Để đánh giá hiệu năng của phương pháp cải tiến, tác giả tạo ra 5 tô pô từ 20 đến 50 nút cảm biến trong phạm vi 500m x 500m. Chi tiết các tham số cụ thể như sau:
Simulation time: 500 second Transmit power: 0.2818 w
Initial energy: randomly from 80 to 120 joules Idle power consumption: 1 w
Transmission power: 3w Receive power: 1 w Packet size: 512 bytes
Kết quả cụ thể như sau:
87
Hình 4.8. Thời gian hoạt động của mạng
Thời gian hoạt động được định nghĩa là thời gian hoạt động cho đến khi node thứ nhất có mức năng lượng về 0. Hình 4.8 thể hiện kết quả mô phỏng sử dụng phương pháp cải tiến và phương pháp EERS với 5 tô pô mạng khác nhau. Kết quả cho thấy, phương pháp cải tiến cho thời gian hoạt động cao hơn so với phương pháp định tuyến EERS trung bình khoảng 11%.
- Thông lƣợng trung bình và tỉ lệ phân phát gói tin (PDR)
Thông lượng trung bình của toàn mạng được tính bằng tổng thông lương trung bình của từng kết nối. Thông lượng trung bình của từng kết nối bằng tổng kích thước các gói tin nhận được chia cho thời gian truyền lưu lượng qua kết nối.
Script để tính thông lƣợng trung bình trong NS2 :
BEGIN { recvdSize = 0 startTime = 400 stopTime = 0 } { event = $1 time = $2 node_id = $3 pkt_size = $8 level = $4 # Store start time
88 if (time < startTime) {
startTime = time }
}
# Update total received packets' size and store packets arrival time if (level == "AGT" && event == "r" && pkt_size >= 512) {
if (time > stopTime) { stopTime = time }
# Rip off the header hdr_size = pkt_size % 512 pkt_size -= hdr_size
# Store received packet's size recvdSize += pkt_size
} } END {
printf("Thông lượng trung bình [kbps] = %.2f\t\t
StartTime=%.2f\tStopTime=%.2f\n",(recvdSize/(stopTime- startTime))*(8/1000),startTime,stopTime)
printf("Tong du lieu: %.2f",recvdSize) }
Kết quả:
89
Tỉ lệ phân phát gói tin (PDR) là: Tỉ lệ giữa số gói tin được phân phát thành công tới đích so với số gói tin được gửi đi nguồn phát.
Script để tính PDR và độ trễ trung bình trong NS2: BEGIN { seqno = -1; droppedPackets = 0; receivedPackets = 0; count = 0; }{
#packet delivery ratio
if($4 == "AGT" && $1 == "s" && seqno < $6) { seqno = $6;
} else if(($4 == "AGT") && ($1 == "r")) { receivedPackets++;
} else if ($1 == "D" && $7 == "tcp" && $8 > 512){ droppedPackets++;
}
#end-to-end delay
if($4 == "AGT" && $1 == "s") { start_time[$6] = $2;
} else if(($7 == "tcp") && ($1 == "r")) { end_time[$6] = $2;
} else if($1 == "D" && $7 == "tcp") { end_time[$6] = -1;
}} END {
for(i=0; i<=seqno; i++) { if(end_time[i] > 0) {
delay[i] = end_time[i] - start_time[i]; count++;
}else
{ delay[i] = -1; }}
for(i=0; i<count; i++) { if(delay[i] > 0) {
n_to_n_delay = n_to_n_delay + delay[i]; }}
n_to_n_delay = n_to_n_delay/count; print "\n"; print "Gói tin sinh ra = " seqno+1;
print "Gói tin nhân được = " receivedPackets;
print "Tỉ lệ PDR = " receivedPackets/(seqno+1)*100"%"; print "\n";
90
Kết quả PDR:
Hình 4.10. Tỉ lệ phân phát gói tin PDR
Qua kết quả hình 4.9 và 4.10, cho thấy thông lượng trung bình và PDR đối với phương pháp cải tiến cho kết quả cao hơn phương pháp EERS, tuy nhiên không có sự khác biệt nhau nhiều.
4.4. Kết luận chƣơng 4
Trong chương này, tác giả đã đề xuất phương pháp định tuyến cải tiến với mục đích cân bằng năng lượng giữa các node và thay đổi phương pháp định tuyến trong mạng cảm biến. Do đó, phương pháp sẽ kéo dài thời gian hoạt động của mạng và nâng cao chất lượng kết nối.
