Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

Preview:

DESCRIPTION

định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

Citation preview

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 1

L�i nói � u S� phát tri�n c�a Internet, truy�n thông và công ngh� thông tin k�t h�p v�i nhng ti�n

b k� thu�t g n �ây �ã t�o �i�u ki�n cho các h� c�m bi�n m�i v�i giá thành th�p, kh� n�ng tri�n khai qui mô l�n v�i � chính xác cao. Công ngh� �i�u khi�n và c�m bi�n g�m các bi�n dãy c�m bi�n tr��ng �i�n t�, c�m bi�n t n s� vô tuy�n, c�m bi�n quang �i�n và h�ng ngo�i, laser radar và c�m bi�n ��nh v� d�n ���ng.

Các ti�n b trong l�nh v�c thi�t k� c�m bi�n, v�t li�u cho phép gi�m kích th��c, tr�ng l��ng và chi phí s�n xu�t c�m bi�n ��ng th�i t�ng kh� n�ng ho�t �ng và � chính xác. Trong t��ng lai g n, m�ng c�m bi�n không dây s� có th� tích h�p hàng tri�u c�m bi�n vào h� th�ng �� c�i thi�n ch�t l��ng và th�i gian s�ng.

Công ngh� �i�u khi�n và c�m bi�n có ti�m n�ng l�n, không ch� trong khoa h�c và nghiên c u mà quan tr�ng h�n chúng ���c s� d!ng rng rãi trong các ng d!ng liên quan ��n v�o v� các công trình tr�ng y�u, ch�m sóc s c kh"e, b�o v� môi tr��ng n�ng l��ng, an toàn th�c ph#m, s�n xu�t, nâng cao ch�t l��ng cuc s�ng và kinh t�…V�i m!c tiêu gi�m giá thành và t�ng hi�u qu� trong công nghi�p và th��ng m�i, m�ng c�m bi�n không dây s� mang ��n s� ti�n nghi và các ng d!ng thi�t th�c nâng cao ch�t l��ng cuc s�ng cho con ng��i.

Trong ni dung tài li�u này, trình bày v� các k� thu�t xây d�ng m�ng c�m bi�n không dây, các giao th c �� thi�t k� t$ ��n gi�n ��n ph c t�p. Bên c�nh �ó là các ng d!n ph% bi�n có nhi�u ti�m n�ng ng d!ng trong th�c t�. Mt cái nhìn t%ng quan v� công ngh� m�ng c�m bi�n không dây.

Em xin chân thành c�m �n s� h��ng d�n nhi�t tình c�a th y Lê Nh�t Th�ng, s� g�i m& và góp ý c�a th y �ã h' tr� r�t nhi�u �� em có th� hoàn thành �� tài này.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 2

Các thu�t ng� vit t�t T� vi�t

t�t Ngh�a ti�ng Anh Ngh�a ti�ng Vi�t

BTS Base Transeeiver Station Tr�m thu phát c� s& CDMA Code Division Multiple Access (a truy c�p phân chia theo mã CID Cluster Identity Mã xác nh�n Cluster FDMA Frequency Division Multiple Access (a truy c�p phân chia theo t n s� GBR Gradient based Routing (�nh tuy�n d�a trên Gradient GAF Geographic adaptive fidelity Truy�n thông tin trung th�c d�a vào v�

trí GEAR Geographic and Energy Aware Routing (�nh tuy�n v� v� trí và n�ng l��ng HbH Hop-by- Hop Truy�n t$ng b��c HPAR Hierarchical Power-aware Routing (�nh tuy�n phân c�p v�i nh�n th c v�

n�ng l��ng IEEE Ínstitute of Electrical and Electronic Engineers Vi�n k� thu�t �i�n và �i�n t� IrisNet Internet-Scale Resource-Intensive Sensor Networks

Services D�ch v! m�ng c�m bi�n tài nguyên l�n m c liên m�ng

ITU International Telecommunication Union Liên minh vi�n thông qu�c t� LAN Local Area Network M�ng ni b LEACH

Low- Energy Adaptive Clustering H�earchy C�u trúc phân b�c t��ng thích

MCFA Minium Cost Forwarding Algorithm Thu�t toán chuy�n ti�p chi phí t�i thi�u

MNETs Mobile ad hoc Network M�ng ad h�c di �ng MIB Managenment Information Base C� s& thông tin qu�n lý MiLAN Middle ware Linking Application and Network Ph n m�m liên k�t ng d!ng và m�ng NAV Network Allocation Vector Vector phân ph�i m�ng NMS Network Management System H� th�ng qu�n lý m�ng OS Operating System H� �i�u hành PAN Personal Area Network M�ng cá nhân PEGAS

IS Power-efficient Gathering in Sensor Information System

T�p trung hi�u su�t trong m�ng c�m bi�n

QoS Quality of Service Ch�t l��ng d�ch v! SPIN Sensor Protocols for Information via Negotiation Giao th c thông tin c�m bi�n dàn x�p SOP Self-organizing Protocol Giao th c t� t�o SAR Sensor Aggregrates Routing (�nh tuy�n t%ng h�p b c�m bi�n TEEN Threshold-sensitive Energy Efficient Protocols Giao th c ti�t ki�m n�ng l��ng qua

các ng�)ng VGA Virtual Grid Architecture Routing (�nh tuy�n v�i c�u trúc m�ng l��i �o WSNs Wireless Sensor Networks M�ng c�m bi�n không dây ZDO ZigBee Device Object (�i t��ng thi�t b� ZigBee

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 3

Danh m�c các b�ng B�ng 1.1: Phân lo�i các Node theo �*c �i�m B�ng 2.1 : So sánh gia SPIN, LEACH và Truy�n tin tr�c ti�p B�ng 2.2: C�u trúc v�i c�u trúc liên k�t ��nh tuy�n

B�ng 2.3: Tóm t+t các giao th c

Danh m�c các hình v� Hình 1.1: Mô hình m�ng c�m bi�n thông th��ng Hình 1.2: Các thành ph n trong mt Node Hình 1.3: S� phát tri�n công ngh� ch� t�o c�m bi�n Hình 1.4: D�ng 1 WSNs, liên k�t multipoint- to- point, multihop dùng ��nh tuy�n �ng Hình 1.5: D�ng 2 WSNs liên k�t point-to-point, Star ��nh tuy�n t�nh Hình 1.6: Các node theo mô hình h�p tác và b�t h�p tác Hình 1.7: ,ng d!ng WSNs trong an ninh qu�c gia và lu�t pháp Hình 1.8: ,ng d!ng c�m bi�n trong quân s� Hình 1.9: H� th�ng c�m bi�n trên các ���ng cao t�c Hình 1.10: Th�i gian ho�t �ng Pin trong Bluetooth(BT) và ZigBee Hình 1.11: Các ng d!ng �i�u khi�n Hình 1.12: (i�u khi�n ánh sáng trong phòng Hình 1.13: Các ng d!ng trong công nghi�p Hình 1.14: Các ng d!ng trong y khoa Hình 2.1: Phân lo�i ��nh tuy�n trong m�ng c�m bi�n vô tuy�n Hình 2.2: Mt s� ví d! v� s� khu�ch tán c�a m�ng c�m bi�n Hình 2.3: Hai mô hình s� d!ng trong ki�m ��nh tuy�n trung tâm Hình 2.4: Dòng th�i gian cho các ho�t �ng c�a a) ATEEN, b) APEEN Hình 2.5: Vùng m�ng ng d!ng Hình 2.6: Ví d! c�a vùng trong m�ng c�m bi�n

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 4

Ch��ng 1 : T�NG QUAN M�NG C�M BI�N VÔ TUY�N

1.1 Gi�i thi�u M�ng c�m bi�n (sensor network) là mt c�u trúc ,là s� k�t h�p các kh� n�ng c�m bi�n ,x� lý thông tin và các thành ph n liên l�c �� t�o kh� n�ng quan sát ,phân tích và ph�n ng l�i v�i các s� ki�n và hi�n t��ng x�y ra trong môi tr��ng c! th� nào �ó .Môi tr��ng có th� là th� gi�i v�t lý ,h� th�ng sinh h�c . Các ng d!ng c� b�n c�a m�ng c�m bi�n ch� y�u g�m thu th�p d li�u ,giám sát ,theo dõi ,và các ng d!ng trong y h�c .Tuy nhiên ng d!ng c�a m�ng c�m bi�n tùy theo yêu c u s� d!ng còn r�t �a d�ng và không b� gi�i h�n . Có 4 thành ph n c� b�n c�u t�o nên mt m�ng c�m bi�n : - Các c�m bi�n ���c phân b� theo mô hình t�p trung hay phân b� r�i rác - M�ng l��i liên k�t gia các c�m bi�n (có dây hay vô tuy�n) - (i�m trung tâm t�p h�p d li�u (Clustering) - B ph�n x� lý d li�u trung tâm Mt node c�m bi�n ���c ��nh ngh�a là s� k�t h�p c�m bi�n và b ph�n x� lý ,hay còn g�i là các mote .M�ng c�m bi�n không dây (WSN) là m�ng c�m bi�n trong �ó các k�t n�i gia các node c�m bi�n b.ng sóng vô tuy�n .

1.1.1 Công ngh� Sensor Network Trong m�ng c�m bi�n ,c�m bi�n ���c xem là ph n quan tr�ng nh�t ph!c v! cho các ng d!ng .Công ngh� c�m bi�n và �i�u khi�n bao g�m các c�m bi�n tr��ng �i�n t$ ;c�m bi�n t n s� vô tuy�n ;quang ;h�ng ngo�i ;radars ;lasers ;các c�m bi�n ��nh v� ,d�n ���ng ;�o ��c các thông s� môi tr��ng ;và các c�m bi�n ph!c v! trong ng d!ng an ninh ,sinh hóa … Ngày nay ,c�m bi�n ���c s� d!ng v�i s� l��ng l�n . M�ng c�m bi�n không dây có �*c �i�m riêng ,công su�t b� gi�i h�n ,th�i gian cung c�p n�ng l��ng c�a ngu�n (ch� y�u là pin) có th�i gian ng+n ,chu k/ nhi�m v! ng+n ,quan h� �a �i�m – �i�m ,s� l��ng l�n các node c�m bi�n … C�m bi�n có th� ch� g�m 1 hay dãy c�m bi�n .Kích th��c r�t �a d�ng ,t$ nano (1 – 100nm) ,meso (100 – 10000nm) ,micro (10 – 1000um) ,macro (vài mm – m)… Do �*c tính c�a m�ng c�m bi�n không dây là di �ng và tr��c �ây ch� y�u ph!c v! cho các ng d!ng quân s� nên �òi h"i b�o m�t cao .Ngày nay ,các ng d!ng c�a m�ng c�m bi�n m& rng cho các ng d!ng th��ng m�i ,vi�c tiêu chu#n hóa s� t�o nên tính th��ng m�i cao cho m�ng c�m bi�n không dây . Các nghiên c u g n �ây phát tri�n thông tin công su�t th�p v�i các node x� lý giá thành th�p và có kh� n�ng t� phân b� s+p x�p ,l�a ch�n giao th c cho m�ng ,gi�i quy�t bài toán quan tr�ng nh�t c�a m�ng c�m bi�n không dây là kh� n�ng cung c�p n�ng l��ng cho các node b� gi�i h�n .Các mô hình không dây ,có m�ch tiêu th! n�ng l��ng th�p ���c �u tiên phát tri�n .Hi�u qu� s� d!ng công su�t c�a m�ng c�m bi�n không dây v� t%ng quát d�a trên 3 tiêu chí : - Chu kì ho�t �ng ng+n - X� lý d li�u ni b t�i các node �� gi�m chi�u dài d li�u ,th�i gian truy�n

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 5

- Mô hình m�ng multihop làm gi�m chi�u dài ���ng truy�n ,qua �ó gi�m suy hao t%ng cng ,gi�m t%ng công su�t cho ���ng truy�n . M�ng c�m bi�n không dây ���c phân ra làm 2 lo�i ,theo mô hình k�t n�i và ��nh tuy�n mà các nodes s� d!ng : 0 Lo�i 1 (C1WSNs) : - S� d!ng giao th c ��nh tuy�n �ng - Các node tìm ���ng �i t�t nh�t ��n �ích - Vai trò c�a các node c�m bi�n v�i các node k� ti�p nh� là các tr�m l*p (repeater) - Kho�ng cách r�t l�n (hàng ngàn mét) - Kh� n�ng x� lý d li�u & các node chuy�n ti�p - M�ng ph c t�p 0 Lo�i 2(C2WSNs) : - Mô hình �a �i�m – �i�m hay �i�m – �i�m ,1 k�t n�i radio ��n node trung tâm - S� d!ng giao th c ��nh tuy�n t�nh - 1 node không cung c�p thông tin cho các node khác - Kho�ng cách vài tr�m mét - Node chuy�n ti�p không có kh� n�ng x� lý d li�u cho các node khác - H� th�ng t��ng ��i ��n gi�n Tiêu chu#n t n s� �ang ���c áp d!ng cho m�ng c�m bi�n không dây là IEEE 802.15.4 .Ho�t �ng t�i t n s� 2,4GHz trong công nghi�p ,khoa h�c và y h�c (ISM) ,cung c�p ���ng truy�n d li�u v�i t�c � lên ��n 250kbps & kho�ng cách 30 ��n 200 feet .Zigbee/IEEE 802.15.4 ���c thi�t k� �� b% sung cho các công ngh� không dây nh� là Bluetooth ,Wifi ,Ultrawideband (UWB) ,m!c �ích ph!c v! cho các ng d!ng th��ng m�i V�i s� ra ��i c�a tiêu chu#n Zigbee/IEEE 802.15.4 ,các h� th�ng d n phát tri�n theo h��ng tiêu chu#n ,cho phép các c�m bi�n truy�n thông tin qua kênh truy�n ���c tiêu chu#n hóa .Nhi�u nghiên c u trong l�nh v�c m�ng di �ng ad hoc (MANETs) .M�ng c�m bi�n không dây t��ng t� nh� MANETs theo mt vài �*c �i�m .C� hai ��u là chu#n m�ng không dây ,multihop .Tuy nhiên ,các ng d!ng và k� thu�t gia hai h� th�ng có khác nhau . - D�ng thông th��ng c�a m�ng c�m bi�n không dây là �a ngu�n d li�u truy�n ��n n�i nh�n ,khác h1n �i�m – �i�m trong MANETs . - Các node trong m�ng c�m bi�n không dây ít di �ng ,trong khi ad hoc các node là di �ng - Trong m�ng c�m bi�n không dây ,d li�u t$ các c�m bi�n ch� y�u t$ các hi�n t��ng ,s� ki�n & th� gi�i th�c .2 MANETs ch� y�u là d li�u . - Ngu�n gi�i h�n ,n�ng l��ng trong m�ng c�m bi�n không dây ���c qu�n lý s� d!ng r�t ch*t ch� .Trong MANETs không th� áp d!ng hoàn toàn cho WSNs .Tuy nhiên WSNs có th� coi nh� mt ph n trong MANETs (ad hoc) .

1.1.2 Các thành ph�n c bn c�u trúc m�ng cm bi�n không dây : Các thành ph n c� b�n và thi�t k� tr�ng tâm c�a m�ng c�m bi�n không dây c n ���c �*t trong ng c�nh c�a mô hình m�ng c�m bi�n không dây d�ng 1 (C1WSNs) �ã ���c gi�i thi�u & ph n tr��c .B&i vì �ây là mô hình v�i s� l��ng l�n c�m bi�n trong m�ng ,chu'i d li�u

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 6

nhi�u ,d li�u không th�t hoàn h�o ,kh� n�ng h� h"ng các node cao ,c3ng nh� kh� n�ng b� nhi�u l�n ,gi�i h�n công su�t cung c�p ,x� lý ,thi�u thông tin các node trong m�ng .Do v�y ,C1WSNs t%ng quát h�n so v�i mô hình C2WSNs .S� phát tri�n m�ng c�m bi�n d�a trên c�i ti�n v� c�m bi�n ,thông tin ,và tính toán (gi�i thu�t trao �%i d li�u ,ph n c ng và ph n m�m) .

Hình 1.1 : Mô hình m�ng c�m bi�n thông th��ng

Hình 1.1 cho th�y mô hình c�u trúc c�a m�ng c�m bi�n th��ng dùng .Các c�m bi�n liên k�t theo giao th c Multihop ,phân chia Cluster (c!m)ch�n ra node có kh� n�ng t�t nh�t làm node trung tâm ,t�t c� các node lo�i này s� truy�n v� node x� lý chính .Nh� v�y ,n�ng l��ng c3ng nh� b�ng thông kênh truy�n s� s� d!ng hi�u qu� h�n .Tuy nhiên ,có th� th�y c�u trúc m�ng ph c t�p và giao th c phân chia c!m và ��nh tuy�n c3ng tr& nên khó kh�n h�n . Mt vài �*c �i�m c�a m�ng c�m bi�n : - Các node phân b� dày �*c . - Các node d� b� h� h"ng . - Giao th c m�ng thay �%i th��ng xuyên . - Node b� gi�i h�n v� công su�t ,kh� n�ng tính toán và b nh� . - Các node có th� không ���c ��ng nh�t toàn h� th�ng vì s� l��ng l�n các node

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 7

Hình 1.2 Các thành ph�n trong mt Node

Các thành ph n c�u t�o nên mt node trong m�ng c�m bi�n nh� trên hình 1.2 : - Mt c�m bi�n (có th� là mt hay dãy c�m bi�n) và ��n v� th�c thi (n�u có) - (�n v� x� lý - (�n v� liên l�c b.ng vô tuy�n - Ngu�n cung c�p - Các ph n ng d!ng khác …

1.2 Khái quát và phân lo�i NODE cm bi�n : M�ng c�m bi�n không dây g�m nhi�u c�m bi�n phân b� phân tán bao ph� mt vùng ��a lý .Các node c�m bi�n hay còn g�i là WNs có kh� n�ng liên l�c vô tuy�n v�i các node lân c�n và các ch c n�ng c� b�n nh� x� lý tín hi�u ,qu�n lý giao th c m�ng và b+t tay v�i các node lân c�n �� truy�n d li�u t$ ngu�n ��n trung tâm .Ch c n�ng c� b�n c�a các node trong m�ng WSns ph! thuc vào ng d!ng c�a nó ,mt s� ch c n�ng chính : - Xác ��nh ���c giá tr� các thông s� t�i n�i l+p �*t .Nh� có th� tr� v� nhi�t � ,áp su�t ,c��ng � ánh sáng … t�i n�i kh�o sát . - Phát hi�n s� t�n t�i c�a các s� ki�n c n quan tâm và ��c l��ng các thông s� c�a s� ki�n �ó .Nh� m�ng c�m bi�n không dây dùng trong giám sát giao thông ,c�m bi�n ph�i nh�n bi�t ���c s� di chuy�n c�a xe c ,�o ���c t�c � và h��ng di chuy�n c�a các ph��ng ti�n �ang l�u thông … - Phân bi�t các ��i t��ng .Ví d! ph��ng ti�n l�u thông mà c�m bi�n nh�n bi�t ���c là xe con ,xe t�i ,hay xe buýt …. - Theo d�u các ��i t��ng .Ví d! trong m�ng c�m bi�n không dây quân s� ,m�ng c�m bi�n ph�i c�p nh�t ���c v� trí các ph��ng ti�n c�a ��i ph��ng khi chúng di chuy�n trung vùng bao ph� c�a m�ng … Các h� th�ng có th� �áp ng th�i gian th�c hay g n nh� th� ,tùy theo yêu c u và m!c �ích c�a thông tin c n thu th�p .

