Nghiên cứu xây dựng công cụ phần mềm hỗ trợ phân tích đánh giá thuật toán định tuyến trên mạng không dây

Nghiên cứu xây dựng công cụ phần mềm hỗ trợ phân tích đánh giá thuật toán định tuyến trên mạng không dây Nghiên cứu xây dựng công cụ phần mềm hỗ trợ phân tích đánh giá thuật toán định tuyến trên mạng không dây luận văn tốt nghiệp thạc sĩ

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - Đinh Văn Đông NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CƠNG CỤ PHẦN MỀM HỖ TRỢ PHÂN TÍCH ĐÁNH GIÁ THUẬT TỐN ĐỊNH TUYẾN TRÊN MẠNG KHƠNG DÂY LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT KỸ THUẬT PHẦN MỀM NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Nguyễn Khanh Văn Hà Nội – Năm 2018 LỜI CAM ĐOAN Tôi – Đinh Văn Đông – cam kết luận văn cơng trình nghiên cứu thân dƣới hƣớng dẫn PGS.TS Nguyễn Khanh Văn Các kết nêu luận văn trung thực, khơng phải chép tồn văn cơng trình khác Hà Nội, ngày tháng 11 năm 2018 Học viên Đinh Văn Đông i LỜI CẢM ƠN Lời em xin cảm ơn thầy cô giáo trƣờng Đại Học Bách Khoa Hà Nội đặc biệt thầy cô viện Công Nghệ Thông Tin truyền đạt cho em kiến thức, giảng vô quý giá suốt thời gian học Đại học nhƣ học Cao học trƣờng để em có tảng kiến thức chắn vững vàng nhƣ ngày hôm Đặc biệt em xin gửi lời cảm ơn đến PGS.TS Nguyễn Khanh Văn, ngƣời thầy tận tình giúp đỡ bảo em suốt thời gian chuẩn bị làm luận văn tốt nghiệp Trong thời gian làm việc với thầy, em tiếp thu đƣợc nhiều kiến thức bổ ích học hỏi nhiều kinh nghiệm nghiên cứu khoa học Đây tảng vô cần thiết cho ngƣời muốn làm cơng việc địi hỏi nghiên cứu chun sâu, sáng tạo để phát triển xa lĩnh vực liên quan đến khoa học công nghệ Điều cần thiết cho em q trình cơng tác phát triển thân sau Và cuối em xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè động viên, giúp đỡ nhƣ lãnh đạo đồng nghiệp quan hỗ trợ tạo điều kiện giúp em suốt thời gian theo học Đinh Văn Đông ii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC HÌNH vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ viii DANH MỤC CÁC BẢNG ix CHƢƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.1 Giới thiệu tổng quan đề tài 1.1.1 Tính cấp thiết đề tài nghiên cứu 1.1.2 Nhiệm vụ cụ thể chi tiết đề tài luận văn 1.1.3 Cấu trúc luận văn CHƢƠNG 2: CÁC NỀN TẢNG VỀ CÔNG CỤ MÔ PHỎNG MẠNG 2.1 Tổng quan công cụ mô mạng 1.1 Khái niệm mô mạng 2.1.2 Phân loại công cụ mô mạng 2.1.3 So sánh tảng mô phổ biến OMNET++ NS2 2.2 Công cụ mô mạng không dây OMNeT++ 2.2.1 Giới thiệu OMNeT++ 2.2.2 Các thành phần OMNeT++ 2.2.3 Mô hình OMNeT++ 2.2.4 Lập trình thuật tốn Omnet++ 12 2.2.5 Xây dựng module sở - Thuật toán Greedy 13 2.2.5.1 Cấu trúc node mạng 13 2.2.5.2 Phƣơng thức nhận/ gửi gói tin data 14 2.2.5.3 File Network.NED 15 2.2.5.4 File Omnetpp.ini 16 2.2.5.5 Trích xuất thơng tin kết mơ 16 2.2.6 Cài đặt thuật toán vào thƣ viện 17 iii 2.2.7 Hạn chế việc sử dụng thƣ viện INET 20 2.3 Castalia 20 2.3.1 Giới thiệu Castalia 21 2.3.2 Tại sử dụng Castalia? 