Thông qua kết quả mô phỏng trong NS2, thời gian hoạt động của mạng cảm biến cao hơn so với phương pháp EERS, tuy nhiên PDR và thông lượng trung bình không khác nhau nhiều.
91
KẾT LUẬN
Đề tài luận văn “Đề xuất các thuật toán định tuyến đem lại hiệu quả năng lượng trong mạng cảm biến không dây” đề cập đến vấn đề thuật toán định tuyến cho mạng cảm biến không dây, đây là vấn đề quan trọng cấp thiết trong mạng cảm biến. Sau một thời gian nghiên cứu, luận văn đã đạt được một số kết quả nhất định cả về lý thuyết và thực nghiệm.
Luận văn đã trình bày tổng quan về mạng cảm biến, các giao thức định tuyến được sử dụng phổ biến hiện nay cùng với việc đánh giá những ưu điểm, nhược điểm của các phương pháp đó. Với mục đích kéo dài thời gian hoạt động của mạng cảm biến không dây, tác giả đã đề xuất hai phương pháp định tuyến cải tiến. Cụ thể, trong chương 3 tác giả đã xây dựng mô hình toán tối ưu cho vấn đề định tuyến trong mạng cảm biến không dây. Đồng thời, đề xuất phương pháp Heuristic cho vấn đề định tuyến trong mạng cảm biến không dây và so sánh kết quả mô phỏng với nghiệm của mô hình toán học tối ưu. Kết quả, cho thấy nghiệm của phương pháp Heuristic gần bằng nghiệm của mô hình toán, điều này chứng tỏ phương pháp đề xuất đem lại hiệu quả năng lượng cho mạng WSNs. Trong chương 4, với mục đích cân bằng mức năng lượng tiêu thụ của các nút cảm biến giúp tăng cường thời gian hoạt động của mạng cảm biến, tác giả đã đề xuất phương pháp cải tiến khác xuất phát từ phương pháp EERS. Kết quả mô phỏng cho thấy, phương pháp cải tiến giúp cải thiện thời gian hoạt động và chất lượng truyền tải mạng cao hơn hẳn phương pháp định tuyến EERS.
Mặc dù vậy, do điều kiện và thời gian hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những sai sót. Trong tương lai gần, tôi sẽ tiếp tục nghiên cứu các thuật toán định tuyến tối ưu dựa trên chuỗi cho giao thức định tuyến phân cấp; cải thiện thuật toán cho phù hợp với môi trường mạng cảm biến thực tế hơn, ví dụ như:
- Trong các ứng dụng giám sát y tế, có thể có cảm biến khác nhau nằm bên trong có thể để thu thập dữ liệu. Các cảm biến hình thành các mạng nhỏ hơn nhiều so với các mạng mô phỏng của luận văn nhưng một hạn chế pin tương tự tồn tại. Mô hình đề xuất của luân văn cần được sửa đổi để có được tuổi thọ hệ thống tốt nhất cho các mạng.
- Các mô hình định tuyến trong nghiên cứu này chỉ bao gồm năng lượng xử lý dữ liệu và năng lượng truyền dữ liệu. Trong nhiều ứng dụng WSNs, các thiết bị cảm biến có thể chứa máy ảnh, micro và cảm biến địa chấn thu thập dữ liệu về các sự kiện trong môi trường. Tùy thuộc vào khu vực cảm biến, năng lượng cảm biến có thể được so sánh với tiêu thụ năng lượng khác. Vì vậy, các mô hình tiêu hao năng lượng phải được sửa đổi.
92
DANH MỤC, CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN VĂN
Bài báo trên tạp chí quốc tế:
- Title: Power-Aware Routing for Underwater Wireless Sensor Network
- Pages: pp 97-101; Copyright: 2014
- Series Volume: 128
- Publisher: Springer International Publishing;
- Copyright Holder: Springer International Publishing Switzerland
93
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu Tiếng Việt:
1. Nguyễn Đình Việt, Bài giảng đánh giá hiệu năng mạng máy tính, Trường Đại học Công nghệ - Đại học quốc gia Hà Nội.
Tài liệu Tiếng Anh:
2. A. Manjeshwar and D. P. Agrawal, APTEEN: A Hybrid Protocol for Efficient Routing and Comprehensive Information Retrieval in Wireless Sensor Networks, in the Proceedings of the 2nd International Workshop on Parallel and Distributed Computing Issues in Wireless Networks and Mobile computing, Ft. Lauderdale, FL, April 2002.
