Giảm độ trễ end to end và tổng năng lượng tiêu thụ trong các mạng cảm biến không dây

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HUỲNH TRỌNG THƢA GIẢM ĐỘ TRỄ END-TO-END VÀ TỔNG NĂNG LƢỢNG TIÊU THỤ TRONG CÁC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT TP HỒ CHÍ MINH NĂM 2017 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HUỲNH TRỌNG THƢA GIẢM ĐỘ TRỄ END-TO-END VÀ TỔNG NĂNG LƢỢNG TIÊU THỤ TRONG CÁC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 62480101 Phản biện độc lập 1: PGS TS HÀ HẢI NAM Phản biện độc lập 2: PGS TS HUỲNH XUÂN HIỆP Phản biện 1: GS TSKH NGUYỄN NGỌC SAN Phản biện 2: PGS TS NGUYỄN HUY HOÀNG Phản biện 3: PGS TS TRẦN VĂN HOÀI NGƢỜI HƢỚNG DẪN KHOA HỌC PGS TS TRẦN CÔNG HÙNG PGS TS ĐINH ĐỨC ANH VŨ LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan công trình nghiên cứu thân tác giả Các kết nghiên cứu kết luận luận án trung thực, không chép từ nguồn dƣới hình thức Việc tham khảo nguồn tài liệu đƣợc thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo theo yêu cầu Tác giả luận án (chữ ký) Huỳnh Trọng Thƣa i TÓM TẮT LUẬN ÁN Trong năm gần đây, tiến vƣợt bậc công nghệ vi điều khiển kỹ thuật truyền thông không dây cho phép triển khai nhiều mạng cảm biến không dây với số lƣợng lớn nút cảm biến Sự quan tâm chủ yếu thiết kế triển khai ứng dụng mạng cảm biến không dây nhƣ vấn đề tiêu thụ lƣợng Giải thuật phân cụm kỹ thuật hiệu đƣợc sử dụng để tiết kiệm lƣợng cho nút cảm biến q trình truyền thơng Ngồi ra, kỹ thuật làm tăng tính co giãn, bền vững thời gian sống mạng Trong nhiều sơ đồ phân cụm đề xuất, để đơn giản vấn đề định tuyến, việc truyền thông cụm với nút gốc đƣợc thiết kế theo mơ hình chặng trực tiếp Tuy nhiên, mơ hình truyền thơng đa chặng thƣờng phù hợp dải truyền thông nút cảm biến bị giới hạn số lƣợng nút cảm biến lớn mạng Mặt khác, truyền thông đa chặng lại gặp phải vấn đề độ trễ xử lý phân phối liệu từ nút cảm biến nguồn đến nút gốc Để giải toán này, hƣớng nghiên cứu phối hợp kỹ thuật phân cụm vào vấn đề định tuyến đa chặng thu hút nhiều quan tâm năm gần Qua khảo sát nhiều mơ hình giải thuật đề xuất cho thấy việc giảm số chặng đƣờng từ nút cảm biến nguồn đến nút gốc làm giảm độ trễ end-toend nhƣng lại làm tăng tổng lƣợng tiêu thụ số lƣợng thông điệp trao đổi để định chọn hƣớng chuyển tiếp liệu phù hợp Ngồi ra, dễ dàng nhận thấy rằng, số lƣợng chặng tỷ lệ thuận với độ trễ truyền thông tỷ lệ nghịch với lƣợng tiêu thụ Do vậy, việc phân bố phù hợp nút vào cụm chọn đƣờng với số lƣợng chặng tối ƣu để cân hai yếu tố lƣợng tiêu thụ độ trễ end-to-end vấn đề khó Luận án tập trung nghiên cứu thiết kế giải thuật phân cụm kết hợp giải thuật định tuyến đa chặng cụm nhằm giải mục tiêu cụ thể nhƣ: (i) Giảm thiểu độ phức tạp tính tốn trao đổi thơng điệp điều khiển cho nút cảm biến nhằm tiết kiệm lƣợng tiêu thụ thời gian trễ xử lý truyền thông; (ii) Giảm độ trễ end-to-end việc phân phối liệu từ nút cảm biến nguồn đến nút gốc; (iii) Cân lƣợng nút cảm biến để kéo dài thời gian sống toàn mạng Cụ thể, luận án đề xuất giải thuật sau: ii 1) Giải thuật phân cụm: Luận án đề xuất mơ hình phân cụm dựa mức lƣợng lại nút cảm biến độ trễ end-to-end Cùng với việc đề xuất giải thuật phân cụm cân lƣợng tiêu thụ độ trễ end-to-end, luận án thiết kế hàm chi phí tổng hợp dựa mức lƣợng lại nút cảm biến khoảng cách chúng nhằm chọn nút trƣởng cụm tối ƣu để phân phối liệu đến trạm gốc cách hiệu Độ phức tạp tính tốn giải thuật đề xuất đƣợc chứng minh hàm tuyến tính Điều giúp nút cảm biến tiết kiệm đƣợc nhiều lƣợng giảm thiểu thời gian xử lý cục Kết mô cho thấy giải thuật phân cụm đƣợc đề xuất tạo phân bố đồng nút cảm biến vào cụm so với giải thuật tƣơng tự 2) Giải thuật định tuyến cân lƣợng tiêu thụ độ trễ end-to-end: Luận án đề xuất hàm chi phí kết hợp hai yếu tố lƣợng tiêu thụ nút cảm biến độ trễ liên kết nút cảm biến lân cận Ngoài ra, luận án đề xuất giải thuật cập nhật hàm chi phí để phân phối liệu đến trạm gốc theo đƣờng có tổng chi phí kết hợp thấp Kết mô cho thấy giải thuật tạo cân cho lƣợng tiêu thụ độ trễ end-to-end 3) Giải thuật định tuyến hiệu lƣợng với k đƣờng ngắn đảm bảo độ trễ đầu cuối: Luận án đề xuất hàm chi phí dựa vào lƣợng lại nút cảm biến giải thuật định tuyến k đƣờng ngắn theo tổng lƣợng tiêu thụ đảm bảo ràng buộc độ trễ end-to-end ứng dụng Phân tích tốn học kết mô cho thấy nút cảm biến đạt đƣợc cân lƣợng tiêu thụ thời gian sống toàn mạng đƣợc kéo dài so sánh với đề xuất tƣơng tự 4) Giải thuật định tuyến phân tán hiệu lƣợng có ràng buộc độ trễ đầu cuối: Luận án đề xuất giải thuật chọn nút trƣởng cụm tối ƣu lƣợng tiêu thụ nhƣng phải đảm bảo yêu cầu ràng buộc độ trễ đầu cuối làm nút chuyển tiếp liệu dựa vào thông tin cục nút lân cận Điều làm giảm lƣợng overhead trao đổi trình khám phá iii đƣờng đi, giúp giải thuật đạt đƣợc hội tụ nhanh Minh chứng toán học cho thấy giải thuật đề xuất có độ phức tạp tính tốn trao đổi thơng điệp thấp, đƣợc áp dụng hiệu cho mạng cảm biến không dây với số lƣợng lớn nút cảm biến Kết mô cho thấy giải thuật đề xuất tạo cân lƣợng tiêu thụ nút cảm biến nâng cao thời gian sống toàn mạng Trong giải thuật đƣợc đề xuất luận án, dễ nhận thấy tiềm việc ứng dụng chúng vào thực tiễn lớn Có thể vài ứng dụng thực tế áp dụng hiệu mơ hình phân cụm giải thuật định tuyến đề xuất nhƣ: hệ thống giám sát cháy rừng, hệ thống giám sát hoạt động núi lửa, hệ thống cảnh báo động