Luận văn thạc sĩ về mạng không dây tiết kiệm năng lượng trong công nghệ thông tin

• Tác giả: Mr. Tall Hamadoun
• Người hướng dẫn: Mr. Hervé Rivano, Chargé de Recherche INRIA
• Trường học: Institut National des Sciences Appliquées (INSA) de Lyon
• Chuyên ngành: Informatique
• Đề tài: Réseau Maillé Không Dây À Basse Tiêu Thụ Năng Lượng
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Lyon

• Remerciements
• Résumé
• Abstract
• 1. Introduction
• 1.1. Environnement du stage
• 1.2. Organisation du rapport
• 2. Chapitre 2: Contexte technologique
• 2.1. Généralités sur les réseaux de capteurs
• 2.2. La norme IEEE 802.4 et les réseaux 6LoWPAN
• 3. Optimisation de la consommation énergétique
• 3.1. État de l’art
• 3.2. Mécanisme du Duty-Cycle pour les capteurs
• 3.3. Réduction du pourcentage du Duty-Cycle pour économiser l’énergie
• 3.4. Économie d’énergie par l’optimisation du trafic de contrôle
• 3.5. Modélisation de la consommation énergétique des capteurs
• 3.6. Réduction de la probabilité P TI(i) d’émission des messages de contrôle
• 3.7. Utilisation d’un modèle analytique
• 3.8. Détermination de la valeur de D qui optimise la consommation énergétique
• 4. Simulations et Résultats
• 4.1. L’environnement de simulation
• 4.2. Le système d’exploitation ContikiOS et le simulateur Cooja
• 4.3. Optimisation du trafic de contrôle par simulation
• 4.4. Vérification de la rélation entre k et N Deg sur un scénario de trois nœuds
• 4.5. Les valeurs de D et la consommation énergétique du réseau
• 4.5.1. Consommation énergétique pour un scénario de 5 nœuds en ligne
• 4.5.2. Comparaison de la consommation du CPU et de la Radio sur 24heures de réseau
• 4.5.3. Evolution de la consommation en fonction des intervalles de Trickle
• 4.6. Temps de convergence du réseau
• 5. Plate-forme expérimentale
• 5.1. La plate-forme des capteurs Z1
• 5.2. La plate-forme des passerelles, Sheevaplug
• 5.3. Vue globale du réseau
• 6. Conclusion et perspectives
• 7. Détailles des différents messages du protocole RPL
• 7.1. Les différentes options possible dans un message DIO sont :
• 7.2. Les différentes options des messages DAO
• 7.3. Les trois options possible dans les messages DIS sont présenterés en détaille ci-dessous.
• 7.4. Configuration du Serveur
• 7.5. Configuration de la passerelle 1 (GW1)
• 7.6. Configuration des passerelles 2, 3 et 4
• 7.7. Manipulations à faire sur les capteurs avant de flasher le code
• 7.8. Téléchargement du code sur le capteur
• Table des figures
• Liste des tableaux

I. Giới thiệu về mạng không dây tiết kiệm năng lượng

Mạng không dây tiết kiệm năng lượng đang trở thành một lĩnh vực nghiên cứu quan trọng trong công nghệ thông tin. Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc tối ưu hóa tiết kiệm năng lượng cho các mạng cảm biến không dây, đặc biệt là trong bối cảnh mạng di động và công nghệ mạng hiện đại. Mục tiêu chính là phát triển một giải pháp cho việc kết nối các thiết bị thông minh trong đô thị với mạng Internet thông qua một mạng cảm biến 6LoWPAN. Việc sử dụng các cảm biến có nguồn năng lượng hạn chế đòi hỏi phải có các phương pháp tối ưu hóa hiệu quả, nhằm kéo dài tuổi thọ của mạng. Theo nghiên cứu, khi mạng ổn định và lưu lượng dữ liệu thấp, các cảm biến có thể hoạt động lên đến 18 tháng với nguồn năng lượng từ hai pin AA. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc quản lý năng lượng trong các mạng không dây.

1.1. Tình hình hiện tại của mạng không dây

Mạng không dây hiện nay đang phát triển mạnh mẽ với sự gia tăng của các thiết bị thông minh. Mạng không dây không chỉ phục vụ cho việc truyền tải dữ liệu mà còn đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối các thiết bị trong đô thị thông minh. Tuy nhiên, việc duy trì hiệu suất năng lượng là một thách thức lớn. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc tối ưu hóa tối ưu hóa năng lượng trong các mạng cảm biến có thể giúp giảm thiểu chi phí và tăng cường hiệu quả hoạt động. Việc áp dụng các công nghệ như 6LoWPAN và RPL trong việc quản lý lưu lượng và tối ưu hóa năng lượng là rất cần thiết để đảm bảo sự phát triển bền vững của các mạng không dây.

