Cải thiện hiệu năng mạng cảm biến không dây qua kỹ thuật phân cụm

KI ỀU QUÝ - CẢI THIỆN HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔN G DÂY QUA KỸ THUẬT PHÂN CỤM TR ONG MẠNG NGAN G HÀNG HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KIỀU Q CẢI THIỆN HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY QUA KỸ THUẬT PHÂN CỤM LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) Hà Nội, 2020 HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KIỀU Q CẢI THIỆN HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY QUA KỸ THUẬT PHÂN CỤM CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ : 8.52.02.08 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: TS HOÀNG TRỌNG MINH HÀ NỘI – 2020 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn kết nghiên cứu riêng tơi Việc sử dụng kết quả, trích dẫn tài liệu tham khảo tạp chí, trang web tham khảo đảm bảo theo quy định Các nội dung trích dẫn tham khảo tài liệu, sách báo, thông tin đăng tải tác phẩm, tạp chí trang web theo danh mục tài liệu tham khảo luận văn Tôi xin chịu hồn tồn trách nhiệm cho lời cam đoan Tác giả luận văn Kiều Quý LỜI CẢM ƠN Đầu tiên xin trân trọng gửi lời cảm ơn sâu sắc đến quý thầy cô trường Học viện Công nghệ Bưu Viễn thơng thời gian qua dìu dắt tận tình truyền đạt cho em kiến thức, kinh nghiệm vơ q báu mà em có kết ngày hôm Xin trân trọng cảm ơn TS Hoàng Trọng Minh, người hướng dẫn khoa học luận văn, hướng dẫn tận tình giúp đỡ mặt để hoàn thành luận văn Xin trân trọng cảm ơn quý thầy cô Khoa đào tạo sau đại học hướng dẫn giúp đỡ em trình thực luận văn Cuối biết ơn tới gia đình, bạn bè người thân động viên, giúp đỡ tác giả suốt trình học tập thực luận văn Xin trân trọng cảm ơn! Hà Nội, tháng năm 2020 Học viên thực Kiều Quý Mục lục DANH MỤC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU THUẬT NGỮ VIẾT TẮT ADC BS CC CH DAC DP EAUCF Analog to Digital Converter Basic Station Communication Cluster Head Digital to Analog Converter Data Processing Energy-Aware Unequal Clustering with Fuzzy Bộ chuyển đổi tương tự - số Trạm gốc Giao tiếp Nút chủ Bộ chuyển đổi số - tương tự Xử lý liệu Thuật tốn phân cụm khơng đồng nhận biết lượng nhờ Fuzzy Thuật toán định tuyến nhận biết lượng Dữ liệu xe di động Khả chịu lỗi Định vị toàn cầu Thời gian liên tiếp gói tin Mã định danh Internet vạn vật ERA Energy-aware routing algorithm FCD FT GPS IAT ID IoT Floating Car Data Fault to Lerance Global Positioning System Inter Arrival Time Identification Internet of Things, Low-energy adaptive clustering Phân cấp cụm thích ứng lượng hierarchy Location Finding System Hệ thống tìm vị trị Mandatory access control Điều khiển truy cập bắt buộc Mobilizer Bộ phận di động Multihop Đa chặng Network Topology Cấu hình mạng Power Consumption Tiêu thụ lượng Power Generator Bộ phát nguồn Physical Layer Lớp vật lý Power Unit Bộ nguồn Random Access Memory Bộ nhớ truy nhập ngẫu nhiên Radio Frequency Tần số vô tuyến Scability Khả mở rộng LEACH LFS MAC MB MH NT PC PG PHY PU RAM RF SB SF SH SKC SN SS SU SU TA TDMA TM TEEN TU WSN Sensor Field Trường cảm biến Singlehop Đơn chặng Symmetric Key Cryptography Mật mã khóa đối xứng Sensor Núts Nút cảm biến Sensing Cảm nhận Storage Unit Bộ lưu trữ Sensing Unit Bộ cảm nhận Tiered Architecture Cấu trúc tầng Time-division multiple