Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo trong WSN

Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung MỤC LỤC Chương I MẠNG CẢM NHẬN KHÔNG DÂY 1 Giới thiệu WSN 1 Cấu trúc node sensor 1 Các thành phần WSN 1 Đặc điểm WSN 1 Kiến trúc phân tầng 1 Ứng dụng Giao thức định tuyến WSN 10 2 Thách thức vấn đề định tuyến 10 Cách truyền liệu 11 Giao thức Flooding Gossiping 12 Spin Leach 13 Phân loại giao thức định tuyến 16 Giao thức định tuyến hình học WSN 17 Khái niệm Hệ Tọa Độ Ảo 20 1.3.1 Sơ lược Hệ tọa độ lý 20 1.3.2 Hệ tọa độ ảo 20 Chương II GIAO THỨC ĐỊNH TUYẾN TRÊN VCS 21 Định tuyến truyền thống 21 2 Định tuyến địa lý cho mạng cảm nhận không dây 21 Tác động lỗi định vị lên định tuyến đồ thị 22 Tác động khoảng trống 25 Định tuyến hình học VCS 27 2 An ninh, hỗ trợ bảo mật, toàn vẹn xác thực 29 Chương III BẤT THƯỜNG TRÊN VCS VỚI ĐỊNH TUYẾN HÌNH HỌC 31 Định tuyến đồ thị hệ tọa độ ảo 31 1 Đường căng định tuyến hình học 32 Tỷ lệ tham lam –Không tỷ lệ bất thường 34 Bất thường hệ tọa độ ảo 34 Số Neo 35 2 Vấn đề mở rộng miền bên tọa độ ảo 36 3 Vấn đề ngắt kết nối miền Tọa độ ảo 37 Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Chuyển tiếp bất thường 38 Ảnh hưởng phép đo khoảng cách 39 Giải thích dị thường –lỗi lượng tử hóa 40 Chương IV THỰC NGHIỆM TRÊN HGR 43 Định tuyến bù quay lui 44 1 Pha tránh khoảng trống 44 Giải thuật 44 Bổ sung 46 4 Thử nghiệm 46 Cài đặt thử nghiệm chuẩn bị 46 Sự đa dạng chuyển tiếp tham lam 47 Phân tích tần số khoảng trống 47 2 Phân tích chuyển tiếp tham lam 48 Hiệu suất HGR 49 Thực Nghiệm 52 4.3.1 Thiết lập 52 3.2 Chạy mô 55 3.3 Kết mô 58 59 Kết luận Tài liệu tham khảo 60 Võ Văn Trung Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN LỜI NÓI ĐẦU Sự phát triển Intenet, truyền thông công nghệ thông tin kết hợp với tiến kỹ thuật gần tạo điều kiện cho hệ cảm biến với giá thành tháp, khả triển khai qui mô lớn với độ xác cao phải có giải pháp đắn đáp ứng yêu cầu hệ thống với ứng dụng Công nghệ điều khiển cảm biến gồm cảm biến dãy, cảm biến trường điện từ, cảm biến tần số vô tuyến, cảm biến quang điện hồng ngoại, laser,radar cảm biến định vị dẫn đường Các tiến lĩnh vực thiết kế cảm biến, vật liệu cho phép giảm kích thước trọng lượng chi phí sản xuất cảm biến đồng thời tăng khả hoạt động độ xác Trong tương lai gần,mạng cảm biến khơng dây tích hợp hàng triệu cảm biến vào hệ thống để cải thiện chất lượng thời gian sống Công nghệ cảm biến điều khiển có tiềm lớn,khơng khoa học nghiên cứu mà quan trọng chúng sử dụng rộng rãi ứng dụng liên quan đến bảo vệ cơng trình trọng yếu, chăm sóc sức khỏe, bảo vệ mơi trường,năng lượng,an tồn thực phẩm, sản xuất nâng cao chất lượng sống kinh tế…với mục tiêu giảm giá thành tăng hiệu công nghiệp thương mại, mạng cảm biến không dây mạng đến tiện nghi ứng dụng thiết thực nâng cao chất lượng sống cho người Trong nội dung này,trình bày “Giao thức định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo mạng cảm nhận khơng dây”,đáp ứng đặc tính hệ thống mạng :tính quy mô, đa dạng,năng lượng hạn chế vv… với ứng dụng thực tế Một đóng góp nhỏ công nghệ mạng cảm biến không dây Em xin chân thành cảm ơn hướng dẫn nhiệt tình thầy Ths Nguyễn Trọng Thể,sự gợi mở góp ý thầy hỗ trợ nhiều để em hồn thành đề tài Hải phòng, ngày 26 tháng 10 năm 2019 