network: WSN) đóng vai trò quan trọng thời đại Internet vạn vật cung cấp hàng loạt ứng dụng hữu ích mơi trường mạng khác Trong mơi trường có độ động cao chất lỏng mạng cảm biến phân tử, đặc trưng di động node mạng yếu tố ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng liên kết hay hiệu mạng Trong nghiên cứu trước, số phương pháp xấp xỉ chuyển động đề xuất nhằm đánh giá ảnh hưởng chuyển động node hiệu mạng cảm biến không dây Tuy nhiên, phương pháp xấp xỉ thường bị trả giá sai số tiếp cận tính tốn đầy đủ ảnh hưởng chuyển động hoàn toàn ngẫu nhiên chưa đề cập cách mức Vì vậy, báo đề xuất mơ hình giải tích để tính tốn chất lượng liên kết không dây cặp node chuyển động Brown kiểm chứng mô số Hơn nữa, mối quan hệ thông lượng liên kết đặc trưng chuyển động kích thước gói tin tối ưu với đối sánh với mơ hình khác Từ khóa: Mạng cảm biến khơng dây WSN; Mơ hình chuyển động; Chuyển động Brown; Chất lượng liên kết; Tối ưu hóa ĐẶT VẤN ĐỀ Trong năm gần đây, mạng cảm biến không dây WSN (Wireless Sensor Network) sử dụng rộng rãi hạ tầng then chốt Internet vạn vật Mạng cảm biến không dây sử dụng đa dạng nhiều lĩnh vực để giám sát, điều khiển thu thập thông tin môi trường vi mô vĩ mô Trong đó, loạt ứng dụng mạng cảm biến môi trường chất lỏng, người dùng đám đông hay cảm biến phân tử cho thấy node cảm biến có chuyển động hồn tồn ngẫu nhiên [1] [2] [3] [4] Hành vi chuyển động node yếu tố ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng liên kết xa hiệu mạng Để phân tích hiệu hoạt động mạng cảm biến khơng dây, số mơ hình di động bước ngẫu nhiên, điểm ngẫu nhiên mơ hình di chuyển hướng ngẫu nhiên thường sử dụng để mô tả hành vi chuyển động nút [5] Trong đó, mơ hình bước ngẫu nhiên coi gần với hành vi nút chuyển động tự nhiên phản ánh đặc trưng biến rời rạc Khi biểu diễn tốn học, mơ hình bước ngẫu nhiên coi phiên rời rạc chuyển động Brown, xác định biến ngẫu nhiên liên tục theo bước ngẫu nhiên với gia số phân bổ độc lập Tuy nhiên, việc sử dụng phương pháp xấp xỉ làm giảm thiểu tính phức tạp tính tốn tăng độ sai lệch thông số đánh giá tham số động đóng vai trò chủ đạo truyền thơng Vì vậy, hướng nghiên cứu chuyển động Brown thu hút nhiều nhà nghiên cứu theo nhiều mục tiêu khác Nhằm tính tốn cân tham số trễ dung lượng khả dụng mạng tùy biến không dây, tác giả [6] đề xuất mơ hình tính tốn biểu diễn mối quan hệ mơi trường mạng có node chuyển động ngẫu nhiên Sử dụng mơ hình chuyển động Brown thời gian rời rạc, tác giả [7] đề xuất tính tốn độ trễ q trình phân phối thông tin mạng tùy biến không dây Mơ hình chuyển động Brown chiều tác giả [8] sử dụng để tính tốn thời gian dự kiến chuyển tiếp tin hàm mật độ xác suất vị trí chuyển tiếp cho node mạng tùy biến di động 70 N Thi, H T Minh, N T Trà, “Một nghiên cứu chất lượng … cảm biến không dây.” Nghiên cứu khoa học cơng nghệ Tốc độ đường lên trung bình tỷ lệ lỗi bit truyền thông mạng phân tử [3] tính tốn lý thuyết dựa tốc độ khuếch tán node mạng chuyển động ngẫu nhiên Trong [4], tác giả sử dụng mơ hình Brown để xây dựng khung làm việc cho phép phát kiện dị thường mạng truyền thông phân tử Chất lượng liên kết biểu diễn thông qua tham số thời gian sống liên kết nghiên cứu [9], ma trận xác suất chuyển tiếp xây dựng nhằm mơ hình hóa khoảng cách cặp node chuyển động Brown Đề xuất cho phép ước lượng thời gian sống liên kết theo tốc độ trung bình chuyển động liên tục trơn Trong [10], tác giả dựa vào thời gian sống liên kết hai node chuyển động Brown để xác định thông lượng tối đa