access Đa truy nhập phân chia theo thời gian Transmission Media Phương tiện truyền dẫn Threshold Giao thức mạng cảm biến sử dụng sensitive Energy Efficient sensor ngưỡng nhạy cảm Network protocol Transceiver Unit Bộ thu phát Wireless Sensor Network Mạng cảm biến không dây BẢNG KÍ HIỆU Ngưỡng khoảng cách truyền dẫn Tổn hao cơng suất không gian tự Tổn hao công suất không gian đa đường Tiêu hao lượng để điều khiển hệ thống vô tuyến Năng lượng ban đầu Năng lượng dư Năng lượng trung bình vòng truyền dẫn Tổng chiều dài từ điểm PP0 tới tâm điểm ô Ngưỡng cứng Ngưỡng mềm Khoảng cách thời gian truyền BSj d G0j Gj N Ni ni p R r R t Trạm sở thứ j Khoảng cách nút cảm biến Nhóm tất thực thể khơng liên quan đến BSj Nhóm tất thực thể liên quan đến BSj Số lượng nút cảm ứng phân bố vùng A Nút thứ i Chuỗi thứ i trao đổi tin nhắn Tỷ lệ số cụm chủ mạng Phạm vi truyền sóng Số vịng Số lượng vòng tối đa Khoảng thời gian khảo sát MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài Mạng cảm biến không dây hạ tầng then chốt giải pháp Internet ofThings (IoT) Mạng cảm biến không dây cung cấp phương tiện truyền thông để thu thập thông tin từ môi trường, chuyển trung tâm xử lý để có điều khiển phản hồi thích hợp Mạng cảm biến không dây cung cấp nhiều ứng dụng tự động hóa điều khiển thu thập thông tin lĩnh vực Quân sự, Y tế, giao thông hay thương mại Bên cạnh ưu điểm lợi truyền thông không dây, mạng cảm biến không dây đối mặt với hàng loạt thách thức như: Hoạt động môi trường biến động, thiếu tin cậy truyền thông, giới hạn nguồn nuôi thiết bị, v v Đối với mạng có số liệu nút lớn, chiến lược phân cụm tạo vùng truyền dẫn đảm bảo yêu cầu công nghệ truyền dẫn quản lý thơng tin thích hợp so với mạng không phân cụm Tuy nhiên, vấn đề phân cụm dạng toán NP-Hard tồn dạng toàn đa ràng buộc đa mục tiêu Một số chiến lược phân cụm đề xuất sử dụng theo hướng cải thiện giao thức LEACH (low energy adaptive clustering hierarchy) đem lại tính hiệu định Tuy nhiên, vấn đề độ phức tạp hiệu đề xuất khác đưa đến mục tiêu tìm kiếm giải pháp cải thiện cho nhà nghiên cứu triển khai thực tế Việc nghiên cứu kỹ thuật phân cụm nhằm mong muốn rút kết luận hữu ích cụ thể cho tốn nâng cao hiệu mạng cảm biến không dây 10 Tổng quan vấn đề nghiên cứu Kỹ thuật phân cụm toán quan trọng phải giải mơi trường mạng có số liệu nút lớn phạm vi truyền dẫn hạn chế công nghệ truyền dẫn lớp Kỹ thuật phân cụm chia thành hai kiểu: phân cụm không Trên thực tế cho thấy, vấn đề phân cụm cho độ phức tạp toán thấp thực tế hoạt động hiệu truyền thông bị suy giảm bới q trình truyền thơng tồn lỗ hổng lượng Kỹ thuật phân cụm khơng tránh lỗ hổng lượng đặt nhiều biến số cần phải tối ưu nhằm giảm độ phức tạp tính tốn Một khảo sát đầy đủ giải pháp phân cụm góc độ thiết bị mạng cảm biến công nghiệp đưa [1] Trong đó, tác giả phân tích yếu tố mơi trường, mức tiêu thụ lượng, giải pháp truyền thông hàng loạt vấn đề mở liên quan tới phân cụm Nhóm tác giả khẳng định, toán phân cụm tốn có độ phức tạp cao (NP-Hard) có yếu tố bất ổn định từ môi trường hoạt động cảm biến không dây Hiệu hệ thống mạng cảm biến không dây phụ thuộc vào nhiều tham số tham số bên lẫn nội mạng Tham số đánh giá chủ yếu mạng cảm biến không dây thường liên quan tới lượng, đánh giá qua thời gian sống mạng Các kỹ thuật phân cụm nhằm hướng tới mục