(Luận văn thạc sĩ) nghiên cứu giải thuật định tuyến cân bằng tải nhằm nâng cao tuổi thọ cho mạng cảm biến không dây

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN THỊ THU TRANG NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN CÂN BẰNG TẢI NHẰM NÂNG CAO TUỔI THỌ CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 Tp Hồ Chí Minh, tháng 10/2015 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN THỊ THU TRANG NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN CÂN BẰNG TẢI NHẰM NÂNG CAO TUỔI THỌ CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN TỬ - 605020203 Hƣớng dẫn khoa học: PGS.TS DƢƠNG HOÀI NGHĨA Tp Hồ Chí Minh, Tháng 10/2015 LÝ LỊCH CÁ NHÂN I LÝ LỊCH SƠ LƢỢC: Họ & tên: Nguyễn Thị Thu Trang Giới tính: Nữ Ngày, tháng, năm sinh: 23/10/1989 Nơi sinh: Bình Dƣơng Quê quán: BắcTân Uyên, Bình Dƣơng Dân tộc: Kinh Chỗ riêng địa liên lạc: Ấp 1, Tân Mỹ, Bắc Tân Uyên, Bình Dƣơng Điện thoại quan: Điện thoại nhà riêng: Fax: E-mail: nguyentrang039@gmail.com II QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: Trung học chuyên nghiệp: Hệ đào tạo: Thời gian đào tạo từ …/… đến …/ … Nơi học (trƣờng, thành phố): Ngành học: Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 10/2007 đến 2/2012 Nơi học (trƣờng, thành phố): Trƣờng Đại học sƣ phạm kỹ thuật TP HCM Ngành học: Công nghệ điện tử viễn thông Tên đồ án, luận án môn thi tốt nghiệp:Giải pháp thoại VOIP cho trƣờng Đại học sƣ phạm kỹ thuật TP HCM Ngày & nơi bảo vệ đồ án, luận án thi tốt nghiệp:2/2012 trƣờng Đại học sƣ phạm kỹ thuật TP HCM Ngƣời hƣớng dẫn:Th.S Phan Thanh Toản III QUÁ TRÌNH CƠNG TÁC CHUN MƠN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 10/2012 – 1/2013 Trƣờng Trung cấp nghề Thủ Dầu Một Giáo viên 1/2013 – đến Trƣờng Trung cấp nghề Việt Hàn Bình Dƣơng Giáo viên i LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chƣa đƣợc cơng bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, ngày 20 tháng năm 2015 (Ký tên ghi rõ họ tên) Nguyễn Thị Thu Trang ii LỜI CẢM TẠ Trong suốt trình học tập, nghiên cứu hồn thành thành cơng luận văn này, nhận đƣợc hƣớng dẫn, giúp đỡ quý báu thầy cô giáo, anh chị bạn Với lịng kính trọng biết ơn sâu sắc, xin đƣợc bày tỏ lời cám ơn chân thành tới tất cá nhân tập thể tận tình giúp đỡ, đóng góp ý kiến, khích lệ tinh thần để tơi hồn thành luận văn Đầu tiên, tơi muốn bày tỏ biết ơn sâu sắc đến thầy PGS TS Dƣơng Hoài Nghĩa tận tình, tận tâm bảo, hƣớng dẫn định hƣớng cho tơi suốt q trình nghiên cứu hồn thành luận văn Tơi muốn bày tỏ lịng biết ơn đến Ban Giám Hiệu, Phịng Đào tạo sau đại học trƣờng Đại học Sƣ phạm Kỹ thuật TP HCM tạo điều kiện thuận lợi để tơi hồn thành tốt khóa học tốt nghiệp Cuối cùng, muốn gửi lời cám ơn đến gia đình, ngƣời thân bạn bè quan tâm, động viên giúp đỡ mặt suốt q trình nghiên cứu, hồn thành luận văn Một lần xin chân thành gởi lời cảm ơn đến tất cả! Tp Hồ Chí Minh, ngày 15 tháng năm 2015 Nguyễn Thị Thu Trang iii Tóm tắt Các điều kiện môi trƣờng, lƣợng, băng thông, nhớ khả xử lý mạng cảm biến khơng dây làm cho ln thách thức nhà nghiên cứu Trong làm để trì tối đa tuổi thọ mạng vấn đề cấn thiết.