Nghiên cứu phát triển định tuyến tiết kiệm năng lượng cho mạng cảm biến không dây

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN TRUNG DŨNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Hà Nội – 2014 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI NGUYỄN TRUNG DŨNG NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS Nguyễn Văn Đức Hà Nội – 2014 Lời cam đoan Tác giả xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tác giả, không chép người Các số liệu kết nêu luận án hoàn toàn trung thực chưa công bố Tác giả Nguyễn Trung Dũng Lời cảm ơn Tôi xin chân thành cảm ơn PGS.TS Nguyễn Văn Đức nhiệt tình hướng dẫn giúp đỡ tơi nhiều q trình nghiên cứu hoàn thành Luận án Cũng xin chân thành cảm ơn Viện sau Đại học, Bộ môn Kỹ thuật thông tin - Viện Điện tử Viễn thông - Trường Đại học Bách khoa Hà Nội tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành nhiệm vụ nghiên cứu Tơi bày tỏ lịng biết ơn đến Gia đình tơi Bố mẹ, anh chị em bạn bè người ủng hộ động viên giúp đỡ thời gian làm Luận án Nguyễn Trung Dũng MỤCLỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ MỞ ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 1.1 Cấu trúc mạng cảm biến không dây 1.1.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến cấu trúc mạng cảm biến không dây 1.1.2 Đặc điểm cấu trúc mạng cảm biến 1.1.3 Kiến trúc giao thức mạng 1.1.4 Hai cấu trúc đặc trưng mạng cảm biến 1.1.4.1 Cấu trúc phẳng 1.1.4.2 Cấu trúc phân tầng 1.2 Ứng dụng mạng cảm biến không dây 1.2.1 Ứng dụng quân đội 1.2.2 Ứng dụng mơi trường 1.2.3 Ứng dụng chăm sóc sức khỏe 1.2.4 Ứng dụng gia đình 1.3 Một số vấn đề thách thức kỹ thuật 1.3.1 Vấn đề lớp MAC 1.3.2 Vấn đề định tuyến 1.3.3 Vấn đề lượng CHƢƠNG 2.TỐI ƢU ĐỊNH TUYẾN ĐA CHẶNG TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG 2.1 Các phương pháp định tuyến tiết kiệm lượng dựa kỹ thuật giảm thiểu gói tin dư thừa 2.1.1 Phương pháp định tuyến mở rộng vòng Expanding Ring Search – ERS 2.1.2 Đề xuất phương pháp định tuyến mở rộng vòng giảm thiểu số nút tham gia định tuyến – Efficient Expanding Ring Search (EERS) 2.1.2.1 Kỹ thuật xác định thông tin nút lân cận cách hai bước nhảy mạng 2.1.2.2 Làm tràn tin tìm đường hiệu 2.1.2.3 Tiết kiệm lượng tìm kiếm mở rộng vịng 2.1.2.4 Lưu đồ thuật tốn EERS 2.1.2.5 Mô đánh giá 2.2 Các phương pháp định tuyến dựa vào lượng nút cảm biến nhằm nâng cao thời gian sống mạng 2.2.1 Đề xuất phương pháp định tuyến dựa vào mức lượng nút cảm biến để loại bỏ tuyến đường có lượng thấp 2.2.2 Đề xuất phương pháp định tuyến dựa vào hai điều kiện để chọn đường tốt - Routing Dual Criterion (RDC) 2.2.3 Mô kết 2.3 Phương pháp định tuyến tiết kiệm lượng dựa điều khiển công i Trang iv v vi vii 10 10 10 13 14 16 16 17 19 20 21 22 22 22 22 23 23 25 25 26 30 30 32 35 38 38 43 43 49 51 56 suất 2.3.1 Kỹ thuật điều khiển công suất 2.3.2 Đề xuất phương pháp định tuyến dựa điều khiển công suất 2.3.3 Mô đánh giá kết 2.4 Kết luận CHƢƠNG TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY ĐA CHẶNG SỬ DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC ĐỐN VỊ TRÍ CỦA ĐỐI TƢỢNG 3.1 Cơ sở lý thuyết toán học 3.1.1 Định lý xác suất Bayes 3.1.2 Hàm phân bố xác suất hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên 3.1.2.1 Hàm phân bố xác suất (Probability Distribution Function) 3.1.2.2 Hàm mật độ xác suất (Probability Density Function) 3.1.3 Kỳ vọng phương sai biến ngẫu nhiên 3.1.3.1 Kỳ vọng biến ngẫu nhiên 3.1.3.2 Phương sai biến ngẫu nhiên 3.1.4 Hàm phân phối xác suất Gaussian – Hàm phân phối chuẩn 3.1.5 Tiến trình Markov 3.1.6 Mơ hình hóa hệ thống khơng gian trạng thái động 3.1.7 Tiếp cận Bayes 3.1.8 Một số thuật toán theo vết dựa tiếp cận Bayes 3.2 Sơ lược số thuật tốn dự đốn vị trí 3.2.1 Bộ lọc Kalman 3.2.2 Bộ lọc Kalman mở rộng 3.2.2.1 Những giới hạn mơ hình tuyến tính 3.2.2.2 Khai triển chuỗi Taylor 3.2.3 Kết luận 3.3 Thuật toán lọc chất điểm (Particle Filter) 3.3.1 Các điều kiện buộc thuật toán lọc chất điểm 3.3.2 Hướng tiếp cận lọc thuật toán lọc chất điểm 3.3.3 Lấy mẫu quan trọng (Importance Sampling) 3.3.4 Lấy mẫu quan trọng (Sequential Importance Sampling – SIS) 3.3.5 Vấn đề lựa chọn hàm mật độ đề xuất 3.3.6 Vấn đề thối hóa mẫu giải pháp lấy mẫu lại (Resampling) 3.3.7 Thuật toán lọc chất điểm tổng quát (Generic Particle Filter – GPF) 3.3.8 Thuật toán lấy mẫu lại quan trọng (Sequential Importance Resampling – SIR) 3.3.9 Mơ thuật tốn SIR 3.4 Ứng dụng giám sát đối tượng mạng cảm biến không dây sử dụng lọc chất điểm PF 3.4.1 Mơ hình hóa toán 3.4.2 Đề xuất phương pháp thực lọc chất điểm 3.4.2.1 Pha khởi tạo N chất điểm ii 56 57 58 65 66 66 67 67 67 68 68 68 69 69 70 70 71 73 73 74 78 78 79 80 81 81 82 83 84 88 89 90 91 92 99 99 100 100 3.4.2.2 Pha lan truyền chất điểm 3.4.2.3 Pha tính tốn trọng số 3.4.2.4 Kết mô 3.5 Đề xuất mô hình giám sát theo vùng 3.6 Mơ hình giám sát tồn mạng 3.7 