Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Cải thiện hiệu năng mạng cảm biến không dây qua kỹ thuật phân cụm

Bố cục của Luận văn gồm có 3 chương: Chương 1 - Tổng quan về mạng cảm biến không dây; Chương 2 - Các giải pháp phân cụm trong mạng cảm biến không dây; Chương 3 - Giải pháp phân cụm cải thiện hiệu năng dựa trên logic mờ. Mời các bạn cùng tham khảo!

KIỀU Q HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG CẢI THIỆN HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY QUA KỸ THUẬT PHÂN CỤM KIỀU QUÝ TÓM TẮT 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 TÓM TẮT 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 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 Tơi 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 Cơng nghệ Bưu Viễn thơng thời gian qua dìu dắt tận tình truyền đạt cho em kiến thức, kinh nghiệm vô quý báu mà em có kết ngày hơm Xin trân trọng cảm ơn TS Hoàng Trọng Minh, người hướng dẫn khoa học luận văn, hướng dẫn tận tình giúp đỡ mặt để hồn 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 LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN DANH MỤC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU THUẬT NGỮ VIẾT TẮT BẢNG KÍ HIỆU MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 1.1 Giới thiệu chung mạng cảm biến không dây 1.2 Các giao thức truyền dẫn định tuyến mạng WSN 1.3 Một số ứng dụng điển hình 1.3.1 Trong quân 1.3.2 Trong điều trị y học 1.3.3 Trong gia đình 1.3.4 Trong công nghiệp nông nghiệp 1.3.5 Ứng dụng WSN điện lưới thông minh 1.3.6 Ứng dụng WSN giao thông thông minh 10 1.4 Các vấn đề liên quan đến hiệu lượng 10 1.5 Kết luận chương 12 CHƯƠNG 2: CÁC GIẢI PHÁP PHÂN CỤM TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 13 2.1 Giới thiệu chung kỹ thuật phân cụm 13 2.1.1 Các đặc tính hiệu cụm 13 2.2 Các giao thức định tuyến hiệu lượng 15 2.2.1 Giao thức LEACH 15 2.2.2 Giao thức PEGASIS 15 2.2.3 Giao thức TEEN 15 2.2.4 Giao thức mạng lai ghép APTEEN 16 2.2.5 Giao thức EEHC 16 2.3 Tiếp cận gần toán phân cụm 16 2.4 Một số giải pháp phân cụm dựa tiếp cận gần 17 2.4.1 Phân cụm LEACH-GA 17 2.4.2 Thuật toán phân cụm EAUCF 18 2.4.3 Thuật toán phân cụm SOM 18 2.5 Kết luận chương 18 CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP PHÂN CỤM CẢI THIỆN HIỆU NĂNG WSN DỰA TRÊN LOGIC MỜ 20 3.1 Tóm lược hoạt động bầu chủ cụm LEACH 20 3.2 Các vấn đề logic mờ 21 3.2.3 Lý luận tập mờ 21 3.2.4 Sơ đồ tổng quan hệ thống suy luận mờ 22 3.3 Ứng dụng hệ thống suy luận mờ phân cụm 22 3.3.1 Các giả thiết kiến trúc mạng WSN 22 3.3.2 Suy luận khả nút lựa chọn vào tập nút chủ cụm 24 3.3.3 Suy luận khả lựa chọn làm chủ cụm miền cục 26 3.3.5 Kết đánh giá hiệu 29 3.4 Kết luận chương 31 TÀI LIỆU THAM KHẢO 33 DANH MỤC HÌNH VẼ, BẢNG BIỂU Hình 1.1: Các loại giao thức định tuyến Hình 1.2: Một mơ hình giám sát lưới điện mạng cảm biến Hình 2.1: Phân loại đặc tính kiến trúc cụm 13 Hình 2.1: Các đặc tính hiệu cụm 14 THUẬT NGỮ VIẾT TẮT ADC BS CC CH DAC DP EAUCF 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 hierarchy Location Finding System Mandatory access control Mobilizer Multihop Network Topology Power Consumption