Sinh viên Võ Văn Trung Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN CÁC TỪ VIẾT TẮT DÙNG TRONG ĐỀ TÀI Từ viết tắt Vcap Nghĩa tiếng anh Nghĩa tiếng vi Virual coordinate assignment protocol Giao thức phân công tọa độ Fs Forwarding set Thiết lập chuyển tiếp DSR Dynamic source routing Định tuyến nguồn động Avcs Aligned Virual coordinane Liên kết tọa độ ảo GRP Geometric Routing protocol Giao thức định tuyến hình học HGR GPSR Hybrid Geometric routing Greedy Giao thức định tuyến lai Tham lam,định tuyến trạng thái chu vi and prerimeter stateless routing GFG Greedy –Face-Greedy Tham lam bề mặt tham lam RNG Relative Neighborhood Graph Vùng đồ thị tương đối GG Gabriel Graph Biểu đồ Gabriel PCS Polar coordinate Space Không gian tọa độ cực VPCS Virual Polar coordinate Space MAC Messege Authentication code Leap Localized encryption and Khơng gian tọa độ cực ảo Mã Xác thực tín hiệu Giao thức nội địa hóa, xác thực Authentication protocol UDG Unit disk graph Đơn vị đĩa đồ thị VMS Velocity monotication scheduling WSNs wirless sensor networks AODV Ad-Hoc On-Demand Distance vector Vector ngỗng nhiên DSDV Destination-Sequenced Distance Vector Vector Mạng cảm biến không dây Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Chương I Võ Văn Trung MẠNG CẢM NHẬN KHÔNG DÂY 1 Giới thiệu WSN Mạng cảm biến không dây (WSNs) thu hút nhiều nhà nghiên cứu,WSN bao gồm node mạng kết nối không dây tạo thành mạng cộng tác Mỗi node thiết bị nhỏ có trang bị cảm biến cảm nhận mơi trường xung quanh với mật độ cao, đươc triển khai ngẫu nhiên theo cấu trúc WSNs có ứng dụng quân sự, thương mại,dân sự,công nghiệp khoa học khác Ví dụ, phát cảnh báo lũ lụt, theo dõi động vật hoang dã, môi trường sống,phát đối phương chiến trường quan Các ứng dụng khác thu thập điều tra Một mạng cảm biến thường xem mạng không dây ad-hoc,nghĩa node cảm biến hỗ trợ giải thuật định tuyến đa bước để thực chức giao vận, chuyển tiếp gói liệu tới trạm sở Trọng tâm đồ án tìm hiểu thuật tốn định tuyến hình học WSN Trong chương đặc điểm mạng cảm biến khơng dây trình bầy tổng quan,và sau trình bầy vấn đề định tuyến 1 Cấu trúc node sensor Một node cảm biến biết đến mote (kết hợp cảm biến xử lý),là node mạng cảm biến khơng dây có khả thực số xử lý,thu thập thông tin cảm nhận giao tiếp với node khác có kết nối mạng Hình 1 Sơ đồ cấu trúc node sensor Cấu trúc Node sensor bao gồm thành phần: Nguồn lượng : Duy trì node sensor (hạn chế) Bộ thu phát: Truyền phát,thu tín hiêu cảm nhân Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Sensor: Thiết bị cảm nhận ADC: Chuyển đổi từ tín hiệu tương tự sang tín hiệu số Bộ nhớ: Lưu trữ thông tin trước sau sử lý Bộ xử lý: Một vi điều khiển máy tính nhỏ mạch tích hợp có chứa lõi xử lý, nhớ đầu vào (lập trính)/đầu Ngồi cịn có thành phần khác tùy thuộc vào ứng dụng hệ thống định vị, Bộ phân di động 1 Các thành phần WSN Có thành phần cấu tạo nên mạng cảm biến: Các khơng gian phân phối theo mơ hình tập trung hay phân bố rải Mạng lưới liên kết cảm biến (có dây hay vơ tuyến) Điểm trung tâm tập hợp liệu (Clustering or Gateway sensor node) Bộ phận xử lý liệu trung tâm Hình Sơ đồ mạng cảm nhận khơng dây Cảm biến gồm hay dãy cảm biến Kích thước đa dạng,từ nano (1100mm),meso(100-10000nm),micro(10-1000ym)… Do đặc tính mạng WSNs di động chủ yếu phục vụ cho ứng dụng qn nên địi hỏi tính bảo mật Ngày WSN mở rộng cho ứng dụng thương mại,việc tiêu chuẩn hóa tạo nên tính thương mại cao cho WSN Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung 1 Đặc điểm WSN WSNs có số đặc điểm khác mạng không dây khác (mạng ad hoc),như tính chất hướng liệu,do cấu trúc giao thức mạng khác,WSNs đòi hỏi kiến trúc ứng dụng nhạy cảm hơn,đồng thời đòi hỏi số dịch vụ bản,như định vị đồng thời gian,để cho phép cộng tác hiệu thu thập liệu tốt Hơn nữa,do kiến trúc nhiệm vụ mạng này,nên dễ bị cơng so với mạng truyền thống Các đặc tính mạng cịn phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể • Node mạng có tài nguyên hạn chế: Năng lực xử lý yếu, nhớ hạn chế, truyền thông tốc độ thấp Nguồn nuôi PIN, mạng triển khai cách rắc miền địa hình phức tạp, node khơng giám sát khơng thể nạp thay PIN Vì vậy, vấn đề lượng hiệu cho node quan trọng cho việc kéo dài tuổi thọ mạng Dữ liệu hướng hoạt động: Node mạng phục vụ công cụ để lấy mẫu liệu từ giới xung quanh,việc node bị chết hỏng xây ra; Một node thay cá nhân để lấy mẫu vị trí nguy hiểm Ví dụ Một trạm có u cầu node lấy nhiệt độ khu vực xác định • Mơ hình truyền thơng mới: Khác mơ hình truyền thơng khơng dây truyền thống điển hình ad-hoc end-to-end,cịn mơ hình WSNs có lưu lượng liệu thơng thường chuyền từ nhiều nguồn tới đích, liệu thu thập chuyển tiếp qua chặng để đáp ứng với truy vấn, tổng hợp liệu liên quan Quy mơ lớn: Kích thước WSNs khác tùy vào ứng dụng, số mạng có số lượng node cảm biến lớn có quy mơ thay đổi Điều làm cho việc tổ chức, lập trình hay gỡ rối gặp nhiều khó khăn Yêu cầu thời gian thực: Có số ứng dụng u cầu xử lí liệu tức thì,các cảm nhận kịp thời thu liệu truyền tăng khó khăn việc gửi tín hiệu Độ trễ q trình cảm nhận liệu lớn vơ ích,và việc truyền liệu làm giảm hiệu suất; Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Kiến trúc phân tầng Kiến trúc bao gồm lớp mặt phẳng quản lý Các mặt phẳng quản lý làm cho node làm việc theo cách có hiệu nhất,định tuyến liệu mạng cảm biến di động chia sẻ tài nguyên node cảm biến Kiến trúc giao thức áp dụng cho mạng cảm biến trình bày hình 1 Mặt phẳng quản lý công suất : Quản lý cách cảm biến sử dụng nguồn lượng Ví dụ :node cảm biến tắt thu sau nhận tin Khi mức công suất cảm biến thấp, broadcast sang node cảm biến bên cạnh thong báo mức lượng thấp khơng thể tham gia vào trình định tuyến Hình :Mơ hình kiến truc phân tầng Mặt phẳng quản lý di động : Có nhiệm vụ phát đăng ký chuyển động node Các node giữ việc theo dõi xem node láng giềng chúng Mặt Phẳng quản lý nhiệm vụ: Cân xếp nhiệm vụ cảm biến node vùng quan tâm Không phải tất node cảm biến thực hiên nhiệm vụ cảm nhận thời điểm Lớp vật lý: Có nhiêm vụ lựa chọn tần số,tạo tần số sóng mang, phát tín hiệu, điều chế mã hóa tín hiệu … Lớp liên kết liệu :Lớp có nhiệm vụ ghép luồng liệu, phát khung liệu, cách truy cập đường truyền điều khiển lỗi Lớp mạng: Lớp mạng mạng cảm biến thiết kế tuân theo nguyên tăc sau:  Hiệu lượng coi vấn đề quan trọng  Mạng cảm biến chủ yếu tập hợp liệu Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung  Tích hợp liệu sử dụng khơng cản trở cộng tác có hiệu node cảm biến Lớp truyền tải liệu : Chỉ cần thiết hệ thống có kế hoạch truy cập thơng qua mạng Internet mạng bên khác Lớp ứng