Tổng quan nghiên cứu

Mạng tự hợp di động (MANET) là một loại mạng không dây động, trong đó các nút mạng di động tự trị kết nối với nhau mà không cần cơ sở hạ tầng cố định. Theo ước tính, mạng MANET ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong các lĩnh vực quân sự, cứu hộ thiên tai, mạng cá nhân và mạng nội bộ. Đặc điểm nổi bật của MANET là tính động cao, cấu hình mạng thay đổi liên tục, băng thông hạn chế và các nút mạng có năng lượng giới hạn. Trong đó, định tuyến đa phát (multicast routing) đóng vai trò quan trọng nhằm truyền dữ liệu hiệu quả từ một nút nguồn đến một nhóm nút nhận, tránh việc truyền dữ liệu tràn lan gây lãng phí băng thông.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là đánh giá hiệu năng các giao thức định tuyến đa phát trong mạng MANET dựa trên việc duy trì và tối ưu cây khung đa phát. Nghiên cứu tập trung vào việc cải tiến giải thuật xây dựng và bảo trì cây khung đa phát tối ưu (STM) trong môi trường mạng động với số lượng nút lớn hơn, mô phỏng sát thực tế hơn. Phạm vi nghiên cứu sử dụng bộ công cụ mô phỏng NS-2 phiên bản 2.34, với số lượng nút tham gia mô phỏng là 50 nút, mô hình di chuyển Random Waypoint, và các tham số mạng được điều chỉnh đa dạng nhằm đánh giá các chỉ số hiệu năng như thông lượng, độ trễ, tỷ lệ truyền thành công và tỷ lệ phụ tải.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả truyền thông đa phát trong mạng MANET, góp phần giảm chi phí truyền dữ liệu, tăng độ tin cậy và khả năng mở rộng của mạng trong các ứng dụng thực tế như cứu hộ khẩn cấp, quân sự và mạng cá nhân.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

  • Lý thuyết đồ thị và cây khung tối thiểu (Minimum Spanning Tree - MST): Mạng MANET được mô hình hóa như một đồ thị vô hướng có trọng số, trong đó các nút mạng là đỉnh và các liên kết truyền thông là cạnh. Cây khung tối thiểu là cây con liên thông bao phủ tất cả các nút với tổng trọng số cạnh nhỏ nhất, giúp tối ưu chi phí truyền dữ liệu.

  • Thuật toán phân tán GHS-83: Thuật toán xây dựng cây khung tối thiểu phân tán trong mạng tĩnh, với độ phức tạp thông báo O(E + N log N) và thời gian O(N log N), làm cơ sở cho các giải thuật bảo trì cây khung trong mạng động.

  • Giải thuật bảo trì cây khung tối ưu trong mạng động (OMST): Cải tiến từ GHS-83, OMST cho phép cập nhật cây khung khi hình trạng mạng thay đổi mà không cần xây dựng lại toàn bộ, sử dụng cấu trúc dữ liệu “rừng ảo” và “cây ảo” để lưu trữ thông tin cây khung hiện thời.

  • Giải thuật xây dựng và bảo trì cây khung đa phát tối ưu (STM): Mở rộng OMST cho mạng đa phát, chỉ xây dựng cây khung bao phủ các nút thuộc nhóm đa phát, kết hợp giữa cây khung tối thiểu và thuật toán đường đi ngắn nhất Dijkstra, giảm chi phí truyền dữ liệu cho các nút không thuộc nhóm đa phát.

Các khái niệm chính bao gồm: mảnh STM (cây con thuộc cây khung đa phát), liên kết ngoài đơn và liên kết ngoài đường dẫn, liên kết đa phát, các loại liên kết Tree_Link, Data_Link và Mesh_Link trong quá trình xây dựng cây khung.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thu thập từ các mô phỏng mạng MANET sử dụng bộ công cụ NS-2 phiên bản 2.34 trên hệ điều hành UNIX, với các kịch bản mô phỏng đa dạng về số lượng nút (50 nút), tốc độ di chuyển, số nút phát, thời gian mô phỏng và mô hình di chuyển Random Waypoint.

  • Phương pháp phân tích: Kết quả mô phỏng được phân tích dựa trên các chỉ số hiệu năng gồm thông lượng trung bình, tỷ lệ truyền thành công (Packet Delivery Fraction - PDF), độ trễ trung bình từ đầu đến cuối, tỷ lệ phụ tải và số gói tin điều khiển trung bình. Các file trace (.tr) sinh ra từ NS-2 được xử lý bằng các công cụ lập trình như Perl, Awk, Grep và phần mềm vẽ đồ thị Gnuplot, Trace graph để trực quan hóa kết quả.

