a/ Kịch bản mô phỏng
Mô hình này được xây dựng để mô phỏng hoạt động của mạng cảm biến không dây với ứng dụng theo dõi sự ô nhiễm do hoá chất rò rỉ từ các đường ống dẫn. Mô hình được xây dựng bởi viện công nghệ bảo mật, trường cao đẳng Dartmouth (Institute for Security Technology Studies (ISTS) Dartmouth College) kết hợp với viện công nghệ BBN.
Hình 3.1 minh hoạ kế hoạch triển khai thực tế của các cảm biến. Nút giám sát (Monitor) được đặt trong trường cảm biến. Trong bản đồ này, màu nền biểu thị mức độ ô nhiễm hoá chất thể hiện bằng cường độ tín hiệu có thể cảm biến được.
Hình 3.1: Kịch bản triển khai mạng cảm biến không dây theo dõi ô nhiễm hoá học trong thực tế.
b/ Cơ cấu mô phỏng mở rộng Dartmouth
Tập đoàn S3 đã phát triển cơ cấu mô phỏng mở rộng SSF (Scalable Simulation Framework), một giao diện đơn giản cho việc xây dựng các mô hình mô phỏng. SSF cung cấp các mô hình với khả năng biểu diễn mối liên hệ của các thành phần trong mô hình một cách có hệ thống và có cấu trúc.
Tổng thể mô phỏng được áp đặt bởi hệ giao tiếp lập trình ứng dụng API (Appl ication Program Interface) của SSF sẽ tách mô hình khỏi sự phức tạp của việc quản lý danh sách sự kiện và việc xử lý cụ thể theo thời gian. API định nghĩa năm lớp cơ bản: thực thể (entity), tiến trình (process), kênh ra (outChannel), kênh vào (inChannel) và sự kiện (event).
Một đối tượng thực thể (entity) chứa các biến trạng thái và đối tượng tiến trình (process) mô tả các trạng thái biến đổi thế nào trong đáp ứng lại các tương tác với các thực thể khác theo thời gian. Mỗi thực thể có một liên kết thời gian giúp cho việc đồng bộ trong một trục thời gian cục bộ. Các thực thể có khả năng xem xét các biến trạng thái của các thực thể khác. Các liên kết thời gian cung cấp các đầu mối cơ bản cho việc lập trình sự kiện đồng thời để chắc chắn rằng
các trạng thái trong tương lai của một thực thể không ảnh hưởng tới các trạng thái trước của thực thể khác.
Sự trao đổi số liệu giữa các thực thể được thực hiện thông qua một kênh biểu thị một dòng các sự kiện theo một phương hướng duy nhất giữa hai thực thể. Trong thực tế, kênh là một khái niệm được xây dựng bởi các định nghĩa và ánh xạ của hai lớp đối tượng: kênh ra (outChannel) và kênh vào (inChannel). Trong truyền thông xảy ra giữa hai thực thể, kênh ra của một thực thể phải được ánh xạ tới kênh vào của một thực thể khác.
Cơ cấu mô phỏng mở rộng Dartmouth (DaSF) thực thi mô phỏng hệ thống với API của SSF. Từ nguyên dạng ban đầu, DaSSF được thiết kế cho các hệ thống hiệu năng cao, do đó, được áp dụng cho các nền máy tính song song. Tuy nhiên, nó cũng có thể chạy trong các hệ thống xử lý đơn.
Qua các thí nghiệm quy mô lớn, DaSSF đã chứng tỏ hiệu năng cao trong các mô hình Internet đa giao thức với mười nghìn thực thể mạng phức tạp tốc độ lên tới một triệu sự kiện mạng một giây. Các thí nghiệm khác cũng chỉ ra rằng DaSSF có thể mô phỏng ba triệu thực thể mạng đơn giản. Trong trường hợp này, tốc độ xử lý gần tỷ lệ với số lượng bộ xử lý. DaSSF đạt được mục tiêu hiệu năng do áp dụng các kỹ thuật giảm đến mức tối thiểu bộ nhớ sử dụng và năng lực xử lý cho tiến trình.
c/ Bộ định tuyến WiroKit của BBN
WiroKit được phát triển bởi viện công nghệ BBN là một bộ định tuyến di động cho các mạng Ad hoc không dây. Nó được thiết kế để chạy mà không cần sửa chữa trong mô phỏng hay trong nền phần cứng thực tế. Tức là các định nghĩa giao diện giống nhau được sử dụng trong mã chạy một mô phỏng và mã chạy bên trong đơn vị vô tuyến di động. Thiết kế này tuân theo phương pháp hướng đối tượng, trong thực tế, WiroKit được chứa hoàn toàn trong một đối tượng đơn. Đặc trưng này là yếu tố cần thiết cho các môi trường mô phỏng, vì nó cho phép nhiều bản sao của WiroKit thực thi trên một không gian địa chỉ đơn.
Yêu cầu về nền máy tính để chạy WiroKit là rất thấp. Nó hoạt động hoàn toàn trên cơ sở mã cho các giao thức định tuyến, cơ chế chuyển tiếp, tiến trình đơn tuyến (thực hiện các công việc lần lượt theo một chuỗi) và quản lý hàng đợi, bộ nhớ. Hầu như không cần đến hệ điều hành mà chỉ cần đặt trong một nền máy tính mà WiroKit được phân một phần bộ nhớ tại thời điểm khởi động, truy nhập
theo thời gian thực và một khối lượng nhỏ nhất trong tổng chu trình đơn vị xử lý (CPU) cho việc thực thi chuỗi công việc chính.
