Các giao thức định tuyến trong lược đồ phân cụm đều tổ chức mạng dưới dạng phân cấp, nhằm hạn chế tối đa các truyền thông trực tiếp với BS ở xa. Do đó, lưu lượng truyền thông với BS bị giới hạn bởi các nút đứng đầu nhóm. Điều này cho phép các mạng có quy mô lớn được triển khai mà không gặp phải tình trạng quá tải, đụng độ
truyền thông ở một số điểm trọng yếu. Mặt khác, thời gian sống của toàn mạng
được cải thiện rõ dệt do hoạt động mạng được tổ chức chặt chẽ.
Các giao thức phân cụm dựa theo chuỗi và cây tối thiểu cho hiệu quả sử dụng năng lượng tốt nhờ giảm tối đa khoảng cách truyền thông giữa các nút trong mạng bằng cách xây dựng liên kết các nút thành chuỗi hoặc cây khung nhiều cấp sử dụng thuật toán tham lam (GA-Greedy Algorithms) để xây dựng chuỗi [3, 42, 63, 70, 72, 116]
động theo vòng, điều này khiến cho mức năng lượng tiêu thụ ít hơn hẳn so với các hoạt động trong các giao thức kiến trúc phẳng. Thêm nữa, hầu hết dữ liệu được tổng hợp ở các nút đứng đầu cụm thông qua các thuật toán tổng hợp dữ liệu, cho nên hạn chếđược nhiều dữ liệu dư thừa gửi về BS. Ngoài ra, trong các mạng WSNs dựa trên sự kiện, khi các nút mạng không hoạt động chúng sẽở trạng thái ngủ dưới sự giám sát của các nút đứng đầu cụm, điều này hạn chế được tối đa năng lượng bị tiêu hao không cần thiết trên các nút này.
Tuy nhiên, nhiều thuật toán phân cụm dựa trên chuỗi và cây trên chọn nút CH ở vị
trí ngẫu nhiên hay dựa vào xác suất, không xem xét đến năng lượng còn lại của nút và khoảng cách từ nó đến BS, do đó, hiệu quả sử dụng nguồn năng lượng quý hiếm chưa cao [6, 49, 51, 86, 112]. Thêm nữa, việc cố định thời gian ổn định hoạt động mạng sau khi thiết lập cụm của mỗi vòng chưa đạt hiệu quả vì nếu thời gian ổn định ngắn thì sẽ lãng phí năng lượng cho tổng chi phí xây dựng lại nhóm. Ngược lại, nếu thời gian ổn định dài rất có thể có nút CH sẽ hết năng lượng sớm, cụm đó không hoạt động. Hơn nữa, thuật toán định tuyến đề xuất xây dựng lược đồ cây mở rộng chưa kết hợp được giữa định tuyến với tổng hợp, nén dữ liệu theo mô hình cây để
giảm gói dữ liệu dư thừa lấy về dữ liệu chính xác hơn gửi về BS [41, 46, 54, 55, 121].
Từ các kết quả khảo sát, phân tích và so sánh các thuật toán định tuyến phân cụm nhưđã được trình bày ở trên, chúng tôi đưa ra hướng tiếp cận nhằm hoàn thiện giải pháp được đề xuất với các vấn đề sau sẽđược nghiên cứu giải quyết (ở các chương tiếp theo):
− Nâng cao hiệu năng, khắc phục những hạn chế còn tồn tại của phương pháp
định tuyến phân cụm truyền đơn chặng bằng cách thay đổi phương pháp phân cụm và tiêu chí chọn nút cụm trưởng.
− Phân chia cân bằng tổng số nút còn sống trong mạng vào 5% số cụm (số nút trong các cụm cân bằng nhau sẽ cho hiệu quả năng lượng tốt hơn không cân bằng)
− Giảm chi phí năng lượng trong giai đoạn thiết lập cụm bằng cách tính toán tối ưu khoảng thời gian ổn định truyền dữ liệu.
− Giảm khoảng cách truyền thông trong cụm bằng cách cải tiến thuật toán kết nối các nút trong cụm thành chuỗi và thuật toán xây dựng cụm cây.
− Giảm số bít dữ liệu truyền trong mạng dựa trên giải pháp tổng hợp, nén dữ
Chương 3: ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG DỰA TRÊN PHÂN CỤM
Định tuyến tiết kiệm năng lượng dựa trên phân cụm, sử dụng giao thức LEACH phân tán là phương pháp định tuyến hiệu quả và khả thi đối với cả mạng đồng nhất và mạng không đồng nhất. Tuy nhiên, việc lựa chọn CH dựa vào xác suất không
đảm bảo được nút CH lúc nào cũng có mức năng lượng còn lại cao và có vị trí gần BS để duy trì hoạt động cụm trong khoảng thời gian dài [44, 87].
Trong chương này, một thuật toán cải tiến LEACH được chúng tôi đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng và mở rộng thời gian sống của mạng cảm biến. Thuật toán này có độ phức tạp truyền thông báo và tính toán thấp cũng như có thể làm việc tốt trên cả các mạng cảm biến có mật độ nút dầy đặc trên vùng quan sát. Theo đề xuất này, mỗi nút sẽ kiểm tra mức năng lượng còn lại của nó ở thời
điểm hiện tại và khoảng cách từ đó đến BS. Nếu mức năng lượng còn lại của nút lớn hơn mức năng lượng còn lại trung bình của tất cả các nút còn sống trong mạng và ở gần BS thì nó có xác suất lớn để trở thành CH ở vòng hiện tại.
Phần đầu của chương này phân tích chi tiết các bước thực hiện của LEACH cũng như các ưu điểm và các vấn đề hạn chế của nó. Phần tiếp theo trình bày thuật toán
được chúng tôi đề xuất, sau đó hiệu năng của thuật toán được phân tích, đánh giá và so sánh với các thuật toán đã có dựa vào các kết quả mô phỏng. Cuối cùng, một số
thảo luận và hướng phát triển tiếp theo của thuật toán cũng được đề cập ở cuối chương này.