  • Timeline nghiên cứu: Quá trình nghiên cứu bao gồm xây dựng mô hình và thuật toán (giai đoạn 1), cài đặt và mô phỏng với số lượng nút lớn hơn (giai đoạn 2), phân tích và so sánh kết quả với các giao thức đa phát phổ biến khác như MAODV và PUMA (giai đoạn 3), và đề xuất cải tiến dựa trên kết quả thu được (giai đoạn 4).

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Thông lượng trung bình theo thời gian: Thông lượng trung bình của giao thức STM giảm dần theo thời gian mô phỏng, thấp hơn so với MAODV và PUMA. PUMA đạt thông lượng cao nhất do quản lý theo lưới, cho phép dữ liệu truyền qua nhiều đường khác nhau, trong khi MAODV ổn định hơn nhờ quản lý theo cây và chỉ chạy khi có yêu cầu. STM bị ảnh hưởng bởi sự thay đổi hình trạng mạng động, dẫn đến mất gói tin nhiều hơn.

  2. Thông lượng trung bình theo số nút phát: Khi số nút phát tăng, thông lượng trung bình của STM tăng cao hơn so với MAODV và PUMA. STM và MAODV quản lý theo cây nên giảm xung đột gói tin, trong khi PUMA do phát tràn nên tỷ lệ xung đột cao hơn, làm giảm thông lượng.

  3. Thông lượng trung bình theo tốc độ nút và số nút tham gia: PUMA duy trì thông lượng cao hơn STM và MAODV khi tốc độ di chuyển và số nút tham gia tăng, nhờ tính linh hoạt của cấu trúc lưới trong việc xử lý liên kết bị đứt gãy.

  4. Tỷ lệ truyền phát thành công: PUMA có tỷ lệ truyền phát thành công cao nhất trong mọi điều kiện, đặc biệt khi tốc độ di chuyển và số nút phát tăng. STM và MAODV giảm hiệu năng do quản lý theo cây, kém linh hoạt khi liên kết bị đứt.

  5. Độ trễ và tỷ lệ phụ tải: STM có độ trễ thấp hơn so với PUMA và MAODV trong nhiều trường hợp, do cấu trúc cây khung tối ưu giảm số bước truyền. Tỷ lệ phụ tải của STM cũng thấp hơn, thể hiện chi phí điều khiển mạng hiệu quả hơn.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô phỏng cho thấy giải thuật STM có ưu điểm về tối ưu chi phí truyền dữ liệu và độ trễ thấp nhờ xây dựng cây khung đa phát tối ưu, phù hợp với các mạng MANET có số lượng nút lớn và hình trạng mạng động. Tuy nhiên, do quản lý theo cây, STM kém linh hoạt hơn so với các giao thức dựa trên lưới như PUMA trong việc xử lý liên kết bị đứt gãy, dẫn đến giảm thông lượng và tỷ lệ truyền thành công khi tốc độ di chuyển cao.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, kết quả này phù hợp với báo cáo của ngành về ưu nhược điểm của các giao thức đa phát trong MANET. Việc sử dụng mô hình dự đoán trạng thái liên kết giúp cải thiện độ tin cậy của STM trong môi trường mạng động, giảm thiểu mất gói tin do đứt liên kết.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ thể hiện thông lượng trung bình, tỷ lệ truyền thành công theo thời gian, số nút phát, tốc độ di chuyển và số nút tham gia, giúp trực quan hóa sự khác biệt hiệu năng giữa các giao thức.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường cơ chế dự đoán trạng thái liên kết: Áp dụng mô hình dự đoán dựa trên đo công suất tín hiệu và vị trí GPS để phát hiện sớm các liên kết có nguy cơ đứt, từ đó chủ động tái cấu trúc cây khung đa phát, nâng cao tỷ lệ truyền thành công. Thời gian triển khai: 6-12 tháng; chủ thể: nhóm nghiên cứu và phát triển phần mềm mạng.

  2. Kết hợp cấu trúc cây và lưới trong định tuyến đa phát: Phát triển giao thức lai giữa cây khung tối ưu và lưới để tận dụng ưu điểm của cả hai, vừa giảm chi phí truyền dữ liệu vừa tăng tính linh hoạt khi mạng động. Thời gian: 12-18 tháng; chủ thể: các nhà phát triển giao thức mạng.

  3. Tối ưu hóa thuật toán bảo trì cây khung trong mạng động: Cải tiến thủ tục UPDATE và FIND để giảm độ phức tạp thông báo và thời gian phản hồi khi hình trạng mạng thay đổi, giúp giảm độ trễ và tăng hiệu quả sử dụng băng thông. Thời gian: 6 tháng; chủ thể: nhóm nghiên cứu thuật toán.

