Tài liệu Tổng hợp dữ liệu nhằm tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây.

  • Số trang: 142 |
  • Loại file: PDF |
  • Lượt xem: 144 |
  • Lượt tải: 0

Mô tả:

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƯ NG VI T HUY TỔNG HỢP DỮ LIỆU NHẰM TI T KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY LUẬN ÁN TI N S CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI – 2019 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƯ NG VI T HUY TỔNG HỢP DỮ LIỆU NHẰM TI T KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY Chuyên ngành: MẠNG MÁY T NH VÀ TRUYỀN THÔNG DỮ LIỆU Mã số: 9480102.01 LUẬN ÁN TI N S CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. TS. N u Đ HÀ NỘI – 2019 V t LỜI CAM ĐOAN Luận án tiến sỹ của tôi với tên đề tài “Tổng hợp dữ liệu nhằm tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây” (tiếng Anh: Data fusion for energy efficiency in wireless sensor networks) là kết quả nghiên cứu của cá nhân tôi cùng với sự hƣớng dẫn tận tình của ngƣời hƣớng dẫn khoa học PGS.TS. Nguyễn Đình Việt. Nội dung luận án không sao chép từ các luận án cũng nhƣ công trình nghiên cứu khoa học khác. Các nội dung trích dẫn đƣợc tôi chỉ rõ nguồn tài liệu tham khảo ở trong luận án. Tôi cam đoan những điều trên là đúng sự thật, nếu có gì sai, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Hà nội, ngày tháng 4 năm 2019 Nghiên cứu sinh Dương Viết Huy MỤC LỤC MỤC LỤC ............................................................................................................................1 ANH MỤC C C THU T NG ....................................................................................4 ANH S CH ẢNG .........................................................................................................5 ANH S CH H NH V ....................................................................................................6 M ĐẦU ..............................................................................................................................8 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ............................................. 14 1.1. MẠNG CẢM I N KH NG DÂY ........................................................................... 14 1.1.1. Lịch s phát triển......................................................................................... 14 1.1.2. Kiến trúc mạng cảm biến và một số cách ph n loại................................. 17 1.1.2.1. Kiến trúc ................................................................................................ 17 1.1.2.2. Các thành phần chính của WSNs ....................................................... 17 1.1.2.3. Một số cách phân loại mạng................................................................ 18 1.2. CÁC VẤN ĐỀ CẦN GIẢI QUY T............................................................................. 20 1.2.1. Vấn đề tiêu thụ năng lƣợng ......................................................................... 20 1.2.2. Thiết ế no mạng cảm iến ..................................................................... 22 1.2.3. Tổ chức mạng và định tuyến ....................................................................... 22 1.2.4. Truyền và x l ữ liệu................................................................................ 22 1.2.5. Tổng hợp dữ liệu .......................................................................................... 23 1.2.6. X lý vấn đề ữ liệu ƣ thừa....................................................................... 24 1.3. CÔNG CỤ MÔ PHỎNG MẠNG CẢM BI N ............................................................... 25 1.3.1. Bộ mô phỏng NS-2...................................................................................... 25 1.3.2. NS-2 và phần mở rộng mô phỏng WSNs của MIT................................. 26 1.4. MÔ HÌNH TỔNG HỢP D LIỆU VÀ BÀI TOÁN THÀNH PHẦN ................................ 26 1.4.1. Mô hình tổng hợp dữ liệu ............................................................................ 27 1.4.2. Theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu ...................................................... 28 1.4.2.1. Theo dõi mục tiêu dựa vào vị trí của nút ........................................... 29 1.4.2.2. Theo dõi mục tiêu dựa vào thời gian ................................................. 30 1.4.2.3. Lựa chọn dữ liệu và truyền đến CH ................................................... 33 1.4.3. Tổng hợp dữ liệu tại CH .............................................................................. 34 1.4.3.1. Định tuyến phân cụm thích ứng với năng lƣợng thấp ..................... 34 1.4.3.2. Tổng hợp dữ liệu tại nút cụm trƣởng ................................................. 36 1.5. LÝ THUY T T P THÔ ............................................................................................. 