Tổng quan luận án
Luận án tiến sĩ "Định tuyến tiết kiệm năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến không dây" do nghiên cứu sinh Phan Thị Thể thực hiện tại Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông năm 2021, thuộc chuyên ngành Hệ thống thông tin (mã số: 9.04), dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Trần Công Hùng.
Về tính cấp thiết, sự hình thành và mở rộng của mô hình Internet kết nối vạn vật (IoT) gắn liền với vai trò của mạng cảm biến không dây (WSN) trong các hệ thống thông minh, phục vụ quan trắc nông nghiệp (đo độ ẩm đất, nước, nhiệt độ, ánh sáng), theo dõi y tế, cảnh báo cháy rừng, lũ lụt, giám sát môi trường và an ninh quốc phòng. Đặc thù của các nút cảm biến trong WSN là kích thước nhỏ gọn, triển khai ngẫu nhiên với số lượng lớn, hoạt động bằng nguồn pin hữu hạn và khó hoặc không thể thay thế, nạp lại trong điều kiện môi trường thực tế. Hoạt động truyền nhận dữ liệu tiêu hao nhiều năng lượng nhất trong mỗi nút, tỷ lệ thuận với khoảng cách truyền. Khi triển khai truyền thông đa chặng (multi-hop) về một trạm thu phát cố định (Sink tĩnh), các nút cảm biến lân cận Sink phải tiếp nhận tải chuyển tiếp quá mức, dẫn đến cạn kiệt năng lượng nhanh chóng. Hiện tượng này tạo thành lỗ trống năng lượng (energy hole) và tắc nghẽn thắt nút cổ chai, khiến Sink mất khả năng tiếp cận phần còn lại của mạng dù nhiều nút ở xa vẫn còn năng lượng. Luận án xác định khoảng trống nghiên cứu cốt lõi nằm ở việc thiết kế các kỹ thuật phân cụm, tối ưu hóa lựa chọn cụm chủ (CH) và kết hợp cơ chế trạm thu phát di động (Mobile Sink) cùng logic mờ nhằm giải quyết sự mất cân bằng tiêu thụ năng lượng trong mạng.
Mục tiêu nghiên cứu của luận án được xác định gồm ba nội dung:
- Tiết kiệm năng lượng bằng cách tiêu thụ năng lượng ít nhất trong suốt quá trình phân cụm và định tuyến, giảm số nút chết trong mạng để cải thiện giao tiếp giữa các nút không đồng nhất và kéo dài tuổi thọ của các nút để tối đa hóa truyền thông trong mạng.
- Tìm và chọn cụm chủ tốt nhất để cực tiểu số nút không tham gia vào cụm và làm tăng số lượng nút tham gia vào mạng để tiết kiệm thời gian giao tiếp giữa các nút trong mạng, góp phần kéo dài thời gian sống của mạng.
- Tối ưu năng lượng bằng cách phân cụm, tìm cụm chủ tối ưu và định tuyến dựa trên mô hình sink tĩnh và mô hình sink di động nhằm kéo dài thời gian sống của mạng.
Đối tượng nghiên cứu là các kỹ thuật phân cụm và giao thức định tuyến trong mạng cảm biến không dây trên cả hai mô hình sink tĩnh và sink di động, có kết hợp logic mờ và các giải thuật tìm đường. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào phân tích, thiết kế thuật toán và đánh giá hiệu năng thông qua mô phỏng số học trên phần mềm Matlab đối với các mô hình mạng không đồng nhất và mô hình sink di động.
Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án
Trong bức tranh tổng thể về định tuyến WSN, tác giả tiến hành phân loại các công trình theo đặc tính sink và cấu trúc mạng:
| Nhóm giao thức |
Loại Sink |
Giao thức tiêu biểu |
| Định tuyến phân cấp (Hierarchical protocols) |
Sink cố định |
LEACH, PEGASIS |
| Định tuyến không đồng nhất |
Sink cố định |
SEP, DEEC, DDEEC, TDEEC, EDEEC, EDDEEC, BEENISH |
| Định tuyến trung tâm dữ liệu (Data centric protocols) |
Sink cố định |
SPIN, Directed Diffusion |
| Định tuyến dựa trên vị trí (Location-based protocols) |
Sink cố định |
GAF, GEAR |
| Định tuyến dựa trên trạm di động |
Sink di động |
MECA, MSA |
Đối với các giao thức phân cấp đồng nhất, LEACH (Heinzelman và cộng sự) thiết lập nền tảng phân cụm thích ứng phân tán, song giả định tất cả cụm chủ truyền trực tiếp đơn chặng đến Sink là chưa sát thực tế. PEGASIS tổ chức chuỗi thu gom dữ liệu kiểu tham lam (greedy) giúp giảm mào đầu phân cụm nhưng làm tăng độ trễ và dễ gây tắc nghẽn ở nút đầu chuỗi.
Đối với mạng không đồng nhất về mức năng lượng ban đầu:
- Giao thức SEP (Smaragdakis và cộng sự) phân loại hai mức nút (normal và advance), cấp xác suất trở thành cụm chủ cao hơn cho nút advance dựa trên hệ số phụ trội năng lượng $\alpha$.
- DEEC (Qing và cộng sự) đưa tỷ số giữa năng lượng còn lại của từng nút và năng lượng trung bình toàn mạng vào xác suất chọn CH. Tuy nhiên, khi năng lượng của nút advance suy giảm ngang bằng nút normal, DEEC vẫn bắt nút advance chịu xác suất cao, khiến chúng chết nhanh.
- DDEEC (Elbhiri và cộng sự) và TDEEC khắc phục nhược điểm trên bằng cách điều chỉnh lại giá trị ngưỡng và cân bằng xác suất sau khi năng lượng nút advance giảm sút.
- EDEEC mở rộng tính không đồng nhất lên ba mức (normal, advance, super). Sau đó, EDDEEC bổ sung giá trị ngưỡng $T_{absolute}$ để ngăn ngừa nút super cạn kiệt năng lượng sớm.
- BEENISH giới thiệu bốn mức không đồng nhất bằng việc thêm nút ultra-super (hệ số năng lượng $u$), gia tăng giai đoạn ổn định cho mạng.
Đối với định tuyến dựa trên dữ liệu và vị trí, các giải pháp như SPIN, Directed Diffusion, GAF (chia vùng theo lưới ảo) và GEAR sử dụng thông tin dữ liệu hoặc tọa độ để giảm thông điệp dư thừa.
Về hướng tiếp cận di động và logic mờ, các giải thuật như MECA, MSA khai thác tính di động của Sink; giao thức CHEF cùng thuật toán phân cụm mờ C-Means (FCM) áp dụng logic mờ để hỗ trợ bầu chọn cụm chủ.
Khoảng trống nghiên cứu mà luận án lựa chọn giải quyết là: Các giao thức mạng không đồng nhất (DEEC, EDEEC, BEENISH) chỉ dựa trên tỷ lệ năng lượng mà chưa tính đến khoảng cách thực tế từ nút đến Sink; việc lựa chọn đường dẫn chuyển tiếp dữ liệu đa bước giữa các nút chủ yếu theo hàm ngẫu nhiên thiếu trọng số ưu tiên; và các cơ chế sink di động hiện hữu chưa tối ưu hóa được quỹ đạo di chuyển, dễ dẫn đến hiện tượng bỏ sót gói tin từ các cụm chủ nằm ngoài phạm vi thu phát.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Cơ sở lý thuyết của luận án dựa trên kiến trúc phần cứng và mô hình giao thức mạng WSN. Một nút cảm biến tiêu chuẩn gồm bốn thành phần chính: bộ phận cảm biến (sensing unit gồm cảm biến và bộ chuyển đổi tương tự - số ADC), bộ xử lý (processing unit kết hợp bộ lưu trữ), bộ thu phát vô tuyến (transceiver unit) và bộ nguồn năng lượng (power unit dùng pin). Các bộ phận mở rộng tùy chọn bao gồm hệ thống định vị, bộ phát sinh nguồn và bộ phận di chuyển. Ngăn xếp giao thức gồm năm tầng: vật lý (hoạt động ở các dải tần như 2.45 GHz theo IEEE 802.15.4 / ZigBee), liên kết dữ liệu (giao thức MAC), mạng, truyền tải (UDP/TCP) và ứng dụng; được hỗ trợ bởi ba mặt phẳng quản lý: quản lý năng lượng, quản lý di động và quản lý nhiệm vụ.
