Mô phỏng thuật toán SIR

CHƢƠNG 3 TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY ĐA CHẶNG SỬ DỤNG

3.3.9. Mô phỏng thuật toán SIR

Quay trở lại bài toán theo vết mà chúng ta đã tiếp cận trước đó trong phần trên. Quá trình mô phỏng sẽ lần lượt được thực hiện trên Matlab với thời gian mô phỏng là 50s và 150s. Kết quả mô phỏng như sau:

 Ứng với số chất điểm N = 100, thời gian mô phỏng t = 50s:

93

 Ứng với số chất điểm N = 1000, thời gian mô phỏng t = 50s:

Hình 3.7. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 1000, t = 50s

 Ứng với số chất điểm N = 5000, thời gian mô phỏng t = 50s:

94

 Ứng với số chất điểm N = 100, thời gian mô phỏng t = 150s:

Hình 3.9. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 100, t = 150s

 Ứng với số chất điểm N = 1000, thời gian mô phỏng t = 150s:

95

 Ứng với số chất điểm N = 5000, thời gian mô phỏng t = 150s:

Hình 3.11. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 5000, t = 150s

Nhận xét:

- Trong kết quả mô phỏng, các điểm màu đỏ biểu diễn vị trí thật của đối tượng tại thời điểm

t, kết quả theo vết sử dụng thuật toán bộ lọc chất điểm và thuật toán bộ lọc Kalman mở rộng lần lượt có màu xanh dương và màu xanh lục.

- So với thuật toán bộ lọc Kalman mở rộng – được sử dụng nhằm khắc phục những nhược

điểm của bộ lọc Kalman truyền thống trong việc giải quyết các bài toán mà hệ thống là phi tuyến và nhiễu tuân theo hàm phân phối phi Gaussian – thì thuật toán bộ lọc chất điểm cho kết quả tốt hơn rất nhiều, điều này thể hiện bằng việc: số lượng các điểm màu đỏ được bộ lọc chất điểm bám theo khá chính xác.

- Khi số chất điểm tăng dường như kết quả theo vết của bộ lọc chất điểm càng tốt hơn. Điều

này sẽ được chứng minh trong các kết quả mô phỏng tiếp theo.

96

Hình 3.12. So sánh mức độ sai lệch trong việc giải quyết bài toán theo vết của hai thuật toán SIS và SIR

Nhận xét:

- Trong bảng kết quả mô phỏng trên, đường với hình chữ nhật biểu diễn kết quả theo vết của

thuật toán SIR còn đường với hình thoi biểu diễn kết quả theo vết của thuật toán SIS.

- Rõ ràng ta nhận thấy, kết quả theo vết của thuật toán SIR tốt hơn hẳn so với kết quả theo

vết của thuật toán SIS, điều này được thể hiện rõ ràng bởi tỷ lệ lỗi RMS của SIS cao hơi SIR đáng kể.

So sánh sai số căn quân phương RMS của thuật toán bộ lọc Kalman và bộ lọc chất điểm

 Ứng với số chất điểm N = 100:

97

 Ứng với số chất điểm N = 1000

Hình 3.14. So sánh lỗi RMS của thuật toán Kalman và bộ lọc chất điểm với N = 1000

 Ứng với số chất điểm N = 5000

Hình 3.15. So sánh lỗi RMS của thuật toán Kalman và bộ lọc chất điểm với N = 5000

Nhận xét:

- Trong kết quả mô phỏng, cột để trắng biểu thị lỗi RMS của thuật toán bộ lọc chất điểm, màu còn lại biểu thị lỗi RMS của thuật toán bộ lọc Kalman.

- Kết quả theo vết sử dụng bộ lọc chất điểm đối với hệ thống phi tuyến này tỏ ra vượt trội

hơn hẳn về hiệu quả theo vết, điều này được chứng minh bằng sự cách biệt rất rõ về lỗi RMS của 2 thuật toán này.

98

So sánh sai số căn quân phương RMS của thuật toán bộ lọc chất điểm khi giá trị N thay đổi:

 Ứng với số chất điểm N₁100và N₂ 1000

Hình 3.16. So sánh lỗi của thuật toán bộ lọc chất điểm khi N1 = 100 và N2 = 1000

 Ứng với số chất điểm N₁1000và N₂ 5000:

Hình 3.17. So sánh lỗi của thuật toán bộ lọc chất điểm khi N1 = 1000 và N2 = 5000

Nhận xét:

- Thông qua các kết quả mô phỏng trên, ta nhận thấy rằng: khi chúng ta tăng số lượng chất

điểm lên thì kết quả theo vết thu được sẽ chính xác hơn.

- Tuy nhiên, mức độ khác biệt này là không nhiều.

- Khi tăng số lượng chất điểm lên, đòi hỏi quá trình xử lý lâu hơn, tiêu tốn nhiều tài nguyên

của hệ thống hơn. Chính vì vậy cần phải cân nhắc để đảm bảo sự cân bằng về hiệu quả và chi phí vận hành.

99