Đề xuất thuật toán định tuyến real time cho mạng cảm biến không dây và xây dựng thư viện hỗ trợ trên nền tảng NS2 Đề xuất thuật toán định tuyến real time cho mạng cảm biến không dây và xây dựng thư viện hỗ trợ trên nền tảng NS2 luận văn tốt nghiệp thạc sĩ
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - NGUYỄN THÀNH TRUNG ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN ĐỊNH TUYẾN REAL-TIME CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY VÀ XÂY DỰNG THƯ VIỆN HỖ TRỢ TRÊN NỀN TẢNG NS2 Chun ngành : Mạng máy tính Truyền thơng liệu LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Mạng máy tính Truyền thông liệu NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : TS NGUYỄN THANH HÙNG Hà Nội – Năm 2019 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ “Đề xuất thuật toán định tuyến real-time cho mạng cảm biến không dây xây dựng thư viện hỗ trợ tảng NS2” cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu tài liệu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình nghiên cứu Tất tham khảo kế thừa trích dẫn tham chiếu đầy đủ Học viên Nguyễn Thành Trung TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN Mạng cảm biến không dây (WSNs) sử dụng nhiều ứng dụng quan trọng, chẳng hạn theo dõi địch chiến trường, báo động khẩn cấp phát thảm họa Trong ứng dụng vậy, việc cung cấp QoS (Quality of Service) miền thời gian thiếu Hơn nữa, đa dạng liệu cảm giác, việc cung cấp QoS nên hỗ trợ không mà nhiều mức độ hạn chế độ trễ Do số đặc điểm hạn chế cung cấp lượng, khả lưu trữ khả tính tốn nút cảm biến, đảm bảo việc truyền tin kịp thời WSN vấn đề khó khăn Để khắc phục hạn chế này, số giao thức định tuyến địa lý dựa QoS nhẹ không trạng thái đề xuất Các giao thức hoạt động tốt mạng mà không định tuyến hố (tức là, khu vực khơng có cảm biến hoạt động) Tuy nhiên, với xuất hố định tuyến, chúng phải chịu đựng gọi tượng cực tiểu địa phương tắc nghẽn xung quanh ranh giới hố Nội dung luận văn xem xét diện hố định tuyến đề xuất giao thức định tuyến đảm bảo cận độ trễ tin gọi DEHA hỗ trợ nhiều độ trễ khác Ý tưởng xây dựng chế giúp nút mạng nhận có mặt hố trước truyền tin, dựa thông tin hố mạng yêu cầu thời gian truyền tin, nút nguồn tính tốn đường truyền tin đảm bảo yêu cầu cân tải độ trễ gói tin Kết mơ cho thấy giao thức đề xuất hoạt động tốt giao thức có số số hiệu suất, bao gồm tỷ lệ gói tin đến đích, hiệu suất lượng cân tải ABSTRACT OF THESIS Wireless sensor networks (WSNs) are used in many mission-critical applications, such as target tracking on a battlefield, emergency alarms, and disaster detection In such applications, QoS provisioning in the timeliness domain is indispensable Moreover, because of the diversity of sensory data, QoS provisioning should support not only one but multiple levels of end-to-end delay constraints As a result of several characteristics such as the limitations on the energy supply, available storage and computational capacity of the sensor