3. A. Manjeshwar and D. P. Agrawal, TEEN: A Protocol for Enhanced Efficiency in Wireless Sensor Networks, in the Proceedings of the 1st International Workshop on Parallel and Distributed Computing Issues in Wireless Networks and Mobile Computing, San Francisco, CA, April 2001. 4. Akkaya, K, Younis, M; A Survey on Routing Protocols for Wireless Sensor
Networks. Ad Hoc Net. 2005, 3, 325–349.
5. Badrinath, Gupta; Maximum Lifetime Tree Construction for Wireless Sensor Networks; LNCS, 2007, Volume 4882, 158-165
6. Bhaskar Krishnamachari, Networking Wireless Sensors, Cambridge University Press, 2005.
7. C. Intanagonwiwat, R. Govindan and D. Estrin, Directed diffusion: A scalable and robust communication paradigm for sensor networks, in the Proceedings of the 6th Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom'00), Boston, MA, August 2000.
8. C. Perkins, Ad Hoc Networks, Addison-Wesley, Reading, MA, 2000.
9. Chen.Y et al.: On selection of optimal transmission power for ad hoc networks:36th Annual Hawaii International Conference on System Sciences (HICSS'03) - Track 9,Washington, DC, USA (2003)
10. Dhawan, A, Vu, C.T; Maximum Lifetime of Sensor Networks with Adjustable Sensing Range; Seventh ACIS International Conference on Software Engineering, Artificial Intelligence, Networking, and Parallel/Distributed Computing (SNPD’06)
11. Dijkstra algorithm, http://en.wikipedia.org/wiki/Dijkstra's_algorithm
12. Duy Ngoc Pham, Van Duc Nguyen, Van Tien Pham, Ngoc Tuan Nguyen, Xuan Bac Do, Trung Dung Nguyen, Claus Kuperschmidt, Thomas Kaiser, An Expending Ring Search AlgorithmFor Mobile Adhoc Networks, 2010 ATC International Conference, pp. 39-44.
13. GNU Linear ProgrammingKit - Graph and Network Routines. 2010
14. GNU Linear Programming Kit - Reference Manual. 2010
15. Http://nsnam.isi.edu/nsnam/index.php/Main_Page
94 %20Wireless%20Sensor%20Network.pdf
17. I.F. Akyildiz, W. Su*, Y. Sankarasubramaniam, E. Cayirci; Wireless sensor networks: a survey; School of Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute
18. J. Kulik, W. R. Heinzelman, and H. Balakrishnan, Negotiation-based protocols for disseminating information in wireless sensor networks;
Wireless Networks, Volume: 8, pp. 169-185, 2002.
19. Kemal Akkaya, Mohamed Younis; A survey on routing protocols for wireless sensor networks ; Department of Computer Science and Electrical Engineering, University of Maryland, Baltimore County, Baltimore, MD 21250.
20. Linear Programming. http://en.wikipedia.org/wiki/Linear_programming, 2007.
21. Liu, B.H et al; An energy efficient select optimal neighbor protocol for wireless ad hoc Networks; Proceedings of the 29th Annual IEEE International Conference on Local Computer Networks (LCN'04), Washington, DC, USA, IEEE Computer Society (2004) pp. 626-633.
22. M. Aykut Yigitel, Ozlem Durmaz Incel, Cem Ersoy; QoS-aware MAC protocols for wireless sensor networks: A survey. Computer Networks Research Laboratory, Netlab, Department of Computer Engineering, Bogazici University, Bebek, 34342 Istanbul, Turkey .
23. Modeling Language GNU MathProg - Language Reference. 2010
24. Nguyen Thanh Tung, Gregory K Egan, Bill Lloyd-Smith, Brett Pentland, “Energy based routing techniques in Mobile Ad hoc and Sensor Networks”, 2005 13th IEEE International Conference on Communications, vol. 2.
25. Nguyen Thanh Tung, Nguyen Van Duc, Nguyen Hai Thanh, Phan Cong Vinh, Nguyen Dai Tho; Power save protocol using chain based routing; International Conference on Context-Aware Systems and Applications, November 2012,Vietnam; LNCS/LNICST 109, ISBN: 978-1-936968-65-7
26. Nguyen Thanh Tung, Nguyen Van Duc, Optimizing the Operating Time of Wireless Sensor Network, EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, January 2013, ISSN: 1687-1499, DOI: 10.1186/1687- 1499-2012-348 (SCIE)
27. Nguyen Thanh Tung, Phan Cong Vinh; The Energy-Aware Operational Time of Wireless Ad-hoc Sensor Networks; ACM/Springer Mobile Networks and Applications (MONET) Journal, Volumn 17, August, 2012; DOI: 10.1007/s11036-012-0403-1 (SCIE)
28. Nguyen Thanh Tung; Energy-Efficient Routing Algorithms in Wireless Sensor Networks; PhD thesis, Monash University, Australia July (2009).
