(Luận án tiến sĩ) nghiên cứu phát triển một số thuật toán tối ưu hóa vùng phủ sóng và năng lượng của mạng cảm biến không dây trong môi trường 3 chiều624601

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Đặng Thanh Hải NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN TỐI ƯU HÓA VÙNG PHỦ SÓNG VÀ NĂNG LƯỢNG CỦA MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY TRONG MÔI TRƯỜNG CHIỀU LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC Hà Nội, 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Đặng Thanh Hải NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN TỐI ƯU HÓA VÙNG PHỦ SÓNG VÀ NĂNG LƯỢNG CỦA MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY TRONG MÔI TRƯỜNG CHIỀU Chuyên ngành: Mã số: Cơ sở toán cho tin học 62460110 LUẬN ÁN TIẾN SĨ TOÁN HỌC NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Lê Trọng Vĩnh TS Lê Hoàng Sơn Hà Nội, 2017 LỜI CAM ĐOAN Nghiên cứu sinh cam đoan luận án cơng trình nghiên cứu dƣới hƣớng dẫn tập thể cán hƣớng dẫn Luận án có sử dụng thơng tin trích dẫn từ nhiều nguồn tham khảo khác thơng tin trích dẫn đƣợc ghi rõ nguồn gốc Các số liệu, kết luận án trung thực chƣa đƣợc công bố cơng trình nghiên cứu tác giả khác Nghiên cứu sinh Đặng Thanh Hải i LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, nghiên cứu sinh xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo hƣớng dẫn, PGS.TS Lê Trọng Vĩnh TS Lê Hoàng Sơn, định hƣớng khoa học tận tâm giúp đỡ, bảo suốt q trình hồn thành luận án trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội Nghiên cứu sinh chân thành cảm ơn nhà khoa học, tác giả cơng trình nghiên cứu đƣợc trích dẫn, tham khảo luận án này, kiến thức sở để Nghiên cứu sinh phát triển hoàn thiện cơng bố Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu, lãnh đạo Khoa ToánCơ- Tin, thầy cô giảng viên, đồng nghiệp Bộ môn Tin học, Trung tâm tính tốn cao, trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi để nghiên cứu sinh hồn thành chƣơng trình học tập thực luận án nghiên cứu khoa học Nghiên cứu sinh xin chân thành cảm ơn Ban giám hiệu trƣờng Đại học Đà Lạt, tập thể cán bộ, giảng viên Khoa Công nghệ Thông tin nơi nghiên cứu sinh công tác bạn bè thân thiết ln tạo điều kiện, động viên, khuyến khích để Nghiên cứu sinh hoàn thành luận án Cuối cùng, nghiên cứu sinh chân thành bày tỏ lòng cảm ơn tới gia đình kiên trì, chia sẻ, động viên nghiên cứu sinh suốt q trình học tập hồn thành luận án Nghiên cứu sinh Đặng Thanh Hải ii MỤC LỤC MỞ ĐẦU 1 CHƢƠNG TỔNG QUAN MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 1.1 Mạng cảm biến không dây 1.1.1 Khái niệm 1.1.2 Cấu trúc nút cảm biến 1.1.3 Cấu trúc mạng cảm biến không dây 1.1.4 Mạng cảm biến môi trƣờng chiều 10 1.1.5 Hố mạng vật cản 11 1.2 Hai toán quan trọng mạng cảm biến không dây nghiên cứu liên quan 14 1.2.1 Bài tốn tối ƣu phủ sóng 14 1.2.2 Bài toán tối ƣu lƣợng mạng 20 1.3 Kết luận chƣơng 29 CHƢƠNG TỐI ƢU VÙNG PHỦ SĨNG MẠNG CẢM BIẾN KHƠNG DÂY TRÊN ĐỊA HÌNH CHIỀU 30 2.1 Đề xuất mơ hình mạng cảm biến môi trƣờng chiều 30 2.2 Bài toán tối ƣu vùng phủ sóng mơi trƣờng chiều 35 2.2.1 Nội suy độ cao điểm địa hình 35 2.2.2 Phƣơng pháp xác định vật cản LoS cải tiến 36 2.2.3 Xác định hố mạng vật lý cho mô hình 38 2.3 Thuật toán PSO cho toán tối ƣu vùng phủ sóng mơi trƣờng chiều 40 2.3.1 Sơ lƣợc tối ƣu tiến hóa thuật tốn tối ƣu bầy đàn 40 2.3.2 Thuật tốn PSO cho tốn tối ƣu hóavùng phủ sóng 43 2.4 Đánh giá độ phức tạp thuật toán PSO_3WSN 46 2.5 Kết thực nghiệm 46 2.5.1 Đánh giá thuật toán xác định hố mạng vật lý 46 2.5.2 Đánh giá thuật tốn tối ƣu phủ sóng PSO_3WSN 49 2.6 Kết luận chƣơng 57 iii CHƢƠNG TỐI ƢU NĂNG LƢỢNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY TRÊN ĐỊA HÌNH CHIỀU 58 3.1 Mơ hình hóa việc tiêu thụ lƣợng cho mạng cảm biến môi trƣờng chiều 59 3.2 Bài tốn tối ƣu hóa lƣợng cho mạng cảm biến môi trƣờng chiều 63 3.3 Thiết kế giải pháp tối ƣu lƣợng mạng cảm biến 63 3.3.1 Ý tƣởng 63 3.3.2 Thuật toán 64 3.4 Thiết kế giải pháp tối ƣu lƣợng kết hợp chọn nút CH 65 3.4.1 Ý tƣởng 65 3.4.2 Thuật toán 66 3.5 Thiết kế giải pháp tối ƣu lƣợng kết hợp cân lƣợng 67 3.5.1 Ý tƣởng 67 3.5.2 Thuật toán FCM- PSOEB 