Power Generator Physical Layer Power Unit Random Access Memory Radio Frequency Scability Sensor Field Singlehop Symmetric Key Cryptography LEACH LFS MAC MB MH NT PC PG PHY PU RAM RF SB SF SH SKC Bộ chuyển đổi tương tự - số Trạm gốc Giao tiếp Nút chủ Bộ chuyển đổi số - tương tự Xử lý liệu Thuật toán phân cụm không 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 Analog to Digital Converter Basic Station Communication Cluster Head Digital to Analog Converter Data Processing Energy-Aware Unequal Clustering with Fuzzy Phân cấp cụm thích ứng lượng Hệ thống tìm vị trị Điều khiển truy cập bắt buộc Bộ phận di động Đa chặng Cấu hình mạng Tiêu thụ lượng Bộ phát nguồn Lớp vật lý Bộ nguồn Bộ nhớ truy nhập ngẫu nhiên Tần số vô tuyến Khả mở rộng Trường cảm biến Đơn chặng Mật mã khóa đối xứng SN SS SU SU TA TDMA TM TEEN TU WSN 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 d0 Ngưỡng khoảng cách truyền dẫn Ef Tổn hao công suất không gian tự Em Tổn hao công suất không gian đa đường Eelec Tiêu hao lượng để điều khiển hệ thống vô tuyến Ein Năng lượng ban đầu Ere Năng lượng dư Eav Năng lượng trung bình vịng truyền dẫn Lv Tổng chiều dài từ điểm PP0 tới tâm điểm ô HT Ngưỡng cứng ST Ngưỡng mềm TC Khoảng cách thời gian truyền BSj d G0 j 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 vòng 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 khơng 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 thông tin thích hợp so với mạng khơng phân cụm Tuy nhiên, vấn đề phân cụm dạng tốn NP-Hard tồn dạng tồn 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 toán nâng cao hiệu mạng cảm biến không dây 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 không 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 CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP PHÂN CỤM CẢI THIỆN HIỆU NĂNG WSN DỰA TRÊN LOGIC MỜ 3.1 Tóm lược hoạt động bầu chủ cụm LEACH Hoạt động LEACH bao gồm nhiều vòng (round), vòng bắt đầu giai đoạn thiết lập, trạng thái ổn định, liệu truyền tới trạm gốc Pha thiết lập (Setup Phase): Trong giai đoạn này, việc chọn cụm chủ, thiết lập cụm phân cơng lịch trình TDMA nút chủ cụm cho nút thành viên thực Trong trình chọn nút chủ cụm, nút tham gia vào việc lựa chọn cách tạo ngẫu nhiên giá trị khoảng tới Nếu giá trị ngẫu nhiên thấp giá trị ngưỡng cho trước T (n) nút thành nút chủ cụm cho vòng Giá trị T (n) tính sau: (3.1) Trong P tỉ lệ số cụm mạng (ví dụ P= 0.03), r số vòng G tập hợp nút chưa bầu làm chủ cụm bầu làm nút chủ cụm vòng Sử dụng ngưỡng này, nút P vòng Trước vòng đầu tiên, (r =0), nút P có xác suất bầu P Những nút bầu vòng khơng thể làm cụm chủ vịng Vậy nên xác suất bầu nút lại P tăng dần theo vòng Sau ( -1) vòng, T=1 nút chưa bầu, sau P vịng q trình bầu chọn lại lặp lại Mỗi nút tự bầu chọn thành cụm chủ P gửi tin quảng bá (advertisement massage) cho nút lại.Những nút thường lại liên tục lắng nghe tin quang bá để định gia nhập cụm lựa chọn cụm chủ Quyết định dựa công suất nhận từ tin quảng bá Giả sử kênh truyền đối xứng, tin có cơng suất lớn đến nút tới từ CH gần Sau bước này, nút phải thông báo cho nút cụm chủ 20 trở thành thành viên cụm.Mỗi nút gửi phản