29. Nguyen Thanh Tung; Heuristic Energy-Efficient Routing Solutions to Extend the Lifetime of Wireless Ad-Hoc Sensor Networks; The 4th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems , LNCS 7197, p.487-492 March 2012, Taiwan
30. Nguyen Trung Dung, Nguyen Van Duc, Nguyen Thanh Tung, Pham Van Tien, Pham Trong Hieu, Wakasugi Koichiro; An Energy-Efficient Ring Search Routing Protocol Using Energy Parameters in Path Selection;
95
International Conference on Context-Aware Systems and Applications, November 2012, Vietnam; LNCS/LNICST 109, ISBN: 978-1-936968-65-7
31. Qiangfeng Jiang, D. Manivannan; Routing Protocols for Sensor Networks,
Department of Computer Science University of Kentucky Lexington, KY 40506
32. Shrestha, N. and Mans, B.: Reception-Aware Power Control in Ad Hoc Mobile Networks; The Third International Conference on Innovative Applications of Information Technology for Developing World (Asian Applied Computing Conference (AACC 2005)), Kathmandu, Nepal, 10-12 December 2005.
33. Stephanie Lindsey and Cauligi S. Raghavendra; PEGASIS: Power- Efficient GAthering in Sensor Information Systems; Computer Systems Research Department The Aerospace Corporation P. O. Box 92957 Los Angeles, CA 90009-2957.
34. Texas Instruments (2003), MSP430x1xx Family User's Guide, SLAU049B, USA.
35. Trung Dung Nguyen, Van Duc Nguyen, Nguyen Thanh Tung, Trong Hieu Pham, Ngoc Tuan Nguyen, Wakasugi Koichiro, Routing Dual Criterion Protocol, in ICUIMC 2013: The 7th International Conference on Ubiquitous Information Management and Communication.
36. W. Heinzelman, A. Chandrakasan, and H. Balakrishnan (2000),
Energy-efficient communication protocol for wireless microsensor networks, In Proc 33rd Hawaii Intl Conf on System Sciences, USA.
37. W. Heinzelman, J. Kulik, and H. Balakrishnan, Adaptive Protocols for Information Dissemination in Wireless Sensor Networks, Proc. 5th ACM/IEEE Mobicom Conference (MobiCom '99), Seattle, WA, August, 1999. pp. 174-85.
38. W.B. Heinzelman, A.P. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, “Energy-Efficient Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks,” 33rd Hawaii International Conference Systems Sciences, Jan 2000.
39. W.R. Heinzelman, J. Kulik, H. Balakrishnan, Adaptive protocols for information dissemination in wireless sensor networks, Proceedings of the ACM MobiCom’99, Seattle, Washington, 1999, pp. 174–185.
40. Winnie Louis Lee, Amitava Datta, and Rachel Cardell-Oliver; Network Management in Wireless Sensor; Networks School of Computer Science & Software Engineering The University of Western Australia 35 Stirling Highway.
41. Y. Xu, J. Heidemann, and D. Estrin, Geography-informed energy conservation for ad hoc routing," in the Proceedings of the 7th Annual ACM/IEEE International Conference on Mobile Computing and Networking (MobiCom’01), Rome, Italy, July 2001.
42. Y. Yu, D. Estrin, and R. Govindan, Geographical and Energy-Aware Routing: A Recursive Data Dissemination Protocol for Wireless Sensor Networks, UCLA Computer Science Department Technical Report, UCLA- CSD TR-01-0023, May 2001.