21 2.3.3 Sử dụng Castalia để cài đặt thuật toán định tuyến 22 CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG CÔNG CỤ NÂNG CAO HỖ TRỢ MÔ PHỎNG PHỨC TẠP 24 3.1 Công cụ mô Wissim cũ 24 3.2 Xây dựng mơ hình client-server để triển khai thực nghiệm 27 3.2.1 Mơ hình mẫu cho phiên Wissim client 29 3.2.1.1 Định nghĩa traffic lựa chọn tập nguồn tập đích 29 3.2.1.2 Chạy thực nghiệm 30 3.2.1.3 Cho phép lựa chọn tiêu chí đƣa so sánh dƣới dạng biểu đồ 31 3.2.2 Thiết kế lớp cho phiên Wissim client 34 3.2.3 Thiết kế cho Wissm Server 37 3.2.3.1 API khởi tạo mạng (network) 38 3.2.3.2 API tạo group mạng 39 3.2.3.3 API tạo traffic mạng 41 3.2.3.4 API lấy danh sách toàn mạng ngƣời dùng tạo 41 3.2.3.5 API thực thi kịch mạng 43 3.2.3.6 API lấy trạng thái thực nghiệm truyền vào sessionId 44 3.2.3.8 Lƣu trữ lại thực nghiệm 45 3.2.4 Sử dụng mongoDB để lƣu trữ 46 3.2.4.1 Lữu trữ cấu hình liệu mạng 46 3.2.4.2 Lƣu trữ nhóm nút mạng groups collection 47 3.2.4.3 Lữu trữ cặp nguồn đích traffics collection 47 3.2.4.4 Lữu trữ kết thực nghiệm experiments collection 48 3.3 Thực nghiệm WISSIM 2.0 49 3.3.1 Khởi tạo kịch mạng 49 3.3.2 Tiến hành thực nghiệm 50 iv 3.3.2.1 Tạo thực nghiệm 50 3.3.2.2 Tạo thực nghiệm phức hợp 51 3.3.2.3 So sánh thực nghiệm 51 3.3.2.4 So sánh thời gian sống trung bình 52 3.3.2.5 So sánh lƣợng tiêu thụ trung bình 54 3.3.2.6 So sánh nhiều traffic khác 56 CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 59 4.1 Kết luận 59 4.2 Hƣớng phát triển 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO 61 v DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1: Các module đơn giản kết hợp Hình 2: Các kết nối 10 Hình 3: Truyền message 11 Hình File kịch omnetpp.ini 16 Hình File ned định nghĩa simple module 17 Hình Định nghĩa message Omnet++ 18 Hình Cài đặt thuật toán Greedy 19 Hình Hàm handleMessage thuật toán Greedy 19 Hình Biểu đồ use case ngƣời dùng tác động vào hệ thống Error! Bookmark not defined Hình 10 Biểu đồ trình tạo mạng Error! Bookmark not defined Hình 11 Biểu đồ trình tạo thực nghiệm Error! Bookmark not defined Hình 12 Các bƣớc tạo biểu đồ so sánh kết thực nghiệm Error! Bookmark not defined Hình 13 Kiến trúc hệ thống WIssim cũ 24 Hình 14 Kiến trúc cải tiến Wissim 2.0 27 Hình 15 Mơ hình thiết kế chức tạo traffic cho mạng Wissim 29 Hình 16 Mơ hình thiết kế hạy thực nghiệm Wissim 30 Hình 17 Mơ hình thiết kế cho việc so sánh thực nghiệm Wissim 31 Hình 18 Thiết kế cho việc chọn thực nghiệm Wissim 32 Hình 19 Ví dụ biểu đồ đƣợc trích xuất cho Wissim 33 Hình 20 Luồng xử lý Wissim server 37 Hình 21 API thêm network 38 Hình 22 Kết trả thực API tạo network 39 Hình 23 Lớp Java NetworkModel thể cấu trúc Network 39 Hình 24 Lớp Java AddGroupModel thể cấu trúc Group 40 vi Hình 25 Lớp Java AddTrafficMode thể cấu trúc Traffic 41 Hình 26 Phần body cho việc gọi danh sách mạng