Mô hình tiêu thụ năng lượng vô tuyến bậc một được áp dụng: Năng lượng tiêu hao để truyền một gói tin $k$ bit qua khoảng cách $d$ được tính toán thông qua năng lượng mạch thu phát và hệ số khuếch đại, với hệ số khuếch đại truyền sóng không gian tự do $f_s = 10\text{ pJ/bit/m}^2$, hệ số khuếch đại đa đường $m_p = 0.0013\text{ pJ/bit/m}^4$, và ngưỡng khoảng cách $d_0$.
Các công cụ lý thuyết phân tích bao gồm:
- Lý thuyết logic mờ (Fuzzy Logic Control - FLC / FIS) với các hàm liên thuộc mờ và bảng quy tắc Nếu - Thì (If-Then) để xử lý các quyết định không chắc chắn trong việc định tuyến và lựa chọn cụm chủ.
- Thuật toán phân cụm mờ cải tiến $\varepsilon\text{FCM}$ với hàm mục tiêu $J_{m\varepsilon}(U,V)$ sử dụng tham số phi nhạy cảm với nhiễu $\varepsilon$.
- Các thuật toán tìm kiếm đường đi tối ưu: thuật toán Dijkstra và thuật toán đàn kiến (Ant Colony Optimization - ACO).
Phương pháp nghiên cứu thực tế là sự kết hợp giữa phân tích mô hình giải tích định lượng và phương pháp thực nghiệm mô phỏng trên nền tảng phần mềm Matlab. Nguồn dữ liệu phục vụ nghiên cứu là các thông số mô phỏng mạng WSN được chuẩn hóa từ các công bố quốc tế, khảo sát trên các kịch bản mạng phân tán ngẫu nhiên với các cấp độ năng lượng khác nhau.
Hệ thống tiêu chí đánh giá hiệu năng gồm:
- Tuổi thọ mạng (Network lifetime): Số vòng truyền tin (rounds) từ khi khởi tạo cho đến khi nút đầu tiên chết và toàn bộ các nút trong mạng chết.
- Số nút còn sống (Number of alive nodes) qua từng chu kỳ khảo sát.
- Năng lượng còn lại của mạng (Residual energy).
- Năng lượng tiêu hao trung bình (Average energy).
- Thông lượng mạng (Throughput): Tổng lượng gói tin gửi thành công về Sink.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY
Chương 1 hệ thống hóa toàn diện các vấn đề nền tảng của WSN. Tác giả phân tích cấu trúc phần cứng của nút cảm biến và kiến trúc giao thức truyền thông đa tầng. Các thách thức kỹ thuật cốt lõi trong WSN được làm rõ, bao gồm: khả năng chịu lỗi trước sự hỏng hóc vật lý của các nút, khả năng mở rộng quy mô từ hàng trăm đến hàng nghìn nút, chi phí sản xuất (mục tiêu dưới 1 USD cho mỗi nút cảm biến), các giới hạn phần cứng về bộ nhớ và năng lượng, việc bảo trì cấu hình mạng, các vấn đề nảy sinh từ sink di động, tiêu thụ năng lượng không đồng đều, độ tin cậy trong tỷ lệ phân phối gói tin và độ trễ truyền dữ liệu.