tiêu cách giảm thiểu phiên truyền dẫn, giảm độ phức tạp tính tốn cho tham số định tuyến tìm đường tối ưu Trong số kịch ứng dụng, mạng cảm biến không dây hoạt động điều kiện bất ổn định thay dổi cấu hình, chất lượng truyền dẫn, sụ khơng đồng dân tới xu hướng tiếp cận gần cho tính tốn định tuyến Trên thực tế, số đề xuất theo tiếp cận đạt số kết khả quan áp dụng thuật tốn kinh nghiệm thơng minh Trong tài liệu [2], nhóm tác giả tiếp cận cách giải gần việc thiết lập tham số phân cụm Các tham số hỗ trợ định gồm lượng dư nút cảm biến, khoảng cách tới đích mật độ nút lân cận biểu diễn thông qua tỷ lệ truyền phát lại gói tin Các kết có ý nghia định kịch điển hình kéo dài thời gian sống mạng 55 Hình 3.10: Biến đầu vào biểu diễn mức lượng dư nút Hình 3.10 biểu diễn tập mờ biến đầu vào “mức lượng” Hàm thành viên tham số có giá trị nhỏ, trung bình cao, với “nhỏ” “cao” có hàm thành viên dạng hình thang, cịn “trung bình” có hàm thành viên hình tam giác Hình 3.11: Biến đầu vào biểu diễn khoảng cách tới BS Hình 3.11 biểu diễn tập mờ biến đầu vào “khoảng cách tới BS” Hàm thành viên tham số có giá trị gần, trung bình xa, với “gần” “xa” có hàm thành viên dạng hình thang, “trung bình” có hàm thành viên hình tam giác Hình 3.12: Biến đầu tập mờ (Fuzzy fitness1) 56 Hình 3.12 biểu diễn hàm thành viên biến đầu fuzzy fitness1, với biến ngôn ngữ sử dụng “rất yếu”, “yếu”, “bình thường”, “khỏe”, “rất khỏe” Ta gọi mơ hình mơ hình FIS-1 Các quy tắc ánh xạ if-then mờ sử dụng mơ hình FIS-1 đưa Bảng 3.2 Bảng 3.2: Các hệ luật mơ hình FIS-1 Rule Năng lượng dư Khoảng cách tới BS Fuzzy fitness1 Nhỏ Gần Bình thường Nhỏ Trung bình Yếu Nhỏ Xa Rất yếu Trung bình Gần Khỏe Trung bình Trung bình Bình thường Trung bình Xa Rất yếu Cao Gần Rất khỏe Cao Trung bình Khỏe Cao Xa Yếu 3.3.3 Suy luận khả lựa chọn làm chủ cụm miền cục Do khoảng cách truyền thông hữu hạn mạng cảm biến không dây, nhóm cảm biến hình thành cụm mang tính cục Trong số nút có khả làm chủ cụm cấu hình tồn mạng lựa chọn làm chủ cụm cho vùng cục Khả lựa chọn miền cục xác định qua biến đầu vào mật độ nút lân cận chi phí lân cận Đầu biểu diễn qua Fuzzy fitness2 57 Hình 3.13: Biến đầu vào tập mờ biểu diễn mật độ nút lân cận Hình 3.13 biểu diễn tập mờ biến đầu vào “mật độ nút lân cận” Hàm thành viên tham số có giá trị “thưa”, “cân bằng”, “đông”, với “thưa thớt” “đông đúc” có hàm thành viên dạng hình thang, “cân bằng” có hàm thành viên dạng hình tam giác Hình 3.14: Biến đầu vào tập mờ biểu diễn chi phí lân cận Hình 3.14 biểu diễn tập mờ biến đầu vào “chi phí lân cận” Hàm thành viên tham số có giá trị “thấp”, “đủ”, “cao”, với “thấp” “cao” có hàm thành viên dạng hình thang, “đủ” có hàm thành viên dạng hình tam giác 58 Hình 3.15: Biến đầu tập mờ Fuzzy fitness2 Hình 3.15 biểu diễn hàm thành viên biến đầu fuzzy fitness2, với biến ngôn ngữ sử dụng “rất thấp”, “thấp”, “trung bình”, “cao”, “rất cao” Các quy tắc ánh xạ if-then mờ đưa bảng 3.3 Rule Mật độ nút lân cận Thưa Thưa Thưa Cân Cân Cân Đơng Đơng Đơng Chi phí lân cận Thấp Đủ Cao Thấp Đủ Cao Thấp Đủ Cao Fuzzy fitness2 Rất cao Cao Thấp Cao Trung bình Thấp Trung bình Thấp Rất thấp Từ đầu hình 2.12 cho thấy, nút gần với BS có lượng cao có giá trị fuzzy fitness1 lớn ngược lại Từ thấy giá trị fuzzy fitness1 nút cao, nút có khả chọn CH Sau tính xong fuzzy fitness1, nút