96
PHỤ LỤC
MÔ PHỎNG THUẬT TOÁN HEURISTIC BẰNG VISUAL C++
// khai báo #include "stdafx.h" #include "fstream.h" #include "iostream.h" #include "conio.h" #include <stdlib.h> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <list> #include <algorithm> #define MAX_NODES 120 #define inf 100000000 using namespace std;
// Tạo ra một cấu trúc Node để thực hiện các thuật toán Dijkstra
class NodeSPF { public: int iVertexNo; float fWeight; int xpos; int ypos;
NodeSPF(int iVNo, float fWt) {
iVertexNo = iVNo; fWeight = fWt; }
~NodeSPF() {}
void setweight(int x,int y) {
fWeight=(xpos-x)*(xpos-x)+(ypos-y)*(ypos-y); }
};
// Khái báo các node hàng xóm và số liệu liên kết
float cost[120][120]; int neigid[102][102][102]; int x_array[120];
97 int y_array[120];
double tot;
double gamma=10; double noise=0.01;
// Thiết lập cấu trúc thông tin nút mạng.
typedef struct { double energy; double xpos; double ypos; int head; int peers; bool ch; int neig[102]; double tr; } NODEINFO;
// Thiết lập cấu trúc thông tin của các CHs
typedef struct { int id; double xpos; double ypos; } CHINFO;
// Xác định hệ số tiêu thụ năng lượng
#define NANO 0.000001 #define PICO 0.000000001 #define con 10*PICO #define con4 .0013*PICO #define pro 50*NANO
// Vị trí của Base Station
# define BS_x 50 # define BS_y 175
//Biến cho các chức năng ngẫu nhiên
long int ix, iy, iz;
// Biến cơ bản cho mỗi mạng mô phỏng
int N; // Số lượng các nút cảm biến
98
NODEINFO *Node;// Con trỏ đến mảng của các nút trong mô phỏng
CHINFO *ch;// Con trỏ đến các mảng của CHs trong mô phỏng
double Random();// Random number generation // Các chức năng và các biến là cho các thuật toán Dijkstra
double find_cost(int bestCtr);
void CreateGraph(NODEINFO* new_ch); void print_path(int s, int d);
double shortestPath(int source, int destination); list<NodeSPF*> adj[MAX_NODES];
int totNodes;
const int WHITE=0, BLACK=1; int colour[MAX_NODES]; float dist[MAX_NODES]; int pie[MAX_NODES];
int main(int argc, char* argv[]) {
// Khởi tạo chức năng ngẫu nhiên
ix = 478; iy = 23426; iz = 6745; tot_Run=101; N=31;
Node = new NODEINFO[N + 3]; int broadcast=16;
int status=32;
class fstream fout,fin; int topox[101][131]; int topoy[101][131];
fout.open("Simulator.txt", ios::out); for (int i=4;i<N+50;i++)
{
double tran=Random()*1000; }
99
// Tạo thông tin các node cảm biến cho mỗi lần chạy
for (i=1;i<N;i++) { Node[i].energy= 2000000; } Node[N].xpos=50; Node[N].ypos=175; for (int z=1;z<N;z++) { Node[z].xpos=int(100*Random()); Node[z].ypos=int(100*Random()); }
// Thiết lập lại các kết quả mô phỏng Số vòng truyền dữ liệu và tổng tiêu thụ năng lượng
int roundDone=0; tot=0;
// Đầu mỗi vòng của truyền dữ liệu,
// Kiểm tra nếu pin của bất kỳ cảm biến dưới 0
// Mỗi đợt truyền, một nút nguồn ngẫu nhiên truyền dữ liệu đến một nút đích ngẫu nhiên. int s=0; int d=N; double dist=0; list<NodeSPF*>::iterator it; totNodes=N; double current; reset: s++; CreateGraph(Node); if (s==N) s=1; current=shortestPath(s,d); for (i=1;i<N;i++) { if (Node[i].energy<0) {
100
/ / Nếu pin của bất kỳ cảm biến đi dưới số không, ngừng mô phỏng / / Ghi kết quả mô phỏng
/ / Cũng tăng số lượng truy cập chạy và di chuyển để chạy tiếp theo
cout<<roundDone<<endl; for (int z=1;z<N;z++) fout<< Node[z].xpos<<"\t"<<Node[z].ypos<<endl; return 0; } }
for (int i1=1; i1<=totNodes; i1++) {
for (it = adj[i1].begin(); it != adj[i1].end(); it++) delete *it; } roundDone++; goto reset; return 0; } double Random() { double var,one=1.0; ix=171*(ix%177)-2*(ix/177); iy=172*(iy%176)-35*(iy/176); iz=173*(iz%178)-68*(iz/178); if (ix<0) ix=ix+30269; if (iy<0) iy=iy+30307; if (iz<0) iz=iz+30323; var=modf(((double)ix/30269+(double)iy/30307+(double)iz/30323),&one); return(var); }
// Chức năng tạo ra các số liệu tiêu thụ năng lượng giữa mỗi cặp của các nút