Mơ đánh giá kết 3.8 Kết luận 101 102 103 105 108 110 116 KẾT LUẬNCHUNG 117 TÀI LIỆU THAM KHẢO 124 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ 132 iii DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ABR ADC AODV AOMDV BS CNI CSMA/CA DSR EERS EKF ERS IS GPF KF LEACH MAC NS2 OLSR PDR PEGASIS PF PRP RDC RF RMS ROF RREP RREQ SIR SIS TTL WSN Định tuyến loại bỏ tuyến đường xấu Bộ chuyển đổi tương tự số Định tuyến vector khoảng cách theo yêu cầu Adhoc On-demand Multipath Distance Định tuyến vector khoảng cách đa Vector đường theo yêu cầu Base Station Trạm gốc Collecting Neighbors’ Information Pha thu thập thông tin nút lân cận giao thức định tuyến EERS Carrier Sense Multiple Access/ Cảm biến sóng mang đa truy cập/ Collision Avoidance tránh xung đột Dynamic Source Routing Định tuyến theo nguồn Efficient Expanding Ring Search Định tuyến tìm kiếm mở rộng vịng tối ưu Extended Kalman Filter Bộ lọc Kalman mở rộng Expanding Ring Search Định tuyến tìm kiếm mở rộng vịng Importance Sampling Lấy mẫu quan trọng Generic Particle Filter Bộ lọc chất điểm tổng quát Kalman Filter Bộ lọc Kalman Low Energy Adaptive Clustering Định tuyến phân vùng tiết kiệm Hierarchy lượng Media Access Control Điều khiển truy nhập đường truyền Network Simulator Phần mềm mô mạng Optimized Link State Routing Định tuyến trạng thái kết nối tối ưu Packet Delivery Ratio Tỷ lệ truyền gói tin thành cơng Power-Efficient Gathering in Sensor Tiết kiệm lượng tích lũy Information Systems hệ thống thông tin cảm biến Particle Filter Bộ lọc chất điểm Power Control Combined with Routing Định tuyến dựa điều khiển công Protocol suất Routing dual criterion Định tuyến hai điều kiện Radio Frequency Sóng vơ tuyến Root-Mean-Square Độ lệch phương trung bình Reducing the Overhead of Flooding Pha giảm thiểu tin dư thừa giao thức định tuyến EERS Route Reply Bản tin trả lời chứa thông tin tuyến đường định tuyến Route Request Bản tin tìm đường Sequential Importance Resampling Lây mẫu lại quan trọng Sequential Importance Sampling Lấy mẫu quan trọng Time to Live Thời gian sống Wireless Sensor Network Mạng cảm biến không dây Avoid Bad Route Analog-to-Digital Adhoc On-demand Distance Vector iv DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU 𝜇 δi ck xt yt gt ht wt vt ut xˆt Tham số hàm phân phối xác suất Gaussian – giá trị kỳ vọng biến ngẫu nhiên X Tham số hàm phân phối xác suất Gaussian – giá trị phương sai biến ngẫu nhiên X Hàm xung Delta Trạng thái hệ thống thời điểm k Trạng thái hệ thộng thời điểm t Tín hiệu đo đạc hệ thống thời điểm t Hàm chuyển thời điểm t Hàm quan sát thời điểm t Nhiễu xử lý thời điểm t Nhiễu quan sát thời điểm t Đầu vào hệ thống thời điểm t Ước lượng hậu nghiệm xt xˆt Ước lượng tiên nghiệm xt Pt  Hiệp phương sai lỗi ước lượng xˆt Pt  Kt X F(X) f(x) pi E(X) V(X) M Ploss Ptx_max Psen Pmar Ptx LPsent LPthr Tc n K Hiệp phương sai lỗi ước lượng xˆt Ma trận hệ số khuếch đại Kalman Biến ngẫu nhiên hàm phân bố xác suất Hàm phân bố xác suất biến ngẫu nhiên X Hàm mật độ xác suất biến ngẫu nhiên X Xác suất tương ứng giá trị xi biến ngẫu nhiên X Kỳ vọng biến ngẫu nhiên X Phương sai biến ngẫu nhiên X Chi phí tuyến đường Công suất tiêu hao Công suất truyền lớn Công suât nhạy thu Công suất dự trữ Công suất truyền Năng lượng lại nút cảm biến thuật tốn PRP Ngưỡng lượng cịn lại nút cảm biến thuật toán PRP Thời gian đợi tin trả lời Số nút cảm biến mạng Độ tăng giá trị TTL hai lần tìm kiếm thuật tốn tìm đường mở rộng vịng Thời gian Mốc thời gian tương lai Số chất điểm 𝜎2 t T N v DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 2.1 Các thông số mô chung Bảng 2.2 Các thơng số mơ AODV PRP Bảng 3.1 Ví dụ kết khai triển Taylor Bảng 3.2 Thông số mô ứng dụng giám sát theo vùng vi Trang 39 59 80 111 suất, luận án thay đổi cách thức tính chi phí đường nhằm chọn đường tốt dựa vào hai tiêu chí bước nhảy mạng công suất truyền nút cảm biến Chi phí đường tính theo cơng thức: 𝑀= 𝑃 𝑡𝑥 _ 𝐴𝐵 𝑃𝑡𝑥 _𝑚𝑎𝑥 Với α = +𝛼 (4.2) if LPsent ≥ LPthr C if LPsent < LPthr Cơng thức trình bày chi tiết mục 2.3.2 Giá trị công suất truyền (Ptx_AB) mức lượng lại nút (LPsent) đưa vào cơng thức Do tuyến đường chọn đảm bảo tiêu chí ngắn, có mức lượng sử dụng thấp nút tham gia tuyến đường có lượng đủ lớn Với cách sử dụng giá trị chi phí đường này, giao thức định tuyến đề xuất chọn đường sử dụng tối ưu lượng, cân lượng nút cảm biến kéo dài thời gian hoạt động mạng Các mô cho thấy giao thức định tuyến sử dụng điều khiển cơng suất đề xuất có kết sử dụng lượng tốt hơn, thời gian hoạt động mạng kéo dài Các thông số thơng lượng mạng, tỷ lệ gói phần lớn trường hợp đạt kết tốt Trong vài trường hợp thông số giảm không nhiều Vẫn đảm bảo hoạt động mạng cảm biến Như vậy, với kỹ thuật giảm thiểu gói tin dư thừa, kỹ thuật thay đổi cách thức tính chi phí đường đi, kỹ thuật sử dụng buộc lượng nút cảm biến, luận án nghiên cứu đề