nodes, guaranteeing timely delivery in WSNs is a challenging problem To overcome these limitations, several lightweight and stateless QoS-based geographic routing protocols have been proposed The existing protocols work well in networks without routing holes (i.e., regions with no working sensors) However, with the occurrence of routing holes, they suffer from the socalled local minimum phenomenon and traffic congestion around the hole boundary In this paper, we consider the presence of routing holes and propose a delayguaranteed geographic routing protocol called DEHA that can support multiple endto-end delay levels The main idea is to achieve early awareness of the presence of a routing hole and then to utilize this awareness in determining a routing path that can avoid the hole Simulation results show that our protocol outperforms the existing protocols in terms of several performance metrics, including packet delivery ratio, energy efficiency and load balancing LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn với đề tài ‘Đề xuất thuật tốn định tuyến real-time cho mạng cảm biến khơng dây xây dựng thư viện hỗ trợ tảng NS2’, em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến TS Nguyễn Thanh Hùng – Trưởng môn Công nghệ phần mềm, TS Nguyễn Phi Lê - Giảng viên Bộ môn Công nghệ phần mềm, Viện Công nghệ Thông tin Truyền thông, Trường Đại học Bách Khoa Hà Nội tận tình hướng dẫn, bảo em suốt trình nghiên cứu Trong trình thực luận văn, em cảm ơn thầy/cô, bạn nhóm nghiên cứu mạng cảm biến khơng dây (WSNs) có đóng góp ý kiến để Luận văn hoàn thiện Em xin chân thành cảm ơn thầy, cô giáo Viện Công nghệ Thông tin Truyền thông cung cấp cho em kiến thức môn sở ngành chuyên ngành, giúp em có sở lý thuyết vững vàng tạo điều kiện giúp đỡ em suốt trình học tập Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn chân thành tới gia đình, bạn bè động viên, đóng góp ý kiến giúp đỡ q trình học tập, nghiên cứu hồn thành luận văn tốt nghiệp Hà Nội, ngày tháng năm 2019 Học viên Nguyễn Thành Trung MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN .2 TÓM TẮT NỘI DUNG LUẬN VĂN .3 ABSTRACT OF THESIS LỜI CẢM ƠN .5 DANH MỤC CÁC HÌNH DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ .9 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN .10 1.1 Giới thiệu chung .10 1.2 Mục đích đề tài 18 1.3 Sự cần thiết đề tài .18 1.4 Cấu trúc luận văn 22 CHƯƠNG 2: ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP 23 2.1 Định nghĩa 23 2.2 Đề xuất 25 2.2.1 Tổng quan chung 25 2.2.2 Đề xuất: Xác định đường ngắn phù hợp 26 CHƯƠNG 3: THIẾT KẾ GIAO THỨC 29 3.1 Tổng quan giao thức .29 3.2 Xác định hố .29 3.3 Phát tán thông tin hố 32 3.4 Chuyển tiếp gói tin .33 3.5 Thuật tốn chuyển tiếp gói tin 36 CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG THƯ VIỆN NS2 VÀ THỰC NGHIỆM, KẾT LUẬN 40 4.1 Tổng quan NS2 40 4.2 Bộ thư viện NS2 44 4.3 Mơi trường thí nghiệm 50 4.4 Cài đặt tham số 51 4.5 Kịch thí