Dạng topo WSN đơn giản nhất là dạng topo sao single-hop (hình a) Mỗi
node trong topo này giao tiếp với các phép đo của nó trực tiếp qua gateway. Do vậy các thiết kế là đơn giản. Tuy nhiên giới hạn và sức mạnh của mạng là nhỏ. Nếu trong một vùng lớn, các node có khoảng cách với gateway thì chất lượng
đường truyền là tồi.
2.3.2. Multi-hop dạng lưới và ô
Cho các vùng mạng lớn, multi-hop routing là cần thiết. Phụ thuộc vào cách đặt mà các node có thể hoạt động theo dạng lưới tuỳ ý như hình b hay cũng có thể hoạt động theo cấu trúc của ô vuông 2D như hình c.
2.3.3. Cụm (cluster) phân cấp 2 tầng
Kiểu kiến trúc thuyết phục nhất cho mạng WSN là dạng kiến trúc triển khai mà ở đó phần lớn các node ở trong một vùng địa lý sẽ thông báo cho các cluster đầu. Có một vài cách cấu trúc phân tầng được tiến hành. Cách tiếp cận này sẽ
đặc biệt thuyết phục trong cài đặt không đồng nhất khi node cluster đầu mạnh
hơn trong giới hạn của khả năng tính toán/khả năng giao tiếp. Tiện ích của cách
tiếp cận phân tầng cluster chính là phân tích tự nhiên ở một vùng rộng lớn trong
các vùng tách rời mà dữ liệu được xử lý, việc kết hợp có thể được tiến hành một
cách cục bộ. Mỗi một cluster có thể giao tiếp theo cả single-hop và multi-hop.
Khi dữ liệu truyền tới cluster đầu, nó có thể được dẫn đường để qua tầng mạng
thứ 2, được cấu tạo bởi các cluster đầu đến các cluster đầu khác hoặc gateway.
Tầng mạng thứ 2 có thể sử dụng một băng tần sóng radio lớn hơn thậm chí cũng
có thể là một loại mạng có kết nối dây nếu các node của tầng thứ 2 có thể kết nối
tất cả thành một cơ sở hạ tầng có dây nối. Có một mạng có kết nối dây cho tầng
thứ 2 là liên kết dễ nhất cho dạng kết cấu nhưng không phải cho dạng triển khai
ngẫu nhiên cho các vị trí từ xa. Trong triển khai ngẫu nhiên, có thể không thiết
kế một vài cluster đầu, có thể xác định bởi một vài xử lý của việc tự tuyển chọn.
2.4. Kết nối trong dạng sơ đồ ngẫu nhiên
Đặc tính của việc kết nối (và truyền tin) của triển khai ngẫu nhiên có thể được phân tích tốt nhất khi sử dụng lý thuyết sơ đồ ngẫu nhiên RGT( random
Một sơ đồ ngẫu nhiên mẫu là hệ thống miêu tả của một vài thí nghiệm ngẫu nhiên. Các mẫu này thường chứa các thông số điều chỉnh để thay đổi mật độ
trung bình của sơ đồ kiểu cấu trúc ngẫu nhiên. Sơ đồ ngẫu nhiên Bernoulli G(n,
p), nghiên cứu trong RGT truyền thống được hoạt động bởi đặt các đỉnh n và đặt
các cạnh một cách ngẫu nhiên giữa các cặp đỉnh không phụ thuộc vào xác suất p.
Một sơ đồ mẫu ngẫu nhiên giới thiệu một cách chặt chẽ hơn về mạng multi-hop không dây là sơ đồ hình học ngẫu nhiên G(n, R). Trong sơ đồ hình
học ngẫu nhiên G(n, R), n node được đặt ngẫu nhiên với những phân bố đồng dạng trong một vùng kích thước đơn vị hình vuông( tổng quát hơn là hình lập phương cạnh d). Có một cạnh (u, v) giữa mỗi cặp node u và v bất kỳ nếu khoảng cách Euclid giữa chúng là nhỏ hơn R.
Hỡnh 4. Minh hoạ sơ đồ hỡnh học ngẫu nhiờn thưa thớt ( hỡnh a- với R nhỏ) và dày đặc ( hỡnh b- với R lớn)
Hình 4 minh hoạ G(n, R) cho n= 40 tại 2 giá trị R khác nhau. Khi R nhỏ,
mỗi node chỉ có thể kết nối tới các node khác trong một khoảng ngắn. Và sơ đồ kết quả là thưa thớt. Mặt khác, với R lớn sẽ cho phép đường dẫn và kết quả của mật độ kết nối dài hơn. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
So sánh với sơ đồ ngẫu nhiên Bernoulli, sơ đồ hình học ngẫu nhiên G(n, R)
cần các kỹ thuật phân tích khác. Đó là bởi vì sơ đồ hình học ngẫu nhiên không
chỉ ra sự độc lập giữa các cạnh. Ví dụ, xác suất mà cạnh (u, v) tồn tại là không độc lập với xác suất mà cạnh (u, w) tồn tại.
