Cải Thiện Hiệu Năng Mạng Cảm Biến Không Dây Qua Kỹ Thuật Phân Cụm

• Tác giả: Kiều Quý
• Người hướng dẫn: TS. Hoàng Trọng Minh
• Trường học: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Viễn thông
• Đề tài: Cải Thiện Hiệu Năng Mạng Cảm Biến Không Dây Qua Kỹ Thuật Phân Cụm
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ kỹ thuật
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
• 1.1. Giới thiệu chung về mạng cảm biến không dây
• 1.2. Các giao thức truyền dẫn và định tuyến trong mạng WSN
• 1.2.1. Giao thức định tuyến nút trung tâm
• 1.2.2. Giao thức định tuyến dữ liệu trung tâm
• 1.3. Các vấn đề liên quan đến hiệu quả năng lượng
• 1.4. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: CÁC GIẢI PHÁP PHÂN CỤM TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
• 2.1. Giới thiệu chung về các kỹ thuật phân cụm
• 2.2. Các đặc trưng kiến trúc cụm
• 2.3. Các đặc tính hiệu năng cụm
• 2.4. Các giao thức định tuyến hiệu quả năng lượng
• 2.4.1. Giao thức LEACH
• 2.4.2. Giao thức PEGASIS
• 2.4.3. Giao thức TEEN
• 2.4.4. Giao thức mạng lai ghép APTEEN
• 2.4.5. Giao thức EEHC
• 2.5. Tiếp cận gần đúng trong bài toán phân cụm
• 2.5.1. Sử dụng logic mờ
• 2.5.2. Sử dụng thuật toán di truyền
• 2.5.3. Sử dụng mạng neural
• 2.5.4. Tối ưu bầy đàn
• 2.6. Một số giải pháp phân cụm dựa trên tiếp cận gần đúng
• 2.6.1. Phân cụm LEACH-GA
• 2.6.2. Thuật toán phân cụm EAUCF
• 2.6.3. Thuật toán phân cụm SOM
• 2.7. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP PHÂN CỤM CẢI THIỆN HIỆU NĂNG WSN DỰA TRÊN LOGIC MỜ
• 3.1. Tóm lược hoạt động bầu chủ cụm của LEACH
• 3.2. Các vấn đề cơ bản của logic mờ
• 3.2.1. Một số khái niệm
• 3.2.2. Tính chất của tập mờ
• 3.2.3. Lý luận trong tập mờ
• 3.2.4. Sơ đồ tổng quan hệ thống suy luận mờ
• 3.3. Ứng dụng hệ thống suy luận mờ trong phân cụm
• 3.3.1. Các giả thiết và kiến trúc mạng WSN
• 3.3.2. Suy luận khả năng nút được lựa chọn vào tập nút chủ cụm
• 3.3.3. Suy luận khả năng được lựa chọn làm chủ cụm trong miền cục bộ
• 3.3.4. Thiết lập tuyến kết nối giữa các CH
• 3.3.5. Kết quả đánh giá hiệu năng
• 3.4. Kết luận chương
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng Quan Về Mạng Cảm Biến Không Dây WSN Hiện Nay

Mạng cảm biến không dây (WSN) đóng vai trò then chốt trong sự phát triển của Internet of Things (IoT). WSN bao gồm các nút cảm biến nhỏ gọn, thu thập dữ liệu từ môi trường mà con người khó tiếp cận. Các nút này đo các tham số vật lý như nhiệt độ, độ ẩm, và mức độ ô nhiễm, sau đó truyền dữ liệu đến nút gốc để phân tích. Nút gốc đóng vai trò trung gian, cung cấp dữ liệu cho người dùng thông qua truy vấn. WSN có thể triển khai ở nhiều địa hình, kể cả những nơi khắc nghiệt nhất. Mạng thường bao gồm nhiều nút cảm biến giao tiếp qua sóng vô tuyến. Mỗi nút được trang bị đầu đo, bộ vi xử lý và thiết bị vô tuyến nhỏ gọn, giúp tiết kiệm không gian và chi phí. Các nút có thể hoạt động dày đặc với tốc độ xử lý cao. WSN ngày càng quan trọng và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu vi sinh vật biển, giám sát ô nhiễm, kiểm tra hệ sinh thái, điều khiển công nghiệp, quân sự, an ninh và đời sống hàng ngày. WSN cho phép triển khai các ứng dụng mới, phù hợp với thiết bị hiện đại và yêu cầu giao thức đơn giản do hạn chế về năng lực. Cần cân bằng giữa khả năng truyền và xử lý dữ liệu để giảm độ phức tạp và tiêu thụ năng lượng. Điều này thúc đẩy nghiên cứu, chuẩn hóa và đầu tư công nghiệp vào lĩnh vực này. Hầu hết nghiên cứu về WSN tập trung vào thiết kế thuật toán và giao thức hiệu quả năng lượng, trong khi phần mềm ứng dụng giới hạn ở giám sát và thông báo.