xuất độ trễ thời gian trước tự bầu lên làm CH xác định sau: = α x (1 – Fuzzy Fitness1) x ( 3.5) Trong đó, α giá trị ngẫu nhiên chạy khoảng [0,9 1], thêm vào nhằm mục đích giảm thiểu tối đa khả thời gian trễ nút giống nhau, dẫn đến hết hạn lúc Tc thời gian chờ cho phép lớn để lựa chọn CH Ngay thời 59 gian trễ nút hết hạn, làm CH tính bán kính thích hợp.Việc tính bán kính cụm nhờ vào fuzzy fitness1 fuzzy fitness2 Hình 3.16: Tính tốn bán kính phân cụm Các biến ngơn ngữ biến đầu vào thể quy quy tắc ánh xạ ifthen mờ bảng Fuzzy fitness1 Rất khỏe Rất khỏe Rất khỏe Rất khỏe Rất khỏe Khỏe Khỏe Khỏe Khỏe Khỏe Bình thường Bình thường Bình thường Bình thường Bình thường Yếu Yếu Yếu Fuzzy fitness2 Rất cao Cao Bình thường Thấp Rất thấp Rất cao Cao Bình thường Thấp Rất thấp Rất cao Cao Bình thường Thấp Rất thấp Rất cao Cao Bình thường Bán kính Dài Dài vừa Dài vừa Trung bình Trung bình Nhỏ trung bình Nhỏ Nhỏ Rất nhỏ Rất nhỏ Trung bình Nhỏ trung bình Nhỏ trung bình Rất nhỏ Rất nhỏ Dài Dài Khá dài Yếu Yếu Thấp Rất thấp Dài trung bình Rất dài 60 Rất yếu Rất cao Khá dài Rất yếu Cao Khá dài Rất yếu Bình thường Rất nhỏ Rất yếu Thấp Dài trung bình Rất yếu Rất thấp Dài trung bình Sau tính bán kính cụm, CH gửi tin CH_ADVERTISE bên phạm vi bán kính Bản tin bao gồm thơng tin nút CH lượng cịn lại, vị trí, khoảng cách đến BS Nếu nút nhận tin này, rút lui khỏi việc ứng cử làm CH trở thành nút bình thường Nếu nút bình thường nhận tin CH_ADVERTISE từ nhiều CH chọn CH số dựa giá trị chi phí (cost value) Giả sử CH_Cost() biểu thị cho chi phí việc tham gia vào CH thứ i node Hàm chi phí xác định cách xem xét tham số sau: o Khoảng cách đến CH từ nút: Những nút bình thường cần gửi liệu thu thập đến CH nó, nút ưu tiên CH gần o Khoảng cách CH BS: CH xa BS tiêu tốn nhiều lượng để gửi liệu đến BS so với CH gần BS o Năng lượng dư CH: Một nút bình thường ưu tiên chọn nút có nhiều lượng lại CH khác Từ ta thiết lập mối liên hệ : CH_Cost()= (3.6) Nút tính tốn giá trị chi phí cho ứng viên CH tham gia với CH có giá trị chi phí nhỏ 3.3.4 Thiết lập tuyến kết nối CH Sau giai đoạn phân cụm, ta sử dụng công thức đơn giản để gán mức cho CH mạng Cho Rmax bán kính cụm tối đa, mức (L) CH Si tính sau: L() = (3.7) Để tìm chẳng CH phía BS, CH gửi tin điều khiển FIND bao gồm id, thông tin cấp độ phạm vi khoảng Rmax Nếu CH cấp thấp nhận tin nhắn gửi trả tin ACK Nếu khơng có tin ACK 61 nhận thời gian cụ thể, tăng k lên nhận tin ACK từ CH có mức thấp hơn.Nếu khơng có CH cấp thấp tồn cho nút CH, giao tiếp trực tiếp với BS Theo cách này, CH tạo thành đường trục ảo, bắt nguồn từ BS Mỗi CH lựa chọn thành viên từ nút cha(PN) đặt làm nút chuyển tiếp R() để chuyển gói tin phía BS PN đặt cho CH tập hợp CH cấp thấp mà từ nhận thông báo ACK giai đoạn tạo đường trục ảo Để tiết kiệm lượng, thuật toán DFCR xem xét lượng cần thiết giao tiếp nút định tuyến Để sử dụng hiệu lượng, thuật toán xem xét đến lượng yêu cầu giao tiếp nút định tuyến Giả sử thể phần lượng cần để truyền 1-bit liệu CH, lượng cần thiết để nhận 1-bit Vì vậy, tổng lượng tiêu thụ việc giao tiếp gói tin l bits: =()xl (3.8) Để cân lượng, thuật toán để cập đến lượng CH cấp thấp để định tuyến gói liệu thơng qua hàm trọng số Wi,j, Cost( = x (3.9) Sử dụng hàm trên, CH chọn ứng viên phù hợp để chuyển tiếp gói tin thơng qua nhiều