Một cải tiến phân cụm RFID động nhằm lọc dữ liệu hiệu quả năng lượng

Bài viết này sẽ đề xuất một cải tiến về phân cụm động đối với các đầu đọc RFID trong đó việc phân cụm được thực hiện lại một cách định kỳ và vai trò chủ cụm được thay đổi một cách linh hoạt giữa các nút sao cho năng lượng được tiêu thụ được chia sẻ hợp lý giữa chúng và do đó làm tăng thời gian sống của toàn hệ thống.

MỘT CẢI TIẾN PHÂN CỤM RFID ĐỘNG NHẰM LỌC DỮ LIỆU HIỆU QUẢ NĂNG LƯỢNG Võ Viết Minh Nhật1, Lê Văn Hòa1, Huỳnh Quốc Phương2, Nguyễn Văn Tùng3 Đại học Huế Khoa CNTT, Đại học An Giang Khoa CNTT, Đại học Công nghệ Thực phẩm – TP Hồ Chí Minh Tóm tắt: Lọc liệu mơ hình tích hợp nhận dạng đối tượng sóng vơ tuyến (RFID) với mạng cảm biến (SN) vấn đề thời thu hút nhiều quan tâm nhà nghiên cứu giới Một hướng tiếp cận lọc liệu hiệu lượng dựa phân cụm điểm lọc liệu thực nút chủ cụm Tuy nhiên, đa số đề xuất xem xét mơi trường mà đầu đọc giả sử không di chuyển vai trò chủ cụm cố định nút Điều làm cho chủ cụm tiêu tốn nhiều lượng, mà kết thời gian sống chúng giảm nhanh Bài viết đề xuất cải tiến phân cụm động đầu đọc RFID việc phân cụm thực lại cách định kỳ vai trò chủ cụm thay đổi cách linh hoạt nút cho lượng tiêu thụ chia sẻ hợp lý chúng làm tăng thời gian sống tồn hệ thống Từ khóa: Tích hợp RFID với SN, lọc liệu, hiệu lượng, phân cụm động GIỚI THIỆU Tích hợp cơng nghệ nhận dạng đối tượng theo tần số vô tuyến (Radio Frequency Identification - RFID) [1] với mạng cảm biến (Sensor Networks - SN) [2] xu có phạm vi ứng dụng rộng rãi đa dạng mà ưu điểm hai công nghệ khai thác sử dụng Mơ hình tích hợp tạo sở hạ tầng tuyệt vời để xử lý phân phối liệu môi trường động, phân cấp Tuy nhiên, mơ hình tích hợp đối mặt với nhiều thách thức việc làm giảm liệu dư thừa phức tạp kèm với yếu tố độ trể truyền thơng, lượng tiêu thụ lãng phí loại tài nguyên khác ánh sáng, âm hay rung động … mà phù hợp cho việc thu thập thơng tin [3] Các nút cảm biến có khả tính tốn cho phép xử lý thơng tin thu thập Thơng tin sau chuyển đến trạm sở Mạng cảm biến cung cấp chế giám sát chi phí hiệu cho ứng dụng quan trọng, bao gồm ứng dụng giám sát biên giới, hải đảo, điều khiển hoạt động nhà máy công nghiệp, giám sát môi trường, quân ứng dụng y tế, du lịch Với cơng nghệ RFID, cho phép phát nhận diện đối tượng môi trường Một hệ thống RFID bao gồm thiết bị (reader) đọc liệu từ thẻ (tag) Hình Một thẻ bao gồm chip ăng ten gắn đối tượng mục tiêu cần đọc Thông tin thu thập cách thiết bị đọc quét qua thẻ sau truyền thông tin đọc đến server trạm sở Các ứng dụng RFID phát triển nhiều thời gian gần quản lý chuỗi cung ứng, thu phí đường cao tốc, quản lý giao thông, phát triển nhà thông minh… [4] I Về bản, mạng cảm biến mơ hình mạng gồm nhiều nút sink hay gọi trạm sở (base station) nhiều nút cảm biến có kích thước bé, trọng lượng nhỏ Các nút cảm biến cảm nhận điều kiện mơi trường như: nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, Số 02 & 03 (CS.01) 2017 Hình Mơ hình phủ sóng chồng lấp đầu đọc RFID thẻ Công nghệ RFID chấp nhận nhiều ứng dụng công nghiệp, mạng cảm