2.4.1. Kết nối trong G(n, R)
Hình 5 chỉ ra sự thay đổi thế nào của xác suất kết nối mạng khi mà thông
số bán kính R của sơ đồ hình học ngẫu nhiên thay đổi. Phụ thuộc vào số node n, tồn tại các bán kính tới hạn từ xa khác nhau mà sơ đồ có thể kết nối với xác suất cao. Sự chuyển trạng thái này là giả giống như số lượng node giảm.
Hình 6 chỉ ra xác suất mà mạng kết nối đảm bảo tới tất cả các node với các giá trị khác nhau của khoảng truyền được cố định trong một vùng cố định cho tất cả các node. Có thể quan sát thấy rằng, tuỳ vào khoảng truyền, có một số các
node phía xa có xác suất lớn để mạng có thể đạt được kết nối. Cách phân tích này có liên quan tới triển khai mạng ngẫu nhiên, nó tạo ra một sự sáng suốt trong mật độ nhỏ nhất cần để đảm bảo mạng được kết nối.
Hỡnh 6. Xỏc suất kết nối của sơ đồ ngẫu nhiờn phụ thuộc vào số lượng node trong vựng đơn vị.
Gupta và Kumar đã đưa ra các kết quả sau:
Định lý 1:
Nếu , mạng sẽ gần như chắc chắn tiệm cận kết nối nếu
. Và gần như chắc chắn tiệm cận ngắt kết nối nếu
Mặt khác, khoảng truyền tới hạn cho kết nối là . Một kết quả
2.4.2. Tính đơn điệu của G(n, R)
Tính đơn điệu tăng là một tính chất đồ thị tiếp tục giữ nếu số cạnh được
thêm vào biểu đồ. Một biểu đồ có tính chất đơn điệu nếu tính chất hoặc nghịch đảo của nó là đơn điệu tăng. Gần hơn với tát cả tính chất đồ thị cần quan tâm từ
mạng gần xa, như kết nối K, Hamilton… là đơn điệu. Kết quả lý thuyết đi đôi
với đồ thị hình học ngẫu nhiên G(n, R) có tính chất hoàn toàn đơn điệu cho thấy
pha chuyển tiếp tới hạn. Xa hơn, tất cả các tính chất đơn điệu đều có xác suất cao
với khoảng truyền tới hạn đó là
2.4.3. Kết nối trong G(n, K)
Một mẫu sơ đồ hình học ngẫu nhiên khác là G(n, K) khi n node được đặt ở
các vị trí ngẫu nhiên trong vùng đơn vị và mỗi node được kết nối với các node K hàng xóm gần nhất. Mẫu này có khả năng cho phép các node khác nhau trong
mạng sử dụng những nguồn năng lượng khác. Trong sơ đồ, chỉ ra rằng K phải
lớn hơn 0,074 logn và nhỏ hơn 2.72logn để đảm bảo tiệm cận kết nối.
2.4.4. Kết nối và truyền tin trong G( n, p ,R)
Trong mẫu này n node được đặt trong các lưới hình vuông trong vùng đơn
vị, p là xác suât mà node hoạt động ( không lỗi) và R là khoảng truyền của mỗi
node. Cho mẫu cảm nhận dạng ô lưới không chắc chắn này, tính chất tiếp theo được xác định là; (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Cho mỗi node hoạt động cấu tạo thành một topo kết nối, càng tốt nếu
che phủ được miền hình vuông đơn vị. phải bằng .
- Số lượng lớn nhất hop đòi hỏi để di chuyển giữa node hoạt động bất kỳ
tới node khác là
- Tồn tại một khoảng của giá trị p nhỏ mà các node hoạt động cấu tạo
thành topo kết nối nhưng không che phủ hình vuông đơn vị.
2.5. Kết nối sử dụng điều khiển năng lượng
Không quan tâm tới việc triển khai cấu trúc hay ngẫu nhiên, khi các node
chỉnh các tính chất kêt nối của mạng triển khai. Thông số này là cài đặt về năng
lượng truyền sóng radio cho tất cả các node trong mạng.
Điều khiển năng lượng thực sự là một lớp khó khăn và phức tạp. Tăng năng lượng truyền sóng radio sẽ có một số các hậu quả liên quan có thể tích cực, có
thể tiêu cực:
- Có thể mở rộng vùng giao tiếp, tăng số lượng của các node hàng xóm và
cải thiện kết nối trong dạng của các đường dẫn kín.