đất, sóng thần, hệ thống phát xâm nhập nhiều dạng ứng dụng khác có yêu cầu độ nhạy thời gian đáp ứng thơng tin Mặc dù mơ hình phân cụm giải thuật định tuyến đề xuất cho thấy cải thiện đáng kể việc tiết kiệm lƣợng tiêu thụ giảm độ trễ end-to-end mạng cảm biến khơng dây, chúng cịn số hạn chế nhƣ: phƣơng pháp xác định số chặng tối ƣu kích thƣớc mạng tổng quát chƣa đƣợc ra, độ phức tạp trao đổi thông điệp điều khiển hàm đa thức Do vậy, luận án đề xuất hƣớng nghiên cứu tiềm khác phƣơng pháp tối ƣu bầy đàn để phân bố phù hợp nút cảm biến mạng nhằm cân tốt lƣợng tiêu thụ độ trễ truyền thông iv ABSTRACT In recent years, continued and rapid advances in microcontroller and wireless communication technologies have enabled to deploy wireless sensor networks with a large number of sensor nodes The main concern in designing and deploying applications for wireless sensor networks is energy consumption problem Clustering algorithm is an effective technique used to save energy for sensor nodes in the communication In addition, this technique also increases scalability, sustainability and network lifetime In many proposed clustering schemes, to simplify the routing problem, the communication between clusters and the base station is designed in a direct one-hop model However, the multi-hop communication model is more suitable when the communication range of sensor nodes is limited or the number of sensor nodes is very large in the network On the other hand, multi-hop communication has to face up the problem on delay processing and data delivery from source sensor nodes to the base station To solve this problem, research direction by collaboration clustering technique with multi-hop routing problem has been attracting a lot of attention in recent years Through surveying on many proposed models and algorithms, it shows that reducing the number of hops on the path from source sensor nodes to the base station can reduce end-to-end delay but increase the total energy consumption and the number of exchanged messages in order to decide on direction to forward data accordingly In addition, it easy to see that the number of hops is directly proportional to the communication delay and inversely proportional to the energy consumption Therefore, the appropriate distribution sensor nodes into clusters and selection the path with the optimal number of hops to balance both energy consumption and end-to-end delay is a difficult problem This thesis focuses on researching and designing the clustering algorithm in combination with the multi-hop routing algorithms between clusters to address specific goals: (i) minimizing computational complexity and exchanged control messages for sensor nodes in order to save energy consumption and delay by processing and communication; (ii) reducing end-to-end delay by data delivery from source sensor nodes to the base station; and (iii) balancing the energy between sensor nodes to v extend the lifetime of the whole network Particularly, the thesis proposes the following algorithms: 1) Clustering algorithm: The thesis proposes the clustering model based on the remaining energy level of the sensor nodes and end-to-end delay Along with proposing a clustering algorithm to trade-off the consumed energy and end-to-end delay, this thesis also design an aggregate cost function based on the remaining energy level of each sensor node and distance between them to select the optimal cluster head nodes for distributing data to the base station (or sink) in the most efficient way Computational complexity of the proposed algorithm is shown to be a linear function This helps the sensor node to save more energy and reduce local processing time The simulation results show that the proposed clustering algorithm creates a uniform distribution between sensor nodes in the cluster compared with similar algorithms 2) Routing algorithm to trade-off the consumed energy and end-to-end delay: The thesis proposes a cost function to combine both energy consumption of each sensor node and link delay between neighboring nodes In addition, this thesis also proposes an updating algorithm to recalculate and update the cost function for data distribution to the base station (or sink) along the path that has the lowest combined cost The simulation results show that this algorithm creates a good balance for both energy consumption and end-to-end delay 3) Energy efficiency routing algorithm with k shortest paths ensuring the end-to-end delay: The thesis proposes a cost function based on only the remaining energy of each sensor node and a routing algorithm with k shortest paths on the total energy consumption ensuring the end-to-end delay constraint of application Mathematical analysis and simulation results show that the sensor nodes achieve a good balance of consumed energy and the lifetime of the whole network is extended when compared with similar proposals vi 4) Distributed algorithm for delay constrained energy efficient routing: The thesis proposes an algorithm to select the optimal cluster head nodes on energy consumption while ensuring requirement of end-to-end delay to be the data forwarding node based on only the local information between neighboring nodes This reduces the amount of overhead exchanged in the process of route discovering