1.1. Ưu Điểm Vượt Trội Của Mạng Cảm Biến Không Dây WSN

Mạng cảm biến không dây (WSN) mang lại nhiều ưu điểm so với các hệ thống truyền thống. Khả năng triển khai linh hoạt ở nhiều địa hình, kể cả những nơi khó tiếp cận, là một lợi thế lớn. Kích thước nhỏ gọn và chi phí thấp của các nút cảm biến giúp giảm chi phí đầu tư ban đầu. Khả năng hoạt động trong môi trường dày đặc với tốc độ xử lý cao cho phép thu thập dữ liệu hiệu quả. WSN cũng dễ dàng tích hợp với các hệ thống IoT, mở ra nhiều ứng dụng tiềm năng. Theo tài liệu gốc, WSN cung cấp phương tiện truyền thông để thu thập thông tin từ môi trường, chuyển về trung tâm xử lý để có các điều khiển phản hồi thích hợp.

1.2. Ứng Dụng Thực Tế Của Mạng Cảm Biến Không Dây WSN

Mạng cảm biến không dây (WSN) được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong quân sự, WSN được sử dụng để giám sát chiến trường và theo dõi mục tiêu. Trong y tế, WSN giúp theo dõi sức khỏe bệnh nhân và quản lý thiết bị y tế. Trong công nghiệp, WSN được dùng để giám sát quy trình sản xuất và bảo trì thiết bị. Trong nông nghiệp, WSN giúp theo dõi điều kiện môi trường và quản lý tưới tiêu. Ngoài ra, WSN còn được ứng dụng trong giao thông thông minh, quản lý năng lượng và bảo vệ môi trường. Các ứng dụng này cho thấy tiềm năng to lớn của WSN trong việc cải thiện chất lượng cuộc sống và hiệu quả hoạt động của nhiều ngành công nghiệp.

II. Các Giao Thức Truyền Dẫn Định Tuyến Trong Mạng WSN

Thiết kế giao thức định tuyến trong mạng cảm biến không dây (WSN) cần xem xét giới hạn về công suất, tài nguyên nút mạng, chất lượng kênh vô tuyến thay đổi theo thời gian, khả năng mất gói và độ trễ. Một số chiến lược định tuyến đã được đưa ra để đáp ứng các yêu cầu này. Giao thức định tuyến kiến trúc phẳng có các nút vai trò như nhau, giúp giảm thiểu thông tin tiêu đề và khám phá nhiều đường truyền để chống lỗi. Giao thức định tuyến phân cấp theo cụm tận dụng cấu trúc mạng để đạt hiệu quả năng lượng, ổn định và mở rộng trong quá trình định tuyến. Trong loại giao thức này, các nút tự tổ chức thành cụm, với một nút năng lượng cao hơn đóng vai trò chủ cụm. Nút chủ phân phối hoạt động trong cụm và chuyển tiếp thông tin giữa các cụm. Việc tạo cụm giúp giảm thiểu năng lượng và kéo dài thời gian sống của mạng. Giao thức định tuyến thứ ba sử dụng phương pháp trung tâm dữ liệu để khai thác nhu cầu kết nối bên trong mạng, sử dụng thuộc tính của nút yêu cầu định tuyến để truy vấn khả năng đáp ứng của các nút trung gian. Giao thức thứ tư dựa vào vị trí để đánh địa chỉ cho các nút cảm biến trong vùng địa lý được bao phủ bởi mạng, với quá trình định tuyến và truy vấn thông tin được đưa ra bởi nút nguồn.

