Tham số Giá trị
Số nút c m biến tham gia mô phỏng 100
Tọa ộ nút trong miền 100m x 100m Ngẫu nhiên Số cụm tối thiểu, tối a 1 10 Số cụm mong muốn (desired) 5 Năng lư ng pin khởi tạo của nút c m biến 2 J
Năng lư ng nh n 1 bít 5 nJ Năng lư ng (sóng vô tuyến) ể gửi 1 bít 50 nJ
Hệ số khuếch ại khi truyền sóng 10pJ/bit/m2 Công suất lúc chờ (Idle), lúc ngủ (Sleep) 0 W
Tốc ộ truyền sóng 1 Mbps ch thước header (hdr_size) 25 Byte ch thước dữ liệu c m nh n (sig_size) 500 Byte
Thời gian mỗi vòng (T)/data fusion (T) 20 s (option) Số nút trong mỗi cụm (n) Ngẫu nhiên Số thuộc t nh iều kiện (QA) 3 (option) Số tham số o lường của nút c m biến (Pm es) 4 (option)
Sau mỗi 20s, mạng tự động phân chia thành các cụm, mỗi cụm có số lƣợng nút tƣơng ứng (xem Bảng 4.5). Ví dụ ở giây thứ 240, mạng có 98 node hoạt động (2 nút “chết” - " i ") và đƣợc phân chia thành 4 cụm, số nút của cụm bao gồm cả CH lần lƣợt là 16 nút, 39 nút, 14 nút và 29 nút.
ảng 4.5. Số cụm và số nút trong mỗi cụm trong quá trình mô phỏng:
Time (secth) Total live node CLUSTER 1 2 3 4 5 6 7 8 20 100 14 10 9 5 26 26 10 40 100 26 16 23 10 25 60 100 18 11 44 27 80 100 48 25 11 16 100 100 11 15 18 37 19 120 100 17 10 10 17 17 14 15 140 100 28 52 20 160 100 17 8 10 7 11 19 14 14 180 99 17 24 16 31 11 200 99 27 10 18 25 19 220 99 26 29 5 39 240 98 16 39 14 29 260 98 14 31 30 23 280 97 28 53 11 5 300 94 9 13 27 12 14 19 320 94 22 20 21 31 340 92 48 4 26 14 360 89 17 19 5 4 20 24 380 73 22 30 21 400 68 6 13 8 5 16 5 8 7
Áp dụng giải thuật hi năng lƣợng của nút còn lớn so với mức 2J lúc khởi tạo, ví dụ ở giây thứ 80 (có 81/100 nút có mức năng lƣợng lớn hơn 1,8J, các nút năng lƣợng thấp hơn mức này đã hao ph năng lƣợng do phải đóng vai trò CH ở các vòng trƣớc đó). Khi năng lƣợng của nút đã tiêu tốn phần lớn, ví dụ ở giây thứ 320, kết quả tính toán hệ số β, Hsw, Wsw ở Bảng 4.6.
giây thứ 80, ví dụ phân tích cụm số 1 có 48 nút, Ns = 47 vì không bao gồm CH. Sau khi CH nhận và tách dữ liệu header (hdr_size = 25 Byte) từ các nút để làm đầy bảng dữ liệu. Sau đó áp ụng DF-SWin, số nút thỏa mãn
res.ESi ≥ Avg res.ESi, n) là 40 bởi vì mạng mới hoạt động, phần lớn nút cảm biến còn năng lƣợng dự trữ khá lớn so với mức năng lƣợng khởi tạo 2J. Hệ số c a sổ trƣợt β = 24 (vì Ns lẻ). Từ việc phân tích dữ liệu header và β, CH chỉ lựa chọn dữ liệu đo của các nút trong c a sổ với ung lƣợng là 179 sig_size
thay vì 474 sig_size của LEACH. Nhƣ vậy, trong trƣờng hợp này DF-SWin tiết kiệm đƣợc so với LEACH là 295 sig_size (62.23%). Với ung lƣợng một
sig_size (k ch thƣớc dữ liệu cảm nhận) = 500 Byte, năng lƣợng tiết kiệm đƣợc cho cả cụm trong việc chuyển dữ liệu đến CH là: (295 sig_size * 500 Byte/sig_size * 8bit / Byte * 50nJ / bit) = 59.000.000 nJ = 0.059 J.