biến phát thông tin điều kiện môi trường khắc nghiệt Tuy nhiên, có nhiều ứng dụng mà thơng tin thu thập từ môi trường không đủ để xử lý; TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG 17 việc xác định thêm thơng tin vị trí đối tượng cần thiết [3] Việc sử dụng mạng cảm biến cho ứng dụng môi trường, quản lý điểm danh lam thắng cảnh… xu du lịch thơng minh Trong trường hợp mơ hình tích hợp RFID với mạng cảm biến giải pháp tối ưu, chúng vừa bổ sung, hỗ trợ cho [4] Tuy nhiên, mơ hình tích hợp đối mặt với nhiều thách thức khác như: xác định hiệu suất thời gian thực, hiệu lượng, lọc liệu dư thừa, chống va chạm (anti-collision) hiệu xác thực [5] Trong số thách thức vấn đề lọc liệu để vừa làm liệu vừa hiệu lượng vấn đề quan trọng nhằm sử dụng hiệu nguồn tài nguyên mạng, giảm tiêu thụ lượng [5] Trong hệ thống RFID, thiết bị đọc thường xuyên kiểm tra thẻ nhiều lần để tăng tốc độ đọc Điều tạo nhiều đối tượng nhất, mà dẫn đến thừa liệu đầu đọc đọc thẻ Như Hình 1, vấn đề trùng lặp liệu xuất đầu đọc R2, R3 R4 đọc thẻ T3 Thực tế việc dư thừa liệu nguyên nhân chính: (1) thẻ bao phủ nhiều đầu đọc (như thẻ T3) (2) đầu đọc đọc thẻ nhiều lần nên tạo nhiều không cần thiết Việc loại bỏ dư thừa cần thiết khơng đem lại thơng tin hữu ích Việc loại bỏ dư thừa góp phần sử dụng hiệu nguồn tài nguyên Q trình lọc loại bỏ thơng tin dư thừa, gọi là trình làm liệu (data cleaning) Cụ thể, loại bỏ liệu dư thừa trình thay thế, sửa đổi xóa phần khơng liên quan, khơng xác khơng xác phần Hầu hết vấn đề loại bỏ liệu dư thừa tập trung vào phương pháp phân cụm Việc phân cụm hạn chế điểm lọc, có nút chủ cụm chịu trách nhiệm lọc; tiết kiệm lượng trình lọc Tuy nhiên nút chủ cụm lọc liệu nên phải tiêu tốn lượng lớn hơn; kết có thời gian sống Hơn nữa, việc phân cụm chưa xem xét môi trường mà nút di chuyển tự Bài báo đề xuất giải pháp phân cụm động đầu đọc RFID nhằm nâng cao hiệu lượng việc lọc liệu tăng thời gian sống toàn hệ thống toàn hệ thống Cách tiếp cận thể dạng cấu trúc theo nguyên tắc định tuyến đa chặng (multi-hops), nút cha đóng vai trò nút lọc nút phát trùng lặp liệu Như Hình 2, nút A M đọc liệu vùng chồng lấp “x” sau truyền liệu đến trạm sở qua nhiều chặng Trong [6], việc lọc liệu đề xuất khoảng cách k chặng (trong Hình k = 3) x truyền theo hành trình định tuyến khác để đến nút D Nút D lúc đóng vai trò nút lọc liệu loại bỏ bớt trước chúng gửi đến trạm sở Hình Lọc liệu theo phương pháp INPFM [6] Trong [7], Kim cộng đề xuất phương pháp CLIF (Cluster-based In-network phase Filtering scheme) dựa phân cụm việc lọc liệu xảy nút chủ cụm (Cluster Head) Cụ thể, nút gần gom thành cụm nút chọn để đóng vai trò chủ cụm Nút chủ cụm chịu trách nhiệm lọc liệu cho cụm Như Hình 3, có cụm A B Dữ liệu thuộc cụm A lọc nút chủ cụm A, liệu nằm vùng chồng lấn cụm A B lọc nút chủ cụm trung gian Nút chủ cụm phát trùng lắp liệu (tức nhận từ trở lên) Các phần báo tổ chức sau: Phần tóm lược phân tích cơng trình nghiên cứu liên quan Trên sở đánh giá, Phần trình bày mơ hình lọc liệu hiệu lượng đề xuất Cài đặt mơ phân tích kết mơ tả Phần Cuối