II. Công nghệ mạng và tiêu chuẩn 6LoWPAN

Công nghệ 6LoWPAN là một trong những tiêu chuẩn quan trọng trong việc phát triển mạng không dây tiết kiệm năng lượng. Tiêu chuẩn này cho phép các gói IPv6 được truyền tải qua các mạng cảm biến với tài nguyên hạn chế. Công nghệ mạng này giúp tối ưu hóa việc truyền tải dữ liệu và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng. Việc sử dụng mạng cảm biến 6LoWPAN cho phép các thiết bị kết nối với nhau một cách hiệu quả, đồng thời giảm thiểu lưu lượng dữ liệu không cần thiết. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc áp dụng các phương pháp nén gói tin và tối ưu hóa giao thức RPL có thể giúp giảm thiểu lưu lượng điều khiển và kéo dài tuổi thọ của mạng. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh các thiết bị cảm biến thường hoạt động trên nguồn năng lượng hạn chế.

2.1. Các tiêu chuẩn và giao thức trong mạng không dây

Các tiêu chuẩn như IEEE 802.15.4 và 6LoWPAN đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển mạng không dây. Giao thức RPL (Routing Protocol for Low Power and Lossy Networks) được thiết kế đặc biệt cho các mạng cảm biến, giúp tối ưu hóa việc định tuyến và giảm thiểu tiêu thụ năng lượng. Việc áp dụng các giao thức này không chỉ giúp cải thiện hiệu suất của mạng mà còn đảm bảo tính khả thi trong việc triển khai các ứng dụng thực tế. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc tối ưu hóa tối ưu hóa năng lượng trong các giao thức này có thể giúp kéo dài tuổi thọ của các thiết bị cảm biến, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của toàn bộ mạng.

III. Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong mạng cảm biến

Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng là một trong những thách thức lớn nhất trong việc phát triển mạng không dây. Các nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc điều chỉnh Duty-Cycle và giảm thiểu lưu lượng điều khiển có thể giúp kéo dài tuổi thọ của các cảm biến. Việc áp dụng các mô hình phân tích và mô phỏng giúp đánh giá hiệu quả của các phương pháp tối ưu hóa. Kết quả cho thấy rằng, khi giảm thiểu lưu lượng điều khiển và tối ưu hóa chu kỳ hoạt động của cảm biến, có thể đạt được hiệu suất năng lượng tốt hơn. Điều này không chỉ giúp tiết kiệm năng lượng mà còn đảm bảo tính ổn định của mạng trong thời gian dài.

3.1. Phân tích và mô phỏng tiêu thụ năng lượng

Phân tích và mô phỏng là những công cụ quan trọng trong việc đánh giá hiệu quả của các phương pháp tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng. Sử dụng các công cụ như Cooja và Contiki OS, các nhà nghiên cứu có thể mô phỏng các kịch bản khác nhau để đánh giá hiệu suất của mạng. Kết quả từ các mô phỏng cho thấy rằng việc tối ưu hóa Duty-Cycle và giảm thiểu lưu lượng điều khiển có thể giúp kéo dài tuổi thọ của các cảm biến. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc áp dụng các phương pháp phân tích trong việc phát triển các giải pháp tiết kiệm năng lượng cho mạng không dây.

IV. Kết luận và triển vọng tương lai

Kết luận từ nghiên cứu cho thấy rằng việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng trong mạng không dây là một yếu tố quan trọng để đảm bảo tính bền vững của các ứng dụng trong đô thị thông minh. Các giải pháp như 6LoWPAN và RPL đã chứng minh được hiệu quả trong việc giảm thiểu tiêu thụ năng lượng và kéo dài tuổi thọ của mạng. Triển vọng tương lai cho thấy rằng, với sự phát triển không ngừng của công nghệ, việc áp dụng các phương pháp tối ưu hóa sẽ ngày càng trở nên quan trọng hơn. Các nghiên cứu tiếp theo cần tập trung vào việc phát triển các giao thức mới và cải tiến các phương pháp hiện tại để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao về hiệu suất và tiết kiệm năng lượng trong các mạng không dây.