ảng 4.6. Kết quả mô phỏng tại thời điểm 80 gi y và 320 gi y
Thời đ m (giây) Chỉ số cụm Số nút của cụm Avg (res.ESi, n) (J) n1 {res.ESi ≥ Avg (res.ESi, n)} β (HSW) Du ượng d li u tạ CH đ t ng hợp (sig_size) Nă ượng ti t ki m (J) DF-SWin LEACH 80 1 48 1.73834295 40 24 179 474 0.059 2 25 1.69793760 20 12 75 177 0.0204 3 11 1.76963819 10 5 65 126 0.0122 4 16 1.40296564 8 8 72 139 0.0134 320 1 22 0.25857710 9 6 89 323 0.0468 2 20 0.49958504 7 3 54 374 0.064 3 21 0.45585774 5 3 39 286 0.0494
Tƣơng tự, ở giây thứ 320, ví dụ phân tích cụm 1 với 22 nút, Ns = 21, vì
n1 = 9 nghĩa là chỉ có 9 nút thỏa mãn res.ESi ≥ Avg res.ESi, n) và n1 < (Ns +
1)/2 = 11 nút, đƣa 11 nút này vào tập Set1. Tính trung bình khoảng cách của
11 nút này so với CH theo Avg (dist.Si , n1) = 25. Có 6/9 nút thỏa mãn điều kiện dist.Si ≤ Avg dist.Si , n1) và đƣợc đƣa vào tập Set2. Hệ số c a sổ trƣợt
β=6. Số sig_size DF-SWin tiết kiệm đƣợc so với LEACH là 234 sig_size (72.44%). Năng lƣợng tiết kiệm đƣợc của cụm 21 sensor (thực tế là chỉ của 15 nút cảm biến của cụm không g i dữ liệu) là: (234 sig_size * 500 Byte/sig_size * 8bit / Byte * 50nJ / bit) = 46.800.000 nJ = 0.0468 J.
Bảng 4.7 là khảo sát hiệu quả của DF-SWin đối với 105 cấu hình cụm trong đó các nút đƣợc phân bố ngẫu nhiên, trong mỗi vòng T = 20s lựa chọn các cụm có nhiều nút nhất. Kết quả mô phỏng cho thấy, giải thuật DF-SWin có xu hƣớng phát huy hiệu quả tiết kiệm năng lƣợng hi năng lƣợng của nút giảm và mạng còn ít nút hoạt động. Cụ thể, tại giây thứ 420, còn 50 nút hoạt động chia thành 5 cụm, cụm có nhiều nút nhất là 17 (bao gồm cả CH), khi áp dụng DF-SWin đã tiết kiệm đƣợc 93.06% năng lƣợng của cụm.
ảng 4.7. Kết quả áp ụng trong thời gian mô phỏng
Time (sth) 20 40 60 80 100 120 140 160 180 200 220 DF-SWin 120 223 226 179 90 143 318 101 270 50 138 LEACH 246 477 528 474 334 256 705 206 543 212 522 Efficent (%) 51.22 53.25 57.20 62.24 73.05 44.14 54.89 50.97 50.28 76.42 73.56 Time (sth) 240 260 280 300 320 340 360 380 400 420 DF-SWin 78 90 102 65 67 72 15 54 18 15 LEACH 301 391 474 258 420 499 115 315 135 216 Efficent (%) 74.09 76.98 78.48 74.81 84.05 85.57 86.96 82.86 86.67 93.06
So sánh số lƣợng nút của cụm có số lƣợng nút lớn nhất, số lƣợng nút có mức năng lƣợng không thấp hơn năng lƣợng trung bình của cụm, số lƣợng nút thuộc c a sổ trƣợt. Kết quả khảo sát trong 420s ở Hình 4.2.
So sánh mức dự trữ năng lƣợng khi áp dụng LEACH và DF-SWin của 1 nút đã hoạt động từ đầu (giây thứ 20) đến giây thứ 420 (ví dụ nút số 26) và năng lƣợng trung bình của 50 nút cảm biến còn hoạt động (chƣa ở trạng thái
"die") đến giây thứ 420 ở Hình 4.3.