2.1. Giao Thức Định Tuyến Nút Trung Tâm Trong Mạng WSN

Trong giao thức định tuyến nút trung tâm, nút đích được liên kết với một số định danh và các nút trong mạng có nhiệm vụ định tuyến gửi dữ liệu đến nút đích, hình thành mô hình mạng phân cụm. Ví dụ, giao thức LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy) tổ chức các cụm sao cho năng lượng được chia đều cho tất cả các nút cảm biến trong mạng. Trong LEACH, các cụm được tạo ra từ các nút cảm biến và một nút được xác định là đầu cụm, đóng vai trò định tuyến cho tất cả các nút khác trong cụm. Đầu cụm được chọn trước khi giao tiếp bắt đầu, và giao tiếp không thành công nếu có sự cố ở đầu cụm. LEACH áp dụng ngẫu nhiên và đầu cụm được chọn từ nhóm các nút, giúp kéo dài thời gian sống của mạng vì pin của một nút không bị gánh nặng lâu.

2.2. Giao Thức Định Tuyến Dữ Liệu Trung Tâm Trong Mạng WSN

Trong hầu hết các mạng cảm biến không dây, dữ liệu hoặc thông tin được cảm nhận có giá trị hơn nhiều so với chính nút thực tế. Do đó, các kỹ thuật định tuyến tập trung vào dữ liệu, trọng tâm chính là truyền thông tin được chỉ định bởi các thuộc tính nhất định thay vì thu thập dữ liệu từ các nút nhất định. Trong giao thức định tuyến trung tâm dữ liệu, các truy vấn nút chìm đến các vùng cụ thể để thu thập dữ liệu của một số đặc điểm cụ thể, vì vậy việc đặt tên theo sơ đồ dựa trên các thuộc tính là cần thiết để mô tả các đặc điểm của dữ liệu. Ví dụ, giao thức SPIN (Sensor Protocol for Information via Negotiation) tập trung quan sát môi trường có hiệu quả bằng một số các nút cảm biến riêng biệt trong toàn bộ mạng. Nguyên lý của giao thức này đó là sự thích ứng về tài nguyên và sắp xếp dữ liệu. SPIN khai thác đặc trưng dữ liệu của các nút sẽ kết hợp mô tả dữ liệu metadata với dữ liệu mà chúng tạo ra, và sử dụng sự mô tả này để thực hiện việc dàn xếp dữ liệu trước khi truyền thực tế.

III. Giải Pháp Phân Cụm Trong Mạng Cảm Biến Không Dây WSN

Kỹ thuật phân cụm là bài toán quan trọng nhất phải giải quyết trong môi trường mạng có số liệu nút lớn và phạm vi truyền dẫn hạn chế bởi công nghệ truyền dẫn lớp 2. Kỹ thuật phân cụm được chia thành hai kiểu: phân cụm đều và không đều. Trên thực tế cho thấy, vấn đề phân cụm đều cho độ phức tạp bài toán thấp hơn trong thực tế hoạt động nhưng hiệu năng truyền thông bị suy giảm bới quá trình truyền thông khi tồn tại các lỗ hổng năng lượng. Kỹ thuật phân cụm không đều có thể tránh được các lỗ hổng năng lượng nhưng đặt ra rất nhiều biến số cần phải tối ưu nhằm giảm độ phức tạp trong tính toán. Một khảo sát đầy đủ về giải pháp phân cụm dưới góc độ các thiết bị mạng cảm biến công nghiệp đã được đưa ra trong [1]. Trong đó, tác giả đã phân tích các yếu tố môi trường, mức tiêu thụ năng lượng, các giải pháp truyền thông và hàng loạt các vấn đề mở liên quan tới phân cụm. Nhóm tác giả cũng khẳng định, bài toán phân cụm là bài toán có độ phức tạp cao nhất (NP-Hard) khi có các yếu tố bất ổn định từ môi trường hoạt động của các cảm biến không dây.

