Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật với đề tài "Nghiên cứu giao thức định tuyến tiết kiệm năng lượng cho mạng sensor" được thực hiện bởi nghiên cứu sinh Nguyễn Duy Tân dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Nguyễn Đình Việt tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội (bảo vệ năm 2017). Luận án thuộc chuyên ngành Công nghệ thông tin / Truyền thông và Mạng máy tính, tiếp cận theo hướng nghiên cứu định lượng kết hợp thiết kế thuật toán và mô phỏng thực nghiệm trên máy tính.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Networks - WSN) được cấu thành từ số lượng lớn các nút cảm biến có kích thước nhỏ gọn, triển khai ngẫu nhiên hoặc dày đặc tại các khu vực địa hình phức tạp (rừng rậm, đồi núi, biển sâu). Nguồn năng lượng nuôi dưỡng mỗi nút chủ yếu là pin (dung lượng khoảng 3000 mAh, điện áp 1,5 V) và hầu như không thể sạc lại hoặc thay thế sau khi triển khai. Trong cấu trúc phần cứng của nút cảm biến, bộ phận thu phát sóng vô tuyến tiêu thụ năng lượng lớn nhất, đặc biệt khi truyền dữ liệu qua khoảng cách xa. Khi năng lượng cạn kiệt, nút sẽ ngừng hoạt động; mạng sẽ mất hoàn toàn liên lạc khi các nút lần lượt chết đi. Do đó, việc thiết kế các giao thức định tuyến tiết kiệm năng lượng, cân bằng tải tiêu thụ nhằm kéo dài thời gian sống của toàn mạng là vấn đề nghiên cứu then chốt.

Các giao thức định tuyến phân cấp hiện hành tồn tại nhiều hạn chế:

  • Giao thức phân cụm kinh điển (LEACH) chọn nút cụm trưởng (Cluster Head - CH) ngẫu nhiên dựa trên xác suất mà chưa xét đến năng lượng còn lại và khoảng cách đến trạm cơ sở (Base Station - BS), dẫn đến tình trạng nút năng lượng thấp bị quá tải và cạn kiệt sớm.
  • Giao thức định tuyến dựa trên chuỗi (PEGASIS) xây dựng chuỗi đơn gây ra độ trễ truyền thông lớn; khi nút CH được chọn ngẫu nhiên nằm xa BS, chi phí năng lượng truyền trực tiếp rất cao.
  • Các mô hình định tuyến cây và phân cụm chưa tối ưu hóa việc kết hợp cơ chế nén dữ liệu phân tán và lập lịch thức/ngủ cho các nút cảm biến có mật độ dày đặc.

Mục tiêu nghiên cứu

Luận án xác định 4 mục tiêu cụ thể:

  1. Tổng hợp, hệ thống hóa các kết quả nghiên cứu liên quan đến định tuyến có thứ bậc và định tuyến phân cụm tiết kiệm năng lượng trong WSN; phân tích ưu điểm và nhược điểm của từng hướng tiếp cận.
  2. Nghiên cứu, đề xuất cải tiến thuật toán định tuyến phân cụm truyền đơn chặng dựa trên việc tính toán mức năng lượng còn lại trung bình của các nút còn sống và khoảng cách từ nút ứng viên đến trạm cơ sở BS.
  3. Nghiên cứu, đề xuất cải tiến thuật toán định tuyến dựa trên chuỗi kết hợp với tổng hợp, nén dữ liệu không mất dọc theo chuỗi bằng mã nguồn phân tán (DSC), có khả năng ứng dụng cho cả mạng đồng nhất và mạng không đồng nhất.
  4. Nghiên cứu, đề xuất cải tiến giao thức định tuyến phân cụm dựa trên cây tối thiểu kết hợp với tổng hợp dữ liệu và lập lịch ngủ cho các nút mạng nhằm nâng cao hiệu quả sử dụng năng lượng.