nghiệm 52 4.6 Chỉ số đánh giá 53 4.6.1 Tỷ lệ gói tin tới đích 53 4.6.2 Hiệu lượng .53 4.6.3 Chỉ số cân tải BI (Balance index) 53 4.7 Kết thí nghiệm 53 4.7.1 Tỉ lệ gói tin tới đích 53 4.7.2 Hiệu lượng .55 4.7.3 Chỉ số cân tải BI (Balance index) 56 4.8 Kết luận 57 4.9 Phát triển kết nghiên cứu 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO 59 PHỤ LỤC 61 DANH MỤC CÁC HÌNH Hình Cấu trúc mạng cảm biến .11 Hình Kiến trúc giao thức mạng cảm biến .14 Hình Ứng dụng WSNs theo dõi chiến trường .15 Hình Ứng dụng theo dõi chế sinh học thể người 16 Hình Ứng dụng theo dõi cảnh báo cháy rừng 17 Hình 6: Hai vấn đề nghiêm trọng mà giao thức gặp phải 21 Hình Minh họa định nghĩa 24 Hình Minh họa đường ℋ-bypassing Euclide 25 Hình Minh họa đề xuất 26 Hình 10 Mơ đa giác F thông qua phép biến đổi 27 Hình 11 Quy tắc TENT 30 Hình 12 Kết thu sau sử dụng phương pháp xác định hố 31 Hình 13 Mơ tham số alpha phát tán thơng tin hố 32 Hình 14 Mô NS, khởi tạo thiết lập 40 Hình 15 Luồng kiện cho file tcl chạy NS 42 Hình 16 Kiến trúc thư mục cài đặt NS2 43 Hình 17 Mơ kịch thí nghiệm 52 Hình 18 Kết thống kê tỷ lệ gói tin tới đích thuật tốn 54 Hình 19 So sánh hiệu lượng .55 Hình 20 So sánh giá trị BI 56 Hình 21: Minh họa minh chứng Đề xuất 61 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ THUẬT NGỮ Tên đầy đủ/Ý nghĩa Từ viết tắt, Thuật ngữ BCD BI End-to-end Delay Boundary Coordinates Determination Balance index Cận thời gian truyền tin GPS Global Positioning System HCI Hole Core Information Hop-to-hop Speed Vận tốc truyền tin hai nút kề MAC Media Access Control NFL Neighborhood Feedback Loop QoS Quality of Service WSN Wireless Sensor Network CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 1.1 Giới thiệu chung Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network) bao gồm tập hợp thiết bị cảm biến sử dụng liên kết không dây (vô tuyến, hồng ngoại quang học) để phối hợp thực nhiệm vụ thu thập thông tin liệu phân tán với quy mô lớn điều kiện vùng địa lý Mạng cảm biến khơng dây liên kết trực tiếp với nút quản lý giám sát trực tiếp hay gián tiếp thông qua điểm thu phát môi trường mạng công cộng Internet hay vệ tinh Các thiết bị cảm biến không dây liên kết thành mạng tạo nhiều khả cho người Các đầu đo với vi xử lý thiết bị vô tuyến nhỏ gọn tạo nên thiết bị cảm biến không dây có kích thước nhỏ, tiết kiệm khơng gian Chúng hoạt động mơi trường dày đặc với khả xử lý tốc độ cao Ngày nay, mạng cảm biến không dây ứng dụng nhiều lĩnh vực nghiên cứu vi sinh vật biển, giám sát việc chuyên chở chất gây ô nhiễm, kiểm tra giám sát hệ sinh thái môi trường sinh vật phức tạp, điều khiển giám sát công nghiệp lĩnh vực quân sự, an ninh quốc phòng hay ứng dụng đời sống hàng ngày 1.1.1 Cấu trúc mạng cảm biến Các nút cảm biến phân bố vùng cảm biến hình Mỗi nút cảm biến có khả thu thập liệu định tuyến lại đến sink 10 thực tế từ nút nguồn so với giá trị cận độ trễ gói tin) nhận xử lý gói tin gửi liệu cần truyền Hàm kiểm