liên kết không dây Tuy nhiên, đề xuất xây dựng mô hình chuyển động hướng ngẫu nhiên nên chưa thực phản ánh điều kiện động môi trường thực Qua khảo sát đây, phân tích chi tiết chất lượng liên kết cặp node chuyển động Brown chưa đề cập tới Vì vậy, báo đề xuất mơ hình giải tích để mơ hình hóa thơng lượng liên kết cặp node chuyển động Brown với chuẩn truyền dẫn phổ biến mạng cảm biến không dây Các kết minh chứng biểu diễn thông qua mô số, điều kiện tới hạn thông lượng liên kết mối quan hệ với kích thước gói tin Các đánh giá góp phần nâng cao chất lượng truyền dẫn hiệu mạng cảm biến khơng dây có node chuyển động ngẫu nhiên hồn toàn Nội dung báo bố cục sau Mục trình bày vấn đề lý thuyết liên quan tới đề xuất Mục trình bày kết mơ số với phân tích Kết luận nghiên cứu rút mục thêm vào định hướng nội dung công việc nghiên cứu MƠ HÌNH GIẢI TÍCH ĐỀ XUẤT 2.1 Giả thiết sở Ta xem xét mạng cảm biến không dây WSN phẳng gồm N node cảm biến chuyển động Brown Tọa độ node i xác định qua biểu diễn chuyển động Brown thời điểm t với phương trình dxi (t )   i dw i (t ) , dyi (t )   i dui (t ) i  1, 2, , N  Trong đó, w i (t ) , u i (t ) trình Wiener độc lập  i hệ số khuếch tán tương ứng Đặt t0 thời gian phần truyền dẫn nút i nút j Vị trí ban đầu nút i nút j ( xi (t0 ), yi (t0 )) ( x j (t0 ), y j (t0 )) Ta có xi (t )  xi (t0 )   i wi (t ), yi (t )  yi (t0 )   iui (t ) x j (t )  x j (t0 )   j w j (t ), y j (t )  y j (t0 )   j u j (t ) (1) Khoảng cách Euclid nút i nút j xác định công thức dij (t )  xij2 (t )  yij2 (t ) (2) Trong đó, xij (t ) yij (t ) có q trình phân bố ngẫu nhiên Gauss độc lập Liên kết hai node bị phá vỡ khoảng cách dij (t ) vượt bán kính phạm vi truyền Rt Để đơn giản, ta biểu diễn d ij (t )  dt khoảng cách cặp node chuyển động Brown xem xét thời điểm t 2.2 Thời gian sống liên kết Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 59, 02 - 2019 71 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Thời gian sống liên kết định nghĩa tương tự [10] [11], khoảng thời gian cặp node thời điểm có khoảng cách khởi tạo ban đầu thời điểm t0 d chuyển động tới khoảng cách vượt bán kính truyền gây gián đoạn kết nối Như vậy, thời gian sống trung bình liên kết hai chuyển động Brown xác định theo công thức sau: tTL  Rt2  d 02 2 (3) Thời gian sống liên kết yếu tố quan trọng phản ánh hiệu mạng phản ánh trực tiếp khả truyền dẫn thành công Thời gian sống liên kết phụ thuộc vào yếu tố thời điển khoảng cách ban đầu mức độ di chuyển cặp node Một truyền dẫn thực thành công cặp node nằm vùng truyền dẫn Định nghĩa tốc độ truyền hai node Br , độ dài gói tin L p , ta có thời gian truyền gói tin Đặt thời điểm xảy kiện node i node j di chuyển khỏi vùng truyền dẫn ti t j Ta có, Lp Br  t p  tTL ; tTL  min{ti , t j } (4) Mặt khác, thời gian truyền dẫn trung bình hai chuyển động Brown giới hạn theo công thức E[tTL (i, j )]  ; t LT (i, j )  inf{t  : dt (i, j )  Rt } (5) Trong đó, khoảng cách cặp node xác định hàm phân bố Vị trí node khoảng thời gian t cặp biến thể ngẫu nhiên độc lập theo phân bố Gauss Như vậy, hàm khoảng cách biểu diễn dạng chuỗi ngẫu nhiên với phân phối Rayleigh Mặt khác, chuyển động Brown rời rạc coi trình Markov (xác suất chuyển trạng thái phụ thuộc vào trạng thái phía trước) Do đó, hàm mật độ xác suất sử dụng để đo phân bố khoảng cách di chuyển ban đầu Xác suất phân phối biến thể khoảng cách là: a P(dt  a)  a2  x2 f ( x, y )dxdy   (6)  a  a2  x2 x2  y2 Trong đó, f ( x, y )  exp( ) hàm biểu diễn khoảng cách phụ thuộc tốc 2 2 độ khuếch tán Cơng thức (6) biểu diễn thông qua tọa độ cực với, x  r cos  , y  r sin  đây: 2 a P(dt  a)   0 a2 f (r , )  rdrd   exp(( )) 2 (7) Từ công thức (7) đây, ta xác định hàm mật độ xác suất khoảng cách theo thời gian d t như: f dt (t )  72 t 2 e ( t2 ) 2 (8) N Thi, H T Minh, N T Trà, “Một nghiên cứu chất lượng … cảm biến không dây.