xuất bốn giao thức định tuyến tiết kiệm lượng kéo dài thời gian sống mạng Đó giao thức tìm kiếm mở rộng vịng tối ưu EERS, giao thức tìm đường hai điều kiện RDC, giao thức loại bỏ tuyến đường xấu ABR giao thức định tuyến điều khiển công suất PRP Các mô NS2 giao thức đề xuất thu kết sử dụng lượng tốt, thông số khác mạng thay đổi không nhiều Tuy nhiên điều kiện không cho phép nên giao thức chưa chạy thử nghiệm thiết bị thật Trong nghiên cứu tác giả cần chạy thử nghiệm thực tế để có khẳng đinh tồn diện tính tối ưu lượng giao thức đề xuất 119 Các kết ƣớc đoán vị trí ứng dụng giám sát theo vùng mạng cảm biến khơng dây Các thuật tốn dự đốn vị trí đối tượng nghiên cứu phát triển từ lâu Từ thuật toán ban đầu Kalman đến thuật tốn dự đốn xác Kalman mở rộng (Extended Kalman) lọc chất điểm (Particle Filter) Chương luận án nghiên cứu mơ lại thành cơng thuật tốn dự đốn vị trí đối tượng Đồng thời đề xuất phương thức triển khai thuật toán lọc chất điểm So sánh khả dự đoán thuật tốn với thơng số khác Từ lựa chọn thuật toán phù hợp tốt cho ứng dụng giám sát đối tượng mạng cảm biến không dây Đề xuất phương pháp thực lọc chất điểm Thuật toán lọc chất điểm có ba pha sau: Khởi tạo N chất điểm, lan truyền chất điểm tính tốn trọng số (cập nhật trọng số) Chi tiết hoạt động pha sau: - Pha khởi tạo chất điểm: định nghĩa đám mây chất điểm Cách thức khởi tạo đám mây chất điểm dựa vào trạng thái ban đầu đối tượng - Pha lan truyền chất điểm: luận án đề xuất mộtkỹ thuật lan truyền chất điểm dựa theo lý (𝑖) (𝑖) (𝑖) (𝑖) thuyết SIS sử dụng hàm 𝑞(𝑥𝑡 |𝑥𝑡−1 , 𝑦𝑡 ) Từ hàm 𝑞(𝑥𝑡 |𝑥𝑡−1 , 𝑦𝑡 ) tính vector độ dời 𝑣 Việc lan truyền chất điểm lúc tương đương với việc di chuyển đám mây chất điểm theo (𝑖) (𝑖) (𝑖) vector 𝑣 Do cách lấy mẫu 𝑥𝑡 ~𝑞(𝑥𝑡 |𝑥𝑡−1 , 𝑦𝑡 ) phù hợp cho WSN - Pha tính tốn trọng số: Cơng việc lan truyền chất điểm việc tính tốn trọng số cho chất điểm Sử dụng công thức (3.68), sau thực xong bước lan truyền (𝑖) (𝑖) (𝑖) chất điểm, ta có liên kết 𝑤𝑡−1 𝑥𝑡 Cơng việc cịn lại tính tốn hàm 𝑝(𝑧𝑡 , 𝑥𝑡 ) Cách thực sau: (𝑖) 𝑝 𝑦𝑡 𝑥𝑡 Trong (𝑗 ) 𝑦𝑡 (𝑗 ) 𝑦𝑡 (𝑖) 𝑥𝑡 = (𝑗 ) (𝑗 ) (𝑖) 𝑁 𝑗 =1 𝑝(𝑦𝑡 |𝑥𝑡 ) (4.3) (𝑖) = 𝑔(𝑦𝑡 , 𝑕(𝑥𝑡 )) , 𝑔 hàm phi tuyến giá trị 𝑑𝑖𝑓𝑓 = (𝑗 ) − 𝑕(𝑥𝑡 ) hầu hết giá trị diff, 𝑔 diff chuyển đổi cho Các kết mô cho thấy phương thức đề xuất cho kết ước lượng xác 120 đồng thời đảm bảo thông số độ trễ so sánh với phương thức sẵn có Ứng dụng giám sát đối tượng mạng cảm biến khơng dây trình bày luận án gồm hai ứng dụng - Ứng dụng giám sát toàn mạng Trong ứng dụng này, tất nút cảm biến trạng thái hoạt động liên tục Khi có đối tượng di chuyển vào vùng cảm biến, tất nút cảm biến thu thập thông tin gửi trạm Tại trạm thông tin phân tích lấy thơng tin cần thiết đối tượng Trong ứng dụng này, không cần sử dụng thuật tốn dự đốn vị trí đối tượng - Ứng dụng giám sát theo vùng Trong ứng dụng này, có số lượng nhỏ nút cảm biến hoạt động thu thập thông tin đối tượng Khi có đối tượng di chuyển vào vùng cảm biến, nút cảm biến thu thập thông tin đối tượng gửi trạm Tại trạm thông tin phân tích lấy thơng tin cần thiết đối tượng Ngồi ra, từ thơng tin nhận trạm chạy thuật tốn dự đốn vị trí đối tượng cho vị trí đối tượng tương lai Từ trạm phát thơng tin điều khiển bật nút cảm biến xung quanh vị trí đối tượng dự đoán tắt nút cảm biến cịn lại Do ứng dụng có số lượng nhỏ nút cảm biến vùng quan sát hoạt động nên gọi ứng dụng giám sát theo vùng Nếu việc dự đoán bị sai, vùng cảm biến bị thông tin đối tượng thời gian, tất nút cảm biến phải bật trở lại để xác định lại vị trí đối tượng, khởi động lại q trình quan sát dự đốn ứng dụng Do thuật tốn dự đốn chạy trạm quan trọng Trong ứng dụng luận án sử dụng thuật toán lọc chất điểm - Các mô cho thấy, tất trường hợp, ứng dụng giám sát theo vùng thu kết sử dụng lượng tối ưu ứng dụng giám sát toàn mạng Khi số lượng nút cảm biến lớn, kích thước mạng lớn kết sử dụng lượng hiệu Đồng thời, số lượng nhỏ nút cảm biến hoạt động tập trung liệu gửi trạm nên lưu lượng liệu gửi trạm giảm đáng kể, làm tăng khả sử dụng hiệu băng thông đường truyền ứng dụng Tuy nhiên, giống kết thiết kế giao thức định tuyến, điều kiện không cho phép, hai ứng dụng giám sát chưa thử nghiệm thực tế để đánh giá Trong 121 nghiên cứu tác giả cần chạy thử nghiệm để ứng dụng kết nghiên cứu vào phục vụ đời sống Với mục tiêu đề luận án: Thiết kế giao thức định tuyến tiết kiệm lượng, xây dựng ứng dụng giám sát đối tượng tiết kiệm lượng Luận án nghiên cứu, mô thành công đạt mục tiêu đề với bốn giao thức định tuyến tiết kiệm lượng, phương thức thực lọc chất điểm ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng tiết kiệm lượng Các kết nghiên cứu công bố cơng nhận hội nghị tạp chí quốc tế Hƣớng nghiên cứu tiếp Trong nghiên cứu tiếp theo, luận án tiếp tục nghiên cứu để cải thiện mức độ sử dụng lượng nút cảm biến, phương pháp tự nạp lượng nạp nhanh nút cảm biến, tối ưu việc truyền liệu trạm, ứng