tra thông tin hố, Void relayData(Packet *p) xác định tâm hố phóng đại sau tìm nút hàng xóm thoả mãn điều kiện để chuyển tiếp gói tin sendAck() recvAck () Gửi nhận gói tin ACK sendHCI() recvHCI() Gửi nhận gói tin HCI sendBoundHole() recvBoundHole () Gửi nhận gói tin BoundHole Nhóm hàm xác định hố tìm đa giác void sendBoundHole() void recvBoundHole(Packet*) Gửi gửi tin xác định nút bao quanh hố Tiếp nhận xử lý gói tin truyền thơng tin xác định nút bao quanh hố polygonHole* Tạo đa giác lồi bao quanh hố (với thông createPolygonHole(Packet*) tin hố gửi đến nút gói tin p) Sau kết thúc trình xác định nút bao quanh hố, hàm gọi đến void createHole(Packet*) để tạo thông tin hố Sau thơng tin hố phát tán xung quanh thông qua hàm broadcastHCI() 48 void addHoleNode(polygonHole*, node*); Thêm đỉnh đa giác Nhóm hàm tìm tập nút để chuyển tiếp gói tin F2list* nexthop(int, Point *, polygonHole *, struct hdr_speed_data*, Nhận thông số đầu vào thông tin struct hdr_cmn *) đa giác lồi bao quanh hố, cấu trúc thông *, tin liệu gói tin trả tập nút polygonHole *, struct hdr_speed_data*, hàng xóm thoả mãn yêu cầu F2list* speedplusplus(Point struct hdr_cmn *); F2list* findMoreNextNode(Point *p, polygonHole* hole_list_, Point *dst_, Point *scale_center, double scale_factor_, double setpoint_, double old_est_hopdistance_, nsaddr_t dst_id_, F2list* F2); Nhận thông số đầu vào thông tin đa giác lồi bao quanh hố, tâm I tỷ lệ phóng đa giác, cấu trúc thơng tin liệu gói tin trả tập nút hàng xóm thoả mãn yêu cầu Nhóm hàm tổng hợp liệu Lưu thông tin trường hợp xảy q trình truyền tin gói tin Void dumpDrop() vào file Drop.tr để phục vụ hoạt động theo dõi, thống kê kết thí nghiệm điều chỉnh tham số giao thức đề xuất dumpEnergy() Ghi thông tin lượng tiêu hao tệp tr 49 Ghi thơng tin tập nút hàng xóm dumpNeighbor() tệp tr dumpBroadcast() Ghi thông tin broadcast tệp tr Ghi thông tin đỉnh đa giác dumpApproximateHole() tệp tr Một số hàm khác void myinfo(nsaddr_t, double, double) Trả thông tin ID toạ độ nút Gán thêm thông tin nút (id, toạ độ, void newNB(nsaddr_t, double, double, tỷ lệ rớt gói tin, thời gian chuyển tiếp tin trung bình) vào tập thơng tin lưu danh double, int) sách nút lân cận nút void updateDelay(nsaddr_t, double, Cập nhật thời gian truyền tin đến nút lân double, double) void updateReceivedRatio(nsaddr_t) double avg2delay(double, double) cận, tỷ lệ gửi gói tin khơng đến Cập nhật tỷ lệ nhận tin thành công nút lân cận Lấy trung bình thời gian truyền tinh tất nút tập với tọa độ x,y 4.3 Mơi trường thí nghiệm Các thí nghiệm thực cách sử dụng mô NS2 máy tính có thơng số: 50 Tham số Giá trị CPU Intel Core i5-4570 Tần số 3,2 GHz x RAM 8G Hệ điều hành Ubuntu 14.04 64bit Mức tiêu thụ lượng giao thức, ta sử dụng mơ hình lượng đề xuất Shnayder [11] Bảng mục 4.4 cho thấy cài đặt tham số sử dụng cho nút cảm biến Thông số αmin giao thức đặt thành (tức thơng tin hố phổ biến tồn mạng) Các thông số độ tin cậy từ đầu đến cuối MMSPEED