and make the algorithm to achieve fast convergence Mathematical proof shows that the proposed algorithm has low computational complexity and messages exchanging Thus, it can be effectively applied for wireless sensor networks with the large number of sensor nodes The simulation results show that the proposed algorithm creates a good balance on energy consumption between sensor nodes and enhances the lifetime of the whole network In the proposed algorithms of this thesis, it is easy to see the potential of their applications in reality is immense This may indicate a few applications which can be effectively applied the clustering model and proposed routing algorithms in reality such as: forest fire monitoring system, volcanic activity monitoring system, earthquake and/or tsunami warning system, intrusion detection systems and various other applications which require time sensitivity in the information response Although the clustering model and the proposed routing algorithm showed significant improvement on energy savings and end-to-end delay reduction in wireless sensor networks, they are still some limitations such as: the method of determining the optimum number of hops in a general network size has not been specified, the complexity of the control messages exchanging is still a polynomial function Therefore, the thesis proposes another potential research that is the swarm optimization method to distribute the sensor nodes in to the network suitably in order to get the better balance on energy consumption and communication delay vii LỜI CÁM ƠN Để hồn thành chƣơng trình học tập nội dung nghiên cứu tiến sĩ, nhận đƣợc hỗ trợ từ nhiều cá nhân tập thể Tôi xin trân trọng cám ơn mơn Kỹ thuật máy tính, khoa Khoa học Kỹ thuật máy tính phịng Đào tạo Sau đại học tạo điều kiện thuận lợi cho tơi thực hồn thành chƣơng trình học tập nghiên cứu tiến sĩ trƣờng Đại học Bách khoa, Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh Tôi xin chân thành cám ơn PGS TS Trần Công Hùng PGS TS Đinh Đức Anh Vũ định hƣớng chia tận tình kiến thức khoa học kinh nghiệm nghiên cứu quý báu, giúp tiết kiệm nhiều thời gian để tiếp cận đƣợc kiến thức Tôi xin trân trọng cám ơn Học viện Cơng nghệ Bƣu Viễn thơng tạo điều kiện thuận lợi để tơi an tâm học tập, nghiên cứu khoa học Tôi muốn bày tỏ lịng biết ơn với nhiều tình cảm tốt đẹp đến ba, mẹ, vợ, ngƣời thân, bạn bè bên cạnh, động viên ủng hộ suốt thời gian học tập nghiên cứu vừa qua Tôi xin cám ơn thầy, cô bạn bè đọc đóng góp ý kiến cho luận án tiến sĩ viii để thực phân cụm thƣờng nhỏ so với khoảng thời gian dùng để phân phối liệu đến nút gốc Mặc dù mô luận án trình bày thời gian thiết lập cụm chiếm khoảng phần mƣời (2s/20s) tổng thời gian hai pha (mỗi vòng gồm hai pha, pha thiết lập cụm pha phân phối liệu), việc xác định tỷ lệ tối ƣu hai khoảng thời gian để đạt đƣợc hiệu phân phối liệu tốt toán mở luận án Bảng 7.1 sau tổng hợp tiêu chí đánh giá ba giải thuật định tuyến DEM, DCEM DCEER đƣợc đề xuất Giao thức DEM hỗ trợ tìm đƣờng với chi phí lƣợng thấp độ trễ nhỏ có thể, nên thời điểm tìm đƣờng nhƣ Tƣơng tự cho giải thuật DCEER, việc tìm nhiều đƣờng thời điểm khơng thể Trong đó, DCEM thực đƣợc điều tìm k đƣờng trƣờng hợp đặc biệt k đƣờng thỏa độ trễ end-to-end Vậy nên có giải thuật DCEM hỗ trợ khả đa đƣờng Giải thuật Đa định tuyến đƣờng Hiệu Ràng Phân phối Độ phức Trao đổi buộc độ liệu tin tạp tính thơng lƣợng trễ cậy tốn điệp DEM Khơng Vừa Khơng Vừa O(n2) Vừa DCEM Có Thay đổi Có Thay đổi O(n2) Cao DCEER Khơng Thay đổi Có Vừa O(n) Cao Bảng 7.1 So sánh giao thức định tuyến đề xuất Tính hiệu lƣợng giao thức DEM không cao phải xem xét đến yếu tố độ trễ Trong đó, DCEM DCEER phụ thuộc vào giá trị độ trễ bị ràng buộc ứng dụng, nên tính hiệu lƣợng hai giao thức DCEM DCEER bị thay đổi theo ràng buộc độ trễ Và thế, DCEM DCEER bị ràng buộc yếu tố độ trễ end-to-end ứng dụng, DEM khơng Vì DEM khơng bị ràng buộc thời gian trễ end-to-end nên việc phân phối liệu từ nút cảm biến đến nút gốc sink hầu nhƣ ln đạt đƣợc Tuy nhiên bị ảnh hƣởng việc nút tham gia chuyển tiếp liệu bị chết pha phân phối 75 liệu nhiều hay Điều tƣơng tự hai giao thức lại DCEM DCEER Riêng giải thuật DCEM, việc phân phối cịn phụ thuộc vào ràng buộc độ trễ đƣờng tối ƣu vịng đó, nên độ tin cậy thay đổi ứng với vịng khác Vì DCEER giải thuật dựa vào thơng tin nút lân cận để thiết lập đƣờng đi, nên độ phức tạp tính tốn thấp so với hai giải thuật DEM DCEM Mặc dù vậy, ba giải thuật có độ phức tạp trao đổi thông điệp cao Đây tiêu chí cải tiến nghiên cứu luận án 7.3 Cân hai yếu tố độ trễ lƣợng tiêu thụ Trong mạng cảm biến không dây, lƣợng tiêu thụ nút cảm biến thƣờng bao gồm lƣợng xử lý liệu mạng, lƣợng cảm biến để thu thập liệu từ môi trƣờng lƣợng để truyền liệu đến đích thơng qua nút trung gian Trong đó, lƣợng dùng cho việc truyền thông chiếm tỷ lệ lớn Vậy nên, để tiết kiệm lƣợng giải pháp tất nhiên tìm cách rút ngắn khoảng cách nút truyền thông Tuy nhiên, giảm khoảng cách truyền thông số lƣợng chặng từ nút cảm biến nguồn đến nút gốc sink tăng lên tƣơng ứng Điều đồng nghĩa với việc độ trễ chuyển phát liệu đầu cuối tăng lên Do vậy, việc tìm giải pháp cân lƣợng độ trễ tốn khó Tuy vậy, đề xuất luận án đƣợc điều chỉnh tham số phù hợp để đạt đƣợc cân tƣơng đối (gần tối ƣu) cho trƣờng hợp cụ thể Nhƣ phân tích chƣơng 3, việc điều chỉnh tham số   phù hợp