dụng mạng cảm biến không dây môi trường mới: - Tối ưu giao thức định tuyến đề xuất, phát triển giao thức định tuyến tiết kiệm lượng Chạy thử nghiệm đánh giá giao thức định tuyến thiết bị thật, bước ứng dụng vào thực tế - Mở rộng nghiên cứu giao thức tiết kiệm lượng khác định tuyến: Phát triển giao thức lớp MAC, đề xuất mơ hình ứng dụng tiết kiệm lượng - Nghiên cứu phát triển kỹ thuật mã hóa nguồn phân tán (Distributed Source Coding DSC): Dựa sở hình ảnh liệu nút cảm biến gần phạm vi địa lý đo không khác biệt, DSC lợi dụng tương quan mặt khơng gian để loại bỏ dư thừa thông tin truyền đi, đảm bảo khôi phục đơn vị tiếp nhận Nghiên cứu luận án phát triển mơ hình mã hóa nguồn phân tán để kiểm chứng hiệu việc kéo dài thời gian hoạt động cho mạng cảm biến không dây - Nghiên cứu phát triển tích hợp kỹ thuật đo cảm giản lược tối thiểu (Compressive Sensing): Nghiên cứu cho thấy, liệu thu chứa độ “thưa” định, tức khơng phải tồn chiều dài mẫu tín hiệu chứa thơng tin 122 Compressive sensing giảm đáng kể chiều dài biểu diễn mẫu liệu, nhiên đảm bảo khôi phục gần liệu phía thu, giúp giảm băng thông cần thiết để truyền tải thông tin, lượng tiêu thụ đơn vị thông tin Thêm vào kỹ thuật đo cảm giản lược cho phép chuyển độ phức tạp tính tốn sang phía đơn vị giải mã (decoder), đơn giản hóa q trình xử lý truyền tải thông tin nút mạng cảm biến Luận án tiếp tục nghiên cứu phát triển mơ hình đo cảm giản lược cho mạng cảm biến không dây nhằm áp dụng vào thực tế - Nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến không dây môi trường nước (Under Water Wireless Sensor Network): Do mơi trường truyền sóng đặc biệt nhu cầu khám phá, truyền thông tin nước, nên giao thức sẵn có mạng cảm biến khơng dây đa chặng khơng cịn phù hợp với mơi trường nước Do cần thiết phải thiết kế giao thức để truyền thông hiệu môi trường nước Các nghiên cứu luận án tập trung vào lĩnh vực 123 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] W.R Heinzelman, A Chandrakasan, H Balakrishnan (2000) Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks System Sciences, 2000 Proceedings of the 33rd Annual Hawaii International Conference, ISBN 0-7695-0493-0, January 2000 [2] Heinzelman Wendi B., Chandrakasan Ariantha P., Balakrishnan Hari Ram (2002) An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks Journal & Magazines, pp 660-670, Oct 2002 [3] Lindsey, S., Raghavendra, C.S., (2002) PEGASIS: Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems, IEEE, Aerospace Conference Proceedings, 2002, pp 3-1125 – 31130 Vol [4] David B Johnson, David A Maltz (1996) Dynamic Source Routing in Adhoc Wireless Neworks Springer, Mobile Computing, The Kluwer International Series in Engineering and Computer Science Volumes 353, pp 153-181, 1996 [5] S Preethi, B Ramachandran (2011) Energy Efficient Routing Protocol for Mobile Adhoc Networks International Conference on Emerging Trends in Networks and Computer Communications, pp 136-141, 2011 [6] Nguyen Thanh Tung (2012) Heuristic Energy-Efficient Routing Solutions to Extend the Lifetime of Wireless Ad-hoc Sensor Networks Intelligent Information and Database Systems, Lecture Notes in Computer Science, Volume 7197, pp 487-497 [7] Nguyen Thanh Tung, Phan Cong Vinh (2013) The Energy-Aware Operational Time of Wireless Ad-hoc Sensor Networks Springer Journal, Mobile Networks and Applications, Volume 18, Issue 3, pp 454-463, 2013 [8] Pham Van Tien, Tran Huu Cuong, Nguyen Tien Dung, Trinh Phuong Dung (2012) Adaptive Combined Power Control and Routing for Lengthening Connectivity in WSNs ATC, International Conference on Advanced Technologies for Communications, pp 6972, 2012 [9] Thanh Tung Nguyen, Van Duc Nguyen (2012) Optimizing the Operating Time of Wireless Sensor Network EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, ISSN 1687-1499, 2012 [10] Pham Van Tien (2011-2012), Wireless Sensor-Actor Networks Supporting Forestry Joint VietNam-Korea International Project, MOU, 2011-2012 124 [11] Pham Van Tien (2012-2013) Group Multimedia Communication over Wifi Direct and Adhoc Connections of Samsung Mobile Devices Samsung-funded Project SOW2, 20122013 [12] J.