Đối tượng, phạm vi và giả thiết nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Các giao thức định tuyến có thứ bậc (phân cụm, chuỗi, cây tối thiểu), kỹ thuật tổng hợp/nén dữ liệu phân tán và cơ chế lập lịch ngủ trong mạng cảm biến không dây.
  • Phạm vi không gian và thời gian: Nghiên cứu tập trung vào không gian mạng 2D tĩnh; các kết quả mô phỏng đánh giá hiệu năng được tiến hành qua các chu kỳ/vòng hoạt động (round) của mạng.
  • Các giả thiết kỹ thuật:
    • Mạng cảm biến không dây gồm số lượng lớn nút được triển khai ngẫu nhiên, dày đặc trên mặt phẳng hai chiều (2D).
    • Các nút phát sóng vô tuyến đẳng hướng, liên kết truyền thông hai chiều sử dụng cùng loại ăng-ten, bộ phát có khả năng điều chỉnh công suất phát.
    • Các nút có năng lực tính toán và dung lượng bộ nhớ như nhau; dung lượng pin ban đầu có thể giống nhau (mạng đồng nhất) hoặc khác nhau (mạng không đồng nhất), không được sạc bổ sung.
    • Trạm cơ sở (BS hoặc Sink) được đặt ở vị trí cố định (gần hoặc xa vùng cảm biến); các nút cảm biến ở trạng thái tĩnh, ít hoặc không di chuyển sau khi triển khai.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu quốc tế

Luận án điểm lại lịch sử phát triển của WSN từ hệ thống SOSUS (những năm 1950) giám sát âm thanh dưới nước, hệ thống "Igloo White" (1967) gồm khoảng 30.000 cảm biến địa chấn/âm thanh rải dọc đường mòn Hồ Chí Minh truyền tín hiệu 2 W băng tần UHF về 360 máy tính IBM tại Nakhon Phanom (Thái Lan), cho đến các tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 và ZigBee (băng tần 868 MHz, 915 MHz, 2,4 GHz).

Về mặt giao thức, tác giả khảo sát các công trình tiêu biểu:

  • Định tuyến phân cụm: W. Heinzelman cùng cộng sự đề xuất LEACH và LEACH-C; Joydeep Banerjee cùng cộng sự [14], Tri Gia Nguyen cùng cộng sự [77] cải tiến tiêu chí chọn CH theo khoảng cách và năng lượng; Chi-Tsun Cheng cùng cộng sự [25] đề xuất phân cụm dựa trên cấu trúc đàn côn trùng; Ming Liu cùng cộng sự [67] đề xuất giao thức EAP; Khamiss A.A cùng cộng sự [52] cải tiến LEACH-C theo hàm mật độ phân bố; Hnin Yu Shwe cùng cộng sự [95] phát triển phân cụm cho tòa nhà thông minh dựa trên chỉ thị cường độ tín hiệu RSSI. Younis và Fahmy [115] đề xuất HEED phân cụm lai ghép truyền đa chặng.
  • Định tuyến dựa trên chuỗi: S. Lindsey và C.S. Raghavendra [64, 93] đề xuất PEGASIS truyền thông nút lân cận; các nghiên cứu mở rộng đa chuỗi MAMC [42], IEEPB.
  • Tổng hợp và nén dữ liệu: S. Sandeep Pradhan cùng cộng sự [84], Zhibin Sun cùng cộng sự [99], J. Barceló-Lladó cùng cộng sự [16, 24] nghiên cứu ứng dụng mã nguồn phân tán (Distributed Source Coding - DSC) để loại bỏ dữ liệu dư thừa tương quan.
  • Kiến trúc phần cứng và tầng MAC: Hempstead [45] phân chia vi điều khiển thành Controller và Event Processor; van Dam và Langendoen [28] đề xuất T-MAC; Zhenzhou Tang cùng cộng sự [103] đề xuất ALLEE-MAC; Lei Tang cùng cộng sự [102] đề xuất PW-MAC.