- Để tồn tại các node hàng xóm, có thể cải thiện chất lượng đường dẫn
(trong sự vắng mặt của lưu thông bên trong mạng khác).
- Có thể khiến cho các nhiễu thêm vào giảm dung lượng và làm tắc
nghẽn.
- Có thể làm tăng năng lượng tiêu thụ.
Lý thuyết tôt nhất của topo điều khiển năng lượng chính được phát triển
cho các mạng ad - hoc không dây chung. Nhưng các kết quả này tập trung chủ
yếu vào cấu hình của WSN. Ta sẽ bàn tới các kết quả chính và chỉ ra kỹ thuật ở
đây. Một vài kết quả sẽ phân bố các thuật toán hướng tới việc phát triển các topo có công suất tiêu tán tổng nhỏ nhất qua các đường dẫn, trong khi các cái khác hướng tới cài đặt năng lượng truyền là nhỏ nhất cho mỗi node ( hoặc làm giảm
tối đa cài đặt năng lượng truyền) mà vẫn đảm bảo việc kết nối. Mục đích này
không phải là điều tất yếu. Ví dụ, cung cấp các đường dẫn năng lượng nhỏ nhất có thể đòi hỏi một vài node trong mạng có năng lượng truyền cao, có khả năng
giới hạn thời gian sống của mạng đòi phân chia bởi năng lượng pin của mỗi node
sẽ hao rất nhanh. Tuy nhiên trong các điều kiện tích cực hơn, cũng có thể không
thành vấn đề, với một tải cân bằng được cung cấp thông qua hoạt động của các node khác vào các thời điểm khác.
2.5.1. Năng lượng nhỏ nhất để kết nối cấu trúc mạng (MECN)
Xét tới vấn đề phân phối topo năng lượng mạng nhỏ nhất cho triển khai của các node không dây, đảm bảo tổng năng lượng tiêu thụ cho mỗi đường dẫn có thể giao tiếp là nhỏ nhất. Một sơ đồ topo được định nghĩa là topo năng lượng nhỏ nhất nếu với mỗi cặp node nào đó, tồn tại một đường dẫn trên sơ đồ mà nó tiêu (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
topo này là mục đích của thuật toán MECN (năng lượng giao tiếp mạng nhỏ
nhất).
Mỗi hàng rào của một node được định nghĩa là vùng xung quanh nó, tức là
luôn có năng lượng có khả năng truyền trực tiếp chỉ cho các node hàng xóm trong vùng đó mà không cần chuyển. Tiếp đó, sơ đồ hàng rào được định nghĩa là sơ đồ chứa đường dẫn của tất cả các node và node hàng xóm của nó trong vùng hàng rào tương ứng. Thuật toán topo điều khiển MECN trước hết xây dựng một sơ đồ hàng rao trong kiểu phân bố, sau đó sẽ cắt bớt chúng và sử dụng một thuật
toán đường dẫn năng lượng tiêu tốn chính Bellman-Ford để xác định năng lượng
thấp nhất.
Tuy nhiên thuật toán MECN gặp khó khăn khi topo kết nối với một số nhỏ
nhất các cạnh. Đặt C(u, v) là năng lượng tiêu tốn cho truyền trực tiếp giữa node u
và v trong topo MECN thông thường. Có khả năng tồn tại một đường r khác giữa
các node này và tổng tiêu hao của routing trên đường dẫn C(r) < C( u, v). Trong trường hợp này, cạnh C (u, v) là dư thừa.
Có thể chỉ ra một topo ở đó không có một cạnh thừa nào tồn tại là sơ đồ nhỏ nhất có tính chất topo năng lượng nhỏ nhất. Mạng giao tiếp có năng lượng
nhỏ nhất (SMECN) phân phối giao thức, trong khi vẫn điểm thuận lợi, có thể
cung cấp một topo nhỏ hơn với đặc tính năng lượng nhỏ nhất so sánh với MECN. Tiện ích của nó là một topo với số lượng các cạnh nhỏ hơn trước hết sẽ giảm tiêu hao đường dẫn.
2.5.2. Cài đặt năng lượng chung nhỏ nhất (COWPOW)
Giao thức COWPOW đảm bảo rằng mức năng lượng chung thấp nhất giúp kết nối mạng lớn nhất được chọn cho tất cả các node. Một số argument có thể được tạo ra để thuận lợi cho việc dùng các mức năng lượng chung thấp nhất có
thể ( trong khi vẫn phải cung cấp các kết nối lớn nhất) với tất cả các node.