dụng :Tùy theo nhiệm vụ cảm biến, loại phần mềm ứng dụng khác xây dựng sử dụng lớp ứng dụng 1 Ứng dụng Quân sự: Theo dõi mục tiêu,chiến trường, nguy cơng ngun tử, sinh hóa,… Mơi trường: Giám sát cháy rừng,thay đổi khí hậu,bão lụt… Y tế,sức khỏe:Giám sát bện nhân bện viên,quản lý thuốc,Phát dịch bệnh… Thương mại:Điều khiển môi trường cơng nghiệp văn phịng, giám sát xe cộ,giao thơng… Sử dụng mạng WSN hạn chế có mặt trực tiếp người môi trường nguy hiểm Ứng dụng an ninh bao gồm phát xâm nhập truy bắt tội phạm Mạng cảm biến quân phát có thơng tin di chuyển đối phương,chất nổ thông tin khác Phát phân loại chất hóa chất, sinh hóa, sóng vơ tuyến,phóng xạ hạt nhân,chất nổ… Giám sát an ninh khu vực dân cư, thương mại Theo dõi biên giới kết hợp vệ tinh… Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Hình Mơ hình mạng qn Giao thức định tuyến WSN Khái niệm định tuyến Định tuyến trình thiết lập đường tối ưu để gửi gói tin từ node sở tới đích thơng qua trạm trung chuyển 2 Thách thức vấn đề định tuyến Chính đặc điểm riêng biệt mạng cảm biến mà việc định tuyến mạng cảm biến phải đối mặt với nhiều thách thức sau: Mạng cảm biến có số lượng lớn node,cho nên ta xây dựng sơ đồ địa toàn cầu cho việc triển khai số lượng lớn node lượng đầu vào để trì ID cao Dữ liệu mạng cảm biến yêu cầu cảm nhận từ nhiều nguồn khác truyền đến sink Các node cảm biến bị ràng buộc chặt chẽ mặt lượng,tốc độ xử lý,lưu trữ Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung là, thử nghiệm thực cho việc gửi gói tin từ node đến node khác Các trạng thái SP định tuyến tối ưu mặt số lượng hop; lý sử dụng để lấy hiệu suất lý tưởng chất lượng đường SP trạng thái phức tạp, số lượng điểm đến lớn, tốn Các GPSR (với GG RNG planarizing), Shortest Path (SP), chuyển tiếp tham lam VCSvà BVR 4D VCS, nghiên cứu hiệu suất chống lại HGR (Lưu ý: Các BVR ban đầu đòi hỏi tài liệu tham khảo nhiều nữa, mà nghĩ không thực tế ) Sự đa dạng chuyển tiếp tham lam Phân tích tần số khoảng trống Nghiên cứu cho thấy số xuất hiên khoảng trống cho định tuyến địa lý định tuyến VC (Dựa khoảng cách Euclidean ảo khoảng cách Manhanttan) Trước đây, chứng minh khoảng trống xuất tình khác cho hai loại giao thức Hình 4,2 (a) cho thấy tỷ lệ cặp node phải đối mặt với vấn đề định tuyến khoảng trống tất cặp Nói chung, nhìn thấy mạng lưới thưa thớt bị vấn đề khoảng trống nhiều mạng dày đặc (a)khoảng trống chuyền tiếp tham lam (b)Mạng triển khai ngẫu nhiên Hình 4.2 Mật độ chuyển tiếp tham lam Một quan sát từ đồ thị tần số khoảng trống VCS cao so với tọa độ địa lý (GeoC) sử dụng trục tọa độ Kết cho thấy phân tích báo VCap áp dụng theo điều kiện mật độ vơ hạn, khơng theo tình thực tế Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Rõ ràng VCap không cải thiện hiệu suất tương đối so với chuyển tiếp tham lam, với tọa độ LCR mà không quay lui Kể từ phương pháp khác, địa phương đường vòng, khoảng trống gặp VCap, phụ thuộc vào may mắn (trở gói để cha mẹ chuyển tiếp đến đường tốt hơn), hiệu suất nhiều tồi tệ GPSR; GPSR bắt đầu với khoảng trống hơn, có thuật tốn bổ sung để qua chúng Phương pháp quay lui LCR (4D VCS)dựa trạng thái đường, hiên trạng đường chuyển tiếp gói tin, khơng thực tế hầu hết trường hợp cụ thể Lỗi định vị ảnh hưởng đến hiệu suất chuyển tiếp tham lam GeoCS đáng kể Từ VCS