Các nghiên cứu trong nước

Luận án ghi nhận các công trình tại Việt Nam:

  • Vương Đạo Vy và Nguyễn Quốc Đạt (2007) nghiên cứu định tuyến theo giá trị tối thiểu trên nút mạng.
  • Vũ Tiến Thái, Nguyễn Đình Việt, Nguyễn Minh Hiền (2013) đề xuất phân cụm LEACH dựa trên thuật toán K-Means.
  • Luận án tiến sĩ của Lê Đình Thanh (2014) về định tuyến dựa trên thông tin vị trí và chuyển tiếp tham lam; Nguyễn Trung Dũng (2014) về giảm gói tin điều khiển trên nền AODV; Vũ Chiến Thắng (2014) về định tuyến cây nhận thức năng lượng thử nghiệm trên 10 nút thực tế.
  • Các luận văn thạc sĩ của Hồ Đức Ái (2011), Đào Trọng Biên (2013), Nguyễn Thị Loan (2014), Nguyễn Hoài Nam (2015).

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Các công trình trong và ngoài nước đã giải quyết từng khía cạnh riêng lẻ của bài toán định tuyến. Luận án lựa chọn giải quyết khoảng trống về việc tối ưu hóa năng lượng toàn diện thông qua việc kết hợp đồng thời cấu trúc định tuyến phân cấp (phân cụm, chuỗi, cây tối thiểu) với mô hình đánh giá năng lượng dư trung bình, kỹ thuật nén dữ liệu phân tán DSC và thuật toán lập lịch thức/ngủ trên ô lưới ảo.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

  • Mô hình tiêu thụ năng lượng vô tuyến: Sử dụng mô hình năng lượng bậc một. Năng lượng tiêu thụ để truyền một gói tin $q$ bit qua khoảng cách $d$ ($E_{TX}(q, d)$) sử dụng mô hình không gian trống ($E_{friis} \cdot d^2$ khi $d < d_{crossover}$) hoặc mô hình hai tia mặt đất ($E_{amp} \cdot d^4$ khi $d \ge d_{crossover}$). Năng lượng mạch điện chạy bộ thu/phát là $E_{elec}$, năng lượng nhận $q$ bit là $E_{RX}(q) = q \cdot E_{elec}$, năng lượng tổng hợp dữ liệu là $E_{DA}(q)$.
  • Lý thuyết bằng chứng Dempster-Shafer (Phụ lục 1): Sử dụng không gian mẫu $\Theta$, hàm khối lượng $m(A)$, độ đo niềm tin $bel(A)$ và độ hợp lý $pl(A)$ để mô tả và xử lý tính không chắc chắn của dữ liệu cảm biến thu thập từ nhiều nút.
  • Lý thuyết mã nguồn phân tán (DSC - Phụ lục 2): Mã hóa độc lập và giải mã đồng thời hai nguồn dữ liệu tương quan $X$ và $Y$ dựa trên khoảng cách Hamming $d_H(X, Y)$, hàm entropy có điều kiện $H(X|Y)$ và cấu trúc trường Galois $GF(2)$ nhằm nén dữ liệu không mất mát.
  • Lý thuyết đồ thị và cây khung tối thiểu: Mô hình hóa mạng thành đồ thị vô hướng $G(V, E)$, trong đó $V$ là tập nút mạng còn sống và $E$ là tập các cạnh liên kết truyền thông.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp mô hình hóa toán học: Xây dựng các hàm xác suất bầu chọn cụm trưởng ($CH_{prob}$), hàm ngưỡng $T(i)$, hàm chi phí gia nhập cụm $cost(j,i)$, và tính toán tỷ lệ cụm tối ưu ($k_{opt} \approx 3% - 5%$).
  • Phương pháp mô phỏng thực nghiệm: Sử dụng công cụ mô phỏng mạng Network Simulator phiên bản 2 (NS2) để thiết lập kịch bản mạng gồm $N = 100$ nút cảm biến phân bố ngẫu nhiên trong vùng $100\text{ m} \times 100\text{ m}$.
  • Thông số môi trường mô phỏng: Vị trí trạm cơ sở BS được khảo sát tại các tọa độ $(49, 175)$ và $(49, 225)$ để đánh giá tác động của khoảng cách; kích thước gói dữ liệu, năng lượng khởi tạo $E_{init}$, và các ngưỡng năng lượng được chuẩn hóa.
+-----------------------------------------------------------------------+
|                 MÔ HÌNH PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU                        |
|                                                                       |
|  [Mô hình toán học & Năng lượng vô tuyến]                             |
|         |                                                             |
|         +--> Phân tích lý thuyết Dempster-Shafer & Mã DSC             |
|         |                                                             |
|         +--> Thuật toán đề xuất (LEACH-DE, DFCB, SCBC, DFTBC, SSTBC)  |
|         |                                                             |
|         v                                                             |
|  [Mô phỏng thực nghiệm trên NS2] (100 nút, 100m x 100m, BS thay đổi)  |
|         |                                                             |
|         v                                                             |
|  [Đánh giá định lượng] (Tỉ lệ nút sống, Năng lượng tiêu thụ, Q, v.v.) |
+-----------------------------------------------------------------------+

