5 Kết luận
3.8Chứng minh định lý 3.2.1
Tương tự trường hợp 1, rõ ràng rằngV là điểm đầu tiên nằm giữa nguồn và điểm neo mà có thể nhìn thấy nút đích, và vì vậyGchính là nút gầnV nhất. Từ (3.5), suy ra:
∠SGD≈∠SV D≥π−∠xSy (3.6)
Bây giờ, sử dụng bổ đề đã chứng minh và (3.3) (3.5), suy ra:
SG+GD ≤SD √ 2 1−cos(∠SGD) ≤SD √ 2 1 + cos(∠xSy) ⇒SG+GD ≤SD √ 2 1 + cos(αmin)
3.2.3 Đánh giá hiệu năng bằng thực nghiệm
Trong chương này chúng tôi sẽ đánh giá hiệu năng của thuật toán đối với hai kiểu truyền tin: truyền tin tập trung (convergecasting) và truyền tin peer-to-peer. Đối với truyền tin tập trung, (toàn mạng chỉ có một nút đích), gói tin được truyền từ nhiều nút nguồn đến một nút đích duy nhất (base station) Trong truyền tin peer-to-peer, có nhiều cặp nguồn-đích cùng thực hiện việc truyền nhận tin. Đối với mỗi loại truyền tin chúng tôi xây dựng hai kịch bản truyền tin như sau. Trong kịch bản thứ nhất, việc mô phỏng sẽ được thực hiện cho tới khi thời gian mô phỏng đạt đến500svà trong kịch bản thứ hai việc mô phỏng sẽ thực hiện cho tới khi có một nút bị chết (cạn kiệt năng lượng). Để cho ngắn gọn, chúng tôi ký hiệu kiểu truyền tin tập trung làn→1, và kiểu truyền tin peer-to-peer làn→n, kịch bản mô phỏng với thời gian mô phỏng500s là500s và kịch bản mô phỏng cho đến khi có một nút chết làF N F. Với mỗi thuật toán định tuyến chúng tôi tiến hành các thí nghiệm mô phỏng sau:
(n → 1,500s), (n → 1, F N F), (n → n,500s), và(n → n, F N F). Chú ý rằng, riêng đối với thuậ toán GEAR, do thuật toán này được thiết kế dành riêng cho kiểu truyền tin tập trung, chúng tôi chỉ thí nghiệm hai thí nghiệm(n→1,500s)và(n→1, F N F).
Tiếp theo đây chúng tôi trước hết sẽ trình bày các tiêu chí mà chúng tôi chọn để đánh giá hiệu năng trong chương 3.2.3.1 và sau đấy chúng tôi sẽ dùng các tiêu chí này để so sánh hiệu năng của thuật toán do chúng tôi đề xuất và 4 thuật toán khác bao gồm GPSR, GEAR, ELLIPSE [51], EHDS [59] trong chương 3.2.3.3. Chi tiết việc cài đặt mô phỏng được trình bày trong chương 3.2.3.2.
3.2.3.1 Các tiêu chí đánh giá
Trong phần này chúng tôi sẽ trình bày các tiêu chí dùng để đánh giá hiệu năng mà chúng tôi dùng để đánh giá hiệu năng của các thuật toán định tuyến. Các tiêu chí này được lựa chọn dựa trên hai yêu cầu quan trọng của các thuật toán định tuyến trong mạng WSN mà chúng tôi đã trình bày trong chương 1, đó làtiết kiệm năng lượngandcân bằng tải.
Năng lượng tiêu thu của một quá trình định tuyến một gói tin được quyết định bởi hai yếu tố: năng lượng tiêu thụ bới mỗi một node và số lượng node tham gia vào quá trình định tuyến. Do đó, để đánh giá mức độ tiết kiệm năng lượng, chúng tôi dùng các tiêu chí sau:
• Năng lượng tiêu thụ trung bình:được tính bằng tổng năng lượng tiêu thụ của toán
mạng chia cho tổng số các nút mạng.