Đề tài“Nghiên cứu giải thuật định tuyến cân tải nhằm nâng cao tuổi thọ cho mạng cảm biến khơng dây”tập trung vào mơ hình cân tải với mức tiêu thụ lƣợng nút cảm biến toàn mạng đƣợc phân bố đồng từ kéo dài tuổi thọ cho mạng cảm biến khơng dây Qua số liệu mô Matlab nhƣ phân bố lƣợng lại nút cảm biến có nút cảm biến cạn kiệt lƣợng, thay đổi bán kính phạm vi liên lạc hay số nút cảm biến diện tích khơng đổi nhƣ sử dụng mơ Monte Carlo chứng minh đƣợc hiệu phƣơng án định tuyến cân tải.Giải pháp đƣợc đề xuất bổ sung thêm vào giải thuật định tuyến đƣờng ngắn với trọng số tỉ lệ nghịch lƣợng lại nút cảm biến Nhƣ vậy, việc nút đƣợc lựa chọn nút trung gian không dựa vào khoảng cách từ nút nguồn đến trạm gốc mà phụ thuộc vào lƣợng cịn lại nút iv Abstract Conditions of environment, energy, bandwidth, memory and processing capability in wireless sensor networks make it always a challenge of researchers.In particular, how to maintain the network's maximum lifetime isa necessary issues.Research topics routing algorithm load balancing to improve lifetime for wireless sensor networks focusing on load balancer models with energy consumption of sensor nodes are uniformly distributed to extend the life of wireless sensor network.Through the Matlab simulation data such as the distribution of the remaining energy of sensor nodes when a sensor node was energy depletion, the change in radius communication range or number of sensor nodes in a constant area, as well as using Monte Carlo simulations have demonstrated the effectiveness of the alternative load balancing routing.The proposed solution is added to the algorithm shortest path routing with weights that are inversely proportional to the residual energy of each sensor node.Thus, the selection of intermediate node is not only based on the distance from the source node to the base station but also depends on the remaining energy of the node v MỤC LỤC TRANG Trang tựa Lý lịch cá nhân i Lời cam đoan ii Lời cảm tạ iii Tóm tắt iv Danh sách chữ viết tắt/ký hiệu khoa học ix Danh sách hình xi Danh sách bảng xiii Chƣơng 1: TỔNG QUAN 1.1 Lý chọn đề tài 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Nhiệm vụ nghiên cứu 1.4 Khách thể đối tƣợng nghiên cứu 1.5 Giả thuyết nghiên cứu 1.6 Phạm vi nghiên cứu 1.7 Phƣơng pháp nghiên cứu 1.8 Kế hoạch thực Chƣơng 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan mạng cảm biến không dây 2.2 Giới thiệu IEEE 802.15.4 MAC 2.2.1 Phƣơng thức mạng cấu trúc siêu khung a Phƣơng thức mạng b Cấu trúc siêu khung 2.2.2 Quản lý khe thời gian đảm bảo 10 2.2.3 Chế độ truyền liệu 10 2.3 Một số giao thức định tuyến mạng cảm biến khơng dây vi 11 2.4 Một số ví dụ triển khai 13 2.5 Kết luận chƣơng 14 Chƣơng 3: ĐỊNH TUYẾN CÂN BẰNG TẢI 15 3.1 Tổng quan 15 3.2 Khung định tuyến 15 3.3 Cấu hình trì mạng 18 3.3.1 Sơ đồ định tuyến 18 3.3.2 Các giai đoạn thành lập định tuyến 20 3.3.3 Quá trình lựa chọn nút chuyển tiếp thích ứng 21 3.3.4 Phịng chống định tuyến vịng khả thích ứng với biến động liên kết 22 3.4 Tổng hợp phân phối liệu cân 24 3.4.1 Tổng hợp nhận thức 24 3.4.2 Giới hạn thời hạn chuyển tiếp 26 3.5 Định tuyến cân lƣợng 28 3.5.1 Năng lƣợng tiêu hao trung bình tuyến đƣờng 28 3.5.2 Năng lƣợng xác suất tin cậy 30 3.5.3 Xác suất chuyển tiếp gói liệu 31 3.5.4 Mơ hình cân lƣợng 32 3.5.5 Sự tiêu thụ lƣợng nút cảm biến chuyển tiếp 34 3.6 Kết luận chƣơng 37 Chƣơng 4:MÔ PHỎNG ĐỊNH TUYẾN CÂN BẰNG TẢI 38 4.1 Các thông số mô 38 4.2 Phƣơng pháp định tuyến 39 4.3 Các trƣờng hợp mô 41 4.3.1 Phân bố nút cảm biến 41 4.3.1.1 Sự tổng hợp chuyển tiếp gói liệu nút cảm biến phân bố 41 4.3.1.2 Phân bố lƣợng lại nút cảm biến phân bố 46 vii 4.3.2 Phân bố ngẫu nhiên nút cảm biến 47 4.3.2.1 Sự tổng hợp chuyển tiếp gói liệu nút cảm biến phân bố ngẫu nhiên 48 4.3.2.2 Phân bố lƣợng lại nút cảm biến phân bố ngẫu nhiên 52 4.3.2.3 Ảnh hƣởng số lƣợng nút cảm biến N bán kính phạm vi liên lạc R phân bố ngẫu nhiên 53 4.4 Mô Monte Carlo 56 4.7 Kết luận chƣơng 58 Chƣơng 5:KẾT LUẬN 59 5.1 Kết luận 59 5.2 Hƣớng phát triển 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO 60 PHỤ LỤC 62 Phụ lục 1: Thuật toán Floyd - Warshall 62 Phụ lục 2: Tổng số gói liệu theo bán kính phạm vi liên lạc 64 Phụ lục 3: Số liệu mô Monte Carlo 64 viii 21 500 39 32 66 450 41 10 40 14 77 13 48 70 20 56 24 400 12 18 58 300 45 19 31 17 71 47 150 72 38 75 23 28 46 22 43 30 25 50 150 51 68 55 64 26 15 100 36 62 69 16 50 79 67 57 60 74 61 53 49 37 50 65 200 100 52 63 11 35 250 80 81 78 54 33 44 59 27 350 42 76 29 34 73 200 250 300 350 400 450 500 Hình 20: Mật độ phân bố ngẫu nhiên 80 nút cảm biến 500 30 67 11 450 31 75 93 84 96 44 59 400 54 62 37 350 35 51 300 76 36 150 2133 100 50 91 69 79 68 18 12 14 29 94 27 16 92 89 52 40 50 100 150 200 250 53 95 22 300 350 Hình 21: Mật độ phân bố 100 nút cảm biến 54 80 55 98 39 97 48 88 26 58 70 99 57 42 50 45 77 56 86 19 49 43 64 46 100 60 65 24 25 87 10 73 66 15 61 83 82 78 20 200 23 34 90 63 32 17 28 81 250 71 38 85 41 72 13 74 400 47 450 500 Dinh tuyen duong di ngan nhat 130 N = 80 N = 100 120 110 100 So goi tin 90 80 70 60 50 40 30 80 85 90 95 100 R 105 110 115 120 Hình 22: Định tuyến đƣờng ngắn theo N R Dinh tuyen can bang tai 260 N = 80 N = 100 240 220 200 So goi tin 180 160 140 120 100 80 60 80 85 90 95 100 R 105 110 Hình 23: Định tuyến cân tải theo N R 55 115 120 Theo Hình 4.22 Hình 4.23, phƣơng pháp LBR có số lƣợng gói liệu thu BS tỉ lệ thuận với số lƣợng bán kính phạm vi liên lạc nút cảm biến, với phƣơng pháp SPR tỉ lệ gói thu đƣợc thay đổi khơng tăng giá trị R N Ngoài ra, tổng số gói liệu thu đƣợc trạm