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Mở đầu

Chương 1 giới thiệu khái quát về mạng cảm biến không dây (WSN), kiến trúc nút cảm biến (bộ vi xử lý, bộ nhớ, bộ thu phát vô tuyến, bộ phận chuyển đổi tương tự - số, nguồn năng lượng và mô-đun GPS). Tác giả phân tích các lĩnh vực ứng dụng thực tế (giám sát môi trường, an ninh quốc phòng, y tế chăm sóc sức khỏe) và các hướng ứng dụng tương lai (ngôi nhà thông minh, cảm biến nhận thức, thành phố thông minh).

Chương này phân tích 4 nhóm thách thức kỹ thuật lớn trong WSN:

  1. Vấn đề định tuyến: Yêu cầu thuật toán đơn giản, tài nguyên thấp, cân bằng tiêu thụ năng lượng.
  2. Vấn đề tiết kiệm năng lượng: Kéo dài thời gian từ lúc mạng bắt đầu hoạt động đến khi 50% số nút chết hoặc nút cuối cùng chết.
  3. Vấn đề an ninh mạng: Phân tích các dạng tấn công tầng MAC (tấn công gây nhiễu - Jamming) và tầng mạng (tấn công lỗ đen - Black hole, tấn công Sybil, Wormhole); khảo sát giải pháp định tuyến đa đường an toàn của Anfeng Liu [66].
  4. Vấn đề chất lượng dịch vụ (QoS): Đảm bảo thông lượng, độ trễ và độ tin cậy.

Chương kết thúc bằng việc thiết lập 6 giả thiết nghiên cứu, xác định 4 mục tiêu cụ thể và tóm tắt 5 đóng góp chính của luận án.

Chương 2: Định tuyến và định tuyến tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây

Chương 2 phân loại và hệ thống hóa toàn diện các giải pháp tiết kiệm năng lượng và các giao thức định tuyến trong WSN:

  • Giải pháp tiết kiệm năng lượng: Khảo sát kiến trúc phần cứng tiết kiệm năng lượng (Hempstead), các giao thức điều khiển truy nhập đường truyền MAC (T-MAC, ALLEE-MAC, PW-MAC) và các mô hình tổng hợp dữ liệu (đơn chặng, đa chặng, chuỗi, cây).
  • Phân loại giao thức định tuyến:
    • Kiến trúc phẳng: Flooding, Gossiping, SPIN, SPIN-EC, Directed Diffusion (DD). Tác giả phân tích rõ các hiện tượng bùng nổ lưu lượng, chồng chéo dữ liệu và "mù tài nguyên" trong Flooding.
    • Dựa trên thông tin vị trí địa lý: GAF (chia ô lưới ảo với 3 trạng thái discover, active, sleep), GEAR (sử dụng estimated cost và learning cost), GEM.
    • Dựa trên chất lượng dịch vụ (QoS): SAR (cây đa đường), SPEED (giao thức thời gian thực không trạng thái SNGF).
    • Lược đồ có thứ bậc (phân cấp): LEACH, LEACH-C, HEED, PEGASIS, TEEN, APTEEN, EECS, DB-LEACH, DIST_LEACH, XLEACH, ALEACH, MIN-RC.

