Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Networks - WSN) bao gồm các nút cảm biến tự động được phân bố trong không gian nhằm giám sát các điều kiện môi trường hoặc vật lý như nhiệt độ, độ ẩm, áp lực, âm thanh, rung động, chất ô nhiễm, và truyền dữ liệu về vị trí giám sát trung tâm (node sink). Mặc dù có tiềm năng ứng dụng rộng rãi từ quân sự, công nghiệp, giám sát môi trường đến các hệ thống dân dụng và nhà thông minh, việc triển khai WSN trong thực tế đối mặt với nhiều rào cản kỹ thuật nghiêm ngặt:

  • Nguồn năng lượng bị giới hạn do các nút mạng chủ yếu vận hành bằng pin dung lượng nhỏ trong thời gian dài.
  • Phần cứng bị ràng buộc về kích thước vật lý nhỏ gọn, dẫn đến dung lượng bộ nhớ và năng lực tính toán trên từng nút bị hạn chế.
  • Dải thông truyền thông vô tuyến thấp (thường dao động trong khoảng 10 - 100 Kbits/s).
  • Ảnh hưởng của nhiễu môi trường truyền sóng dẫn đến nguy cơ sai lệch hoặc mất mát dữ liệu khi chuyển tiếp về trạm gốc.

Trong các hệ thống giám sát truyền thống, việc nút cảm biến gửi dữ liệu định kỳ với tần suất cố định gây lãng phí năng lượng truyền thông vô tuyến — vốn là thành phần tiêu hao năng lượng lớn nhất của nút mạng. Để giải quyết vấn đề này, tác giả đề xuất áp dụng Logic mờ (Fuzzy Logic) nhằm tăng cường tính thông minh cho các nút cảm biến, cho phép hệ thống nhận biết các biến động của môi trường và ra quyết định thích ứng trong điều kiện thông tin không chắc chắn hoặc mơ hồ.

Luận văn xác định các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể như sau:

  1. Nghiên cứu tổng quan về mạng cảm biến không dây, cấu tạo phần cứng nút mạng và các thách thức kỹ thuật.
  2. Tìm hiểu tiêu chuẩn giao tiếp 6LoWPAN, cơ chế nén tiêu đề và phân mảnh dữ liệu IPv6 trên mạng vô tuyến công suất thấp.
  3. Nghiên cứu cơ sở lý thuyết tập mờ và mô hình mờ Takagi-Sugeno.
  4. Xây dựng mô hình nhận biết thông số môi trường (nhiệt độ và độ ẩm) ứng dụng trong phòng máy chủ (Server).
  5. Thực hiện mô phỏng hệ thống trên hệ điều hành Contiki và phần mềm Cooja, từ đó phân tích và đánh giá hiệu năng về lưu lượng gói tin và công suất tiêu thụ.

Đối tượng nghiên cứu là giải pháp nhận biết thông số môi trường bằng Logic mờ trên nền mạng WSN sử dụng giao thức 6LoWPAN. Phạm vi ứng dụng tập trung vào ngữ cảnh giám sát môi trường phòng Server với hai thông số vật lý chính là nhiệt độ (khoảng lý tưởng từ 10°C đến 28°C) và độ ẩm tương đối (khoảng lý tưởng từ 42% đến 58%).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Về mặt lý thuyết, đề tài dựa trên ba trụ cột kỹ thuật chính:

  • Kiến trúc mạng cảm biến không dây: Cấu tạo của một nút cảm biến gồm 4 khối cơ bản: khối cảm ứng (cảm biến và bộ chuyển đổi tương tự - số ADC), khối xử lý (bộ vi điều khiển kết hợp bộ lưu trữ nhỏ), khối thu phát vô tuyến và khối nguồn. Kiến trúc ngăn xếp giao thức bao gồm 5 tầng (Vật lý, Liên kết dữ liệu, Mạng, Vận chuyển sử dụng UDP, Ứng dụng) kết hợp giải pháp lớp chéo (cross-layer) để phối hợp thông tin vị trí, định tuyến và tối ưu hóa năng lượng tiêu thụ.
  • Tiêu chuẩn giao tiếp 6LoWPAN (IPv6 over Low Power Wireless Personal Area Networks): Do chuẩn IEEE 802.15.4 chỉ hỗ trợ kích thước khung dữ liệu tối đa (MTU) là 127 bytes, trong khi MTU tối thiểu của IPv6 là 1280 bytes, 6LoWPAN đóng vai trò lớp thích ứng giữa tầng mạng và tầng liên kết dữ liệu với ba nhiệm vụ cốt lõi: phân mảnh và tái hợp gói tin (fragmentation/reassembly), nén tiêu đề (nén IPv6 header dài 40 bytes xuống tối thiểu 1 byte, nén tiêu đề UDP 8 bytes bằng cơ chế stateless hoặc stateful), và hỗ trợ chuyển tiếp đa chặng ở lớp 2 hoặc lớp 3.
  • Lý thuyết Logic mờ và mô hình Takagi-Sugeno: Khác với mô hình Mamdani có giá trị đầu ra là tập mờ đòi hỏi giải mờ phức tạp, mô hình Takagi-Sugeno sử dụng hàm giải tích hoặc hằng số thực (singleton) ở phần kết luận của luật mờ: $$\text{Nếu } x_1 = A \text{ và } x_2 = B \text{ thì } y = f(x_1, x_2) \text{ (hoặc } y = c\text{)}$$ Đầu ra rõ được tính toán thông qua phương pháp lấy trung bình tâm theo trọng số, giúp giảm thiểu độ phức tạp tính toán và đáp ứng tốt giới hạn bộ nhớ của vi điều khiển.

Về phương pháp nghiên cứu, tác giả kết hợp phương pháp phân tích lý thuyết, thiết kế hệ quy tắc suy luận mờ trên công cụ Matlab, và phương pháp thực nghiệm mô phỏng trên nền tảng Contiki OS 2.7 cùng trình mô phỏng Cooja. Nguồn dữ liệu kiểm thử được sinh ra từ các plugin giao diện viết bằng Java tích hợp trong Cooja để can thiệp trực tiếp vào bộ chuyển đổi ADC ảo của nút cảm biến.

Thiết kế và triển khai hệ thống nhận biết ngữ cảnh

Mô hình hệ thống được thiết kế hướng tới môi trường phòng máy chủ nhằm phát hiện các biến động nhiệt độ và độ ẩm bất thường, từ đó tự động điều chỉnh chu kỳ báo cáo dữ liệu của nút cảm biến về node sink:

1. Kiến trúc phân tầng và luồng xử lý trên nút cảm biến

Chương trình trên mỗi nút cảm biến được chia thành 4 khối chức năng tuần tự:

  • Khối đọc dữ liệu: Thu thập tín hiệu tương tự từ ADC, lưu trữ giá trị đo đạc vào bộ đệm tạm thời (bộ đệm 2 giá trị liên tiếp để so sánh mức độ biến thiên).
  • Khối mờ hóa (Fuzzification): Chuyển đổi các giá trị vật lý đo được thành giá trị độ thuộc của các biến ngôn ngữ dựa trên các hàm thuộc dạng hình thang và tam giác.
  • Khối suy luận và nhận biết thông số: Tra cứu bảng quy tắc mờ Takagi-Sugeno để suy ra trạng thái hoạt động tương ứng. Đầu ra quy ước gồm 3 mức: Bình thường (giá trị 0), Theo dõi (giá trị 10), Cảnh báo (giá trị 20).
  • Khối truyền tin: Đóng gói bản tin theo định dạng UDP/6LoWPAN và truyền qua định tuyến RPL (Routing Protocol for Low-Power and Lossy Networks) tới node sink theo chu kỳ thời gian tương ứng với ngữ cảnh nhận biết.
  • Khối lắng nghe đường truyền: Nút cảm biến định kỳ lắng nghe các gói tin quảng bá (broadcast) từ sink; khi phát hiện mạng ngoài bị gián đoạn, nút sẽ ngưng phát sóng và chuyển dữ liệu vào bộ nhớ đệm.

2. Thiết kế logic mờ trường hợp một đầu vào (Nhiệt độ)

Sử dụng hai giá trị nhiệt độ: nhiệt độ trước đó và nhiệt độ hiện tại.

  • Các tập mờ đầu vào: Thấp (0 - 16°C), Vừa (14 - 24°C), Cao (22 - 100°C).
  • Chu kỳ gửi dữ liệu theo đầu ra nhận biết:
    • Trạng thái Bình thường (nhiệt độ duy trì ổn định trong dải 14 - 24°C): Chu kỳ gửi tin là 10 phút/lần.
    • Trạng thái Theo dõi (nhiệt độ chuyển biến ở mức vừa phải): Chu kỳ gửi tin là 3 phút/lần.
    • Trạng thái Cảnh báo (nhiệt độ biến thiên đột ngột hoặc duy trì ở mức nguy hiểm dưới 10°C hoặc trên 28°C): Chu kỳ gửi tin là 10 giây/lần.