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Và ta có khoảng cách ban đầu d biến ngẫu nhiên phân phối Rayleigh Từ đó, hàm mật độ xác suất sử dụng để tính phân bố khoảng cách di chuyển f d0 ( x )  x e 2  x2 2 (9) Khoảng cách trung bình ban đầu thời điểm t0 Rt d   x  fd ( x)d ( x) (10) 2.3 Tính tốn tối ưu độ dài gói tin Đặc trưng truyền dẫn mạng cảm biến phân tích nhằm đảm bảo khơng có gián đoạn khoảng thời gian truyền tin Thông thường, thông tin thu thập phân đoạn thành gói tin phù hợp với đặc trưng mạng nhằm tăng thơng lượng mạng Các gói tin dài ngắn so với thực trạng mạng gây tắc nghẽn suy giảm hiệu truyền dẫn tiêu đề gói tin thường cố định đặc thù kết nối mạng Do đó, ta cần tính tốn tối ưu độ dài gói tin để nhận thông lượng tối đa thông qua chất lượng liên kết Ta định nghĩa hàm chi phí để đánh giá thông lượng liên kết theo tham số độ dài gói tin xác suất node khỏi vùng truyền dẫn cặp node, C ( L p , Pout ) Thông lượng liên kết biểu diễn qua công thức sau: Th( L p )  (1  Pout )  Lp  C  Pout  Lp (11) Ta lựa chọn giá trị hàm chi phí giá trị hàm phạt, xác suất node khỏi vùng truyền dẫn gây ngắt liên kết là: Pout  P  t LT  tb  (12) Từ cơng thức (4) ta có mối quan hệ tốc độ bit truyền dẫn, ta có 2 R2  d 2 t p  t  d  Rt2  2 Br (13) Theo công thức đây, tốc độ khuếch tán đóng vai trò quan trọng với khoảng cách cặp node chuyển động Brown Theo nguyên tắc, ta xác định tốc độ khuếch tán vận tốc trung bình ( v ) theo mơ hình bước ngẫu nhiên khoảng thời gian (t) xt  xt 1  v  cos  t yt  yt 1  v  sin  t Hoặc: (14) t xt  x0  v   cos t k 1 n (15) yt  y0  v   sin  t k 1 Theo đó, chuyển động nút có hai biến thể (a) bước ngẫu nhiên kiểu (Random Walk Model 1: RWM1) (b) bước ngẫu nhiên kiểu (Random Walk Model 2: RWM2) Trong (a), biến  t ngẫu nhiên có phân bố Trong (b),  t   t 1  randn(t ) Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 59, 02 - 2019 73 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử biến ngẫu nhiên độc lập với phân bố Gauss,  t   0;2  , randn hàm ngẫu nhiên số ngẫu nhiên có phân bố chuẩn tắc Để tính tốn mức độ khuếch tán, ta đánh giá thay đổi khoảng cách trung bình bình phương Da cặp node tính sau khoảng thời gian sau: Da  lim E ( xt  x0 )  ( yt  y0 )  t t  Mặt khác, ta có dt (16)  ( xt  x0 )  ( yt  y0 ) Từ phương trình (15) ta có: 2  t   t   dt  v   cos  t     sin  t     k 1    k 1 t 1 t   dt  v  t  2  cos( k   l )  k 1 l  k 1   (17) Như vậy, trường hợp (a), hướng chuyển động ngẫu nhiên khác biệt chúng ngẫu nhiên hoàn toàn Giá trị kỳ vọng phân bố khoảng cách zero, nên suy E  dt   t.v , coi bước chuyển thời gian đơn vị ta có:   Da  v (18) Đối với trường hợp (b), từ công thức (17) ta viết lại sau: t 1 t l   dt  v  t  2  cos  randn(m)  ; k 1 l  k 1 m  k 1   t 1 t l    E  dt   v t  2  E  cos  rand (m)     k 1 l  k 1  m  k 1   (19) (20) Từ khoảng cách trung bình bình phương Db theo giá trị kỳ vọng phân bố khoảng cách (20) xác định sau:     Db  v 1     exp( )    (21) Với điều kiện từ công thức (13) ta xác định khoảng cách ban đầu cặp node chuyển động Brown là: d  Rt2  2 Br (22) Từ tính tốn xác suất gián đoạn liên kết cặp node theo phương trình đây: Poutage  P  t LT  t p    Rt Rt2  74 x.e x  2 Br 2 /2 dx (23) N Thi, H T Minh, N T Trà, “Một nghiên cứu chất lượng … cảm biến không dây.