4.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Hướng nghiên cứu tiếp theo cần tập trung vào việc phát triển các giải pháp mới cho mạng không dây tiết kiệm năng lượng. Việc nghiên cứu các giao thức mới và cải tiến các phương pháp hiện tại sẽ giúp nâng cao hiệu suất và tính bền vững của mạng. Ngoài ra, việc áp dụng các công nghệ mới như IoT và AI trong việc quản lý và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng cũng cần được xem xét. Điều này sẽ mở ra nhiều cơ hội mới cho việc phát triển các ứng dụng thông minh trong đô thị và nâng cao chất lượng cuộc sống cho người dân.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển nhanh chóng của các thành phố thông minh, việc kết nối các thiết bị đô thị như bảng hiển thị điện tử với mạng Internet trở thành một thách thức kỹ thuật quan trọng. Theo ước tính, các thiết bị này thường không thể kết nối trực tiếp với mạng Internet qua cáp hay điểm truy cập không dây do giới hạn về vị trí và hạ tầng. Luận văn tập trung nghiên cứu giải pháp sử dụng mạng cảm biến không dây 6LoWPAN dạng mạng lưới (mesh) để đảm bảo kết nối giữa máy chủ Internet và các thiết bị đô thị thông minh. Mạng cảm biến này sử dụng các cảm biến Zolertia Z1 hoạt động bằng pin, do đó việc tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng là yếu tố then chốt nhằm kéo dài tuổi thọ mạng.

Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu là giảm thiểu lưu lượng điều khiển của giao thức định tuyến RPL và tối ưu chu kỳ thức-ngủ (Duty-Cycle) của các cảm biến để tiết kiệm năng lượng. Nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian sáu tháng tại phòng thí nghiệm CITI, INSA Lyon, Pháp, với phạm vi tập trung vào mạng 6LoWPAN và các thiết bị Z1. Kết quả cho thấy, khi mạng ổn định và lưu lượng dữ liệu thưa thớt, tuổi thọ pin của cảm biến có thể đạt khoảng 18 tháng với hai pin LR6 AA 1,5V dung lượng 15390 Joules. Nghiên cứu có ý nghĩa lớn trong việc phát triển các hệ thống đô thị thông minh bền vững, tiết kiệm năng lượng và giảm chi phí vận hành.

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:

• Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Networks - WSNs): Mạng gồm các nút cảm biến nhỏ gọn, có khả năng tự tổ chức, thu thập dữ liệu môi trường và truyền về nút thu (sink). Các nút này có hạn chế về năng lượng, bộ xử lý và băng thông.

• Chuẩn IEEE 802.15.4: Định nghĩa tầng vật lý và tầng liên kết dữ liệu cho mạng cá nhân không dây (WPAN), với tốc độ truyền tối đa 250 kbps, hỗ trợ các chế độ hoạt động tiết kiệm năng lượng.

• Công nghệ 6LoWPAN: Lớp thích nghi cho phép truyền gói IPv6 qua mạng IEEE 802.15.4 bằng cách nén tiêu đề IPv6, phân mảnh và tái hợp gói tin, giúp mạng cảm biến có thể kết nối trực tiếp với Internet.

• Giao thức định tuyến RPL (Routing Protocol for Low power and Lossy Networks): Giao thức định tuyến đa bước tối ưu cho mạng cảm biến, xây dựng cấu trúc DODAG (Destination Oriented Directed Acyclic Graph) dựa trên các chỉ số như số bước nhảy, chất lượng liên kết, năng lượng còn lại. RPL sử dụng các thông điệp điều khiển DIO, DAO, DIS để duy trì mạng.

• Thuật toán Trickle: Cơ chế điều chỉnh tần suất gửi thông điệp DIO trong RPL, giúp giảm lưu lượng điều khiển khi mạng ổn định và tăng cường khi phát hiện sự không nhất quán.

• Khái niệm Duty-Cycle: Chu kỳ thức-ngủ của module radio nhằm giảm tiêu thụ năng lượng bằng cách tắt radio trong phần lớn thời gian và chỉ bật trong khoảng thời gian ngắn để truyền nhận dữ liệu.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Dữ liệu thu thập từ các cảm biến Zolertia Z1 thực tế và mô phỏng trên phần mềm ContikiOS với trình giả lập Cooja.

• Phương pháp phân tích: Kết hợp mô hình hóa toán học tiêu thụ năng lượng dựa trên các thông số như tần suất gửi thông điệp DIO, thời gian thức-ngủ D, cùng với các kịch bản mô phỏng mạng 3 đến 5 nút để đánh giá hiệu quả các tham số.

• Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện trong 6 tháng, bao gồm giai đoạn khảo sát lý thuyết, xây dựng mô hình, mô phỏng và thử nghiệm thực tế.