không cần thơng tin địa điểm để khởi tạo, không bị ảnh hưởng vấn đề Tuy nhiên, mở rộng vùng VC gây ảnh hưởng quan trọng mạng lưới mật độ cao Điều nhìn thấy đồ thị, nơi khu vực phát sóng thực (trong loại bỏ vấn đề mở rộng vùng, gánh chịu số overhead bổ sung); đồ thị bị khoảng trống nhiều tọa độ ảo Các khoảng trống lại đồ thị vấn đề bị ngắt kết nối khu VC 2 Phân tích chuyển tiếp tham lam Hình (b) cho thấy độ tin cậy tất cặp kịch triển khai ngẫu nhiên, sử dụng GF định tuyến (các phận quay lui không so sánh đây) GF dựa 3D VCS (VCap) cho thấy độ tin cậy tồi tệ Các 4D VCS (LCR) cho thấy độ tin cao nhiều so 3D VCS, chuyển tiếp tham lam GeoCS sử dụng kết hợp VCS GeoCS 4D: chuyển tiếp tham lam GeoCS đầu tiên, không thành công GF 4D VCS sử dụng Kết cho thấy kết hợp cơng trình tốt nhiều so với cách độc lập Độ tin cậy cao 95% chí mạng thưa thớt dẫn chi phí nhỏ nhiều quay lui Mặc dù kết thử nghiệm cho thấy VCS chiều cao làm việc tốt chiều thấp cho GF định tuyến, Ta thấy Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung điều không giữ vượt ngưỡng kích thước (đồ thị khơng hiển thị hạn chế không gian) Hiệu suất HGR Các mạng triển khai ngẫu nhiên Hình (a) cho thấy chất lượng đường thu tất node theo mật độ khác Định tuyến đường ngắn nhât cung cấp giải pháp tối ưu, mà thu giải pháp tham lam tĩnh nói chung Việc thực HGR tốt nhiều so GPSR với GG planarization RNG Khi mật độ mạng cao dẫn tới khoảng trống cao hơn, ngược lại, dẫn đến chất lượng đường cao Hình 4.3 Đường kéo dài Chiều dài đường dẫn trung bình BVR cao Lý đương quay lui BVR lâu cần để chuyển tiếp gói tin đến số node tham chiếu Hình (b) cho thấy chất lượng đường phải đối mặt với vấn đề khoảng trống Khi mật độ cao hơn, mát kết hiệu thuật toán planarization (mà đạt hiệu suất cách sử dụng láng giềng gần nhất) Ngược lại, HGR hoạt động tham lam traversal void / chế độ hybrid Kết là, HGR hoạt động tốt hiệu suất trung bình GPSR bị ảnh hưởng Hình 4 (a) cho thấy đường mẫu node mang 30 node, tạo giao thức định tuyến khác với nhiều rải sóng 150m Hình Ảnh hưởng mật độ theo kiểm soát triển khai Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Trong triển khai ngẫu nhiên, biến đổi mật độ sai lệch kết Để thực hiệu ứng theo nhiều kịch kiểm sốt, chúng tơi sử dụng kịch kiểm soát sau The 1000 × 1000 m diện tích chia thành 100 100 × 100 m lưới, node triển khai mạng lưới ngẫu nhiên mắt lưới Các độ lệch chuẩn số láng giềng tất node nhỏ Yêu cầu kịch triển khai thống nhât Hình (a) cho thấy độ tin cậy GF triển khai thống Các kết tương tự mạng triển khai ngẫu nhiên Trong trường hơp, GPSR HGR chịu đựng mật độ thấp theo kết nối thống Hình4 (b) hai giao thức đạt độ tin cậy 100% Các mạng triển khai cụ thể Nghiên cứu hành vi giao thức khoảng trống, tạo kịch mà node 150 ngẫu nhiên triển khai khu vực "C" xung quanh biên khu vực Trong trường hợp này, phần lớn đường dẫn phải đối mặt khoảng trống Hình 4 (b) cho thấy đường "C" mô hình mạng với nhiều điểm phát 200m Các đường chiều dài HGR dài so với GPSR khoảng cách Euclid, ngắn nhiều số hop Hình 4.4 HGR mẫu cong đường GPSR thành phần bất thường Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Hình 4.5 Tác động triển khai đồng nhât Hình cho thấy chiều dài đường trung bình giao thức định tuyến 20 mạng triển khai ngẫu nhiên"C" Một phạm