hồi lại cho cụm chủ thông qua giao thức CSMA MAC Tại giai đoạn cuối pha này, cụm chủ trạng thời chờ nhận Pha trạng thái ổn định (steady-state phase): Dựa số thành viên cụm, chủ cụm lập lịch TDMA cho phiên truyền dẫn nút thành viên Thông tin điều khiển cho lập lịch quảng bá nội cụm Sau nútgửi liên tục liệu theo khe thời gian tới cụm chủ Hệ thống vơ tuyến nút thường tắt tới lượt truyền nó, điều giúp tối thiểu lượng mát CH gom liệu từ nút khác, tiến hành xử lý nén liệu thành tín hiệu đơn Cuối tín hiệu tổng hợp truyền tới trạm gốc, bước tiêu tốn nhiều lượng Sau khoảng thời gian định, cấu hình phân cụm lại tự thay đổi, đảm bảo cân tải hiệu lượng nút 3.2 Các vấn đề logic mờ Trong giới quanh ta, thông tin mờ tồn cách diễn đạt, suy luận người Có thể thấy ví dụ khái niệm “nhanh”, “khá nhanh”, “rất nhanh”, “chậm”, “rất chậm”, … chúng chứa đựng thông tin, khái niệm có ngữ nghĩa khơng xác, khơng chắn mà mang tính định tính Tuy nhiên có vai trị quan trọng hoạt động nhận thức, tư duy, trao đổi thông tin suy luận người Những khái niện chứa đựng thông tin không xác, khơng chắn gọi chung khái niệm “mờ” Các câu phát biểu quy luật chứa đựng khái niệm mờ gọi mệnh đề mờ Hệ logic sở toán học phương pháp suy luận mệnh đề mờ gọi logic mờ Khái niệm logic mờ giáo sư L.A Zadeh đề xuất lần đầu vào năm 1965 trường Đại học Berkely – Mỹ Kể từ đó, lý thuyết logic mờ nhiều nhà nghiên cứu phát triển ứng dụng nhiều lĩnh vực khác hệ hỗ trợ định, CSDL mờ, Data mining, đặc biệt lĩnh vực điều khiển 3.2.3 Lý luận tập mờ Trong logic cổ điển, quan hệ tham số có dạng: 21 Trong tập mờ, lý luận mờ hay lý luận ước lượng, dựa “luật mờ” phát biểu dạng ngôn ngữ tự nhiên, thể phụ thuộc nhân biến Một luật mờ có dạng:“Nếu x  A y  B z  C , với A , B C tập mờ.” Ví dụ:‘Nếu (“chất lượng đồ ăn “là “ngon”), (“đánh giá” “cao”)’ 3.2.4 Sơ đồ tổng quan hệ thống suy luận mờ Hình 3.8: Sơ đồ cấu trúc hệ thống suy luận mờ Sơ đồ tổng quan hệ thống suy luận mờ hình 3.8 gồm thành phần sau: o Input: Đầu vào biến rõ khoảng xác định o Fuzzification (Bộ phận mờ hoá): Từ giá trị đầu vào rõ [x oi ] điều khiển, phận mờ hố tính tốn độ thoả mãn để vector [i* ] có số phần tử số tập mờ biến đầu vào Tín hiệu đầu vào thường bao gồm tín hiệu điều khiển chủ đạo, tín hiệu trạng thái hệ thống, tín hiệu phản hồi từ đầu ra, … o Rule – base: Cơ sở tri thức gồm luật có cấu trúc “If … then …” với mệnh đề ngôn ngữ mô tả mối quan hệ biến vào – o Inference mechanism: Bộ suy diễn dựa hệ luật thực theo quy tắc hợp thành Đó triển khai luật hợp thành R' xây dựng sở hệ luật điều khiển o Defuzzification (Bộ phận giải mờ): Từ tập mờ đầu R' , phận giải mờ tính tốn giá trị 0 giá trị đầu (giá trị điều khiển) ứng với giá trị rõ x0 để điều khiển đối tượng 3.3 Ứng dụng hệ thống suy luận mờ phân cụm 3.3.1 Các giả thiết kiến trúc mạng WSN Ta giả sử mạng gồm tập hợp nút đồng triển khai cách ngẫu nhiên khu vực định sẵn Các nút triền khai cố định tham gia vào 22 cụm, tương ứng với CH phạm vi truyền thông Trạm gốc thường cung cấp lượng đủ lớn để nhận liệu từ CH nên ta không cần xét đến lượng BS thuật toán Năng lượng sử dụng mạng dựa tham số khoảng cách nút, không gian tự do(𝑓𝑠 ) kênh