38 1.5.1. Các khái niệm về lý thuyết tập thô đƣợc s dụng .................................... 39 1.5.1.1. Hệ thống thông tin ................................................................................ 39 -1- 1.5.1.2. Hệ quyết định ........................................................................................ 39 1.5.1.3. Lớp con tƣơng đƣơng........................................................................... 39 1.5.1.4. Quan hệ không thể phân biệt đƣợc ..................................................... 40 1.5.1.5. Thuộc tính lõi, tập thuộc tính rút gọn................................................. 40 1.5.1.6. Sự phụ thuộc của thuộc tính ................................................................ 41 1.5.1.7. Độ quan trọng của thuộc tính .............................................................. 41 1.5.1.8. Luật quyết định, độ chắc chắn của luật quyết định .......................... 42 1.5.2. Ứng dụng lý thuyết tập thô trong tổng hợp dữ liệu .................................. 42 1.5.3. Ứng dụng để tiền x lý dữ liệu ................................................................... 43 CHƢƠNG 2. THEO ÕI MỤC TIÊU TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG ..................... 45 2.1. T HEO ÕI MỤC TI U A VÀO KHOẢNG C CH ................................................ 46 2.1.1. Giới thiệu bài toán ........................................................................................ 46 2.1.2. Giải pháp ETR-DF ....................................................................................... 46 2.1.2.1. Khoảng cách .......................................................................................... 46 2.1.2.2. Sai số ...................................................................................................... 48 2.1.2.3. Vùng ƣu tiên.......................................................................................... 48 2.1.3. Thuật toán ...................................................................................................... 51 2.1.4. Mô phỏng và phân tích kết quả................................................................... 52 2.1.5. Kết luận về giải pháp ETR-DF ................................................................... 57 2.2. T HEO ÕI MỤC TI U TH CH NGHI THEO TH I GIAN .......................................... 58 2.2.1. Giới thiệu bài toán ........................................................................................ 58 2.2.2. Giải pháp ATTS-DF..................................................................................... 59 2.2.2.1. Điểm đo iến động ............................................................................... 59 2.2.2.2. Thời gian đo th ch ứng ......................................................................... 59 2.2.2.3. Ngƣỡng đo ............................................................................................. 60 2.2.2.4. Trạng thái ổn định đo lƣờng ................................................................ 61 2.2.2.5. ự đoán.................................................................................................. 61 2.2.3. Thuật toán ...................................................................................................... 63 2.2.4. Mô phỏng và phân tích kết quả................................................................... 65 2.2.5. Kết luận về giải pháp ATTS-DF................................................................. 69 CHƢƠNG 3. TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG CỤM NÚT CẢM BI N BẰNG ỨNG DỤNG LÝ THUY T T P THÔ ......................................................................... 70 3.1. ỨNG DỤNG LÝ T HUY T T P THÔ TẠI CH ĐỂ TỔNG HỢP D LIỆU .................... 71 3.1.1. Mô tả bài toán DF nhiều nút cảm biến....................................................... 72 3.1.2. Quy trình ứng dụng RST để tổng hợp dữ liệu .......................................... 73 3.1.3. Ứng dụng Lý thuyết tập thô để quyết định tổng hợp dữ liệu .................. 76 -2- 3.1.3.1. Xây dựng tƣơng quan giữa lý thuyết tập thô và tổng hợp dữ liệu.. 77 3.1.3.2. Ứng dụng RST để giải ài toán F th o quy trình 8 ƣớc ............. 78 3.1.4. Kết luận về giải pháp ứng dụng lý thuyết tập thô..................................... 83 3.2. ỨNG DỤNG LÝ T HUY T T P TH ĐỂ TIỀN X L LIỆU ĐẦU VÀO ............... 85 3.2.1. Giải pháp DP-DF .......................................................................................... 88 3.2.1.1. Quy trình x lý dữ liệu......................................................................... 88 3.2.1.2. X lý dữ liệu bị mất (thiếu)................................................................. 89 3.2.1.3. X lý dữ liệu nhiễu (yếu) .................................................................... 