  4. Mở rộng mô phỏng với số lượng nút lớn hơn và các mô hình di chuyển thực tế: Thực hiện các kịch bản mô phỏng với hơn 100 nút và mô hình di chuyển phức tạp hơn để đánh giá hiệu năng trong điều kiện gần với thực tế, từ đó điều chỉnh thuật toán phù hợp. Thời gian: 6-9 tháng; chủ thể: nhóm nghiên cứu mô phỏng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà nghiên cứu và phát triển giao thức mạng không dây: Luận văn cung cấp cơ sở lý thuyết và thực nghiệm về các thuật toán định tuyến đa phát trong MANET, giúp phát triển các giao thức mới tối ưu hơn.

  2. Kỹ sư mạng và quản trị hệ thống: Tham khảo để hiểu rõ các đặc điểm và thách thức của mạng MANET, từ đó áp dụng hoặc điều chỉnh các giải pháp định tuyến phù hợp trong các hệ thống mạng động.

  3. Sinh viên và học viên cao học ngành Công nghệ Thông tin, Truyền dữ liệu và Mạng máy tính: Tài liệu tham khảo chuyên sâu về lý thuyết đồ thị, thuật toán phân tán và mô phỏng mạng, hỗ trợ nghiên cứu và học tập.

  4. Các tổ chức quân sự, cứu hộ và doanh nghiệp phát triển ứng dụng mạng di động: Áp dụng các giải pháp định tuyến đa phát tối ưu để nâng cao hiệu quả truyền thông trong các môi trường mạng không có hạ tầng cố định, đặc biệt trong các tình huống khẩn cấp.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao định tuyến đa phát trong MANET lại khó khăn hơn so với mạng có dây?
    MANET có tính động cao, cấu hình mạng thay đổi liên tục, băng thông hạn chế và năng lượng nút thấp. Điều này làm cho việc duy trì các tuyến đường đa phát ổn định và hiệu quả trở nên phức tạp hơn so với mạng có dây cố định.

  2. Giải thuật STM có ưu điểm gì so với các giao thức đa phát khác?
    STM xây dựng cây khung đa phát tối ưu chỉ bao phủ các nút thuộc nhóm đa phát, giảm chi phí truyền dữ liệu và độ trễ so với các giao thức dựa trên lưới hoặc cây chia sẻ truyền thống.

  3. Làm thế nào để cải thiện độ tin cậy của định tuyến đa phát trong mạng động?
    Sử dụng mô hình dự đoán trạng thái liên kết dựa trên đo công suất tín hiệu và vị trí GPS giúp phát hiện sớm các liên kết có nguy cơ đứt, từ đó chủ động tái cấu trúc cây khung, giảm mất gói tin và tăng tỷ lệ truyền thành công.

  4. Các chỉ số hiệu năng nào được sử dụng để đánh giá giao thức định tuyến đa phát?
    Các chỉ số chính gồm thông lượng trung bình, tỷ lệ truyền thành công (PDF), độ trễ trung bình từ đầu đến cuối, tỷ lệ phụ tải và số gói tin điều khiển trung bình.

  5. Có thể áp dụng kết quả nghiên cứu này vào các ứng dụng thực tế nào?
    Nghiên cứu phù hợp với các ứng dụng mạng di động trong quân sự, cứu hộ thiên tai, mạng cá nhân và mạng nội bộ, nơi cần thiết lập mạng nhanh chóng, linh hoạt và hiệu quả trong môi trường không có hạ tầng cố định.

Kết luận

  • Luận văn đã đánh giá hiệu năng các giao thức định tuyến đa phát trong mạng MANET dựa trên giải thuật xây dựng và bảo trì cây khung đa phát tối ưu STM, sử dụng mô phỏng với số lượng nút lớn và mô hình mạng động thực tế.
  • Kết quả cho thấy STM có ưu điểm về tối ưu chi phí truyền dữ liệu và độ trễ thấp, tuy nhiên cần cải thiện tính linh hoạt khi mạng thay đổi nhanh.
  • Nghiên cứu đã đề xuất các giải pháp nâng cao như dự đoán trạng thái liên kết và kết hợp cấu trúc cây-lưới để tăng hiệu quả định tuyến đa phát.
  • Các kết quả mô phỏng và phân tích cung cấp cơ sở khoa học cho việc phát triển giao thức định tuyến đa phát trong mạng MANET ứng dụng thực tế.
  • Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng mô phỏng, cải tiến thuật toán và triển khai thử nghiệm thực tế nhằm hoàn thiện giải pháp định tuyến đa phát hiệu quả hơn.

Hành động khuyến nghị: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư mạng nên áp dụng và phát triển thêm các giải pháp dựa trên cây khung đa phát tối ưu, đồng thời tích hợp mô hình dự đoán trạng thái liên kết để nâng cao hiệu năng mạng MANET trong các ứng dụng thực tế.