4.8. Phân tích và so sánh với các thuật tốn cùng hướng khác
Các thuật toán xây dựng cụm chuỗi trong [7, 94, 101, 104, 117, 118] chưa xem xét
đến phân chia đều số nút cảm biến vào các cụm và khoảng thời gian tồn tại trong
giai đoạn truyền dữ liệu trong mỗi vịng, do đó hiệu quả sử dụng năng lượng chưa cao. Đề xuất SCBC của chúng tôi phân chia tương đối đều số nút cảm biến vào các cụm và tính tốn phù hợp khoảng thời gian tồn tại trong giai đoạn truyền dữ liệu của mỗi vịng, hơn nữa, thuật tốn xây dựng cụm chuỗi SCBC giảm liên kết dài trong chuỗi bằng cách kết hợp hai chuỗi với nhau, chúng được tạo ra bằng cách kết nối
các nút có khoảng cách gần nhất trong cụm, nhờ đó SCBC cho hiệu quả sử dụng năng lượng tốt hơn hẳn các giao thức đã có.
4.9. Tổng kết chương
DFCB, một lược đồ xây dựng chuỗi dài kết hợp với tổng hợp dữ liệu đã được chúng tôi đề xuất. DFCB giảm đáng kể năng lượng sử dụng trong truyền dữ liệu giữa các nút trong chuỗi dựa trên sự kết nối giữa các nút hàng xóm gần nhất với nhau và tổng hợp dữ liệu xảy ra ở các nút trong chuỗi. Chúng tôi đã thực hiện các mơ phỏng
và việc phân tích các kết quả mô phỏng cho thấy, DFCB cho hiệu quả sử dụng năng lượng tốt hơn thuật toán phân cụm LEACH và PEGAGIS truyền thống. Tuy nhiên, việc áp dụng DFCB có thể dẫn đến việc xảy ra hiện tượng thắt nút cổ chai do tất cả các nút trong mạng kết nối và truyền thông trong một chuỗi dài. Do đó, DFCB chỉ phù hợp với các ứng dụng mạng khơng địi hỏi độ trễ truyền thơng thấp. Để khắc
phục điểm yếu này, chúng tôi đề xuất tiếp giao thức SCBC nhằm giảm độ trễ và
nâng cao hiệu quả sử dụng nguồn năng lượng dựa trên sự cân bằng số nút trong mỗi cụm và tăng khoảng thời gian truyền dữ liệu trong mỗi vòng mà chúng vẫn giữ
được hoạt động ổn định của mạng. Việc tối ưu hai tham số này trong lược đồ định
tuyến phân cụm (cung) dựa trên chuỗi dẫn đến thuật toán định tuyến mới đạt hiệu
quả tốt hơn. Thông qua các kết quả mô phỏng được thể hiện bằng đồ thị trên các
Hình 4.9, 4.10 và 4.11 cho thấy hiệu quả tiêu thụ năng lượng của giao thức được
chúng tôi đề xuất cải tiến tốt hơn các giao thức đã có, làm tăng thêm khoảng 20% và 15% thời gian sống cho mạng khi so sánh với giao thức PEGASIS và IEEPB. Các kết quả nghiên cứu trong Chương 4 tương ứng với cơng trình 4 và 5 đã công
Chương 5: ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG DỰA TRÊN CÂY TỐI THIỂU
Trong chương này, chúng tơi trình bày hai đề xuất cải tiến giao thức định tuyến tiết kiệm năng lượng dựa trên cây khung tối thiểu; đề xuất thứ nhất có tên viết tắt là
DFTBC (Data Fusion and Tree-Based Clustering Routing Protocol). DFTBC kế thừa ưu điểm của các đề xuất [70, 104, 118] là chia toàn bộ vùng cảm biến thành 5 cụm cố định tương ứng với 5% nút cảm biến cho mỗi cụm. Mỗi cụm chọn một nút làm CH có xem xét đến khoảng cách và năng lượng cịn lại của nó. Q trình truyền dữ liệu được thực hiện bởi các nút bên trong cụm với CH và nút CH với BS, do đó giảm độ trễ truyền thông, kéo dài thời gian sống cho mạng. Tuy nhiên, thuật toán
xây dựng chuỗi cho mỗi cụm trong các đề xuất khó tránh khỏi có các liên kết dài trong chuỗi, do đó đạt hiệu quả về năng lượng chưa cao. Để khắc phục điểm yếu
này, chúng tôi sử dụng thuật toán Prim [27] để kết nối các nút cảm biến với nhau
thành cây với nút CH chính là nút gốc, nhờ đó giảm được khoảng cách truyền thông tổng thể trong cụm, nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng.
Đề xuất thứ hai của chúng tôi, được gọi tắt là SSTBC (Sleep Scheduled and Tree-
Based Clustering) dựa trên [70], theo đề xuất này lược đồ định tuyến phân cụm dựa trên cây kết hợp với lập lịch ngủ để nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng. Theo đề xuất này, toàn bộ vùng cảm biến mạng được chia ảo (tưởng tượng) thành các ô lưới nhỏ, kích thước các ô lưới ảo được thiết lập bởi người dùng thông qua giá trị
ngưỡng sao cho phù hợp với yêu cầu ứng dụng và tiết kiệm năng lượng mạng cảm biến. Trong mỗi ơ lưới nhỏ, chỉ có một nút ở chế độ hoạt động trong vòng hiện tại, trong khi đó các nút khác sẽ đi vào chế độ ngủ để tiết kiệm năng lượng.
5.1. Lược đồ định tuyến kết hợp với tổng hợp dữ liệu trên cây
Như chúng tơi đã phân tích trong Mục 4.2 Chương 4, để tiết kiệm năng lượng cho các nút mạng cảm biến trong khi truyền dữ liệu, ta có thể sử dụng mã nguồn phân tán DSC để nén hai nguồn dữ liệu tương quan và để giảm số lượng gói dữ liệu dư
thừa chuyển tiếp về BS và lấy về thơng tin quan sát chính xác bằng cách thực hiện tổng hợp dữ liệu ở các nút CH đối với mơ hình truyền đơn chặng trong cụm hoặc ở các nút trung gian đối với mơ hình chuỗi. Việc tổng hợp dữ liệu cũng có thể được thực hiện trên mơ hình cây phân cấp như được minh họa trên Hình 5.1 dưới đây [2,
71, 106]. Theo mơ hình này, các nút lá trên cây thực hiện quan sát, sinh ra gói dữ
liệu, nén nó bằng DSC và gửi đến nút cha. Các nút cha thực hiện thu nhận các gói tin quan sát được từ các nút con của nó, giải nén, tổng hợp với gói dữ liệu do chính nó quan sát được để sinh ra một gói tin duy nhất, nén dữ liệu rồi chuyển tiếp gói dữ liệu cho nút cha ở cấp cao hơn.
Nút lá Trạm cơ sở Nút cảm biến 10 3 d = cf(s )6 6 6 9 4 2 8 1 7 Nút cha d = cf(s )8 8 d = cf(s )1 1 d = caf(s , d , d ) 7 7 6 8 d =caf(s , d , d , )9 9 6 8 d7 d =caf(s , d , d , , )10 10 6 9 d d7 8 d = caf(s , d )2 2 1 d =caf(s , d , d , d , d )3 3 4 2 1 5 Truyền dữ liệu nén Truyền dữ liệu tổng hợp và nén 5 d =caf(s ,d )4 4 5 Nút cụm trưởng Một gói tin d = cf(s )5 5