• Độ dài đường đi trung bình:Được tính bằng số hop-count trung bình của tất cả các
gói tin được gửi thành công. Trong khinăng lượng tiêu thụ trung bìnhcho ta một cái nhìn trực tiếp về mức độ tiết kiệm năng lượng của thuật toán định tuyến thì từđộ dài
đường đi trung bìnhtuy không phản ánh trực tiếp về mức độ tiết kiệm năng lượng
nhưng thông qua nó chúng ta có thể suy ra mức độ tiêu thụ năng lượng của thuật toán (độ dài đường đi càng lớn thì năng lượng tiêu thụ càng nhiều) và hơn thế nữa nó còn giúp ta đánh giá về QoS của mạng.
Chúng tôi dùng các tiêu chí sau đây để đánh giá tính năngcân bằng tảicủa thuật toán:
• Năng lượng tiêu thụ của từng nút mạng:có thể cho chúng ta một cái nhìn trực giác
về sự cân bằng năng lượng tiêu thụ của mạng, sự cân bằng năng lượng chính là phản ánh sát thực nhất của cân bằng tải. Năng lượng tiêu thụ càng cân bằng thì chứng tỏ tải càng được phân bố đều trong toàn mạng.
• Thời gian sống của mạng:Đây là một trong những tiêu chí quan trọng nhất trong
Bảng 3.1:Các tham số mô phỏng
Tên tham số Giá trị
Bán kính phủ sóng 40m
Số nút mạng 1000
Năng lượng khởi tạo của mỗi nút 1000J
Năng lượng nhận gói tin 1.0 J/s
Năng lượng truyền gói tin 2.0 J/s
Năng lượng Idle 0.2 J/s
Năng lượng Sleep 0.001 J/s
Kích thước gói tin 50KB (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tần suất gửi gói tin 1s/1gói
thiết với tính năngcân bằng tải. Nếu tải không được phân bố đều trong mạng thì sẽ có những nút chịu tải nhiều hơn các nút khác, những nút này sẽ nhanh chóng bị cạn kiệt năng lượng, trở thành các nút chết, đồng nghĩa với việc thời giàn sống của mạng bị rút ngắn. Có khá nhiều các định nghĩa về thời gian sống của mạng [17], tuy nhiên trong phạm vi nghiên cứu của mình, chúng tôi sử dụng một định nghĩa thông dụng nhất của thời gian sống của mạng, đó là thời gian tính từ lúc mạng bắt đầu hoạt động cho đến khi có một nút đầu tiên bị chết.
3.2.3.2 Thiết lập mô phỏng
Thí nghiệm của chúng tôi được thực hiện bằng phần mềm mô phỏng NS2 với giao thức MAC là 802.11. Bảng 3.2 tổng kết các tham số dùng trong thí nghiệm. Trong thí nghiệm của chúng tôi,1000nút mạng được triển khai ngẫu nhiên trong một diện tích500mx500m. Một hố mạng được thiết lập ở phía bên phải của mạng như trong hình 3.9. Một nút đích ở phía bên phải của mạng được chọn và cố định trong suốt thời gian thí nghiệm. Các nút nguồn được chọn ngẫu nhiên ở phía bên trái của mạng nhằm mục đích đảm bảo đường nối nút nguồn và nút đích cắt hố.
Chúng tôi thiết lập 2 kịch bản thí nghiệm để đánh giá và so sánh thuật toán của chúng tôi đề xuất, ELBAR, với các thuật toán khác GPSR, GEAR, ELLIPSE và EHDS. Kịch bản đầu tiên dùng để đánh giá tiêu chínăng lượng tiêu thụ trung bình, theđường đi trung bình,
vànăng lượng tiêu thụ của từng nút mạng, trong đó các gói tin được gửi từ các nút nguồn
đến các nút đích cho tới khi thời gian mô phỏng đạt đến500s. Kịch bản thứ hai được dùng để đánh giáthời gian sống của mạng, trong đó việc mô phỏng được tiến hành cho đến khi có một nút bị chết.
Chúng tôi chọnhàm xác suất tránh hốlàα/π(trong đóαlà giá trị củagóc nhìn đối với hố) và đặt(αmin,αmax)bằng (π/3,2π/3).