90 3.2.1.4. Thuật toán x lý dữ liệu bị mất và dữ liệu bị nhiễu ......................... 91 3.2.1.5. X lý dữ liệu ƣ thừa ........................................................................... 93 3.2.2. Minh họa và phân tích kết quả .................................................................... 94 3.2.3. Kết luận về giải pháp DP-DF ...................................................................... 96 CHƢƠNG 4. S DỤNG HIỆU QUẢ TÀI NGUYÊN CỤM CẢM BI N .............. 98 4.1. L A CHỌN NÚT VÀ D LIỆU CỦA CỤM BẰNG C A SỔ TRƢỢT ......................... 99 4.1.1. Giới thiệu bài toán ........................................................................................ 99 4.1.2. Giải pháp DF-SWin.................................................................................... 100 4.1.2.1. C a sổ trƣợt ......................................................................................... 100 4.1.2.2. Bảng dữ liệu thuộc tính...................................................................... 101 4.1.2.3. T nh ch thƣớc c a sổ trƣợt ............................................................. 102 4.1.2.4. Dữ liệu để tổng hợp ............................................................................ 102 4.1.3. Thuật toán DF-SWin .................................................................................. 103 4.1.3.1. Lƣu đồ thuật toán................................................................................ 103 4.1.3.2. Cài đặt thuật toán ................................................................................ 105 4.1.4. Mô phỏng và phân tích kết quả................................................................ 107 4.1.5. Kết luận về giải pháp DF-SWin................................................................ 112 4.2. TỔNG HỢP LIỆU TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG TẠI N T CH ............................. 113 4.2.1. Giới thiệu bài toán ..................................................................................... 113 4.2.2. Giải pháp DF-AMS ................................................................................... 114 4.2.2.1. Lấy mẫu ............................................................................................... 115 4.2.2.2. X lý dữ liệu ....................................................................................... 116 4.2.3. Thuật toán................................................................................................... 118 4.2.4. Mô phỏng và phân tích kết quả ............................................................... 120 4.2.5. Kết luận về giải pháp DF-AMS ............................................................... 126 K T LU N ..................................................................................................................... 127 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ........................................................... 132 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................. 133 -3- DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ V tt t A-D AMPS ATTS-DF BS CDMA CH DF DF-AMS DP-DF DF-SWin ETR-DF FLAMA IEEE LEACH LEACH-C LOS LR-WPAN MAC MIT NS OSI PEGASIS PHY PTW PU RSSI RST SOFAR SOSUS STEM SU Tag TDMA TOA TRAMA WINS WPAN WSNs ằng ti ng Anh Analog – Digital Adaptive Multi-domain Power aware Sensors Adaptive Target Tracking Solutionfor multi-sensor Data Fusion in WSNs Base Station Code Division Multiple Access Cluster head Data fusion Data Fusion – Average Median Sampling Data Pre-processing for Data Fusion Sliding Windows for multi-sensor Data Fusion in WSNs Efficiency in TRacking to target in multi-sensor Data Fusion Flow-Aware Medium Access Institute of Electrical and Electronics Engineers Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy LEACH Centralized Line of Sight Low Rate Wireless Personal Area Networks Media Access Control Massachusetts Institute of Technology Network Simulator Open Systems Interconnection Power Efficient Gathering in Sensor Information System Physical layer Pipelined Tone Wakeup Processing unit Received Signal Strength Indicator Rough Set Theory Sound Fixing and Ranging channel Sound Surveillance System Sparse Topology and Energy Management Sensing unit Target Time Division Multiple Access Time of arrival TRaffic-Adaptive Medium Access Wireless Integrated Network Sensors Wireless Personal Area Network Wireless Sensor Networks -4- DANH SÁCH BẢNG Bảng 2.1. Các tham số trong mô phỏng giải pháp ETR-DF ....................................... 53 Bảng 2.2. Hiệu quả của việc giảm số lƣợng gói tin của ETR-DF và LEACH ......... 56 Bảng 2.3. Phân bố xác suất trong m lần đo ................................................................... 