kết luận Phần II CÁC ĐỀ XUẤT VỀ LÀM SẠCH DỮ LIỆU Lọc liệu vấn đề quan trọng mạng cảm biến khơng dây tích hợp với RFID Các ứng dụng dựa mơ hình tích hợp thường quan tâm đến liệu nhất, việc trùng lắp liệu đọc tạo nhiều không mong muốn Wonil cộng [6] đề xuất kỹ thuật INPFM (In-Network Phased Filtering Mechanism) liệu lọc nút thứ k họ cho lọc liệu tất nút gây chậm trể Số 02 & 03 (CS.01) 2017 Hình Lọc liệu theo phương pháp CLIF [7] Bashir cộng [8] đề xuất sơ đồ EIFS (Energy efficient In-network RFID data Filtering Scheme), trùng lặp liệu chia TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 18 thành hai loại nội cụm liên cụm Việc lọc hai loại thực tách biệt tương tự CLIF Tuy nhiên, sau nhận liệu, chủ cụm xác định loại trùng lặp dựa giá trị trường f lưu cấu trúc gói liệu Nếu giá trị trường f 1, nút gửi xác định nút nội cụm chủ cụm thực việc lọc liệu Sau việc lọc liệu thực xong, giá trị trường f thiết lập Như vậy, chủ cụm không lọc gói tin có f = làm giảm đáng kể chi phí tính tốn Sau bước lọc liệu nội cụm, chủ cụm gửi liệu chúng phía trạm sở Trong trường hợp lọc liệu liên cụm, EIFS tìm phát liệu trùng lặp liên cụm Nếu có liệu trùng lặp phát hiện, chủ cụm trung gian gửi thông tin phản hồi để thông báo cho chủ cụm nơi sinh gói liệu trùng lặp tránh việc truyền gói khơng cần thiết Bashir cộng [9] tiếp tục mở rộng EIFS thành giải thuật có tên gọi IRDF (In-network RFID Duplicate data Filtering), việc lọc nội cụm tiến hành với phương pháp EIFS, việc lọc ngoại cụm tiến hành cụm lân cận, thay nút chủ cụm trung gian EIFS Một khác biệt khác IRDF loại bỏ chế phản hồi thông tin cho việc làm làm gia tăng độ trễ q trình truyền liệu Tóm lại, phương pháp nêu loại bỏ đa số liệu dư thừa trước truyền đến trạm sở Tuy nhiên tồn vấn đề sau: (1) nút chủ cụm phải chịu hao tốn lượng đáng kể lọc liệu; (2) nút chủ cụm không nằm tuyến đường định tuyến đến trạm sở, nút có liệu trùng lặp phải chuyển hướng đến nút này; điều làm tăng độ dài hành trình dẫn đến chậm trễ việc lọc liệu; (3) liệu đến nút chủ cụm lớn, có khả rơi vào tình trạng tải; (4) đầu đọc thẻ giả thiết cố định, trường hợp chúng di chuyển chưa xem xét đến Đề xuất sau giải vấn đề III MƠ HÌNH LỌC DỮ LIỆU HIỆU QUẢ NĂNG LƯỢNG A Giới thiệu mơ hình Trong mơ hình đề xuất chúng tôi, việc trùng lặp liệu chia thành loại: nội cụm liên cụm Việc lọc hai loại thực tách biệt IRDF Tuy nhiên, xem xét trường hợp đầu đọc thẻ di chuyển Do đó, việc phân cụm đầu đọc thực cách động, mà chi tiết thuật tốn phân cụm trình bày Mục III.B Khi tiến hành phân cụm, nút chủ cụm xác định cách động, nghĩa thay đổi luân phiên theo tiêu chí: (1) lượng (2) xem xét hành trình đến trạm sở Việc thay đổi nút chủ cụm giúp cho đọc chia sẻ lượng bị tiêu hao Hơn nữa, việc ưu tiên chọn nút chủ cụm nằm hành trình đến trạm sở giúp rút ngắn hành trình truyền tải liệu Chi tiết giải thuật xác định nút chủ cụm linh động trình bày Mục III.C Mơ hình lọc liệu cải tiến chúng tơi có tên Số 02 & 03 (CS.01) 2017 gọi DCDF (Dynamic Clustering-based in-network Data Filtering) trình bày Mục III.D B Phương pháp phân