Đối tượng định tuyến WiroKit nhận các gói từ các lớp giao thức cao hơn, các gói này được tổ chức thành các khung phù hợp với bộ điều giải (Modem: modulator/demodulator) vô tuyến. Ngược lại, WiroKit nhận các khung từ bộ điều giải vô tuyến rồi tách thành các gói phù hợp với các giao thức bậc cao hơn. Trong WiroKit, bất kì giao thức định tuyến nào cũng có thể được sử dụng miễn là cùng một hệ giao tiếp lập trình ứng dụng (API). Tính linh hoạt này cho phép các đối tượng định tuyến này có thể ứng dụng vào mạng cảm biến không dây.
Các giao thức định tuyến phân phối thông tin tới mọi nơi (“what is where”) trong mạng cảm biến, các node cảm biến sẽ chuyển tiếp thông báo (Datagrams- Forwarding) qua các liên kết để tới đích. Hiệu quả của hầu hết các giao thức này định tuyến tỷ lệ nghịch với số lượng node mạng. Chi phí của giao thức tăng theo bình phương (hoặc cao hơn) số lượng node mạng. Chi phí này có thể là lưu lượng điều khiển qua không gian, bộ nhớ node hay yêu cầu đơn vị xử lý (CPU) của node.
Cơ chế chuyển tiếp các gói phi kết nối chịu trách di chuyển các bản tin qua các liên kết dọc theo đường từ nguồn tới đích. Việc này được hoàn thành nhờ việc phổ biến thông tin đến mọi nơi bởi các giao thức định tuyến. Có nhiều hiệu quả quan trọng trong cơ chế nay. Ví dụ như việc tập hợp các gói tin vào các khung vô tuyến đơn để tăng hiệu quả kênh truyền và giảm công suất tiêu thụ, tiến trình khi nhận tín hiệu vô tuyến có thể đưa vào trạng thái nghỉ để tăng tuổi thọ nguồn acquy và các hiệu quả tương tự.
Trong thực tế, vấn đề quan trọng nhất của các cơ chế chuyển tiếp là thuật toán chuyển tiếp theo đường ngắn nhất tức là định hướng bản tin từ nguồn tới điểm thu qua số lượng đường truyền dẫn vô tuyến nhỏ nhất, WiroKit con tập hợp các gói vào một khung vô tuyến đơn.
d/ Kiến trúc mô phỏng mạng cảm biến không dây Ad hoc (SWAN)
SWAN ra đời từ sự tích hợp của hai thành phần cơ bản là phần mềm DaSSF và WiroKit của BBN. Trong khi WiroKit cung cấp các chức năng định tuyến trong các mô hình mạng Ad hoc không dây thì DaSSF có nhiệm vụ gắn kết cấu trúc các mô hình con với nhau.
Hình 3.2 chỉ ra các thành phần chính của SWAN và dòng số liệu giữa các thành phần này. Môi trường mô phỏng có bốn mô hình con chính: mô hình địa
lý (Terrain Model), mô hình phân tán chùm (Plume Disperson Model), mô hình kênh vô tuyến (RF Channel Model) và mô hình node (Node Model).
Mô hình địa lý là một bản đồ tĩnh thống nhất trong cả mô hình phát tán chùm và mô hình vô tuyến. Vì cả hai mô hình này đều hoạt động trong cùng một môi trường địa lý nên chúng phải được định hướng theo cùng một sự mô tả. Theo đó, các cản trở trên đường truyền sóng vô tuyến cũng có mặt trên đường đi của các chùm tín hiệu từ các hiện tượng mục tiêu. Trong hoạt động hiện tại của SWAN, địa hình phẳng được sử dụng nên cả tín hiệu từ các hiện tượng và tín hiệu vô tuyến đều có thể phát tự do qua không gian giả định. Mô hình địa lý (Terrain Model) giữ vị trí rất quan trọng trong các phát triển xa hơn của cơ cấu này.
Hình 3.2: Cơ cấu SWAN
Để xây dựng một mô hình node cho các cảm biến thông minh, WiroKit được sử dụng như một mô hình con. Trong cách này, môi trường cần thiết cho hoạt động của WiroKit được đáp ứng. Như một bộ định tuyến, WiroKit nhận các gói số liệu từ mô hình cảm biến không dây, xác định nơi kế tiếp chúng phải chuyển đến để tới được node giám sát (Monitor node) và tạo ra các gói vô tuyến mang
theo thông tin định tuyến. Cuối cùng, các gói vô tuyến này được chuyển tới bộ điều giải (modem) vô tuyến để chuyển sang dạng tín hiệu điện từ. Trong mô hình này, modem mô tuyến được bỏ qua vì không cần nghiên cứu chi tiết dạng tín hiệu vô tuyến. Đầu ra từ WiroKit được chuyển thẳng ra mô hình kênh vô tuyến (RF Channnel Model). Ngược lại, WiroKit có thể nhận đầu vào từ mô hình kênh vô tuyến khi các gói vô tuyến được chuyển qua trên đường tới đích, các node trung gian nhận và chuyển chúng theo hướng thích hợp.
Hình 3.3: Phân tích các thành phần trong môi trường mô phỏng
Mô hình này có thể mô phỏng hoạt động của các mạng cảm biến có số node rất lớn, lên đến 10 nghìn node với thời gian khảo sát tương đối dài (có thể đến 1000s). Một ví dụ về kết quả mô phỏng như hình 3.4.