68 3.6 Kết đánh giá thực nghiệm 69 3.6.1 Môi trƣờng thực nghiệm 69 3.6.2 Đánh giá giải pháp tối ƣu lƣợng phân cụm mờ 69 3.6.3 Đánh giá giải pháp tối ƣu lƣợng kết hợp lựa chọn nút chủ 77 3.6.4 Đánh giá giải pháp tối ƣu lƣợng kết hợp cân lƣợng 82 3.7 Kết luận chƣơng 84 KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 85 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO 88 PHỤ LỤC A 99 iv DANH MỤC BẢNG Bảng 1-1 Phân loại cảm biến theo khả cảm nhận Bảng 1-2 Thuật toán LEACH 22 Bảng 1-3 Thuật toán LEACH-C 24 Bảng 1-4 Thuật toán phân cụm dùng K-Means 26 Bảng 1-5 Thuật toán FCM 27 Bảng 2-1 Thuật toán LoS cải tiến 37 Bảng 2-2 Thuật toán xác định hố mạng vật lý 39 Bảng 2-3 Thuật toán PSO 42 Bảng 2-4 Ứng dụng thuật tốn PSO tìm vị trí cảm biến tối ƣu 44 Bảng 2-5 Hàm tính giá trị thích nghi 45 Bảng 2-6 Kết thực nghiệm thuật toán phát hố mạng vật lý 47 Bảng 2-7 Kết thuật toán phát hố mạng vật lý với κ=370 48 Bảng 2-8 Kết thuật toán phát hố mạng vật lý với ∆=6 49 Bảng 2-9 Mô tả tham số đầu vào 50 Bảng 2-10 Khả phủ sóng thuật tốn 52 Bảng 2-11 Khả phủ sóng thuật toán với phân phối khác 53 Bảng 2-12 Khả phủ sóng thuật toán với tham số PSO khác 54 Bảng 2-13 Khả phủ sóng thuật toán với tỉ lệ điểm lƣới lấy mẫu khác 56 Bảng 3-1 Thuật toán FCM cải tiến gọi FCM-3WSN 64 Bảng 3-2 Thuật toán PSO chọn CH gọi FCM-PSO 66 Bảng 3-3 Thuật toán cân lƣợng cụm FCM-PSOEB 68 Bảng 3-4 Các tham số thuật toán 69 Bảng 3-5 Năng lƣợng tiêu thụ mạng với thuật toán khác (joule) 71 Bảng 3-6 Thời gian chạy thuật toán 71 Bảng 3-7 Thời gian chạy trung bình thuật toán với số cảm biến khác 74 Bảng 3-8 Thời gian chạy trung bình thuật toán với phân phối cảm biến 76 Bảng 3-9 Thời gian chạy trung bình thuật toán với số cụm khác 77 Bảng 3-10 Tỉ lệ kết nối CH BS với số cụm 20% số cảm biến 80 Bảng 3-11 Tỉ lệ kết nối non-CH CH với số cụm 20% số cảm biến 81 Bảng 3-12 Năng lƣợng tiêu thụ mạng với thuật toán 82 Bảng 7-1 Mơ tả tóm tắt hình thái địa hình 100 v DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 1-1 Mạng cảm biến khơng dây Hình 1-2 Các thành phần nút cảm biến Hình 1-3 Mơ hình cấu trúc hình Hình 1-4 Mơ hình cấu trúc phân cấp Hình 1-5 Mơ hình cấu trúc tập trung 10 Hình 1-6 Hai mơ hình DEM thơng dụng 11 Hình 1-7 Cách xác định vật cản địa hình 14 Hình 1-8 Tối ƣu phủ sóng dùng sơ đồ Voronoi 15 Hình 1-9 Tối ƣu phủ sóng dùng hình học mẫu 15 Hình 1-10 Mơ hình cảm biến môi trƣờng chiều 16 Hình 1-11 Thuật tốn Voronoi chiều 17 Hình 1-12 Tăng vùng phủ sóng cách chỉnh hƣớng góc 18 Hình 1-13 Mơ hình cảm biến với vật cản 19 Hình 1-14 Mơ hình cảm biến với khái niệm tầm nhìn 19 Hình 2-1 Biểu diễn góc cảm biến mơi trƣờng chiều 31 Hình 2-2 Đại diện hố mạng địa hình 32 Hình 2-3 Xác định hố mạng vật lý 39 Hình 2-4 Hố mạng lý đƣợc phát số địa hình 48 Hình 2-5 Các phân phối điểm lƣới lấy mẫu địa hình 51 Hình 2-6 Khả phủ sóng với phân bố khác 54 Hình 2-7 Khả phủ sóng với tham số khác thuật tốn PSO 55 Hình 2-8 Khả phủ sóng với tỉ lệ điểm lƣới lấy mẫu khác 56 Hình 3-1 Lƣu đồ giải pháp xây dựng topo WSN tối ƣu lƣợng 59 Hình 3-2 Phân phối cảm biến 70 Hình 3-3 Năng lƣợng tiêu thụ trung bình với số cảm biến khác (joule) 72 Hình 3-4 Năng lƣợng tiêu thụ trung bình với phân phối cảm biến khác nhau(joule) 74 Hình 3-5 Năng lƣợng tiêu thụ trung bình với số cụm khác nhau(joule) 76 Hình 3-6 Tỉ lệ phần trăm CH kết nối tới BS với số cảm biến khác 78 Hình 3-7 Tỉ lệ phần trăm non-CH kết nối tới CH với số cảm biến khác 78 Hình 3-8 Tỉ lệ phần trăm CH kết nối tới BS với phân phối khác 79 vi Hình 3-9 Tỉ lệ phần trăm non-CH kết nối tới CH với phân phối khác 79 Hình 3-10 Tỉ lệ phần trăm non-CH kết nối tới CH với phân phối khác 79 Hình 3-11 Năng lƣợng tiêu thụ mạng thuật tốn(joule) 83 Hình 3-12 Giá trị trung bình tỉ lệ kết nối 83 Hình 7-1 Minh họa địa hình DEM Việt Nam 99 vii DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT STT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt ACO Ant Colony Optimization Thuật toán tối ƣu đàn kiến AHP Analytical Hierarchy Process Q trình phân tích phân cấp APTEEN Adaptive Periodic Threshold Giao thức hiệu Energy Efficient Sensor Network lƣợng thích ứng ngƣỡng Protocol