Bảng 2.1 trong luận án tổng hợp so sánh các thuật toán phân cụm truyền thông đơn chặng:

Thuật toán Phân tán Tập trung Đặc tính truyền thông Chọn CH dựa trên Hiệu quả năng lượng Độ phức tạp tính toán Độ phức tạp thông báo
LEACH Có Không Đơn chặng Xác suất Cao $O(n)$ $O(1)$
LEACH-C Không Có Đơn chặng Xác suất Cao $O(n)$ $O(1)$
EECS Có Không Đơn chặng Xác suất Cao $O(n)$ $O(n)$
HEED Có Không Đa chặng Lặp Cao $O(1)$ $O(n)$
CEEC Có Không Đơn chặng Xác suất Cao $O(n)$ $O(1)$
SDWSN Có Không Đơn chặng Khoảng cách & Năng lượng Cao $O(n)$ $O(n)$

Chương 3: Định tuyến tiết kiệm năng lượng dựa trên phân cụm

Chương 3 tập trung giải quyết bài toán phân cụm phân tán nhằm khắc phục nhược điểm của giao thức LEACH kinh điển:

  • Đề xuất cải tiến giao thức LEACH (LEACH-DE): Đưa ra hai cải tiến cốt lõi:
    1. Giai đoạn chọn nút cụm trưởng (CH): Một nút ứng viên ở vòng $r$ chỉ được xét làm CH nếu mức năng lượng còn lại của nó lớn hơn mức năng lượng trung bình của tất cả các nút còn sống ở vòng hiện tại ($E_{residual}(i) > E_{average}$), đồng thời kết hợp tính toán khoảng cách từ nút đến trạm cơ sở ($d(i, BS)$).
    2. Giai đoạn gia nhập cụm của nút thành viên: Thay vì chỉ dựa vào độ mạnh tín hiệu RSSI từ CH gần nhất, nút thành viên tính toán hàm chi phí kết hợp cả khoảng cách từ nó đến CH và khoảng cách từ CH đến BS ($d(CH, BS)$).
  • Kết quả mô phỏng và đánh giá: Thực nghiệm trên NS2 với các kịch bản BS đặt tại tọa độ $(49, 175)$ và $(49, 225)$. Kết quả định lượng chỉ ra rằng giao thức cải tiến giúp phân bố tải năng lượng đồng đều, giảm tỷ lệ nút chết sớm, qua đó kéo dài thời gian sống của mạng thêm khoảng 20% so với giao thức LEACH gốc.

Chương 4: Định tuyến tiết kiệm năng lượng dựa trên chuỗi

Chương 4 nghiên cứu cấu trúc định tuyến dạng chuỗi và đề xuất hai thuật toán:

  • Giao thức DFCB (Data Fusion and Chain-Based Routing Protocol):
    • Cơ chế hoạt động: Toàn bộ các nút mạng được liên kết thành một chuỗi dài duy nhất bằng thuật toán tham lam (Greedy Algorithm) bắt đầu từ nút xa BS nhất để tối thiểu hóa cự ly truyền thông giữa các chặng liên tiếp.
    • Tích hợp nén dữ liệu: Dữ liệu cảm biến được nén và tổng hợp không mất mát dọc theo chuỗi dựa trên kỹ thuật mã hóa nguồn phân tán (DSC), loại bỏ triệt để tính dư thừa tương quan không gian trước khi chuyển tiếp về CH và BS.
    • Hiệu năng định lượng: Mô phỏng chứng minh DFCB kéo dài thời gian sống của mạng thêm khoảng 40% so với LEACH và 10% so với PEGASIS.
  • Giao thức SCBC (Sector-Chain Based Clustering Routing Protocol):
    • Cơ chế hoạt động: Phân chia không gian mạng thành các cung (sector) logic dựa vào góc tạo bởi vị trí nút cảm biến và BS trên hệ tọa độ $OXY$. Trong mỗi cung, các nút tự tổ chức thành một chuỗi cục bộ.
    • Cơ chế hai mức cụm trưởng: Mỗi cụm chuỗi bầu chọn một cụm trưởng chính (CH) và một cụm trưởng thứ cấp (Secondary Cluster Head - SCH) nằm gần BS nhất để chịu trách nhiệm thu gom dữ liệu từ chuỗi và truyền về BS.
    • Hiệu năng định lượng: SCBC giúp giảm độ trễ so với chuỗi đơn dài, kéo dài thời gian sống của mạng thêm khoảng 20% so với PEGASIS và 15% so với giao thức IEEPB.

Chương 5: Định tuyến tiết kiệm năng lượng dựa trên cây tối thiểu

Chương 5 nghiên cứu cấu trúc định tuyến hình cây kết hợp với nén dữ liệu và điều khiển chế độ ngủ:

  • Giao thức DFTBC (Data Fusion and Tree-Based Clustering Routing Protocol):
    • Cơ chế hoạt động: Chia toàn bộ vùng mạng thành các cụm (tỷ lệ cụm tối ưu $k_{opt} = 5%$). Trong mỗi vòng, tập hợp các nút còn sống trong từng cụm được biểu diễn dưới dạng đồ thị vô hướng $G(V, E)$. Thuật toán xây dựng cây khung nhỏ nhất (Minimum Spanning Tree - MST) để thiết lập tuyến truyền dữ liệu nhiều tầng trong cụm, kết hợp giải thuật nén dữ liệu phân tán dọc theo các nhánh cây.
    • Hiệu năng định lượng: DFTBC tiết kiệm năng lượng vượt trội so với các giao thức cùng hướng, cải thiện thời gian sống của mạng cao hơn LEACH-C khoảng 60%, cao hơn PEGASIS khoảng 20% và cao hơn STDC khoảng 8%.
  • Giao thức SSTBC (Sleep Scheduled and Tree-Based Clustering Routing Protocol):
    • Cơ chế hoạt động: Mạng được chia thành các cụm, mỗi cụm tiếp tục được chia nhỏ thành các ô lưới ảo (virtual grid). Kích thước ô lưới do người dùng định nghĩa (ví dụ: ô lưới $5\text{ m} \times 5\text{ m}$ hoặc nhỏ hơn $20\text{ m} \times 20\text{ m}$).
    • Thuật toán lập lịch ngủ: Trong mỗi ô lưới ảo, thuật toán chỉ kích hoạt một nút duy nhất có mức năng lượng cao nhất ở trạng thái thức (active) để thực hiện cảm biến và tham gia cây khung tối thiểu; tất cả các nút còn lại trong cùng ô lưới chuyển sang trạng thái ngủ (sleep) để bảo tồn năng lượng. Vai trò này được luân phiên quay vòng sau mỗi chu kỳ hoạt động.
    • Hiệu năng định lượng: SSTBC kéo dài thời gian sống của mạng thêm khoảng 65% so với LEACH-C, 20% so với PEGASIS và 12% so với STDC.