với kích thƣớc mạng cụ thể nhận đƣợc cân tƣơng đối lƣợng tiêu thụ độ trễ đầu cuối Trong chƣơng 4, hàm chi phí tổng hợp yếu tố lƣợng độ trễ, nên để nhận đƣợc cân hai yếu tố này, ngƣời thiết kế ứng dụng mạng cảm biến điều chỉnh số lƣợng nút chuyển tiếp cho kích thƣớc mạng cụ thể Với giải thuật DCEM DCEER đề xuất tƣơng ứng chƣơng chƣơng 6, điều chỉnh giá trị ràng buộc độ trễ end-to-end  ứng dụng để nhận đƣợc cân lƣợng độ trễ 76 7.4 Khả áp dụng thực tế Vấn đề chung toán cần giải việc giảm lƣợng tiêu thụ độ trễ đầu cuối để kéo dài thời gian sống toàn mạng đáp ứng đƣợc nhu cầu thời gian hồi đáp liệu đƣợc yêu cầu từ mạng cảm biến Vậy nên, khả ứng dụng mơ hình phân cụm giải pháp định tuyến đề xuất tập trung vào ứng dụng sau thực tế: - Hệ thống giám sát cháy rừng - Hệ thống cảnh báo động đất - Hệ thống giám sát hoạt động núi lửa - Hệ thống cảnh báo sóng thần - Hệ thống phát xâm nhập - Và nhiều dạng ứng dụng khác có yêu cầu độ nhạy thời gian hồi đáp thông tin Hiện nay, Việt Nam khơng có hệ thống cảnh báo cháy rừng ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây để đạt đƣợc hiệu cao việc cảnh báo phòng chống cháy rừng Hầu hết dựa vào hệ thống dự báo đài khí tƣợng thủy văn, không sát với thực tế thời gian thực Cụ thể, số tỉnh nhƣ Đăk Nông, Gia Lai, Lâm đồng, Quảng Ninh, … thông qua chi cục kiểm lâm áp dụng Hệ thống cảnh báo cháy rừng công ty Cổ phần Hệ thống thông tin Lâm nghiệp phát triển vào việc cảnh báo cháy rừng, nhƣng hiệu khơng cao tính thời gian thực khơng đảm bảo Hệ thống cần có hỗ trợ vệ tinh để thu thập liệu trạng rừng vào thời điểm định ngày, đồng thời cần hỗ trợ nhân viên kiểm lâm thƣờng xuyên tuần tra rừng để cập nhật diễn biến khu rừng Với hệ cảnh báo cháy rừng video, camera chụp ảnh để gửi trung tâm Tuy nhiên độ xác hệ thống bị ảnh hƣởng nhiều điều kiện thời tiết nhƣ mây, phản xạ ánh sáng, hoạt động vơ ý thức khác Ngồi ra, hầu hết khu rừng nằm cạnh núi làm che chắn tầm nhìn camera, hệ thống khơng thể kiểm sốt tồn khu rừng Ngồi ra, xem xét chi phí hệ thống giới hạn kỹ thuật thiết bị tầm nhìn khơng đủ để phủ hết khu rừng 77 cần giám sát, thấy hệ thống cảnh báo video áp dụng hiệu khu rừng lớn Với giải pháp dự báo cháy rừng kỹ thuật xử lý ảnh vệ tinh viễn thám bị ảnh hƣởng điều kiện thời tiết Mây thành phần hấp thụ mƣa làm giảm độ phân giải ảnh vệ tinh, hiệu hoạt động hệ thống biến đổi nhiều theo điều kiện thời tiết Các vệ tinh giám sát đƣợc khu vực rộng lớn, nhƣng độ phân giải ảnh vệ tinh thấp, vụ cháy đƣợc phát đám cháy lớn Bình thƣờng đám cháy nhỏ phát đƣợc km2, nhiên, độ xác ảnh vệ tinh hàng trăm km2 bị ảnh mây mƣa Ngoài ra, vệ tinh cung cấp hình ảnh hồn chỉnh trái đất hai ngày lần, giải pháp không đáp ứng đƣợc yêu cầu phát hiện, cảnh báo cháy rừng theo thời gian thực Ngoài chi phí cho hệ thống cao Hệ thống giám sát dự báo cháy rừng ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây giải pháp kỹ thuật đại, có tính khả thi cao, thể đáp ứng đƣợc yêu cầu giám sát dự báo cháy rừng cho nhiều khu rừng có diện tích khác từ diện tích nhỏ diện tích lớn Với hệ thống này, việc ứng dụng mạng cảm biến không dây sử dụng mô hình phân cụm kết hợp định tuyến tối ƣu lƣợng đảm bảo độ trễ đầu cuối mang lại hiệu thiết thực Hệ thống giám sát dự báo cháy rừng ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây bao gồm hàng trăm nút cảm biến (có thể mở rộng lên hàng ngàn nút), đƣợc phân bố rải khắp khu vực rộng lớn khu rừng cần giám sát, nút cảm biến kết nối với theo mơ hình phân cụm TED nhƣ đề xuất chƣơng Hệ thống giám sát thời gian thực thơng số có liên quan đến nguy cháy rừng nhƣ nhiệt độ, độ ẩm thông qua việc định tuyến liệu từ nút cảm biến chuyển đến trạm gốc sink theo giải thuật định tuyến DEM, DCEM, DCEER nhƣ mô tả chƣơng 4, 5, Dữ liệu thu thập đƣợc đƣợc phân tích quản lý phần mềm phân tích liệu trung tâm giám sát cảnh báo cháy rừng Hệ thống đánh giá nguy cháy rừng dựa liệu thời gian thực Các kết phân tích sau đƣợc gởi đến phận có liên quan để có định phịng cháy ứng phó kịp thời Luận án đóng góp cơng trình [89] để ứng dụng mạng cảm biến không dây vào việc cảnh báo sớm cháy rừng 78 7.5 Hƣớng mở rộng nghiên cứu Mặc dù luận án thiết kế đƣợc số giải thuật hiệu để giảm độ trễ end-toend tổng lƣợng tiêu thụ mạng cảm biến không dây nhƣng số vấn đề cần cải tiến để nhận đƣợc kết tốt Qua mơ phỏng, số chặng tối ƣu cho kích thƣớc mạng cụ thể đƣợc với điều chỉnh thích hợp số tham số nên việc đƣa phƣơng pháp xác định số chặng tối ƣu trƣờng hợp tổng quát cần đƣợc nghiên cứu thêm Bên cạnh đó, độ phức tạp tính tốn giảm nhiều hàm tuyến tính nhƣng độ phức tạp trao đổi thông điệp điều khiển hàm đa thức Vì vậy, việc cải tiến để số lƣợng thơng điệp trao đổi q trình khám phá đƣờng đạt đƣợc độ phức tạp tuyến tính cần đƣợc nghiên cứu thêm Ngoài nội dung nghiên cứu đƣợc trình bày, luận án nghiên cứu thêm hƣớng giải toán cân lƣợng tiêu thụ độ trễ end-to-end sử dụng phƣơng pháp tối ƣu bầy đàn [90] Phƣơng pháp lấy cảm hứng từ việc tìm kiếm thức ăn tìm đƣờng sinh vật tự nhiên nhƣ ong, kiến hay cá… để bố trí phù hợp nút cảm biến mạng nhằm tiết kiệm lƣợng giảm độ trễ truyền thơng Luận án đóng góp vài cơng trình theo hƣớng [91] [92], nhiên kết chƣa có nhiều cải tiến so với nghiên cứu tƣơng tự Vì nghiên cứu khơng đƣợc trình bày luận án 79 DANH MỤC CÁC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ T.T Huynh, C H Tran, D A V Dinh, "A