Mơ hình UDG (Unit Disk Graph): Cho V R2 là tập hợp các nút trong mặt phẳng Euclide hai chiều. Đồ thị Euclide G = (V, E) được gọi là đồ thị UDG
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn nếu nó có hai nút liền kề khi và chỉ khi khoảng cách Euclide của chúng lớn nhất bằng 1. Điều này có nghĩa là nếu u, v V thì {u, v} E khi và chỉ khi |u, v| 1. Hình 3.3 mơ tả một ví dụ của mơ hình UDG. Nút u là liền kề với nút v
(khoảng cách nhỏ hơn 1) nhưng không liền kề với nút w (khoảng cách lớn
hơn 1).
3.2.3. Mơ hình nhiễu giữa các nút mạng cảm biến khơng dây trong Cooja
Trong các mạng không dây, kênh truyền thông vô tuyến được chia sẻ và các truyền dẫn trong mạng chịu ảnh hưởng bởi nhiễu. Một nút u có thể
khơng nhận được chính xác một bản tin được gửi từ một nút liền kề v do có
một truyền dẫn đồng thời khác ở gần đó.
Mơ hình nhiễu sẽ diễn tả các truyền dẫn đồng thời trong mạng ảnh hưởng đến nhau như thế nào. Nhiễu là một hiện tượng phức tạp với nhiều đặc điểm khó nắm bắt. Ví dụ, một tín hiệu có thể ảnh hưởng đến chính nó do có hiện tượng truyền sóng vơ tuyến đa đường. Mơ hình nhiễu được chấp nhận và được sử dụng rộng rãi bởi các nhà nghiên cứu về lý thuyết thơng tin là mơ hình vật lý hay mơ hình SINR (Signal-to-Interference Plus Noise). Trong mơ hình này, tỷ lệ tiếp nhận thành cơng một bản tin phụ thuộc vào cường độ tín hiệu nhận được, mức độ tạp âm xung quanh và nhiễu gây ra bởi sự truyền dẫn đồng thời của các nút mạng.
Mơ hình SINR: Gọi Pr là cơng suất tín hiệu nhận được bởi nút vr và Ir biểu
thị nhiễu sinh ra bởi các nút khác, N là mức công suất tạp âm của môi trường xung quanh. Khi đó, nút vr nhận được một truyền dẫn khi và chỉ khi:
r r
P
N I
(3.1) Trong đó: là độ nhạy thu (phụ thuộc vào phần cứng) biểu thị tỷ lệ tín hiệu trên nhiễu nhỏ nhất để phía thu có thể nhận thành cơng một bản tin. Giá trị cơng suất tín hiệu nhận được Pr là một hàm giảm theo khoảng cách d(vs, vr)
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Công nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn giữa nút gửi vs và nút nhận vr. Cụ thể hơn, cơng suất tín hiệu nhận được có thể được mơ hình hóa suy hao theo khoảng cách d(vs, vr) là
) , ( 1 r s v v d . Trong đó,
là hằng số mũ suy hao đường truyền có giá trị từ 2 đến 6 phụ thuộc vào điều kiện mơi trường truyền sóng cũng như khoảng cách chính xác giữa nút gửi và nút nhận. Gọi Pi là mức công suất truyền của nút vi. Một bản tin được truyền từ nút vs V sẽ được tiếp nhận thành công bởi nút vr nếu:
\ ( , ) ( , ) i s s s r i v V v i r P d v v P N d v v (3.2)
Trong mơ hình SINR, nút nhận sẽ nhận được chính xác một truyền dẫn nếu cơng suất tín hiệu nhận được (phụ thuộc vào cơng suất phát và khoảng cách giữa nút gửi và nút nhận) đủ lớn so với cơng suất tín hiệu của các truyền dẫn đồng thời khác và mức độ tạp âm xung quanh.
Mặc dù mơ hình SINR kết hợp đầy đủ nhiều tính chất vật lý quan trọng của mơi trường nhưng nó khơng được sử dụng nhiều trong cộng đồng nghiên cứu thuật toán cho mạng cảm biến khơng dây. Ngun nhân chính là do mơ hình SINR q phức tạp. Ví dụ như có rất nhiều truyền dẫn khác nhau được tổng hợp và có thể từng cặp nút gửi - nhận gần nhau có ảnh hưởng đến nhau. Trong thực tế, những truyền dẫn khác nhau này thường chỉ tạo thêm tạp âm trong môi trường xung quanh và khơng cần thiết phải tính riêng như vậy.
Một mơ hình đơn giản hơn được sử dụng phổ biến đó là mơ hình UDI (UDG with Distance Interference). Mơ hình UDI là một dạng của mơ hình UDG có xét đến tác động của nhiễu. Mơ hình UDI sẽ được sử dụng trong mơ phỏng và đánh giá hiệu năng mạng trong luận văn này.
Mơ hình UDG với nhiễu khoảng cách (UDI): Các nút được phân bố tùy ý
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu và Cơng nghệ thông tin – ĐHTN http://lrc.tnu.edu.vn khoảng cách Euclide lớn nhất bằng 1 và nếu như phía thu khơng bị ảnh hưởng bởi một nút thứ ba với khoảng cách Euclide nhỏ hơn hoặc bằng một hằng số R 1.