gốc BS với bán kính phạm vi liên lạc số lƣợng nút cảm biến định phƣơng pháp LBR ln cao phƣơng pháp SPR Điều chứng tỏ hiệu suất làm việc phƣơng pháp định tuyến cân tải cao so với định tuyến đƣờng ngắn nhất, từ mà cải thiện đƣợc thời gian sống tồn mạng 4.4 Mơ Monte Carlo Để khảo sát đặc trƣng thống kê hai phƣơng pháp LBR SPR, mô Monte Carlo đƣợc thực theo thông số nhƣ Bảng 4.2 Các nút cảm biến đƣợc phân bố 50 sơ đồ mô ngẫu nhiên Với sơ đồ mô phỏng, nút cảm biến lần lƣợt phát gói liệu thơng qua tuyến đƣờng đến trạm gốc BS Khi nút cảm biến cạn kiệt lƣợng, mô dừng lại tổng số gói liệu nhận đƣợc trạm gốc BS lúc đƣợc ghi nhận Bảng 2: Thơng số mô Monte Carlo Thông số Ký hiệu Giá trị R 120 m Năng lƣợng phát EnergyPhat 0.05 đvnl Năng lƣợng thu EnergyThu 0.01 đvnl Số lần mô numMC 50 Kích thƣớt mạng fieldX*Y 500x500 m2 receive Bán kính phạm vi liên lạc Trạm gốc 56 Ham phan phoi 1.5 0.5 0 50 100 150 So goi tin 200 250 SPR LBR 0.8 Ham mat xac suat 300 0.6 0.4 0.2 0 50 100 150 So goi tin 200 250 300 Hình 24: Hàm phân phối hàm mật độ xác suất Hình 4.24 thể hàm phân phối hàm mật độ xác suất tổng số gói liệu thu đƣợc trạm gốc BS ứng với hai phƣơng pháp SPR LBR Với phƣơng pháp SPR số gói tin cao thu đƣợc BS 130 gói tin 50 lần mơ phỏng, phƣơng pháp LBR số gói tin thu đƣợc BS cao 251gói tin, cao gấp 1.93 lần so với phƣơng pháp định tuyến đƣờng ngắn Từ hàm mật độ xác suất ta thấy, xác suất để gởi thành cơng 30 gói tin với phƣơng pháp định tuyến đƣờng ngắn 40%, xác suất ứng với phƣơng pháp đƣợc đề xuất gởi thành công 141.8 gói tin 48%, cao gấp 1.2 lần so với phƣơng pháp định tuyến đƣờng ngắn Giá trị ƣớc lƣợng kỳ vọng toán học phƣơng sai tổng số gói liệu nhận đƣợc trạm gốc theo Bảng 4.4 57 Bảng 3: Kỳ vọng toán học phƣơng sai Phƣơng pháp E(s) Var(s) SPR 50 21 LBR 138 42 Kết mô Monte Carlo cho thấy phƣơng pháp định tuyến cân tải tổng hợpgấp 2.76 lần số gói liệu so với phƣơng pháp định tuyến đƣờng ngắn Tuy nhiên phƣơng sai phƣơng pháp LBR lại cao gấp lần so với phƣơng sai phƣơng pháp SPR nên độ biến thiên quanh giá trị trung bình cịn cao 4.7 Kết luận chƣơng Những yếu tố tác động làm tổn thất cho mạng cảm biến không dây nút cảm biến bị lỗi mà liên quan đến vị trị tầm quan trọng nút cảm biến Các nút mạng có tầm quan trọng khác Mỗi nút tự đánh giá tầm quan trọng dựa vào vị trí so với trạm gốc nút lân cận Thông qua kết mô phỏng, số lƣợng lớn nút cảm biến (100 nút) với phạm vi rộng (500 x 500 m2) đƣợc thực phần mềm Matlab, phƣơng pháp định tuyến cân tải chứng minh đƣợc việc cải thiện thời gian sống cho toàn mạng cao so với phƣơng pháp định tuyến đƣờng ngắn Mô đƣợc thực đồng lƣợng, số lƣợng, mật độ phân bố nút cảm biến nhƣ bán kính phạm vi liên lạc Phƣơng pháp LBR giảm đƣợc áp lực tổng hợp chuyển tiếp gói liệu nút cảm biến quan trọng gần trạm gốc, từ tránh đƣợc lạm dụng nút quan trọng, khắc phục đƣợc tƣợng phân vùng mạng, kéo dài đƣợc thời gian sống cho toàn