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 8

C�m bi�n g�m nhi�u nhóm ch c n�ng c� ,hóa ,nhi�t ,�i�n ,t$ ,sinh h�c ,quang ,ch�t l"ng ,sóng siêu âm ,c�m bi�n kh�i … C�m bi�n có th� ���c ��a ra bên ngoài môi tr��ng nguy h�i ;môi tr��ng có nhi�t � cao ,m c dao �ng ,nhi�u l�n ,môi tr��ng hóa ch�t �c h�i ;có th� l+p �*t trong h� th�ng robo t� �ng hay trong h� th�ng nhà x�&ng s�n xu�t .Công ngh� c�m bi�n và �i�u khi�n bao g�m tr��ng �i�n và t$ ;c�m bi�n sóng radio ;c�m bi�n quang ,h�ng ngo�i ;radars ,lasers ;c�m bi�n v� trí hay ��nh v� ;c�m bi�n h��ng m!c �ích ph!c v! cho an ninh sinh hóa … - Các thông s� v�t lý - Các thông s� hóa h�c ,sinh h�c - Các s� ki�n Các c�m bi�n kích th��c nh" ,giá thành th�p ,%n ��nh ,� nh�y cao và �áng tin c�y là y�u t� quan tr�ng nên các m�ng c�m bi�n không dây ho�t �ng hi�u qu� và kinh t� .

Hình 1.3 : S phát tri�n công ngh� ch� t�o c�m bi�n

Công ngh� c�m bi�n phát tri�n g n �ây nh� hình 2.1 .Node k�t h�p c�m bi�n và x� lý giai �o�n 1999 có kích th��c l�n h�n mt ��ng xu ,các IC tích h�p c�m bi�n .Các n�m ti�p theo ,kích th��c node gi�m �i r�t nhi�u .V�i s� phát tri�n c�a các công ngh� nano ,MEMS kích th��c gi�m �i �áng k� kèm theo gi�m n�ng l��ng tiêu th! ,t�ng th�i gian s� d!ng ,kh� n�ng x� lý ,� %n ��nh cao h�n … Nhng n�m � u 2000 ,th� tích trung bình các node c) 16,387 mm³ ,��n 2007 là 1-mm³ .

1.2.1 Phân lo�i cm bi�n : B&i vì s� �a d�ng c�a c�m bi�n ,c n thi�t ph�i có s� phân lo�i .(ánh giá theo kích th��c ,công su�t ,kh� n�ng x� lý ,ch� � ho�t �ng ,giao th c ��nh tuy�n …

Kích th��c

Kh n ng di ��ng

Công su�t – ngu�n

Kh n ng l�u tr� , tính toán

Ch� ��

Giao th�c � các l�p th�p

Giao th�c � các l�p cao

R�t l�n (10³ mm³)

Di �ng T� n�p l�i B x� lý ,l�u tr m c cao

(a ch c n�ng ,c�m bi�n thông s� v�t lý

(a ���ng l��i : 10 – 100m ;IEEE MAC

(�nh tuy�n �ng

L�n (100mm³)

Di �ng T� n�p l�i B x� lý ,l�u tr

(a ch c n�ng ,c�m

(a ���ng l��i : 10² -

(�nh tuy�n

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 9

trung bình bi�n thông s� hóa - sinh

m ;IEEE MAC

�ng

Trung bình (10mm³)

Di �ng Pin ,10h B x� lý m c th�p ,l�u tr m c cao

(a ch c n�ng ,c�m bi�n thông s� v�t lý – hóa – sinh

(a ���ng

l��i > m ;IEEE MAC

(�nh tuy�n �ng

Nh" (10º mm³)

Ít di �ng Pin ,10² gi�

B x� lý m c cao ,l�u tr trung bình

(a ch c n�ng ,c�m bi�n thông s� v�t lý

(a ���ng l��i ;10¹ - 10² m;IEEE MAC

(�nh tuy�n �ng

R�t nh"

( mm³)

Ít di �ng Pin ,10³ gi�

B x� lý ,l�u tr trung bình

(a ch c n�ng ,c�m bi�n thông s� hóa – sinh

(a ���ng l��i ; 10² -

m ;IEEE MAC

(�nh tuy�n t�nh

C�c nh" ( mm³)

Ít di �ng Pin, gi� B x� lý m c th�p ,l�u tr m c trung bình

(a ch c n�ng ,c�m bi�n thông s� v�t lý –hóa –sinh

(a ���ng l��i ;

> m ;IEEE MAC

C) micro

( mm³)

Không di �ng

Pin

gi�

B x� lý m c cao ,l�u tr m c th�p

Mt ch c n�ng ,c�m bi�n thông s� v�t lý

Mt ���ng ;10¹ - 10²m ;IEEE MAC

C) nano

(< mm³)

Không di �ng

B x� lý trung bình .l�u tr m c th�p

Mt ch c n�ng ,c�m bi�n thông s� hóa – sinh

Mt ���ng ;>

m ;IEEE MAC

B�ng 1.1 : Phân lo�i các node theo �c i�m

1.2.2 Môi tr��ng ho�t ��ng c�a sensor node (WNs) : Node c�m bi�n b� ràng buc b&i mt s� y�u t� : • Ngu�n cung c�p : các node b� gi�i h�n b&i n�ng l��ng cung c�p ,vi�c s� d!ng hi�u qu� ngu�n n�ng l��ng là chìa khóa cho thi�t k� các h� th�ng WSNs

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 10

• Liên l�c : M�ng vô tuy�n th��ng b� gi�i h�n v� b�ng thông ,nhi�u kênh truy�n .Các y�u t� này �nh h�&ng ��n � tin c�y ,ch�t l��ng d�ch v! và b�o m�t c�a h� th�ng • Tính toán : Các node có công su�t tính toán và b nh� gi�i h�n .(i�u này �nh h�&ng ��n vi�c l�a ch�n gi�i thu�t x� lý d li�u ho�t �ng t�i node . • S� không ch+c ch+n các thông s� : D li�u c n thu th�p có th� kèm theo nhi�u t$ môi tr��ng .S� h� h"ng các node có th� làm sai d li�u .S� s+p �*t các node gây sai l�ch ho�t �ng node .

1.2.3 Xu h��ng phát tri�n c�a Node cm bi�n : (� m�ng WSNs có th� ���c tri�n khai rng rãi v�i quy mô l�n ,kích th��c ,giá thành và công su�t tiêu th! c�a node ph�i gi�m �áng k� và s� thông minh c�a node ph�i t�ng lên .C n có h� th�ng c�m bi�n k�t h�p các k� thu�t tiên ti�n nh� công ngh� nano ,m�ng phân b� ,thông tin vô tuy�n b�ng rng … S� thu nh" kích th��c ,giá thành là v�n �� quan tr�ng hàng � u .S� tích h�p c�m bi�n ,vi x� lý ,ngu�n n�ng l��ng và giao ti�p m�ng thông tin trên mt chip s� làm vi�c trao �%i d li�u gia c�m bi�n và môi tr��ng bên ngoài tr& nên d� dàng h�n . Vi�c tiêu chu#n hóa c3ng r�t quan tr�ng .T�o ra các tiêu chu#n chung s� giúp m�ng c�m bi�n vô tuy�n không dây ng d!ng rng rãi h�n trong th�c t� ,có kh� n�ng giao ti�p v�i các m�ng khác ,giao di�n Internet ,cung c�p các d�ch v! �a d�ng h�n .Các nghiên c u �ang h��ng ��n các k� thu�t ch� t�o c�m bi�n m�i ,h� th�ng m�ng c�m bi�n phân b� ,tích h�p c�m bi�n trong các h� th�ng th��ng m�i ,h' tr� hi�u qu� cho các quá trình ra quy�t ��nh .

1.3 �NG D�NG C�A M�NG C�M BI�N VÔ TUY�N WSNs là s� t�p h�p các kích th��c nh" g�n( compact-size), c! th� là cac node c�m

bi�n v�i giá thành th�p, có kh� n�ng làm vi�c trong �i�u ki�n môi tr��ng t� nhiên ho*c �o ��c các thông s� khác và ��a nhng thông tin ��n trung tâm cho các x� lý phù h�. Các node trong m�ng WSNs có th� liên l�c v�i các node xung quanh nó, và còn có th� có các x� lý d li�u thu ���c tr��c khi g&i ��n các node khác. WSNs cung c�p r�t nhi�u các ng d!ng hu ích.

1.3.1 Các mô hình phân b�: Nh� �ã ���c �� c�p trong ph n � u, mô hình WSNs ���c xây d�ng ch� y�u theo 2 lo�i:

• Category 1 WSNs (C1WSNs): H� th�ng l��i k�t n�i �a ���ng gia các node qua kênh truy�n vô tuy�n, s� d!ng giao th c ��nh tuy�n �ng.

• Category 2 WSNs (C2WSNs): Mô hình �i�m- �i�m hay ��a �i�m- �i�m, ch� y�u là các liên k�t ��n (single- hop) gia các node, dùng giao th c ��nh tuy�n tính.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 11

Hình 1.4: D�ng 1 WSNs ,liên k�t multipoint–to-point ,multihop dùng �nh tuy�n ng

Hình 1.5: D�ng 2 WSNs liên k�t point-to-point ,Star �nh tuy�n t�nh

Theo cách khác có th� chia mô hình theo 2 d�ng h�p tác ( cooperative) và b�t h�p tác (noncooperative). Trong d�ng h�p tác các node chuy�n ti�p thông tin cho các node lân c�n. Còn trong d�ng b�t h�p tác, các node truy�n thông tin tr�c ti�p lên trung tâm mà không qua các node lân c�n.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 12

Hình 1.6 :Các node theo mô hình h�p tác và b�t h�p tác

M*c dù còn có các cách phân lo�i mô hình khác, tuy nhiên theo 2 d�ng C1WSNs và C2WSNs là t%ng quát nh�t cho cá cách c�u hình m�ng WSNs. Các ng d!ng ���c xây d�ng trên các mô hình này.

1.3.2 Các �ng d�ng c�a m�ng WSNs: Chia ra 2 lo�i ng d!ng theo mô hình: H� th�ng �i�m- �i�m dùng ��nh tuy�n t�nh và h� th�ng ph c t�p dùng giao th c ��nh tuy�n �ng. S� hi t! c�a Internet, thông tin vô tuy�n, và k� thu�t thông tin t�o cho công ngh� c�m bi�n s� phát tri�n � y ti�m n�ng . Ph n c ng WSNs, �*c bi�t là các vi x� lý giá thành th�p, c�m bi�n nh" g�n, ph n thu phát vô tuy�n tiêu th! công su�t th�p tr& thành các tiêu chu#n chung. M�ng c�m bi�n thông th��ng ho�t �ng & t n s� 900MHz (868-và 915- MHz), h� th�ng th��ng m�i (IEEE 802.11 b hay IEEE 802.5.4) trong dãy t n 2.4- GHz. Trong nhng n�m g n �ây, các nghiên c u v� WSN �ã ��t ���c b��c phát tri�n m�nh m�,các b��c ti�n t$ các nghiên c u h a h4n tác �ng l�n ��n các ng d!ng rng rãi trong các l�nh v�c an ninh qu�c gia, ch�m sóc s c kh"e, môi tr��ng, n�ng l��ng, an toàn th�c ph#m và s�n xu�t…

1.3.3 Các ví d� v� �ng d�ng d�ng 1 WSN ( C1WSN): �ng d�ng quân s!, an ninh và thiên nhiên: Trong ph�n ng v�i d�ch b�nh, th�m h�a thiên nhiên, l��ng l�n các c�m bi�n ���c th� t$ trên không, m�ng l��i các c�m bi�n s� cho bi�t v� trí ng��i s�ng sót, vùng nguy hi�m, giúp con ng��i giám sát các thông tin chính xác ��m b�o hi�u qu� và an toàn cho các ho�t �ng tìm ki�m. S� d!ng m�ng WSNs h�n ch� s� có m*t tr�c ti�p c�a con ng��i trong môi tr��ng nguy hi�m. ,ng d!ng an ninh bao g�m phát hi�n xâm nh�p và truy b+t ti ph�m.

• M�ng c�m bi�n quân s� phát hi�n và có ���c thông tin v� s� di chuy�n c�a ��i ph��ng, ch�t n% và các thông tin khác

• Phát hi�n và phân lo�i các ch�t hóa ch�t, sinh hóa, sóng vô tuy�n, phóng x� h�t nhân, ch�t n%…

• Giám sát s� thay �%i khí h�y r$ng, bi�n…

• Giám sát xe c trên ���ng

• Giám sát an ninh trong khu v�c dân c�, th��ng m�i…

• Theo dõi biên gi�i k�t h�p v�i v� tinh…

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 13

Hình 1.7 : �ng d�ng WSNs trong an ninh qu�c gia và lu�t pháp

Hình 1.8 : �ng d�ng c�m bi�n trong quân s

Hình 1.8 ��a ra các ví d! v� ng d!ng c�m bi�n trong quân s�. Các c�m bi�n trang b� trên các ph��ng ti�n k� thu�t ph!c v! cho vi�c giám sát các ho�t �ng c�a chi�n tr��ng.

�ng d�ng trong giám sát xe c� và thông tin liên quan: M!c tiêu c�a các h� th�ng này là thu th�p thông tin qua các m�ng c�m bi�n, x� lý và l�u tr d li�u t�i trung tâm, s� d!ng d li�u �ó cho các ng d!ng c n thi�t. H� th�ng ���c l+p �*t d�c theo các ���ng chính, m�ng c�m bi�n s� t�p h�p d li�u v� t�c � l�u thông, m�t � xe, s� l��ng xe trên ���ng. D li�u sau �ó ���c truy�n ��n trung tâm d li�u �� x� lý. M�ng theo dõi liên t!c, cung c�p thông tin c�p nh�t th��ng xuyên theo th�i gian th�c. Các thông tin thu ���c dùng �� giám sát l�u l��ng, �i�u ph�i giao thông ho*c cho các m!c �ích khác.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 14

Hình 1.9 : H� th�ng c�m bi�n trên các ��ng cao t�c

1.3.4 Các ví d� v� �ng d�ng d�ng 2 WSN ( C2WSN): Các ng d!ng d�ng này dùng mo hình �i�m- �i�m ( hay mô hình sao), v�i các liên k�t ��n vô tuy�n ��nh tuy�n t�nh. C2WSN ng d!ng trong �i�u khi�n t� �ng các tòa nhà, công nghi�p, y t�, �i�u khi�n & n�i c� trú… Các ng d!ng g�m �i�u khi�n ánh sáng, nhi�t �, an ninh, môi tr��ng, c�m bi�n trong y khoa, �i�u khi�n t$ xa trong gia �ình hay công nghi�p,… Nhi�u ng d!ng ���c xây d�ng theo chu#n IEEE 802.15.4 (ZigBee). ZingBee cung c�p t! t��ng tác và �áp ng ���c các �*c �i�m c�a liên l�c vô tuy�n (RF). RigBee có th� ���c xây d�ng trong nhi�u m�ng không dây v�i gia th�p, tiêu th! ít công su�t ngu�n v�i s� l��ng l�n các node. V�n �� quan tâm là chu#n này ch a nhi�u giao th c, t�c � d li�u và các t n s� thích h�p áp d!ng rng rãi. Gia RigBee ���c thi�t k� cho môi tr��ng chu k/ nhi�m v! th�p, ��nh tuy�n t�nh ho*c �ng, nhi�u node cùng ho�t �ng. Trong khi Bluetooth ���c thi�t k� cho ng d!ng �òi h"i ch�t l��ng cao ( QoS), chu k/ nhi�m v! thay �%i, t�c � d li�u v$a ph�i, s� node gi�i h�n. M'i c�m bi�n có mt b dao �ng �áng th c b x� lý chính sau mt kho�ng th�i gian nh�t ��nh �� sáng ch� � làm vi�c.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 15

Hình 1.10 : Th�i gian ho�t ng Pin trong Bluetooth(BT)và ZigBee

So sánh th�i gian ho�t �ng pin trong 2 chu#n Bluetooth và ZigBee. Hình 1.10 cho th�y th�i gian ho�t �ôngh pin c�a chu#n ZigBee cao h�n so v�i Bluetooth.

"i�u khi�n các thi�t b# trong nhà: ,ng d!ng WSN cung c�p �i�u khi�n, b�o qu�n, ti�n nghi và an ninh.

Hình 1.11 : Các �ng d�ng i�u khi�n

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 16

Các node c�m bi�n ���c l+p trên các thi�t b�, v� trí c n thi�t, sau �ó k�t n�i m�ng truy�n d li�u v� node trung tâm. Mt kh� n�ng có th� phát tri�n là các c�m bi�n theo dõi y t� ���c g+n tr�c ti�p lên co th� ng��i b�nh �� �o ��c th��ng xuyên các thông s� v� huy�t áp, nh�p tim,…

Các tòa tháp t! ��ng: ,ng d!ng cung c�p kh� n�ng �i�u khi�n, qu�n lý, t�o s� ti�n l�i trong ki�m soát, an ninh… Qu�n lý nhi�u h� th�ng cùng lúc, h� th�ng chi�u sáng, nhi�t �, an ninh, giám sát nhân viên, qu�n lý hi�u qu� tiêu th! n�ng l��ng trong nhà, g+n các chip lên hàng hóa, gi�m ���c th�i gian ki�m tra…có th� d� dàng ���c th�c hi�n b.ng C2WSNs và công ngh� ZigBee. (*c �i�m n%i b�t là dùng các công ngh� microsensor tiêu th! r�t ít công su�t, thu phát vô tuy�n, k� thu�t liên l�c và c�m bi�n không dây �a ch c n�ng.

• Các c�m bi�n k�t h�p nhi�t �, ánh sáng, âm thanh, v� trí

• Giao di�n m�ng vô tuy�n

• N�ng l��ng ho�t �ng lâu dài

• Ph n m�m �i�u khi�n cho các ng d!ng

Hình 1.12 : �i�u khi�n ánh sáng trong phòng

Qun lý quá trình t! ��ng trong công nghi�p :

Hình 1.13 : Các �ng d�ng trong công nghi�p

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 17

Các ng d!ng trong s�n xu�t công nghi�p g�m �i�u khi�n, qu�n lý, hi�u su�t, và an toàn. Các c�m bi�n �*t trong môi tr��ng làm vi�c giám sát quá trình s�n xu�t, ch�t l��ng s�n ph#m, ki�m soát môi tr��ng làm vi�c, qu�n lý nhân viên,… d li�u ���c ��a v� trung tâm �� ng��i qu�n lý có th� ��a ra các quy�t ��nh k�p th�i. Trên hình 1.13, các node c�m bi�n k�t n�i thành m�ng l��i g�i d li�u ��n node trung tâm, s� d!ng giao th c ��nh tuy�n t�nh.

Các �ng d�ng trong y h$c: Mt s� b�nh vi�n và trung tâm y t� �ang ng d!ng công ngh� WSNs vào ti�n ch#n �oán, ch�m sóc s c kh"e, ��i phó v�i các d�ch b�nh và ph!c h�i ch c n�ng cho ng��i b�nh. WSNs cho phép theo dõi tình tr�ng c�a các b�nh nhân kinh niên ngay t�i nhà, làm cho vi�c phân tích và �i�u tr� thu�n ti�n h�n, rút ng+n th�i gian �i�u tr� t�i b�nh vi�n. WSNs còn cho phép thu th�p thông tin y t� qua th�i gian dài thành các c� s& d li�u quan tr�ng, các bi�n pháp can thi�p hi�u qu�.

