Trong một mạng, tại một nút trung gian, khi hai hoặc nhiều gói tin đến nút sẽ tạo ra từng số hệ số ngẫu nhiên sau đó nhân lần lượt từng hệ số ngẫu nhiên đó với các gói dữ liệu đầu vào cuối cùng lấy tổng để tạo thành một gói tin mới ởđầu ra.
Kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên được thực hiện dựa trên việc lựa chọn các giá trị của (A, F) ngẫu nhiên của một trường hữu hạn. Nếu một nút nhận k tồn tại một số giá trị của Bkđể AGBTk có hạng đầy đủ r khi đó dữ liệu nguồn có thểđược giải mã tại nút đích.
CHƯƠNG 3
KẾT HỢP MÃ MẠNG VÀ LẤY MẪU NÉN ĐỂ ĐẠT TRUYỀN THÔNG HIỆU QUẢ TRONG
MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
Hiện nay, với chi phí thấp nên mạng cảm biến không dây được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như giám sát quân sự, bảo trì cơ sở hạ tầng, giám sát môi trường sống và thăm dò khoa học. Mạng cảm biến không dây có thểđược triển khai bất cứ nơi nào trong các tòa nhà để giám sát sự tiêu thụ năng lượng, dọc các tuyến đường để cập nhật tình trạng giao thông hoặc trên chiến trường để quân đội có thể giám sát.
Cấu trúc của mạng cảm biến không dây được mô tả trên hình 3.1.
Hình 3.1: Cấu trúc của mạng cảm biến không dây.
Trong mạng cảm biến không dây, các nút cảm biến thường được phân bố trong trường cảm biến. Mỗi nút cảm biến có khả năng thu thập số liệu và chọn đường đi để
chuyển số liệu tới nút xử lý trung tâm. Sau đó, nút xử lý trung tâm sẽ chuyển số liệu đó tới nút quản lý nhiệm vụ thông qua Internet hoặc vệ tinh. Do trong mạng cảm biến không dây số lượng các nút cảm biến là rất lớn nên số lượng bản tin chuyển đến nút xử
lý trung tâm cũng như số lượng bản tin chuyển đến nút quản lý nhiệm vụ là rất lớn. Mã mạng gần đây đã nhận được nhiều sự chú ý từ cộng đồng mạng như là một giải pháp mới hiệu quả đối với truyền dữ liệu trong mạng phát quảng bá như các mạng phát đa
điểm và mạng không dây. Như trong chương 2 đã trình bày về mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên, thông tin từ các nút nguồn được mã hóa tuyến tính và các hệ số mã hóa là ngẫu nhiên. Như vậy tại nút đích dữ liệu thu được là tổ hợp tuyến tính của dữ liệu từ các nguồn.
Một đặc tính của mạng cảm biến, do nhiều bộ cảm biến cùng quan sát một hiện tượng nên các phép đo thường tương quan theo thời gian hoặc không gian. Chúng ta mong muốn khai thác mối tương quan này khi chuyển các sốđo đến nút xử lý trung tâm
để tiết kiệm năng lượng. Lấy mẫu nén gần đây đã trở thành một công cụ mới mạnh mẽ để thu thập tín hiệu có đặc tính thưa. Như vậy, thay vì xử lý trực tiếp các tín hiệu tương quan này, người ta có thể biến đổi tuyến tính chúng sang một không gian khác bằng cách decorrelate (giải tương quan) có số chiều ít hơn, hay nói cách khác trong không gian mới này, dữ liệu là thưa. Phương pháp này có thểđược ứng dụng trực tiếp đối với mạng cảm biến nếu véctơ dữ liệu tương quan được coi là một tập của tất cả các phép đo trong mạng tại một thời điểm nhất định.
Kỹ thuật lấy mẫu nén được đề xuất năm 2004 bởi Candes và Dohono. Trong kỹ
thuật này dữ liệu thu được cũng là một tổ hợp tuyến tính của các tín hiệu cần thu. Với số
mẫu thu được ít hơn nhiều so với số mẫu của tín hiệu gốc. Hệđo được biểu diễn là một ma trận tuyến tính. Người ta chứng minh được rằng khi các phần tử trong ma trận đó là ngẫu nhiên và thỏa mãn điều kiện RIP thì từ số mẫu thu được (rất nhỏ so với số mẫu của tín hiệu gốc) ta có thể thu được tín hiệu gốc.
So sánh kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên với kỹ thuật lấy mẫu nén ta thấy rằng có thể áp dụng kỹ thuật lấy mẫu nén trong việc thiết kế kỹ thuật mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên. Với ý tưởng như vậy người ta đã đề xuất NetCompress [8].
Chương này trước hết trình bày ngắn gọn về kỹ thuật lấy mẫu nén, sau đó là mối liên hệ giữa mã mạng tuyến tính ngẫu nhiên với kỹ thuật lấy mẫu nén và cuối cùng tập trung trình bày thiết kế của Netcompress.