mạng 58 Chƣơng KẾT LUẬN 5.1 Kết luận Đề tàiNghiên cứu giải thuật định tuyến cân tải nhằm nâng cao tuổi thọ cho mạng cảm biến không dâythực cân tải, cân tham gia vào trình định tuyếncủa nút cảm biến Trong đề án này, giải pháp LBR đƣợc đề xuất cách bổ sung vào phƣơng pháp định tuyến đƣờng ngắn trọng số nghịch đảo mức lƣợng lại nút cảm biến Các kết mô cho thấy giải pháp đề xuất có hiệu so với định tuyến đƣờng ngắn nhất, cụ thể là:  Số lƣợng gói liệu thu phát nút cảm biến đồng  Phân bố lƣợng tƣơng đối đồng  Tỉ lệ thuận với bán kính phạm vi liên lạc số lƣợng nút cảm biến  Tổng số gói liệu trung bình nhận đƣợc BS cao gấp 2.76 lần  Thời gian sống toàn mạng lâu 2.76 lần Tuy nhiên, định tuyến cân tải số hạn chế nhƣ:  Độ lệch quanh giá trị trung bình tổng số gói liệu nhận BS cịn cao  Trọng số nghịch đảo lƣợng lại nút cảm biến chƣa tối ƣu để tối đa hóa thời gian sống cho mạng cảm biến không dây 5.2 Hƣớng phát triển Với trọng số nghịch đảo lƣợng lại nút cảm biến chƣa tối ƣu để tối đa thời gian sống cho mạng cảm biến không dây Từ luận văn thay đổi trọng số hàm thời gian sống mạng cho thời gian sống mạng dài tổng số gói tin mà trạm gốc nhận đƣợc nhiều 59 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M Bhardwaj, T Garnett, A.P Chandrakasan Upper Bounds on The Lifetime of Sensor Networks in Proc Of the IEEE International Conference on Communication, (ICC’01), vol.3, 2001 [2] R Shah, J Rabaey Energy Aware Routing for Low Energy Ad Hoc Sensor Networks.in Proc Of IEEE WCNC’02, Orlando, FL, pp 350-355, 2002 [3] Ambreen, Haque Nawaz Wireless Sensor Network Through Shortest Path Route.International Journal of Emerging Technology and Advanced Engineering, vol.3, pp 158-161, 2013 [4] Basil Etefia Routing Protocol for Wireless Sonsor Networks.Summer Undergraduate Program in Engineering at Berkeley [Online] Available:http://chess.eecs.berkeley.edu/projects/ITR/2004/BasilEtefia FinalPaper.pdf, 2004 [5] Nguyễn Thị Khánh Chi Đa thâm nhập môi trƣờng mạng WSN.Trường Đại học Dân lập Hải Phòng, 2009 [6] H Zhang, A Arora, Y Choi and M Gouda Reliable bursty convergecast in wireless sensor networks Computer Communications, 30(13):2560–2576, Dec 2007 [7] L Zhou, S Zhou, Y Yao Multipath Rayleigh Fading Channels in the Low SNR Regime.in Proc of the IEEE International Conference (ICC’06), Volume 3, p.p 1404 – 1409, 2006 [8]J Hui and D Culler Ip is dead, long live ip for wireless sensor networks in Proc 6th ACM Conference of Embedded Networked Sensor Systems (SenSys’08), ACM Press, New York, USA, pp 15–28, 2008 60 [9]J Polastre, J Hill, and D Culler Versatile Low-Power Media Access for Wireless Sensor Networks in Proc of the Second ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys’04), Baltimore, MD, USA, pp 95–107,2004 [10] K Scott, N Bambos Routing and channel assignment for low power transmission in PCS.in Proc International Conference on Universal