cụm đầu đọc di chuyển Giải thuật phân cụm chúng tơi đề xuất có tên gọi CMR (Clustering Moving Readers) dựa ý tưởng sau Bước 1, đầu đọc phân cụm phương pháp K-mean [10]; danh sách đầu đọc di chuyển lưu lại sau khoảng thời gian (tương tự vấn đề đọc liệu đầu đọc) Bước 2, khoảng cách từ đầu đọc di chuyển đến tâm cụm tính tốn; đầu đọc phân vào cụm khoảng cách từ đến tâm cụm bé Cụ thể, bước phương pháp CMR sau: Bước 1: Xác định danh sách đầu đọc di chuyển Với đầu đọc, tọa độ trì vector Ri(xi,yi), i = N N số lượng đầu đọc Với mạng cảm biến triển khai, vị trí đầu đọc xác định cách dễ dàng Dựa toạ độ này, đầu đọc phân cụm dựa giải thuật K-mean Mỗi có thay đổi vị trí (xi,yi) sau khoảng thời gian cố định, đầu đọc Ri đưa vào danh sách cần phân cụm lại (như mơ tả từ dòng đến 10 giải thuật CMR) Bước 2: Phân bổ đầu đọc di chuyển vào cụm Với đầu đọc Ri nằm danh sách cần phân cụm lại, khoảng cách Euclidien từ đến tâm cụm tính tốn lại Đặt D(i,j) khoảng cách từ Ri đến tâm cụm j Ri phân vào cụm j D(i,j) bé (như mô tả từ dòng 13 đến 25 giải thuật CMR) Lưu ý tâm cụm j thay đổi cách động giải thuật xác định tâm cụm động mô tả Mục III.C Sau mô tả chi tiết giải thuật CMR: Giải thuật CMR (Clustering Moving Readers) Input: - danh sách đầu đọc phân cụm C ={Cj| j=1 K}, Cj = {Ri| i=1 m} 0 max_energy - ∆E) then // DS đầu đọc có khả làm chủ cụm list_energy ← Ri; // số lượng đầu đọc có khả làm chủ cụm t++; end if i++; end while ← ∞; i ← 1; 15 16 17 18 19 20 21 temp ← ∅; 22 while (i ≤ t) // so sánh số nút trung gian nút có khả làm chủ cụm, count(Ri) số nút trung gian để đến trạm sở đầu đọc Ri 23 if (count(Ri) < min) then temp ← Ri; 24 25 ← count(Ri); 26 end if 27 i++; 28 end while 29 cc ← temp; // xác định tâm cụm Độ phức tạp giải thuật CCR O(n) với n số đầu đọc cụm D Mơ hình lọc liệu hiệu lượng Đầu tiên sử dụng phương pháp phân cụm K-mean (từ dòng đến giải thuật DCDF) để phân bổ đầu đọc tương ứng vào cụm Sau khoảng thời gian cố định sử dụng giải thuật CCR dòng để xác định lại tâm cụm sử dụng giải thuật CMR dòng để phân đầu đọc di chuyển vào cụm Giải thuật DCDF mô tả chi tiết sau: Giải thuật DCDF (Dynamic Clustering-based in-network Data Filtering) Input: - danh sách đầu đọc Ri(xi, yi), i = N; - số cụm K; khoảng thời gian xác định tâm cụm t; thời gian kết thúc mô tend; - lượng đầu đọc Ei, i = N; - độ lệch lượng ∆E Output: - lượng trung bình nút chủ cụm HE Process: HE ← 0; Khởi tạo K cụm {ccj; j = K}; // có thay đổi giá trị tâm while (change(ccj) // Cj tập đầu đọc cụm j, j*≠ j j*=1 K Cj ← {Ri| euclidien(Ri, ccj) ≤ euclidien(Ri, ccj*)}; // xác định lại tâm cụm theo K-mean average(Ri) giá trị trung bình đầu đọc cụm j, tâm cụm nút gần với giá trị trung TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG 20 10 11 bình ccj ← average(Ri | Ri ∈ Cj); end while while (t < tend) call(CCR);// gọi giải thuật CCR call(CMR);// gọi giải thuật CMR end while // xác định lượng trung bình tâm cụm HE ← average(ccj); E Ví dụ minh họa Với việc xác định chủ cụm cách động, phương pháp DCDF đảm bảo thích ứng với di chuyển ngẫu nhiên đầu