Hình 4.2. So sánh ết quả mô phỏng đối với các phƣơng án thay đổi số nút
Hình 4.3. So sánh mức ự trữ năng lƣợng giữa F-SWin và LEACH
Số ượng nút củ 3 trường hợp
Kết quả mô phỏng cho thấy, đối với LEACH, sau mỗi 20s, toàn bộ dữ liệu của nút trong cụm đƣợc g i đến CH tƣơng ứng của chúng. Với DF-SWin, sau mỗi 20s, nút sẽ tiêu hao năng lƣợng để g i dữ liệu header (với mỗi gói tin
header hrd_size = 25 Byte, tiêu tốn khoảng 10.000 nJ), có thể tiêu hao thêm
năng lƣợng để g i dữ liệu đến CH nếu nút này thuộc c a sổ trƣợt. Ngoài ra, tại một vòng và một cụm nào đó, nếu nút đƣợc bầu làm CH thì năng lƣợng tiêu hao của nút đó sẽ tăng nhanh o CH phải trao đổi nhiều thông tin, dữ liệu với các nút trong cụm và chuyển tiếp dữ liệu đến BS. Ví dụ, giây thứ 260, nút 26 đƣợc bầu làm CH của cụm có 30 nút, số nút có năng lƣợng còn lại lớn hơn năng lƣợng trung bình của nhóm là 9 nút, sau khi áp dụng DF-SWin lựa chọn 6 nút với tổng dữ liệu cần truyền là 90 sig_size (so với LEACH là 391
sig_size). Sau hi đóng vai trò CH để chuyển 90 sig_size đến S, năng lƣợng
nút 26 giảm mạnh (từ 1.482531708J gi m xuống 0.562692387J).
4.1.5. K t uậ về ả p áp DF-SWin
tƣởng của phƣơng pháp F-SWin dựa trên sự kết hợp một số khái niệm của lý thuyết tập thô (Rough Set), khai phá dữ liệu (data mining) và c a sổ trƣợt (sliding window) có ch thƣớc thay đổi đƣợc trong cơ chế điều khiển lƣu lƣợng. Giải pháp này đề xuất việc lựa chọn dữ liệu để tổng hợp thông qua thuộc t nh điều kiện (properties condition) của nút. Để tiết kiệm năng lƣợng, CH có thể yêu cầu các nút trong cụm g i header với ung lƣợng nhỏ để làm thuộc t nh điều kiện. Theo từng vòng hoạt động, mỗi vòng có nhiều cụm, dựa vào giá trị hiện thời của thuộc t nh điều kiện để CH điều chỉnh ch thƣớc c a sổ trƣợt cho mỗi cụm và lựa chọn nút theo c a sổ đó là giải pháp hiệu quả để tiết kiệm năng lƣợng của nút trong cụm trong vòng (chu kỳ) .
Phƣơng pháp F-SWin phù hợp với mạng cảm biến gồm các nút hoạt động trong trạng thái mức năng lƣợng còn lại thấp và hông đồng đều. Giải thuật chủ yếu s dụng các phép toán đơn giản nhƣ so sánh, min, max, lệnh
gán nên có độ phức tạp O(n). Tuy nhiên, thuật toán này có s dụng thủ tục sắp xếp giá trị các thuộc tính của n nút cảm biến, nếu s dụng phƣơng pháp sắp xếp nổi bọt thì độ phức tạp của giải thuật cỡ O(n2).
Kết quả nghiên cứu này đã đƣợc công bố với Công trình số 8: “DF- SWin: Sliding Windows for Multi-Sensor Data Fusion in Wireless Sensor
Networks”, Hội nghị quốc tế KSE - 2017 tại Thành phố Huế, Việt Nam tháng
10 - 2017; đƣợc lựa chọn vào cơ sở dữ liệu Scopus, IEEE Xplore, DBLP:
http://dblp.org/pers/hd/h/Huy:Duong_Viet .