63 Bảng 2.4. Các tham số chính của mô phỏng ................................................................. 65 Bảng 3.1. Hệ thống thông tin an đầu của WSNs ........................................................ 79 Bảng 3.2. Lớp tập con tƣơng đƣơng .............................................................................. 79 Bảng 3.3. Ma trận phân biệt ............................................................................................ 80 Bảng 3.4. Dữ liệu CH nhận của khung truyền F1 ......................................................... 86 Bảng 3.5. Dữ liệu CH nhận của khung truyền Fk ......................................................... 86 Bảng 3.6. IS tại thời điểm bắt đầu tiền x lý ................................................................ 88 Bảng 3.7. Giá trị của các thuộc tính Aj ........................................................................... 88 Bảng 3.8. Dữ liệu đo của mạng cảm biến...................................................................... 94 Bảng 3.9. Xác suất khi dữ liệu đo ị thiếu .................................................................... 95 Bảng 3.10. Xác suất khi dữ liệu đo ị nhiễu ................................................................. 95 Bảng 3.11. Dữ liệu đã x lý thiếu, nhiễu ....................................................................... 95 Bảng 3.12. Ma trận phân biệt .......................................................................................... 95 Bảng 3.13. Các phƣơng án ữ kiện đã đƣợc rút gọn để tổng hợp dữ liệu ................. 96 Bảng 4.1. Dữ liệu thuộc tính chƣa sắp xếp.................................................................. 101 Bảng 4.2. Dữ liệu thuộc tính đã đƣợc sắp xếp ............................................................ 101 Bảng 4.3. Quy ƣớc ký hiệu s dụng trong thuật toán ................................................ 104 Bảng 4.4. Các tham số chính s dụng trong mô phỏng DF-SWin ........................... 107 Bảng 4.5. Số cụm và số nút trong mỗi cụm trong quá trình mô phỏng ................... 108 Bảng 4.6. Kết quả mô phỏng tại thời điểm 80 giây và 320 giây .............................. 109 Bảng 4.7. Kết quả áp dụng trong thời gian mô phỏng ............................................... 110 Bảng 4.8. Dữ liệu đo tại thời điểm tổng hợp.............................................................. 116 Bảng 4.9. Mức đo, giá trị đo của các tham số ............................................................. 116 Bảng 4.10. Năng lƣợng của các nút trong c ụm........................................................... 123 Bảng 4.11. Dữ liệu cảm biến của cụm tại thời điểm 200s......................................... 124 -5- DANH SÁCH H NH V Hình 1.1. Kiến trúc ph n l ớp các giao thức mạng WSNs [36] ................................... 17 Hình 1.2. Mô hình mạng cảm biến không dây [13, 40] ............................................... 18 Hình 1.3. Hƣớng tiếp cận theo kiến trúc mạng [38]. ................................................... 19 Hình 1.4. Sơ đồ cung cấp năng lƣợng cho nút cảm biến [39, 56]. ............................. 21 Hình 1.5. Mức tiêu thụ năng lƣợng của các đơn vị chức năng của nút cảm iến 48 .................... 21 Hình 1.6. Tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến không dây ........................................ 23 Hình 1.7. So sánh lƣu lƣợng theo 2 mô hình truyền dữ liệu của WSNs.................... 24 Hình 1.8. Tỉ lệ s dụng các phần mềm mô phỏng [71] ............................................... 25 Hình 1.9. Mô hình tổng hợp dữ liệu và các bài toán thành phần............................... 27 Hình 1.10. Các phƣơng pháp th o i mục tiêu 13 . .................................................. 28 Hình 2.1. Vị trí của nút cảm biến so với CH và Tag.................................................... 48 Hình 2.2. Các vùng ƣu tiên và các mức ƣu tiên............................................................ 50 Hình 2.3. Tọa độ mục tiêu và các nút trong mặt ph ng hảo sát ............................... 53 Hình 2.4. Phân bố nút, CH và mục tiêu (Tag) ở giây thứ 80. ..................................... 54 Hình 2.5. Áp dụng để lựa chọn nút: a) Cụm 1: 48 nút; b) Cụm 4: 16 nút ................. 55 Hình 2.6. Áp dụng thuật giải đối với Cụm 7 thời điểm giây thứ 120. ....................... 56 Hình 2.7. So sánh việc s dụng năng lƣợng giữa ETR-DF và LEACH .................... 57 Hình 2.8. Các mốc thời gian và trạng thái làm việc của nút ....................................... 60 Hình 2.9. Thay đổi của thuộc t nh hi vƣợt ngƣỡng .................................................... 60 Hình 2.10. Mô hình chuyển trạng thái của nút cảm biến............................................. 61 Hình 2.11. Mô hình trạng thái thích ứng của giải pháp ATTS-DF ............................ 