Personal Communications, Cambridge, MA, pp 469–502, 1996 [11] B Krishnamachari, D Estrin, and S Wicker The impact of data aggregation in wireless sensor networks in Proc of the Workshops of 22nd International Conference on Distributed Computing Systems,IEEE Computer Society, Vienna, Austria,pp 575–578, 2002 [12] J Al-Karaki, A KamalRouting Techniques in Wireless Sensor Networks: A Survey IEEE Wireless Communication, pp 6-28, 2004 [13] Zhang and J Gao Load balanced short path routing in wireless networks.in Proc of IEEE INFOCOM’04, China, 2004 [14] O Gnawali, R Fonseca, K Jamieson, D Moss, and P Levis Collection Tree Protocol.in Proc of the 7th ACM Conference on Embedded Networked Sensor Systems (SenSys’09), Berkeley, California, USA, pp 23-33, 2009 [15] Milan Simek, Patrik Moravek Modeling of Energy Consumption of Zigbee Devices in Matlab Tool Elektrorevue, ISSN 1213 – 1539, vol.2, No.3, pp 41-46, 2011 [16] Leiserson, Cormen and Rivest Introduction of algorithm.Edition 2, MIT Press, United States, pp 558 – 562, 2004 61 PHỤ LỤC Phụ lục 1: Thuật toán Floyd - Warshall Floyd giải thuật tìm độ dài đƣờng ngắn cặp đỉnh đồ thị hƣớng có trọng số.Đầu vào đồ thị hƣớng G = (V,E), V = {1,2,…,n}, có trọng số w(i,j) > với cung (i,j).Đầu ma trận D = [d(i,j)], d(i,j) chiều dài đƣờng ngắn từ i đến j với cặp (i,j).Khái niệm trọng tâm thuật toán đỉnh trung gian Ký hiệu S = (s1,s2,…,sk) đƣờng ngắn từ s1 đến sk đỉnh s2,…sk đƣợc gọi nút trung gian dọc theo đƣờng từ s1 đến sk Ý tƣởng thuật tốn: Cho V = {1,2,…,n} tập đỉnh đồ thị tập đỉnh U = {1,2,…,k} Xét cặp đỉnh i,j đƣờng từ i đến j với đỉnh trung gian đỉnh thuộc tập U Gọi s đƣờng ngắn từ i đến j với đỉnh trung gian thuộc U Khi ta có hai trƣờng hợp sau: a Nếu k không đỉnh trung gian đƣờng từ i đến j đƣờng ngắn từ i đến j có đỉnh trung gian {1,2,…,k-1} đƣờng ngắn từ i đến j với đỉnh trung gian {1,2,…,k} b Nếu k đỉnh trung gian đƣờng từ i đến j ta tách đƣờng s thành hai đoạn s1 từ i đến k s2 từ k đến j Các đoạn đƣờng s1, s2 đƣờng ngắn với đỉnh trung gian đỉnh {1,2,…,k1} Từ suy cách xác định độ dài đƣờng từ i đến j nhờ hệ thức sau:   wij , k  dij     Min  dij , dik  d kj  , k  Trong dij độ dài đƣờng ngắn từ i đến j; wij trọng số đƣờng ij Từ hệ thức ta thấy: Để xác định độ dài đƣờng ngắn wij{1…k} từ i đến j qua đỉnh {1,2,…,k} ta cần dựa vào dij{1…k-1} (đƣờng ngắn từ i đến j qua tập đỉnh 1…k-1) 62 Nội dung thuật toán Bƣớc 1: Khởi tạo Ký hiệu D0 ma trận khoảng cách D0 = [d0(i,j)] Trong đó: d0(i,j) = w(i,j) tồn cung (i,j) d0(i,j) = ∞ không tồn cung (i,j) (đặc biệt d0(i,i) = 0) Ký hiệu S0 ma trận ghi nhận tên đỉnh S0 = [S0(i,j)] Trong đó: S0(i,j) = số cột tƣơng ứng (đặc biệt S0(i,i) = 0) Gán k = Bƣớc 2: kiểm tra điều kiện kết thúc Nếu k = n, kết thúc D = Dn ma trận độ dài đƣờng ngắn S = Sn ma trận ghi nhận tên đỉnh Ngƣợc lại k = k + 1, sang bƣớc Bƣớc 3: Tính ma trận Dk theo Dk-1 Nếu