EQGOR đặt thành 90% 4.4 Cài đặt tham số Tham số Giá trị MAC type CSMA/CA Interface queue model DropTail Transmission of radio TwoRayGround Antena type OmniAntenna Initial node energy 1000 J Queue length 50 packets Transmission range 40 m Bandwidth Mbps Packet-sending interval 10 s Data packet size 50 bytes 51 4.5 Kịch thí nghiệm Thiết lập mạng tĩnh khu vực 1200 × 1200m2 Các nút cảm biến triển khai cách chia mạng thành lưới vuông 60 × 60 đặt cảm biến vị trí ngẫu nhiên vng đơn vị 200 nút nguồn đặt mạng, Mục tiêu xem hiệu suất giao thức bị ảnh hưởng xuất hố định tuyến Để làm vậy, ta sử dụng công cụ tạo cấu trúc liên kết (có thể tạo hố với khu vực xác định trước hình dạng ngẫu nhiên) để tự động tạo 18 hố với nhiều kích cỡ hình dạng khác Các gói tạo nút nguồn 10 giây yêu cầu độ trễ từ đầu đến cuối cho gói chọn ngẫu nhiên số 0.2 giây, 0.5 giây 0.8 giây Thời gian mô 500 giây Các giá trị đo mức trung bình từ 30 vịng với khoảng tin cậy 95% Hình cho thấy hình ảnh hóa cấu trúc liên kết mô xếp theo thứ tự tăng dần diện tích hố Hình 19 Mơ kịch thí nghiệm 52 4.6 Chỉ số đánh giá 4.6.1 Tỷ lệ gói tin tới đích Các gói chia thành ba nhóm theo cận độ trễ gói tin Đối với nhóm gói có cận độ trễ gói tin 𝜖, tỷ lệ gói tin tới đích 𝑟(𝜖) định nghĩa 𝑟(𝜖) = 𝑎𝑖 (𝜖) ∑𝑛 𝑖=1 𝑏𝑖 (𝜖) 𝑛 , 𝑏𝑖 (𝜖) số lượng gói với cận đỗ trễ gói tin 𝜖 gửi nút nguồn thứ i, 𝑎𝑖 (𝜖) số lượng gói cận đỗ trễ gói tin 𝜖 gửi nút nguồn thứ i có thời gian truyền tin không vượt 𝜖, n tổng số nút nguồn 4.6.2 Hiệu lượng Đo lường định nghĩa tỷ số tổng lượng tiêu thụ cho tổng số gói tin đến đích lúc Lưu ý tổng mức tiêu thụ lượng bao gồm lượng tiêu thụ giai đoạn thiết lập mạng (tức hai giai đoạn DEHA) tiêu thụ giai đoạn chuyển tiếp liệu Hay nói cách khác, số liệu hiểu lượng trung bình cần thiết để gửi gói tin đến đích theo yêu cầu 4.6.3 Chỉ số cân tải BI (Balance index) Chỉ số cân tải BI cho ta biết tải trọng lưu lượng cân nút cảm biến định nghĩa 𝐵𝐼 = (∑𝑚 𝑖=1 𝑝𝑖 ) 2 𝑚 ∑𝑚 𝑖=1 𝑝𝑖 , 𝑚 số nút cảm biến 𝑝𝑖 tổng số gói gửi chuyển tiếp nút thứ i Lưu ý 𝑚𝑖 ≤ 𝐵𝐼 ≤ BI lớn cho biết lưu lượng truy cập cân tốt 4.7 Kết thí nghiệm 4.7.1 Tỉ lệ gói tin tới đích 53 End-to-end delay = 0.2 End-to-end delay = 0.5s End-to-end delay = 0.8s Hình 20 Kết thống kê tỷ lệ gói tin tới đích thuật tốn Từ kết thấy rằng, với việc áp dụng khu vực cấm (Forbidden Areas), DEHA có tỷ gói tin tới đích đạt mức cao tất trường hợp giả định (thấp 75% giá trị end-to-end delay 0.2 giây, xấp xỉ 95% giá trị end-to-end delay 0.5 0.8 giây) Trong đó, MMSPEED EQGOR đạt đến mức tỷ lệ cao 0.95 điều kiện có hố nhỏ Trong trường hợp xấu (ví dụ, Topo 18), tỷ lệ gói tin tới đích MMSPEED giảm xuống cịn 30%, 55% 61% tương ứng với giá trị end-to-end delay 0.2 giây, 0.5 giây 0.8 giây Trong số ba giao thức, hiệu suất EQGOR nhất; tỷ lệ gói tin tới đích giảm xuống 1% xảy lỗ lớn (ví dụ: Topo16-19) Có thể thấy kích thước hố lớn, tỷ lệ gói tin tới đích MMSPEED EQGOR giảm nhanh Mặc dù MMSPEED cho kết tốt EQGOR nhờ áp dụng