62 Hình 2.12. Số nút cảm biến tham gia mô phỏng ATTS-DF ....................................... 66 Hình 2.13. Truyền dữ liệu của các nút cảm biến trong thời gian mô phỏng............. 66 Hình 2.14. Đồ thị truyền dữ liệu của nút số 16 của LEACH ...................................... 66 Hình 2.15. Hiệu quả việc giảm dữ liệu truyền của ATTS-DF so với LEACH......... 67 Hình 2.16. So sánh mức tiêu thụ năng lƣợng của các nút giữa ATTS-DF và LEACH................. 68 Hình 3.1. Mô tả bài toán tổng hợp dữ liệu có s dụng RST. ...................................... 73 Hình 3.2. Mô hình x lý, tổng hợp dữ liệu tại nút CH ................................................ 74 Hình 3.3. Truyền dữ liệu theo khung tin (frame) và theo chu kỳ (T) ........................ 85 Hình 4.1. Lƣu đồ luồng dữ liệu giải pháp DF-SWin.................................................. 103 -6- Hình 4.2. So sánh kết quả mô phỏng đối với các phƣơng án thay đổi số nút ......... 111 Hình 4.3. So sánh mức dự trữ năng lƣợng giữa DF-SWin và LEACH ................... 111 Hình 4.4. Minh họa DF từ n nút cảm biến, mỗi nút đo l tham số về mục tiêu. ..... 114 Hình 4.5. Mô hình x lý dữ liệu của DF-AMS........................................................... 117 Hình 4.6. Tỉ lệ nút đƣợc khảo sát và tổng số nút còn hoạt động .............................. 120 Hình 4.7. So sánh năng lƣợng EAvg và E Med ................................................................. 121 Hình 4.8. Lựa chọn nút cảm biến thông qua ESelect ..................................................... 121 Hình 4.9. So sánh số lƣợng gói tin truyền bằng DF-AMS và LEACH ................... 122 Hình 4.10. Kết quả tổng hợp dữ liệu của 3 tham số đo lƣờng .................................. 125 -7- MỞ ĐẦU Sự xuất hiện của các mạng cảm biến không dây – WSNs (Wireless Sensor Networks) và các ứng dụng của chúng là một trong những xu hƣớng công nghệ chiếm ƣu thế phù hợp với xu thế phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 hiện nay và trong những thập kỷ tới. Các mạng này đƣợc thiết kế bởi số lƣợng nút cảm biến (sensor), ch thƣớc và chức năng mỗi nút tùy thuộc vào từng ứng dụng cụ thể, chúng có thể hoạt động độc lập hoặc theo nhóm. Trong nhiều trƣờng hợp, các nút cảm biến chỉ s dụng nguồn năng lƣợng dự trữ là pin mà chƣa s dụng nguồn năng lƣợng tái tạo. Vì vậy hi năng lƣợng lƣu trữ của nút thấp hơn ngƣỡng nào đó, nút sẽ không hoạt động và không thể tham gia với tƣ cách là một nút trong mạng. Các nút hoạt động có nhiệm vụ theo dõi mục tiêu, mỗi nút có thể th o i đƣợc nhiều tham số và g i (trực tiếp hoặc thông qua các nút trung gian) kết quả này đến trạm đ ch - BS (Base Station). Mỗi nút có thể làm việc độc lập hoặc theo nhóm và có thể tự nhận biết vị tr địa lý của nó so với các nút lân cận cũng nhƣ trên toàn mạng thông qua chức năng đo cƣờng độ tín hiệu nhận - RSSI (received signal strength indicator) hoặc TOA (Time of arrival). Nút cũng có thể tự kiểm soát đƣợc mức năng lƣợng của ch nh nó và điều chỉnh công suất phát sóng tùy theo khoảng cách và ung lƣợng truyền dữ liệu đến nơi nhận. Khi nhiều nút cùng theo dõi một mục tiêu và cùng g i bằng sóng vô tuyến kết quả này đến BS sẽ có hiện tƣợng ƣ thừa dữ liệu g y lãng ph năng lƣợng dự trữ của nút đồng thời tăng nguy cơ nghẽn mạng. Tổng hợp dữ liệu (data fusion) trên đƣờng truyền từ các nút cảm biến trực tiếp theo dõi mục tiêu đến BS là một trong những giải pháp khắc phục các nhƣợc điểm nêu trên. Cho đến nay, việc tổng hợp dữ liệu thông qua mạng có phân cụm đƣợc nhiều nhóm lựa chọn để nghiên cứu bởi ƣu điểm nhƣ sau [28, 42, 43, 61, 62, 63]: Phù hợp với mạng cảm biến tĩnh với việc các nút cảm biến đƣợc rải ngẫu -8- nhiên và vị trí không thay đổi trong quá trình hoạt động cho đến lúc hết năng lƣợng, nút cảm biến sẽ ngƣng hoạt động (trạng thái “die”); Thuận tiện trong kiểm soát định tuyến nhằm tiết kiệm năng lƣợng truyền dữ liệu đến đ ch; ph n bố tiêu hao năng lƣợng trên toàn mạng bằng việc thiết lập lại cụm (cluster) và nút cụm trƣởng – CH (cluster head). Nút CH đƣợc lựa chọn theo một giải thuật nhất định, có thể đƣợc chỉ định bởi BS hoặc đƣợc bầu bởi các nút trong cụm. CH sẽ chịu trách nhiệm tổng hợp dữ liệu từ các nút trong cụm và g i trực tiếp kết quả này đến BS hoặc g i gián tiếp đến BS thông qua CH (hoặc nút) khác trên tuyến truyền. Trên thế giới, đã có nhiều trƣờng đại học, công ty xây dựng các phòng thí nghiệm chuyên nghiên cứu về WSNs. Dự án OpenWSN của trƣờng đại học Berkeley là một điển hình với việc tạo ra hệ điều hành (mã nguồn mở) TinyOS dành cho các sensor node của WSNs hoạt động trên nhiều nền tảng (platform) phần cứng và phần mềm khác nhau [11]. Các hãng chuyên sản xuất chip vi x lý s dụng cho các hệ thống nhúng trong đó có WSNs nhƣ Atm l, TI, Int l... đã sản xuất các board mạch chứa cả một hệ thống nhúng có chức năng của một nút cảm biến đầy đủ, thí dụ các board của Telos, Mica, Imote... Nhiều công trình nghiên cứu về chủ đề tổng hợp dữ liệu (data fusion): tập sách “Handbook of Multisensor Data Fusion” [12] với 32 nghiên cứu (gần 900 trang) lý thuyết và ứng dụng; tập sách “Multi-sensor data fusion with MATLAB” [13] với 570 trang nội dung chủ yếu về các kỹ thuật tổng hợp dữ liệu đƣợc mô phỏng bằng MATLAB. Hội nghị IEEE năm 2013 có ài “A Data Fusion Technique for Wireless Ranging Performance Improvement” của nhóm tác giả David Macii [14], bài báo “Multi-sensor data fusion in wireless sensor network for target detection” về theo dõi mục tiêu [15], s dụng trí tuệ nhân tạo nhƣ mạng nơ-ron để tổng hợp dữ liệu ở bài “Large-scale mobile wireless sensor network data fusion algorithm” [16. 