• Cỡ mẫu và chọn mẫu: Mạng mô phỏng gồm 3 đến 5 nút cảm biến Z1, được lựa chọn để phản ánh các tình huống điển hình trong mạng đô thị thông minh.

• Phương pháp tối ưu: Tối ưu hóa tham số hằng số k trong thuật toán Trickle sao cho k ≤ bậc nút (degree) để giảm lưu lượng điều khiển; đồng thời điều chỉnh thời gian ngủ D của radio để tiết kiệm năng lượng mà không ảnh hưởng đến thời gian hội tụ mạng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Tối ưu lưu lượng điều khiển qua hằng số k của Trickle:

   • Khi hằng số k ≤ bậc nút, xác suất gửi thông điệp DIO giảm đáng kể, từ khoảng 1 xuống còn khoảng 0.1-0.3 tùy theo bậc nút.
   • Ví dụ, trong mạng 3 nút, nút có k=1 và bậc 2 gửi ít thông điệp hơn nút có k=2.
   • Giảm lưu lượng điều khiển giúp tiết kiệm khoảng 80 mJ năng lượng trong 1 giờ 30 phút hoạt động.

2. Ảnh hưởng của thời gian ngủ D đến tiêu thụ năng lượng:

   • Tăng D từ 31.25 ms lên 500 ms làm giảm tiêu thụ năng lượng đáng kể.
   • Trong mô phỏng 5 nút, nút cuối cùng tiết kiệm được khoảng 90 Joules trong 19 giờ 30 phút khi D tăng từ 31.25 ms lên 500 ms.
   • Phân tích cho thấy hơn 80% năng lượng tiêu thụ liên quan đến hoạt động CPU, radio chỉ chiếm phần nhỏ.

3. Thời gian hội tụ mạng không bị ảnh hưởng đáng kể bởi D:

   • Thời gian hội tụ dao động trong khoảng 25-30 giây cho các giá trị D khác nhau.
   • Điều này cho thấy tăng D không làm chậm quá trình thiết lập mạng.

4. Tuổi thọ pin ước tính:

   • Với hai pin LR6 AA 1,5V dung lượng 15390 Joules, cảm biến có thể hoạt động liên tục khoảng 18 tháng trong điều kiện mạng ổn định và lưu lượng dữ liệu thấp.

Thảo luận kết quả

Việc giảm lưu lượng điều khiển bằng cách điều chỉnh hằng số k trong thuật toán Trickle phù hợp với các nghiên cứu trước đây, cho thấy hiệu quả trong việc giảm tiêu thụ năng lượng mà không làm giảm độ ổn định mạng. Sự khác biệt nhỏ giữa mô hình toán học và mô phỏng là do mô hình giả định lớp vật lý và MAC lý tưởng, trong khi mô phỏng phản ánh thực tế hơn với các cơ chế điều khiển truy cập kênh và Duty-Cycle.

Tăng thời gian ngủ D giúp tiết kiệm năng lượng đáng kể, tuy nhiên cần cân nhắc để không làm tăng độ trễ truyền dữ liệu. Kết quả cho thấy D=500 ms là giá trị tối ưu trong bối cảnh nghiên cứu, phù hợp với các ứng dụng đô thị thông minh có lưu lượng dữ liệu thưa thớt.

Phân tích chi tiết cho thấy CPU chiếm phần lớn năng lượng tiêu thụ, gợi ý hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào tối ưu hóa hoạt động CPU để kéo dài tuổi thọ mạng hơn nữa.

Các biểu đồ tiêu biểu có thể bao gồm: biểu đồ xác suất gửi DIO theo k và bậc nút, biểu đồ tiêu thụ năng lượng theo D, biểu đồ phân bổ năng lượng CPU và radio, và biểu đồ thời gian hội tụ mạng.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Điều chỉnh hằng số k trong thuật toán Trickle theo bậc nút:

   • Thiết lập k ≤ bậc nút để giảm lưu lượng điều khiển.
   • Thực hiện trong vòng 1-2 tháng, do đội ngũ kỹ thuật mạng cảm biến đảm nhiệm.
   • Mục tiêu giảm ít nhất 30% lưu lượng điều khiển so với cấu hình mặc định.

2. Tăng thời gian ngủ D của radio lên 500 ms:

   • Cập nhật cấu hình Duty-Cycle trong firmware cảm biến.
   • Thời gian triển khai 1 tháng, phối hợp với nhà cung cấp phần cứng.
   • Mục tiêu tiết kiệm năng lượng ít nhất 15% so với cấu hình 125 ms.