cảm biến BS Base Station Trạm sở BSDCP Base-Station Controlled Dynamic Giao thức phân cụm động Clustering BS Protocol CH Cluster Head Nút chủ DEM Digital Elevation Model Mô hình độ cao số DHAC Distributed Hierarchical Kỹ thuật phân cụm tích lũy Agglomerative Clustering phân cấp phân tán distributed weight-based energy- Giao thức phân cụm phân efficient hierarchical clustering cấp hiệu lƣợng protocol dựa trọng số Cân lƣợng DWEHC 10 EB Energy balance 11 EEDC Energy efficient Dynamic Clustering Phân cụm động hiệu lƣợng 12 13 EELBC EEMS Energy Efficiency Load-Balancing Phân cụm cân clustering lƣợng hiệu lƣợng Energy-efficient multi-level Thuật toán phân cụm đa cấp clustering algorithm hiệu lƣợng 14 FCM Fuzzy C-Means Phân cụm mờ 15 GPS Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu 16 HAC Hierarchical Agglomerative Phân cụm tích lũy phân cấp Clustering 17 H-DHAC Hybrid Distributed Hierarchical Kỹ thuật phân cụm tích lũy Agglomerative Clustering phân cấp phân tán lai viii - Mặc khác, lực lƣợng cụm không đồng sau kết phân cụm, điều ảnh hƣởng đến tuổi thọ mạng Thuật toán cân lƣợng cụm đƣợc đề xuất để giải vấn đề Trong luận án đề xuất giải pháp tối ƣu lƣợng tiêu thụ, cân lực lƣợng cảm biến cụm nhằm mục đích kéo tuổi thọ mạng cảm biến Tuy nhiên, với giải pháp phân cụm mạng cảm biến với mục tiêu tiết kiệm lƣợng tiêu thụ điều đồng nghĩa với việc cảm biến gần đƣợc gom thành cụm Các cảm biến gần thu thập thông tin từ môi trƣờng bị dƣ thừa, điều gây lãng phí tài nguyên nút CH cụm phải phân tích tổng hợp loại trừ thông tin dƣ thừa Để giải vấn đề cần phải xem xét cảm biến cụm, cảm biến thu thập thông tin từ môi trƣờng bị dƣ thừa, lƣợng lại chúng từ lập lịch cho cảm biến tạm thời ―ngủ‖, cảm biến hoạt động luân phiên theo chu kỳ nhằm tiết kiệm lƣợng tiêu thụ nhiều Đây hƣớng phát triển luận án 86 DANH MỤC CƠNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN Dang Thanh Hai, Pham Huy Thong, Trinh Thi Thuy Giang, Le Hoang Son, Le Trong Vinh (2014), A Novel Multi-Objective Optimization Model and An Efficient Physical Holes Detection Method For the Sensor Placement Problem in 3D Terrains, Kỷ yếu Hội thảo Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông (@), 30 - 31/10/2014, Buôn Ma Thuột, tr.1-6 Đặng Thanh Hải, Lê Trọng Vĩnh, Trịnh Thị Thúy Giang (2015), Xây dựng topo mạng cảm biến không dây với hố môi trường 3D, Hội thảo quốc gia lần thứ XVIII: Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông-TP HCM,05-06/11/2015 tr.377-382 Nguyen Thi Tam, Dang Thanh Hai, Le Hoang Son, Le Trong Vinh (2015), Optimization for the sensor placement problem in 3D environments, Proceeding of the 12th IEEE International Conference on Networking, Sensing and Control (ICNSC15), April 9-11, 2015, Taipei, Taiwan, pp.327-333, DOI = http://dx.doi.org/10.1109/ICNSC.2015.7116057 Dang Thanh Hai, Nguyen Thi Tam, Le Hoang Son, Le Trong Vinh (2016), A novel energy-balanced unequal fuzzy clustering algorithm for 3D Wireless Sensor Networks, Proceedings of the 7th International Symposium on Information and Communication Technology (Ho Chi Minh, Vietnam, December - 9, 2016), SoICT '16, ACM Press, New York, NY, 180-186, DOI = http://dx.doi.org/10.1145/3011077.3011092 (indexed by DBLP) Nguyen Thi Tam, Dang Thanh Hai, Le Hoang Son, Le Trong Vinh (2016), ―Improving lifetime and network connections of 3D Wireless Sensor Networks based on fuzzy clustering and particle swarm optimization‖, Wireless Networks, 11-14 (SCI, 2015 IF = 1.006), DOI = http://dx.doi.org/10.1007/s11276-016-1412-y Dang Thanh Hai, Le Hoang Son, Le Trong Vinh (2017), ―A Novel Fuzzy Clustering Scheme for 3D Wireless Sensor Networks‖, Applied Soft Computing, 54, 141-149 (SCIE, IF = 2.857), DOI= http://dx.doi.org/10.1016/j.asoc.2017.01.021 87 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ab Aziz, N A (2013), ―Wireless Sensor Networks Coverage-Energy Algorithms Based On Particle Swarm Optimization‖, Emirates Journal for Engineering Research 18(2), pp 41- 52 [2] Abakumov, P., & Koucheryavy, A (2015), ―Clustering algorithm for 3D wireless mobile sensor network‖, In Conference on Smart Spaces, pp 343-351 [3] Ahmed, N., Kanhere, S S., & Jha, S (2005), ―The holes problem in wireless sensor networks: a survey‖, ACM SIGMOBILE Mobile Computing and Communications Review 9(2), pp 4-18 [4] Ai, J., & Abouzeid, A A (2006), ―Coverage by directional sensors in randomly deployed wireless sensor networks‖, Journal of Combinatorial Optimization 11(1), pp 21-41 [5] Akbarzadeh, V., Gagné, C., Parizeau, M., Argany, M., & Mostafavi, M A (2013), ―Probabilistic sensing model for sensor placement optimization based on line-of-sight coverage‖ IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 62(2), pp 293-303 [6] Akyildiz, I F., Su, W., Sankarasubramaniam, Y., & Cayirci, E (2002), ―Wireless sensor networks: a survey‖, Computer networks 38(4), pp 393-422 [7] Al-Karaki, J N., & Kamal, A E (2004), ―Routing techniques in wireless sensor networks: a survey‖, IEEE wireless communications 11(6), pp 6-28 [8] Altinel, I K., Aras, N., Güney, E., & Ersoy, C (2008), ―Binary integer programming formulation and heuristics for differentiated coverage in heterogeneous sensor networks‖, Computer Networks, 52(12), pp 2419-2431 [9] Argany, M., Mostafavi, M A., & Karimipour, F (2010), ―Voronoi-based approaches for geosensor networks coverage determination and optimisation: A survey‖, International Symposium In Voronoi Diagrams in Science and Engineering (ISVD), pp 115-123 88 [10] Babu, M V., & Ramprasad, A V (2016), ―Modified Fuzzy C Means and Ensemble based Framework for Min Cost Localization and Power Constraints in Three-Dimensional Ocean Sensor Networks‖ Indian Journal of Science and Technology 9(1) [11] BAGHOURI, M M O S T A F A., Hajraoui, A., & Chakkor, S (2015), ―Low energy adaptive clustering hierarchy for three-dimensional wireless sensor network‖, Recent Advances in Communications, pp 214-218 [12] Baghouri, M., Hajraoui, A., & Chakkor, S (2015), ―Three-Dimensional Stable Election Protocol for Clustered Heterogeneous Wireless Sensor Network‖, INTERNETWORKING INDONESIA 7(2), pp 29-35 [13] Baranidharan, B., & Santhi, B (2016), ―DUCF: Distributed load balancing Unequal Clustering in wireless sensor networks using Fuzzy approach‖, Applied Soft Computing 40, pp 495-506 [14] Bash, B A., & Desnoyers, P J (2007, April), ―Exact distributed voronoi cell computation in sensor networks‖, In Proceedings of the 6th international conference on Information processing in sensor networks, pp 236-243 [15] Cai, Y., Lou, W., Li, M., & Li, X Y (2007, May), ―Target-oriented scheduling in directional sensor networks‖ In IEEE INFOCOM 2007-26th IEEE International Conference on Computer Communications, pp 1550-1558 [16] Cardei, M., & Wu, J (2004), ―Coverage in wireless sensor networks‖ Handbook of Sensor Networks, 21 [17] Cardei, M., Wu, J., Lu, M., & Pervaiz, M O (2005, August), ―Maximum network lifetime in wireless sensor networks with adjustable sensing ranges‖, In WiMob'2005), IEEE International Conference on Wireless And Mobile Computing, Networking And Communications, 3, pp 438-445 [18] Castillo-Effer, M., Quintela, D H., Moreno, W., Jordan, R., & Westhoff, W (2004, November), ―Wireless sensor networks for flash-flood alerting‖ In Devices, Circuits and Systems, 2004 Proceedings of the Fifth IEEE International Caracas Conference on 1, pp 142-146 89 [19] Chakrabarty, K., Iyengar, S S., Qi, H., & Cho, E (2002), ―Grid coverage for surveillance and target location in distributed sensor networks‖, IEEE transactions on computers 51(12), pp 1448-1453 [20] Chen, F., Jiang, P., & Xue, A (2008, September), ―Probability-Based Coverage Algorithm for 3D Wireless Sensor Networks‖ In International Conference on Intelligent Computing, pp 364-371 [21] Deb, D., Roy, S B., & Chaki, N (2009), ―LACBER: a new location aided routing protocol for GPS scarce MANET‖, International Journal of Wireless & Mobile Networks (IJWMN) 1(1) [22] Dhillon, S S., & Chakrabarty, K (2003), ―Sensor placement for effective coverage and surveillance in distributed sensor networks‖, In Wireless Communications and Networking 3, pp 1609-1614 [23] Ding, P., Holliday, J., & Celik, A (2005), ―Distributed energy-efficient hierarchical