dk-1(i,j) > dk-1(i,k) + dk-1(k,j) dk(i,j) = dk-1(i,k) + dk-1(k,j), sk(i,j) = k Ngƣợc lại dk(i,j) = dk-1(i,j), sk(i,j) = sk-1(i,j) Quay lại bƣớc Hệ quả: (i) Nếu ma trận kết thuật tốn Floyd có phần tử hữu hạn đƣờng chéo đồ thị chứa chu trình (ii) Nếu ma trận kết chứa phần tử ∞ ngồi đƣờng chéo đồ thị không liên thông mạnh Đƣờng ngắn từ i đến j thỏa điều kiện sau: i,i1,i2,…,ik,ik+1,j thỏa i1 = s(i,j), i2 = s(i1,j),…,ik+1 = s(ik,j)… = j 63 Phụ lục 2: Tổng số gói liệu theo bán kính phạm vi liên lạc Bảng phụ lục 2: Tổng số gói liệu theo bán kính phạm vi liên lạc N = 80 R 80 90 100 110 120 SPR 38 72 71 65 65 LBR 62 106 116 143 179 N = 100 R 80 90 100 110 120 SPR 74 67 68 69 130 LBR 75 146 176 206 242 Phụ lục 3: Số liệu mô Monte Carlo Bảng phụ lục 3.1: Tổng số gói liệu nhận đƣợc BS với 50 lần mô Tồng số gói liệu BS Số mơ SPR LBR 38 91 130 242 36 167 73 152 57 146 93 172 90 244 87 211 99 155 10 38 128 11 42 160 12 38 110 13 44 134 64 14 44 150 15 104 225 16 80 193 17 63 191 18 56 145 19 36 102 20 42 141 21 70 174 22 47 88 23 31 149 24 48 69 25 103 148 26 39 164 27 47 222 28 63 246 29 50 164 30 87 171 31 61 150 32 71 198 33 72 251 34 55 177 35 85 162 36 48 112 37 73 160 38 52 89 39 38 115 40 77 153 41 78 226 65 42 73 150 43 42 166 44 69 191 45 45 81 46 55 159 47 38 77 48 71 144 49 30 71 50 55 154 Hàm phân phối hàm mật độ xác suất Hàm phân phối đƣợc xác định theo công thức sau: f ( x)  d  F  x  ( p1) dx Trong đó: F  x   Pr x  a Hàm mật độ xác suất đƣợc xác định nhƣ sau: b Pr  a  x  b   f  x  dx ( p 2) a Kỳ vọng toán học E(x) đƣợc xác định nhƣ sau: E  x    x f  x  dx ( p3)  Phƣơng sai Var(x) đƣợc tính theo cơng thức:  Var  x   E  x  E  x    ( p 4) Theo hình 4.15, ta xác định điểm đồ thị nhƣ sau: x  MinTongsogoidl  delta Trong đó: delta  ( p5) MaxTongsogoidl  MinTongsogoidl 66 Theo cơng thức (p1), (p2) ta có bảng số liệu hàm phân phối hàm mật độ xác xuất nhƣ sau: Bảng phụ lục 3.2: Hàm phân phối hàm mật độ xác suất với phƣơng pháp SPR x Hàm phân phối Hàm mật độ xác xuất 30 0.02 0.40 50 0.42 0.22 70 0.64 0.26 90 0.90 0.08 110 0.98 0.02 130 Bảng phụ lục 3.3: Hàm phân phối hàm mật độ xác suất với phƣơng pháp LBR x Hàm phân phối Hàm mật độ xác xuất 69 0.02 0.14 105.4 0.16 0.12 141.8 0.28 0.48 178.2 0.76 0.10 214.6 0.86 0.14 251 67 S K L 0 ... SƢ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ NGUYỄN THỊ THU TRANG NGHIÊN CỨU GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN CÂN BẰNG TẢI NHẰM NÂNG CAO TUỔI THỌ CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN... lý mạng cảm biến khơng dây làm cho ln thách thức nhà nghiên cứu Trong làm để trì tối đa tuổi thọ mạng vấn đề cấn thiết.Đề tài? ?Nghiên cứu giải thuật định tuyến cân tải nhằm nâng cao tuổi thọ cho. .. dừng hoạt động Để khắc phục cố này, đề tài nghiên cứu giải thuật định tuyến cân tải nhằm nâng cao tuổi thọ cho mạng cảm biến không dây đƣợc đề xuất Các tuyến đƣờng sử dụng lƣợng gần mức tối ƣu