Chương này trình bày các lĩnh vực ứng dụng của mạng cảm biến: nông nghiệp chính xác (giám sát nhiệt độ, độ ẩm đất, nước, hàm lượng pH), giám sát công nghiệp, nhà thông minh (SmartHome theo dõi và tự động điều khiển thiết bị), quan trắc môi trường và phát hiện thiên tai, theo dõi sức khỏe bệnh nhân thông qua các nút cảm biến sinh học, ứng dụng quân sự và trinh sát chiến trường, cũng như ứng dụng cảnh báo sớm cháy rừng. Cuối chương, tác giả xác lập các tiêu chí đánh giá hiệu năng mô phỏng và xây dựng bảng phân loại tổng quan các giao thức định tuyến trong WSN (Bảng 1-1).
Chương 2: GIAO THỨC ĐỊNH TUYẾN PHÂN CỤM HIỆU QUẢ DỰA TRÊN SINK TĨNH
Chương 2 tập trung phân tích các giải pháp phân cụm trên mô hình Sink cố định nhằm giải quyết bài toán tiêu hao năng lượng. Tác giả chỉ ra ưu điểm của phân cụm trong việc loại bỏ thông tin dư thừa nhờ tập hợp dữ liệu tại cụm chủ, tiết kiệm băng thông và giảm kích thước bảng định tuyến tại các nút thông thường. Sau khi đánh giá chi tiết hạn chế của các giao thức phân cấp và không đồng nhất (LEACH, PEGASIS, SEP, DEEC, DDEEC, TDEEC, EDEEC, EDDEEC, BEENISH), chương đưa ra ba giải pháp cải tiến:
-
Thuật toán tối ưu năng lượng trong mạng không đồng nhất 4 mức độ: Tác giả phát triển công thức xác suất lựa chọn CH dựa trên cơ chế của BEENISH nhưng bổ sung thêm thành phần khoảng cách thực tế từ nút thứ $i$ đến Sink ($d_{\text{hiện tại}}$) so sánh với khoảng cách trung bình từ một nút bất kỳ đến Sink ($d_{\text{trung bình}}$) trong điều kiện mức năng lượng còn lại $E_i(r) > T_{\text{absolute}}$. Sự điều chỉnh này giúp cân bằng tải giữa các nút nằm gần và xa trạm gốc. Kết quả mô phỏng trên Matlab theo Bảng 2-3 và Bảng 2-4 chứng minh giải pháp đề xuất đạt thời gian sống của mạng, số nút sống, năng lượng còn lại trung bình và thông lượng cao hơn so với EDEEC, EDDEEC và BEENISH.
-
Thuật toán phân cụm cải tiến kết hợp SEP và phân cụm mờ $\varepsilon\text{FCM}$ (SEP_$\varepsilon\text{FCM}$): Ứng dụng hàm mục tiêu phân hoạch mờ không nhạy với nhiễu để phân chia cụm và định vị CH tối ưu hơn cơ chế bầu chọn ngẫu nhiên của SEP gốc. Đồ thị mô phỏng sau 1200 vòng chạy (Hình 2-15 và Hình 2-16) cho thấy giải pháp SEP_$\varepsilon\text{FCM}$ giữ được số lượng nút sống cao hơn và năng lượng còn lại trong mạng suy giảm chậm hơn đáng kể.
-
Phương pháp lựa chọn tuyến đường dựa trên logic mờ: Nhằm loại bỏ việc chọn nút chuyển tiếp ngẫu nhiên theo hàm $f(n)$ không trọng số, tác giả xây dựng hệ thống suy luận mờ gồm hai biến đầu vào là Năng lượng còn lại (Residual Energy - RE) và Tải lưu lượng (Traffic Load - TL), biến đầu ra là Chi phí nút (Node Cost - NC). Bảng quy tắc Nếu-Thì gồm 9 luật mờ được thiết lập:
| Quy tắc |
Năng lượng còn lại (RE) |
Tải lưu lượng (TL) |
Chi phí nút (NC) |
| 1 |
Low |
Low |
Medium |
| 2 |
Low |
Medium |
High |
| 3 |
Low |
High |
Very High |
| 4 |
Medium |
Low |
Low |
| 5 |
Medium |
Medium |
Medium |
| 6 |
Medium |
High |
High |
| 7 |
High |
Low |
Very Low |
| 8 |
High |
Medium |
Low |
| 9 |
High |
High |
Medium |
Tuyến đường từ nút nguồn đến trạm gốc được chọn dựa trên đường dẫn có chi phí tối thiểu, kết hợp ưu tiên số bước nhảy nhỏ nhất. Kết quả mô phỏng sau 20000 vòng truyền cho thấy số nút sống và mức năng lượng còn lại trung bình duy trì ổn định, kéo dài tuổi thọ mạng so với phương pháp cũ.