- Nó sẽ tạo ra một năng lượng tín hiệu nhận trên tất cả các đường dẫn đối
xứng trong các hướng đó (mặc dù SINR có thể thay đổi từng hướng)
- Nó có thể cung cấp dung lượng mạng tiệm cận mà có thể đạt được dung lượng lớn nhất mà không cần các mức năng lượng chung
- Một mức năng lượng thấp sẽ làm giảm xung đột.
Giao thức COWPOW hoạt động như sau: trước hết là nhân các thuật toán đường dẫn ngắn nhất, một trong mỗi mức năng lượng có thể. Mỗi node sau đó sẽ kiểm tra các bảng đường dẫn được tao ra bởi thuật toán và kích mức năng lượng
thấp nhất sao cho số lượng các node có thể với tới được là tương đương với số
lượng các node có thể với tới được với mức năng lượng lớn nhất.
Thuật toán COWPOW có cung cấp mức năng lượng hoạt động chung thấp nhất cho tất cả các node trong mạng trong khi vẫn đảm bảo kết nối là lớn nhất,
tuy nhiên cũng phải chịu một số hạn chế.
Trước hết mỗi node phải duy trì trạng thái của các node trong toàn mạng.
Xa hơn, nó buộc phải tuân theo việc có khả năng có một node đơn có quan hệ cô
lập có thể là lý do mà tất cả các node trong mạng không cần thiết có mức năng
lượng lớn. Tôt nhất trong các đề xuất cho điều khiển topo với những mức năng
lượng thay đổi không đòi hỏi năng lượng chung trên tất cả các node. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
2.5.3. Làm giảm tối thiểu năng lượng cực đại
Ramanathan và Rosale-Hale đã giới thiệu một thuật toán tìm kiếm để tạo ra
một topo kết nối với mức năng lượng không đồng nhất như vậy mức năng lượng cực đại trong tất cả các node trong mạng được giảm tới mức tối thiểu. Họ cũng trình bày thuật toán để đảm bảo topo lưỡng kết nối, trong khi mức năng lượng cực đại được giảm tối thiểu.
Phương pháp này là phù hợp nhất cho trạng thái tất cả các node có cùng mức năng lượng ban đầu, và có thể giảm tối thiểu năng lượng đặt lên các thiết bị
tải lớn nhất.
2.5.4. Topo điều khiển dạng hình nón (CBTC)
Kỹ thuật topo điều khiển dạng hình nón (CBTC) cung cấp một hướng chính tối thiểu để phân phối các quy tắc đảm bảo cho việc topo mạng được kết nối, trong khi vẫn giữ năng lượng được sử dụng ở mỗi node nhỏ nhất có thể. Cấu trúc
của topo dạng nón cực kỳ đơn giản, nó chỉ bao gồm 1 tham số đơn thuần alpha,
là góc của hình nón. Trong CBTC, mỗi node tăng năng lượng truyền của nó cho tới khi có một node hàng xóm trong mỗi góc nón alpha nhỏ nhất hoặc nó có thể
giao tiếp ( trong đó tất cả các node đều với tới) tăng đơn điệu với mức năng
lượng truyền.
Cấu trúc CBTC được minh hoạ ở hình 7. Phía bên trái, ta có thể nhìn thấy mức năng lượng trung gian cho một node mà ở đó tồn tại một góc nón alpha mà
node đó không có hàng xóm. Tuy nhiên nhìn ở bên phải, node phải tăng năng
lượng cho tới khi mà một hàng xóm thấp nhất xuất hiện trong mỗi góc alpha.
Hỡnh 7. Topo điều khiển cấu trỳc dạng nún.
Nguồn gốc của hoạt động trên CBTC chỉ ra rằng để đảm bảo
mạng được kết nối. Kết quả đạt được có thể làm giảm mức năng lượng cài đặt
cho mỗi node:
Định lý 2:
Nếu , sơ đồ topo tạo ra bằng CBTC sẽ được kết nối. Xa hơn sơ đồ
gốc, ở đó tất cả các node truyền năng lượng cực đại cũng được kết nối. Nếu
topo sẽ ngắt kết nối với CBTC.
Nếu năng lượng cực đại bắt buộc được bỏ qua thì mỗi node có thể với tới trực tiếp một node bất kể khác trong mạng với mức năng lượng cài đặt đủ cao.
Sau đó, D’Souza chỉ ra rằng là điều kiện cần và đủ để mạng bảo đảm kết
nối.
2.5.5. Cấu trúc trình duyệt mở rộng theo hình cây cục bộ nhỏ nhất
Một phương pháp nữa là xây dựng topo dạng trình duyệt mở rộng theo hình cây thích hợp toàn cầu trong phân bố đầy đủ. Sơ đồ này trước hết sẽ tạo một cấu
(adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});