Hình 1.14 : Các �ng d�ng trong y khoa

1.4 K�t lu%n ch�ng 1 Chính vì nhng �u �i�m, l�i th� to l�n mà công ngh� c�m bi�n mang l�i mà vi�c s�n xu�t, ng d!ng c�m bi�n càng tr& nên rng rãi và �ang là mt xu th� phát tri�n trong t��ng l�i.T$ các kh� n�ng ng d!ng rng l�n c�a WSNs có th� rút ra k�t lu�n: “ B�t c & �âu, con ng��i mu�n theo dõi, quan sát, ph�n ng v�i nhng s� ki�n hay hi�n t��ng trong môi tr��ng �*c bi�t nào �ó h� có th� dùng m�ng WSNs”.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 18

Ch��ng 2 : ��NH TUY�N TRONG M�NG C�M BI�N VÔ TUY�N (WSN)

2.1 Gi�i thi�u Xét theo c�u trúc m�ng, ��nh tuy�n trong WSNs có th� ���c chia thành : ��nh tuy�n ngang hàng (��nh tuy�n ph1ng) – flat based routing, ��nh tuy�n phân c�p – hierarechical based routing và ��nh tuy�n d�a vào v� trí – location based routing V�i ��nh tuy�n ngang hàng, t�t c� các nút m�ng (Nodes) có ch c n�ng và vai trò gi�ng nhau. Trong ��nh tuy�n phân c�p, các nút m�ng có vai trò khác nhau. (�nh tuy�n d�a vào vi�c khai thác v� trí c�a các Nodes �� ��nh tuy�n ���ng truy�n d li�u. Mt giao th c ��nh tuy�n (routing protocol) ���c coi là có kh� n�ng thích ng n�u các thông s� h� th�ng nh�t ��nh có th� ki�m soát �� thích ng v�i các �i�u ki�n m�ng hi�n hành và m c � n�ng l��ng có s5n. Ngoài ra, giao th c ��nh tuy�n có th� ���c phân lo�i thành giao th c ch�n ���ng �a ���ng (multipath – based), giao th c d�a vào truy v�n (query – based), ��nh tuy�n theo th"a thu�n (negotiation – based), ��nh tuy�n k�t h�p (coherent – based) ho*c ��nh tuy�n theo ch�t l��ng d�ch v! (QoS – based) tùy theo c� ch� ho�t �ng c�a giao th c. Ngoài ra, giao th c ��nh tuy�n c3ng có th� ���c phân lo�i thành 3 lo�i, ch� �ng (proactive), t��ng tác (reactive) và giao th c ��nh tuy�n h'n h�p (hybrid protocol) tùy thuc vào cách ngu�n ��nh tuy�n ���ng t�i �ích. Trong các giao th c ch� �ng, t�t c� các tuy�n ���c tính toán tr��c khi có l�nh yêu c u, trong khi v�i giao th c ph�n ng, các tuy�n ���ng ���c tính toán theo yêu c u. Các giao th c ��nh tuy�n ghép t�n d!ng �u �i�m c�a c� hai giao th c trên, khi các nút c�m ng (sensory nodes) & trong tr�ng thái t�nh, b�ng ��nh tuy�n thích h�p h�n dùng các giao th c t��ng tác. Mt l��ng n�ng l��ng lân c�n �� tìm tuy�n và thi�t l�p các giao th c t��ng tác. Mt lo�i khác c�a ��nh tuy�n là giao th c ��nh tuy�n k�t h�p, trong giao th c này, các node g�i d li�u ��n mt trung tâm n�i d li�u ���c t%ng h�p và có th� ti�p t!c ���c x� lý, vì v�y gi�m chi phí tuy�n v� m*t n�ng l��ng tiêu hao.

Hình 2.1 : Phân lo�i �nh tuy�n trong m�ng c�m bi�n vô tuy�n

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 19

2.2 Các giao th�c c�u trúc m�ng c bn 2.2.1 Giao th�c ngang hàng (ph�ng) Lo�i giao th c ��nh tuy�n � u tiên là giao th c ��nh tuy�n �a b��c nh�y (multihop) ngang hàng. Trong m�ng ngang hàng, m'i nút m�ng có mt ch c n�ng gi�ng nhau và các nút m�ng c�m ng k�t h�p v�i nhau. Do có quá nhi�u nodes ��ng nh�t (các node có cùng ch c n�ng), vi�c xác ��nh nh�n d�ng toàn c u cho t$ng nodes là không kh� thi. Vì v�y, trung tâm d li�u ��nh tuy�n (data – centric routing) ���c phát tri�n. Trung tâm d li�u ��nh tuy�n yêu c u tr�m c� s& (based stations) v�n tin ��n các vùng xác ��nh và ��i d li�u t$ Nodes c�m bi�n c�a các vùng lân c�n. Vì d li�u ���c yêu c u b.ng cách v�n tin, c n ph�i nhóm các Nodes cùng tính ch�t v�i nhau và xác ��nh rõ tính ch�t c�a d li�u. SPIN và truy�n tin tr�c ti�p (directed diffusipon) là 2 giao th c � u tiên thuc lo�i này mà �ã �� c�p ��n vi�c dàn x�p d li�u gia các nút �� gi�m b�t s� d� th$a d li�u và ti�t ki�m n�ng l��ng. Hai giao th c này �ã d�n ��n s� phát tri�n c�a nhi�u giao th c khác v�i cùng ý t�&ng chung.

a) Giao th�c �nh uyn thông tin d�a trên s� dàn xp d� li�u (Sensor protocols for Information via Negotiation --- g�i t�t là SPIN):

SPIN là mt giao th c có kh� n�ng thích ng, trong SPIN, t�t c� thông tin & m'i node s� ���c phân tán ��n t�t c� các node trong cùng m�ng l��i, gi� ��nh r.ng t�t c� các node trong m�ng ��u có th� là c� s& nh�n d li�u. Ng��i dùng có th� v�n tin t�i b�t kì nút nào và nh�n ���c thông tin yêu c u ngay l�p t c. Các giao th c này khai thác tính ch�t c�a các nút m�ng g n nhau thì ch a thông tin gi�ng nhau, nên ch� c n ph�i truy�n nhng d li�u mà các node khác không có. Các giao th c thuc SPIN dùng s� dàn x�p d li�u và thu�t toán khác nhau �� phù h�p v�i ngu�n tài nguyên có s5n (resource-adaptive algorithms). Các node trong SPIN s� d!ng mt b miêu t� d li�u �� miêu t� chính xác nhng d li�u ���c ch a (meta-data) và dàn x�p d�a trên các b miêu t� d li�u này tr��c khi truy�n d li�u. Vi�c này giúp lo�i b" nhng d li�u d� th$a ���c truy�n. C�u trúc c�a các b d li�u miêu t� này là riêng bi�t v�i t$ng ng d!ng và không ���c ��nh s5n trong SPIN. Ví d!, b c�m bi�n có th� nh�n d�ng riêng �� báo meta-data n�u sensors c�m bi�n ���c mt vùng xác ��nh. SPIN c3ng có th� truy c�p và theo dõi m c tiêu th! n�ng l��ng c�a các node và thay �%i giao th c d�a trên ngu�n n�ng l��ng còn l�i. Các giao th c ch�y trong th�i gian th�c và truy�n thông tin ��n m�ng l��i k� c� khi ng��i dùng không v�n tin yêu c u d li�u. Lo�i giao th c SPIN ���c phát tri�n �� kh+c ph!c l'i c�a flodding b.ng cách dàn x�p thông tin và thích ng v�i ngu�n n�ng l��ng có s5n. Lo�i giao th c này ���c phát tri�n d�a trên hai ý t�&ng c�n b�n :

• Các node c�m bi�n ho�t �ng hi�u qu� h�n và ti�t ki�m n�ng l��ng h�n khi truy�n d li�u miêu t� c�m bi�n thay vì t�t c� các d li�u.

• Nhng giao th c m�i nh� các giao th c ��nh tuy�n d�a trên flodding hay gossiping làm hao n�ng l��ng và b�ng thông rng vì các b c�m bi�n c�a các vùng trùng l*p s� g�i nhi�u d li�u d� th$a và ch�ng chéo. Flodding s� d�n ��n quá t�i vì các yêu c u gi�ng nhau ���c g�i ��n cùng mt node, s� trùng l*p khi hai node nh�n d li�u c�m

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 20

bi�n t$ cùng mt vùng và g�i gói d li�u gi�ng nhau ��n cùng mt ��a ch�, c3ng vì h�n ch� v� n�ng l��ng khi các node không bi�t l��ng tài nguyên có s5n nh�ng v�n dùng nhi�u n�ng l��ng �� truy�n nhng gói thông tin d� th$a. Gossiping không b� v�n �� v� quá t�i b.ng cách g�i gói thông tin ��n mt node b�t k/ thay vì g�i ��n t�t c� các node. Tuy nhiên, vi�c này làm ch�m ���ng truy�n c�a d li�u qua các node.

Vi�c dàn x�p các b mô t� d li�u trong SPIN lo�i tr$ các v�n �� c�a flodding, vì v�y có th� t�i �u hóa ngu�n n�ng l��ng. SPIN g�m ba b��c vì node c�m bi�n s� d!ng ba gói thông tin ADV, REQ và DATA �� liên l�c v�i nhau. ADV ���c dùng �� qu�ng cáo v� nhng d li�u m�i, REQ dùng �� yêu c u thông tin và DATA là gói thông ���c yêu c u. Giao th c ���c b+t � u khi mt node c�a SPIN nh�n ���c mt thông tin m�i mà nó có kh� n�ng truy�n cho các node khác. Node này s� phát mt tin ADV bao g�m b miêu t� thông tin nó v$a nh�n ���c. N�u mt node lân c�n mu�n nh�n ���c thông tin này, node �ó s� g�i mt tin REQ �� yêu c u tin DATA và tin DATA s� ���c g�i �i. Quy trình này s� ���c l*p �i l*p l�i, truy�n d li�u �� toàn b c�m bi�n. Các giao th c thuc SPIN bao g�m nhi�u giao th c, 2 giao th c chính là SPIN-1 và SPIN-2, c� 2 ��u bao g�m dàn x�p thông tin tr��c khi truy�n d li�u �� ��m b�o ch� nhng thông tin c n thi�t ���c truy�n �i. M'i node c3ng có b truy v�n ngu�n n�ng l��ng riêng, ki�m tra l��ng n�ng l��ng mà node �ó �ã tiêu th! và truy v�n s� tiêu th! n�ng l��ng c�a các node khác tr��c khi truy�n tin. SPIN-1 bao g�m ba b��c nh� �ã nói & trên. SPIN-2 là m& rng c�a SPIN-1, bao g�m kh� n�ng nh�n d�ng ngu�n n�ng l��ng d�a vào các ng�)ng ��nh s5n. Khi các nodes d� th$a n�ng l��ng, SPIN-2 s� s� d!ng giao th c gi�ng nh� SPIN-1. Trong tr��ng h�p thi�u n�ng l��ng, các node s� c�m ng ���c ngu�n n�ng l��ng �ã ��t ng�)ng n�ng l��ng th�p. SPIN-1 và SPIN-2 là hai giao th c ��n gi�n có th� phát n�ng l��ng mt cách hi�u qu� mà không ph�i xác ��nh mt l��ng thông tin cho m'i node xung quanh. Các giao th c khác c3ng thuc SPIN :

- SPIN-BC : phát tri�n cho các kênh truy�n tin - SPIN-PP : dành cho truy�n tin �i�m ��n �i�m (point-to-point) - SPIN-EC : gi�ng SPIN-PP nh�ng có thêm b chu#n �oán ngu�n n�ng l��ng - SPIN-RL : thêm vào SPIN-PP �� kh+c ph!c s� c� khi mt kênh làm m�t d li�u trên

���ng truy�n Mt �u �i�m c�a SPIN là thay �%i c�a c�u trúc hình h�c m�ng (topology) ���c gi�i h�n trong ph�m vi nh" vì các node ch� c n quan tâm ��n nhng node li�n k� v�i nó. SPIN ti�t ki�m nhi�u n�ng l��ng h�n flodding, dàn x�p các b miêu t� thông tin làm gi�m g n mt n�a l��ng thông tin d� th$a. Xem xét nhng ng d!ng c�a vi�c phát tri�n xâm nh�p m�ng khi thông tin chính xác c n ���c báo cáo theo chu k/ và gi� s� các node & r�t xa ngu�n và n�u các node truy�n thông tin không c n x� lý thông tin �ó, thông tin s� không ���c truy�n ��n �i�m ��n.

b) Truy�n tin tr�c tip (Directed diffusion) : Truy�n tin tr�c ti�p là mt mô hình k�t h�p d li�u ph% bi�n cho m�ng không dây. (ây là

mt mô hình trung tâm thông tin (data-centric--- DC) và c! th� v�i t$ng ng d!ng

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 21

(application awareness) khi t�t c� d li�u phát ra t$ node c�m ng ���c �*t tên theo ph��ng pháp c*p thuc tính- giá tr�. Ý t�&ng chính cho mt mô hình DC là t%ng h�p thông tin t$ các ngu�n khác nhau (k�t h�p thông tin trong m�ng) b.ng cách lo�i b" thông tin d� th$a, gi�m thi�u s� l��ng ���ng truy�n vì th� ti�t ki�m n�ng l��ng và kéo dài tu%i th� c�a giao ti�p. Thay vì ��nh tuy�n c� �o�n ���ng, ��nh tuy�n DC ��nh tuy�n ���ng truy�n t$ nhi�u ngu�n ��n mt �ích ��n chung, cho phép thông tin trong mt m�ng ���c t%ng h�p l�i và lo�i tr$ nh�ng thông tin th$a thãi. B�n thành ph n chính c�a truy�n tin tr�c ti�p là gradient (có th� xem nh� h��ng và t�c � truy�n), interest (thông tin yêu c u), data message (các b�n tin d li�u) và reinforcement. Trong truy�n tin tr�c ti�p, b c�m ng xem xét các tr��ng h�p �� t�o ra các gradient c�a thông tin trong các vùng m�ng lân c�n. Tr�m thông in s� v�n tin yêu c u thông tin b.ng cách phát thông tin yêu c u (interest). Thông tin interest s� miêu t� nhi�m v! mà m�ng l��i yêu c u. Tin interest ���c truy�n trong m�ng theo mô hình ��nh tuy�n hop-by-hop, tin này c3ng s� ���c các node phát cho nhng node lân c�n. Khi tin interest ���c truy�n trong m�ng, gradient ���c xác l�p �� tìm ki�m các thông tin ���c yêu c u và ��a các thông tin này quay v� node �ã v�n tin. Có ngh�a là, mt tr�m có th� v�n tin yêu c u thông tin b.ng cách phát các tin interest và nhng node & gia s� truy�n các tin interest. M'i b c�m ng nh�n ���c tin interest s� t�o ra mt gradient n�i ngu�n tin v� l�i tr�m. Mt gradient xác ��nh rõ thuc tính, giá tr� và h��ng c�a thông tin. ( m�nh c�a mt gradient ��n các vùng lân c�n khác nhau có th� khác nhau, làm cho l��ng thông tin ���c truy�n ��n khác nhau. Vòng l*p ch� ���c lo�i b" sau khi thông tin �ã ���c truy�n. Khi gradient th"a mãn yêu c u t$ tin interest, tuy�n thông tin s� ���c ��nh b.ng cách t%ng h�p nhi�u tuy�n khác nhau �� ch�n và c�ng c� mt tuy�n h�p lí nh�t �� ng�n ng$a flooding ti�p t!c gây quá t�i. (� gi�m l��ng thông tin b� hao h!t trên ���ng truy�n, thông tin liên t!c ���c t%ng h�p l�i. Vi�c này giúp tìm ra mt m�ng l��i t%ng h�p thông tin t$ node ngu�n ��n tr�m yêu c u. Tr�m s� ���c làm m�i liên t!c và g�i l�i tin interest khi nó b+t � u nh�n thông tin t$ ngu�n, vì các tin interest có th� không ���c truy�n mt cách chính xác trong m�ng l��i.

Hình 2.2 : Mt ví d� v� s khu�ch tán c�a m�ng c�m bi�n

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 22

T�t c� các node c�m ng trong m�ng l��i s� d!ng truy�n tin tr�c ti�p có th� nh�n d�ng ���c ng d!ng (application-aware), cho phép vi�c truy�n tin ti�t ki�m n�ng l��ng b.ng cách ch�n nhng ���ng truy�n th�c nghi�m t�t nh�t và b.ng cách s� d!ng b nh� ��m (caching) �� l�u và x� lí thông tin trong h� th�ng. Caching t�ng hi�u qu�, � m�nh (robustness) và tính m& rng (scalability) c�a s� ph�i h�p gia các node c�m ng – �i�u thi�t y�u c�a mô hình khu�ch tán tin (diffusion). Các ng d!ng khác c�a truy�n tin tr�c ti�p là �� chuy�n mt s� ki�n (Event) quan tr�ng ��n mt s� vùng trong m�ng c�m ng mt cách t� nhiên. Cách thu h�i thông tin này ch� phù h�p v�i nhng yêu c u liên t!c khi node v�n tin không có s5n thông tin theo yêu c u trong mt kho�ng th�i gian. Directed diffusion cho phép ���ng truy�n s� d!ng mt l n ���c l�p ra cho các yêu c u b�t th��ng này �� tránh vi�c xác l�p nhng gradients cho các yêu c u.

Ho�t �ng c�a ph��ng pháp t%ng h�p thông tin dùng trong mô hình truy�n tin tr�c ti�p ch�u �nh h�&ng t$ mt s� tác nhân bao g�m v� trí c�a các node ngu�n trong m�ng l��i, s� ngu�n và c�u trúc m�ng. Nh.m nghiên c u các tác nhân nói trên, hai mô hình v� trí ngu�n ���c phát tri�n. Mô hình th nh�t là mô hình d�a vào bán kính xung quanh node v�n tin (event radius – ER), mô hình th hai d�a vào các ngu�n ng�u nhiên (Random sources –RS). Trong mô hình ER, mt �i�m trong m�ng l��i ���c ��nh là ��a �i�m c�a event, �i�m này s� t��ng ng v�i mt s� ki�n ���c c�p nh�t b&i các node c�m bi�n. t�t c� các node trong ph�m vi S (ph�m vi c�m ng) t$ event này mà không ph�i là node nh�n tin (BS) s� ���c coi là ngu�n d� li�u. S� ngu�n d li�u trung bình là kho�ng 6S2n trên mt ��n v� di�n tích m�ng v�i n node c�m ng. Trong mô hình RS, mt s� k nodes mà không ph�i là BS ���c l�a ch�n ng�u nhiên thành ngu�n d li�u. Khác v�i mô hình ER, các ngu�n không nh�t thi�t ph�i & g n nhau. Trong c� hai mô hình, v�i mt l��ng n�ng l��ng nh� nhau, nhi�u ngu�n d li�u h�n có th� ���c n�i v�i mt BS. Tuy nhiên, m%i mô hình s� ho�t �ng t�t h�n v� m*t t�i �u hóa n�ng l��ng tùy vào ng d!ng. Vi�c ti�t ki�m n�ng l��ng b.ng cách t%ng h�p thông tin trong truy�n tin tr�c ti�p có th� ���c thay �%i �� t�ng � m�nh t��ng quan v�i các ho�t �ng trong nhng s� ki�n �ã ���c cám ng.