20], x lý giao thoa và -9- nhiễu tần số nhƣ ở bài báo “Data Tracking Using Frequency Offset and SIC for Physical Wireless Conversion Sensor Networks” [17]... Việt Nam, một số trƣờng đại học nhƣ: Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Ch Minh, Đại học Bách khoa Hà Nội, Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm khoa học và công nghệ Việt Nam, Học viện Kỹ thuật Quân sự, Học viện Công nghệ ƣu ch nh Viễn thông và một số t nơi hác cũng đang nghiên cứu về lĩnh vực WSNs để phát triển thành các ứng dụng cho xã hội. Các hƣớng nghiên cứu chuyên sâu đã đƣợc thực hiện tại các cơ sở đào tạo chủ yếu nghiên cứu về các kỹ thuật phân nhóm WSNs [2]; Mức tiêu thụ công suất khi s dụng giao thức của WSNs [3]; Các nghiên cứu mô phỏng và cải tiến giao thức định tuyến PEGASIS, LEACH cho WSNs dựa vào vị tr 6, 7 , định tuyến trên cơ sở nhận thức về năng lƣợng [1, 8], cảm biến cho kỹ thuật dẫn đƣờng các robot di động [9], định tuyến tiết kiệm năng lƣợng [10] và một số nghiên cứu khác. Tóm lại, các hƣớng nghiên cứu ở trong và ngoài nƣớc chủ yếu hƣớng đến các mục tiêu chính sau: - S dụng hiệu quả năng lƣợng trên từng nút mạng nhằm kéo dài tuổi thọ của nút đồng nghĩa với việc éo ài “thời gian sống” của WSNs. - Giải pháp đồng bộ hóa giữa các nút cảm biến nhằm chia sẻ vai trò của mỗi nút trong việc theo dõi về mục tiêu và truyền dữ liệu đó đến đ ch. Việc đồng bộ hóa có thể là điều khiển nút thức – ngủ một cách thông minh hay đo lƣờng mục tiêu khi có sự biến động mà không theo chu kỳ cố định... - An toàn dữ liệu trên các nút và đƣờng truyền từ nút đến nút nhận hoặc BS. Các yếu tố dữ liệu đƣợc x m xét nhƣ: T nh ảo mật, tính toàn vẹn, tính xác thực, tính sẵn sàng và t nh tƣơi mới của dữ liệu. Nhƣ vậy, hầu hết các nghiên cứu đó chƣa đề xuất đƣợc một giải pháp tổng thể nhằm tiệm cận giá trị đo tối ƣu của WSNs (trƣờng hợp mạng lý -10- tƣởng, dữ liệu đƣợc truyền nhƣ với mạng có y trong điều kiện l tƣởng) hoặc chỉ áp dụng thuật toán để giải quyết một công đoạn nào đó trong ứng dụng cụ thể. Do vậy, cần rất nhiều nghiên cứu chuyên s u hác để theo kịp và phù hợp với nhu cầu phát triển mạnh các ứng dụng WSNs. Hƣớng nghiên cứu tổng hợp dữ liệu nhiều cảm biến hầu nhƣ chƣa đƣợc nghiên cứu ở Việt Nam. Với những đặc điểm cơ ản về tình hình nghiên cứu ở trong và ngoài nƣớc đối với WSNs nói chung và vấn đề tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến trong mạng cảm biến hông y nói riêng đã đặt ra một số hƣớng cần đƣợc nghiên cứu có tính thời sự trong thực tiễn hiện nay. Đƣợc sự hƣớng dẫn tận tình của PGS. TS. Nguyễn Đình Việt và các thầy giáo Bộ môn Mạng và Truyền thông máy t nh, tôi đã lựa chọn đề tài nghiên cứu “Tổng hợp dữ liệu nhằm tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây” để tập trung giải quyết và làm sáng tỏ một số nội dung về chủ đề này, đồng thời gợi mở một số hƣớng nghiên cứu khác có liên quan. Đố tượng nghiên cứu: Luận án nghiên cứu các vấn đề liên quan đến tiết iệm năng lƣợng trong mô hình tổng hợp ữ liệu nhiều nút cảm iến của mạng cảm iến hông y, ao gồm: - Kỹ thuật ph n chia WSNs thành cụm th o chu ỳ; - Vấn đề th o i mục tiêu của nút cảm iến; - Vấn đề lấy mẫu ữ liệu ằng cách lựa chọn ữ liệu của một số nút; - Vấn đề tiền x l , tạo ộ ữ liệu đầu vào để tổng hợp ữ liệu tại CH; - Kỹ thuật tổng hợp ữ liệu th o cụm tại nút cụm trƣởng - CH. Phạm vi nghiên cứu được đề cập ở Luận án ư s u: - Mạng cảm biến bao gồm số lƣợng nút hữu hạn đƣợc rải ngẫu nhiên trong phạm vi cần giám sát. - Cụm nút cảm biến đƣợc phân chia (từ mạng cảm biến) bằng xác suất và đã iết trƣớc. Số lƣợng cụm, số lƣợng nút của mỗi cụm có thể khác nhau tại mỗi thời điểm phân chia mạng. -11- - Nút cảm biến đồng nhất về cấu tạo, lƣợng pin dự trữ tại thời điểm mạng bắt đầu hoạt động. Năng lƣợng dự trữ của nút giảm dần khi hoạt động. - Nút cụm trƣởng (CH) đƣợc lựa chọn từ các nút trong cụm. Vì vậy sau khi phân chia mạng, số lƣợng nút của cụm sẽ bao gồm cả nút CH. - Mục tiêu theo dõi là ngẫu nhiên trong phạm vi giám sát và đƣợc tập trung hóa thành một điểm. Trong thực tế, mục tiêu có thể là đối tƣợng cụ thể dạng trinh sát phát hiện đột nhập, giám sát môi trƣờng c a xả