ứng viên: R() = { Cost( } ∀S𝑗∈ PN(Si) (3.10) 3.3.5 Kết đánh giá hiệu Mơ hình đánh giá hiệu lượng WSNs xây dựng matlab với thơng số cấu hình nút kịch bảng 3.4 Tham số Sensor field Number of nodes BS location Initial energy Kịch 100 m x100 m 100 (50,50) 0.5-1 J 62 Round Data size packet 1000 500 bytes Tính tốn đầu fuzzy fitness1 Với mức lượng trung bình, hàm mờ ứng dụng hàm tam giác; Với mức lượng cao, hàm thành viên mờ ứng dụng hàm hình thang Ví dụ, với lượng khởi tạo x= 0.9 thuộc hàm thành viên lượng trung bình là: với lượng khởi tạo x= 0.9 thuộc hàm thành viên lượng cao là: 63 Tính tốn đầu fuzzy fitness2 Với mức mật độ nút mức trung bình, hàm mờ ứng dụng hàm tam giác; Với mức nút cao, hàm thành viên mờ ứng dụng hàm hình thang Ví dụ, với hàm mật độ 0.42 cost nút cụm 0.18 ta có: Và giá node lân cận 0.18 Tính tốn đầu bán kính cụm Bán ính cụm đầu tính tốn dựa hai đầu vào fuzzy fitness1 fuzzy fitness2 Các giá trị cao fuzzy fitness1 tính tốn: Các giá trị trung bình fuzzy fitness2 tính tốn: Hai kịch thiết lập cho hai vị trí node Sink trình bày hình đây: 64 Hình 3.17: Hai kịch mơ với hai vị trí BS khác Hình 3.18: Thời gian sống giải pháp khác Nhằm đánh giá hiệu giải pháp xử lý mờ cho trình phân cụm hoạch định bán kính cụm khơng thuật tốn phân cụm không so sanh với số thuật tốn loại, cho truyền thơng đa bước với tham số cấu hình Hình 3.8 cho thấy giải pháp phân cụm không đồng đem lại cân lượng tốt hai trường hợp 3.4 Kết luận chương Trong chương trình bày vấn đề bật luận văn Từ đánh giá nhận xét hoạt động giao thức LEACH, sở lý thuyết logic mờ đưa với 65 ví dụ cụ thể Trong chương trình bày chi tiết giải pháp phân cụm khơng đồng dựa mơ hình mờ Với giải pháp bán kính khơng đồng nhằm tránh lỗ hổng lượng, giải pháp phân cụm mô kiểm chứng cho kết tốt ccaan lưu lượng vùng gần nút BS với vùng xa 66 KẾT LUẬN Với mục tiêu đề xuất giải pháp phân cụm không nhằm tránh lỗ hổng lượng vùng gần nút trạm sở (SINK), luận văn trình bày vấn đề lý thuyết kèm với đề xuất phân cụm dựa logic mờ kiểm chứng thông qua mô số Một số kết luận quan trọng rút trình nghiên cứu thực luận văn sau: - - - - Mạng cảm biến khơng dây đóng vai trò quan trọng hạ tầng giải pháp Internet vạn vật Các thiết bị cảm biến phân bố phân tán tự cấu hình mơ hình kết nối truyền thơng Vì vậy, việc đảm bảo lượng đồng đều, kéo dài thời gian sống mạng vấn đề quan trọng hiệu mạng cảm biến không dây Các giải pháp phân cụm đề xuất nhằm cải thiện hiệu mạng phát triển mạnh năm gần Các giải pháp phân cụm đem lại hiệu tính tốn nhanh gây lỗ hổng lượng định mạng tồn nút SINK Các giải pháp phân cụm khơng đem lại hiệu mạng tốt địi hỏi lượng tính tốn lớn Tiếp cận gần dựa tính tốn thơng minh suy luận mờ, trí tuệ nhân tạo hay bắt trước hành vi động vật thiên nhiên hướng tiếp cận giải pháp phân cụm Tuy nhiên, giải pháp cần chưng minh số điều kiện ràng buộc cụ thể toán cụ thể Sử dụng phương pháp logic suy luận mờ áp dung vào tốn phân cụm khơng nhằm giảm độ phức tạp tính toán mà tránh lỗ hổng lượng Luận văn trình bày giải pháp phân cụm khơng dựa logic mờ thực với tham số giả thiết chung nhằm nâng cao thời gian sống mạng Với mục tiêu cải thiện hiệu năng, phân cụm dựa logic mờ mô số kịch điển hình chứng minh tính ưu việt giải pháp Trong trình thực nội dung báo cáo kết nghiên cứu, em khó tránh khỏi sai