clustering for wireless sensor networks‖, In international conference on Distributed Computing in Sensor Systems, pp 322-339 [24] Doodman, S., Afghantoloee, A., Mostafavi, M A., & Karimipour, F (2014),‖ 3D Extention Of The Vor Algorithm To Determine And Optimize The Coverage Of Geosensor Networks‖, The International Archives of Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences 40(2), pp 103 [25] Eberhart, R C., & Kennedy, J (1995, October), ―A new optimizer using particle swarm theory‖, In Proceedings of the sixth international symposium on micro machine and human science, 1, pp 39-43 [26] Fusco, G., & Gupta, H (2009, June), ―Selection and orientation of directional sensors for coverage maximization‖, In 2009 6th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks, pp 1-9 [27] Gao, T., Greenspan, D., Welsh, M., Juang, R R., & Alm, A (2006, January), ―Vital signs monitoring and patient tracking over a wireless network‖ In 2005 IEEE Engineering in Medicine and Biology 27th Annual Conference, pp 102105 90 [28] Guvensan, M A., & Yavuz, A G (2011), ―On coverage issues in directional sensor networks: A survey‖, Ad Hoc Networks 9(7), pp 1238-1255 [29] Han, J., Pei, J., & Kamber, M (2011), Data mining: concepts and techniques, Elsevier [30] Hoang, D C., Kumar, R., & Panda, S K (2010, July), ―Fuzzy C-means clustering protocol for wireless sensor networks‖, In 2010 IEEE International Symposium on Industrial Electronics, pp 3477-3482 [31] Hörster, E., & Lienhart, R (2006, October), ―On the optimal placement of multiple visual sensors‖, Proceedings of the 4th ACM international workshop on Video surveillance and sensor networks, pp 111-120 [32] Hou, L., & Bergmann, N W (2012), ―Novel industrial wireless sensor networks for machine condition monitoring and fault diagnosis‖, IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement 61(10), pp 2787-2798 [33] Huang, C F., & Tseng, Y C (2005), ―The coverage problem in a wireless sensor network‖, Mobile Networks and Applications 10(4), pp 519-528 [34] Huang, C F., Tseng, Y C., & Lo, L C (2007), ―The coverage problem in three-dimensional wireless sensor networks‖, Journal of Interconnection Networks 8(03), pp 209-227 [35] Huang, C.F., Tseng, C.Y (2005), ―A survey of solutions to the coverage problems in wireless sensor networks‖, Journal of Internet Technology 6(1), pp 1-8 [36] Kandukuri, S., Murad, N., & Lorion, R (2015, September) ―A single-hop clustering and energy efficient protocol for wireless sensor networks‖ In Radio and Antenna Days of the Indian Ocean (RADIO), 2015 (pp 1-2) IEEE [37] Kuila, P., & Jana, P K (2014), ―A novel differential evolution based clustering algorithm for wireless sensor networks‖, Applied soft computing 25, pp 414-425 [38] Kuila, Pratyay, and Prasanta K Jana (2012), ―Energy efficient load- balanced clustering algorithm for wireless sensor networks‖, Procedia technology 6, pp 771-777 91 [39] Kumar, S., Lai, T H., & Balogh, J (2004, September), ―On k-coverage in a mostly sleeping sensor network‖, Proceedings of the 10th annual international conference on Mobile computing and networking, pp 144-158 [40] Khan, I F., & Javed, M Y (2008, December), ―A survey on routing protocols and challenge of holes in wireless sensor networks‖, 2008 International Conference on Advanced Computer Theory and Engineering, pp 161-165 [41] Lindsey, S., & Raghavendra, C S (2002), ―PEGASIS: Power-efficient gathering in sensor information systems‖, Aerospace conference proceedings, 3, pp 3-1125) IEEE [42] Liu, L., Ma, H., & Zhang, X (2008, May), ―On directional k-coverage analysis of randomly deployed camera sensor networks‖, 2008 IEEE International Conference on Communications, pp 2707-2711 [43] Liu, Y., & Liang, W (2005, November), ―Approximate coverage in wireless sensor networks‖, The IEEE Conference on Local Computer Networks 30th Anniversary (LCN'05), pp 68-75 [44] Lorincz, K., Malan, D J., Fulford-Jones, T R., Nawoj, A., Clavel, A., Shnayder, V., & Moulton, S (2004), ―Sensor networks for emergency response: challenges and opportunities‖, IEEE pervasive Computing 3(4), pp 16-23 [45] Lung, C H., & Zhou, C (2010), ―Using hierarchical agglomerative clustering in wireless sensor networks: An energy-efficient and flexible approach‖, Ad Hoc Networks 8(3), pp 328-344 [46] Ma, H., & Liu, Y (2007), ―Some problems of directional sensor networks‖, International Journal of Sensor Networks 2(1-2), pp 44-52 [47] Ma, H., Zhang, X., & Ming, A (2009, April), ―A coverage-enhancing method for 3d directional sensor networks‖, In INFOCOM 2009, IEEE, pp 2791-2795 92 [48] Manjeshwar, A., & Agrawal, D P (2001, April), ―TEEN: ARouting Protocol for Enhanced Efficiency in Wireless Sensor Networks‖, IPDPS, 1, pp 189 [49] Manjeshwar, A., & Agrawal, D P (2002, April), ―APTEEN: A Hybrid Protocol for Efficient Routing and Comprehensive Information Retrieval in Wireless Sensor Networks‖, In Ipdps, 2, pp 48 [50] Megerian, S., Koushanfar, F., Qu, G., Veltri, G., & Potkonjak, M (2002), ―Exposure in wireless sensor networks: theory and practical solutions‖, Wireless Networks 8(5), pp 443-454 [51] ―A Muruganathan, S D., Ma, D C., Bhasin, R I., & Fapojuwo, A O (2005), centralized energy-efficient routing protocol for wireless sensor networks‖, IEEE Communications Magazine 43(3), pp 8-13 [52] ―A Muruganathan, S D., Ma, D C., Bhasin, R I., & Fapojuwo, A O (2005), centralized energy-efficient routing protocol for wireless sensor networks‖, IEEE Communications Magazine 43(3), pp 8-13 [53] National Instruments What is a Wireless Sensor Network?, Available at: http://www.ni.com/white-paper/7142/en/ [54] Nickerson, J V., & Olariu, S (2007, January), ―Protecting with sensor networks: Attention and response‖, System Sciences, 2007 HICSS 2007 40th Annual Hawaii International Conference, pp 294a-294a [55] Nguyen, L P., & Nguyen, V K (2014) ―On hole approximation algorithms in wireless sensor networks‖, Journal of Computer Science and Cybernetics 30(4), 377 [56] Nguyen, T T., Thanh, H D., & Le, V T (2015, April), ―Optimization for the sensor placement problem in 3D environments‖, Networking, Sensing and Control (ICNSC), 2015 IEEE 12th International Conference, pp 327-333 [57] Padmanabhan, K., and P Kamalakkannan (2012), "Energy-efficient dynamic clustering protocol for wireless sensor networks", International Journal of Computer Applications 38(11) 93 [58] Q Fang, J Gao, and L J Guibas (2004) Fang, Q., Gao, J., & Guibas, L J (2006), ―Locating and bypassing holes in sensor networks‖, Mobile networks and Applications 11(2) [59] Razaque, A., Mudigulam, S., Gavini, K., Amsaad, F., Abdulgader, M., & Krishna, G S (2016, April) H-LEACH: Hybrid-low energy adaptive clustering hierarchy for wireless sensor networks In Long Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT), 2016 IEEE (pp 1-4) IEEE [60] Sabor, N., Abo-Zahhad, M., Sasaki, S., & Ahmed, S M (2016), ―An Unequal Multi-hop Balanced Immune Clustering protocol for wireless sensor networks‖, Applied Soft Computing 43, pp 372-389 [61] Sasikumar, P., & Khara, S (2012, November), ―K-means clustering in wireless sensor networks‖, Computational intelligence and communication networks (CICN), 2012 fourth international conference, pp 140-144 [62] Sen, A., Das, N., Zhou, L., Shen, B H., Murthy, S., & Bhattacharya, P (2007, June), ―Coverage problem for sensors embedded in temperature sensitive environments‖, 2007 4th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks, pp 520-529 [63] Shi, S., Liu, X., & Gu, X (2012, August), ―An energy-efficiency Optimized LEACH-C for wireless sensor networks‖, Communications and Networking in China (CHINACOM), 2012 7th International ICST Conference, pp 487-492 [64] Simon, G., Maróti, M., Lédeczi, Á., Balogh, G., Kusy, B., Nádas, A., & Frampton, K (2004, November), ―Sensor network-based countersniper system‖, Proceedings of the 2nd international conference on Embedded networked sensor systems, pp 1-12 [65] Stolkin, R., Vickers, L., & Nickerson, J V (2007), ―Using environmental models to optimize sensor placement‖, IEEE Sensors Journal 7(3), pp 319-320 [66] Syan, S S., & Virk, A K (2013), ―Node Placement for Efficient Coverage in Heterogeneous Wireless Sensor Networks‖, International