cho client tạo 42 Hình 27 Kết trả danh sách network tạo 42 Hình 28 Cấu trúc body thực thi kịch mạng 43 Hình 29 Kết API trả thực kịch mạng 43 Hình 30 Kết API trả trạng thái thực nghiệm 44 Hình 31 Kết API trả thực nghiệm kết thúc 44 Hình 32 Class Java thể model thực nghiệm 45 Hình 33 Class Java ResultModel thể model kết trả 46 Hình 34 Dữ liệu cấu hình network bên MongoDB 47 Hình 35 Dữ liệu nhóm nút mạng mongoDb 47 Hình 36 Dữ liệu traffic bên mongoDb 48 Hình 37 Dữ liệu kết thực nghiệm mongoDb 48 Hình 38 Tạo mạng Error! Bookmark not defined Hình 39 Hình ảnh mạng đƣợc tạo Error! Bookmark not defined Hình 40 Tạo hố mạng Error! Bookmark not defined Hình 41 Hình ảnh hố mạng đƣợc tạo Error! Bookmark not defined Hình 42 Định nghĩa group bên vùng hố để tiến hành khảo sát Error! Bookmark not defined Hình 43 Tạo traffic mạng Error! Bookmark not defined Hình 44 Lƣu trữ lại network Error! Bookmark not defined Hình 45 Nạp lại thơng tin mạng tên sedic1 tạo trƣớc Error! Bookmark not defined Hình 46 Nạp lại cấu hình mạng đƣợc lƣu trữ H.35 từ server Error! Bookmark not defined Hình 47 Các thơng số cần thiết cho việc chạy thực nghiệm 51 Hình 48 Kết thu đƣợc sau chạy xong thực nghiệm 51 Hình 49 Cấu hình mạng tiến hành thử nghiệm 52 Hình 50 Thí nghiệm với thuật tốn GPSR 53 Hình 51 Thí nghiệm với thuật tốn ShortestPath 53 Hình 52 Chọn khu vực cần so sánh mặt lƣợng 55 Hình 53 So sáng lƣợng tiêu thụ trung bình tốn mạng vùng ven hố 55 Hình 54 Định nghĩa hai phân vùng truyền tin 56 Hình 55 Trafic với cặp nguồn đích 56 Hình 56 Traffic với 10 cặp nguồn đích 57 vii Hình 57 Chạy traffic với thuật toán 57 Hình 58 Kết so sánh thời gian sống mạng traffic khác 58 Hình 59 Biểu đồ thể so sánh lƣợng trung bình tồn mạng với traffic khác 58 viii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ OMNeT++ Objective Modulear Network Testbed in C++ OPNET OPtimized Network Engineering Tool NS Network Simulator NED NEtwork Description IDE Integrated Development Environment ix Hình 30 Dữ liệu cấu hình network bên MongoDB 3.2.4.2 Lƣu trữ nhóm nút mạng groups collection Nhóm nút mạng sinh để định nghĩa vùng mạng để tiến hành cho thực nghiệm sau Ví dụ bạn muốn mô liệu hai vùng truyền tin qua cần phải định nghĩa hai vùng Hoặc bạn muốn khảo sát khu vực ven hố mặt lƣợng cần phải định nghĩa trƣớc trình tạo mạng Các liệu liên quan đến nhóm nút mạng đƣợc định nghĩa groups collection Hình 31 Dữ liệu nhóm nút mạng mongoDb 3.2.4.3 Lữu trữ cặp nguồn đích traffics collection Khi tạo traffic bao gồm thông số liên quan đến network id nhóm nguồn, id nhóm đích chi tiết nút bao gồm id, tọa độ x, y Do tạo 47 traffic liệu lƣu trữ lại traffic collection sử dụng chạy thực nghiệm Hình 32 Dữ liệu traffic bên mongoDb 3.2.4.4 Lữu trữ kết thực nghiệm experiments collection Sau thực xong kết thực nghiệm đƣợc lƣu trữ experiments collection Hình 33 Dữ liệu kết thực nghiệm mongoDb 48 Tóm lại