Kết quả và những đóng góp mới

Những đóng góp mới về mặt khoa học và kỹ thuật

Luận án đã đạt được 5 đóng góp mới cụ thể:

  1. Hoàn thiện thuật toán phân cụm phân tán LEACH cải tiến: Bổ sung tiêu chuẩn ngưỡng năng lượng dư trung bình ($E_{average}$) và hàm chi phí khoảng cách kết hợp giữa khoảng cách nút - CH và CH - BS, giúp kéo dài thời gian sống mạng thêm 20%.
  2. Đề xuất giao thức định tuyến chuỗi kết hợp nén dữ liệu DFCB: Ứng dụng thành công lý thuyết mã nguồn phân tán DSC vào cấu trúc định tuyến chuỗi, giảm khối lượng truyền thông và nâng cao thời gian sống mạng thêm 40% so với LEACH và 10% so với PEGASIS.
  3. Đề xuất lược đồ phân cụm cung chuỗi SCBC: Đưa ra giải pháp chia vùng cảm biến thành các cung góc tọa độ $OXY$, kết hợp cấu trúc chuỗi cục bộ và nút cụm trưởng thứ cấp SCH, kéo dài thời gian sống mạng thêm 20% so với PEGASIS và 15% so với IEEPB.
  4. Đề xuất giao thức định tuyến cây tối thiểu nén dữ liệu DFTBC: Kết hợp thuật toán cây khung nhỏ nhất (MST) trên tập nút sống với cơ chế nén dữ liệu trên cây, đạt hiệu quả năng lượng cao hơn LEACH-C (60%), PEGASIS (20%) và STDC (8%).
  5. Đề xuất giao thức phân cụm cây kết hợp lập lịch ngủ SSTBC: Tích hợp mô hình ô lưới ảo và thuật toán lập lịch thức/ngủ luân phiên trên nền cây khung tối thiểu, cải thiện thời gian sống mạng thêm 65% so với LEACH-C, 20% so với PEGASIS và 12% so với STDC.

Bảng tổng hợp các thuật toán đề xuất và mức độ cải thiện thời gian sống mạng:

Giao thức đề xuất Cấu trúc định tuyến Kỹ thuật tích hợp Mức cải thiện thời gian sống (so với các giao thức đối sánh)
LEACH cải tiến Phân cụm phân tán Lọc ngưỡng $E_{average}$ & khoảng cách BS Kéo dài thêm ~20% so với LEACH
DFCB Chuỗi dài (Chain) Mã nguồn phân tán (DSC) nén dữ liệu Kéo dài thêm ~40% so với LEACH, ~10% so với PEGASIS
SCBC Cung chuỗi (Sector-Chain) Phân chia góc $OXY$ & cụm trưởng thứ hai SCH Kéo dài thêm ~20% so với PEGASIS, ~15% so với IEEPB
DFTBC Cây tối thiểu (MST) Cây khung nhỏ nhất & nén dữ liệu DSC Tốt hơn ~60% so với LEACH-C, ~20% so với PEGASIS, ~8% so với STDC
SSTBC Cây tối thiểu & Lưới ảo Lập lịch thức/ngủ (Sleep scheduling) trên ô lưới Kéo dài thêm ~65% so với LEACH-C, ~20% so với PEGASIS, ~12% so với STDC

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của luận án

  • Các mô hình toán học và kịch bản thực nghiệm chủ yếu được thiết lập trên không gian hai chiều (2D phẳng) với giả thiết các nút cảm biến ở trạng thái tĩnh, chưa đánh giá trên địa hình 3D phức tạp hoặc mạng có các nút di động (Mobile WSN).
  • Đánh giá hiệu năng chủ yếu thực hiện thông qua mô phỏng trên phần mềm NS2, chưa triển khai thực nghiệm diện rộng trên các thiết bị phần cứng cảm biến thực tế trong môi trường công nghiệp.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng các thuật toán định tuyến phân cụm, chuỗi và cây cho mạng cảm biến không dây có các nút di động hoặc mạng cảm biến ba chiều (3D WSN).
  • Triển khai cài đặt các thuật toán đề xuất (SCBC, SSTBC) lên các nút cảm biến phần cứng thực tế sử dụng chuẩn truyền thông IEEE 802.15.4/ZigBee để kiểm chứng hiệu năng tiêu thụ dòng điện thực tế.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên khảo hữu ích cho:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên: Chuyên ngành Khoa học máy tính, Kỹ thuật viễn thông, Truyền thông và Mạng máy tính; đặc biệt là chương tổng quan (Chương 2) và hai phụ lục toán học về Lý thuyết bằng chứng Dempster-Shafer cùng Mã nguồn phân tán DSC.
  • Kỹ sư phát triển hệ thống IoT và WSN: Tham khảo chi tiết các thuật toán định tuyến phân cụm, chuỗi và cây kết hợp lập lịch thức/ngủ (Chương 3, 4, 5) để tối ưu hóa thời lượng pin cho các thiết bị cảm biến nhúng triển khai ngoài thực địa.