3.1. Phân Cụm Đều và Không Đều Ưu và Nhược Điểm

Phân cụm đều có độ phức tạp thấp hơn nhưng hiệu năng truyền thông bị suy giảm do lỗ hổng năng lượng. Phân cụm không đều tránh được lỗ hổng năng lượng nhưng cần tối ưu nhiều biến số để giảm độ phức tạp. Việc lựa chọn giữa hai phương pháp phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của ứng dụng và môi trường hoạt động. Nếu độ phức tạp là yếu tố quan trọng, phân cụm đều có thể là lựa chọn phù hợp. Tuy nhiên, nếu hiệu năng và tuổi thọ mạng là ưu tiên hàng đầu, phân cụm không đều có thể mang lại kết quả tốt hơn.

3.2. Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Hiệu Quả Phân Cụm

Hiệu quả phân cụm phụ thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm môi trường, mức tiêu thụ năng lượng, giải pháp truyền thông và các yếu tố bất ổn định từ môi trường hoạt động của các cảm biến không dây. Việc xem xét kỹ lưỡng các yếu tố này là rất quan trọng để thiết kế một giải pháp phân cụm hiệu quả. Theo tài liệu gốc, bài toán phân cụm là bài toán có độ phức tạp cao nhất (NP-Hard) khi có các yếu tố bất ổn định từ môi trường hoạt động của các cảm biến không dây.

IV. Giải Pháp Phân Cụm Cải Thiện Hiệu Năng Dựa Trên Logic Mờ

Tiếp cận mờ hóa tham số và sử dụng mô hình Mamdani cho bài toán phân cụm được trình bày trong [4]. Các kết quả cho thấy đây là một hướng đi khả quan, có thể tiếp tục phát triển trong các nghiên cứu tiếp theo do các bộ tham số mờ cần tiếp tục cải thiện. Qua khảo sát các nghiên cứu của các tác giả trước, các nội dung nghiên cứu về chiến lược phân cụm theo kỹ thuật mờ hóa chủ yếu từ các tác giả nước ngoài. Các nghiên cứu cụ thể về vấn đề khai thác đặc tính nút chưa được đề cập đến. Vì vậy, các vấn đề này sẽ được thảo luận trong luận văn nhằm đưa đến các kết luận khoa học và hữu ích.

4.1. Ưu Điểm Của Logic Mờ Trong Phân Cụm Mạng WSN

Logic mờ cho phép xử lý các thông tin không chắc chắn và không chính xác, điều này rất hữu ích trong môi trường mạng cảm biến không dây (WSN) nơi mà dữ liệu có thể bị nhiễu hoặc thiếu. Logic mờ cũng cho phép kết hợp nhiều tiêu chí khác nhau để đưa ra quyết định, giúp tối ưu hóa hiệu năng mạng. Theo tài liệu gốc, các kết quả cho thấy đây là một hướng đi khả quan, có thể tiếp tục phát triển trong các nghiên cứu tiếp theo do các bộ tham số mờ cần tiếp tục cải thiện.

4.2. Các Bước Triển Khai Giải Pháp Phân Cụm Dựa Trên Logic Mờ

Việc triển khai giải pháp phân cụm dựa trên logic mờ bao gồm các bước sau: xác định các tham số đầu vào (ví dụ: năng lượng còn lại của nút, khoảng cách đến trạm gốc), xây dựng các hàm thuộc mờ cho các tham số này, xây dựng các luật suy diễn mờ, và giải mờ để đưa ra quyết định về việc chọn nút làm chủ cụm. Các bước này cần được thực hiện cẩn thận để đảm bảo hiệu quả của giải pháp.