vi phát nhỏ để vượt qua khoảng trống, chuyển tiếp tham lam đối mặt với khoảng trống HGR thực tốt nhiều so với GPSR BVR, khoảng xấp xỉ giải pháp tối ưu BVR đáng ngạc nhiên để đánh bại loại GPSR Lý các"C" triển khai, phần định tuyến chu vi GPSR cao bình thường, "Ra xung quanh" theo cách chất BVR Hình 4.6 Chất lượng đương mạng”C” Hình 4.7 Tác động lỗi định vị Tác động lỗi định vị Nghiên cứu tác động lỗi định vị giao thức khác Đối với định tuyến, định vị giá trị phân bố đồng vịng trịn phạm vi bán kính × tỷ lệ xung quanhvịtríchínhxácđược tạo (kết lỗi trung bình khoảng × tỷ lệ GPSR thất bại lỗi định vị lớn, giai đoạn tham lam (gây nên chuyển Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung đổi không cần thiết để đối mặt với định tuyến), giai đoạn định tuyến bề mặt (lý định tuyến thất bại) HGR dễ bị dị thường định tuyến sử dụng vị trí địa lý giai đoạn tham lam trường hợp định giai đoạn lai Quan sát thấy tần số định tuyến lỗi cao nhiều so với GPSR HGR, mà dung nạp tốt tất lỗi thưa thớt kịch Để nghiên cứu tác động chất lượng đường, phân tích đồ thị dựa kết nối đối xứng láng giềng, sử dụng khơng phải bị ảnh hưởng lỗi định vị (trong lợi ích GPSR), nghiên cứu tác động lỗi định vị HGR đảm bảo đặc tính trước Hình cho thấy chiều dài đường trung bình 30 mạng triển khai ngẫu nhiên, với sai số tỷ lệ = 20% 40% tỉ lệ dải với mật độ khác Độ tin cậy HGR 100% chất lượng đường tốt nhiều GPSR Thực Nghiệm Mô bao gồm hai giai đoạn : Thiết lập chạy mơ Cấu hình mạng:Trước tiên, thuộc tính mạng nên thiết lập cách sử dụng trượt cấu hính Các thuộc tính cảu mạng thiết lập thời điểm mạng tạo ra, để thay đổi cấu hình mạng thơng số định tuyến khơng có hiệu lực mạng triển khai 4.3.1 Thiết lập Phần mềm Chức khởi tạo node 1: static class SensorClass : public TclClass { 2: public: 3: SensorClass() : TclClass("Agent/SensorAgent") {} 4: TclObject* create(int, const char*const*) { 5: return (new SensorAgent()); } 6: } class_sensor; Võ Văn Trung Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN void SensorAgent::recv(Packet* pkt, Handler*) { if (sensor_app) 3: { 4: hdr_cmn* ch = hdr_cmn::access(pkt); 5: sensor_app->process_sensor_data(ch->size(), pkt); 6: } 7: } //khởi tạo đối tượng void SensorAgent::attach_sensor_app(SensorApp* sensor_app_param) { sensor_app = sensor_app_param; } 1: 2: Một node đổi màu gửi gói tin cho node lân cận 1: int SensorApp::change_color(char *color) { 2: if (DISABLE_COLORS) //Tắt chức đổi màu 3: return 0; 4: if (strcmp (newcolor, color) != && STARTED) { //node truyền đồng thời đổi màu 5: Tcl& tcl = Tcl::instance(); 6: tcl evalf("%s set node_", sensor_agent_ptr->name()); 7: const char *node_object = tcl result(); 8: Tcl::instance() evalf("%s color %s", node_object, color); 9: newcolor = color; 10: } 11: return 0; 12: } Đồng thời gọi gửi thông báo định thời tới node lân cận để gửi gói tin void SensorApp::process_sensor_data(int size, Packet* env_pkt) { 2: change_color("red"); //đổi màu đỏ truyền liệu 3: if (alarm == DEACTIVATED) { 4: agent_->send(MESG_SIZE); 5: send_timer resched(TRANSMIT_FREQ); 6: } 7: alarm = ACTIVATED; Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN silence_timer resched(SILENT_ENV); 8: 9: Võ Văn Trung } Thiết lập Các yếu tố xác định thuộc tính phần cứng mạng, để đạt hiệu mong muốn