-E Garcia, A K Kyamakya, K Jobmann (2003) A Novel DSR-based Energy-efficient Routing Algorithm for Mobile Ad Hoc Netowrks Vehicular Technology Conference, 2003, VTC 2003-Fall, IEEE 58th, Print ISBN: 0-7803-7954-3, pp 2848-2854, 2003 [13] J Van Greunen, D Petrovic, A Bonivento, J Rabaey, K Ramchandran, A.S Vincentelli (2004) Adaptive Sleep Discipline For Energy Conservation And Robustness In Dense Sensor Networks IEEE International Conference on Communications, Print ISBN: 0-7803-8533-0, pp 3657-3662 Vol 6, 2004 [14] Mihaela Cardei, Ding-Zhu Du (2005) Improving Wireless Sensor Network Lifetime Through Power Aware Organization Journal: Wireless Networks, Volume 11, Issue 3, pp 333-340, Print ISSN: 1022-0038, Online ISSN: 1572-8196, May 2005 [15] Wei Ye, J Heidemann, D Estrin (2002) An Energy-Efficient MAC Protocol For Wireless Sensor Networks INFOCOM 2002, 21st Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies Proceedings, IEEE, Print ISBN: 0-78037476-2, pp 1567-1576 vol.3 [16] Yongrui Chen, Weidong Yi, Yang Yang (2011) Energy Efficient Cooperative Communication For Sensor Networks: A Cross-Layer Approach Consumer Communications and Networking Conference, IEEE 2011, Print ISBN: 978-1-42448789-9, pp 793-797 [17] Woonkang Heo, Minseok Oh (2008) Performance of Expanding Ring Search Scheme in AODV Routing Algorithm Second International Conference on Future Generation Communication and Networking, Vol 2, pp 128-132, 2008 [18] C.K Toh (2001) Maximum Battery Life Routing to Support Ubiquitous Mobile Computing in Wireless Adhoc Networks IEEE Communications Magazine, pp 138-147, 2001 [19] G Welch and G Bishop (2006) An Introduction to the Kalman Filter Tech rep., University of North Carolina at Chapel Hill, July 2006 [20] Xin Li, Kejun Wang, Wei Wang, Yang Li (2010) A Multiple Object Tracking Method Using Kalman Filter IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), pp 1862-1866, 2010 [21] Conmaniciu, Ramesh, V., Meer, P (2003) Kernel-based Object Tracking IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, pp 564-577, 2003 125 [22] Shiuh-Ku Weng, Chung-Ming Kuo, Shu-Kang Tu (2006) Video Object Tracking Using Adaptive Kalman Filter Journal of Visual Communication and Image Representation, Volume 17, Issue 6, pp 1190-1208, 2006 [23] Alper Yilmaz, Omar Javed, Mubarak Shah (2006) Object Tracking: A Survey Journal ACM Computing Surveys (CSUR), Article No 13, 2006 [24] C Perkins, E Royer, S Das (2003) Ad-hoc On-Demand Distance Vector (AODV) Routing Draft-ietf-manet-aodv-13.text, IETF Internet Draft, 2003 IEFT, RFC 3561: http://www.ietf.org/rfc/rfc3561.txt [25] Jacquet, P Muhlethaler, P Clausen, T Laouiti, A Quayyum, A Viennot, L (2001) Optimized Link State Routing Protocol for Adhoc Networks, Multi Topic Conference, 2001 IEEE INMIC 2001 Technology for the 21th Century Proceedings IEEE International, pp 62-68, 2001 [26] Jun Zheng, Abbas Jamalipour (2009) Wireless Sensor Networks: A Networking Perspective Published by John Wiley & Son Ltd [27] Waltenegus Dargie, Christian Poellabauer (2010) Fundamentals of wireless sensor networks: theory and practice Published by John Wiley & Son Ltd [28] Jagannathan Sarangapni (2007) Wireless Ad hoc and Sensor Networks: Protocols, Performance, and Control CRC Press, Taylor & Francis Group [29] P Gupta, P R Kumar (2000) The capacity of wireless networks IEEE Transactions on Information Theory, Vol 46(2), pp 388-404, 2000 [30] Marina M.K, Das S.R (2001) On-demand Multipath Distance Vector Routing in Ad hoc Networks Network Protocols, 2001, Ninth International Conference, Print ISBN 07695-1429-4, pp 14-23, Nov 11-14 2001 [31] Vikas Kawadia and P R Kumar (2005) Principles and Protocols for Power Control in Ad hoc Networks IEEE Journal on Selected Areas in Communication, Volume 23, Issue 1, ISSN: 0733-8716, pp 76-88, Jan 2005 [32] I Stojmenovic, X Lin (2001) Power-Aware Localized Routing in Wireless Networks IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, Volume 12 Issue 11,pp 11221133, Nov 2001 [33] C Ang and S, Wen (2008) Signal Strength Sensitivity and Its Effects on Routing in Maritime Wireless Networks 33rd IEEE Conference in Local Computer Networks, 2008 126 [34] P Bergamo , A Giovanardi , R Giovanardi , A Travasoni , D Maniezzo , G Mazzini , and M Zorzi (2004) Distributed Power Control for Energy Efficient Routing in Ad-hoc Networking Protocol Journal of Wireless Networks, pp vol 10, no 1, 29-42, Jan 2004 [35] Mao Ye, Chengfa Li, Guihai Chen, Jie Wu (2005) EECS: An Energy Efficient Clustering Scheme In Wireless Sensor Networks Performance, Computing, and Communications Conference, IPCCC 2005, 24th IEEE International, Print ISBN: 07803-8991-3, pp 535-540, 2005 [36] J Gnanambigai, N Rengarajan, K Anbukkarasi (2013) Q-Leach: An Energy Efficient Cluster Based Routing Protocol for Wireless Sensor Networks 7th International Conference on Intelligent Systems and Control (ISCO), Print ISBN: 978-1-4673-4359-6, pp 359-362, 2013 [37] O Younis, Fahmy, Sonia (2004) Distributed Clustering in Ad-hoc Sensor Networks: a Hybrid, Energy-Efficient Approach Twenty third Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies, INFOCOM 2004, Print ISBN: 0-7803-83559, 2004 [38] F Bouabdallah, N Bouabdallah, R Boutaba (2008) Load-Balanced Routing Scheme for Energy-Efficient Wireless Sensor Networks Global Telecommunications Conference, IEEE GLOBECOM, Print ISBN: 978-1-4244-2324-8, pp 1-6, 2008 [39] Swimpy Pahuja, Jaya Chugh, Ram Kumar (2012) Distributed Load Balancing (DisLB) in Grid Wireless