Các kết quả mô phỏng được biểu diễn trên từ Hình 4-3 đến Hình 4-15.
Hình 4-3, Hình 4-4 và Hình 4-5 chỉ ra rằng chất lượng ảnh thu được trong trường hợp sử dụng mã hoá RS đa chặng tốt hơn so với ảnh không mã hoá. Các lỗi do kênh truyền được phát hiện và được sửa khi giải mã tại phía thu.
Hình 4-12 và Hình 4-13 (ảnh truyền Lena 256x256 pixel) chỉ ra rằng với mô hình mở rộng truyền đồng thời nhiều nguồn (4 nguồn) sử dụng phương thức mã hóa RS(7,3) đa chặng ta thấy thời gian truyền giảm đi khoảng một nửa so với truyền một nút nguồn và tổng số ảnh nhận được ở nút đích gần như trường hợp một nút với số lượng nút mạng nhỏ (nhỏ hơn bằng 1000) và nhiều hơn trường hợp 1 nút nguồn nếu tổng số nút mạng tăng (lớn hơn 2000).
Hình 4-14 và Hình 4-15 thể hiện phân bố năng lượng với mạng 1000 nút cảm biến và ở nút đích nhận 1000 ảnh Lena 64x64 pixel cho trường hợp sử dụng 1 nút nguồn và 4 nút nguồn. Kết quả cho thấy năng lượng của mạng khi sử dụng 4 nút nguồn cân bằng hơn hẳn so với trường hợp 1 nút nguồn.
4.4. Kết luận chương
Dựa trên những kết quả mô phỏng, đánh giá mô hình đề xuất về QoS (BER, PSNR), thời gian truyền, tổng số ảnh thu được và mức độ cân bằng năng lượng trong mạng. Sau đó, đưa ra những kết luận và hướng nghiên cứu tiếp theo.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI
Trong giới hạn luận văn này, tôi đã thực hiện được mục đích của luận văn là ứng dụng mã sửa sai trong mạng cảm biến không dây sử dụng mã RS. Các kết quả qua phần mô phỏng cho thấy việc sử dụng mã RS cho chất lượng ảnh đầu ra tốt hơn hẳn so với trường hợp không sử dụng mã. Ngoài ra, mô hình đề xuất còn giúp mạng sử dụng năng lượng cân bằng hơn bởi việc sử dụng nhiều nguồn dữ liệu cho ta lợi về thời gian sống của mạng hơn hẳn so với việc sử dụng một nguồn để truyền. Trong thực tế, dữ liệu thường được gửi đồng thời từ nhiều nguồn để tổng hợp thông tin ở nút đích. Mô hình của tôi đề xuất hoàn toàn có thể ứng dụng vào triển khai thực tế.
Trong tương lai, tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu để mở rộng mô hình sử dụng nhiều nguồn cho các mã RS có kích thước lớn hơn và đánh giá độ lợi về năng lượng cũng như thời gian sống của mạng cảm biến không dây. Tôi cũng mong muốn nghiên cứu thêm các mã sửa sai khác để có thể so sánh hiệu quả sửa sai của chúng và tìm ra loại mã phù hợp nhất cho mạng cảm biến không dây.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. http://m.tapchibcvt.gov.vn/TinBai/6292/Mang-cam-bien-khong-day-cong-
nghiep-Uu-diem-va-thach-thuc-P1-
2. Phat Nguyen Huu, Vinh Tran-Quang and Takumi Miyoshi (2012), “Multi- hop Reed-Solomon Encoding Scheme for Image Transmission on Wireless
Sensor Networks”, IEEE Commun. Mag.
3. I. F. Akyildiz, W. Su, Y. Sankarasubramaniam, and E. Cayirci (2002), “A
survery on sensor networks”, IEEE Commun. Mag., 40(8), pp. 102-114.
4. R. Hamming (April 1950), “Error detecting and error correcting codes”, The
Bell Syst. Technical J., 29(2), pp. 147-160.
5. G. Balakrishnan, M. Yang, Y. Jiang, and Y. Kim (2007), “Performance
analysis of error control codes for wireless sensor networks”, Fourth Int’l
Conf. Inform. Technol.: New Generations (ITNG 2007), pp. 876-879.