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Poutage  e  Rt2 2 e  Rt2 2  t p  ln( Pout e Rt2 2  1) (24) Để tối ưu hóa thơng lượng liên kết, ta ước tính độ dài gói tin tối đa thơng qua xác suất outage liên kết dạng: Lmax  max L p Pout   (25) Trong đó,  số để xác định yêu cầu xác suất liên kết bị gián đoạn Xem xét cấu hình mạng cảm biến khơng dây dạng phẳng Trong đó, node thu thập liệu (sink) cố định N nodes cảm biến chuyển động Brown xung quanh Xác suất node di chuyển lần vùng truyền dẫn Rt node thu thập liệu biểu diễn Pout : poutage ( x0 , Rt , t ) , với x0 khoảng cách khởi tạo từ node cảm biến tới sink Sử dụng phương trình nhiệt [12], ta biểu diễn xác suất sau: poutage ( x0 , Rt , t ) t Trong đó,   2   x0 x0 x0 cần số điều kiện biên gồm: -    poutage ( x0 , Rt , t )  (26) toán tử Laplace Để giải phương trình vi phân (26) ta poutage ( x0 , Rt , t ) hàm liên tục  poutage ( x0 , Rt , t )  , x0 , Rt ; lim pr ( x0 , Rt , t )  lim pr ( x0 , Rt , 0)  Rt  x0  Rt Từ đó, sử dụng kết phương trình mơ tả chuyển động nhiệt [14] ta có: poutage ( x0 , Rt , t )   Rt   ( as ) t J (as x0 )  e    as J '(as Rt )  s 1   (27) Với, J (.) hàm Bessel tập as dương hàm J (aRt )  MƠ PHỎNG KIỂM CHỨNG Hình Xác suất gián đoạn theo độ dài gói tin tốc độ khuếch tán Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 59, 02 - 2019 75 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Bài báo sử dụng phương pháp mô số công cụ Matlab để kiểm chứng mơ hình giải tích đề xuất Các giải thiết đầu vào xác lập sau: giả thiết mạng cảm biến không dây phẳng với tiêu chuẩn truyền dẫn IEEE 802.15.4 Tốc độ truyền dẫn theo tiêu chuẩn 250 kb/s với vùng phủ truyền dẫn thay đổi Cặp node chuyển động ngẫu nhiên hoàn toàn với tham số vị trí ban đầu ngẫu nhiên Các ngưỡng yêu cầu xác suất gián đoạn thiết lập phù hợp với tính chất truyền dẫn Hình Xác suất gián đoạn thời gian khoảng cách ban đầu Trước hết ta kiểm chứng qua mô số để xác minh vùng giá trị xác suất gây gián đoạn liên kết mối quan hệ với độ dài gói/tốc độ bít với miền truyền dẫn tốc độ khuếch tán Trên hình biểu diễn mối quan hệ cặp node chuyển động Brown cho thấy, gói tin u cầu truyền dẫn tăng kích thước xác suất gián đoạn liên kết tăng lên Đặc biệt, thay đổi hướng liên tục tốc độ khuếch tán cao dễ dàng gây gián đoạn liên kết Vùng giá trị hợp lý tham số xác suất gián đoạn bị tác động chủ yếu bán kính miền truyền dẫn tốc độ khuếch tán cặp node chuyển động Hình biểu diễn xác suất gây gián đoạn liên kết node di chuyển khỏi vùng truyền dẫn node cố định Xác suất gây ngắt liên kết phụ thuộc chủ yếu vào giá trị khoảng cách ban đầu tăng lên với thời gian di chuyển Hình Thơng lượng hiệu dụng với độ dài gói tin thay đổi 76 N Thi, H T Minh, N T Trà, “Một nghiên cứu chất lượng … cảm biến không dây.” Nghiên cứu khoa học công nghệ Để so sánh giá trị hiệu chất lượng liên kết với mơ hình chuyển động ngẫu nhiên (RWM1) chuyển động ngẫu nhiên (RWM2), thông lượng tối đa liên kết khảo sát với thay đổi độ dài gói tin tương ứng với bán kính truyền dẫn khác Trên Hình cho thấy, thơng lượng hiệu dụng tối đa đạt có tham số độ dài gói tin tối ưu Mặt khác, bán kính truyền dẫn tăng làm tăng thơng lượng tối đa liên kết Điều lý giải tác động tăng lên thời gian sống liên kết Thêm vào đó, với kích thước gói tin tối ưu, thơng lượng tối đa liên kết đạt xấp xỉ nửa tốc độ danh định liên kết khơng dây