Hình 2.3 : Hai mô hình s� d�ng trong ki�u �nh tuy�n trung tâm

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 23

Truy�n tin tr�c ti�p khác SPIN & hai m*t. Th nh�t, truy�n tin tr�c ti�p g*p v�n �� trong vi�c yêu c u thông tin vì BS g�i tin yêu c u ��n các node c�m bi�n b.ng flooding. Tuy nhi�n, trong SPIN, b cám ng qu�ng bá v� s� t�n t�i c�a thông tin tr��c, cho phép các node c n thông tin �ó g�i yêu c u. Th hai, t�t c� liên l�c trong truy�n tin tr�c ti�p là t$ mt node ��n node lân c�n, m'i node ��u có th� t%ng h�p x� lí và cache d li�u. Trong khi �ó, SPIN không c n ph�i duy trì mt c�u trúc m�ng toàn c u. Tuy nhiên, truy�n tin tr�c ti�p có th� không s� d!ng ���c cho mt s� ng d!ng nh� ki�m tra môi tr��ng, nhng ng d!ng yêu c u thông tin liên t!c ���c truy�n v� BS. (ó là do truy�n tin tr�c ti�p v�n hành theo yêu c u. H�n na, ki�m tra xem d li�u th"a mãn yêu c u s� c n thêm các tiêu �� (overhead) cho các node c�m ng.

c) �nh tuyn theo tin ��n (rumour routing): (�nh tuy�n theo tin ��n là mt bi�n th� c�a truy�n tin tr�c ti�p, ���c s� d!ng khi ��nh

tuy�n d�a trên v� trí ��a lí không kh� thi. Nói mt cách t%ng quát, truy�n tin tr�c ti�p dùng flooding �� phát yêu c u ��n toàn b m�ng l��i khi không có nhng tiêu chí ��a lí �� khu�ch tán yêu c u. Tuy nhiên, trong mt s� tr��ng h�p, chi mt l��ng nh" d li�u ���c yêu c u, vì v�y không c n thi�t ph�i dùng ��n flooding. Mt cách khác là ch� s d!ng flooding n�u s� event nh" nh�ng s� yêu c u l�n. Ý t�&ng chính là �� ��nh tuy�n các yêu c�u ��n các node �ã nh�n mt event nào �ó thay vì dùng flooding cho toàn h� th�ng �� l�y thông tin v� các even �ã x�y ra. (� phát event ra toàn m�ng, thu�t toán ��nh tuy�n theo tin ��n dùng nhng gói tin dài h�n g�i là agent. Khi mt node phát hi�n ra mt event, nó s� thêm event �ó vào b�ng g�i là b�ng event (event table) và thi�t l�p mt agent. Agent s� �i toàn m�ng �� truy�n thông tinh v� các event trong b�ng �ó cho các node & xa h�n. Khi mt node có yêu c u cho mt event, các nodes �ã bi�t tuy�n ���ng có th� tr� l�i yêu c u b.ng cách xem l�i event table c�a chính nó. Vì v�y không c n ph�i dùng flooding cho toàn m�ng, gi�m thi�u s� hao h!t thông tin khi truy�n tin. M*t khác, rumor routing ch� duy trì mt tuy�n t$ ngu�n ��n �ích ��n, trong khi truy�n tin tr�c ti�p cho phép d li�u ���c ��nh tuy�n qua nhi�u ngu�n nh�ng v�i t�c � ch�m. K�t qu� t$ các ch��ng trình mô ph"ng cho th�y rumor routing ti�t ki�m ���c nhi�u n�ng l��ng h�n flooding và c3ng có th� kh+c ph!c các l'i c�a node. Tuy nhiên, rumour routing ch� ho�t �ng t�t v�i s� event nh". V�i s� event l�n, chi phí duy trì agent và event table & các node tr& nên b�t kh� thi khi không có �� yêu c u t$ các BS. H�n na, các tiêu �� liên quan ��n rumour routing b� chi ph�i b&i các thông s� khác nhau dùng trong thu�t toán nh� là time-to-live (TTL), liên quan ��n yêu c u và agent. Vì các node nh�n thông tin v� các event t$ agent, ph"ng �oán v� tuy�n ���ng truy�n c�a mt agent s� có �nh h�&ng l�n ��n ho�t �ng c�a vi�c ch�n b��c hop ti�p theo trong rumour routing.

d) Thu�t toán chuy�n tip chi phí t�i thi�u (minimum cost forwarding algorithm – MCFA):

Thu�t toán MCFA t�n d!ng th�c t� r.ng h��ng ��nh tuy�n luôn ���c xác ��nh là ��n mt tr�m (base station) c� ��nh & ngoài m�ng. vì v�y, các node cam ng không c n ph�i có mt ID riêng biêt hay duy tri b�ng ��nh tuy�n. Thay vào �ó, m'i node duy trì ��c l��ng v� chi phí t�i thi�u �� truy�n tin t$ node �ó ��n base-station. M'i tin chuy�n ti�p v�i node c�m ng s� ���c phát ��n các node lân c�n. Khi mt node nh�n ���c tin, nó s� ki�m tra xem nó có thuc

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 24

���ng truy�n v�i chi phí t�i thi�u t$ node c�m ng ��n base station hay không. N�u có, nó s� phát l�i tin ��n các node lân c�n. Quá trình này ���c l*p l�i v�i khi ��n ���c base-station.

Trong MCFA, m'i node c n bi�t tuy�n ���ng v�i chi phí ��c l��ng t�i thi�u t$ chính nó ��n base-station. Tuy�n này ���c xác ��nh nh� sau: base station s� phát mt tin v�i chi phi �*t t�i 0 trong khi t�t cá các node kh&i �i�m s� �*t chi phí t�i thi�u ��n base station t�i vô c�c (7). M'i node, sau khi nh�n ���c tin phát t$ base-station s� ki�m tra xem ��c l��ng trong tin và ���ng link g�i tin mà nó nh�n ���c xem có nh" h�n ��c l��ng �ang có. N�u có, giá tr� ��c l��ng �ang có va ��c l��ng trong tin ���c phát ra s� ���c c�p nh�t. N�u tin phát ra �ã ���c c�p nh�t khi ���c nh�n, tin �ó s� ���c g�i l�i, n�u không, tin �ó s� b� lo�i. Tuy nhiên, vi�c này có th� gây ra vi�c mt s� node c�p nh�t nhi�u l n và nhng node & xa base station s� nh�n ���c nhi�u c�p nh�t h�n. (� tránh �i�u này MCFA ���c ch�nh �� ch�y mt thu�t toán backoff trong quá trình cài �*t. thu�t toán này quy ��nh r.ng mt node s� không g�i tin c�p nh�t cho ��n khi a*lc ��n v� th�i gian �ã trôi qua t$ lúc tin ���c c�p nh�t, trong �ó a là mt h.ng s� và lc là chi phí t$ tin �ã nh�n.

e) �nh tuyn d�a trên gradient (h� ng và t�c �! truy�n) (Gradient-based routing –GBR):

Ý t�&ng chính trong GBR là ghi nh� s� b��c nh�y (hop) khi tin interest ���c khu�ch tán ra toàn b m�ng l��i. Vì th�, m'i node có th� tính thông g�i là � cao c�a node – s� b��c nh�y t�i thi�u ��n BS. S� khác nhau gia � cao c�a node và c�a node lân c�n ���c coi là gradient c�a ���ng n�i. mt gói tin s� ���c chuy�n ti�p trên mt ���ng v�i gradient l�n nh�t. GBR s� d!ng mt s� công ngh� ph! tr� nh� t%ng h�p thông tin và dãn l�u thông d li�u �� chia l�u thông ��ng ��u ra toàn m�ng. Khi nhi�u tuy�n ch�y qua cùng mt node d�n (relay node), relaynode �ó có th� ghép d li�u tùy theo ch c n�ng. Trong GBR, 3 cách phát tán thông tin khác nhau ���c s� d!ng: Stochastic Scheme – mt node ng�u nhiên ch�n mt gradient khi 2 hop k� ti�p (ho*c h�n) có cùng gradient, k� ho�ch d�a trên ngu�n n�ng l��ng, khi mt � cao c�a mt node t�ng khi ngu�n n�ng l��ng gi�m d��i mt ng�)ng nh�t ��nh, vì v�y các b c�m ng khác s� không g�i d li�u ��n node �ó na; và ph��ng pháp d�a trên ���ng truy�n (stream-based), trong �ó các ���ng truy�n m�i không ���c ��nh tuy�n qua nhng node �ang là mt ph n c�a tuy�n c�a các ���ng truy�n khác. M!c tiêu chính c�a các ph��ng pháp này là �� ��t ���c s� phân chia cân b.ng c�a l�u thông d li�u trong m�ng l��i, vì v�y kéo dài tu%i th� c�a m�ng l��i. K�t qu� mô phòng c�a GBR cho th�y r.ng GBR ho�t �ng t�t h�n truy�n tin tr�c ti�p v� m*t ti�t ki�m t%ng n�ng l��ng liên l�c.

f) V"n tin dùng b! c�m �ng d�a vào thông tin ( Informaition-driven sensor querying – IDSQ) và �nh tuyn h�n ch khuch tán d h� ng ( constrained anisotropic diffusion routing – CADR) :

CADR ���c dùng nh� m d�ng t%ng quát c�a truy�n tin tr�c ti�p. Ý t�&ng chính là �� v�n tin b c�m ng và ��nh tuy�n d li�u trong m�ng �� t�i �a hóa l��ng thông tin và gi�m thi�u s� ch�m tr� và bang thông. CADR khu�ch tán tin yêu c u dùng mt t�p h�p các thông tin tiêu chu#n �� chon ra b c�m ng nào có th� nh�n ���c d li�u. (i�u này ��t ���c b.ng cách ch� kích ho�t nhng b c�m ng g n mt event nh�t ��nh và thay �%i tuy�n d li�u b.ng c� h�c. S� khác bi�t chính gia truy�n tin tr�c ti�p và CADR là v� l��ng thông tin nh�n ���c

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 25

v�i m'i ��n v� t�ng chi phí. Trong CADR, m'i node �ánh giá mt thông tin/ m!c �ích c�a chi phí và các tuy�n thông tin d�a trên thông tin c!c b/ chi phí gradient và yêu c u c�a ng��i s� d!ng chính. Gi� thuy�t d� �oán ���c dùng �� làm m�u cách s� d!ng thông tin. Trong IDSQ, node g�i tin yêu c u có th� quy�t ��nh node nào có th� cung c�p thông tin h�u ích nh�t v�i �u �i�m v��t tri h�n là có th� cân b.ng chi phí v� n�ng l��ng. Tuy nhi�n, IDSQ không xác ��nh chi ti�t cách tin yêu c u và thông tin ���c ��nh tuy�n gia b c�m ng và BS. Vì v�y, IDSQ có th� ���c coi là mt b��c b% sung nh.m t�i �u hóa quá trình. K�t qu� mô ph"ng cho th�y các ph��ng pháp này t�i �u hóa ngu�n n�ng l��ng so v�i truy�n tin tr�c ti�p khi các tin yêu c u ���c khu�ch tán theo ph��ng pháp �1ng h��ng và s� t�i node g n nh�t tr��c.

g) COUGAR : Mt ph��ng th c ��nh tuy�n trung tâm thông tin khác là COUGAR, coi m�ng l��i là mt

h� th�ng c� s& d li�u kh%ng l�. Ý t�&ng chính là dùng các tin yêu c u mang tính ch�t khai báo �� l�y vi�c x� lí tin yêu c u t$ các ch c n�ng c�a l�p m�ng l��i nh� ch�n b c�m bi�n thích h�p. COUGAR t�n d!ng vi�c t'ng h�p thông tin trong h� th%ng �� ti�t ki�m nhi�u n�ng l��ng h�n. Vi�c này ���c h' tr� b&i mt l�p tin yêu c u na n.m gia m�ng vào l�p ng d!ng. COUGAR c3ng áp d!ng mt mô hình cho h� th�ng c� s& d li�u c�m bi�n trong �ó các node c�m ng ch�n mt node ch� ��o �� th�c hi�n t%ng h�p và truy�n d li�u ��n BS. BS có nhi�m v! xác l�p và g�i �ên nhng node c�m ng thích h�p k� ho�ch yêu c u (query plan) xác ��nh chi ti�t nhng thông tin c n thi�t v� dòng d li�u, các tính toán trong m�ng l��i cho các tin yêu c u m�i t�i. K� ho�ch này c3ng ph�i miêu t� cách ch�n mt yêu c#u ch� ��o. C�u trúc này cung c�p kh� n�ng tính toán ni m�ng mà có th� giúp t�i �u hóa ngu�n n�n l��ng trong tr��ng h�p d li�u phát ra quá l�n. COUGAR cung c�p mt l�p không thuc m�ng cho vi�c yêu c u thông tin. Tuy nhiên, COUGAR c3ng có khuy�t �i�m. th nh�t, vi�c b% sung l�p yêu c u thông tin & m'i node c�m �ng làm t�ng tiêu �� v� m*t s� d!ng n�ng l��ng và b nh�. Th hai, �� ��t ���c vi�c tính toán ni m�ng thành công, c n ph�i ��ng hóa các node tr��c khi g�i d li�u ��n node ch�. H ba, node ch� ph�i ���c �i�u khi�n b.ng c� �� ng�n ng$a vi�c chúng thành hot-spots và d� b� l'i.

h) ACQUIRE: Mt công ngh� cho m�ng c�m bi�n tin yêu c u là chuy�n ti�p truy v�n ch� �ng trong

m�ng c�m bi�n (active query forwarding in sensor networks – ACQUIRE). Gi�ng nh� COUGAR, ACQUIRE coi m�ng là mt c� s& d li�u trong �ó các yêu c u ph c t�p có th� ���c chia nh" thành các yêu c u nh" h�n. Ho�t �ng c�a ACQUIRE có th� ���c miêu t� nh� sau. Tin yêu c u g�i t$ BS node s� ���c chuy�n ti�p b&i m'i node nh�n ���c tin yêu c u �ó. Trong quá trình này, m'i node s� c� th"a mãn mt ph n c�a yêu c u dùng thông tin trong b nh� ��m r�i chuy�n ti�p thông tin �ó ��n mt node c�m ng khác. N�u thông in trong b nh� ��m �ã li th�i, các node s� thu th�p thông tin t$ vùng l n c�n v�i d-hops. Mt khi yêu c u ���c tr� l�i � y ��, nó s� ���c g�i tr� l�i BS ng��c l�i ���ng c3 ho*c theo mt ���ng ng+n nh�t.Vì v�y, ACQURE có th� x� lí các yêu c u ph c t�p b.ng cách cho phép nhi�u node g�i ph�n ng. Chú ý r.ng truy�n tin tr�c ti�p có th� không ���c dùng cho các yêu c u ph c t�p vì h�n ch� v� n�ng l��ng vì truy�n tin tr�c ti�p c3ng s� d!ng c� ch� yêu c u d�a trên flooding cho các yêu c u t%ng h�p và liên t!c. M*t khác, ACQUIRE có th� cung c�p yêu c u hi�u qu�

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 26

b.ng cách ch�nh giá tr� c�a thông s� d trong d-hop. Khi d b.ng ���ng kính c�a m�ng, ACQUIRE s� v�n hành gi�ng flooding. Tuy nhiên, yêu c u s� ph�i nh�y nhi�u l n h�n v�i giá tr� c�a d quá nh". Mt mô hình toán h�c ���c dùng �� tính giá tr� d t�i �u cho mt l��i trong �ó m'i node c�m ng có 4 node li�n k�. Tuy nhiên, k�t qu� không ���c ki�m ch ng b.ng mô ph"ng. (� xác ��nh node ti�p theo �� chuy�n ti�p tin yêu c u, ACQUIRE s� ch�n ng�u nhiên ho*c ch�n d�a trên kh� n�ng th"a mãn yêu c u t�i �a. Ôn l�i r.ng l�a ch�n node ti�p theo ph! thuc vào ho*c l��ng thông tin nh�n ���c (CADR và IDSQ) ho*c yêu c u ���c chuy�n ti�p ��n mt node bi�t tuy�n ��n event �ang ���c tìm (trong rumor routing).

i) �nh tuyn d�a trên n�ng l�#ng (Energy aware routing) : M!c tiêu c�a giao th c ��nh tuy�n d�a trên n�ng l��ng (mt giao th c ��nh tuy�n t��ng

tác v�i �ích ��n) là �� kéo dài tu%i th� c�a mt m�ng l��i. Dù giao th c này gi�ng v�i truy�n tin tr�c ti�p, nó khác & ch' nó duy trì mt t�p h�p các ���ng thay vì duy trì và c�ng c� mt tuy�n t�i �u h�n các tuy�n con l�i. B.ng vi�c ch�n tuy�n & các th�i �i�m khác nhau, n�ng l��ng c�a b�t kì tuy�n nào s� không b� hao hut nhanh chóng. (i�u này t�ng tu%i th� c�a m�ng vì n�ng l��ng hao h!t ��ng ��u gia các node. S� t�n t�i c�a m�ng l��i là m!c tiêu chính c�a ph��ng th c này. Ph��ng th c gi� ��nh r.ng m'i node có th� ���c ti�p c�n b.ng mt ��a ch� d�a trên lo�i c�a node bao g�m ��a �i�m và lo�i c�a node �ó.Giao th c b+t � u mt ���ng n�i b.ng flooding c!c b, tìm ra toàn b các tuy�n gia ngu�n và ��ch ��n và chi phí, xây d�ng b�ng tuy�n. Nhng tuy�n có chi phí cao s� b� lo�i b" và mt b�ng chuy�n ti�p ���c xây d�ng b.ng cách ch�n các node lân c�n d�a trên chi phí c�a chúng. Sau �ó, b1ng chuy�n ti�p s� ���c d�ng �� g�i d li�u ��n d9ch1 v�i xác su�t t� l� ngh�ch v�i chi phí c�a node. Flooding c!c b s� ���c ti�n hành b.ng node & �i�m ��ch �� gi ���ng truy�n ho�t �ng. khi so sánh v�i truy�n tin tr�c ti�p, giao th c này cung c�p nhi�u h�n 21,5% trong vi�c ti�t ki�m n�ng l��ng và 44% trong vi�c kéo dài tu%i th� c�a m�ng. Tuy nhiên, ph��ng pháp này c n thu ���c thông tin v� ��a �i�m và xác l�p ph��ng th c xác ��nh ��a ch� c�a các node, làm ph c t�p hóa vi�c cài �*t ���ng tuy�n so v�i truy�n tin tr�c ti�p

j) Giao th�c �nh tuyn v i các b� c ng$u nhiên (routing protocols with random walks ):

M!c tiêu c�a giao th c này �� ��t ���c cân b.ng t�i trên th�ng kê b.ng cách dùng ��nh tuy�n �a ���ng trong WSNs. Ph��ng pháp này ch� xét nhng m�ng l�n trong �ó các nodes di chuy�n r�t ít. Trong giao th c này, gi� ��nh r1ng các node c�m ng có th� ���c b�t t+t ng�u nhiên. H�n na, m'i node có mt �*c tính riêng bi�t nh�ng không c n ��n thông tin v� v� trí. Node ���c x�p sao cho m'i node n.m �úng & mt ch' giao nhau c�a mt l��i th��ng trên m*t ph1ng dù c�u trúc m�ng có th� không ��u. �� ��nh tuy�n t$ ngu�n ��n �ích, thông tin v� v� trí hqy t�a � ���c tính b.ng cách tính kho�ng cách da các node dùng phiên b�n không ���c phân ph�i ��ng b c�a thu�t toán Bellman-Ford. Mt node trung gian s� l�a ch�n b��c nh�y ti�p theo ��n mt node lân c�n b.ng cách tính xác su�t. b.ng cách thay �%i xác su�t này, mt lo�i c n b.ng t�i ���c xác l�p. Thu�t toán ��nh tuy�n này ��n gi�n vì các node ���c yêu c u duy trì r�t ít thông tin v� b�n thân. H�n na, các tuy�n khác nhau ���c ch�n & các th�i �i�m khác nhau dù là cho c�ng mt c*p ngu�n-�ích ��n. Tuy nhiên, m�i quan tâm chính là c�u trúc m�ng có th� không thi�t th�c.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 27