3. Thiết kế logic mờ trường hợp hai đầu vào (Nhiệt độ và Độ ẩm)

Kết hợp đồng thời hai tham số môi trường tại thời điểm lấy mẫu:

  • Biến ngôn ngữ nhiệt độ: Thấp (0 - 16°C), Vừa (14 - 24°C), Cao (22 - 100°C).
  • Biến ngôn ngữ độ ẩm: Thấp (0 - 45%), Vừa (42 - 58%), Cao (55 - 100%).
  • Hệ thống suy luận dựa trên 9 quy tắc mờ để xác định mức độ an toàn của phòng máy chủ và điều khiển tần suất phát gói tin tương tự kịch bản một đầu vào.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về mạng cảm biến không dây

Chương này trình bày khái niệm nền tảng về WSN, phân tích các đặc điểm vận hành của mạng cảm biến như kích thước phần cứng nhỏ gọn, khả năng xử lý đồng thời, liên kết vật lý hạn chế và yêu cầu hoạt động tin cậy. Tác giả làm rõ kiến trúc giao thức 5 tầng và mô hình giải pháp lớp chéo, đồng thời phân tích chi tiết bốn rào cản kỹ thuật chính: giới hạn năng lượng nguồn pin, dung lượng bộ nhớ và chip xử lý, giới hạn dải thông vô tuyến (10 - 100 Kbps), và ảnh hưởng của can nhiễu kênh truyền. Phần cuối chương hệ thống hóa các lĩnh vực ứng dụng của WSN (quân sự, công nghiệp, y tế, giao thông, môi trường) và cấu trúc phần cứng của một nút mạng WSN cùng mô hình mạng multihop tập trung dữ liệu về trạm chủ.

Chương 2: Tổng quan về 6LoWPAN

Chương 2 tập trung vào chuẩn giao thức 6LoWPAN do IETF phát triển, giải quyết sự bất tương thích giữa giao thức IPv6 và lớp vật lý/MAC của chuẩn IEEE 802.15.4. Tác giả phân tích cấu trúc tiêu đề dạng ngăn xếp (stackable header) gồm Mesh Addressing, Fragment và IPv6 Header Compression. Nội dung đi sâu vào cơ chế nén tiêu đề IPv6 từ 40 bytes xuống còn 1 byte duy nhất khi lược bỏ các trường cố định và suy diễn địa chỉ từ tiền tố mạng, cùng kỹ thuật nén tiêu đề UDP từ 8 bytes xuống dạng rút gọn bằng phương pháp stateless hoặc stateful. Ngoài ra, chương cũng so sánh cơ chế chuyển tiếp gói tin ở lớp liên kết dữ liệu (lớp 2) và lớp mạng (lớp 3).

Chương 3: Tổng quan về Logic mờ

Chương 3 trình bày lịch sử hình thành và phát triển của Logic mờ từ công trình của Lotfi Zadeh (1965) đến các ứng dụng điều khiển của Mamdani (1970). Nội dung làm rõ các khái niệm toán học: định nghĩa tập mờ, hàm thuộc (Gaussian, hình thang, tam giác), miền xác định (Supp), miền tin cậy và độ cao của tập mờ. Tác giả phân tích các phép toán hợp, giao, bù trên tập mờ cùng các luật hợp thành (Max-Min, Max-Prod, Sum-Min, Sum-Prod). Ba phương pháp giải mờ được so sánh: phương pháp lấy Max, phương pháp trọng tâm và phương pháp trung bình tâm. Cuối chương, mô hình mờ Takagi-Sugeno được phân tích chi tiết kèm ví dụ tính toán số học, khẳng định ưu thế đơn giản hóa tính toán cho các hệ thống nhúng có tài nguyên hạn chế.

Chương 4: Mô hình nhận biết các thông số của môi trường

Chương 4 thiết kế chi tiết mô hình nhận biết thông số phòng Server. Tác giả xây dựng cấu trúc mờ hóa, suy luận và giải mờ cho hai kịch bản cụ thể:

  • Mô hình 1 đầu vào: Xây dựng đồ thị hàm thuộc cho biến nhiệt độ, lập bảng 9 quy tắc mờ (Bảng 4-1) kết hợp giữa nhiệt độ quá khứ và nhiệt độ hiện tại, hiển thị mặt đáp ứng suy luận (surface) 3 chiều trong Matlab.
  • Mô hình 2 đầu vào: Xây dựng hàm thuộc cho biến độ ẩm (dải lý tưởng 42 - 58%) và nhiệt độ, thiết lập bảng 9 quy tắc mờ phối hợp nhiệt độ - độ ẩm (Bảng 4-2) và xuất mặt đặc tính surface tương ứng. Chương này đồng thời xác định các mức chu kỳ gửi tin tương ứng với ba trạng thái nhận biết: Cảnh báo (10 giây/lần), Theo dõi (3 phút/lần), và Bình thường (10 phút/lần).