Sensor Network Proceeding of the International Conference on Soft Computing for Problem Solving (SocProS 2011), Volume 1, Print ISBN: 978-81-3220486-2, Online ISBN: 978-81-322-0487-9, pp 289-299, Copyright 2012 [40] Sofie Pollin, Bruno Bougard, Rahul Mangharam, Francky Catthoor, Ingrid Moerman, Ragunathan Rajkumar, Liesbet Van der Perre (2005) Optimizing Transmission And Shutdown For Energy-Efficient Real-Time Packet Scheduling In Clustered Ad Hoc Networks EURASIP Journal on Wireless Communication and Networking, Volume 2005 Issue 5, pp 698-711, Oct 2005 [41] A Sinha, A Chandrakasan (2001) Dynamic Power Management In Wireless Sensor Networks Design and test of Computers, IEEE, Volume 18 Issue 2, ISSN: 0740-7475, pp 62-74, 2001 [42] A Moragrega, C Ibars, Yan Geng (2009) Energy Efficiency of A Cooperative Wireless Sensor Network IWCLD ’09 Second International Workshop on Cross Layer Design, Print ISBN: 978-1-4244-3302-5, Online ISBN: 978-1-4244-3302-5, pp 1-5, 2009 [43] Qingchun Ren, Xiuzhen Cheng (2010) Latency-Optimized and Energy-Efficient MAC Protocol for Underwater Acoustic Sensor Networks: A Cross-Layer Approach 127 EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2010, DOI: 10.1155/2010/323151 [44] Garrick Ing (2005) Distributed Particle Filter for Object Tracking in Sensor Networks A thesis submitted to McGill University in partial fulfillment of the requirements for the degree of Masters of Engineering, Dec 2005 [45] Thomas Bayes, Mr Price (1763) An Essay towards solving a Problem in the Doctrine of Chances Philosophical Transactions of the Royal Society of London, Volume 53, pp 370-418, 1763 [46] G Barnard (1958) Studies in the History of Probability and Statistics: IX Thomas Bayes’ An Essay Towards Solving a Problem in the Doctrine of Chances Biometrika Vol 45, pp 293-315, 1958 [47] Patrick Billingsley (1995) Probability and Measure John Wiley and Sons, ISBN 0-47100710-2, Section 14, 1995 [48] M Abromawitz, I A Stegun (1972) “Probability Functions”, Chapter 26 in Handbook of Mathematical Functions with Formulas, Graphs, and Mathematical Tables 9th printing, pp 925-964, 1972 [49] Catherine Forbes, Merran Evans, Nicholas Hastings, Brian Peacock (2011) Statistical Distributions Fourth Edition, Published by John Wiley and Sons, 2011 [50] J R Norris (2010) Probability and Measure Lecture notes, University of Cambridge, 2010 [51] Branko RISTIC, Sanjeev ARULAMPALAM, Neil GORDON (2004) Beyond the Kalman Filter: Particle Filter For Tracking Applications Hartech House Publisher, 2003 [52] R.E Kalman (1960) A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems Transactions of the ASME, Journal of Basic Engineering, 82 (Series D), pp 35-45, 1960 [53] Brain D.O Anderson, John B More, Optimal Filtering Publisher: Prentice-Hall, 1979 [54] M.S Arulampalam, S Maskell, N Gordon, T Clapp (2002) A Tutorial on Particle Filters for Online Nonlinear/ non-Gaussian Bayesian Tracking IEEE Transactions on Signal Processing, Volume 50, Issue 2, pp 174-188, 2002 [55] N Gordon, D Salmond, and A F M Smith, (1993) Novel Approach to Nonlinear/ nongaussian Bayesian State Estimation, Radar and Signal Processing, IEEE Proceddings, vol 140, no 2, pp 107-113, Apr 1993 128 [56] Bo Jiang and Ravindran, B (2011) Completely Distributed Particle Filters for Target Tracking in Sensor Networks, Parallel & Distributed Processing Symposium (IPDPS), 2011 IEEE International, pp.334-344, 2011 [57] W.B Heinzelman, A.P Chandrakasan (2002) An Application Specific Protocol Architecture for Wireless Microsensor Networks IEEE Transaction on Wireless Communications, 1(4), pp 660–670, Oct 2002 [58] Saha Misra, S Dolui, A Das (2005) Enhanced-Efficient Adaptive Clustering Protocol for Distributed Sensor Networks IEEE ICON, Volume 1, ISSN 1531-2216, Nov 2005 [59] Theodore S Rappaport (2002) Wireless Communications Principles and Practice, Second Edition Copyright 2002, 1996 Prentice Hall PTR, Prentice-Hall, Inc Upper Saddle River, NJ 07458, ISBN: 0130422320 [60] Bhatti, S., Jie Xu (2009) Survey of Target Tracking Protocols Using Wireless Sensor Network The Fifth International Conference on Wireless and Mobile Communications, pp 110-115, 2009 [61] I F Akyildiz, I H Kasimoglu (2004) Wireless Sensor and Actor Networks: Research Challenges Ad Hoc Networks Journal (Elsevier), Vol 2, No 4, pp 351-367, October 2004 [62] C.K Toh (2001) Maximum Battery Life Routing to Support Ubiquitous Mobile Computing in Wireless Adhoc Networks IEEE Communications Magazine, pp 138-147, June 2001 [63] Safwat, A et al (2002) Energy-Aware Routing in MANETs: Analysis and Enhancements 5th ACM International Workshop on Modeling Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems, pp 46-53, 2002 [64] K Deepak Samuel, S Murali Krishnan, K Yashwant Reddy, K Suganthi (2011) Improving Energy Efficiency in Wireless Sensor Network Using Mobile Sink Advances in Networks and Communications, Communications in Computer and Information Science, Volume 132, pp 63-69, 2011 [65] B.H Liu, et al (2004) An Energy Efficient Select Optimal Neighbor Protocol for Wireless Ad hoc Networks Proceedings of the 29th Annual IEEE International Conference on Local Computer Networks (LCN'04), Washington, DC, USA, IEEE Computer Society 2004, pp 626-633 [66] N Shrestha,B Mans (2005) Reception-Aware Power Control in Ad Hoc Mobile Networks The Third International Conference on Innovative Applications of 129 Information Technology for Developing World (Asian Applied Computing Conference (AACC 2005)), Kathmandu, Nepal, December 2005 [67] Chen.Y et al (2003) On Selection of Optimal Transmission Power for Ad hoc Networks 36thAnnual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS'03) - Track 9, Washington, DC, USA (2003) [68] Stefano Basagni, Marco Conti, Silvia Giordano, Ivan Stojmenovic (2004) Mobile Ad hoc Networking Copyright by the Institute of Electrical and Electronics Engineers, 2004 [69] R Hassin (1992) Approximation Schemes for the Restricted Shortest Path Problem Mathematics of Operations Research, vol 17, No 1, pp 36-42, 1992 Published by INFORMS [70] I Park, I Pu (2007) Energy Efficient Expanding Ring Search Proceeding of the First Asia International Conference on Modelling & Simulation, pp 198-199, 2007 [71] Jagannathan Sarangapani(2007) Wireless Adhoc and Sensor Networks Copyright 2007 by Taylor & Francis Group, LLC [72] V D Nguyen, H Hass, K Kyamakya, J C Chedjou, T H Nguyen, S Yoon, H Choo (2009) Decentralized Dynamic Sub-carrier Assignment for OFDMA-based Adhoc and Cellular Networks IEICE Transactions on Communications, vol E92.B, Issue 12, pp 3753-3764, Dec 2009 [73] H Yaghoobi (2004) Scalable OFDMA Physicallayer in IEEE 802.16 Wireless MAN Intel Technology J., vol 8, no 3, pp 201 – 212, 2004 [74] V Venkataraman, J J Shynk (2004) Adaptive Algorithms for OFDMAWireless Ad hoc Networks With Multiple Antennas Conference Record of the Thirty-Eighth Asilomar Conference onSignals, Systems and Computers, 2004 [75] S W.Kim, and B Kim (2009) OFDMA-Based Reliable Multicast MAC Protocol for Wireless Ad-hoc Network ETRI Journal, vol.31, no.1, Feb.2009 [76] M Stemick, H Rohling (2007) OFDM-FDMA Scheme for the Uplink of a Mobile Communication System Wireless Personal Communications,vol 40, no 2, pp 157-170, Jan 2007 [77] H Rohling and R Grunheid (1997) Performance Comparison of Different Multiple Access Schemes for the Downlink of an OFDM Communication System In Proceedings of the 47th IEEE Vehicular Technology Conference , vol 3, Phoenix, Arizona, USA, pp 1365 –1369, May 1997 130 [78] G Li and H Liu (2003) Downlink Dynamic Resource Allocation for Multi-cell OFDMA System In Proceedings of the IEEE Vehicular Technology Conference (VTC 2003-Fall), vol 3, Orlando, Florida, USA, pp 1698 – 1702, October 2003 [79] Dan Simon (2006) Optimal State Estimation Kalman, H Infinity, and Nonlinear Approaches Copy-right 2006 by John Wiley Son [80] Joo-Han Song, V.M.S Wong, V.C.M Leung (2004) Efficient On-demand Routing for Mobile Adhoc Wireless Access Networks Published in IEEE Journal on Selected Areas in Communications, Vol 22, Issue 7, pp 1374-1383, ISSN: 0733-8716, 2004 [81] Stefanos A Nikolidakis, Dionisis Kandris, Dimitrios D Vergados, Christos Douligeris (2013) Energy Efficient Routing in Wireless Sensor Networks Through Balanced Clustering MDPI Algorithm Journal 2013, ISSN 1999-4893, pp 29-42, published Jan 2013 [82] Costa, F.M., Ochiai, H (2011) Energy-Efficient Physical Layer Design for Wireless Sensor Network Links IEEE International Conference on Communication, pp 1-5, June 2011 [83] Zhe Chen (2003) Bayesian Filtering: From Kalman Filters to Particle Filters, and Beyond, Adaptive System Lab, McMaster University, Hamilton 2003 [84] W.B Heinzelman, A.P Chandrakasan, H Balakrishnan (2000) Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks 33rd Hawaii International Conference Systems Sciences, Jan 2000 [85] J Zhang et al (2005) A Cluster-Based Energy-Efficient Scheme for Sensor Networks Proceedings of the Sixth International Conference on Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies (PDCAT’05), pp 191 – 195, Dec 2005 [86] R Chang et al (2006) An Energy Efficient Routing Mechanism for Wireless Sensor Networks Proceedings of the 20th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA’06), Volume 2, ISSN 1550-445X, April 2006 [87] Q Nguyen Trung, T Ngo Quynh, V Tran Quang, (2014) A Low Duty-cyle Mac Protocol for Target Tracking in Wireless Sensor Networks, in Proceedings of the 2014 IEEE Fifth International Conference on Communication and Electronics (ICCE 2014), 2014 [88] N Ahmed, T Bessell, S Kanhere, N Gordon and S Jha, (2010), Detection