2.2.2. �nh tuyn phân c"p: (�nh tuy�n phân c�p ban � u ���c phát tri�n cho m�ng dây và là ph��ng th c n%i ti�ng

v�i các �u �i�m �*c bi�t liên quan ��n tính m& rng và tính liên l�c hi�u qu�. Vì v�y, khái ni�m ��nh tuy�n phân c�p c3ng ���c dùng �� ��nh tuy�n mt cách hi�u qu� trong WSNs. Trong c�u trúc phân c�p, các node v�i n�ng l��ng cao h�n có th� ���c dùng �� x� lí và g�i thông tin trong khi các node v�i n�ng l��ng th�p h�n có th� dùng �� c�m ng trong ph�m vi g n �ích ��n. Có ngh�a là s� phát tri�n c�a các nhóm và vi�c chia các ch c n�ng �*c bi�t cho ch� các nhóm có th� �óng góp cho tính m& rng t'ng th� c�a h� th�ng, tu%i th� c�a m�ng và s� t�i �u hóa n�ng l��ng. (�nh tuy�n phân c�p là mt cách hi�u qu� �� gi�m n�ng l��ng dùng trong mt nhóm node và b.ng cách th�c hi�n t%ng k�t d li�u và ghép �� gi�m s� tin truy�n �i to BS. (�nh tuy�n phân c�p ph n l�n là ��nh tuy�n 2 l�p trong �ó mt l�p ���c dùng �ê ch�n ra nhóm nodes và l�p còn l�i ���c dùng �� ��nh tuy�n. Tuy nhiên, ph n l�n các giao th c trong ph n này không ph�i là v� ��nh tuy�n mà v� “ai và lúc nào nên g�i ho*c x� lí/t%ng h�p” thông tin, chia kênh…ngh�a là tr�c giao (vuông góc) v�i ch c n�ng c�a ��nh tuy�n �a b��c nh�y.

a) Giao th�c phân nhóm phân b�c t��ng thích, n�ng l�#ng th"p (LEACH). LEACH là mt giao th c phân c�p bao g�m vi�c hình thành các nhóm riêng bi�t. LEACh

l�a ch�n ng�u nhiên mt s� node c�m bi�n �� tr� thành node chính và quay vòng vai trò này �� phân b� ��u t�i n�ng l��ng gia các node c�m bi�n trong mang. Trong LEACH, các node chính nén các d li�u ��n t$ các nút khác trong nhóm c�a chúng và g�i các gói d li�u thu th�p này t�i tr�m g�c nh.m gi�m s� l��ng thông tin truy�n t�i v� tr�m g�c. LEACH dùng TDMA/CDMA MAC �� gi�m va ch�m trong và ngoài nhóm. Tuy nhiên, vi�c thu th�p d li�u ���c ti�n hành t�p trung và theo chu kì. Do v�y giao th�c này th�c s� thích ng khi có nh� c u giao �%i theo dõi th��ng xuyên c�a m�ng c�m bi�n. ng��i dùng có th� không c n toàn b d li�u ngay l�p t c. vì v�y, vi�c truy�n phát s� li�u theo chu kì là không c n thi�t và có th� làm suy gi�m ngu�n n�ng l��ng có h�n c�a các node c�m bi�n. sau mt kho�ng th�i gian nh�t ��nh, vi�c quay vòng ng�u nhiên thay �%i vai trò c�a node chính ���c ti�n hành sao cho có s tiêu tán n�ng l��ng ��ng ��u gia các node c�m bi�n trong m�ng. d�a vào mô hình mô ph"ng, ch� có 5% c3a các nodes c n ph�i ho�t �ng nh� nodes chính.

Ho�t �ng c�a LEACH có th� ���c chia thành 2 pha, pha thi�t l�p và pha %n ��nh tr�ng thái. & trong pha thi�t l�p các nhóm ���c t% ch c và node chính ���c l�a ch�n. & pha %n ��nh tr�ng thái, vi�c truy�n s� li�u th�c s� v� các tr�m g�c ���c ti�n hành. Kho�ng th�i gian t�n t�i c�a pha %n ��nh tr�ng thái th��ng dài h�n th�i gian thi�t l�p ban � u d� gi�m t�i thi�u t%ng chi phí.

Trong pha thi�t l�p, b+t � u quá trình ch�n l�a các node chính (clusterheads). Mt s� nh" p node ���c xác ��nh tr��c t� tr& thành node chính theo cách sau. Mt node c�m bi�n ch�n mt s� ng�u nhiên r trong ph�m vi 0 ��n 1. N�u s� này nh" h�n giá tr� ng�)ng T(n) thì node �ó s� tr& thành node chính & vòng hi�n t�i. giá tr� ng�)ng ���c trên mt bi�u th c toàn h�c có s� k�t h�p xác su�t tr& thành node chính –P, vòng hi�n t�i và mt t�p h�p các node ch�a ���c ch�n làm node chính & 1/P vòng tr��c �ó – t�p h�p G. T(n) �c xác ��nh theo công th c

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 28

M'i node chính phát qu�ng bá mt b�n tin thông báo v�i t�t c� các node còn l�i trong

m�ng r.ng chúng là node chính m�i. các node khác không ph�i là node chính sau khi nh�n ���c tin này s� quy�t ��nh thuc v� mt nhóm nào �ó mà chúng mu�n. Quy�t ��nh này ���c d�a trên c��ng � tín hi�u c�a tin thông báo. Các node không ph�i node chính s� thông báo cho casc1 node chính t��ng ng r.ng chúng s� là thành viên c�a nhóm. Sau khi thu nh�n ���c t�t c� các b�n tin t$ node mu�n ra nh�p nhóm và d�a trên s� l��ng các node thành viên, node chính s� t�o re mt ��nh th�i TDMA và c�p cho m'i node mt khe th�i gian khi nó có th� truy�n phat. (�nh th�i (schedule) s� ���c qu�ng bá t�i t�t c� các node c�a mt nhóm.

Trong giai �o�n %n ��nh tr�ng thai1m các nút c�m bi�n b+t � u c�m bi�n vá truy�n phát d li�u v� các node chính. Các node chính, sau khi thu t�t c� các s� li�u, t�p h�p chúng l�i tr��c khi g�i ��n tr�m g�c. sau mt kho�ng th�i gian nh�t ��nh, m�ng s� quay tr& l�i tr�ng thái thi�t l�p và b+t � u mt vòng l�a ch�n node hcinh1 m�i. m'i nhóm giao d�ch b.ng mt mã CDMA khác nhau �� gi�m can nhi�u gia các nhóm.

M*c dù LEACH có th� t�ng tu%i th� m�ng, LEACH v�n có mt s� nh��c �i�m trong nhng giã ��nh ���c dùng trong giao th c này. LEACH gi� ��nh r+ng t�t c� các node có th� truy�n v�i �� n�ng l��ng t�i tr�m g�c n�u c n và m'i node có kh� n�ng tính toán �� ch�y giao th c MAC khác nhau. Vì v�y m�ng không ���c ng d!ng & nhng n�i l�n. LEACH c3ng gi� ��nh r.ng node luôn có d li�u �� truy�n, và các node & g n nhau có thông tin liên quan ��n nhau. LEACH ch�a xác ��nh c! th� ���c cách mà các node chính ���c ��nh s5n s� ���c chia ��u trên m�ng l��i. Vì v�y, có kh� n�ng các node chính s� t�p trung & mt vùng c�a m�ng, mt s� node vì th� s� không có node chính & vùng lân c�n. H8n na, các nhóm thay �%i liên t!c s� làm t�ng overhead. Cu�i cùng, giao th c gi� ��nh r.ng t�t c� các node kh�i �i�m v�i cùng mt l��ng tài nguyên. Giao th c nên ���c m& rng �� xét nhng node v�i n�ng l��ng khác nhau ngh�a là dùng ng�)ng d�a trên ngu�n n�ng l��ng có s5n. Mt m& rng c�a LEACH là LEACH v�i s� dàn x�p thông tin. Ý t�&ng bao trùm ph n m& rng là s� d!ng dàn x�p b mô t� d li�u (meta-data negotiation) gi�ng trong SPIN tr��c thi truy�n d li�u. Vi�c này b�o ��m ch� có nhng d li�u cung c�p thông tin m�i ���c truy�n ��n node chính tr��c khi ���c truy�n ��n tr�m g�c. b�ng 3.1.2 so sánh SPIN, LEACH và truy�n tin tr�c ti�p. Chú ý r.ng truy�n tin tr�c ti�p có h��ng �i � y h a h4n cho ��nh tuy�n hi�u qu� v� n�ng l��ng trong WSNs do ng d!ng c�a x� lí ni m�ng.

B�ng 2.1 : So sánh gi�a SPIN, LEACH và Truy�n tin trc ti�p

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 29

b) Thu th�p hi�u qu� trong h� th�ng thông tin c�m bin (PEGASIS): PEGASIS, mt c�i ti�n c�a LEACH, là mt giao th c d�a theo chu'i g n t�i �u. Ý t�&ng

c� b�n c�a PEGASIS là �� kéo dài tu%i th� m�ng, node ch� c n liên l�c v�i node li�n k� và có th� luân phiên liên l�c v�i tr�m g�c. khi mt vòng các node �ã liên l�c v�i tr�m g�c, mt vòng m�i s� b+t � u. vi�c này gi�m n�ng l��ng dùng �� truy�n d li�u m'i vòng vì n�ng l��ng hao h!t ��ng ��u kh+p các node. Vì v�y PEGASIS có hai m!c tiêu chính: kéo dài tu%i th� c�a các node b.ng cách dung ph��ng pháp k�t h�p và vì v�y kéo dài tu%i th� c�a m�ng; ch� cho phép liên k�t ni b gia các node g n nhau �� gi�m bang thông s� d!ng cho vi�c liên lac. Không nh� LEACH, PEGASIS ng$a s� phân nhóm và ch� dùng mt node trong mt chu'i �� truy�n ��n BS thay vì nhi�u node. (� xác ��nh node li�n k� trong PEGASIS, m'i node ch�nh � m�nh c�a tín hi�u sao cho ch� mt node có th� nghe ���c. chu'i trong PEGASIS bao g�m nhng node g n nh�t v�i nhau t�o thành mt ���ng ��n tr�m g�c. d�ng t%ng k�t c�a d li�u s� ���c g�i ��n tr�m g�c b.ng b�t kì node nào trong chu'i và các node s� luân phiên truy�n d li�u ��n tr�m g�c. K�t qu� mô ph"ng cho th�y PEGASIS có th� t�ng tu%i th� c�a m�ng lên g�p �ôi so v�i m�ng dùng LEACH. K�t qu� nh� v�y ��t ���c nh� lo�i b" các d li�u th$a do vi�c hình thành và duy trì nhóm trong LEACH vào qua vi�c gi�m s� ���ng truy�n và nh�n b.ng cách t%ng h�p thông tin. Dù thông tin th$a & các nhóm gi�m, PEGASIS v�n c n �i�u ch�nh c�u trúc m�ng vì mode c�m bi�n c n ph�i bi�t v� tr�ng thái n�ng l��ng c�a nhng node lân c�n �� ��nh tuy�n. nhng �i�u ch�nh này có th� c n mt l��ng l�n n�ng l��ng �*c bi�t trong tr��ng h�p m�ng ���c s� d!ng nhi�u. H�n na, PEGASIS gi� ��nh r+ng m'i mode c�m bi�n có th� liên l�c v�i tr�m g�c. Trong th�c t�, mode c�m bi�n dùng bi�n pháp liên l�c �a b��c nh�y �� liên l�c v�i BS. PEGASIS c3ng gi� ��nh t�t c� các node gi mt h� th�ng d li�u � y �� v� v� trí c�a t�t c� các node còn l�i trong m�ng. ph��ng pháp xác ��nh v� trí node không ���c �� c�p ��n. H�n na, PEGASIS gi� ��nh t�t c� node c�m bi�n có cùng mt l��ng tài nguyên và có kh� n�ng ch�t cùng mt lúc. L�u ý r.ng PEGASIS gi�i thi�u th�i gian ch� cho các node & xa h�n trong chu'i. Vi�c có mt node chính có th� gây t+c ngh�n ���ng truy�n.Cu�i c�ng, m*c dù trong ph n l�n các tr��ng h�p, b c�m bi�n � trong tr�ng thái t�nh nh� gi� ��nh c�a PEGASIS, mt s� b c�m bi�n v#n có th� di chuy�n và có �nh h�&ng ��n ch c n�ng c�a giao th c.

Mt m& rng c�a PEGASIS (PEGASIS phân c�p) ���c gi�i thi�u v�i m!c tiêu gi�m th�i gian lag c�a các gói tin truy�n ��n BS. Vì m!c tiêu này, truy�n d li�u cùng lúc �ang ���c nghiên c u �� ng$a xung �t qua các ph��ng pháp k�t h�p mã hóa tín hi�u và truy�n trong không gian. Trong ý sau, ch� có nhng node cách xa nhau trong không gian ���c phép truy�n cùng lúc. Giao th c d�a vào chu'i v�i nodes có kh� n�ng dùng CDMA, l�p mt chu'i các node v�i các c�p b�c, m'i c�p l�a ch�n mt node trong mt c�p �� truy�n d li�u cho mt node & c�p trên. Ph��ng pháp này ��m b�o d li�u ���c truy�n mt cách song song và gi�m th�i gian ch� mt các �áng k�. nhng m& rng �ã cho k�t qu� ho�t �ng t�t h�n PEGASIS th��ng g�p kho�ng 60 l n.

c) Các giao th�c tit ki�m n�ng l�#ng d�a trên các ng�%ng:

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 30

Hai giao th c ��nh tuy�n phân c�p g�m TEEN (giao th c ti�t ki�m n�ng l��ng b.ng các ng�)ng – threshold-sentsitive energy efficient sensor network protocol) và APTEEN (gi�ng nh� TEEN nh�ng có kh� n�ng thích ng và ho�t �ng có chu kì – Adaptive Periodic threshold-sensitive energy efficient sensor Network protocol). Các giao th c này ���c phát tri�n cho các ng d!ng mà th�i gian �óng mt vai trò quang tr�ng. Trong TEEN, node c�m bi�n s� liên t!c c�m bi�n tr�ng thái xung quanh nh�ng vi�c truy�n d li�u thì ���c ti�n hành ít th��ng xuyên h�n. Node tr�&ng c�a mt nhóm g�i ��n các node trong nhóm mt ng�)ng c� ��nh (hard threshole) là ng�)ng c�a các giá tr� c�a thuc tính, và mt ng�)ng không c� ��nh (soft threshold) là các thay �%i trong các thuc tính có th� kích ho�t ���c các b truy�n tin & các node �� b+t � u truy�n tin. Vì v�y ng�)ng c� ��nh c� gi�m s� l n truy�n tin b.ng cách ch� cho phép các node truy�n nhng thuc tính th"a mãn các giá tr� ���c ��nh s5n trong ng�)ng �ó. Thông s� không c� ��nh s� gi�m s� l n truy�n tin h�n na b.ng cách lo�i các l n truy�n tin có th� x�y ra khi thuc tính nh�n ���c thay �%i ít ho*c g n nh� không thay �%i. Giá tr� �*t ra trong soft threshold càng nh" thì m�ng l��i càng ���c x� lí mt cách chính xác nh�ng mà l��ng n�ng l��ng s� d!ng c3ng l�n h�n. Vì v�y, ng��i dùng có th� �i�u ch�nh �� cân b1ng � chính xác c�a d li�u và l��ng n�ng l��ng s� d!ng. khi các node chính ���c thay �%i, các giá tr� cho 2 ng�)ng trên c3ng thay �%i và ���c phát ��n các node trong nhóm. Khuy�t �i�m chính c�a ph��ng pháp này là n�u các ng�)ng không ��n ���c node trong nhóm, các node này không th� liên l�c ���c v�i nhau và thông tin s� không ���c truy�n ��n ng��i dùng.,

Các node liên t!c c�m bi�n môi tr��ng xung quanh. Trong l n � u tiên mt thông s� trong thuc tính ��nh ra giá tr� c�a hard threshold, node s� kích ho�t b truy�n tin và g�i nhng d li�u c�m nh�n ���c. giá tr� c�m bi�n s� ���c l�u trong mt bi�n g�i là Sensed Value (SV). Node s� ch� truy�n d li�u khi các �i�u ki�n sau ���c th"a mãn : (1) Giá tr� hi�n th�i c�a thuc tính l�n h�n giá tr� c�a hard threshold và (2) giá tr� hi�n th�i c�a thuc tính khác v�i SV mt l��ng b.ng v�i ho*c l�n h�n giá tr� c�a soft threshold.

Mt tính n�ng quan tr�ng c�a TEEN bao g�m kh� n�ng ng d!ng c�a nó cho các ng d!ng c�m bi�n ph! thuc vào th�i gian. Vì vi�c truy�n tin t�n nhi�u n�ng l��ng h�n c�m bi�n, n�ng l��ng tiêu hao c3ng s� ít h�n các m�ng l��i ch� �ng khác. Giá tr� c�a soft threshold có th� thay �%i. Sau mt kho�ng th�i gian, mt nhóm các thông s� m�i s� ���c phát và ng��i dùng có th� thay �%i các thông s� này theo yêu c u.

M*t khác, APTEEN là mt giao th c lai thay �%i tính tu n hoàn ho*c giá tr� c�a ng�)ng dùng trong TEEN d�a vào yêu c u c�a ng��i dùng và lo�i �ng d!ng. Trong APTEEN, các node chính phát ��n các node nhng thông s� sau:

1. Thuc tính (A –attributes): �ây là mt t�p h�p c�a các thông s� v�t ch�t mà mà ng��i dùng v�n tin �� yêu c u thông tin liên quan

2. Ng�)ng (thresholds) : thông s� này bao g%m Hard threshold (HT) và Soft threshold ( ST)

3. L�ch (schedule) : �ây là mt l�ch TDMA, phân chia th�i gian cho m'i node. 4. Count time ( CT) : chu kì ch�i gian dài nh�t gia hai báo cáo ���c truy�n thành

công liên t!c gia hai node.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 31

Hình 2.4 : Dòng th�i gian cho các ho�t ng c�a a) ATEEN b) APTEEN

Các node c�m nh�n môi tr��ng xung quanh liên t!c và ch� nhng node c�m ng ���c d li�u v�i giá tr� l�n h�n ho*c b.ng giá tr� c�a HT s� ti�p t!c truy�n tin. Mt khi node c�m ng ���c giá tr� l�n h�n HT, nó s� ch� truy�n d li�u khi giá tr� c�a dao �ng c�a thuc tính l�n h�n ho*c b.ng giá tr� c�a ST. N�u mt node không g�i d li�u trong mt kho�ng th�i gian b.ng v�i count time, nó s� b� buc ph�i c�m bi�n và truy�n tin l�i. mt l�ch TDMA ���c s� d!ng và m'i node trong nhóm s� ���c phân chia mt th�i �i�m truy�n tin, vì v�y APTEEN s� d�ng mt l�ch TDMA �ã ���c ch�nh s�a �� ti�n hành giao th c lai. Các �*c tính chính c�a ph��ng pháp APTEEN bao g�m nhng �i�u sau:

� APTEEN k�t h�p c� giao th c ch� �ng và t��ng tác.