Chương 5: Thực hiện mô phỏng và đánh giá kết quả

Chương 5 hiện thực hóa mô hình trên hệ điều hành nhúng Contiki OS 2.7 và môi trường mô phỏng Cooja. Tác giả mô tả chi tiết:

  • Cấu hình mạng thử nghiệm gồm 10 nút cảm biến và 1 nút sink kết nối qua giao thức định tuyến RPL.
  • Lập trình ngôn ngữ C trên nền Contiki cho nút cảm biến và nút sink, sử dụng plugin Java để đưa dữ liệu ADC thay đổi nhiệt độ và độ ẩm vào mô phỏng.
  • Triển khai thuật toán xử lý khi node sink bị mất kết nối mạng ngoài: sink gửi bản tin broadcast để các nút cảm biến tạm ngừng gửi dữ liệu, lưu tạm vào bộ nhớ.
  • Đánh giá định lượng kết quả mô phỏng cho cả hai trường hợp (1 đầu vào và 2 đầu vào), thể hiện qua các đồ thị lưu lượng gói tin (Traffic on Mote), bảng thống kê số lượng gói tin và công suất tiêu thụ của cảm biến qua từng giờ hoạt động ở các mức nhiệt độ 10°C, 15°C, 20°C.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương 6 tổng kết các kết quả đạt được: xây dựng thành công mô hình nhận biết thông số môi trường bằng Logic mờ Takagi-Sugeno, tích hợp lên mạng cảm biến không dây chuẩn 6LoWPAN mô phỏng trên Contiki/Cooja, giúp giảm đáng kể lưu lượng truyền tin và tiết kiệm năng lượng. Phần hướng phát triển đề xuất mở rộng giám sát thêm nhiều thông số môi trường khác và tiến hành thử nghiệm trên các kit phần cứng cảm biến thực tế.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu đạt được các kết quả thực nghiệm định lượng cụ thể thông qua quá trình mô phỏng trên Contiki/Cooja:

  • Khả năng nhận biết chính xác ngữ cảnh môi trường: Nút cảm biến đã phân loại chuẩn xác các ngưỡng trạng thái môi trường. Khi nhiệt độ ở mức 20°C (trạng thái Bình thường), nút gửi bản tin với chu kỳ 10 phút/lần; khi nhiệt độ chuyển sang 15°C (trạng thái Theo dõi), chu kỳ gửi tự động tăng lên 3 phút/lần; khi nhiệt độ rơi vào vùng nguy hiểm 10°C (trạng thái Cảnh báo), chu kỳ gửi đạt mức tối đa 10 giây/lần.
  • Hiệu quả cắt giảm lưu lượng gói tin: So với cơ chế truyền dữ liệu định kỳ truyền thống (liên tục 10 giây/lần ở nút thông thường), việc áp dụng logic mờ giúp giảm mạnh số lượng gói tin phát xạ vào mạng vô tuyến:
Ngữ cảnh nhận biết Dải nhiệt độ tương ứng Tần suất truyền tin Tỷ lệ số gói tin so với truyền cố định (10s/lần) Mức độ giảm lưu lượng
Bình thường 14°C - 24°C 10 phút / 1 lần $1/60$ (trong mô hình lý thuyết) / $1/10$ (thực nghiệm so sánh) Giảm ~90% lưu lượng
Theo dõi 10°C - 14°C hoặc 24°C - 28°C 3 phút / 1 lần $1/18$ (trong mô hình lý thuyết) / $1/3$ (thực nghiệm so sánh) Giảm ~66,7% lưu lượng
Cảnh báo < 10°C hoặc > 28°C 10 giây / 1 lần Tương đương nút thông thường ($1/1$) 0% (duy trì cập nhật tối đa)
  • Cơ chế phản ứng khi mất kết nối mạng ngoài: Khi node sink phát hiện mất liên kết tới mạng IP bên ngoài hoặc máy tính trung tâm, sink phát sóng broadcast thông báo lỗi; các nút cảm biến lập tức dừng truyền gói tin vô tuyến và chuyển sang lưu trữ cục bộ vào bộ nhớ đệm, giúp loại bỏ hoàn toàn các gói tin truyền vô ích gây cạn kiệt pin.
  • Đóng góp của đề tài: Tác giả đã chứng minh tính khả thi của việc đưa mô hình suy luận mờ Takagi-Sugeno gọn nhẹ trực tiếp vào phần mềm nhúng của từng nút cảm biến có tài nguyên hạn chế (vận hành trên nền Contiki OS vốn chỉ đòi hỏi 2KB RAM và 40KB ROM). Giải pháp này chuyển dịch kiến trúc từ thu thập dữ liệu thụ động sang xử lý phân tán thông minh tại biên mạng (edge computing), trực tiếp kéo dài tuổi thọ hoạt động của toàn mạng WSN.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên nội dung được tác giả công bố trong văn bản, đề tài còn tồn tại một số hạn chế:

  • Toàn bộ kết quả thử nghiệm và đánh giá hiệu năng mới chỉ được thực hiện trên môi trường mô phỏng phần mềm (hệ điều hành Contiki OS 2.7 kết hợp công cụ Cooja và dữ liệu ADC ảo thông qua plugin Java), chưa được triển khai và kiểm chứng trên các bo mạch phần cứng cảm biến thực tế trong môi trường phòng Server thực.
  • Số lượng thông số quan sát chỉ dừng lại ở hai yếu tố vật lý cơ bản là nhiệt độ và độ ẩm; hệ quy tắc mờ được thiết lập tĩnh dựa trên kinh nghiệm chuyên gia mà chưa có khả năng tự học hoặc thích nghi tự động theo sự thay đổi dài hạn của môi trường.

Hướng nghiên cứu tiếp theo được tác giả xác định bao gồm:

  • Mở rộng mô hình để tiếp nhận thêm nhiều tham số đầu vào khác như nồng độ khói, khí độc, ánh sáng, chuyển động hoặc điện áp nguồn.
  • Chuyển giao và biên dịch mã nguồn C đã kiểm thử trên Contiki để nạp trực tiếp lên các module phần cứng cảm biến không dây thực tế, kiểm tra khả năng tương thích kênh truyền và tiêu hao công suất trong môi trường vật lý.

Giá trị tham khảo

Đề tài có giá trị tham khảo thiết thực cho các nhóm đối tượng và mục đích sau:

  • Sinh viên và học viên chuyên ngành Điện tử - Viễn thông, Công nghệ Thông tin, Kỹ thuật Máy tính: Nguồn tài liệu tham khảo cụ thể về cách tích hợp chuẩn giao thức 6LoWPAN và định tuyến RPL vào các bài toán quan trắc môi trường mạng không dây.
  • Người nghiên cứu hệ thống nhúng và mạng IoT: Giá trị tham chiếu cao ở phần cấu trúc chương trình viết bằng C trên hệ điều hành Contiki OS (Chương 5), phương pháp xây dựng giao diện can thiệp dữ liệu ADC qua plugin Java trong Cooja, và kỹ thuật nén tiêu đề dữ liệu mạng công suất thấp (Chương 2).
  • Kỹ sư phát triển giải pháp quan trắc công nghiệp: Tham khảo trực tiếp hệ quy tắc mờ Takagi-Sugeno (Chương 4) để ứng dụng vào các hệ thống giám sát kho lạnh, phòng máy chủ hoặc nhà kính thông minh nhằm tối ưu hóa chu kỳ truyền dữ liệu và tiết kiệm năng lượng.

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao đề tài lại lựa chọn mô hình mờ Takagi-Sugeno thay vì mô hình Mamdani truyền thống?

Mô hình Mamdani có đầu ra là các hàm thuộc tập mờ, do đó đòi hỏi các thuật toán giải mờ phức tạp (như tính tích phân trọng tâm mặt cắt), gây quá tải cho các bộ vi điều khiển nút cảm biến vốn có năng lực tính toán và bộ nhớ rất thấp (chỉ khoảng 2KB RAM, 40KB ROM trên Contiki). Mô hình Takagi-Sugeno sử dụng giá trị đầu ra là hằng số rõ (singleton), cho phép tính toán giá trị ngõ ra bằng phương pháp trung bình tâm có trọng số đơn giản, tốc độ xử lý nhanh và chiếm ít tài nguyên bộ nhớ của nút mạng.