Chương 3: KỸ THUẬT ĐỊNH TUYẾN PHÂN CỤM HIỆU QUẢ DỰA TRÊN SINK DI ĐỘNG
Chương 3 giải quyết hiện tượng suy kiệt năng lượng cục bộ (lỗ trống năng lượng) tại các nút quanh trạm gốc bằng cách chuyển đổi từ sink tĩnh sang sink di động. Sau khi phân tích hai thuật toán MECA và MSA cùng các hạn chế về độ trễ và khả năng mất gói tin khi sink di chuyển, chương đề xuất ba hướng giải pháp:
-
Phân cụm mờ kết hợp Mobile Sink: Hệ thống suy luận mờ được thiết kế với các biến ngôn ngữ đầu vào gồm Năng lượng còn lại, Khoảng cách cục bộ (giữa nút với các nút lân cận), Khoảng cách đến Sink và biến đầu ra là Cơ hội (Chance) trở thành cụm chủ (quy luật mờ biểu diễn trong Bảng 3-3). Sink di chuyển qua các điểm dừng định trước để thu gom dữ liệu từ các CH được chọn theo cơ hội mờ cao nhất. Kết quả mô phỏng so sánh tại Bảng 3-1, 3-2 và 3-5 xác nhận tuổi thọ mạng, số nút sống và mức năng lượng trung bình vượt trội hơn giao thức LEACH và CHEF.
-
Sử dụng thuật toán Dijkstra thiết lập đường di chuyển cho Mobile Sink (LEACH_CD): Kết hợp giao thức LEACH-C với thuật toán tìm đường ngắn nhất Dijkstra nhằm tối ưu hóa lộ trình di chuyển của trạm thu phát di động đến các CH. Bảng 3-7 cho thấy LEACH_CD kéo dài thời gian xuất hiện nút chết đầu tiên và nâng cao năng lượng còn lại so với LEACH và LEACH-C truyền thống.
-
Thuật toán đàn kiến (ACO) kết hợp LEACH-C và Sink di động (LEACH-CACO): Thuật toán bầy kiến được tích hợp để tìm chu trình di chuyển tối ưu nhất cho trạm gốc di động qua các vị trí cụm chủ trong từng vòng hoạt động. Số liệu thực nghiệm tại Bảng 3-8 và Bảng 3-9 ghi nhận:
| Giao thức |
Vòng nút đầu tiên chết |
Vòng 50% nút chết |
Năng lượng tiêu thụ trung bình |
| LEACH |
Thấp nhất |
Thấp nhất |
Cao nhất |
| LEACH-C |
Trung bình |
Trung bình |
Trung bình |
| LEACH-CD |
Khá |
Khá |
Thấp |
| LEACH-CACO |
Cao nhất |
Cao nhất |
Thấp nhất |
Giải pháp LEACH-CACO chứng minh khả năng duy trì số nút mạng còn sống dài nhất và giảm thiểu tốc độ tiêu thụ năng lượng tổng thể của mạng qua các chu kỳ truyền.
Kết quả và những đóng góp mới
Các đóng góp mới về lý luận và giải thuật mà luận án đạt được bao gồm:
- Hoàn thiện công thức xác suất bầu chọn cụm chủ trong mạng cảm biến không đồng nhất: Luận án tích hợp thêm thành phần ước lượng khoảng cách thực tế giữa các nút đến Sink ($d_{\text{hiện tại}}$ so với $d_{\text{trung bình}}$) và ngưỡng năng lượng $T_{\text{absolute}}$ vào xác suất lựa chọn CH cho mô hình mạng không đồng nhất 4 mức độ, khắc phục tình trạng cạn kiệt năng lượng sớm của các nút ở xa trạm gốc.