việc sử dụng MongoDB giải đƣợc vấn đề lƣu trữ mạng kích thƣớc lớn thời gian ngắn So với phiên trƣớc Wissim lƣu trữ file bị mát việc lƣu trữ mongodb lấy lại tồn kịch mạng, traffic, thực nghiệm đảm bảo với tốc độ cao 3.3 Thực nghiệm WISSIM 2.0 Phần tập trung trình bày tính phiên WISSIM 2.0 mà phiên WISSIM 1.0 chƣa phát triển, nhƣ cách sử dụng phần mềm để thực thực nghiệm phức tạp để đƣa đánh giá so sánh yếu tố nhƣ thời gian sống trung bình, lƣợng tiêu thụ trung bình tồn mạng Cụ thể hơn, phần thực nghiệm đƣa đánh giá so sánh hai thuật toán điển hình GPSR [5] SHORTEST PATH địa hình mạng tƣơng đối phức tạp Hệ thống Wissim Server cung cấp thuật toán định tuyến nhƣ GPSR, ShortestPath, RollingBall, Stable Việc sâu vào thuật toán không đề cập luận văn mà tập trung vào việc đƣa tiêu chí đánh giá thực nghiệm trƣờng hợp khác Các thuật toán đƣợc bổ sung Castalia đƣợc cập nhật thêm thời gian tới Những tiêu chí cần quan tâm:  Thời gian sống mạng thuật toán khác  Năng lƣợng tiêu thụ trung bình tồn mạng 3.3.1 Khởi tạo kịch mạng Nhƣ phần trƣớc đề cập, kịch mạng bao gồm thơng số liên quan đến cấu hình mạng, tọa độ nút mạng, bán kính truyền tin, hố mạng, nhóm nút mạng (group) , tập nút nguồn đích (traffic) Quy trình khởi tạo kịch mạng gồm bƣớc:     Sinh tập nút mạng với thông số cấu hình nhập vào Tạo hố mạng Tạo nhóm (tập hợp nút mạng) Tạo traffic (cặp nguồn đích) để xác định nguồn truyền tin đích đến trình truyền tin 49 Kết thúc trình lƣu trữ lại kịch mạng phía server để sử dụng lại cho phiên làm việc Hình 34 Kịch mạng thực nghiệm Nhƣ hình vẽ việc truyền tin truyền từ vùng sang vùng Vùng khu vực ven hố mà thuật toán truyền tin dễ bị quẩn vào khu vực khơng thoát khỏi khu vực hố mạng Đối với thuật tốn truyền tin hiệu khơng gây tốn lƣợng khu vực nhƣng thuật tốn khơng hiệu bị hết lƣợng gói tin khơng đến đƣợc vùng đích Dƣới tiến hành thực nghiệm để đƣa kết nhằm đánh giá hiệu thuật toán với kịch mạng thực nghiệm H.38 3.3.2 Tiến hành thực nghiệm 3.3.2.1 Tạo thực nghiệm Sau cài đặt hết thông số mạng nhƣ tạo nhóm (group), tạo cặp nguồn đích (traffic) lƣu trữ mạng lên server, bƣớc chuyển sang chức để thực thực nghiệm với kịch mạng chọn Để thực thực nghiệm cần chọn thuật toán, tên thực nghiệm, traffic sau chạy thuật toán Hiện thuật toán hỗ trợ bao gồm gpsr, rollingball, shortest path, stable Sau nhập thơng số chạy Các thực nghiệm kết thúc hiển thị bảng danh sách thực nghiệm 50 Hình 35 Các thơng số cần thiết cho việc chạy thực nghiệm 3.3.2.2 Tạo thực nghiệm phức hợp Một tính quan trọng phiên WISSIM 2.0 cho phép tạo kịch mạng phức hợp bao gồm nhiều thực nghiệm nhỏ Nếu nhƣ phiên WISSIM 1.0 bạn thực thực nghiệm đơn với thuật toán traffic định khảo sát kết thực nghiệm phiên 2.0 bạn tiến hành nhiều lần chạy thử nghiệm thuật toán thay đổi traffic mạng tuỳ ý Việc chạy thử nghiệm đƣợc gọi thành luồng độc lập riêng rẽ bạn chạy nhiều thử nghiệm lúc chờ kết trả