Distributed Heuristic Algorithm for [1] Delay Constrained Energy Efficient Routing in Wireless Sensor Networks," REV Journal on Electronics and Communications, vol 6, no 3-4, pp 40-49, Jan 2017 [2] T.T Huynh, D A V Dinh, and C H Tran, "Delay-Constrained Energy-Efficient Cluster-based Multi-Hop Routing in Wireless Sensor Networks," Journal of Communications and Networks (SCIE Index), vol 18, no 4, pp 580-588, Aug 2016 [3] C H Tran, K X T Bui, and T T Huynh, “Trade-off between Energy and Delay Based on a Multi-objective Optimization Problem for Wireless Sensor Network,” Journal of Communication and Computer, vol 13, no 4, Apr 2016, pp.185-194 [4] T T Huynh, C H Tran, D A V Dinh, "Delay-Energy Aware Clustering Multihop Routing in Wireless Sensor Networks," in The 8th International Conference on Information Science and Application (LNEE, Springer), 2016, pp 31-40 [5] C H Tran, M T Pham, T T Huynh, “Application of Wireless Sensor Networks Technology for Early Forest Fire Warning,” Multidisciplinary Journals in Science and Technology, vol 5, no 5, Oct 2015 Edition [6] T T Huynh, D A V Dinh, C H Tran, T A Le, “Balance Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm for Energy Efficient in Heterogeneous Wireless Sensor Networks”, in The 11th IEEE International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF2015), pp 175-179, Vietnam, Jan 2015 [7] T T Huynh, T H N Phan, D A V Dinh, C H Tran, “Prolong the Network Lifetime by Optimal Clustering based on Intelligent Search Algorithms in Wireless Sensor Networks,” in The International Conference on Advanced Technologies for Communications (ATC 2014), Vietnam, pp 251-255, Oct 2014 [8] T T Huynh, D A V Dinh, C H Tran, "Energy Efficient Delay-aware Routing in Multi-tier Architecture for Wireless Sensor Networks," in The IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications, Oct 2013, pp 603608 [9] T T Huynh, D A V Dinh, C H Tran, "Balancing latency and energy efficiency in wireless sensor networks: A Comparative Study," in The International Conference on Computing, Management and Telecommunications, Jan 2013, pp 181-186 80 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] T T Huynh, C H Tran, D A V Dinh, "Delay-Energy Aware Clustering Multihop Routing in Wireless Sensor Networks," in The 8th International Conference on Information Science and Application (LNEE, Springer), 2016, pp 31-40 [2] H M Ammari, "On the energy-delay trade-off in geographic forwarding in always-on wireless sensor networks: A multi-objective optimization problem," Elsevier Computer Networks, vol 57, no 9, p 1913–1935, 2013 [3] T T Huynh, D A V Dinh, and C H Tran, "Delay-Constrained Energy-Efficient Cluster-based Multi-Hop Routing in Wireless Sensor Networks," Journal of Communications and Networks, vol 18, no 4, pp 580-588, Aug 2016 [4] T T Huynh, C H Tran, D A V Dinh, "A Distributed Heuristic Algorithm for Delay Constrained Energy Efficient Routing in Wireless Sensor Networks," REV Journal on Electronics and Communications, vol 6, no 3-4, pp 40-49, Jan 2017 [5] Ian F Akyildiz, Weilian Su, Yogesh Sankarasubramaniam, and Erdal Cayirci, "A Survey on Sensor Networks," IEEE Communications Magazine, Aug 2002 [6] Holger Karl, Andreas Willig, Protocols and Architectures for wireless sensor networks John Wiley & Sons Inc., 2005 [7] W Ye, J Heidemann, D Estrin, "An Energy-Efficient MAC Protocol for Wireless," in Twenty-First Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies (INFOCOM), USA, 2002, pp 1567-1576 [8] A K Azad, M S Alam, S A Shawkat, "LL-MCLMAC:A low latency multi channel MAC protocol for Wireless Sensor Networks," in IEEE TENCON Conference, Ma cao, China, 2015, pp 1-5 [9] M M Kamal, S S Moni, M S Alam, "MX-MAC: A Multichannel based low latency asynchronous MAC protocol for Wireless Sensor Networks," in 9th International Conference on Electrical and Computer Engineering, Dhaka, Bangladesh, 2016, pp 439-442 [10] T van Dam and K Langendoen, "An adaptive energy-efficient MAC protocol for wireless sensor networks," in Proc of the 1st International Conference on Embedded Networked Sensor Systems (ACM SenSys), USA, 2003, pp 171-180 [11] P Sthapit, JY Pyun, "Medium reservation based sensor MAC protocol for low latency and high energy efficiency," Journal of Telecommunication Systems, vol 81 52, no 4, p 2387–2395, 2013 [12] JJ Zhao, X Sun, "MAC protocol based on T-MAC multi-hop reservation for short-latency wireless sensor network," in 11th IEEE International Conference on Communication Technology (ICCT), 2008, pp 114-117 [13] W Ye, F Silva, J Heidemann, "Ultra-low duty cycle MAC with scheduled channel polling," in Proc of the 4th ACM International Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys'06), USA, 2006, pp 321-334 [14] G Lu, B Krishnamachari, C S Raghavendra, "An adaptive energy-efficient and low-latency MAC for tree-based data gathering in sensor networks," Journal of Wireless Communications and Mobile Computing, vol 7, no 7, pp 863-875, 2007 [15] S H Lee, L Choi, "SPEED-MAC: speedy and energy efficient data delivery MAC protocol for real-time sensor network applications," Journal of Wireless Networks, vol 21, no 3, pp 883-898, 2015 [16] Xinsheng Xia and Qilian Liang, "Latency and Energy Efficiency Evaluation in Wireless Sensor Networks," in IEEE Vehicular