� APTEEN r�t linh ho�t và cho phép ng��i dùng �*t giá tr� c�a CT và các giá tr� c�a threshold �� phù thuc nang l��ng tiêu hao

Khuy�t �i�m chính c�a ph��ng pháp này là nó ph c t�p h�n vì nó bao g�m nhi�u ch c n�ng h�n. Mô ph"ng c�a APTEEN và TEEN cho th�y hai giao th c này ho�t �ng t�t h�n LEACH. Các thí nghi�m cho th�y ho�t �ng c�a APTEEN n.m gia LEACH và TEEN v� m*t tiêu hao n�ng l��ng và tu%i th� c�a m�ng l��i. TEEN có k�t qu� t�t nh�t vì nó gi�m s� l��ng ���ng truy�n. Khuy�t �i�m chính c�u hai ph��ng pháp này là l��ng thông tin th$a và ph c t�p �i c�ng v�i vi�c xác l�p các nhóm và các t ng khác nhau, ph��ng th c áp d!ng ng d!ng d�a vào các ng�)ng và cách x� lí vi�c �*t tên cho các yêu c u d�a trên thuc tính.

d) M�ng truy�n thông d�ng nh& v i ngu�n n�ng l�#ng t�i thi�u (MECN): Giao th c này phát tri�n mt m�ng ph! ti�t ki�m n�ng l��ng g�i là m�ng truy�n thông

v�i ngu�n n�ng l��ng t�i thi�u (MECN) dành cho mt s� m�ng c�m bi�n b1ng cách s� d!ng GPS n�ng l��ng th�p. MECN ��nh d�ng mt vùng chuy�n tin cho m'i node. Vùng này bao g�m các node trong mt vùng trong �ó truy�n tin gia các node này c n ít n+ng l��ng h�n truy�n tin tr�c ti�p. vùng chuy�n tin c�a c*p node (I,r) là nhng node trong Hình 10. Vùng xung quanh node I ���c xác l�p b.ng các vùng chuy�n tin mà node I có th� t�i. Ý t�&ng chính c�a MECN là tìm mt m�ng ph! v�i ít node và s� d!ng ít n�ng l��ng �� truy�n tin gia hai node h�n. Theo cách này, các ���ng truy�n tin toàn c�u ���c xác l�p mà không c n ph�i xét ��n t�t c� các node trong m�ng l��i. Vi�c này ���c ti�n hành b.ng cách dùng mt l�nh tìm c!c b cho m'i node xét vùng chuy�n tin c�a node �ó. MECN có kh� n�ng t� ��nh d�ng l�i nên có th� thích ng v�i các node l'i ho*c có thêm b c�m ng . trong MECN, gi� ��nh �*t ra là t�t c� các node có th� truy�n tân ��n l�n nhau, tuy nhiên vi�c này không th�c t�.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 32

SMECN- m�ng truy�n thông d�ng nh" v�i ngu�ng n�ng l��ng t�i thi�u là mt m& rng c�a MECN. M�ng ph! xác l�p b&i SMECN cho vi�c chuy�n tin v�i ngu�n n�ng l��ng t�i thi�u ���c ch ng minh là nh" h�n v� m*t s� c�nh h�n m�ng ph! ���c xác l�p b&i MECN. Vì v�y m�ng ph! (�� th� ph! G’) xác l�p b"i SMECN nh" h�n c�a MECN n�u vùng phát tin là vùng d�ng tròn xung quanh node phát tin trong m'i l n cài �*t ngu�n n�ng l��ng b�t kì. (� th� ph! G’ c�a G, t��ng tr�ng cho m�ng c�m bi�n gi�m thi�u l��ng n�ng l��ng tiêu hao b.ng cách th"a mãn hai �i�u ki�n sau:

� S� c�nh c�a G’ ít h�n G trong khi G’ có t�t c� các node c�a G

� N�ng l��ng c n �� truy�n tin t$ mt node ��n t�t c� các node lân c�n ít h�n & �� th� G..

Gi� ��nh r.ng r = (u; u1;……; uk-1; v) l2 ���ng truy�n t$ u và v bao g�m k-1 node trung gian. T%ng l��ng n�ng l��ng trong mt ���n truy�n ���c tính b.ng:

Trong �ó và , n�ng l��ng c n �� truy�n tin theo giao th c này là:

V�i mt s� h.ng s� t, n là s� m3 c�a mô hình truy�n song phát thanh n>=2, và d(u,v) là �

dài t$ u ��n v. gi� ��nh r.ng vi�c ti�p nh�n thông tin & b thu là theo t�c � ��u (g�i là c). m�ng ph! c�a SMECN giúp g�i thông tin trên các ���ng truy�n v�i n�ng l��ng nh" nh�t và nó ch� xác l�p mt m�ng ph! n�u m�ng ph! �ó ch+c ch+n s� t�n t�i. H�n na, m�ng ph! xác l�p v�i SMECN làm các ���ng truy�n ���c dùng có nhi�u kh� n�ng tr& thành ���ng v�i ít n�ng l��ng h�n. Tìm mt m�ng ph! v�i s� c�nh nh" h�n c3ng gi�i thi�u thêm nhi�u thông tin th$a trong mt thu�t toán.

e) Giao th�c t� t�o (SOP – self-organizing protocol): Giao th c này ���c dùng �� phát tri�n c�u trúc dùng �� h' tr� các b c�m ng không

��ng nh�t. Các b c�m ng này có th� là �ng ho*c t�nh. Mt s� b c�m ng th�m dò môi tr��c và chuy�n ti�p d li�u ��n mt t�p h�p node có vai trò ��nh tuy�n. node ��nh tuy�n là node t�nh và thi�t l�p ���ng truy�n chính. Thông tin thu ���c ���c chuy�n ti�p qua các router ��n node tr�m kh"e h�n. M'i node c�m bi�n c n có kh� n�ng ��n mt mt router �� có th� là mt ph n c�a m�ng �ó. Mt c�u trúc ��nh tuy�n yêu c u thông tin v� m'i node �ã ���c phát tri�n. các node c�m bi�n có th� ���c nh�n d�ng b.ng ��a ch� c�a node ��nh tuy�n n�i v�i nó. C�u tr!c nà phân c�p khi nhóm các node ���c xác l�p và ghép l�i khi c n thi�t. Thu�t toán Vòng l*p ni b Markov (LML) t�o ra các b��c ng�u nhiên trong các nhánh c�a mt �� th� ���c dùng �� h' tr� giao th c v�i các l'i và vi�c phát tin. Ph��ng pháp này gi�ng cách dùng m�ng l��i �o. Trong ph��ng pháp này node c�m bi�n có th� ���c xác nh�n mt cách bi�t l�p trong ��nh tuy�n ���c yêu c u. H�n na, thu�t toán này làm phát sinh mt chi phí nh" �� duy trì b�ng ��nh tuy�n và duy trì các c�p b�c ��nh tuy�n. n�ng l��ng c n thi�t cho vi�c

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 33

phát tin cho ph��ng pháp này c3ng ���c th�y là ít h�n c�a SPIN. Tuy nhiên, giao th c này không ph�i là giao th c theo yêu c u �*c bi�t là trong pha xác l�p thu�t toán, mt pha làm t�ng thông tin th$a (overhead). Mt v�n �� khác �� c�p ��n vi�c xác l�p các c�p b�c. Có th� có quá nhi�u ���ng chia m�ng l��i vì v�y x+c su�t c�a vi�c ng d!ng mt pha tái t% ch c là r�t cao, pha này c3ng là pha t�n nhi�u chi phí.

f) �nh tuyn t'ng h#p b! c�m bin (Sensor Aggregates Routing): M!c tiêu là �� �i�u khi�n các ho�t �ng & �ích ��n mt cách có ch�n l�c trong môi tr��ng

nh�t ��nh (dùng các ng d!ng theo dõi �ích ��n). mt b c�m bi�n t%ng h�p bao g�m các node trong m�ng l��i th"a mãn �i�u ki�n c�a nhóm �� k�t h�p và th�c hi�n mt nhi�m v!. Các thông s� c�a �i�u ki�n tùy thuc vào nhi�m v! và yêu c u c�a ngu�n n�ng l��ng. b c�m bi�n trong vùng c�m bi�n ���c chia thành các nhóm nh" tùy vào � m�nh c�a tín hi�u chúng có th� c�m nh�n ���c, ��m b�o ch� có mt m c n�ng l��ng t�i �a cho m'i nhóm. Sau �ó, node chính ni b s� ���c ch� ��nh, mt ��nh t��ng tr�ng mt �ích ��n, nhi�u �ích ��n ho*c không �ích nào trong tr��ng h�p ��nh ���c t%ng h�p b.ng thông tin nhi�u bên ngòi. (� ch� ��nh node chính các b c�m ng lân c�n c n thay �%i thông tin. N�u mt node sau khi truy�n tin ��n t�t c� các node cách nó mt b��c nh�y, th�y r.ng � cao c�a node �ó (height - �nh h�&ng ��n gradient) l�n h�n c�a các node cách nó 1 b��c nh�y trên b� m*t truy�n d li�u, s� t� tr& thành node chính. Thu�t toán theo dõi d�a vào các node chính gi� s� r.ng ch� có duy nh�t mt node chính có thông tin v� v� trí ��a lí c�a vùng ph�i h�p c�a các node.

Ba thu�t toán �ã ���c phát �� xu�t. Thu�t toán th nh�t là mt giao th c g�n nh4 - DAM (Distributed Aggregate Management –Qu�n lí d�a trên ph��ng th c phân ph�i vi�c t%ng h�p tin), dành cho vi�c hình hành t�p h�p c�a các b c�m bi�n �� theo dõi �ích. Giao th c bao g�m mt b quy�t ��nh P �� m'i node có th� quy�t ��nh xem nó có nên tham gia vào mt b t%ng h�p và mt k� ho�ch trao �%i thông tin M v� cách th c các quy�t ��nh c�a nhóm ���c ng d!ng cho các node. Mt node quy�t ��nh nó thuc mt nhóm d�a vào k�t qu� ng d!ng các quy�t ��nh vào thông tin c�a node �ó và thông tin t$ các node khác. Mt t% h�p ���c hình thành khi các quá trình t�p trung. Th hai, thu�t toán Qu�n lí ho�t �ng d�a trên ngu�n n�ng l��ng (Energy-based activity monitoring , EBAM) ��c l��ng m c n�ng l��ng & m'i node b.ng cách tính toán di�n tích tác �ng c�a tín hi�u, cùng v�i mt d�ng tr�ng s� c�a n�ng l��ng & �ích ��n �o �c & m'i b c�m bi�n nh�n ���c tín hi�u, cho r.ng m'i b c�m bi�n ��n có m c n�ng l��ng b.ng nhau và không �%i. Thu�t toán th ba, Expectation-maximization like activity monitoring (EMLAM), lo�i b" các h.ng s� và các m c n�ng l��ng & �ích b.ng nhau. EMLAM ��c l��ng �� ph"ng �oán cách tín hi�u t$ �ích có th� ���c t%ng h�p & b c�m bi�n. Quá trình này ch� ���c th�c hi�n khi ��c l��ng là g n �úng.

g) �nh tuyn v i c"u trúc m�ng l� i �o (Virtual Grid Architecture routing (VGA): �ây là mt mô hình ti�t ki�m n�ng l��ng khai thác vi�c t%ng h�p và x� li thông tin ni b

�� kéo dài tu%i th� c�a m�ng. Vì các node t�nh ho*c di chuy�n r�t ít trong nhi�u ng d!ng c�a WSNs, mt ph��ng pháp thích h�p là s+p x�p các node này theo mt c�u trúc liên k�t c� ��nh. Mt ph��ng pháp không c n dùng ��n GPS ���c dùng �� l�p các nhóm c� ��nh b.ng nhau, c�nh nhau và không trùng nhau có hình ��i x ng. các nhóm có hình vuông ���c dùng �� phát tri�n mt c�u trúc liên k�t �o có các hình vuông c�nh nhau. Trong m'i mi�n, mt node

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 34

�c l�a ch�n thành node chính. Vi�c t%ng h�p thông tin ���c ti�n hành theo hai giai �o�n: ni b và toàn c u. t�p h�p c�a các node chính, còn g�i là B t%ng h�p ni b (Local Aggregators – Las) ti�n hành t%ng h�p ni b trong khi các ph n nh" c�a Las ���c dùng �� ti�n hành t%ng h�p toàn c u. Tuy nhiên, viêc quy�t ��nh các �i�m t�p h�p toán c u t�i �u – Master Aggregators (MAs) là mt v�n ��. Hình 2.5 minh h�a ví d! v� mi�n c� ��nh. Chú ý r.ng v� trí c�a tr�m gôc không nh�t thi�t ph�i & góc l��i m�ng.

Hình 2.5 : Vùng m�ng �ng d�ng

Hai ph��ng án gi�i quy�t v�n �� c�a ��nh tuy�n t%ng h�p d li�u ���c trình bày: mt thu�t toán chính xác dùng Ch��ng trình s� nguyên Integer Linear Program (ILP) �� xác ��nh công th c và các �i�m g n t�i �u nh�ng ��n gi�n và hi�u qu�, các thu�t toán t��ng ��i, ví d!, ph"ng �oán d�a trên thu�t toán di truy�n (a genetics algorithms based heuristic), ph"ng �oán dùng k-means và ph"ng �oán dùng Greedy Algorithm. Mt ph��ng pháp ph"ng �oán hi�u qu� khác là Ph"ng �oán d�a vào viêc t%ng h�p các nhóm (Clustering-based aggregation heurisitcs – CBAH) c3ng �ã ���c �� xu�t �� gi�m thi�u n�ng l��ng và t�ng tu%i th� m�ng. Trong th�c t�, gi� s� các node LA t�o nên các nhóm có th� trùng nhau. Thành ph n c�a m'i nhóm c�m nh�n cùng mt event.Tuy nhiên m'i LA node t�n t�i trong khu v$ng trùng nhau s� g�i d li�u ��n MA riêng c�a nhóm �ó. Chú y’ r.ng v�n �� n�y sinh trong vi�c ch� ��nh Mas ��n Las trong CBAH gi�ng v�i nhng v�n �� truy�n th�ng, nh�ng �i�m khác bi�t chính chúng ta không bi�t c� hai ch c n�ng nói trên c3ng nh� l��ng n�ng l��ng m'i MA dùng cho LAs. Trong CBAH, t�p h�p các Mas ���c ch�n d�a trên vi�c l�p � y mt s� ch' tr�ng v�i dung l��ng. Bên c�nh t�c � và � l�n, các thu�t toán t��ng ��i cung c�p k�t qu� g n v�i k�t qu� t�i �u

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 35

h) �nh tuyn phân c"p v i nh�n th�c v� n�ng l�#ng (hierarchical power-aware routing – HPAR).

Giao th c chia m�ng thành hai nhóm c�m bi�n, m'i nhóm xét v� v� trí ��a lí là t�p trung vào thành mt mi�n, và m'i mi�n ���c xét là mt cá th�. (� ��nh tuy�n m'i mi�n ���c cho phép quy�t ��nh cách nó s� ��nh tuy�n mt tin theo ph��ng pháp phân c�p qua mi�n còn l�i sao cho tu'i th� c�a pin & cac node ���c t�i �u hóa. Tin ���c ��nh tuy�n qua cá ���ng truy�n v�i ngu�n n�ng l��ng d� th$a cao nh�t trên toàn b ngu�n n�ng l��ng d� th�a nh" nh�t g�i lá max-min path. Vi�c này �� nghiên c�u xem dùng node v�i l��ng n�ng l��ng d� th$a có chi phí cao h�n các node khác hay không. Mt thu�t toán t��ng ��i g�i là max-min xPmin ���c �� xu�t. Thu�t toán ���c xây d�ng d�a trên s� cân b.ng gia t�i thi�u hóa t%ng n�ng l��ng tiêu th! và t�i �u hóa ngu�n n�ng l��ng d� t$. vì v�y, thu�t toán c� g.ng c�ng c� max-min path b.ng cách h�n ch� vi�c b�n thân tiêu hao n�ng l��ng nh� sau. ( u tiên, thu�t toán tìm ���ng v�i l��ng n�ng l��ng tiêu hao t�i thi�u (Pmin) dùng thu�t toán Dijkstra.Ti�p theo, thu�t toán tìm ���ng t�i �u hóa l��ng n�ng l��ng d� th$a t�i thi�u trong m�ngg. Thu�t toán ���c �� xu�t s� c� g+ng k�t h�p và t�i �u hóa c� hai �u �i�m b.ng cách n�i l"ng m c tiêu hao n�ng l��ng t�i thi�u cho mt tin b.ng zmin v�i z>=1 �� h�n ch� tiêu hao n�ng l��ng. thu�t toán s� s� d!ng nhi�u nh�t là zPmin trong khi t�i �a hóa l��ng n�ng l��ng d� th$a. Mt thu�t toán khác g�i là ��nh tuy�n d�a theo mi�n c3ng ph! thuc vào max-min zPmin. (�nh tuy�n d�a theo mi�n là mt ph��ng pháp phân c�p trong �ó các vùng có m�ng c�m bi�n ���c chia thành các mi�n nh" h�n. (� g�i mt tin qua c� vùng mt ���ng toán c u n�i các mi�n ���c thành l�p. Các b c�m bbbi�n trong mt zone s� ��ng lo�n ch� h��ng ��nh tuy�n ni b và tham gia ��c l��ng m c n�ng l��ng c�a mi�n. m'i tin ���c ��nh tuyên qua các mi�n dùng thông tin t$ ��c l��ng m c n�ng l��ng c�a mi�n. Mt b �i�u khu�n toàn c u cho vi�c ��nh tuy�n tin ���c ch� ��nh �� qu�n lí các mi�n. ��y là node có quy�n l�c cao nh�t. N�u m�ng có th� ���c chia thành mt s� mi�n t��ng ��i nh", quy mô c�a thu�t toán ��nh tuy�n toàn c m gi�m. thông tin toàn c u yêu c u g�i m'i tin ���c tóm t+t b.ng ��c l��ng m c n�ng l��ng c�a m'i mi�n. Bi�u �� cho m'i mi�n ���c dùng �� ��i diên các ��nh c�a các mi�n k�t n�i lân c�n n�u mi�n hi�n th�i có th� ��n mi�n lân c�n ti�p theo trong mt h��ng nh�t ��nh. M'i ��nh mi�n có m c n�ng l��ng b.ng 1. M%i ��nh h��ng mi�n ���c �ành d�u b.ng m c n�ng l��ng ��c tính c�a nó, tinh b.ng mt bi�n th� c�a thu�t toán Bellman-Ford. H�n na, hai thu�t toàn ���c phác cho ni b và toàn c u t$ �� th� mi�n.

i) Phát tán thông tin theo 2 l p (2- tier data dissemination TTDD): Trong TTDD, m'i ngu%n d li�u ch� �ng xây d�ng mt c�u trúc m�ng l��i giúp phát tán

d li�u ��n các sink di �ng b.ng cách gi� s các node c�m bi�n là t�nh và co nh�n th c v� v� trí. Khi có mt event,các b c�m bi�n x� l9 tín hi�u và mt b tr& thành ngu�n t�o ra báo cáo d li�u.Các node c�m bi�n nh�n th c ���c ch c n�ng c�a chúng. (� xây d�ng c�u trúc m�ng l��i, mt ngu�n d li�u ch�n b�n thân làm �i�m b+t � u c�a l��i và g�i tin thông báo d li�u ��n 4 �i�m c+t li�n k� nó dùng chuy�n ti�p ��a lí d�a trên greedy algorithm c� b�n. khi tin ti�p c�n node & g n �i�m giao nhau, vi�c truy�n tin s� d$ng. trong quá trình này, m'i node trung gian tr thông tin v� ngu�n và ti�p t!c chuy�n ti�p tin ��n các �i�m giao nhau c�nh nó tr$ n�i d li�u ���c chuy�n ��n cho nó. Quá trình này s� d$ng l�i & b� c�a m�ng.các node tr

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 36

thông tin v� ngu�n ���c ch�n là node phát thông tin. Sau quá trình này, c�u trúc l��i hình thành. Dùng c�u trúc này, tr�m g�c có th� phát thông tin dùng flood. Yêu c u s� chuy�n ti�p ��n ngu�n. Thông tin ���c yêu c u s� ���c chuy�n theo h��ng ng��c l�i ��n sing. Chuy�n ti�p theo qu� ��o ���c ng d!ng khi BA di chuy�n trên mi�n c�m bi�n.m*c dù TTDD là mt ph��ng pháp hi�u qu�, có mt s� �i�m ch�a rõ v� cách thu�t toán thu ���c thông tin v� v� tri – c n thi�t �� xây c�u trúc l��i. � dài ���ng chuy�n trong TTDD dài h�n. Các tác gi� cùa TTDD cho r.ng � dài kém t�i �u c�a TTDD ���c bù l�i b.ng s� t�ng quy mô. Cu�i cùng, cách TTDD v�n hành n�u node c�m bi�n �ng và ���c phép di chuy�n v�n ch�a ���c giái �áp. K�t qu� so sánh gia TTDD và truy�n tin tr�c ti�p cho th�y TTDD kéo dài tu%i th� c�a m�ng và � ch�m c�a truy�n d li�u. tuy nhiên duy trì l��i và c�u trúc liên k�t m�ng c3ng làm t�ng thông tin th$a.