Journal 3(7) 94 [67] Tan, L., Gong, Y., & Chen, G (2008, August), ―A balanced parallel clustering protocol for wireless sensor networks using K-means techniques‖, Sensor Technologies and Applications, 2008 SENSORCOMM'08 Second International Conference, pp 300-305 [68] Tian, D., & Georganas, N D (2002, September), ―A coverage-preserving node scheduling scheme for large wireless sensor networks‖, Proceedings of the 1st ACM international workshop on Wireless sensor networks and applications, pp 32-41 [69] Tian, Y., Zhang, S F., & Wang, Y (2008, March), ―A distributed protocol for ensuring both probabilistic coverage and connectivity of high density wireless sensor networks‖, 2008 IEEE Wireless Communications and Networking Conference, pp 2069-2074) [70] Topcuoglu, H R., Ermis, M., & Sifyan, M (2011), ―Positioning and utilizing sensors on a 3-D terrain part I—Theory and modeling‖, IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C (Applications and Reviews), 41(3), pp 376-382 [71] Tsai, Y R (2008), ―Sensing coverage for randomly distributed wireless sensor networks in shadowed environments‖, IEEE Transactions on Vehicular Technology 57(1), pp 556-564 [72] Tung, N T., Ly, D H., & Binh, H T T (2014, November) ―Maximizing the lifetime of wireless sensor networks with the base station location‖ In International Conference on Nature of Computation and Communication, pp 108-116 [73] Thakkar, A., & Kotecha, K (2015), ―A new Bollinger Band based energy efficient routing for clustered wireless sensor network‖, Applied Soft Computing,32, pp 144-153 [74] Unaldi, N., Temel, S., & Asari, V K (2012), ―Method for optimal sensor deployment on 3D terrains utilizing a steady state genetic algorithm with a guided walk mutation operator based on the wavelet transform‖ Sensors 12(4), pp 5116-5133 95 [75] Vasilescu, I., Kotay, K., Rus, D., Dunbabin, M., & Corke, P (2005, November), ―Data collection, storage, and retrieval with an underwater sensor network‖, Proceedings of the 3rd international conference on Embedded networked sensor systems, pp 154-165 [76] Veltri, G., Huang, Q., Qu, G., & Potkonjak, M (2003, November), ―Minimal and maximal exposure path algorithms for wireless embedded sensor networks‖, Proceedings of the 1st international conference on Embedded networked sensor systems, pp 40-50 [77] Wang, B (2011), ―Coverage problems in sensor networks: A survey‖, ACM Computing Surveys (CSUR) 43(4), pp 32 [78] Wang, G., Cao, G.G., La, T., Porta, T (2006), ―Movement-assisted sensor deployment‖, Mobile Computing, IEEE Transactions on Mobile Computing 5(6), pp 640-652 [79] Wang, J., & Medidi, S (2007, October), ―Energy efficient coverage with variable sensing radii in wireless sensor networks‖, Third IEEE international conference on wireless and mobile computing, networking and communications (Wimob 2007), pp 61-61) [80] Wang, X., Wang, S., & Bi, D (2007, August), ―Virtual force-directed particle swarm optimization for dynamic deployment in wireless sensor networks‖, International Conference on Intelligent Computing, pp 292-303 [81] Wang, Y C., & Tseng, Y C (2008), ―Distributed deployment schemes for mobile wireless sensor networks to ensure multilevel coverage‖, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 19(9), pp 1280-1294 [82] Wang, Y C., & Tseng, Y C (2008), ―Distributed deployment schemes for mobile wireless sensor networks to ensure multilevel coverage‖, IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 19(9), pp 1280-1294 96 [83] Werner-Allen, G., Lorincz, K., Ruiz, M., Marcillo, O., Johnson, J., Lees, J., & Welsh, M (2006), ―Deploying a wireless sensor network on an active volcano‖, IEEE internet computing 10(2), pp 18-25 [84] Willig, H K A., & Karl, H (2005), Protocols and architectures for wireless sensor networks England: John Wiley & Sons [85] Xaojun Bi, Pengfei Diao (2016), ―A new 3D Wireless Directional Sensing Model and Coverage Enhancement Algorithm‖, Journal of Harbin Institute of Technology 23(1) [86] Xing, G., Wang, X., Zhang, Y., Lu, C., Pless, R., & Gill, C (2005), ―Integrated coverage and connectivity configuration