Technology Conference, 2005 [17] Xiwei Zhang and Lili Zhang, "Optimizing Energy-Latency Trade-off in Wireless Sensor Networks with mobile Element," in IEEE 16th International Conference on Parallel and Distributed Systems, 2010 [18] Yichao Jin, Dali Wei, "Latency and Energy - consumption optimized task allocation in Wireless Sensor Networks," in IEEE Wireless Communications and Networking Conference, 2010 [19] N Mazumdar, H Om, "An energy efficient GA-based algorithm for clustering in wireless sensor networks," in International Conference on Emerging Trends in Engineering, Technology and Science, Pudukkottai, India, 2016, pp 1-7 [20] E Felemban, C Lee, and E Ekici, "MMSPEED: Multipath multi-SPEED protocol for QoS guarantee of reliability and timeliness in wireless sensor networks," IEEE Trans Mobile Comput., vol 5, no 6, p 738–754, 2006 [21] H Liming, "Energy-Efficient Multi-Path Routing with Short Latency and Low Overhead for Wireless Sensor Networks," in The IEEE 8th ACIS International Conference, 2007 [22] Hayoung Oh and K Chae, "An Energy-Efficient Sensor Routing with low latency, scalability in Wireless Sensor Networks," in IEEE Int Conference on Multimedia and Ubiquitous Engineering, 2007 82 [23] A Allirani and M Suganthi, "An energy sorting protocol with reduced energy and latency for wireless sensor networks," in IEEE International Advance Computing Conference, 2009 [24] A Durresi, V Paruchuri, L Barolli, "Delay-energy aware routing protocol for sensor and actor networks," in The 11th International Conference on Parallel and Distributed Systems, 2005 [25] L Wuyungerile et al., "Tradeoff between delay and energy consumption of partial data aggregation in wireless sensor networks," in The 5th International Conference on Mobile Computing and Ubiquitous Networking, 2010 [26] T Moscibroda, P von Rickenbach, and R Wattenhofer, "Analyzing the energylatency trade-off during the deployment of sensor networks," in 25th IEEE International Conference on Computer Communications (INFOCOM), 2006 [27] R Cohen and B Kapchits, "Energy-delay optimization in an asynchronous sensor network with multiple gateways," in 8th Annual IEEE Communications Society Conference on Sensor, Mesh and Ad Hoc Communications and Networks, 2011, p 98–106 [28] T T Huynh, D A V Dinh, C H Tran, "Energy Efficient Delay-aware Routing in Multi-tier Architecture for Wireless Sensor Networks," in The IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications, 2013, pp 603-608 [29] A Shahrakia, , M K Rafsanjanib, A B Saeidc, "A new approach for energy and delay trade-off intra-clustering routing in WSNs," Elsevier Computers & Mathematics with Applications, vol 62, no 4, p 1670–1676, 2011 [30] V Singh, R K Tripathi, Y N Singh, N K Verma, "Tradeoff between energy consumption and lifetime in two tiered wireless sensor networks," in IEEE International Conference on Prognostics and Health Management, Ottawa, ON, Canada, 2016, pp 1-4 [31] O Boyinbode, H Le and M Takizawa, "A Survey on Clustering Algorithms for Wireless Sensor Networks," International Journal of Space-Based and Situated Computing, vol 1, no 2-3, 2011 [32] Santar Pal Singh, S.C Sharma, "A Survey on Cluster Based Routing Protocols in Wireless Sensor Networks," in International Conference on Advanced Computing Technologies and Applications, 2015 [33] Hidetoshi Kajikawa, I-Te Lin, and Iwao Sasase, "Grid-based Routing Protocol Using Cell Rotation to Reduce Packets Latency and Energy Consumption in Wireless Sensor Networks," in IEEE Consumer Communications and Networking 83 Conference, 2012 [34] Wu Bo, XiuYing Cao, "A New Packets Transmission Approach With Energy Efficiency and Low Latency in Wireless Sensor Networks," in IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, 2008 [35] Ali Mohebi, Farzad Tashtarian, Mohammad Hossein Yaghmaee Moghaddam, Mohsen Tolou Honary, "EELLER: Energy Efficient-Low Latency Express Routing for Wireless Sensor Networks," in The IEEE 2nd International Conference on Computer Engineering and Technology, 2010 [36] Yingshu Li, Longjiang Guo, Sushil K Prasad, "An energy efficient distributed algorithm for minimum latency aggregation scheduling in wireless sensor networks," in IEEE 30th International Conference on Distributed Computing Systems, 2010 [37] S Sen, C Chowdhury, S Neogy, "Design of cluster-chain based WSN for energy efficiency," in 2nd International Conference on Applied and Theoretical Computing and Communication Technology, Bangalore, India, 2016, pp 150154 [38] B Kang et al., "A Distributed Delay-Efficient Data Aggregation Scheduling for Duty-Cycled WSNs," IEEE Sensors Journal, vol 17, no 11, pp 3422-3437, 2017 [39] T T Huynh, D A V Dinh, C H Tran, "Balancing latency and energy efficiency in wireless sensor networks: A Comparative Study," in The International Conference on Computing, Management and Telecommunications, 2013, pp 181186 [40] S Ehsan, B Hamdaoui, "A Survey on Energy-Efficient Routing Techniques with QoS Assurances for Wireless Multimedia Sensor Networks," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol 14, no 2, pp 265-278, 2012 [41] M Asif et al., "Quality of Service of Routing Protocols in Wireless Sensor Networks: A Review," IEEE Access, vol 5, pp 1846-1871, 2017 [42] W.R Heinzelman, A Chandrakasan, and H