Cấu hình biến sau: Kích thước mạng:Số lượng nút mạng Nếu thiết lập giá trị cao, mạng có hàng trăm node, làm tăng mật độ mạng số lượng kết nối mạng, điều làm cho mô bị ngừng tùy thuộc yếu tố phần cứng Phạm vi cảm biến: Pham vi gần cảm biến mạng Bộ cảm biến định thời: Thời gian trễ giữ kiện cảm biến phát Nếu nhập vào giá trị thấp, cảm biến mạng cháy nhanh chóng vector nhập vào bán kính nó(năng lượng hạn chế) Nếu nhập giá trị cao, cảm biến chờ đợi thời gian dài để truyền gói tin Chi phí Bộ cảm biến: Chi phí lượng việc phát vector tạo gói Phạm vi truyền: Khoảng cách tối đa mà hai nút mạng giao tiếp Nếu đặt vào giá trị cao, node cạnh đối diện đồ xa nhau, đặt vào giá trị thấp, nút gần Thời gian phát: Lượng thời gian cần thiết để gửi gói tin Thiết lập cho giá trị cao gây cho lần truyền gói tin đến vài giây Vì vậy, liệu nhận radar cũ, có nhiều giây trơi qua kể từ kiện kích hoạt Tuy nhiên, thời kỳ cao cho phép người dùng để theo dõi trình trao đổi gói tin đồ mạng Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Chi phí Phát: Chi phí lượng việc gửi gói tin Thiết lập giá trị cao gây nút bị cạn kiệt sau gửi vài gói, thiết lập giá trị thấp cho phép nút gửi nhiều gói Chi phí Nhận: Chi phí lượng việc tiếp nhận gói tin (Giá trị khơng quy mơ, chi phí Phát ) Các thông số định tuyến: Những yếu tố xác định đặc tính phần mềm mạng: bản, phương pháp định tuyến gói sử dụng Hình4.1 Mơ hình thiết lập chương trình 3.2 Chạy mơ Khi thông số mạng thiết lập, mạng triển khai cách nhấn vào "Deploy network" Các nút mạng ngẫu nhiên phân tán kết nối, thể đồ Các thơng tin liên lạc mạng 5 Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung chuyển hướng từ trái sang phải, nút "khu vực mép phải" (vùng sọc phía bên phải đồ) coi tiếp xúc trực tiếp với điểm thu thập liệu Một thay ngẫu nhiên phân tán nút tạo cách nhấn vào "Deploy network" nút lần Chạy mô phỏng: Một mạng triển khai, mơ chạy cách nhấp vào "Start simulation Giao diện hiển thị vector xung quanh cảm biến kích hoạt Trạng thái mạng thể qua khung “simulation Status” Một mơ chạy cách khởi động lại mô phỏng, xem lại mô trước cách nhấn vào “Replay simulation” Hình 4.2 Mơ hình chạy trương trình Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Mơ tả trạng thái, tình trạng hoạt động mạng Mỗi nút kết nối với nút lân cận đường màu đen,đại diện đường liên kết Nếu định tuyến sử dụng cho môt kết nối node chọn màu xanh Khi gói tin trao đổi, xuất màu đỏ Điều có khả khơng thể nhìn thấy được, trừ thời kỳ phát đặt vào giá trị cao, giá trị thấp hơn, gói tin truyền nhanh đến mức xuất màu đỏ thời gian ngắn Các màu sắc trung tâm vịng trịn;màu đỏ tượng trưng cho tình trạng pin node, mà dần chuyển từ màu trắng (năng lượng đầy đủ ) sang màu đen node cạn kiệt lượng Ba thay đổi xảy :nút khơng cịn vịng trịn đỏ, chuyển sang hồn tồn đen, miền cảm biến cảm biến co lại biến tồn mạng bị hủy dần Các radar phía hình hiển thị kết việc chuyển liệu Ở đây, node thể vòng tròn màu xanh cây, vectơ hiển thị hình chữ nhật màu trắng Nếu gói truyền thành cơng tới nút khu vực đường lên mạng, chuyển giao cho radar hiển thị hit cách tô đầy vòng tròn màu xanh sáng Như vậy, tốc độ độ xác mạng xem, chúng liên quan đến vectơ truyền qua lĩnh vực Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung 3.3 Kết mơ Thời