for energy conservation in sensor networks‖, ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN) 1(1), pp 3672 [87] Xu, X., & Sahni, S (2007), ―Approximation algorithms for sensor deployment‖, IEEE Transactions on Computers 56(12), pp 1681-1695 [88] Yang, G., & Qiao, D (2009, April), ―Barrier information coverage with wireless sensors‖, INFOCOM 2009, IEEE, pp 918-926 [89] Yang, Y., & Cardei, M (2007, October), ―Movement-assisted sensor redeployment scheme for network lifetime increase‖, Proceedings of the 10th ACM Symposium on Modeling, analysis, and simulation of wireless and mobile systems, pp 13-20 [90] Yick, J., Mukherjee, B., & Ghosal, D (2008), ―Wireless sensor network survey‖, Computer networks 52(12), pp 2292-2330 [91] Yin, Y., Shi, J., Li, Y., & Zhang, P (2006, September), ―Cluster head selection using analytical hierarchy process for wireless sensor networks‖, 2006 IEEE 17th International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, pp 1-5 [92] Younis, O., & Fahmy, S (2004), ―HEED: a hybrid, energy-efficient, distributed clustering approach for ad hoc sensor networks‖, IEEE Transactions on mobile computing 3(4), pp 366-379 97 [93] Zeng, B., & Dong, Y (2016), ―An improved harmony search based energy- efficient routing algorithm for wireless sensor networks‖, Applied Soft Computing 41, pp 135-147 [94] Zhang, H., & Hou, J C (2005), ―Maintaining sensing coverage and connectivity in large sensor networks‖, Ad Hoc & Sensor Wireless Networks 1(1-2), pp 89-124 [95] Zhao, M C., Lei, J., Wu, M Y., Liu, Y., & Shu, W (2009, April), ―Surface coverage in wireless sensor networks‖, INFOCOM 2009, IEEE, pp 109-117 [96] Zhao, M C., Lei, J., Wu, M Y., Liu, Y., & Shu, W (2009, April), ―Surface coverage in wireless sensor networks‖, INFOCOM 2009, IEEE, pp 109-117 [97] Zhou, Z., Das, S R., & Gupta, H (2009), ―Variable radii connected sensor cover in sensor networks‖, ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN) 5(1), pp [98] Zhou, Z., Das, S., & Gupta, H (2004, October), ―Connected k-coverage problem in sensor networks‖, Computer Communications and Networks, 2004 ICCCN 2004 Proceedings 13th International Conference, pp 373-378 [99] Zhu, J., Lung, C H., & Srivastava, V (2015), ―A hybrid clustering technique using quantitative and qualitative data for wireless sensor networks‖, Ad Hoc Networks 25, pp 38-53 [100] http://earthexplorer.usgs.gov/ [101] https://en.wikipedia.org/wiki/Digital_elevation_model 98 PHỤ LỤC A DỮ LIỆU DÙNG TRONG CÁC THỰC NGHIỆM Dữ liệu thực nghiệm luận án đƣợc thực địa hình độ cao số DEM thu thập từ vùng miền Việt Nam phần mềm EarthExplorer [98] Chúng có hình thái khác với kích thƣớc nrows, ncols lần lƣợt 200, 250 kích thƣớc lƣới 30m Hình 7-1 minh họa địa hình Bảng 7-1 mơ tả tóm tắt hình thái địa hình Hình 7-1 Minh họa địa hình DEM Việt Nam 99 Bảng 7-1 Mơ tả tóm tắt hình thái địa hình Địa hình Hình thái T1 Khu vực thành phố có nhiều nhà độ cao khác nhau; khơng có đồi núi, sơng ngịi T2 Khu vực thành phố có nhiều nhà độ cao trung bình; có đồi, núi thấp; có biển T3 Khu vực đảo có đồi núi thấp, bao quanh biển T4 Khu vực đồng nhà, có nhiều sơng, kênh rạch, khơng có đồi T5 Khu vực đồng có nhiều sơng, kênh rạch T6 Khu vực cao ngun nhà, nhiều núi đồi núi T7 Khu vực cao nguyên nhiếu đồi núi độ cao tăng dần T8 Khu vực thành phố có nhà, nhiều vùng núi giáp vùng biển T9 Khu vực thành phố có nhiều nhà ao hồ phân bố T10 Vùng biển có nhiều đảo nhỏ độ cao khác 100 ... NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - Đặng Thanh Hải NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN MỘT SỐ THUẬT TOÁN TỐI ƯU HÓA VÙNG PHỦ SÓNG VÀ NĂNG LƯỢNG CỦA MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY TRONG MÔI TRƯỜNG... nghiên cứu sinh dựa công cụ tốn học để mơ hình hóa địa hình, mạng cảm biến không dây, lƣợng tiêu thụ mạng cảm biến môi trƣờng chiều Nghiên cứu phát triển thuật toán tối ƣu bầy đàn cho toán tối ƣu hóa. .. (2. 13) 2.2 Bài toán tối ƣu vùng phủ sóng mơi trƣờng chiều Với việc mơ hình hóa mạng cảm biến mơi trƣờng chiều nhƣ Bài tốn tối ƣu vùng phủ sóng phát biểu nhƣ sau: Bài toán: Cho mạng cảm biến không