B�ng 2.2 : C�u trúc v�i c�u trúc liên k�t �nh tuy�n

2.2.3. Các giao th�c �#nh tuy�n d!a vào v# trí : Trong lo�i giao th c này, node c�m bi�n ���c ��nh d�ng d�a trên v� trí c� chúng. Kho�ng

cách gia các node lân c�n có th� ���c ��c l��ng b.ng cách �o � m�nh c�a tín hi�u t�i. T�a � t��ng ��i c�a các node g n nhau có th� thu ���c b.ng cách trao �%i thông tin gia các node. Theo mt cách khác, v� trí c�a các node có th� có s5n b.ng vi�c trao �%i thông tin v�i v� tinh thông qua GPS (h� th�ng ��nh v� toàn c u) n�u các node ���c trang b� mt b nh�n sóng GPS d�ng nh" và tiêu th! ít n�ng l��ng. (� ti�t ki�m n�ng l��ng, mt s� ph��ng pháp d�a trên v� trí yêu c u các node chuy�n sang tr�ng thái ngh� khi node �ó không ���c dùng ��n. Càng nhi�u node trong tr�ng thái ngh� thì s� ti�t ki�m ���c càng nhi�u n�ng l��ng. Vi�c t�o ra l�ch ngh� c�a m'i node trong mt vùng nh" c3ng có nhng khuy�t �i�m mà chúng ta s� xem xét trong ph n sau. Mt s� giao th c ��nh ti�n d�a vào v� trí bao g�m:

a) Giao th�c truy�n thông tin trung th�c d�a trên v trí �a lý (Geographic adaptive fidelity (GAF):

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 37

GAF là mt thu�t toán ��nh tuy�n d�a trên v� trí và có kh� n�ng theo dõi ngu�n n�ng l��ng ���c phát tri�n dành riêng cho m�ng không dây �i �ng nh�ng c3ng có th� ���c ng d!ng cho các m�ng c�m bi�n. Vùng m�ng s� ���c chia thành các mi�n c� ��nh t�o thành mt l��i �o. Trong m'i mi�n, các node s� ph�i h�p �� th�c hi�n các ch�c n�ng khác nhau. Ví d!, các node s� c� mt node c�m bi�n không & trong tr�ng thái ngh� trong mt kho�ng th�i gian nh�t ��nh trong khi nhng node còn l�i s� vào tr�ng thái ngh�. Node ���c ch� ��nh s� có nhi�m v! �i�u hành và báo cáo d li�u ��n tr�m g�c thay cho t�t c� các node trong mi�n �ó. Vì v�y, GAF b�o t�n n�ng l��ng b.ng cách t+t các node không c n thi�t trong m�ng mà v�n không �nh h�&ng ��n � chính xác c�a tuy�n thông tin. M'i node s� d!ng v� trí �*t ra b&i GPS �� tìm ra ch' c�a mình trong m�ng l��i �o (virtual grid). Các node ���c link v�i nhng �i�m gi�ng nhau trên l��i b.ng GPS ���c coi la ngang hang v� m*t chi phí truy�n gói thông tin. S� ngang hàng này ���c t�n d!ng �� gi mt s� node & mt ô nh�t ��nh luôn & trong tr�ng thái ngh� nh.m ti�t ki�m n�ng l��ng. Vì v�y GAF có th� kéo dài tu%i th� c�a m�ng v� lâu dài khi s� node trong m�ng t�ng. GAF ���c ��nh ngh�a & 3 tr�ng thái. Tr�ng thái th nh�t là tr�ng thái khám phá, trong �ó các vùng ���c ��nh ngh�a thành v� trí trên l��i �o, các node ch� �ng tìm hi�u ho�t �ng c�a b�n thân xem node �ó s� tham gia vào quá trình ��nh tuy�n và ngh� d�a trên sóng thu phát. (� có th� x� lý mt cách linh �ng, m'i node trong l��i m�ng s� ��c tính th�i �i�m nó r�i kh"i l��i m�ng và g�i thông tin này ��n các node xung quanh. Các node xung quanh s� �i�u ch�nh th�i gian ngh� t��ng ng �� ��m b�o � trung th�c c�a vi�c ��nh tuy�n. Tr��c khi node �i vào tr�ng thái ngh�, các node �ang trong tr�ng thái ngh� s� ���c kích ho�t và mt node tr& thành node “th c” – hay node ho�t �ng trong l��i. GAF ���c dùng cho c� tính �ng và t�nh c�a các node. Hình 2.7 minh h�a vi�c chia mi�n trong m�ng c�m bi�n. Các nhóm c� ��nh ���c ch�n nh� nhau và có hình vuông. Vi�c l�a ch�n kích c) c�a các hình thuông này ph! thuc vào � m�nh c�a ���ng truy�n ���c yêu c u và h��ng truy�n. Vi�c truy�n tin ngang ho*c d�c s� ���c ��m b�o n�u tín hi�u ���c truy�n qua mt

kho�ng cách sao cho 2 node c�m bi�n trong nhóm li�n k� theo chi�u ngang ho*c d�c có th� liên l�c tr�c ti�m. Cho vi�c truy�n tin theo ���ng chéo, kho�ng cách mà tín hi�u ph�i

���c truy�n qua là . V�n �� �*t ra là làm sao �� lên l�ch s+p x�p vai trò cho các node �� ch�n ra các node chính. Mt node chính có th� yêu các node c�m bi�n trong nhóm ���c kích ho�t và b+t � u thu th�p thông tin khi node chính �ó c�m nh�n ���c yêu c u. Sau �ó, node chính có vai trò nh�n thông tin thô t$ các node khác và chuy�n ti�p ��n tr�m g�c. Gi� ��nh c�a tr��ng h�p này là các node c�m bi�n có th� bi�t v� trí c�a b�n thân qua các th: GPS, mt vi�c kh� thi trong �i�u ki�n hi�n t�i GAF c� g.ng gi cho m�ng k�t n�i b.ng cách duy trì mt node ��i di�n cho m'i mi�n luôn & trong tr�ng thái “th c”. K�t qu� t$ vi�c ch�y mô ph"ng cho th�y ch�t l��ng ho�t �ng c�a GAF t�i thi�u c3ng b1ng v�i mt giao th c ��nh tuy�n không dây bình th��ng v� m*t th�i gian tr�, hao h!t thông tin và kéo dìa tu%i th� m�ng b.ng cách ti�t ki�m n�ng l��ng. Dù GAF là mt giao th c d�a trên v� trí, nó c3ng có th� ���c cói là mt giao th c phân c�p trong �ó các nhóm ���c chia d�a trên v� trí ��a lí. Cho m'i vùng m�ng l��i có mt node ��i di�n có vai trò nh� mt node chính truy�n tin ��n các

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 38

node khác. Tuy nhiên, node chính không t%ng h�p hay ghép thông tin trong GAF, khác v�i các giao th c phân c�p �ã �c �� c�p & trên.

Hình 2.6 : Ví d� c�a vùng trong m�ng c�m bi�n

b) �nh tuyn v i nh�n th�c v� v trí �a lí và n�ng l�#ng ( Geographic and Energy

Aware Routing – GEAR): GEAR s� d!ng ph��ng th c ph"ng �oán l�a ch�n node v�i nh�n th c v� v� trí và n�ng

l��ng �� ��nh tuy�n mt gói thông tin theo h��ng ��n vùng �ích. M!c tiêu chính là �� h�n ch� s� tin interest trong truy�n tin tr�c ti�p (directed diffusion) b.ng cách ch� xét mt vùng nh�t ��nh thay vì g�i tin interests cho toàn m�ng l��i, vì v�y ti�t ki�m nhi�u n�ng l��ng h�n directed diffusion.

M'i node trong GEAR duy trì mt chi phí ��c tính (estimated cost) và mt chi phí c�i ti�n (learned cost) �� truy�n tin ��n �ích qua các node lân c�n. Chi phí ��c tính là mt t�p h�p c�a ngu�n n�ng l��ng còn l�i và kho�ng cách ��n �ích. Chí phi c�i ti�n là chi phí ��c tính ���c ch�nh và c�i ti�n sau khi �ã tính v� vi�c có các l' h%ng trên ���ng truy�n ��n �ích. Mt l' h%ng (hole) là khi mt node không có node lân c�n nào g n �ích ��n h�n chính b�n thân nó. N�u không có hole, chi phí ��c tính s� b.ng v�i chí phí c�i ti�n. Chi phí c�i ti�n �c tuyên truy�n sau gói tin kho�ng cách b.ng mt b��c nh�y (hop) cho ��n khi gói tin ��n �ích �� k�p th�i ch�nh s�a tuy�n ���ng thi�t l�p �� chuy�n gói tin sau. Thu�t toán này bao g�m 2 pha: (1) Chuy�n các gói tin ��n mi�n �ích. Khi nh�n mt gói tin, mt node ki�m tra các node xung quanh xem có node nào g n mi�n �ích h�n b�n thân nó. N�u có h�n k�t qu�, node g n nh�t tính t$ mi�n �ích s� ���c ch�n làm b��c nh�y ti�p theo. N�u t�t c� các node ��u xa �ích h�n node �ang ���c kh�o sát, chúng ta nói ���ng truy�n có mt l' h%ng (hole). Trong tr��ng h�p này, mt trong các node lân c�n ���c ch�c �� chuy�n gói tin d�a trên mt hàm �ánh giá learning cost. Vi�c thay �%i tuy�n ���ng s� ���c c�p nh�t d�a theo �i�m giao nhau c�a �� th� giá tr� c�a learning cost khi các gói tin ���c chuy�n phát. (2) Chuy�n phát gói thông tin trong cùng mt mi�n: N�u gói thông tin �ã ��n vùng �ích, nó có th� �c truy�n tr�c ti�p trong vùng �ó b.ng chuy�n d�a vào �� quy ��a lí (recursive geographic forwarding) ho*c dùng mt phiên b�n h�n ch� c�a flooding (restricted flooding). Restricted flooding thích h�p h�n khi các b

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 39

c�m bi�n không t�p trung quá dày. Trong tr��ng h�p này, vùng �ích s� ���c chia thành 4 vùng ph! và 4 phiên b�n c�a gói tin ���c tao. Quá tr�nh chia và chuy�n ti�p các ph n có gói tin s� kéo dài ��n khi nào các vùng ch� còn l�i 1 node.

GEAR th��ng ���c so sánh v�i GPSR- mt giao th c t��ng t� nh�ng không có nh�n th c v� ngu�n n�ng l��ng, thay vào �ó dùng các �� th� ph1ng �� gi�i quy�t l' h%ng m�ng. Trong GPSR, các gói tin tuân theo các thông s� c�a mt �� th� ph1ng �� ��nh tuy�n. Dù ph��ng pháp c�a GPSR gi�m s� tr�ng thái mà mt node c n có, nó ���c phát tri�n cho m�ng di �ng không dây nói chung và c n mt ch��ng trình ��nh v� �� xác ��nh ��a �i�m và nh�n d�ng node. GEAR không ch� ti�t ki�m n�ng l��ng trong vi�c thi�t l�p ���ng truy�n nh�ng c3ng ho�t �ng t�t h�n GPSR v� m*t truy�n gói thông tin. K�t qu� mô ph"ng cho th�y trong tr��ng h�p phân chia ���ng truy�n không ��ng ��u, GEAR truy�n ���c nhi�u gói tin h�n GPSR 70%- 80%. Trong tr��ng h�p ���ng truy�n ��ng � u GEAR truy�n ���c nhi�u gói tin h�n GPSR 25-35%.

c) MFR, DIR, GEDIR: (ây là mt s� thu�t toán ��n gi�n dùng �� ��nh tuy�n trong ph�m vi nh". Các giao th c

này x� lí nhng v�n �� ��n gi�n nh� kho�ng cách, ti�n � và nhng ph��ng pháp d�a vào h��ng ���ng truy�n. Các v�n �� n�y sinh liên quan ��n ���ng truy�n theo h��ng ti�n lên tr��c ho*c v� phía sau. Mt node ngu�n ho*c b�t node trung gian nào có th� ch�n mt trong các node lân c�n d�a vào mt tiêu chí nh�t ��nh. Các ph��ng pháp ��nh tuy�n thuc lo�i này là MFR (ti�n t�i tr��c trong vòng bán kính – most forward within radius), GEDIR (��nh tuy�n d�a trên kho�ng cách ��a lí – Geographic Distance Routing)- mt bi�n th� c�a d�ng gi�i thu�t tham lam (greedy algorithm) bao g�m ph��ng pháp nh�y 2 b��c (2-hop greedy algorithm), ph��ng pháp luân phiên (alternate algorithm) – và DIR ( ph��ng pháp ��nh tuy�n vòng khung – compass routing method). Thu�t toán GEDIR là mt gi�i thu�t tham lam (greedy algorithm) luôn chuy�n gói thông tin ��n node lân c�n thuc ��nh v�i kho�ng cách g n nh�t ��n �ích. Thu�t toán này s� b� l'i khi gói thông tin �i qua mt c�nh hai l n liên ti�p. Trong ph n l�n các tr��ng h�p MFR và các ph��ng pháp thuc Greedy Algorithm có tuy�n ��n �ích gi�ng nhau. Trong DIR, node li�n k� thích h�p nh�t s� có kho�ng cách ng+n nh�t ��n �ích (ngh�a là góc t�o thành s� nh" nh�t). Ngh�a là, node ���c ch�n s� có c� lí góc nh" nh�t tính t$ mt ���ng t�&ng t��ng n�i node hi�n t�i ��n �ích. Trong MFR, node k� ti�p A thích h�p nh�t s� d�n ��n

tích vô h��ng là nh" nh�t, trong �ó S,D là node ngu�n và �ích, là � dài 8-c�-lít gia hai node S và D. Node thích h�p nh�t c3ng là node d�n ��n tích vô

h��ng nh" nh�t. M'i ph��ng pháp d$ng chuy�n tin & node có ph��ng pháp thích h�p nh�t sau khi tính toán là quay tr& l�i node tr��c �ó. GEDIR và MFR không b� l*p, còn DIR có th� gây ra vòng l*p tr$ phi các ���ng truy�n tr��c �ó �ã ���c ghi vào b nh� ho*c ���c �ánh d�u th�i gian

Mt nghiên c u so sánh các thu�t toán này cho th�y ba thu�t toán ��n gi�n có hi�u su�t có th� so sánh ���c v�i nhau v� m*t t�c �c ���ng truy�n và � dãn. H�n na, các bài mô phòng cho th�y các node trong MFR và các ph��ng pháp thuc greedy algorithm s� l�a

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 40

node k� ti�p gi�ng nhau trong h�n 99% s� tr��ng h�p và l�a ch�n toàn b tuy�n ���ng truy�n gi�ng nhau trong ph n l�n các tr��ng h�p.

d) �nh tuyn khác thu!c Greedy Algorithm có kh� n�ng thích �ng (Greedy Other Adaptive Face Routing (GOAFR):

Thu�t toán GOAFR luôn ch�n node k� ti�p có kho�ng cách t�i node ti�p theo nó là nh" nh�t �� ��nh tuy�n, Tuy nhiên, ph��ng pháp này s� b� k4t & mt s� �i�m khi không có mt node k� ti�p nào g n node hi�n t�i h�n b�n thân nó. (�nh tuy�n m*t ph1ng khác -Other (�nh tuy�n m*t ph1ng -Face Routing ( OFR) là mt bi�n th� c�a Face Routing ( FR). FR là giao th c � u tiên ��m b�o thành công n�u ngu�n và �ích n�i v�i nhau Tuy nhiên chi phí trong tr��ng h�p x�u nh�t c�a FR t� l� thu�n v�i � l�n c�a m�ng d�a vào s� node. Thu�t toán � u tiên có th� c�nh tranh v�i ��nh tuy�n t�t nh�t trong tr��ng h�p x�u nh�t là (�nh tuy�n m*t ph1ng thích ng -Adaptive Face Routing ( AFR). H�n na, b.ng mt ��i s� ch*n � u, AFR ���c cho là ti�m c�n t�i �u trong tr��ng h�p x�u nh�t. Tuy nhiên AFR không hi�u qu� trong các tr��ng h�p th��ng. OFR khai that c�u trúc m*t ph1ng c�a �� th� ph1ng sao cho thông tin ���c truy�n t$ node s ��n b.ng cách ch�y ngang mt chu'i các b� m*t ph1ng. M!c ��nh là �� tìm mt node thích h�p nh�t (g n �ích t nh�t theo hình h�c ph1ng) trên b� m*t ph1ng. Khi k�t thúc, giao th c tr� l�i s thông tin v� node thích h�p nh�t tìm ���c. Thu�t toán greedy ��n gi�n ho�t �ng t�t trong các m�ng dày nh�ng b� l'i khi x� lí nhng c�u hình ��n gi�n. GOAFR là thu�t toán tôi �u trong tr��ng h�p x�u nh�t và c3ng hi�u qu� trong tr��ng h�p th��ng. GOAFR có hi�u su�t cao h�n các giao th c �áng chú 9 khác nh� GPSR hay AFR.

e) SPAN: (ây là mt mt giao th c d�a vào v� trí l�a mt s� node làm t�a � d�a trên v� trí . các t�a

� này t�o nên ���ng tr!c chính cho m�ng l��i cho vi�c chuy�n tin. Mt node có th� thành mt t�a � n�u 2 node lân c�n c�a mt node không ph�i là t�a � không th� ti�p c�n node kia tr�c ti�p ho*c qua 2 t�a � (kh� n�ng ti�p c�n sau 3 b��c nh�y). Các t�a � m�i và �ang có không c n thi�t ph�i & g n nhau, th�m chí �i�u này còn làm cho c�u trúc này kém hi�u qu� trong vi�c s� d!ng n�ng l��ng vì thu�t toán SPAN tr& nên quá ph c t�p.

