Luận văn nghiên cứu kỹ thuật định tuyến ACO động theo QoS mạng giao thông VANET - ĐH Thái Nguyên 2023

Nghiên cứu kỹ thuật định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ QoS cho mạng giao thông, giúp tối ưu hóa luồng xe và giảm thiểu ùn tắc hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Từ Toán
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Đức Bình
• Trường học: Trường Đại học Công nghệ Thông tin và Truyền thông - Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Nghiên cứu kỹ thuật định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ cho mạng giao thông
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Thái Nguyên

Tóm tắt

I. Tổng quan định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ

Mạng ad hoc xe cộ là thành phần cốt lõi của hệ thống giao thông thông minh. Môi trường này kết nối phương tiện với phương tiện cùng cơ sở hạ tầng ven đường. Các phương tiện di chuyển với vận tốc cao và mật độ thay đổi liên tục. Cấu trúc mạng biến động nhanh khiến liên kết truyền thông dễ bị đứt gãy. Do đó, bài toán định tuyến đòi hỏi cơ chế thích ứng linh hoạt theo thời gian thực. Thuật toán tối ưu hóa đàn kiến mô phỏng tập tính tìm mồi tự nhiên của côn trùng. Các cá thể kiến tiết ra chất dẫn dụ để đánh dấu con đường ngắn nhất. Khi áp dụng vào mạng giao thông, thuật toán hỗ trợ tìm luồng dữ liệu tối ưu. Kỹ thuật định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ giải quyết triệt để sự gián đoạn mạng. Hệ thống không chỉ xét khoảng cách địa lý đơn thuần. Giao thức còn kết hợp các ràng buộc chất lượng dịch vụ khắt khe. Các tiêu chí bao gồm xác suất kết nối, tỷ lệ truyền gói thành công và độ trễ toàn trình. Nhờ vậy, dữ liệu truyền đi luôn đạt độ tin cậy cao và kịp thời.

1.1. Khái niệm và đặc trưng mạng giao thông VANET

Mạng giao thông VANET là nhánh chuyên biệt của mạng ad hoc không dây. Mạng bao gồm các phương tiện di động và đơn vị ven đường RSU. Các nút giao tiếp qua kênh sóng ngắn chuyên dụng DSRC. Đặc trưng nổi bật của mạng là tốc độ di chuyển nhanh và hướng đi cố định theo làn. Mật độ phương tiện dao động mạnh theo khung giờ thực tế. Môi trường đô thị chứa nhiều vật cản sóng vô tuyến như nhà cao tầng. Hiện tượng đứt gãy liên kết truyền thông diễn ra thường xuyên. Do đó, định tuyến phải bảo đảm tính liên tục cho các thông điệp cảnh báo an toàn giao thông khẩn cấp.

1.2. Nguyên lý thuật toán tối ưu hóa đàn kiến ACO

Thuật toán tối ưu hóa đàn kiến ACO thuộc nhóm giải thuật thông minh bầy đàn. Ý tưởng xuất phát từ cơ chế tìm kiếm thức ăn của loài kiến trong tự nhiên. Kiến di chuyển ngẫu nhiên và giải phóng nồng độ pheromone trên đường đi. Tuyến đường ngắn hơn tích lũy lượng pheromone đậm đặc hơn trong cùng khoảng thời gian. Các cá thể kiến tiếp theo có xu hướng lựa chọn con đường có nồng độ chất dẫn dụ cao. Quá trình bay hơi pheromone giúp loại bỏ các lộ trình kém hiệu quả. Khi triển khai trên mạng VANET, các gói tin đóng vai trò như kiến nhân tạo. Gói tin thu thập thông tin mạng và cập nhật bảng định tuyến tự động. Cơ chế tự thích ứng này giúp hệ thống phản ứng nhanh với sự thay đổi của mạng xe cộ.

II. Vấn đề định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ VANET

Mạng giao thông đô thị đặt ra nhiều thách thức nghiêm trọng cho giao thức định tuyến. Mật độ phương tiện thay đổi thất thường theo không gian và thời gian. Các giao thức định tuyến truyền thống như AODV hay GPSR thường bộc lộ nhiều hạn chế lớn. Khi số lượng xe giảm, mạng rơi vào trạng thái phân vùng cục bộ. Lúc này, khoảng cách giữa các xe vượt quá tầm phủ sóng vô tuyến. Gói tin bị gián đoạn và tỷ lệ mất gói tăng cao đột biến. Ngược lại, mật độ xe quá cao gây ra hiện tượng nghẽn kênh truyền. Tình trạng bão hòa vô tuyến làm tăng độ trễ và tỷ lệ xung đột khung truyền. Thêm vào đó, việc phụ thuộc vào số bước nhảy ngắn nhất không còn đảm bảo chất lượng dịch vụ. Tuyến đường ngắn nhất có thể đi qua các đoạn đường tắc nghẽn hoặc có xác suất kết nối thấp. Hậu quả là chất lượng dịch vụ toàn mạng bị suy giảm nghiêm trọng. Do vậy, nghiên cứu kỹ thuật định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ là bài toán cấp thiết. Định tuyến cần tích hợp đa mục tiêu bao gồm xác suất duy trì kết nối, băng thông khả dụng và độ trễ chuyển tiếp gói dữ liệu.