đa đường(𝑚𝑝 ) Năng lượng tiêu hao trình truyền phát liệu l bits nút𝑆𝑖 , 𝑆𝑗 với khoảng cách 𝐷𝑖𝑠𝑡(𝑖,𝑗) cho cơng thức: (3.3) Trong đó, 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 lượng cần thiết cho việc truyền nhận 1-bit liệu, 𝜖𝑓𝑠 𝜖𝑚𝑝 lượng khuếch đại khơng gian tự mơ hình đa đường Năng lượng tiêu hao việc nhận l bit cho công thức: 𝐸𝑡𝑥 (𝑆𝑖 , 𝑆𝑗) = 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 x l (3.4) Sau triển khai nút cảm biến khu vực cụ thể, ta áp dụng thuật toán theo giai đoạn sau: Chia sẻ thông tin, Thiết lập cụm, Thiết lập đường trục ảo định tuyến liệu Đặc điểm tham số: o Mức lượng(Energy level): Tham số biểu thị cho tỷ lệ lượng dư với mức lượng ban đầu nút Xem xét đến khối lượng cơng việc CH, nút có lượng cao có nhiều khả để thành nút CH Xa hơn, lượng suy giảm theo thời gian, bán kính cụm nên thay đổi để tránh suy giảm lượng o Khoảng cách đến trạm gốc(Distance to BS): Tham số tính khoảng cách nút 𝑆𝑖 BS, kí hiệu 𝐷𝑖𝑠𝑡𝐵𝑆 (𝑆𝑖 ) Việc có nhiều CHs gần BS với bán kính nhỏ giúp ta tránh khỏi vấn đề điểm nóng o Mật độ nút lân cận(Neighbor density): Tham số tỷ lệ số lượng nút lân cận xung quang 𝑆𝑖 phạm vi 𝑅𝑚𝑎𝑥 tổng số nút mạng, kí hiệu 𝑁𝑒𝑖𝑔ℎ𝐷𝑒𝑛𝑠𝑖𝑡𝑦 (𝑆𝑖 )= 𝑁𝑒𝑖𝑔ℎ𝑏𝑜𝑟(𝑆𝑖 ) 𝑁 Xem xét đến việc triển khai ngẫu nhiên nút cảm biến, tồn trường hợp cụm CH 23 gần BS có bán kính nhỏ có nhiều nút thành viên cụm có CH nằm cách xa BS bán kính lớn Điều làm giảm đáng kể hiệu mà việc phân cụm không đồng đem lại Vì việc xem xét tham số việc tính bán kính cụm cần thiết o Chi phí lân cận(Neighbor cost): Tham số biểu thị cho chi phí truyền thơng nút lân cận Khi bán kính cụm tăng, chi phí truyền thơng cụm tăng.Vì lượng tiêu tán truyền liệu tỷ lệ thuận với bình phương khoảng cách phía phát phía thu, chi phí nút lân cận nút 𝑆𝑖 để kết nối với 𝑆𝑖 đưa bằng: (3.5) 3.3.2 Suy luậnkhả nút lựa chọn vào tập nút chủ cụm Để xác định mức độ quan trọng node cảm biến mối quan hệ với nút trạm trung tâm, ta sử dụng biến mức lượng dư nút khoảng cách tới BS Ta gọi biến đầu fuzzy fitness1 biểu diễn cho mối quan hệ 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 24 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) 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 mô 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 25 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 khơng 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 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” “đơng đúc” có hàm thành viên dạng hình thang, “cân bằng” có hàm thành viên dạng hình tam giác 26 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 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 Đủ Cao Thưa Cao Thấp Cân Thấp Cao Cân Đủ Trung bình Cân Cao Thấp Đơng Thấp Trung bình Đơng Đủ Thấp Đơng Cao Rất thấp Chi phí lân cận Thấp Fuzzy fitness2 Rất cao 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 𝑇𝑑 trước tự bầu lên làm CH xác định sau: 27 𝑇𝑑 (𝑆𝑖 )= α x (1 – Fuzzy Fitness1) x 𝑇𝑐 ( 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 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 ngôn ngữ biến đầu vào thể quy quy tắc ánh xạ ifthen mờ bảng Fuzzy fitness1 Fuzzy fitness2 Bán kính