4.2. ng i tiết ki m năng ư ng t i n t
4.2.1. G ớ t u bài toán
Với đặc tính cố hữu của nút cảm biến là s dụng pin và khả năng t nh toán hạn chế cho nên đến nay, các nhóm nghiên cứu cũng thƣờng áp dụng giải thuật với độ phức tạp tính toán không cao để phù hợp với khả năng tài nguyên của nút, thí dụ nhƣ: Sum, Max - Min, Average, Median để tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến [70]. Các nút trong cụm luân phiên g i dữ liệu cảm nhận đến CH theo vòng, khung tin và khe thời gian với cơ chế truy cập CDMA và TDMA. Trong 1 vòng, tổng số data (gói tin) mà CH nhận đƣợc từ các nút trong cụm thƣờng có độ chênh lệch không nhiều. o đó, giải pháp tổng hợp bằng giá trị trung vị và giá trị trung bình có thể mang lại kết quả tƣơng tự nhau. Với công nghệ đo lƣờng bằng cảm biến nhƣ hiện nay, rất hó để hoàn toàn tin cậy vào 1 nút cảm biến có giá trị đo lớn nhất (Max). Vì vậy, giải pháp đề xuất s dụng kết hợp đồng thời giá trị trung vị (median), trung bình
(average) và cực đại (max) ở một số thời điểm, công đoạn để hỗ trợ nhau, tăng thêm độ tin cậy, có thể mang lại hiệu quả đo lƣờng và cân bằng với mục tiêu tiết kiệm năng lƣợng.
nhau. an đầu, mạng mới hoạt động, năng lƣợng dự trữ (pin) của nút còn đầy, độ chênh lệch ít, giá trị trung vị của năng lƣợng pin thƣờng lớn hơn giá trị trung ình. Nhƣng đến khi nút hoạt động càng nhiều thì độ chênh lệch càng lớn lúc này giá trị trung vị lại nhỏ hơn giá trị trung bình. Do vậy, giải pháp với mục tiêu lựa chọn nút có năng lƣợng lớn hơn để g i dữ liệu sẽ s dụng linh hoạt giá trị trung bình và giá trị trung vị của năng lƣợng pin.
Không mất tính tổng quát, luận án này giới thiệu mô hình tổng hợp một mức, tức là CH sẽ là nút trung gian duy nhất giữa các nút trong cụm đó và S. CH có nhiệm vụ tổng hợp dữ liệu từ các nút (S1.. Sn) của cụm, mỗi nút có thể đo lƣờng l tham số của mục tiêu (xem Hình 4.4) và g i kết quả đến S. Đ y là bài toán con của mô hình tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến đã giới thiệu ở Mục 1.4.1 của Chƣơng 1.
4.2.2. G ả p áp DF-AMS
Giải pháp tổng hợp dữ liệu kết hợp cực đại, trung bình, trung vị đƣợc đặt tên là DF-AMS (Data Fusion – Average Median Sampling) gồm 02 công đoạn chính: lấy mẫu nút cảm biến (trong cụm) thông qua thuộc tính của nút cảm
S1 … CH 1 2 ..l 1 2 ..l 1 2 ..l Nút cảm biến Mục tiêu cần giám sát Trạm đ ch Dữ liệu cảm nhận Tổng hợp dữ liệu
Hình 4.4. Minh họa tổng hợp ữ liệu từ n nút cảm iến, mỗi cảm iến có thể đo lƣờng đƣợc l tham số về mục tiêu.
...
BS
S2 Sn
biến; CH tổng h p dữ liệu nhiều tham số của những nút đã đƣợc lựa chọn bằng phƣơng pháp trung vị (median) và cực đại (max) các độ đo của nút.
4.2.2.1. Lấy mẫu
Một mạng cảm biến không dây có thể đƣợc chia thành nhiều cụm, trong đề xuất này thuật ngữ cụm (cluster) đƣợc hiểu nhƣ 1 WSN con ( hông thể chia nhỏ hơn đƣợc nữa), tổng hợp dữ liệu sẽ áp dụng đối với cụm này. Việc lấy mẫu đƣợc áp dụng trên cả 2 chặng truyền dữ liệu: thứ nhất từ n nút trong cụm, CH sẽ dựa vào thuộc t nh năng lƣợng của nút để lựa chọn q nút (q<=n) và yêu cầu q nút này g i dữ liệu cảm nhận đến CH; thứ hai tại CH, từ q nút, mỗi nút là 1 tập dữ liệu cảm nhận (mỗi tập có l phần t , mỗi phần t là 1 tham số đo lƣờng mục tiêu), đối với mỗi tham số, CH tiếp tục s dụng cơ chế lựa chọn dựa vào trung vị bằng cách chọn q/2 nút (nếu q chẵn) hoặc (q+1)/2 nút (nếu q lẻ) để tổng hợp dữ liệu thành 1 tập dữ liệu và g i đến BS.