Balakrishnan, "Energy-efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks," in IEEE Computer Society Proceedings of the Thirty Third Hawaii International Conference on System Sciences, 2000 [43] W R Heinzelman, A P Chandrakasan, and H Balakrishnan, "An applicationspecific protocol architecture for wireless microsensor networks," IEEE Transactions on Wireless Communications, vol 1, no 4, pp 660-670, 2002 84 [44] Ossama Younis and Sonia Fahmy, "Distributed clustering in ad-hoc sensor networks: a hybrid, energy-efficient approach," in The 23th Annual Joint Conference of the IEEE Computer and Communications Societies (INFOCOM), 2004 [45] Ossama Younis and Sonia Fahmy, "Heed: A hybrid, energy-efficient, distributed clustering approach for ad-hoc sensor networks," IEEE Transactions on Mobile Computing, vol 3, no 4, pp 366-369, 2004 [46] K Sohrabi, J Gao, V Allawadhi, and G Pottie, "Protocols for self-organization of a wireless sensor network," IEEE Personal Communications, vol 7, no 5, pp 16-27, 2000 [47] K Akkaya and M Younis, "An Energy-Aware QoS Routing Protocol for Wireless Sensor Networks," in IEEE Workshop on Mobile and Wireless Networks, Providence, Rhode Island, 2003 [48] K Akkaya and M Younis, "Energy-aware routing of time-constrained traffic in wireless sensor networks," Journal of Communication Systems, Special Issue on Service Differentiation and QoS in Ad Hoc Networks, vol 17(6), pp 663-687, 2004 [49] Tian He, J.A Stankovic, Chenyang Lu, and T Abdelzaher, "SPEED: A stateless protocol for real-time communication in sensor networks," in International Conference on Distributed Computing Systems, 2003 [50] O Chipara et al., "Real-time Power-Aware Routing in Sensor Networks," in The 14th IEEE International Workshop on Quality of Service, 2006 [51] T T Huynh, C S Hong, "An Energy*Delay Efficient Multi-Hop Routing Scheme for Wireless Sensor Networks," IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, vol E89-D, no No.5, pp 1654-1661, May 2006 [52] P Pothuri, V Sarangan, and J Thomas, "Delay-constrained, energy-efficient routing in wireless sensor networks through topology control," in The 2nd IEEE International Conference On Networking, Sensing and Control, 2006 [53] Y Sun et al., "Delay constraint multipath routing for wireless multimedia ad hoc networks," International Journal of Communication Systems, vol 29, no 1, p 210–225, 2016 [54] D Okamura, W Li, M Bandai, T Watanabe, "Fundamental Analysis towards Partial Data Aggregation in Wireless Sensor Networks," in The 12th International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications, 2009 85 [55] Shi Bai, Weiyi Zhang, Guoliang Xue, Jian Tang, and Chonggang Wang, "DEAR: Delay-bounded Energy-constrained Adaptive Routing in Wireless Sensor Networks," in IEEE International Conference on Computer Communications, 2012 [56] Q Liang, D Yao, H Liu, "Energy-Efficient and Delay-Constrained Routing for different services in Wireless Sensor Network," Journal of Convergence Information Technology, vol 7, no 5, pp 233-243, 2012 [57] S W Han, I S Jeong, S H Kang, "Low latency and energy efficient routing tree for wireless sensor networks with multiple mobile sinks," Journal of Network and Computer Applications, vol 36, no 1, pp 156-166, 2012 [58] J Niu, L Cheng, Y Gu, J Jun, Q Zhang, "Minimum-Delay and Energy-Efficient Flooding Tree in Asynchronous Low-Duty-Cycle Wireless Sensor Networks," in IEEE Wireless Communications and Networking Conference, 2013, pp 12611266 [59] Q Nadeem, M B Rasheed, N Javaid, Z A Khan, Y Maqsood, A Din, "MGEAR: Gateway-Based Energy-Aware Multi-hop Routing Protocol for WSNs," in The 8th International Conference on Broadband and Wireless Computing, Communication and Applications, 2013, pp 164-169 [60] D L Guidoni, F S H Souza, J Ueyama, L A Villas, "RouT: A Routing Protocol based on Topologies for Heterogeneous Wireless Sensor Networks," IEEE Latin America Transactions, vol 12, no 4, pp 812-817, 2014 [61] Y Yao, Q Cao, A V Vasilakos, "EDAL: An Energy-Efficient, Delay-Aware, and Lifetime-Balancing Data Collection Protocol for Heterogeneous Wireless Sensor Networks," IEEE/ACM Transactions on Networking, vol 23, no 3, pp 810-823, 2014 [62] R Duan, D Fang, C Zhao, "A QoS Opportunistic Routing Based on Directional Transmission for Wireless Sensor Networks," in International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery, Chengdu, China, 2016, pp 471-480 [63] Kemal Akkaya and Ismail Ari, "In-Network Data Aggregation in Wireless Sensor Networks," in Handbook of Computer Networks: LANs, MANs, WANs, the Internet, and Global, Cellular, and Wireless Networks, H Bidgoli, Ed John Wiley & Sons, 2011, ch 70, pp 1131-1146 [64] D Gross, Fundamentals of Queuing Theory J Wiley & Sons, 2008 [65] J Xu, W Liu, F Lang, Y Zhang, C Wang, "Distance Measurement Model Based on RSSI in WSN," Journal Computer Science& Communications on 86 Wireless Sensor Network, vol 2, pp 606-611, 2010 [66] (Latest version 3.2) Castalia Wireless Sensor Network Simulator [Online] https://castalia.forge.nicta.com.au/index.php/en/ [67] N Wang, H Zhu, "An Energy Efficient Algorithm Based on LEACH Protocol," in International Conference on Computer Science and Electronics Engineering (ICCSEE), Zhengzhou, China, 2012, pp 339-342 [68] F Zhao, Y Xu, R Li, "Improved LEACH Routing Communication