3. Phát triển phần mềm tối ưu hóa hoạt động CPU:

   • Nghiên cứu và áp dụng các chế độ tiết kiệm năng lượng cho CPU.
   • Thời gian nghiên cứu và phát triển 3-6 tháng.
   • Mục tiêu giảm tiêu thụ năng lượng CPU ít nhất 20%.

4. Triển khai hệ thống giám sát năng lượng và hiệu suất mạng:

   • Lắp đặt các công cụ giám sát để theo dõi tiêu thụ năng lượng và chất lượng dịch vụ.
   • Thời gian triển khai 2 tháng.
   • Mục tiêu phát hiện sớm các điểm tiêu thụ năng lượng cao và sự cố mạng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành mạng cảm biến và IoT:

   • Hiểu rõ về tối ưu hóa năng lượng trong mạng 6LoWPAN và giao thức RPL.
   • Áp dụng mô hình và phương pháp mô phỏng trong nghiên cứu.

2. Kỹ sư phát triển hệ thống đô thị thông minh:

   • Áp dụng giải pháp kết nối mạng lưới cảm biến cho thiết bị đô thị.
   • Tối ưu hóa tuổi thọ pin và chi phí vận hành.

3. Nhà quản lý dự án công nghệ thông tin đô thị:

   • Đánh giá hiệu quả và khả năng triển khai các công nghệ mạng cảm biến.
   • Lập kế hoạch bảo trì và nâng cấp hệ thống.

4. Nhà cung cấp thiết bị cảm biến và phần mềm nhúng:

   • Nâng cao chất lượng sản phẩm qua tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng.
   • Phát triển firmware phù hợp với các tham số tối ưu.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao phải sử dụng mạng 6LoWPAN cho kết nối thiết bị đô thị?
   Mạng 6LoWPAN cho phép truyền gói IPv6 qua mạng không dây công suất thấp, phù hợp với thiết bị giới hạn năng lượng như cảm biến Z1, giúp kết nối trực tiếp với Internet mà không cần hạ tầng phức tạp.

2. Làm thế nào để giảm tiêu thụ năng lượng trong mạng cảm biến?
   Giảm lưu lượng điều khiển qua điều chỉnh hằng số k trong thuật toán Trickle và tăng thời gian ngủ D của radio giúp tiết kiệm năng lượng đáng kể, kéo dài tuổi thọ pin.

3. Ảnh hưởng của việc tăng thời gian ngủ D đến hiệu suất mạng như thế nào?
   Nghiên cứu cho thấy tăng D lên 500 ms không làm tăng đáng kể thời gian hội tụ mạng, vẫn đảm bảo kết nối ổn định và độ trễ chấp nhận được trong ứng dụng đô thị thông minh.

4. Phương pháp mô phỏng nào được sử dụng để đánh giá mạng?
   Sử dụng hệ điều hành ContikiOS và trình giả lập Cooja để mô phỏng mạng cảm biến, cho phép quan sát lưu lượng, tiêu thụ năng lượng và thời gian hội tụ trong các kịch bản khác nhau.

5. Tuổi thọ pin của cảm biến trong mạng được ước tính bao lâu?
   Với hai pin LR6 AA 1,5V dung lượng 15390 Joules, cảm biến có thể hoạt động khoảng 18 tháng trong điều kiện mạng ổn định và lưu lượng dữ liệu thấp, phù hợp với yêu cầu vận hành lâu dài.

Kết luận

• Đã xây dựng và chứng minh tính khả thi của mạng 6LoWPAN sử dụng cảm biến Zolertia Z1 để kết nối thiết bị đô thị thông minh với mạng Internet.
• Mô hình hóa và tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng qua điều chỉnh hằng số k trong thuật toán Trickle và thời gian ngủ D của radio.
• Kết quả mô phỏng và thực nghiệm cho thấy tuổi thọ pin có thể đạt khoảng 18 tháng trong điều kiện lý tưởng.
• Đề xuất các giải pháp kỹ thuật cụ thể nhằm giảm lưu lượng điều khiển và tăng thời gian ngủ, đồng thời khuyến nghị phát triển thêm tối ưu CPU.
• Khuyến khích triển khai hệ thống giám sát năng lượng để duy trì hiệu quả vận hành lâu dài.

Next steps: Triển khai các cấu hình tối ưu trong môi trường thực tế, mở rộng nghiên cứu tối ưu CPU và phát triển hệ thống giám sát năng lượng.

Call-to-action: Các nhà nghiên cứu và kỹ sư được khuyến khích áp dụng và phát triển các giải pháp tối ưu năng lượng trong mạng cảm biến để thúc đẩy ứng dụng đô thị thông minh bền vững.