2.3. Giao th�c �#nh tuy�n d!a trên ho�t ��ng c�a giao th�c: 2.3.1. Giao th�c �nh tuyn �a ���ng:

Mt thuât toán �ã ���c �� xu�t s� ��nh tuy�n d li�u qua mt ���ng truy�n trong �ó các node có l��ng n�ng l��ng th$a l�n nh�t. ���ng truy�n này ch� thay �%i khi có mt ���ng truy�n t�t h�n ���c tìm ra. (��ng truy�n c3 s� ti�p t!c ���c duy trì cho ��n khi l��ng n�ng l��ng gi�m xu�ng d��i l��ng n�ng l��ng c�a ���ng truy�n m�i. B.ng ph��ng pháp này, các node trong ���ng truy�n c3 s� không b� hao ngu�n n�ng l��ng nh� ���c dùng liên t!c và s� không bi�n m�t. Tuy nhiên chi phí chuy�n ���ng truy�n ch�a ���c tính ��n,

Vi�c s� d!ng mt t�p h�p các ���ng truy�n không ph�i là ���ng truy�n t�i �u c3ng ���c �� xu�t �� làm t�ng tu%i th� c�a m�ng, Các ���ng truy�n này ���c ch�n dùng x+c su�t ph! thuc vào l��ng n�ng l��ng tiêu hao b&i m'i ���ng truy�n. (��ng truy�n v�i l��ng n�ng l��ng d� th$a l�n nh�t c3ng v�n có th� có chi phí cao nh�t. Chính vì v�y có s� cân b.ng gia vi�c gi�m thi�u t%ng l��ng n�ng l��ng tiêu hao và l��ng

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 41

n�ng l��ng d� th$a c�a mang. Mt giao th c th c t�p trung vào vi�c n�i l"ng l��ng n�ng l��ng d� th$a c�a tuy�n ���ng �� có th� ch�n mt ���ng truy�n hi�u qu� h�n c3ng �ã ���c �� xu�t.,

(�nh tuy�n �a ���ng ���c dùng �� t�ng � xác th�c c�a m�ng không dây WSN. Ph��ng pháp �� xu�t là hu hi�u trong vi�c chuy�n d li�u trong môi tr��ng không �áng tin c�y. ( xác th�c c�a mt m�ng t�ng b.ng cách phát tri�n mt sô ���ng truy�n t$ ngu�n ��n �ích và b.ng cách g�i gói tin nh� nhau trên m'i ���ng truy�n. Tuy nhiên s� d!ng nhi�u ���ng truy�n d� gây t+c ngh�n m�ng. S� cân b.ng ���c nghiên c�u dùng mt hàm s� ph! thuc vào � �a ���ng và x+c su�t l'i c�a các ���ng truy�n có s5n. Ý t�&ng là chia gói thông tin ban � u ra thành các gói nh" v� g�i m'i gói qua mt ���ng, k�t qu� cho th�y cho dù mt s� gói thông tin nh" �ã b� m�t, tin ban � u v�n có th� ���c h�i ph!c. Giao th c này c3ng cho th�y v�i mt x+c su�t l'i t�i �a nh�t ��nh c�a node, dùng ��nh tuy�n v�i � �a ���ng cao h�n giá tr� t�i �u s� t�ng x+c su�t l'i.

2.3.2. "#nh tuy�n d!a trên yêu c�u h&i �áp: Trong lo�i ��nh tuy�n này, các node �ích s� chuy�n mt yêu c u thông tin (sensing

task) t$ mt node qua m�ng và mt node có thông tin này s� g�i thông tin ���c yêu c u v� cho node �ã g�i thông tin. Thông th��ng nhng yêu c u ���c miêu t� b.ng ngôn ng th��ng ho*c ngôn ng yêu c u nâng cao. Ví d!, khách h�ng C1 có th� g�i yêu c u ��n node N1 vva2 h"i “Are there moving vehicles in battle space region 1?”. T�t c� các node có b1ng ch a thông tin ���c yêu c u và nh�n ���c yêu c u s� g�i thông tin l�i. Truy�n tin tr�c ti�p là mt ví d! c�a lo�i ��nh tuy�n này. Trong truy�n tin tr�c ti�p, tr�m g�c g�i mt tin interest ��n b c�m bi�n. Khi tin interest �c chuy�n qua m�ng c�m bi�n, ngu�n g�i thông tin theo gradient t�o b&i tin interest. (� gi�m l��ng n�ng l��ng s� d!ng vi�c t%ng h�p thông tin ���c th�c hiên khi thông tin �ang ���c chuy�n.

Giao th c ��nh tuy�n Rumour dùng mt t�p h�p agent v�i tu%i th� cao �� l�p ���ng truy�n n�i tr�c ti�p các events mà agent g*p ph�i. Khi ���ng truy�n c�a mt agent c+t ���ng truy�n d�n ��n mt event ch�a có trong agent, agent s� khai thác ���ng truy�n �ó và l�u vào b1ng ��nh tuy�n. M'i node duy trì mt danh sách các node lân c�n và mt b�ng event ���c c�p nh�t m'i khi agent g*p mt event m�i. M%i node có th� t� t�o agent theo x+c su�t. M'i agen bao g�m mt b�ng event ��ng hóa v�i m'i node mà nó �i ��n. Agemt có tu%i th� b.ng mt s� b��c nh�y nh�t ��nh. Mt node s� không g�i yêu c u tr� khi nó h�c ���c ���ng truy�n c�a event ���c yêu c u. n�u không có ���ng truy�n th"a mãn yêu c u, node s� g�i mt yêu c u theo mt h��ng ng�u nhiên. Sau �ó, node ��i xem yêu c u có th� ��n ���c �ích trong mt kho�ng th�i gian nh�t ��nh, r�i s� d!ng flooding ��n toàn network n�u không có tr� l�i t$ �ích.

2.3.3: Giao th�c d!a trên dàn x�p: Các giao th c này s� d!ng b miêu t� thông tin cao c�p �� lo�i b" truy�n thông tin d� th$a b.ng cách dàn x�p. Các quy�t ��nh liên lác c3ng �c ��a ra d�a vào ngu�n n�ng l��ng có s5n. các giao th c thuc SPIN là ví d! c�a lo�i giao th c này. M!c ��nh là b.ng cách dùng flooding �� phát tán thông tin s� d�n ��n quá tài và ch�ng chéo thông tin, vì v�y node s� nh�n ���c mt thông tin nhi�u l�n. Ph��ng pháp này t�n nhi�u n�ng l��ng và quá trình vì thông tin

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 42

gi�ng nhau ���c g�i b.ng các b c�m bi�n khác nhau. Các giao th c SPIN ���c thi�t k� �� phát tán thông tin c�a mt b c�m bi�n ��n t�t c� các b c�m bi�n khác cho r+ng nhng b c�m bi�n này ��u có th� là tr�m g�c. vì v�y, 9theo 9mt cách t%ng quát, ��nh tuy�n d�a trên dàn x�p t�p trung làm gi�m thông tin trùng l*p và th$a b.ng cách s� d!ng các tin dàn x�p tr��c khi thông tin ���c truy�n �i.

2.3.4: Gia th�c d!a trên ch�t l�'ng d#ch v�: (Qos) (�nh tuy�n Ch� ��nh b��c (Sequential Assignment Routing –SAR) là mt trong nhng

giao th c ��nh tuy�n cho WSNs � u tinh gi�i thi�u v� QoS trong quy�t ��nh. Các quy�t ��nh c�a SAR ph! thuc vào 3 y�u t�: ngu�n n�ng l��ng, ch�t l��ng d�ch v! & m'i ���ng truy�n và các gói tin �u tiên. (� tranh l'i ���ng truy�n, ph��ng pháp �a ���ng ���c áp d!ng vào các gi�i kháp khôi ph!c ���ng truy�n ni b ���c áp d!ng. (� t�o ra nhi�u ���ng t$ mt node ngu�n, mt tuy�n chia nhánh ���c phát tri�n cùng lúc tránh các node v�i m c n�ng l��ng th�p ho*c thi�u ��m b�o v� QoS. Cu�i quá trình m'i node s� là mt ph n c�a tuy�n giao th c �a ���ng. vì v�y SAR là mt giao th c �a ���ng d�a vào b�ng nh.m ��t ���c hi�u qu� v� n�ng l��ng là resilience. V� nguyên lí, SAR tính mt giá tr� tr�ng s� QoS t%ng h�p b.ng t%ng và tích c�a các tiêu chí QoS và mt h� s� liên quan ��n m c �u tiên c�a mt gói tin. M!c tiêu c�a thu�t toán SAR là �� gi�m thi�u giá tr� QoS trong ��i c�a mt m�ng. N�u c�u trúc m�ng thay �%i vì node b� l%i, c n ph�i tính toán l�i tuy�n ���ng. (� ng�n ng$a l'i ���ng truy�n, các ���ng truy�n ���c tính l�i theo chu kì kích ho�t b�i tr�m g�c �� có th� ��i phó ���c v�i thay �%i c�a c�u trúc mang. Mt th� t!c b+t tay (handshake procedure) d�a trên k� ho�ch ph!c h�i tuy�n ni b� gia các node lân c�n ���c dùng �� ph!c h�i sau l'i. Ph!c h�i l'i ���c ti�n hành b.ng cách duy trì tính nh�t quán c�a b�ng ��nh tuy�n gia các node g n ngu�n và các node g n �ích ��n. K�t qu� mô ph"ng cho th�y SAR ti�t ki�m nhi�u n�ng l��ng h�n thu�t toán n�ng l��ng t�i thi�u (minimum-energy metric algorithm) – ch� t�p trung vào l��ng n�ng l��ng tiêu hao c�a m'i gói tin nh�ng không xét ��n tính �u ti�n. SAR duy trì h� th�ng �a ���ng, tuy nhi�n, giao th c này ch�u nhi�u thông tin th$a �� duy trì các b�ng và tr�ng thái & m'i node �*c bi�t là khi có nhi�u node.

Mt giao th c ��nh tuy�n d�a trên QoS cho WSNs có th� cung c�p ��m b�o t$ � u ��n cu�i, s� d!ng th�i gian th�c là SPEED. Giao th c này yêu c u m'i node duy trì thông tin v� các node lân c�n và dùng chuy�n tin d�a vào v� trí ��a lí �� ��nh tuy�n. H�n na, SPEED c� g+ng ��m b�o mt t�c � nh�t ��nh cho m'i gói tín �� m'i ng d!ng có th� ��c l��ng th�i gian ch�i t$ � u ��n cu�i b.ng cách chia quãng ���ng t$ nó ��n BS cho t�c �c c�a gói tin tr��c khi quy�t ��nh nh�t goi tin. SPEED c3ng có th� ng�n ng$a ngh�n m�ng. Tiêu chu#n ��nh tuy�n trong SPEED ���c g�i là Chuy�n ti�p d�a vào ��a lí vô h��ng (Stateless Geographic Non-deterministic Forwarding- SFNG) và ph�i h�p v�i 4 tiêu chu#n khác trong l�p m�ng. ;�c tính th�i gian ch� & m'i node ���c tính khi mt ACK ���c nh�n t$ mt node lân c�n gi�ng nh� ph�n h�i c�a mt gói d li�u ���c chuy�n ��n. Khi nhìn vào giá tr� c�a th�i gian ch�, SNGF l�a ch�n node �� th"a mãn �i�u ki�n v� t�c �. N�u node b� l'i, t< l� chuy�n (relay ratio) c�a node �ó s� ���c ki�m tra b.ng cách nhìn vào t< l� l) (miss ratios) c�a các node lân c�n node �ó (các node không chuy�n ���c tin & t�c � mong mu�n ) và ���c chuy�n ��n SNGF. Khi so sánh v�i (�nh tuy�n Ngu�n �ng (Dynamic Source Routing- DSR)

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 43

và ��nh tuy�n không dây dùng vector theo yêu c u (ad-hoc on-demang vector routing) SPEED ��t hi�u su�t cao h�n v� m*t t� l� th�i gian ch� và l) (delay and miss ratio). t%ng n�ng l��ng tiêu hao it h�n vì thu�t toán ��nh tuy�n ��n gi�n.

2.3.5. X( lí liên k�t và không liên k�t ( Coherent and non-coherent processing) X� lí d li�u là mt ph n quan tr�ng trong quá tr�nh v�n hành c�a m�ng không d�y. Vì

v�y, các công ngh� ��nh tuy�n c3ng s� d!ng nhi�u công ngh� x� lí thông tin. Nói t%ng quát, các node c�m bi�n s� ph�i h�p �� x� lí các lo�i d li�u khác nhau trong m�ng. 2 ví d! c�a vi�c x� lí d li�u là x� lí liên k�t và không liên k�t. trong ��nh tuy�n x� lí không liên k�t, các nodes ch� x� lí d li�u thô ni b tr��c khi g�i sang node khác �� ti�p t!c x� lí. Các nodes x� lí d li�u c�p cao g�i là b t%ng h�p (aggregators). Trong ��nh tuy�n liên k�t, d li�u ���c chuy�n ��n mt b t%ng h�p sau khi ���c x� lí t�i thi�u bao g�m �ánh d�u th�i gian, lo�i b" thông tin ch�ng théo. (�nh tuy�n liên k�t thích h�p �� ti�t ki�m n�ng l��ng.

Các hàm s� không liên k�t có t�i d li�u khá nh" trong khi x� lí liên k�t làm vi�c v�i nhi�u d li�u nên c n tuy�n ���ng t�i �u �� có th� ��t hi�u qu� v� n�ng l��ng. Trong x� lí không liên k�t, x� lí thông tin bao g�m 3 pha: (1) nh�n d�ng �ích ��n, thu h�i d li�u và ti�n x� lí (preprocessing); (2)quy�t ��nh và thông báo tham gia x� lí thông tin và (3) ch� ��nh node chính. Trong giai �o�n 1 mt �ích ��n ���c nh�n di�n các d li�u ���c thu h�i và chu#n b� x� lí. Khi mt node quy�t ��nh tham gia ph�i h�p x� lí thông tin nó s� vào giai �o�n 2 là thông báo tham gia x� lí thông tin. Vi�c này c n ph�i ���c làm càng s�m càng t�t �� t�t c� các node có th� bi�t ���c c�u trúc m�ng. giai �o�n 3 là giai �o�n ch�n node hcinh1. Vì node chính ���c ch�n �� th�c hi�n các công vi�c x� lí d li�u tinh vi h�n, node chính c n có �� ngu�n n�ng l��ng d tr và kh� n�ng tính toán. Single winner algorithm (SWE) ���c �� xu�t cho ��nh tuy�n không liên k�t. mt node t%ng h�p ���c ch�n cho các công �o�n x� li ph c t�p. vi�c ch�n mt node d�a vào l��ng n�ng l��ng và kh� n�ng tính toán c�a node �ó. K�t thúc SWE, mt tuy�n �a ���ng (minimum-hop spanning tree) s� ph� toàn b m�ng l��i.. Multiple winner algorithm (MWE) ���c �� xu�t cho ��nh tuy�n liên k�t. MWE là m& rng ��n gi�n c�a SWE. Khi t�t c� các node là ngu�n và g�i d li�u ��n node t%ng h�p trung tâm, mt l��ng l�n n�ng l��ng s� b� tiêu hao và chi phí cho quá trình này r�t cao. Mt cách �� làm gi�m chi phí v� n�ng l��ng là gi�i h�n s� ngu�n có th� g�i d li�u. Thay vì ch� ghi l�i t�t c� nhng node t�t nh�t (master aggregator node), m'i node s� nh� l�i nhi�u nh�t là n nodes c�a nhng node trên. K�t thúc quá trình MWE, m'i b c�m bi�n có mt t�p h�p các ���ng ti�t ki�m n�ng l��ng nh�t ��n m'i node ngu�n. Sau �ó SWE ���c dùng �� tìm node dùng t�n ít n�ng l��ng nh�t. node này s� ���c ch�n là node chính

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 44

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 45

B�ng 2.3 : Tóm t�t các giao th�c

2.4. K�t lu%n ch�ng 2 Các giao th c ��nh tuy�n ngày càng ���c ng d!ng và phát tri�n rng rãi nh.m ph!c v! cho nhu c u,m!c �ích c�a con ng��i. Nó làm t�ng � tin c�y và hu ích cho vi�c l�a ch�n vi�c s� d!ng c3ng nh� �ánh giá ���c chính xác h�n.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 46

K�t lu�n

Các �*c tính nh� � linh �ng, chi phí th�p, tri�n khai nhanh chóng... c�a các m�ng c�m bi�n �ã t�o ra r�t nhi�u ng d!ng m�i. Trong t��ng lai, ph�m vi ng d!ng rng l�n này s� làm cho các m�ng c�m bi�n tr& thành mt ph n quan tr�ng trong cuc s�ng c�a chúng ta. Tuy nhiên, vi�c th�c hi�n các m�ng c�m bi�n c n ph�i gi�i quy�t ���c các v�n �� v� kh� n�ng ch�ng l'i, ��nh c), chi phí, ph n c ng, thay �%i c�u hình , môi tr��ng và công su�t. Do nhng gi�i h�n ch*t ch� và mang tính �*c thù c�a các m�ng c�m bi�n nên c n thi�t ph�i có các k� thu�t m�ng vô tuy�n �*c bi�t (ad-hoc) m�i.

Ch�n ���ng trong các m�ng c�m bi�n là mt l�nh v�c m�i, các k�t qu� nghiên c u còn ch�a nhi�u nh�ng �ang r�t ���c quan tâm phát tri�n. Nhng k� thu�t này có m!c tiêu chung là kéo dài th�i gian s�ng c�a m�ng. Các giao th c ch�n ���ng ���c phân lo�i d�a vào c�u trúc m�ng g�m có các giao th c ch�n ���ng ngang hàng, phân c�p và theo v� trí. Ngoài ra, các giao th c ch�n ���ng còn ���c phân lo�i theo �a ���ng, theo yêu c u, theo h"i/�áp và theo QoS ph! thuc vào c� ch� ho�t �ng c�a nó.

Chuyên �� k� thu�t chuy�n m�ch TS : Lê Nh�t Th�ng

�� tài : �nh tuyn trong m�ng c�m bin vô tuyn 47

Tài li�u tham kho

[1] W. R. Heinzelman, A. Chandrakasan, and H. Balakrishnan, “Energy-Efficient

Communication Protocol for Wireless Microsensor Networks,” IEEE Proc. Hawaii Int’l.

Conf. Sys. Sci., Jan. 2000, pp. 1–10.

[2] F. Ye et al., “A Two-Tier Data Dissemination Model for Large-Scale Wireless Sensor

Networks,” Proc. ACM/IEEE MOBICOM, 2002.

[3] http://www.ieee802.org/15/.

[4] Jamal N. Al-Karaki and Ahmed E. Kamal, “Routing Techniques in wireless sensor

network: A survey”, IEEE Wireless Communications, December 2004.

[5] Các k� thu�t phân nhóm trong các m�ng c�m bi�n vô tuy�n – TS.Lê Nh�t Th�ng, TS.

Nguy�n Quý S�

Recommended