6. J. Abouei, J. D. Brown, K. N. Plataniotis, and S. Pasupathy (2011), “On the
energy efficiency of lt codes in proactive wireless sensor networks”, IEEE
Trans. on Signal Process., vol. 59, no. 3, pp. 1116-1127.
7. J. Jeong and C. T. Ee (2007), “Forward error correction in sensor networks”,
in Int’l Workshop Wireless Sensor Networks (WWSN 2007).
8. M. R. Islam (2010), “Error correction codes in wireless sensor network: an
energy aware approach”, Int’l J. Comput. Inform. Eng., 4(1), pp. 59-64.
9. R. McSweeney, C. Spagnol, and E. Popovici (2010), “Comparative study of software vs. hardware implementations of shortened reed-solomon code for
wireless body area networks”, 27th Int’l Conf. on Microelectronics Proc. (MIEL 2010), pp. 223-226.
10.R. McSweeney, C. Spagnol, E. Popovici, and L. Giancardi (2009), “Implementation of source and channel coding for power reduction in
medical application wireless sensor network”, 3rd Int’l Conf. on Sensor Technol. And Applications (SENSORCOMM 2009), pp. 271-276.
11.S. Ali, A. Fakoorian, and H. Taheri (2007), “Optimum reed-solomon erasure
coding in fault tolerant sensor networks”, 4th Int’l Symp. on Wireless Commun. Syst. (ISWCS 2007), pp. 6-10.
12.H. Wu and A. A. Abouzeid (2006), “Error resilient image transport in
wireless sensor networks”, Elsevier Comput. Netw.,50(15), pp. 2873-2887.
13.S. Chouhan, R. Bose, and M. Balakrishnan (2009), “Integrated energy analysis of error correcting codes and modulation for energy efficient
wireless sensor nodes”, IEEE Trans. on Wireless Commun., 8(10), pp. 5348-
5355.
14.A. A. Muhit (2008), “Error-resilient transmission of quality-scalable images
over wireless channels”, Elsevier Digital Signal Process., 18(4), pp. 588-
597.
15.L. Chaari, M. Fourati, and L. Kamoun (2010), “Image transmission quality
analysis over adaptive reed-solomon coding”, 15th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conf. (MELECON 2010), pp. 409-414.
16.A. Doufexi, A. Nix, and D. Bull (2000), “Robust wireless image
transmission using jointly-optimized modulation and source coding”, 51st
IEEE Vehicular Technol. Conf. Proc. (VTC 2000), 3, pp. 2039-2043.
17.D. Mandelbaum (1971), “On decoding of reed-solomon codes”, IEEE Trans.
Inform. Theory, 17(6), pp. 707-712.
18.B. Sklar. (2002) Reed-solomon codes. [Trực tuyến]. Có sẵn trên:
http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=26335.
19.W. B. Heinzelman, A. P. Chandrakasan, and H. Balakrishnam (2002), “An application-specific protocol architecture for wireless microsensor net-
works”, IEEE Trans. Wireless Commun., 1(4), pp. 660-670.
20.Q. Lu, W. Luo, J. Wang and B. Chen (2008), “Low-complexity and energy
efficient image compression scheme for wireless sensor networks”, Elsevier
21.A. El-Rayis, X. Zhao, T. Arslan, and A. Erdogan (2009), “Low power rs
codes using cell-based reconfigurable processor”, 22nd IEEE Int’l SOC
Conf. (SOCC 2009), pp. 279-282.
22.K. Kang, Y. Cho, and H. Shin (2007), “Energy-efficient mac-layer error
recovery for mobile multimedia applications in 3gpp2 bcmcs”, IEEE Trans.
Broadcast., 53(1), pp. 338-349.
23.K. Kang and H. Shin (2008), “Modeling the energy consumption of reed-
solomon decoding with interleaving on fading channels”, IEEE Trans. on
Wireless Commun., 7(11), pp. 4100-4104.
24.Y. R. Tsai and L. C. Lin (2010), “Sequential fusion for distributed detection
over bsc channels in an inhomogeneous sensing environment”, IEEE Signal