- Xây dựng mô hình định tuyến đa tiêu chí dựa trên logic mờ: Đề xuất thuật toán xác định tuyến đường tối ưu từ nút nguồn đến Sink tĩnh thông qua biến chi phí nút (NC), được suy luận mờ từ năng lượng còn lại (RE) và tải lưu lượng (TL), kết hợp tối thiểu hóa số bước nhảy, thay thế cơ chế chọn nút ngẫu nhiên không trọng số.
- Tích hợp phân cụm mờ và tối ưu hóa quỹ đạo Sink di động: Đề xuất các cơ chế phân cụm mờ lựa chọn CH dựa trên năng lượng và khoảng cách; đồng thời ứng dụng thuật toán Dijkstra (LEACH_CD) và thuật toán đàn kiến (LEACH-CACO) để thiết lập lộ trình di chuyển tối ưu cho trạm thu phát di động, giải quyết dứt điểm hiện tượng thắt nút cổ chai xung quanh Sink và giảm thiểu tình trạng rơi rớt gói tin.
Về mặt giải pháp đề xuất, luận án khuyến nghị việc thiết kế giao thức định tuyến trong WSN cần phối hợp đồng thời giữa tính không đồng nhất về năng lượng của phần cứng nút, các công cụ ra quyết định mờ và chiến lược di động của trạm thu phát nhằm tối đa hóa hiệu suất mạng.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
Về hạn chế, các kiểm chứng và đánh giá hiệu năng trong luận án hoàn toàn được thực hiện thông qua mô phỏng toán học trên công cụ Matlab, chưa tiến hành thử nghiệm trên các phần cứng nút cảm biến vật lý trong môi trường tự nhiên ngoài thực địa. Bên cạnh đó, việc áp dụng trạm thu phát di động luôn tồn tại sự đánh đổi giữa tiết kiệm năng lượng và độ trễ truyền dữ liệu do giới hạn tốc độ di chuyển cơ học của Sink; đồng thời vẫn còn nguy cơ bỏ sót gói tin nếu cụm chủ nằm ngoài phạm vi phủ sóng khi Sink di chuyển nhanh.
Hướng nghiên cứu tiếp theo của luận án bao gồm:
- Tiếp tục tối ưu hóa đường đi và vận tốc của Sink di động để giảm thiểu triệt để hiện tượng mất gói tin đối với các CH vượt quá tầm cảm biến.
- Nghiên cứu giải pháp cân bằng giữa yêu cầu độ trễ thời gian thực và mục tiêu tiết kiệm năng lượng khi sử dụng Mobile Sink.
- Triển khai thử nghiệm các thuật toán đề xuất trên mô hình mạng cảm biến thực tế để kiểm tra tính tương thích với các ràng buộc phần cứng vật lý.
Giá trị tham khảo
Luận án là tài liệu tham khảo cho nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên thuộc các chuyên ngành Hệ thống thông tin, Mạng máy tính và Kỹ thuật viễn thông quan tâm đến các giải thuật định tuyến và tối ưu hóa năng lượng trong mạng không dây.
Công trình cũng cung cấp nguồn tư liệu cho các kỹ sư và chuyên gia thiết kế hệ thống IoT, mạng cảm biến quan trắc môi trường, nông nghiệp công nghệ cao và phòng chống thiên tai. Các nội dung có giá trị tham khảo chuyên sâu gồm:
- Hệ thống công thức giải tích tính ngưỡng xác suất chọn CH trong mạng không đồng nhất nhiều cấp độ (Chương 2).
- Bộ quy tắc mờ (Fuzzy rules) và các hàm liên thuộc đánh giá chi phí nút và cơ hội làm cụm chủ (Chương 2 và Chương 3).
- Phương pháp phối hợp giữa thuật toán heuristic (Dijkstra, ACO) với giao thức định tuyến phân cụm trên mô hình trạm thu phát di động.