and Tracking Using Particle-Filter-Based Wireless Sensor Networks, IEEE Trans On Mobile Computing, Vol 9, No 9, pp 1332-1345, 2010 [89] Nguyen Chan Hung (2008-2010), Ubiquitous and Mobile, KC.01.10/06-10.HaNoi University of Science and Technology, 2008-2010 131 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ * Các cơng trình cơng bố luận án: [1] Duy Ngoc Pham, Van Duc Nguyen, Van Tien Pham, Ngoc Tuan Nguyen, Xuan Bac Do, Trung Dung Nguyen, Claus Kuperschmidt, Thomas Kaiser (2010) An Expending Ring Search Algorithm For Mobile Adhoc Networks The 2010 IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications, Print ISBN 978-1-42448875-9, INSPEC Accession Number 11707149, pp 39-44, 2010 [2] Trung Dung Nguyen, Van Duc Nguyen,Thanh Tung Nguyen, Van Tien Pham, Trong Hieu Pham,Wakasugi Koichiro (2013) An Energy-Efficient Ring Search Routing Protocol Using Energy Parameters in Path Selection Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering (Springer) Volume 109, 2013, pp 72-85, ISSN: 1867-8211 (Print) 1867-822X (Online), 2013 [3] Trung Dung Nguyen, Van Duc Nguyen, Thanh Tung Nguyen, Trong Hieu Pham, Ngoc Tuan Nguyen, Wakasugi Koichiro (2013) Routing Dual Criterion Protocol The 7th ACM International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication, Article No 51, ISBN 978-1-4503-1958-4, 2013 [4] Trung Dung Nguyen, Van Duc Nguyen, Thanh Tung Nguyen, Hung Tin Trinh, Ngoc Tuan Nguyen, Wakasugi Koichiro (2013) A New Evaluation of Particle Filter Algorithm And Apply It To The Wireless Sensor Networks IEEE International Conference on Computing, Management & Telecommunications, Print ISBN 978-1-4673-2087-0, pp 169-174, 2013 [5] Trung Dung Nguyen, Van Duc Nguyen, Ngoc Tuan Nguyen, Tien Dung Nguyen, Hung Tin Trinh, Tien Dat Luu (2013) Using Energy Efficiently With Regional Monitoring Model in Wireless Sensor Networks Journal of Science and Technology, No95-2013, ISSN 0868-3980, pp.58-64, 2013 [6] Trung Dung Nguyen, Van Duc Nguyen (2014) A Routing Protocols Based on Energy Parameter in Wireless Sensor Adhoc Network Journal of Science and Technology, No.23, ISSN 0868-3980, pp 122-126, 2014 [7] Trung Dung Nguyen, Van Duc Nguyen, Tien Pham Van, Wakasugi Koichiro, Ngoc Tuan Nguyen, (2014) Power Control Combined with Routing Protocol for Wireless Sensor Networks IEEE International Conference on Computing, Management & Telecommunications, Print ISBN 978-1-4799-2904-7, pp 205-210, 2014 [8] Trung Dung Nguyen, Van Duc Nguyen (2014) An Architecture of Ahhoc-based Marine Communication Network Journal of Science and Technology, 2014 (accepted) 132 * Các cơng trình cơng bố khác có liên quan: [1] Van Duc Nguyen, Duyen Trung Ha, Van Tien Pham, Trung Dung Nguyen, Thu Nga Nguyen, Hyunseung Choo (2012) OFDMA-Based MAC Protocol for Adhoc and Multihop Networks The 6th ACM International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication Proceedings, Article No.2, ISBN 978-1-4503-1172-4, 2012 [2] Khanh Nguyen Quang, Van Duc Nguyen, Trung Dung Nguyen, Tien Hoa Nguyen, Guillaume Gelle (2013) MAC and Routing integration performance improvements in OFDMA-Based Multi-hop and Ad-hoc Networks IEEE International Conference on Computing, Management & Telecommunications, Print ISBN 978-1-4673-2087-0, pp 5-10, 2013 [3] Khanh Nguyen Quang, Van Duc Nguyen, Trung Dung Nguyen, Hyunseung Choo (2013) Cross-Layer OFDMA-Based MAC and Routing Protocol for Multihop Adhoc Networks The 13th Springer International Conference on Computational Science and Its Applications, Print ISBN 978-3-642-39636-6, Online ISBN 978-3-642-39637-3, Series ISSN 0302-9743, pp 157-172, 2013 [4] Khanh Nguyen Quang, Van Duc Nguyen, Trung Dung Nguyen (2013) Optimized MAC and Network cross layer protocol for OFDMA based Ad-hoc Networks The 5thIEEE International Conference on Ubiquitous and Future Networks, ISSN 2165-8528, INSPEC Accession Number 13840434, pp 718-723, 2013 [5] Thu Nga Nguyen, Xuan Lai, Bach Tran, Quoc Khuong Nguyen, Trung Dung Nguyen,Van Duc Nguyen (2014) Performance Analysis of the VBLAST AlgorithmforMIMO-OFDMA Systems on Spatial Correlated Channels IEEE International Conference on Computing, Management & Telecommunications, Print 978-1-4799-2904-7, pp 146-151, 2014 133 ... đường tiết kiệm lượng, cân lượng nút cảm biến Do luận án tập trung vào việc nghiên cứu phát triển giao thức định tuyến truyền đa chặng mạng cảm biến không dây nhằm đạt mục tiêu tiết kiệm lượng Tình... Tập trung nghiên cứu giao thức định tuyến đa chặng mạng cảm biến không dây - Tập trung nghiên cứu kỹ thuật điều khiển công suất mạng cảm biến không dây đa chặng - Tập trung nghiên cứu thuật toán... Trình bày tổng quan mạng cảm biến không dây Trong chương mô tả cấu trúc mạng cảm biến không dây, đặc điểm cấu trúc nút cảm biến Những vấn đề gặp phải mạng cảm biến không dây lượng, điều khiển truy