2. Tiêu chuẩn 6LoWPAN đóng vai trò gì trong việc truyền dữ liệu IPv6 trên mạng WSN?

Chuẩn vô tuyến IEEE 802.15.4 chỉ hỗ trợ chiều dài gói tối đa là 127 bytes, trong khi giao thức IPv6 yêu cầu kích thước truyền tối thiểu (MTU) lên tới 1280 bytes. Tiêu chuẩn 6LoWPAN đóng vai trò là lớp thích ứng trung gian (nằm giữa lớp liên kết dữ liệu và lớp vận chuyển UDP) để thực hiện ba nhiệm vụ: phân mảnh các gói IPv6 lớn thành các khung 127 bytes và ghép lại ở đích; nén tiêu đề IPv6 từ 40 bytes xuống còn 1 byte duy nhất; và hỗ trợ chuyển tiếp đa chặng (multihop) ở lớp 2 hoặc lớp 3.

3. Tần suất gửi gói tin của nút cảm biến được điều chỉnh như thế nào theo từng ngữ cảnh nhiệt độ phòng Server?

Tần suất gửi tin được điều khiển theo ba trạng thái đầu ra của bộ suy luận mờ:

  • Trạng thái Bình thường (nhiệt độ ổn định từ 14°C đến 24°C): Nút cảm biến gửi dữ liệu với chu kỳ 10 phút một lần.
  • Trạng thái Theo dõi (nhiệt độ dao động nhẹ ở mức 10°C - 14°C hoặc 22°C - 24°C): Nút cảm biến gửi dữ liệu với chu kỳ 3 phút một lần.
  • Trạng thái Cảnh báo (nhiệt độ dưới 10°C hoặc trên 28°C, hoặc có bước nhảy nhiệt độ bất thường): Nút cảm biến đo và gửi dữ liệu liên tục 10 giây một lần.

4. Hệ thống phản ứng ra sao khi kết nối giữa node sink và mạng IP bên ngoài bị lỗi?

Khi phát hiện kết nối với cổng mạng IP ngoài hoặc máy tính trung tâm bị ngắt quãng, node sink sẽ chủ động gửi một bản tin quảng bá (broadcast) mang mã lỗi tới toàn bộ các nút cảm biến trong mạng. Nhận được thông báo này, các nút cảm biến lập tức dừng truyền gói tin về sink và tạm thời lưu trữ dữ liệu đo được vào bộ nhớ đệm cục bộ; khi node sink khôi phục kết nối, việc truyền tin mới diễn ra bình thường trở lại, giúp ngăn ngừa lãng phí năng lượng vô tuyến khi đường truyền chính bị nghẽn.

5. Dữ liệu thử nghiệm nhiệt độ và độ ẩm trong mô phỏng Cooja được đưa vào bằng cách nào?

Do thực hiện mô phỏng thuần phần mềm trên môi trường Cooja của Contiki OS, tác giả đã lập trình một plug-in mở rộng bằng ngôn ngữ Java để tạo giao diện điều khiển. Người dùng có thể trực tiếp tương tác, thay đổi giá trị nhiệt độ và độ ẩm trên giao diện này; plugin sau đó chuyển đổi các thông số đó thành tín hiệu tương đương truyền trực tiếp vào khối chuyển đổi tương tự - số (ADC) ảo của nút cảm biến mô phỏng.

Kết luận

Luận văn tốt nghiệp của tác giả Lê Thị Thanh Thảo đã giải quyết hiệu quả bài toán tối ưu hóa năng lượng và lưu lượng truyền thông trong mạng cảm biến không dây giám sát môi trường phòng Server thông qua việc ứng dụng Logic mờ Takagi-Sugeno. Giải pháp đề xuất cho phép nút mạng tự động phân loại ngữ cảnh và điều chỉnh chu kỳ báo cáo dữ liệu linh hoạt, giúp cắt giảm từ 66,7% đến 90% số lượng gói tin trong các điều kiện môi trường bình thường và theo dõi so với cơ chế phát liên tục. Toàn bộ kiến trúc phần mềm được thiết kế tinh gọn trên hệ điều hành Contiki 2.7 và kiểm nghiệm hoàn chỉnh thông qua công cụ mô phỏng Cooja trên nền tảng giao tiếp 6LoWPAN. Đề tài cung cấp tài liệu kỹ thuật có giá trị thực tiễn cao cho việc nghiên cứu và triển khai các hệ thống mạng cảm biến không dây thông minh, tiết kiệm năng lượng.