chế backpressure, nhiên chế phần làm giảm vấn đề cực tiểu địa phương loại bỏ hồn tồn Ngồi ra, MMSPEED khơng làm giảm bớt tắc nghẽn xung quanh ranh giới hố Các gói tin thực theo giao thức MMSPEED tránh tượng cực tiểu địa phương lại định tuyến dọc theo ranh giới hố Kết thí nghiệm cho thấy điều kiện vùng cảm biến có hố (vật cản), khả truyền gói tin đến đích DEHA đạt mức cao, đặc biệt trường 54 hợp hố (vật cản) có kích thước lớn tồn tượng cực tiểu địa phương, DEHA cho kết tốt nhiều so với thuật tốn so sánh 4.7.2 Hiệu lượng Hình 21 So sánh hiệu lượng Từ kết thí nghiệm cho mức tiêu thụ lượng mạng thuật toán DEHA mức thấp ổn định (trong khoảng 0.1 ~ 0.13 J) môi trường thiết lập khác kể điều kiện có hố/vật cản lớn Mức lượng tiêu thụ khoảng 86% so với MMSPEED 84% so với EQGOR Các thuật toán MMSPEED EQGOR cho mức lượng tiêu thụ thấp 0.15 tăng nhanh (đến 0.25) điều kiện hố/vật cản lớn Năng lượng tiêu thụ gói tin EQGOR cho Topo 14 0.5 J, Topo 13 – 15 – 16 – 17 – 18 cao 7.5 J (do tỷ lệ gói tin tới đích thấp) nằm ngồi số hiển thị hình Có thể thấy DEHA cho kết vượt trội so với giao thức khác hiệu lượng Có hai yếu tố giúp DEHA vượt trội hơn: 55 - Năng lượng bị lãng phí gói tin q trình chuyển tiếp đến đích thấp - Trong giao thức khác, gói tin truyền qua đa tuyến (EQGOR) đa luồng (MMSPEED) làm phát sinh chi phí lượng lớn 4.7.3 Chỉ số cân tải BI (Balance index) Hình 22 So sánh giá trị BI Giá trị BI thuật toán DEHA đạt mức cao khoảng 0.38 điều kiện hố/vật cản nhỏ Trong thuật toán MMSPEED EQGOR cho kết giá trị BI đạt khoảng 0.2 hố/vật cản nhỏ, kích thước hố/vật cản tăng, giá trị BI giao động ngưỡng 0.22 – 0.25 có có xu hướng tăng lên So với MMSPEED, giá trị BI mà DEHA đạt cao gấp lần trường hợp tốt (topo 4) Trong trường hợp khác, DEHA ln có giá trị BI cao 1.1 lần so với MMSPEED Đối với EQGOR, trường hợp tốt (Topo 6), DEHA có gía trị BI gấp 1.9 lần Qua quan sát kết thí nghiệm thấy rằng, kích thước hố/vật cản tăng, khả cân lưu lượng DEHA giảm xuống đến mức thấp khoảng 0.28 Điều xảy hệ số tỷ lệ khu vực cấm tỷ lệ nghịch với kích thước hố, 56 việc tăng kích thước hố làm giảm đa dạng khu vực cấm Như việc, việc giảm tính đa dạng làm suy giảm cân tải mạng Cũng thấy số cân đạt DEHA đóng góp khơng kích thước hố mà cịn vị trí hố Ví dụ, hố gần vị trí nút nguồn (Ví dụ: Topo 13), nút đích (ví dụ: Topo 5, 9, 10, 14) ranh giới mạng (Topo 6, 10, 14) có xu hướng giảm số cân BI Từ kết thí nghiệm cho thấy thuật tốn DEHA cho khả cân lưu lượng tốt hơn, đặc biệt điều kiện hố (vật cản) có kích thước nhỏ trung bình Trong điều kiện hố (vật cản) lớn, khả cân DEHA giảm ln cao so với thuật tốn MMSPEED EQGOR Từ kết thí nghiệm ta thấy rằng, MMSPEED có hiệu suất tốt EQGOR tỷ lệ gói tin tới đích, lại EQGOR khả cân tải MMSPEED có số cân thấp tắc nghẽn xung quanh ranh giới hố 4.8 Kết luận Kết nghiên cứu luận văn giải hai vấn đề phát sinh định tuyến địa lý QoS có hố định tuyến: tượng cực tiểu địa phương tắc nghẽn xung quanh ranh giới hố