Thời gian thực thuật toán diễn nhanh chóng nên việc tạo đồng thời nhiều thực nghiệm khơng gặp phải vấn đề trở ngại hệ thống WISSIM 2.0 Hơn nữa, sau kết thúc thực nghiệm, kết trả thực nghiệm đƣợc lƣu trữ bên sở liệu, việc thu thập thông tin kết trả để tiến hành đánh giá so sánh đơn giản, khơng cịn phải xử lý đọc, ghi từ file nhƣ phiên cũ 1.0 Hình 36 Kết thu sau chạy xong thực nghiệm 3.3.2.3 So sánh thực nghiệm Phần liệt kê thực nghiệm cho bạn lựa chọn tiêu chí so sánh nhƣ NetworkTimelife (thời gian sống trung bình mạng) hay Energy (năng lƣợng tiêu thụ trung bình) Ở minh hoạ chi tiết qua hai thuật toán cụ thể GPSR SHORTEST PATH cấu hình mạng nhƣ hình bên dƣới 51  GPSR: Các gói tin vịng quanh khu vực ven hố để đến nút đích Do khu vực ven hố tập trung cao mật độ gói tin qua  SHORTEST PATH: Các gói tin theo đƣờng đa giác lồi bao quanh hố Do gói tin theo đƣờng ngắn so với cách GPSR tập trung vào khu vực ven hố Hình 37 Cấu hình mạng tiến hành thử nghiệm 3.3.2.4 So sánh thời gian sống trung bình Thời gian sống mạng đƣợc tính thời gian bắt đầu khởi tạo mạng nút mạng bắt đầu hết lƣợng, lúc mạng chết dần lan sang nút khác Đối với mạng sensor việc giữ cho thời gian sống mạng lâu việc làm cần thiết cần tránh việc nút thƣờng xuyên phải truyền tin dẫn đến việc bị hao mòn lƣợng nhanh Hậu hố mạng mở rộng nhanh chóng làm cho việc truyền tin không hiệu Dƣới kết việc so sánh hai thuật toán cấu hình mạng 52 Hình 38 Thí nghiệm với thuật tốn GPSR Hình 39 Thí nghiệm với thuật tốn ShortestPath Kết trả sau so sánh thời gian sống trung bình hai thử nghiệm với hai thuật toán GPSR Shortest Path 53 Thuật toán GPSR: Các gói tin di chuyển khu vực xung quanh đƣờng ven hố, tạo nên lối mòn thƣờng xuyên đƣợc truyền tin qua dẫn tới lƣợng khu vực ven hố hết nhanh chóng Thuật tốn SHORTEST PATH: Các gói tin di chuyển theo đƣờng bao lồi xung quanh khu vực hố, đƣờng bao đƣợc tính theo hệ số ngẫu nhiên nên giảm việc di chuyển theo lối mòn khu vực quanh hố dẫn đến việc phân bố khu vực xung quanh Vì mà thời gian sống SHORTEST PATH lớn so với GPSR Nhìn vào biểu đồ ta thấy kết hợp lý so với tính tốn suy luận lý thuyết đƣa 3.3.2.5 So sánh lƣợng tiêu thụ trung bình Các hố mạng đƣợc hiểu nhƣ khu vực mà sensor hoạt động đƣợc Trong thực tế đây nút mạng bị chết hết lƣợng khu vực thiên tai nhƣ núi lửa Các thuật toán định tuyến giúp cho sensor nhận diện đƣợc khu vực có hố mạng truyền sang nút khu vực ven hố cho hiệu Do xung quanh hố mạng nơi tập trung cao lƣợng tần suất hoạt động lớn vùng khác Điều dẫn tới sensor hoạt động liên tục trở thành nút mạng chết Một thuật toán định tuyến hiệu cân đối đƣợc cho việc truyền tin qua khu vực hố không tập trung vào khu vực biên hố cân đối đƣợc lƣợng toàn mạng đảm bảo cho thời gian sống mạng lâu 54 Tiếp theo sang phần so sánh ta chọn vào tiêu chí lƣợng khu vực cần khảo sát Ở “Trace” khu vực vừa đƣợc khoanh vùng bên H54 Hình 40 Chọn khu