Rất khỏe Rất cao Dài Rất khỏe Cao Dài vừa Rất khỏe Bình thường Dài vừa Rất khỏe Thấp Trung bình Rất khỏe Rất thấp Trung bình Khỏe Rất cao Nhỏ trung bình Khỏe Cao Nhỏ Khỏe Bình thường Nhỏ Khỏe Thấp Rất nhỏ Khỏe Rất thấp Rất nhỏ Bình thường Rất cao Trung bình Bình thường Cao Nhỏ trung bình Bình thường Bình thường Nhỏ trung bình Bình thường Thấp Rất nhỏ Bình thường Rất thấp Rất nhỏ 28 Yếu Rất cao Dài Yếu Cao Dài Yếu Bình thường Khá dài Yếu Thấp Dài trung bình Yếu Rất thấp Rất dài 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 thông 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(𝑆𝑗 , 𝐶𝐻𝑖 ) biểu thị cho chi phí việc tham gia vào CH thứ i node 𝑆𝑗 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 cịn lại CH khác Từ ta thiết lập mối liên hệ : CH_Cost(𝑆𝑗 , 𝐶𝐻𝑖 )= 𝐷𝑖𝑠𝑡(𝑆𝑗 ,𝐶𝐻𝑖 )𝑥 𝐷𝑖𝑠𝑡𝐵𝑆 (𝐶𝐻𝑖 ) 𝐸𝑛𝑒𝑟𝑔𝑦𝑟𝑒𝑠 (𝐶𝐻𝑖 ) (3.6) Nút 𝑆𝑗 tính tốn giá trị chi phí cho ứng viên CH tham gia với CH có giá trị chi phí nhỏ 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 29 Tham số Kịch Sensor field 100 m x100 m Number of nodes 100 BS location (50,50) Initial energy 0.5-1 J Eelec 10−8 J  fs 10−11  mp 1.3 10−13 J EDA 10−9 J Round 1000 Data packet size 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 Tính toán 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 Tính tốn đầu bán kính cụm Bán Kính cụm đầu tính tốn dựa hai đầu vào fuzzy fitness1 fuzzy fitness2 Hai kịch thiết lập cho hai vị trí node Sink trình bày hình đây: 30 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 q trình phân cụm hoạch định bán kính cụm khơng thuật tốn phân cụm khơng so sanh với số thuật toán loại, cho truyền thông đa bước với tham số cấu hình Hình 3.8 cho thấy giải pháp phân cụm khơng 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 ví dụ cụ thể Trong chương trình bày chi tiết giải pháp phân cụm không 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 31 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 không dây đóng vai trị 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 đòi 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 tốn mà tránh lỗ hổng lượng Luận văn trình bày giải pháp phân cụm không 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/Cô bạn Em trân trọng cảm ơn! 32 TÀI LIỆU THAM KHẢO 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 AEUInternational 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 10 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 33 11 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 12 Mary, S S A., & Gnanadurai, J B (2017) Enhanced zone stable election protocol based on fuzzy logic for cluster head election in wireless sensor networks International Journal of Fuzzy Systems, 19(3), 799-812 13 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 34 ... CHÍNH VIỄN THƠNG KIỀU Q CẢI THIỆN HIỆU NĂNG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY QUA KỸ THUẬT PHÂN CỤM CHUYÊN NGÀNH : KỸ THUẬT VIỄN THƠNG MÃ SỐ : 8.52.02.08 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng... toán phân cụm Đề xuất phương pháp 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. .. 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