Đồng thời đề xuất giao thức định tuyến đảm bảo cận độ trễ gói tin giải hai vấn đề Kết mô cho thấy giao thức đề xuất hoạt động tốt giao thức có tỷ lệ gói tin tới đích, hiệu lượng cân tải Đề xuất giao thức thư viện NS2 giới thiệu luận văn với hai nội dung nghiên cứu khác (xác định hố, xác định điều chỉnh vận tốc nêu mục 2.2.1 Tổng quan chung) tổng hợp đăng Hội nghị MASS 2017: 135-143 USA (The 14th IEEE International Conference on Mobile Ad hoc and Sensor Systems): “A Delay-Guaranteed Geographic Routing Protocol with Hole Avoidance in WSNs” Tác giả: Phi Le Nguyen, Yusheng Ji, Nguyen Thanh Trung, Nguyen Thanh Hung 57 4.9 Phát triển kết nghiên cứu Trong tương lai, nghiên cứu mở rộng giao thức để đáp ứng ràng buộc QoS khác (ví dụ, độ tin cậy thông lượng) ràng buộc lượng nút Đồng thời xem xét mạng có nhiều hố hố động Nghiên cứu tiếp tục phát triển, hỗ trợ cho kết nghiên cứu đăng Hội nghị NCA 2017: 35-43 Cambridge, MA, USA (16th IEEE International Symposium on Network Computing and Applications) với nội dung “Constant stretch and load balanced routing protocol for bypassing multiple holes in wireless sensor networks” Tác giả: Phi Le Nguyen, Yusheng Ji, Nguyen Thanh Trung, Nguyen Thanh Hung 58 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Y Ko and N H Vaidya Location-Aided Routing (LAR) in Mobile ad hoc Networks In Proceedings of MOBICOM’98, 1998 [2] B A Mahmood and D Manivannan Grb: Greedy routing protocol with backtracking for mobile ad-hoc networks In 2015 IEEE 12th International Conference on Mobile Ad Hoc and Sensor Systems, pages 473–474, Oct 2015 [3] Tian He, John A Stankovic, Chenyang Lu, and Tarek Abdelzaher Speed: A stateless protocol for real-time communication in sensor networks In Proceedings of the 23rd International Conference on Distributed Computing Systems, ICDCS ’03, pages 46–, Washington, DC, USA, 2003 [4] E Felemban, Chang-Gun Lee, and E Ekici Mmspeed: multipath multispeed protocol for qos guarantee of reliability and timeliness in wireless sensor networks IEEE Transactions on Mobile Computing, 5(6):738– 754, June 2006 [5] L Cheng, J Niu, J Cao, S K Das, and Y Gu Qos aware geographic opportunistic routing in wireless sensor networks IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 25(7):1864–1875, July 2014 [6] Md Abdur Razzaque, Muhammad Mahbub Alam, Md Mamun-OrRashid, and Choong Seon Hong Multi-constrained qos geographic routing for heterogeneous traffic in sensor networks IEICE Transaction on Communications, E91-B(8):2589– 2601, 2008 [7] D Djenouri and I Balasingham Traffic-differentiation-based modular qos localized routing for wireless sensor networks IEEE Transactions on Mobile Computing, 10(6):797–809, June 2011 [8] N Bulusu, J Heidemann, and D Estrin Gps-less low-cost outdoor localization for very small devices IEEE Personal Communications, 7(5):28–34, Oct 2000 [9] Qing Fang, Jie Gao, and L J Guibas Locating and bypassing routing holes in sensor