đọc, giúp việc chọn chủ cụm hợp lý cân lượng tiêu thụ đầu đọc mạng Hơn nữa, phương pháp DCDF giúp việc truyền liệu nhanh tuyến đường chọn qua nút trung gian Tham số Giá trị 100x100m2 Vùng mô Số lượng đầu đọc 101 Số lượng cụm 5, 7, Năng lượng ban đầu đầu đọc 2KJ 0.1KJ Độ lệch lượng ∆E Thời gian xác định phân cụm lại 1s Thời gian mô 10s Các mục tiêu mô bao gồm: - Xem xét ảnh hưởng việc thay đổi số cụm K đến lượng trung bình đầu đọc; - So sánh hiệu lượng giải thuật DCDF so với IRDF A Ảnh hưởng số cụm đến lượng trung bình đầu đọc Chúng tơi tiến hành thay đổi số cụm K từ đến để xem xét ảnh hưởng số cụm đến mức tiêu hao lượng trung bình đầu đọc cụm Kết thu Hình 5, nhận thấy lượng trung bình đầu đọc giảm số cụm tăng Điều có tăng số cụm số điểm lọc liệu số điểm truyền liệu tăng lên dẫn đến việc mát nhiều liệu Hình Một ví dụ phân cụm lại đầu đọc di chuyển (với số cụm K=4) Để làm rõ vấn đề xem xét ví dụ Hình 4, đầu đọc phân cụm theo thuật tốn K-mean Có cụm hình thành với tâm C1, C2, C3 C4 (những đường tròn đứt nét) Sau khoảng thời gian cố định, số tâm cụm xác định lại (theo giải thuật CCR), Hình C2 C3 (được thể đường tròn liền nét) Khi đầu đọc di chuyển chúng đưa vào danh sách cần phân cụm lại (theo giải thuật CMR) sau khoảng thời gian xác định Các đầu đọc thuộc cụm ban đầu (chẳng hạn r2) chuyển sang cụm (chẳng hạn r1) IV MƠ PHỎNG VÀ PHÂN TÍCH KẾT QUẢ Chúng tiến hành cài đặt mô máy tính 2.4 GHz Intel Core CPU, 2G RAM Các tham số mô mô tả Bảng I, với 101 đầu đọc có đầu đọc đóng vai trò trạm sở Các đầu đọc di chuyển ngẫu nhiên vùng bán kính 100x100m2; mức lượng ban đầu đầu đọc 2KJ (Kilo Jun); số lượng cụm theo K-mean thay đổi từ 5, 7, cụm Định kỳ 1s tiến hành xác định lại tâm cụm theo giải thuật CCR phân cụm lại đầu đọc theo giải thuật CMR Bảng I Các tham số mô Số 02 & 03 (CS.01) 2017 Hình Mức tiêu hao lượng trung bình đầu đọc thay đổi số cụm Để xem xét ảnh hưởng số cụm đến mức lượng nút chủ cụm, tiến hành so sánh lượng trung bình nút chủ cụm số cụm thay đổi; Kết thu Bảng II Bảng II Mức tiêu hao lượng trung bình nút chủ cụm số cụm thay đổi (đơn vị KJ) Thời gian (s) 10 DCDF (K=5) 1.916 1.800 1.700 1.600 1.498 DCDF (K=7) 1.860 1.720 1.580 1.434 1.303 DCDF (K=9) 1.820 1.640 1.456 1.276 1.105 Rõ ràng, việc tăng số cụm không ảnh hưởng đến mức tiêu hao lượng đầu đọc cụm mà gây ảnh hưởng đến nút chủ cụm Do sách chúng tơi ln sử dụng nút chủ TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 21 cụm thay đổi nhằm bảo tồn lượng nên nút chủ cụm ln nút có mức lượng cao so với mức lượng trung bình đầu đọc cụm Hình Hình So sánh lượng trung bình nút chủ cụm nút cụm K=5 B So sánh hiệu lượng DCDF IRDF Chúng tiếp tục so sánh lượng trung bình nút chủ cụm K=5 giải thuật DCDF IRDF; Kết thu Hình Bảng III Phân bố đầu đọc cụm theo thời gian, đầu đọc thẻ di chuyển (trường hợp K=5) Thời gian (s) 10 Cụm 16 11 19 17 23 Cụm 19 34 15 47 34 Cụm 25 21 32 12 Cụm 14 10 19 19 Cụm 26 24 25 11 12 V KẾT LUẬN Trong báo đề xuất phương pháp phân cụm RFID động nhằm lọc liệu hiệu lượng có tên DCDF Giải thuật DCDF bao gồm giải thuật chính: (1) CMR nhằm phẩn bổ đầu dọc di chuyển vào cụm (2) CCR nhằm tính tốn lại nút đóng vai trò chủ cụm sau khoảng thời gian xác định Kết mô Mục phương pháp mà đề xuất cho hiệu lượng tốt IRDF Đồng thời DCDF phù hợp với yêu cầu thực tế mơ hình tích hợp RFID với mạng cảm biến mà đầu đọc thẻ tự di chuyển TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] A S Korotkov “Radio frequency identification systems: Survey,” Radio electronics and Communications Systems, vol 59, no 3, pp 97-108, 2016 Hình So sánh lượng trung bình nút chủ cụm K=5 DCDF IRDF Từ Hình nhận thấy giải thuật IRDF tiêu hao lượng diễn nhanh hơn, điều giải thuật IRDF không luân phiên sử dụng nút chủ cụm, làm cho nút chủ cụm tiêu tốn lượng nhiều Chẳng hạn, thời điểm 2s IRDF giảm lượng trung bình khoảng 7.8% so với DCDF, 10s việc giảm lượng 50% Với trường hợp tăng số cụm lên 9, kết Hình Hình giúp suy IRDF làm giảm nhanh chóng lượng trung bình thời gian sống tồn hệ thống bị ảnh hưởng nghiêm trọng C Nhận xét Do giải thuật DCDF sử dụng phương pháp lọc liệu IRDF nên lượng liệu truyền đến trạm sở khơng có nhiều thay đổi Tuy nhiên, dựa kết mô phỏng, DCDF hiệu việc bảo toàn lượng, tiến hành thay đổi động nút chủ cụm Hơn nữa, với sách phân cụm đề xuất đầu đọc di chuyển, DCDF bảo đảm hiệu lượng Bảng III Việc triển khai giải thuật DCDF khả thi điều kiện xem xét phù hợp với điều kiện thực tế đầu đọc thẻ di chuyển Số 02 & 03 (CS.01) 2017 [2] Kamal D Singh, Hakima Chaouchi, Jean M Bonnin “Wireless sensor networks: a survey on recent developments and potential synergies,” The Journal of Super computing, vol 68, no 1, pp 1-48, 2014 [3] Fadi M Al-Turjman, Ashraf E Al-Fagih1 and Hossam S Hassanein, “A Novel Cost-Effective Architecture and Deployment Strategy for Integrated RFID and WSN Systems”, In: International Conference on Computing, Networking and Communications, Network Architecture P2P Protocol Symposium, 2012 [4] Hai Liu, Miodrag Bolic, Amiya Nayak and Ivan Stojmenovic, “Taxonomy and Challenges of the Integration of RFID and Wireless Sensor Networks,” IEEE Network, vol 22, no.6, pp.26-35, NovemberDecember 2008 [5] Li Wang, Li Da Xu “Data Cleaning for RFID and WSN Integration,” IEEE Transactions On Industrial Informatics, vol 10, no 1, February 2014 [6] Choi W., Park M.S “In-network Phased Filtering Mechanism for a Large-Scale RFID Inventory Application,” In: Proceedings of the 4th International Conference on IT & Applications (ICITA), Harbin China (January 2007) pp 401-405 [7] Kim D.S., Kashif A., Ming X., Kim J.H., Park M.S “Energy Efficient In-Network Phase RFID Data Filtering Scheme,” In: Proceedings of the 5th International Conference on Ubiquitous Intelligence and Computing, UIC 2008, Oslo, Norway (23–25 June 2008) pp 311-322 [8] Ali Kashif Bashir, Se-Jung Lim, Chauhdary Sajjad Hussain and Myong-Soon Park “Energy Efficient Innetwork RFID Data Filtering Scheme in Wireless Sensor Networks”, Sensors, vol 11, pp.7004-7021, TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 22 2011 Nguyễn Văn Tùng, nhận học vị [9] Ali Kashif