Câu hỏi thường gặp

1. Giao thức LEACH cải tiến trong Chương 3 đặt ra điều kiện gì để một nút trở thành cụm trưởng (CH)?

Nút ứng viên chỉ được xét làm CH khi mức năng lượng còn lại ở vòng hiện tại lớn hơn mức năng lượng trung bình của toàn bộ các nút còn sống trong mạng ($E_{residual}(i) > E_{average}$), kết hợp xem xét khoảng cách từ nút đó đến trạm cơ sở ($d(i, BS)$).

2. Giao thức DFCB sử dụng kỹ thuật nào để tối ưu hóa năng lượng truyền thông dọc theo chuỗi?

DFCB áp dụng lý thuyết mã hóa nguồn phân tán (Distributed Source Coding - DSC) để thực hiện nén và tổng hợp dữ liệu không mất mát tại từng nút dọc theo chuỗi, loại bỏ thông tin tương quan dư thừa trước khi chuyển tiếp về CH và BS.

3. Giao thức SCBC giải quyết bài toán phân chia mạng và chuyển tiếp dữ liệu như thế nào?

SCBC chia mạng thành các cung (cụm) logic dựa vào góc tạo bởi vị trí nút và BS trên hệ trục tọa độ $OXY$. Trong mỗi cung, các nút kết nối thành chuỗi và bầu chọn thêm một cụm trưởng thứ cấp (SCH) nằm gần BS nhất để chuyển tiếp dữ liệu, giúp cân bằng tải và giảm năng lượng tiêu thụ.

4. Cơ chế lập lịch ngủ trong giao thức SSTBC ở Chương 5 hoạt động ra sao?

Mỗi cụm mạng được chia thành các ô lưới ảo. Trong mỗi ô lưới, chỉ duy nhất một nút có mức năng lượng cao nhất được duy trì ở trạng thái thức (active) để đo đạc và truyền dữ liệu trên cây khung tối thiểu, các nút còn lại chuyển sang trạng thái ngủ (sleep) và luân phiên thay đổi vai trò sau mỗi vòng.

5. Tỷ lệ số cụm tối ưu ($k_{opt}$) trong mạng cảm biến không dây phẳng được luận án tổng kết là bao nhiêu?

Theo các nghiên cứu lý thuyết và mô phỏng được luận án tổng kết, tỷ lệ phân chia số cụm tối ưu cho mạng cảm biến phẳng dao động trong khoảng từ $3%$ đến $5%$ tổng số nút mạng.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Duy Tân đã nghiên cứu và giải quyết bài toán định tuyến tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây thông qua 5 đề xuất cải tiến thuật toán thuộc ba cấu trúc phân cấp: phân cụm (LEACH cải tiến), chuỗi (DFCB, SCBC) và cây tối thiểu (DFTBC, SSTBC). Bằng việc tích hợp các kỹ thuật đánh giá năng lượng dư, nén dữ liệu phân tán DSC và lập lịch ngủ trên ô lưới ảo, các giao thức đề xuất đã được kiểm chứng qua mô phỏng NS2 cho thấy hiệu quả kéo dài thời gian sống của mạng từ 10% đến 65% so với các giao thức đối sánh. Công trình cung cấp hệ thống giải pháp định tuyến có cơ sở toán học rõ ràng và đóng góp thiết thực cho lĩnh vực nghiên cứu mạng cảm biến không dây.