Trên hình vẽ thơng lượng tối đa hai mơ hình chuyển động RW1 RW2 với mục đích so sánh Tốc độ khuếch tán ảnh hưởng tới thông lượng liên kết tính tốn qua khoảng cách trung bình bình phương cơng thức (18) (21) Các mơ hình chuyển động bước ngẫu nhiên RWM1 RWM2 cho giá trị D khác Hình hình biểu diễn phụ thuộc thông lượng liên kết với tốc với độ dài gói tin khác tốc dộ khuếch tán khác Hình Thơng lượng liên kết mơ hình ngẫu nhiên mơ hình RWM1 Hình Thơng lượng liên kết mơ hình ngẫu nhiên mơ hình RWM2 Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 59, 02 - 2019 77 Kỹ thuật điều khiển & Điện tử Kết mơ số hình hình cho thấy, đường cong thơng lượng liên kết có hình dạng xu hướng biến đổi theo độ dài gói tin tương tự Tuy nhiên, đặc trưng ngẫu nhiên mơ hình chuyển động bước ngẫu nhiên (RW2) cho kết xấp xỉ với mơ hình chuyển động ngẫu nhiên hồn tồn Vì vậy, mơ hình chuyển động bước ngẫu nhiên sử dụng để tính tốn cho mơ hình chuyển động ngẫu nhiên tốc độ khuếch tán nhỏ nhằm giảm bớt độ phức tạp tính tốn mà trì mức tin cậy hợp lý Do độ khuếch tán nhỏ làm thu hẹp phương sai hàm vận tốc không tạo thay đổi đáng kể giá trị kỳ vọng vận tốc di chuyển Vì thế, trường hợp này, ta sử dụng khoảng cách trung bình bình phương phụ thuộc chủ yếu vào vận tốc di chuyển KẾT LUẬN Trong môi trường chất lỏng hay mạng cảm biến phân tử, node cảm biến di chuyển hồn tồn ngẫu nhiên theo tính chất mơi trường ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng kết nối Trong báo này, đề xuất tiếp cận tính tốn chất lượng liên kết khơng dây hai chuyển động Brown thơng qua phương pháp giải tích Kết tính tốn lý thuyết mơ cho thấy, tốc độ khuếch tán độ dài gói tin yêu cầu hai tham số then chốt ảnh hưởng tới thông lượng liên kết Với độ biến thiên nhỏ hệ số khuếch tán, mơ hình chuyển động Brown xấp xỉ mơ hình chuyển động ngẫu nhiên theo bước với hệ số hướng góc tùy ý Các kết kiểm chứng phương pháp mơ số Việc kết hợp mơ hình chuyển động với chiến lược định tuyến tiết kiệm lượng hướng nghiên cứu mở nhằm phát triển giải pháp tối ưu hóa mạng TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ali Benzerbadj et all, “Energy Efficient Approach for Surveillance Applications Based on Self Organized Wireless Sensor Networks,” Procedia Computer Science, Vol.63 (2015), pp 165-170 [2] P.S.Tissera, S Choe, "Brownian-motion-based molecular communication network using quorum sensing mechanism," International Conference on Information and Communication Technology Convergence (ICTC), Jeju (2017) pp 38-42 [3] Rodolfo W L Coutinho et al, “Underwater Wireless Sensor Networks: A New Challenge for Topology Control–Based Systems,” ACM Comput Surv Vol.1, No51, Article 19 (2018), pp 1-36 [4] T Mai, M Egan, T Duong, M D Renzo, “Event Detection in Molecular Communication Networks with Anomalous Diffusion,”IEEE Communications Letters, Institute of Electrical and Electronics Engineers, Vol 21, No.6 (2017), pp 1249 – 1252 [5] V Vasanthi, M Romen Kumar, N Ajith Singh, M Hemalatha, “ A detailed study of mobility models in wireless sensor network,” Journal of Theoretical and Applied Information Technology, Vol 33, No1 (2011), pp 7-14 [6] X Lin et al, “Degenerate delaycapacity tradeoffs in ad-hoc networks with brownian mobility,” IEEE Trans on Information Theory, Vol.52 (2006), pp 2777-2784 [7] Z Kong and E Yeh, “On the latency for information dissemination in Mobile Wireless Networks,” In Proceedings of the 9th ACM international symposium on Mobile ad hoc networking and computing (MobiHoc '08), New York, USA (2008), pp 139-148 [8] R Groenevelt, E Altman, and P Nain, ”Relaying in mobile ad hoc networks: the brownian motion mobility model,” Journal of Wireless Networks, Vol.12, No.5 (2006), pp 561-571 78 N Thi, H T Minh, N T Trà, “Một nghiên cứu chất lượng … cảm biến không dây.” Nghiên cứu khoa học công nghệ [9] M Zhao, Y Li, and W Wang, “Modeling and analytical study of link properties in multihop wireless networks,” IEEE Trans on Communications, Vol 60, No (2012), pp 445-455 [10] X Wu, H.R.Sadjadpour, and J.J.Garcia-Luna-Aceves, “Link lifetime as a function of node mobility in manets with restricted mobility: Modeling and applications,” 2007 5th International Symposium on Modeling and Optimization in Mobile, Ad Hoc and Wireless Networks and Workshops, Limasso, 2007, pp 1-10 [11] T Nguyen, T Hoang and T Lang, "A study on link quality in single hop sensor networks with Brownian motion," 2017 International Conference on Recent Advances in Signal Processing, Telecommunications & Computing (SigTelCom), Da Nang, 2017, pp 235-239 [12] H S Carslaw and J C Jaeger, “Some two-dimensional problems in conduction of heat with circular symmetry,” In Proc London Math Soc., Vol 15, No 23 (1940), pp 361–388 ABSTRACT A STUDY OF THE LINK QUALITY OF A NODE PAIR WITH A COMPLETELY RANDOM MOTION IN WIRELESS SENSOR NETWORKS Wireless Sensor Network (WSN) plays an important role in the Internet of things era when it offers a wide range of interesting applications in different network environments In highly dynamical environments such as liquid environmnent or molecular sensor networks, the mobility characteristics of a node in the network are one of the factors that directly affect the quality of the link or its network performance In previous studies, a number of motion approximation methods have been used to evaluate the effect of node motion on wireless sensor network performance Howerver, These approximation methods are often traded off by deviations and a fully computational approach to the effects of completely random motion has not been adequately addressed Hence, this paper proposes an analytical model to compute the quality of wireless link for a Brown motion node’s pair, and it is verified by numerical simulations Furthermore, the relationship of link throughput in varied motion characteristics and optimal packet size will be studied in comparing with other random walk motion models Keywords: Wireless Sensor Networks; Mobility; Brownian motion; Link connectivity; Optimization Nhận ngày 07 tháng 11 năm 2018 Hoàn thiện ngày 03 tháng 01 năm 2019 Chấp nhận đăng ngày 19 tháng 02 năm 2019 Địa chỉ: Đài tiếng nói Việt Nam, VoV; Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn Thơng * Email: hoangtrongminh@ptit.edu.vn Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 59, 02 - 2019 79 ... chất lượng liên kết cặp node chuyển động Brown chưa đề cập tới Vì vậy, báo đề xuất mơ hình giải tích để mơ hình hóa thông lượng liên kết cặp node chuyển động Brown với chuẩn truyền dẫn phổ biến mạng. .. tương tự Tuy nhiên, đặc trưng ngẫu nhiên mơ hình chuyển động bước ngẫu nhiên (RW2) cho kết xấp xỉ với mơ hình chuyển động ngẫu nhiên hồn tồn Vì vậy, mơ hình chuyển động bước ngẫu nhiên sử dụng... biến di chuyển hồn tồn ngẫu nhiên theo tính chất môi trường ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng kết nối Trong báo này, đề xuất tiếp cận tính tốn chất lượng liên kết không dây hai chuyển động Brown