networks In Proceedings of the 20th Annual Joint Conference of the IEEE 59 Computer and Communications Societies, INFOCOM’04, volume 4, pages 2458– 2468 vol.4, March 2004 [10] Myounggyu Won, Radu Stoleru, and Haijie Wu Geographic routing with constant stretch in large scale sensor networks with holes In Proceedings of the 7th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, WiMob’11, pages 80–88, 2011 [11] Victor Shnayder, Mark Hempstead, Bor rong Chen, Geoffrey WernerAllen, and Matt Welsh Simulating the power consumption of large-scale sensor network applications In Proceedings of the 2nd ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems, SenSys 2004, pages 188–200 ACM, 2004 [12] Pai-Hsiang Hsiao, A Hwang, H T Kung, and D Vlah Load-balancing routing for wireless access networks In Proceedings of the 20th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, INFOCOM 2001, volume 2, pages 986–995 vol.2, 2001 60 PHỤ LỤC Chứng minh Đề xuất (mục 2.2.2), tổng quát: Gọi Q đa giác lồi để P đa giác lồi khác hoàn toàn bao gồm Q Sau đó, với hai điểm tùy ý s t bên ngồi P, có: |𝐿𝑃 (𝑠, 𝑡 )| < |𝐿𝑄 (𝑠, 𝑡 )| + 𝑝𝑃 − 𝑝𝑄 (*) Hình chứng minh cơng thức Hình 23: Minh họa minh chứng Đề xuất Gọi 𝑄1 , … 𝑄𝑛 đỉnh Q 𝑃1 , … 𝑃𝑛 đỉnh P, xếp theo hướng ngược chiều kim đồng hồ Gọi 𝑠{𝑄𝑢 ~ 𝑄𝑢+𝑘 }+ 𝑄 𝑡 đường ngắn s t, ⃗⃗⃗ Ta có, 𝑄𝑢 𝑄𝑢+𝑘 phải đỉnh giả sử đường nằm bên phải 𝑠𝑡 giới hạn nhìn Q tương ứng với s t Đặt 𝑃𝑣 , … 𝑃𝑣+ℎ biểu thị tất đỉnh 61 P nằm bên phải ⃗⃗⃗ 𝑠𝑡, 𝐿𝑃 (𝑠, 𝑡 ) ≤ 𝑠{𝑃𝑣 ~ 𝑃𝑣+ℎ }+ 𝑃 𝑡 Gọi 𝑄′𝑢 𝑄′𝑢+𝑘 giao điểm 𝑠𝑄𝑢 𝑡𝑄𝑢+𝑘 với 𝑃𝑣−1 𝑃𝑣 𝑃𝑣+ℎ 𝑃𝑣+ℎ+1 Ta có: + ′ ′ ′ ′ 𝐿𝑃 (𝑠, 𝑡 ) ≤ 𝑠{𝑃𝑣 ~ 𝑃𝑣+ℎ }+ 𝑃 𝑡 ≤ |𝑠𝑄 𝑢 | + |{𝑄 𝑢 ~ 𝑄 𝑢+𝑘 } | + |𝑄 𝑢+𝑘 𝑡| 𝑃 (2) Ta có : + |𝑄𝑢+𝑘 𝑄′ 𝑢+𝑘 | + |{𝑄′ 𝑢+𝑘 ~ 𝑄′ 𝑢 } | + |𝑄′ 𝑢 𝑄𝑢 | ≥ |{𝑄𝑢+𝑘 ~ 𝑄𝑢 }+ 𝑄 | (3) 𝑃 + + 𝑃 𝑃 Ngoài : 𝑝𝑃 = |{𝑄′ 𝑢 ~ 𝑄′ 𝑢+𝑘 } | + |{𝑄′ 𝑢+𝑘 ~ 𝑄′ 𝑢 } | Do từ (3) ta suy : + ′ ′ |{𝑄′ 𝑢 ~ 𝑄′ 𝑢+𝑘 } | ≤ 𝑝𝑃 − |{𝑄𝑢+𝑘 ~ 𝑄𝑢 }+ 𝑄 | + |𝑄𝑢+𝑘 𝑄 𝑢+𝑘 | + |𝑄 𝑢 𝑄𝑢 | (4) 𝑃 + Ngoài ra: 𝑝𝑄 = |{𝑄𝑢 ~ 𝑄𝑢+𝑘 }+ 𝑄 | + |{𝑄𝑢+𝑘 ~ 𝑄𝑢 }𝑄 | Từ (4) ta có : + ′ ′ |{𝑄′ 𝑢 ~ 𝑄′ 𝑢+𝑘 } | ≤ 𝑝𝑃 − 𝑝𝑄 + |{𝑄𝑢 ~ 𝑄𝑢+𝑘 }+ 𝑄 | + |𝑄𝑢+𝑘 𝑄 𝑢+𝑘 | + |𝑄 𝑢 𝑄𝑢 | (5) 𝑃 Từ (2) (5) suy ra: 𝐿𝑃 (𝑠, 𝑡 ) ≤ 𝐿𝑄 (𝑠, 𝑡 ) + 𝑝𝑃 − 𝑝𝑄 Áp dụng Đề xuất, ta có: ℱ hình thu ℋ thông qua phép biến đổi với hệ số tỷ lệ 𝜉, 𝑝ℱ = (1 − 𝜉 )𝑝ℋ Do đó, 𝐿ℱ (𝑠, 𝑡 ) ≤ 𝐿ℋ (𝑠, 𝑡 ) + 𝑝ℱ − 𝑝ℋ = 𝐿ℋ (𝑠, 𝑡 ) + ( 𝜉 − 1)𝑝ℋ 62 ... load balancing LỜI CẢM ƠN Để hoàn thành luận văn với đề tài ? ?Đề xuất thuật tốn định tuyến real- time cho mạng cảm biến khơng dây xây dựng thư viện hỗ trợ tảng NS2? ??, em xin gửi lời cảm ơn chân thành...LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn thạc sĩ ? ?Đề xuất thuật toán định tuyến real- time cho mạng cảm biến không dây xây dựng thư viện hỗ trợ tảng NS2? ?? cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu tài... khí Mạng cảm biến khơng dây sử dụng cho việc giám sát nhiệt độ khắp chuồng nuôi, đảm bảo an tồn cho đàn 17 1.2 Mục đích đề tài Đề xuất thuật toán định tuyến thời gian thực (real- time) mạng cảm biến