V. Đánh Giá Hiệu Năng Kết Quả Nghiên Cứu Phân Cụm Mạng WSN

Hiệu năng hệ thống mạng cảm biến không dây phụ thuộc vào rất nhiều tham số cả về tham số bên ngoài lẫn trong nội tại mạng. Tham số đánh giá chủ yếu của mạng cảm biến không dây thường liên quan tới năng lượng, được đánh giá qua thời gian sống của mạng. Các kỹ thuật phân cụm cũng nhằm hướng tới mục tiêu này bằng cách giảm thiểu phiên truyền dẫn, giảm độ phức tạp tính toán cho tham số định tuyến và tìm đường tối ưu. Trong một số kịch bản ứng dụng, mạng cảm biến không dây hoạt động trong các điều kiện bất ổn định như thay dổi cấu hình, chất lượng truyền dẫn, sụ không đồng nhất đã dân tới xu hướng tiếp cận gần đúng cho các tính toán định tuyến. Trên thực tế, một số đề xuất theo tiếp cận này đã đạt được một số kết quả khả quan khi áp dụng các thuật toán kinh nghiệm thông minh.

5.1. Các Tiêu Chí Đánh Giá Hiệu Năng Mạng Cảm Biến WSN

Các tiêu chí đánh giá hiệu năng mạng cảm biến không dây (WSN) bao gồm thời gian sống của mạng, mức tiêu thụ năng lượng, độ trễ truyền dữ liệu, và độ tin cậy của kết nối. Thời gian sống của mạng là một trong những tiêu chí quan trọng nhất, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng hoạt động liên tục của mạng. Mức tiêu thụ năng lượng cũng cần được xem xét để tối ưu hóa tuổi thọ pin của các nút cảm biến.

5.2. Kết Quả Nghiên Cứu So Sánh Các Phương Pháp Phân Cụm

Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các phương pháp phân cụm khác nhau có thể mang lại hiệu quả khác nhau tùy thuộc vào điều kiện mạng và yêu cầu ứng dụng. Một số phương pháp có thể tối ưu hóa thời gian sống của mạng, trong khi các phương pháp khác có thể giảm độ trễ truyền dữ liệu. Việc so sánh các phương pháp phân cụm là rất quan trọng để lựa chọn phương pháp phù hợp nhất cho một ứng dụng cụ thể.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Kỹ Thuật Phân Cụm Mạng WSN

Việc nghiên cứu kỹ thuật phân cụm nhằm mong muốn rút ra được các kết luận hữu ích và cụ thể cho bài toán nâng cao hiệu năng mạng cảm biến không dây. Các nghiên cứu cụ thể về vấn đề khai thác đặc tính nút chưa được đề cập đến. Vì vậy, các vấn đề này sẽ được thảo luận trong luận văn nhằm đưa đến các kết luận khoa học và hữu ích. Luận văn tập trung vào nghiên cứu các vấn đề liên quan tới đặc tính của mạng cảm biến không dây phân cấp, các kỹ thuật định tuyến bảo toàn năng lượng, các kỹ thuật phân cụm hiệu quả năng lượng và đề xuất giải pháp phân cụm.

6.1. Tóm Tắt Các Kết Quả Nghiên Cứu Chính Về Phân Cụm

Các kết quả nghiên cứu chính về phân cụm trong mạng cảm biến không dây (WSN) đã chỉ ra rằng việc sử dụng các kỹ thuật phân cụm phù hợp có thể cải thiện đáng kể hiệu năng mạng, đặc biệt là về thời gian sống và mức tiêu thụ năng lượng. Các kỹ thuật phân cụm dựa trên logic mờ cũng đã cho thấy tiềm năng trong việc xử lý các thông tin không chắc chắn và tối ưu hóa hiệu năng mạng.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Trong Tương Lai Về WSN

Hướng nghiên cứu và phát triển trong tương lai về mạng cảm biến không dây (WSN) bao gồm việc phát triển các kỹ thuật phân cụm thông minh hơn, có khả năng thích ứng với các điều kiện mạng thay đổi và tối ưu hóa hiệu năng mạng trong các môi trường khác nhau. Ngoài ra, việc nghiên cứu các giao thức truyền thông hiệu quả năng lượng và các giải pháp bảo mật cho WSN cũng là những hướng đi quan trọng.