Câu hỏi thường gặp
1. Hiện tượng "thắt nút cổ chai" và "lỗ trống năng lượng" quanh Sink tĩnh phát sinh do nguyên nhân nào?
Trong mạng WSN truyền thông đa chặng với Sink cố định, toàn bộ dữ liệu từ các nút ở xa đều phải chuyển tiếp qua các nút nằm sát trạm gốc. Hoạt động tiếp nhận và chuyển tiếp liên tục này khiến các nút lân cận Sink cạn pin nhanh hơn nhiều so với phần còn lại của mạng, dẫn đến việc hình thành "lỗ trống năng lượng", làm Sink bị cô lập và mạng ngừng hoạt động dù nhiều nút khác vẫn còn năng lượng.
2. Giao thức cải tiến cho mạng không đồng nhất 4 mức trong Chương 2 điều chỉnh công thức chọn cụm chủ như thế nào?
Giao thức đề xuất bổ sung thêm tham số khoảng cách thực tế từ nút đến Sink ($d_{\text{hiện tại}}$) so sánh với khoảng cách trung bình ($d_{\text{trung bình}}$) trong điều kiện năng lượng còn lại $E_i(r) > T_{\text{absolute}}$. Sự điều chỉnh này phân phối lại xác suất bầu chọn CH công bằng hơn giữa nút gần và nút xa trạm gốc, khắc phục tình trạng các nút super và ultra-super chết sớm trong các giao thức EDEEC và BEENISH.
3. Biến đầu vào và đầu ra trong hệ thống suy luận mờ phục vụ chọn đường ở Chương 2 gồm những gì?
Hệ thống logic mờ chọn đường sử dụng hai biến đầu vào là Năng lượng còn lại của nút (Residual Energy - RE) và Tải lưu lượng của nút (Traffic Load - TL). Biến đầu ra là Chi phí nút (Node Cost - NC). Tuyến đường có tổng chi phí nút thấp nhất kết hợp số bước nhảy tối thiểu sẽ được chọn để chuyển tiếp dữ liệu về Sink.
4. Sự khác biệt cơ bản giữa giao thức LEACH_CD và LEACH-CACO trong Chương 3 là gì?
Cả hai giao thức đều dựa trên nền tảng phân cụm tập trung LEACH-C kết hợp Sink di động. Tuy nhiên, LEACH_CD sử dụng thuật toán tìm đường đi ngắn nhất Dijkstra để lập lộ trình cho Sink, trong khi LEACH-CACO áp dụng thuật toán tối ưu hóa đàn kiến (Ant Colony Optimization) để tìm chu trình di chuyển tối ưu qua các cụm chủ, giúp giảm tiêu thụ năng lượng và kéo dài số vòng sống của mạng cao hơn.
5. Luận án sử dụng các tiêu chí định lượng nào để so sánh hiệu năng giữa các giải thuật trên môi trường Matlab?
Hiệu năng được đánh giá định lượng qua 5 chỉ số: số vòng hoạt động khi nút đầu tiên chết và toàn bộ nút chết (tuổi thọ mạng), số lượng nút còn sống theo thời gian, năng lượng còn lại của toàn mạng, mức năng lượng tiêu thụ trung bình, và tổng số gói tin truyền thành công về trạm gốc (thông lượng).
Kết luận
Luận án của tác giả Phan Thị Thể đã giải quyết bài toán tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến không dây thông qua việc cải tiến kỹ thuật định tuyến phân cụm trên cả hai mô hình trạm gốc cố định và trạm gốc di động. Bằng cách tích hợp các công thức xác suất phụ thuộc khoảng cách trong mạng không đồng nhất, hệ thống suy luận logic mờ và các giải thuật tìm đường tối ưu như Dijkstra và bầy kiến (ACO), tác giả đã chứng minh hiệu quả giảm tải tiêu thụ năng lượng, kéo dài tuổi thọ mạng và nâng cao thông lượng truyền tin qua các kịch bản mô phỏng trên Matlab. Công trình đóng góp các giải pháp giải tích và thuật toán hữu ích cho việc nghiên cứu, phát triển các hệ thống mạng cảm biến và IoT trong thực tiễn.
