47
Chuyên k thut chuyn mch TS : Lê Nht Thng tài : nh tuyn trong mng cm bin vô tuyn 1 Li nói u S phát trin ca Internet, truyn thông và công ngh thông tin kt hp vi nhng tin b k thut gn ây ã to iu kin cho các h cm bin mi vi giá thành thp, kh nng trin khai qui mô ln vi chính xác cao. Công ngh iu khin và cm bin gm các bin dãy cm bin trng in t, cm bin tn s vô tuyn, cm bin quang in và hng ngoi, laser radar và cm bin nh v dn ng. Các tin b trong lnh vc thit k cm bin, vt liu cho phép gim kích thc, trng lng và chi phí sn xut cm bin ng thi tng kh nng hot ng và chính xác. Trong tng lai gn, mng cm bin không dây s có th tích hp hàng triu cm bin vào h thng ci thin cht lng và thi gian sng. Công ngh iu khin và cm bin có tim nng ln, không ch trong khoa hc và nghiên cu mà quan trng hn chúng c s d!ng rng rãi trong các ng d!ng liên quan n vo v các công trình trng yu, chm sóc sc kh"e, bo v môi trng nng lng, an toàn thc ph#m, sn xut, nâng cao cht lng cuc sng và kinh t…Vi m!c tiêu gim giá thành và tng hiu qu trong công nghip và thng mi, mng cm bin không dây s mang n s tin nghi và các ng d!ng thit thc nâng cao cht lng cuc sng cho con ngi. Trong ni dung tài liu này, trình bày v các k thut xây dng mng cm bin không dây, các giao thc thit k t$ n gin n phc tp. Bên cnh ó là các ng d!n ph% bin có nhiu tim nng ng d!ng trong thc t. Mt cái nhìn t%ng quan v công ngh mng cm bin không dây. Em xin chân thành cm n s hng dn nhit tình ca thy Lê Nht Thng, s gi m& và góp ý ca thy ã htr rt nhiu em có th hoàn thành tài này.

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

Embed Size (px)

DESCRIPTION

định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

Citation preview

Page 1: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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.

Page 2: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 3: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 4: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 5: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 6: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 7: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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 .

Page 8: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 9: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 10: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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.

Page 11: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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.

Page 12: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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…

Page 13: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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.

Page 14: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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.

Page 15: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 16: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 17: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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”.

Page 18: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 19: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 20: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 21: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 22: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 23: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 24: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 25: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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�

Page 26: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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.

Page 27: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 28: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 29: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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:

Page 30: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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.

Page 31: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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�.

Page 32: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 33: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 34: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 35: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 36: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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):

Page 37: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 38: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 39: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 40: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 41: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 42: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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)

Page 43: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 44: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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

Page 45: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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.

Page 46: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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.

Page 47: Chuyen de KTCM - định tuyến trong mạng cảm biến vô tuyến

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