vực cần so sánh mặt lượng Hình 41 So sáng lượng tiêu thụ trung bình tốn mạng vùng ven hố Nhƣ hình thấy lƣợng tiêu thụ trƣờng hợp thực nghiệm với thuật toán GPSR lớn so với thuật toán SHORTEST PATH Việc GPSR vòng quanh ven hố dễ bị quẩn lại trƣờng hợp gặp hố lõm gây tốn lƣợng cho việc di chuyển nhiều khu vực Vì GPSR tốn lƣợng so với SHORTEST PATH theo đƣờng đa giác bao quanh hố Qua biểu đồ thấy lƣợng trƣờng hợp chạy thuật toán GPSR tốn so với SHORTEST PATH hợp lý so với lý thuyết đặt 55 3.3.2.6 So sánh nhiều traffic khác Khi truyền tin hai khu vực số lƣợng vị trí sensor vấn đề đáng quan tâm Với traffic khác cho kết khác Giả sử tập nguồn đích sử dụng sensor hay nên sử dụng 10 hợp lý vị trí đặt sau cho hiệu Trong phần tiến hành thí nghiệm traffic khác để đƣa kết so sánh Ở yếu tố đƣợc quan tâm thời gian sống mạng lƣợng tiêu thụ trung bình tồn mạng Để thực thí nghiệm cần tạo hố mạng vùng nằm phía hố mạng để khảo sát Hình 42 Định nghĩa hai phân vùng truyền tin Bƣớc tạo tiếp hai traffic với lần lƣợt sử dụng cặp nguồn đích 10 cặp nguồn đích để truyền tin Hình 43 Trafic với cặp nguồn đích 56 Hình 44 Traffic với 10 cặp nguồn đích Tiếp theo khởi chạy thuật toán với tên exp_5 exp_10 tƣơng ứng Hình 45 Chạy traffic với thuật toán Bƣớc sau so sánh thực nghiệm mặt thời gian lƣợng trung bình 57 Hình 46 Kết so sánh thời gian sống mạng traffic khác Tiếp theo tiến hành khảo sát mặt lƣợng tiêu thụ trung bình tồn mạng hai thực nghiệm Có thể tùy chọn phân vùng để đƣa khảo sát khu vực khác Ở biểu đồ khảo sát trung bình tồn mạng Hình 47 Biểu đồ thể so sánh lượng trung bình tồn mạng với traffic khác 58 CHƢƠNG 4: KẾT LUẬN VÀ HƢỚNG PHÁT TRIỂN 4.1 Kết luận Trong đề tài tác giả tập chung vào cập nhật Wissim phiên cũ, phát triển tính chuyên sâu cho sản phẩm Thay dùng mơ NS2 phiên cập nhật OMNeT++ Với OMNeT việc thực thi đơn giản hơn, cần tạo omnet.ini mô kịch mạng gọi tới thuật toán bên OMNet++ trả tập kết Với OMNeT++ sử dụng INET, thƣ viện hỗ trỡ đầy đủ tảng OMNeT++ lại lớn nhiều tính việc kiểm sốt q tốn nhiều thời gian Thực tế có phiên trƣớc xây INET nhƣng kết thực thi lại chậm mạng cỡ lớn Ở tác giả nghiên cứu tìm cách thay đổi sang thƣ viện Castalia, thƣ viện xây tảng OMNeT++ dành riêng cho mục đích nghiên cứu sensor thiết bị cảm biến không dây công suất thấp, với yêu cầu nghiên cứu dành cho mạng cảm biến không dây Rất may mắn Castalia hỗ trợ đầy đủ giao thức dành cho mạng cảm biến không dây thơng số liên quan đến sensor Do việc triển khai cài đặt , chuyển đổi thuật toán từ NS2 sang bên Castalia khơng gặp q nhiều khó khăn Kết thu đƣợc làm giảm lƣợng thời gian đáng kể so với phiên trƣớc Phía Wissim server tác giả viết API cho phép truyền lên tập kịch mạng để gọi đến tệp thực thi bên phía Castalia trả kết mơ Ngoài hệ thống cho phép lƣu trữ lại thơng tin cấu hình mạng nhƣ thực nghiệm kết trả Việc lƣu trữ đƣợc tổ chức Mongodb đảm bảo tốc độ lƣu trữ nhanh đáp ứng đƣợc với mạng cỡ lớn Phía Wissim client cập nhật thêm tính cho phép chạy đồng thời nhiều kịch bản, lƣu trữ lại lịch sử ngƣời sử dụng, cho phép so sánh vẽ biểu đồ thực nghiệm Có thể so sánh thực nghiệm với đƣa dƣới dạng biểu đồ yếu tố cần quan tâm nhƣ thuật toán , thời gian sống mạng, lƣợng Việc sử dụng tiện lợi cho phép nhà nghiên cứu đƣa kết trực quan để định xem thuật toán tối ƣu trƣờng hợp cụ thể khác 59 Tuy nhiên việc thực kết nghiên cứu vài hạn chế chƣa đạt đƣợc mức độ tối ƣu với phạm vi thời gian cho phép 4.2 Hƣớng phát triển Với đề tài nhƣ đề ra, xây dựng công cụ hỗ trợ phần tích đánh giá thuật tốn định tuyến tác giả đạt đƣợc mục tiêu cần đề ra:  Chuyển đổi tảng NS2 sang tảng Omnet++ (sử dụng thƣ viện Castalia giúp đẩy nhanh tốc độ thực nghiệm)  Cho phép thực nhiều thực nghiệm  Phát triển tính vẽ biểu đồ đánh giá thực nghiệm Việc thay đổi giúp mở rộng tính cho phiên Wissim giúp cho việc đánh giá thuật toán trở nên dễ dàng tiện lợi Các nhà nghiên cứu sử dụng để khảo sát nhanh thuật toán có hiệu hay khơng trƣờng hợp cụ thể Việc thực nghiệm thuật toán mang tính chất đƣa kết hiển thị cách trực quan hơn, chƣa cho phép ngƣời dùng cài đặt bổ sung thuật toán Do , tác giả mong muốn phiên tới có tính cho phép ngƣời dùng viết thuật toán tự động cập nhật vào hệ thống Wissim thay phải build thủ công thƣ viện Castalia Việc sinh thuật toán viết thành tệp tải lên hệ thống Wissim tự động cập nhật vào thƣ viện Việc làm nhƣ đỡ tốn cơng sức ngƣời sử dụng biết đƣợc tốc độ nhƣ độ tối ƣu thuật tốn tạo so với thuật tốn trƣớc nhà nghiên cứu khác Việc làm tốn thời gian, phạm vi đề tài tác giả chƣa đủ thời gia phát triển Hi vọng ngƣời phát triển xây dựng phiên Wissim hoàn thiện với góp ý 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] OMNET++ website: http://omnetpp.org [2] OMNET++ Manual https://omnetpp.org/doc/omnetpp/manual/ [3] Posse https://github.com/dandoh/posse [4] Castalia https://github.com/boulis/Castalia [5] Brad Nelson Karp (2000), Geographic Routing for Wireless Networks [6] Brad Karp, H T Kung (2000), GPSR: Greedy Perimeter Stateless Routing for Wireless Networks [7] MongoDb https://www.mongodb.com/ [8] NS2 http://www.cs.ucf.edu/~czou/CDA6530-12/NS2-tutorial.pdf [9] NS2 https://ns2tutor.weebly.com/ 61 ... Castalia để cài đặt thuật toán định tuyến 22 CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG CÔNG CỤ NÂNG CAO HỖ TRỢ MÔ PHỎNG PHỨC TẠP 24 3.1 Công cụ mô Wissim cũ 24 3.2 Xây dựng mơ hình client-server... Castalia trở nên dễ dàng giảm công sức đáng kể cho nhà nghiên cứu việc xây dựng thuật tốn định tuyến mạng cảm biến khơng dây 2.3.3 Sử dụng Castalia để cài đặt thuật toán định tuyến Trong Castalia có... thiết cho việc thống kê, đánh giá, giúp ngƣời sử dụng đánh giá đƣợc hiệu giao thức định tuyến đƣợc mô Đối với nghiên cứu, việc đánh giá, phân tích đóng vai trị quan trọng Công cụ đáp ứng hầu hết yêu