Bashir, Se-Jung Lim, Chauhdary Sajjad Hussain and Myong-Soon Park “In-network RFID Data Filtering Scheme in RFID-WSN for RFID Applications”, In: nternational Conference on Intelligent Robotics and Applications (ICIRA): Intelligent Robotics and Applications (2013) pp 454465 thạc sỹ năm 2015; Hiện công tác Khoa CNTT, trường Đại học Công Nghiệp Thực Phẩm, Thành phố Hồ Chí Minh Lĩnh vực nghiên cứu: Mạng truyền dẫn quang (OBS), mạng cảm biến tích hợp với RFID Email: tungnv@cntp.edu.vn [10] G Sandhiya, and Ramya Jothikumar “Enhanced Kmeans with dijikstra algorithm for energy consumption in wireless sensor network,” In: Intelligent Systems and Control (ISCO), 10th International Conference on, 7-8 Jan 2016 AN IMPROVEMENT OF DYNAMIC RFID CLUSTERING FOR ENERGY-EFFICIENT DATA FILTERING Abstract: Data filtering in the model of integrated RFID and sensor networks is a current issue that is drawing much interest from researchers around the world One of the approaches of energy-efficient data filtering is based on clustering in which data filter points are only performed by cluster nodes However, most of the proposals are studied in an environment where readers are assumed to be non-moving and the clustering role is fixed at clusters This causes clusters to consume too much energy, which results in a dramatic reduction in their living time This article will propose an improvement in dynamic clustering for RFID readers in which clustering is replayed periodically and clustering roles are flexibly changed between readers so that the consumed energy is appropriately shared among them and thus increases the lifetime of the system Võ Viết Minh Nhật, nhận học hàm Phó Giáo sư năm 2016, học vị Tiến sỹ năm 2007 đại học Quebec Canada; Hiện công tác Đại học Huế Lĩnh vực nghiên cứu bao gồm: mạng truyền dẫn quang (OBS), mạng cảm biến tích hợp với RFID, tính tốn mềm (mạng nơ ron nhân tạo, giải thuật tiến hóa, di truyền) Email: vvmnhat@hueuni.edu.vn Lê Văn Hòa, nhận học vị thạc sỹ năm 2013; Hiện làm nghiên cứu sinh Khoa CNTT, Đại học Khoa học, Đại học Huế Lĩnh vực nghiên cứu: Mạng truyền dẫn quang (OBS), mạng cảm biến tích hợp với RFID Email: lvhoa@hueuni.edu.vn Huỳnh Quốc Phương, nhận học vị thạc sỹ năm 2016; Hiện công tác Khoa CNTT, trường Đại học An Giang; Lĩnh vực nghiên cứu: mạng cảm biến tích hợp với RFID, mạng nơ ron nhân tạo Email: hqphuong@agu.edu.vn Số 02 & 03 (CS.01) 2017 TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 23 ... đề loại bỏ liệu dư thừa tập trung vào phương pháp phân cụm Việc phân cụm hạn chế điểm lọc, có nút chủ cụm chịu trách nhiệm lọc; tiết kiệm lượng trình lọc Tuy nhiên nút chủ cụm lọc liệu nên phải... phân cụm việc lọc liệu xảy nút chủ cụm (Cluster Head) Cụ thể, nút gần gom thành cụm nút chọn để đóng vai trò chủ cụm Nút chủ cụm chịu trách nhiệm lọc liệu cho cụm Như Hình 3, có cụm A B Dữ liệu. .. hiệu suất thời gian thực, hiệu lượng, lọc liệu dư thừa, chống va chạm (anti-collision) hiệu xác thực [5] Trong số thách thức vấn đề lọc liệu để vừa làm liệu vừa hiệu lượng vấn đề quan trọng nhằm