Các thuật toán phân cụm trong [6, 40, 75, 112, 114, 115], chọn CH theo xác suất kết hợp với năng lượng của nút ứng viên, không xem xét đến khoảng cách từ nó đến BS, do đó hiệu quả sử dụng năng lượng chưa cao vì CH không đảm bảo được lúc nào cũng ở gần BS. Với đề xuất LEACH-DE của chúng tôi, mỗi nút ứng viên được chọn làm CH ở vòng thứ i phải có năng lượng còn lại lớn hơn mức năng lượng trung bình của tất cả các nút còn sống trong mạng và xem xét đến khoảng cách từ
nó đến BS. Hơn nữa ở giai đoạn xây dựng cụm, trong các đề xuất trên, các nút chủ
yếu dựa vào độ mạnh tín hiệu nhận được từ các CHs quảng bá đến để quyết định cụm tham gia. Do đó, khó tránh khỏi các nhược điểm mà LEACH gặp phải như
trình bày trong Mục 3.2. Trang 53. Với LEACH-DE, các nút quyết định tham gia cụm dựa vào hàm ước lượng khoảng cách và năng lượng còn lại của các CHs quảng bá tới do đó nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng.
3.5. Tổng kết chương
Trong các kỹ thuật định tuyến, phân cụm là cách tiếp cận tốt cho mạng cảm biến không dây do điều kiện các nút cảm biến hạn chế về nguồn tài nguyên. Trong các thuật toán định tuyến phân cụm đã được đề xuất như LEACH [112, 113], LEACH- C [53, 75], EECS [114],HEED [105, 115], CEEC [13]đều cho hiệu quả và khả thi về việc sử dụng năng lượng. Tuy nhiên, định tuyến theo phương pháp này vẫn tồn tại ba nhược điểm chính. Thứ nhất: Việc phân bố các nút trong mạng vào các cụm là không đồng đều do các nút gia nhập mạng chỉ dựa vào độ mạnh của tín hiệu nhận
được. Thứ hai: Khoảng thời gian ổn định truyền dữ liệu tồn tại trong một vòng sau giai đoạn thiết lập cụm là không được xác định rõ ràng. Thứ ba: Khoảng cách truyền thông trong mỗi cụm và truyền thông từ các CH đến BS vẫn còn xa do thuật toán chọn CH và phân cụm chưa tối ưu. Điều này ảnh hưởng lớn đến hiệu quả hoạt
động và sử dụng năng lượng của các nút cảm biến để kéo dài thời gian sống mạng. Giải pháp đề xuất của chúng tôi LEACH-DE nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng bằng cách chọn nút CH và xây dựng cụm có tính đến mức năng lượng còn lại trung bình của các nút còn sống và xem xét đến khoảng cách từ nút ứng viên đến BS. Kết quả mô phỏng khẳng định thuật toán LEACH-DE cho hiệu quả sử dụng năng lượng tốt hơn thuật toán phân cụm LEACH và LEACH-C truyền thống nhưng tỉ lệ chuyển phát gói tin vẫn thấp hơn LEACH-C. Cụ thể là tỉ lệ nút còn sống theo thời gian của LEACH-DE tăng lên khoảng 20% và tỉ lệ (phần trăm) nút chết theo thời gian giảm xuống khoảng 20% so với LEACH. Trong khi đó, tỉ lệ gói tin nhận được ở BS khi vị trí của BS ở (49, 175) và (49, 225) thì LEACH-DE giảm 10% so với LEACH,
còn khi BS ở (49, 265) và (49, 300) thì LEACH-DE là tương đương với LEACH. Các kết quả nghiên cứu trong Chương 3 tương ứng với công trình 1 đã công bố.
Để nâng cao hơn nữa giải pháp được đề xuất, các vấn đề sau đây sẽ được nghiên cứu giải quyết (ở các Chương 4, 5 tiếp theo):
- Phân chia cân bằng tổng số nút còn sống trong mạng vào 5% số cụm - Tính toán tối ưu khoảng thời gian ổn định truyền dữ liệu để giảm chi phí
năng lượng trong giai đoạn thiết lập cụm.
- Giảm khoảng cách truyền thông trong cụm bằng cách kết nối các nút trong mỗi cụm thành chuỗi hoặc xây dựng cây tối thiểu.
- Giảm số bít dữ liệu truyền trong mạng dựa trên giải pháp tổng hợp, nén dữ liệu trong chuỗi hoặc cây.
Chương 4: ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG DỰA TRÊN CHUỖI
Chương này trình bày thuật toán xây dựng chuỗi với hai đề xuất cải tiến của chúng tôi, đề xuất thứ nhất có tên là DFCB (Data Fusion and Chain-Based Clustering for Energy-Efficient in Wireless Sensor Networks). Theo đề xuất này, các nút cảm biến sẽđược kết nối với nút hàng xóm gần nhất để tạo thành một chuỗi dài bằng cách sử
dụng thuật toán tham lam. Ngoài ra, việc xây dựng chuỗi còn kết hợp với tổng hợp dữ liệu và nén dữ liệu sử dụng mã nguồn phân tán. Các kết quả mô phỏng của chúng tôi cho thấy hiệu quả năng lượng DFCB tốt hơn khoảng 40% so với LEACH và khoảng 10% so với PEGASIS.
Đề xuất thứ hai, được gọi là SCBC (Sector-Chain Based Clustering for Energy Efficiency In Heterogeneous Wireless Sensor Network), đề xuất lược đồđịnh tuyến phân cụm dựa trên chuỗi, nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng bằng việc cân bằng số nút cảm biến trong mỗi cụm và tối ưu thời gian hoạt động của các cụm trong giai đoạn truyền dữ liệu. Các kết quả mô phỏng của chúng tôi đối với đề xuất này cho thấy SCBC có thể cải tiến khoảng 20% và 15% tương ứng khi so sánh với giao thức PEGASIS và IEEPB.