sót Vì vậy, mong góp ý Thầy/Cơ bạn 67 Em trân trọng cảm ơn! 68 TÀI LIỆU THAM KHẢO 10 11 12 Tandel, R I (2016) Leach Protocol in Wireless Sensor Network: A Survey International Journal of Computer Science and Information Technologies, 7(4), 1894-1896 Joseph, M K., & Tasneem, S (2016) Energy Efficient Hierarchical Clustering (EEHC) Protocol using Apply Trust Based Concept for Securing Cluster-Based Sensor Networks Razaque, A., Abdulgader, M., Joshi, C., Amsaad, F., & Chauhan, M (2016, April) P-LEACH: energy efficient routing protocol for wireless sensor networks In Systems, Applications and Technology Conference (LISAT), 2016 IEEE Long Island (pp 1-5) IEEE Ma, J., Wang, S., Meng, C., Ge, Y., & Du, J (2018) Hybrid energyefficientAPTEEN protocol based on ant colony algorithm in wireless sensor network EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, 2018(1), 102 Verma, M., Mittal, V., & Kushwaha, A (2017) Survey of Routing Protocols in Wireless Sensor Network (LEACH, TEEN, APTEEN) Journal of Network Communications and Emerging Technologies (JNCET) www jncet org, 7(9) Nayak, P., & Devulapalli, A (2016) A fuzzy logic-based clustering algorithm for WSN to extend the network lifetime IEEE sensors journal, 16(1), 137-144 Kumar, V., Kumar, V., Sandeep, D N., Yadav, S., Barik, R K., Tripathi, R., & Tiwari, S (2018) Multi-hop Communication based Optimal Clustering in Hexagon and Voronoi Cell Structured WSNs AEU-International Journal of Electronics and Communications Bui, V B., Tran, Q C., & Bui, H L (2018) Multi-objective optimal design of fuzzy controller for structural vibration control using Hedge-algebras approach Artificial Intelligence Review, 50(4), 569-595 C.H Nguyen,W.Wechler Hedge algebra: An algebraic approach to structure of sets of linguistic truth values Fuzzy Sets Syst (1990) 35:281-293 D.V Thang, D.V Ban, “Definition membership function based on approach to hedge algebras,” Journal of Computer Science and Cybernetics, V.31, N.4(2015), 277-289 Labrador, M A., & Wightman, P M (2009) Topology Control in Wireless Sensor Networks: with a companion simulation tool for teaching and research Springer Science & Business Media Mary, S S A., & Gnanadurai, J B (2017) Enhanced zone stable election 69 13 protocol based on fuzzy logic for cluster head election in wireless sensor networks International Journal of Fuzzy Systems, 19(3), 799-812 Trong-Minh Hoang,Thi Nguyen, Nhu-Lan Vu, Hong-Duc Nguyen, A Novel FuzzyInference System based on Hedge Algebras to enhance Energy Efficiency inWireless Sensor Networks ... tính tham số phân cụm mô kiểm chứng đề xuất CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾNKHÔNG DÂY 1.1 Giới thiệu chung mạng cảm biến không dây Mạng cảm biến không dây (WSN) kiểu mạng phổ biến thời đại... BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG KIỀU Q CẢI THIỆN HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY QUA KỸ THUẬT PHÂN CỤM CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THÔNG MÃ SỐ : 8.52.02.08 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng... PHÂN CỤM TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 2.1 Giới thiệu chung kỹ thuật phân cụm Nhằm tương thích với ứng dụng mạng lớn phương tiện truyền thông mạng cảm biến có khoảng cách truyền dẫn nhỏ, kỹ thuật