gian trung bình truyền gói tin giưa hai node(hình trên) tỉ lệ truyền gói tin(hình dưới) với số lượng node khác sử dụng hai giao thức định tuyến Directed(DSDV) va Random(AODV) Cơng thức tính tỷ lệ rải truyền gói tin(%): A=(Số gói nhận/số gói gửi )*100 Cơng tức tính thời gian trung bình để truyền gói tin giữ hai điểm đầu cuối(sec) B=(tổng thời gian nhận-tổng thời gian gửi) /số gói tin Nhìn vào hình ta thấy DSDV có hiệu suất thời gian trung bình truyền gói tin hai node tốt AODV(hình trên),Trong tỷ lệ truyền gói tin AODV tốt DSDV (Hình dưới) Võ Văn Trung Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Kết luận Khái niệm mạng cảm biến tương đối lạ lẫm với nhiều người làm việc lĩnh vực viễn thông Đồ án em trình bày cách tổng quan mạng cảm biến Với tính ưu việt ứng dụng đa dạng mà mạng có, tương lai khơng xa mạng cảm biến phát triển rộng rãi nhanh chóng Em hy vọng với đồ án này, góp phần việc nghiên cứu lĩnh vực tương đối mẻ nước Trong phạm vi đồ án tốt nghiệp này, em nghiên cứu nét khái quát mạng cảm ứng mô giao thức định tuyến thường dùng mạng Do kiến thức hạn chế, nên đồ án tốt nghiệp em tránh khỏi thiếu sot, em mong nhận phê bình, đóng góp thầy môn khoa để đồ án em hoàn thiện Một lần em xin chân thành cảm ơn Ths Nguyễn Trọng Thể -Bộ môn công nghệ thông tin –Trường Đại Học Dân Lập Hải Phịng nhiệt tình giúp đỡ em thời gian vừa qua Hải Phòng, ngày 26 tháng 10 năm 2010 Sinh viên thực Võ Văn Trung Võ Văn Trung Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Tài liệu tham khảo [1] Wireless Sensor Network design and implement [2] Nael Abu-Ghazaleh, Kyoung-Don Kang, and Ke Liu “Towards resilient geographicorwarding in wireless sensor networks” [3] Wireless Sensor Network Simulator“Master’s Thesis in Electrical Engineering Thammakit Sriporamanont and Gu Liming “ P Bonnet, J Gehrke, and P Seshadri Querying the physical world IEEE Pers Commun.vol 7, no 5, pp 10C15, 2000 [4] Alan Mainwaring, Joseph Polastre, Robert Szewczyk, David Culler, and John Anderson.Wireless sensor networks for habitatmonitoring In ACM nternationalWorkshop onWirelessSensor Networks and Applications (WSNA02), September 2002 [5] P Juang, H Oki, Y Wang, M Martonosi, L Peh, and D Rubenstein Energy- efficient com-puting for wildlife tracking: Design tradeoffs and early experiences with zebranet In ASP-LOS, San Jose, CA, October 2002 [6] H.O.Marcy, J R Agre, C Chien, L P Clare, N Romanov, and A Twarowski Wireless sen-sor networks for area monitoring and integrated vehicle health management applications In Proceedings of AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference and Exhibit Portland,Ore, USA, 1999 [7] http://www wsn com ... thức định tuyến tĩnh dựa tọa độ node cảm biến (đó định tuyến địa lý định tuyến tọa độ ảo) gọi giao thức định tuyến hình học Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Khái niệm Hệ Tọa Độ. .. số tọa độ bên ngoặc node thể giá trị tọa độ Neo hệ tọa độ ảo lựa chọn phù hợp với yêu cầu mô tả thiết kế Vcap Võ Văn Trung Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Triển khai mạng lưới tọa độ ảo. .. lại ,Định tuyến tọa độ ảo hệ tọa độ ảo mạng có trục tọa độ thực Giá trị kích thước thể khoảng cách node Neo cho kích thước bước Định tuyến đồ thị với hệ tọa độ ảo WSN Võ Văn Trung Định tuyến địa lý