Ngay sau hi nhóm đƣợc thành lập, CH dựa vào năng lƣợng còn lại của nút để chọn q trong n nút của cụm, ƣu tiên các nút có năng lƣợng lớn hơn (căn cứ vào dãy n số đƣợc sắp xếp theo chiều tăng, độ phức tạp là O(n2).
ES = {ES1, ES2,...ESk...,ESn-1, ESn}, ES1=Min, ESn=Max.
Gọi EAvg là năng lƣợng (còn lại) trung bình, EMed là giá trị trung vị của mức năng lƣợng của n nút trong cụm, hi đó:
E ES n n i Avg / 1 ( ) hoặc ( ( ) )
Gọi SDFI là tập các nút có mức năng lƣợng không nhỏ hơn năng lƣợng trung bình (EAvg) tính theo công thức CT 4.1 hoặc có mức năng lƣợng không nhỏ hơn năng lƣợng trung vị (EMed) tính theo công thức CT 4.2 và đƣợc CH
(CT 4.1)
chọn (lần 1), k là số nút bị loại, số nút (lực lƣợng) của SDFI ký hiệu q và đƣợc tính: q = |SDFI| = n-k (CT 4.3)
4.2.2.2. Xử lý dữ liệu
Với SDF.ii SDFI, 1 ii q, tập giá trị của l tham số đo tƣơng ứng với mỗi nút Sii ký hiệu VSDF.ii = {VSii.M1, VSii.M2,…, VSii.Ml}. Khi đó ảng dữ liệu mà CH nhận đƣợc từ q nút định lƣợng giá trị đo mục tiêu của l tham số là một ma trận cỡ q x l nhƣ ở Bảng 4.8.
ảng 4.9. Mức đo, giá trị đo của các tham số
Mức đ
Giá tr tham số đ của sensor
(Mỗi tham số có thể có mức o kh c nhau)
M1 M2 ... Ml X1 VX1.M1 VX1.M2 ... VX1.Ml X2 VX2.M1 VX2.M2 ... VX2.Ml .... ... ... ... ... X VX.M1 ... ... ... ... ... V X.Ml VX.M2 ...
Quy ƣớc số dữ liệu (gói tin/ ata) đo đƣợc của nút càng nhiều càng tin cậy, càng có nhiều tri thức. Giả s , đối với mỗi tham số, nút có thể đo đƣợc số mức hác nhau. Điều này rất phù hợp với thực tế bởi vì mặc dù nhà sản xuất nút cảm biến luôn nỗ lực để các giá trị đo lƣờng phản ánh chân thực nhất các
ảng 4.8. ữ liệu đo tại thời điểm tổng hợp
Nút cảm bi n Tham số đ M1 M2 …... Ml SDF.1 VSDF.1.M1 VSDF.1.M2 …... VSDF.1.Ml SDF.2 VSDF.2.M1 VSDF.2.M2 …... VSDF.2.Ml …. …... …... …... …... SDF.ii VSDF.ii.M1 VSDF.ii.M2 …... VSDF.ii.Ml …. …... …... …... …... SDF.q VSDF.q.M1 VSDF.q.M2 …... VSDF.q.Ml
của mục tiêu cần giám sát. Tuy nhiên, về kỹ thuật công nghệ thì rất khó để sản xuất nút cảm biến nhƣ vậy. Ngoài ra, các tham số khác nhau có thể có yêu cầu số mức đo hác nhau.
Giả s với mỗi tham số (M1, M2,…, Ml ) nút có thể gồm mức đo, có thể khác nhau đối với mỗi tham số nhƣ ở Bảng 4.9. Một giá trị đo lƣờng VSDFii.Ml ở Bảng 4.8 sẽ nhận một trong các giá trị VX.Ml ở Bảng 4.9.
Sắp xếp q nút SDF.ii(1 ii q) ở Bảng 4.8 theo chiều tăng ần giá trị đo lƣờng của Mltƣơng ứng. Gọi Med.Sq.M1 = VSDF.µ.Ml là giá trị của Mltại trung vị
µ trong q sensor, với µ=(q/2)+1 (nếu q chẵn) hoặc µ=(q+1)/2 (nếu q lẻ). Gọi
SDFII là tập gồm các nút thỏa mãn điều kiện VSDF.ii.Ml ≥ Med.Sq.M1 (với µ ii