Protocol for a Wireless Sensor Network," International Journal of Distributed Sensor Networks, vol 8, no 12, Dec 2012 [69] J Chen, "Improvement of LEACH Routing Algorithm Based on Use of Balanced Energy in Wireless Sensor Networks," in Advanced Intelligent Computing (LNCS) Springer Berlin Heidelberg, 2012, pp 71-76 [70] J Yunjie et al., "A Clustering Routing Algorithm Based on Energy and Distance in WSN," in International Conference on Computer Distributed Control and Intelligent Enviromental Monitoring (CDCIEM), Wuhan, China, 2012, pp 9-12 [71] Z Yong, Q Pei, "A Energy-Efficient Clustering Routing Algorithm Based on Distance and Residual Energy for Wireless Sensor Networks," Procedia Engineering (International Workshop on Information and Electronics Engineering), vol 29, pp 1882-1888, 2012 [72] G Yang, F Zhao, S Kang, "LEACH Improvement Based on Ant Colony Optimization and Energy Balance," Journal of Information Engineering, vol 3, pp 72-76, 2014 [73] A Singh, S Rathkanthiwar, S Kakde, "LEACH based-energy efficient routing protocol for wireless sensor networks," in International Conference on Electrical, Electronics, and Optimization Techniques (ICEEOT), Tamil Nadu, India, 2016, pp 4654-4658 [74] A Razaque et al., "P-LEACH: Energy Efficient Routing Protocol for Wireless Sensor Networks," in IEEE Long Island Systems, Applications and Technology Conference (LISAT), NY, USA, 2016, pp 1-5 [75] E Ever et al., "UHEED - An Unequal Clustering Algorithm for Wireless Sensor Networks," in International Conference on Sensor Networks (SENSORNETS), Rome, Italy, 2012 [76] J W Wang, W Y Sun, "Improved HEED Based Trust Routing Algorithm for WSNs," Advanced Materials Research, vol 989-994, pp 4405-4408, 2014 87 [77] W Mardini et al., "Rotated Hybrid, Energy-Efficient and Distributed (R-HEED) Clustering Protocol in WSN," WSEAS Transactions on Communications, vol 13, pp 275-290, 2014 [78] N Aierken et al., "RUHEED- Rotated Unequal Clustering Algorithm For Wireless Sensor Networks," in IEEE 29th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (WAINA), Gwangju, Korea, 2015, pp 170-174 [79] Z Ullah et al., "A comparison of HEED based clustering algorithms - introducing ER-HEED," in IEEE 30th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA), Crans-Montana, Switzerland, 2016, pp 339-345 [80] Anfeng Liu, Ju Rena, Xu Lic, Zhigang Chena, Xuemin (Sherman) Shenb, "Design principles and improvement of cost function based energy aware routing algorithms for wireless sensor networks," Elsevier Computer Networks, vol 5, no 7, pp 1951-1967, 2012 [81] S Rani, S H Ahmed, "Multi-hop Energy Efficient Routing," in Multi-hop Routing in Wireless Sensor Networks: An Overview, Taxonomy, and Research Challenges SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering, 2016, ch 2, pp 15-28 [82] J Stewart, Calculus: Concepts and Contexts, 2nd ed Thomson, 2004 [83] Sedgewick, Rober, Algorithms in C++: Graph Algorithms (3rd ed.) Pearson Education, 2002 [84] Ernesto de Queiros Vieira Martins et al., "The K shortest paths problem," CISUC, Research Report, 1998 [85] Chang-Soo Ok Seokcheon Leeb, Prasenjit Mitrac, Soundar Kumarad, "Distributed energy balanced routing for wireless sensor networks," Computers & Industrial Engineering, vol 57, no 1, p 125–135, Aug 2009 [86] M Ettus, "System capacity, latency, and power consumption in multihop-routed SS-CDMA wireless networks," in IEEE Radio and Wireless Conference, Colorado Springs, CO, 1998, pp 55-58 [87] O Goldreich, P, NP, and NP-Completeness: The Basics of Computational Complexity Cambridge University Press, 2010 [88] D B Johnson, D A Maltz, "Dynamic Source Routing in Ad Hoc Wireless Networks," in Mobile Computing Springer US, 1996, ch 5, pp 153-181 88 [89] C H Tran, M T Pham, T T Huynh, "Application of Wireless Sensor Networks Technology for Early Forest Fire Warning," Multidisciplinary Journals in Science and Technology, vol 5, no 5, pp 1-6, Oct 2015 [90] Z Fei, B Li, S Yang, C Xing, H Chen, L Hanzo, "A Survey of Multi-Objective Optimization in Wireless Sensor Networks: Metrics, Algorithms and Open Problems," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol PP, no 99, p 1, Sep 2016 [91] T T Huynh, T H N Phan, D A V Dinh, C H Tran, "Prolong the Network Lifetime by Optimal Clustering based on Intelligent Search Algorithms in Wireless Sensor Networks," in The International Conference on Advanced Technologies for Communications, Vietnam, 2014, pp 251-255 [92] T T Huynh, D A V Dinh, C H Tran, T A Le, "Balance Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm for Energy Efficient in Heterogeneous Wireless Sensor Networks," in The International Conference on Computing and Communication Technologies, Vietnam, 2015, pp 175-179 89 ... .42 Hình 4.2 Cân lƣợng tiêu thụ độ trễ end- to -end với  =  = 45 Hình 4.3 Cân lƣợng tiêu thụ độ trễ end- to -end với  =  = 0.5 45 Hình 4.4 Cân lƣợng tiêu thụ độ trễ end- to -end với  =  = 46 Hình... HUỲNH TRỌNG THƢA GIẢM ĐỘ TRỄ END- TO -END VÀ TỔNG NĂNG LƢỢNG TIÊU THỤ TRONG CÁC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 62480101 Phản biện độc lập 1: PGS TS... lƣợng cho mạng cảm biến không dây nhƣng tồn vấn đề độ trễ end- to -end trình phấn phối liệu từ nút cảm biến đến nút gốc, mơ hình phân cụm cân hiệu hai nhân tố lƣợng tiêu thụ độ trễ end- to -end đƣợc