thải... - T nh đúng đắn của dữ liệu đo của nút cảm biến, t nh đúng đắn của dữ liệu đƣợc CH lựa chọn, t nh đúng đắn của dữ liệu sau khi CH tổng hợp đƣợc đánh giá thông qua giá trị đo (cao/thấp) hoặc số lƣợng (nhiều/ít) của dữ liệu cảm nhận của nút cảm biến về mục tiêu cần theo dõi. Mục tiêu nghiên cứu chính củ đề tài là đề xuất, cải tiến một số giải pháp tiết kiệm năng lƣợng tiêu thụ cho nút cảm biến trong quá trình hoạt động có liên quan đến việc tổng hợp dữ liệu của cụm tại nút cụm trƣởng. Ngoài ra, còn hƣớng đến tối ƣu độ hội tụ của không gian và thời gian theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu. Kết quả nghiên cứu của đề tài đóng góp vào hệ thống các giải pháp tổng hợp dữ liệu nhiều nút cảm biến nhằm tối ƣu năng lƣợng các nút và nâng cao hiệu năng trong s dụng năng lƣợng của WSNs. Luận án gồm các phần Mở đầu, Kết luận và 4 chƣơng, trong đó: Chương 1 là tổng quan vấn đề cần nghiên cứu, đề cập đến lịch s phát triển và kiến trúc của mạng cảm biến; các thách thức đặt ra khi s dụng mạng cảm biến không dây, vấn đề tiêu thụ năng lƣợng của nút cảm biến, dữ liệu ƣ thừa và tổng hợp dữ liệu; mô hình tổng hợp dữ liệu và các bài toán thành phần; tổng quan cách giải quyết các bài toán liên quan đó của các hƣớng nghiên cứu tƣơng đƣơng ở trong nƣớc và thế giới. Chương 2 là nhóm giải pháp đề xuất, cải tiến việc theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu của mô hình tổng hợp dữ liệu đã đặt ra ở Chƣơng 1. Các bài toán con gồm: Theo dõi mục tiêu dựa vào khoảng cách giữa nút cảm biến, CH -12- và mục tiêu; theo dõi thích nghi với biến động của mục tiêu và trạng thái đo tốt nhất của nút cảm biến. Các giải pháp này mang lại hiệu quả tiết kiệm năng lƣợng cũng nhƣ hƣớng đến độ hội tụ về không gian và thời gian khi mạng cảm biến theo dõi mục tiêu. Chương 3 về tiếp cận lý thuyết tập thô để x lý dữ liệu cảm biến với mục tiêu tiết kiệm năng lƣợng của cụm và của nút CH. Dữ liệu của mạng cảm biến về mục tiêu có thể xem là bảng dữ liệu với số hàng là số nút cảm biến của mạng, số cột là các thuộc tính của nút mạng, các giá trị trong bảng có thể bị thiếu (mất dữ liệu), bị sai (dữ liệu nhiễu). Nội ung chƣơng đề cập đến việc ứng dụng lý thuyết tập thô để tiền x lý dữ liệu đầu vào và hỗ trợ nút CH tổng hợp dữ liệu thông qua tập luật quyết định. Chương 4 là nhóm giải pháp s dụng hiệu quả năng lƣợng của cụm nút cảm biến (bao gồm cả CH) bằng cách kết hợp linh hoạt các phép tính toán đơn giản nhƣ trung ình, trung vị, cực đại... phù hợp với tài nguyên và khả năng t nh toán thấp của nút cảm biến: Ứng dụng cơ chế c a sổ trƣợt để lấy dữ liệu một số nút trong cụm thỏa mãn thuộc t nh điều kiện (nhƣ năng lƣợng, khoảng cách...) g i đến CH; Đề xuất giải pháp AMS-DF s dụng kết hợp các giá trị trung vị, giá trị trung bình để tổng hợp dữ liệu tại nút CH. P ươ p áp ê cứu: S dụng kết hợp phƣơng pháp nghiên cứu lý thuyết các vấn đề liên quan; mô phỏng WSNs bằng NS-2; thực nghiệm bằng cách cài đặt giả định WSNs với cấu hình nút cảm biến tƣơng đƣơng với mạng thực để th nghiệm một số thuật toán cải tiến đã đề xuất; đánh giá hiệu quả tiết kiệm năng lƣợng của giải pháp đề xuất (cải tiến) bằng công cụ toán học. -13- C ươ 1.1. Mạ 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU cả 1.1.1. L c s p át tr Cũng giống nhƣ nhiều công nghệ hác, WSNs ra đời nhằm phục vụ mục đ ch qu n sự và các ứng dụng của nền công nghiệp nặng. Một trong những mạng WSNs đầu tiên là hệ thống giám sát âm thanh - SOSUS (Sound Surveillance System). Năm 1949, Hải quân Hoa Kỳ nghiên cứu tác chiến chống tàu ngầm Liên Xô bằng cách ghi lại chuỗi m thanh thu đƣợc ƣới nƣớc ở các điểm khác nhau của Thái ình ƣơng và Đại T y ƣơng 22, 23 . Các hạm đội tàu ngầm Liên Xô s dụng nhiên liệu i s l nên qu n đội Mỹ phát triển hệ thống giám sát âm thanh tần số thấp trong kênh SOFAR (Sound Fixing and Ranging channel). Kênh SOFAR là lớp ngang của mặt nƣớc trong đại ƣơng mà ở độ s u này ƣới sự tác động t ch lũy của nhiệt độ và áp lực nƣớc thì tốc độ âm thanh truyền đi trong nó ở mức tối thiểu. Các kênh SOFAR đƣợc x m nhƣ ống dẫn sóng âm thanh với tần số thấp, sóng âm trong kênh có thể lan truyền hàng ngàn dặm. Hệ thống SOSUS theo dõi mục tiêu qua sóng âm thanh ở các kênh SOFAR giữa các mảng thiết bị cảm biến m thanh ƣới nƣớc (hydrophone) với SOSUS và SOSUS với cơ sở x lý trên bờ đƣợc nối bằng dây cáp. Các mảng hy rophon đƣợc lắp đặt chủ yếu vào thềm lục địa và núi biển tại các địa điểm tối ƣu về dải truyền nhằm hạn chế méo âm thanh. Sự kết hợp giữa vị trí và sự nhạy cảm của các hệ thống hydrophone cho phép phát hiện công suất m thanh ƣới 1 Oát (W) ở khoảng cách vài trăm m, hi m thanh siêu m thông qua ênh SOFAR tác động lên hy rophon ƣới nƣớc [22, 23]. Ngày nay, công nghệ cảm biến này vẫn đƣợc ứng dụng để giám sát động vật hoang dã ƣới biển, địa chấn, hoạt động của núi l a… -14- Vào những năm 1960s, 1970s, Cục Nghiên cứu Dự án Phòng vệ Tiến bộ của Mỹ (DARPA) bắt đầu nghiên cứu các hệ thống cảm biến phân tán ( SN) để bắt đầu chính thức triển khai các WSNs phân tán từ những năm 1980s. Nhiệm vụ chính của ARPA trong giai đoạn này là kiểm tra khả năng áp dụng một phƣơng pháp truyền thông mới đó là ARPANET - tiền thân của mạng internet. Nhiệm vụ của các nhà nghiên cứu là phải thiết kế một mạng lƣới các nút cảm biến và phân phối chúng trong một khu vực, nút cảm biến phải không tốn kém, làm việc tự chủ và trao đổi dữ liệu một cách độc lập [22, 23]. Kết quả hợp tác của các nhà nghiên cứu từ các trƣờng Carnegie Mellon University (CMU), Pittsburgh, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cam ri g đó là một mạng cảm biến âm thanh theo dõi máy bay ở tầm thấp với quỹ đạo ay đơn giản trong khoảng cách khá ngắn [25]. Đ y là động lực đáng ể để phát triển mạng cảm biến với số lƣợng lớn nút cảm biến. Năm 1993, mạng cảm biến tích hợp không dây – WINS (Wireless integrated network sensors) đƣợc Đại học California tại Los Angeles công bố. WINS kết hợp công nghệ cảm biến, x lý tín hiệu, tính toán trên nút và khả năng ết nối mạng không dây trong hệ thống tích hợp [26]. WINS giải quyết nhiều nhiệm vụ khác nhau của WSNs: yếu tố cảm biến (hệ thống vi cảm biến cơ điện MEMS), tích hợp chặt chẽ hơn giữa thu phát và các yếu tố hác để làm giảm ch thƣớc, điểm x lý tín hiệu, thiết kế giao thức mạng và hƣớng đến mạng lƣới phân tán, truy cập Internet cho các bộ cảm biến. Từ năm 1996, các mạng WINS có thể gồm số lƣợng lớn của các nút cảm biến với vùng phủ sóng nhỏ và truyền tải dữ liệu tốc độ thấp (1-100 Kbps) [27]. Phần cứng của WINS gồm: phần t cảm biến, chuyển đổi A-D, phân tích quang phổ, bộ nhớ đệm, bộ x lý và máy thu phát tín hiệu công suất thấp, nguồn pin. Với nền tảng phần cứng nhƣ vậy, việc s dụng hiệu quả nguồn năng lƣợng pin dự trữ -15- bằng cách giảm việc x lý tín hiệu, giảm phạm vi cảm biến mục tiêu và giảm dữ liệu thu, phát sóng đã đƣợc đặt ra. Giữa những năm 1990s, ự án LWIM đƣợc thực hiện bởi trƣờng Đại học California - UCLA (University of California Los Angeles) đã t ch hợp vào WINS công nghệ vi cảm biến năng lƣợng thấp. Mục đ ch là tạo ra mo ul mạng WSNs năng lƣợng thấp với các nút cảm iến hông y nhỏ gọn, có thể đƣợc cài đặt ngay lập tức và bất cứ nơi nào. Kết quả là một mo ul đã đƣợc tạo ra gồm cảm biến rung, cảm biến hồng ngoại, thu phát công suất thấp nhƣng có thể cung cấp nhiều thông tin ở hoảng cách khoảng 30m, tốc độ truyền tải dữ liệu là 1 K ps 27 , các dải tần số có thể thu phát là 902-928 MHz. Năm 1999, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã thiết lập ự án AMPS Adaptive Multi-domain Power aware Sensors - c m biến nh n biết năng lư ng th ch ứng a v ng) với 2 mục tiêu chính: tập trung s dụng hiệu quả năng lƣợng của nút và của toàn mạng; các hoạt động hó iểm soát hi điều hiển sẽ đƣa vào mạng để tự x l . ự án đã công ố hai phiên ản của các nút cảm biến: AMPS-I và AMPS-II. Các ứng ụng sau đó ựa trên mạch t ch hợp hoạt động trên kiến trúc hệ thống với ỹ thuật thiết kế để đạt đƣợc hiệu quả năng lƣợng mong muốn đồng thời mạng có hả năng tự cấu hình lại, có thể s dụng phần mềm để điều khiển điện áp, năng lƣợng và x lý dữ liệu. Giao thức định tuyến LEACH là một kết quả của dự án này [30, 31]. Vào đầu những năm 2000, IEEE đã an hành chu n IEEE 802.15.4 đối với “Low-Rat Wir l ss P rsonal Ar a N twor s”, đặc iệt ành cho các thiết ị năng lƣợng thấp 32 . Hiện nay, các tiêu chu n đã đƣợc mở rộng đáng ể và s a đổi một vài lần. Tiêu chu n này quy định về xây dựng giao thức ở các mức thấp (tầng vật lý và tầng MAC). Các tầng cao hơn (từ tầng mạng đến tầng ứng dụng) đƣợc quy định bởi các tiêu chu n khác bổ sung cho chu n 802.15.4 nhƣ Zig 33], WirelessHART [34] và 6loWPAN [35]. -16- 1.1.2. K trúc ạ cả v t số các p ạ 1.1.2.1. Kiến trúc Kiến trúc phân lớp các giao thức đƣợc s dụng ở nơi nhận - Sin (có thể là nút cảm iến hoặc S) đƣợc trình bày ở Hình 1.1 36]. Kiến trúc giao thức này bao gồm các lớp: ứng dụng (Application), giao vận (Transport), mạng (Network), liên kết số liệu (Datalink), vật lý (Physical); các mặt ằng (plane) quản l , ao gồm: quản l năng lƣợng (Power Management), quản l i động (Mobility Management) và quản lý nhiệm vụ (Task Management). Hình 1.1. Kiến trúc phân lớp các giao thức mạng WSNs [36] 1.1.2.2. Các thành phần chính của WSNs Mô hình chung của một mạng WSNs gồm 6 thành phần (xem Hình 1.2): Target: mục tiêu hay nguồn sinh đại lƣợng vật lý (sự kiện) cần cảm biến; Sensor node ghi nhận sự thay đổi của mục tiêu (target); Sensor field: Vùng cảm biến đƣợc giới hạn bởi đƣờng biên chứa toàn bộ Target và Sensor node; BS là trạm gốc, chịu trách nhiệm điều khiển, giao tiếp với Sensor field để truyền dữ liệu đó đến User; User: Là ngƣời s dụng kết quả cảm biến; Internet: Là môi trƣờng truyền dẫn giữa User và BS. -17-
- Xem thêm -