2.1. Hạn chế của giao thức định tuyến cổ điển trong VANET

Các giao thức truyền thống như AODV và DSR xây dựng đường truyền theo cơ chế phản ứng. Khi nút mạng di chuyển nhanh, cấu trúc đường dẫn bị phá vỡ liên tục. Quá trình phát sóng gói tin tìm đường gây bùng nổ tải định tuyến. Băng thông mạng bị chiếm dụng lớn dẫn tới suy giảm hiệu năng truyền dữ liệu. Ngược lại, các giao thức định tuyến địa lý như GPSR chuyển tiếp gói dựa trên khoảng cách. Giao thức này dễ rơi vào vùng cực tiểu cục bộ khi gặp khoảng trống xe cộ. Cơ chế phục hồi bằng quy tắc bàn tay phải gây lặp gói và trễ cao. Các phương pháp trên đều thiếu khả năng thích ứng động với biến đổi giao thông. Vì vậy, hệ thống không đáp ứng được yêu cầu chất lượng dịch vụ khắt khe.

2.2. Yêu cầu khắt khe về chất lượng dịch vụ trong mạng xe cộ

Chất lượng dịch vụ trong mạng xe cộ được định lượng qua nhiều chỉ số kỹ thuật then chốt. Xác suất kết nối đoạn đường bảo đảm chuỗi liên lạc không bị đứt đoạn. Tỷ lệ truyền gói tin thành công PDR phản ánh độ tin cậy của tuyến đường. Độ trễ truyền dẫn toàn trình là yếu tố sống còn cho các thông điệp cứu hộ. Các gói tin cảnh báo va chạm yêu cầu độ trễ cực thấp dưới mức ngưỡng mili giây. Ngoài ra, tải phụ phí định tuyến cần duy trì ở mức tối thiểu để tránh nghẽn băng thông. Việc cân bằng giữa các thông số QoS này là một bài toán tối ưu đa mục tiêu phức tạp. Sự thay đổi topo liên tục buộc các giải thuật phải cập nhật trạng thái kênh truyền chính xác.

III. Giao thức định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ AQRV

Giao thức định tuyến AQRV được thiết kế dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy kiến thích ứng cho mạng VANET. Giao thức hoạt động dựa trên cấu trúc các giao lộ trong mạng giao thông đô thị. Cơ sở hạ tầng ven đường RSU đóng vai trò quản trị thông tin trạng thái các cung đường. Kiến nhân tạo chuyển tiếp qua các nút giao để thu thập tham số chất lượng dịch vụ thực tế. Các chỉ số được mô hình hóa bao gồm xác suất kết nối, tỷ lệ truyền gói thành công và thời gian trễ. Trên cơ sở đó, thuật toán tính toán nồng độ pheromone cho từng đoạn đường ứng viên. Tuyến đường tối ưu được lựa chọn thông qua hàm mục tiêu tổng hợp các trọng số QoS. Quá trình bảo trì đường diễn ra liên tục theo cơ chế cập nhật và bay hơi pheromone định kỳ. Khi phát hiện đoạn đường mất kết nối, hệ thống lập tức kích hoạt cơ chế chuyển hướng dự phòng. Sự kết hợp giữa giao tiếp xe với cơ sở hạ tầng V2I và thuật toán ACO giúp mạng duy trì chất lượng dịch vụ ổn định.

3.1. Mô hình hóa chất lượng dịch vụ cục bộ và nồng độ pheromone

Mô hình toán học của giao thức AQRV ước lượng chính xác chất lượng dịch vụ trên đoạn đường. Xác suất kết nối phụ thuộc trực tiếp vào mật độ phương tiện và phạm vi truyền thông vô tuyến. Tỷ lệ truyền gói tin thành công PDR được xác định dựa trên khoảng cách và mức độ nhiễu kênh. Độ trễ truyền gói bao gồm trễ truyền dẫn, trễ xếp hàng và thời gian xử lý tại nút. Nồng độ pheromone trên mỗi cung đường được cập nhật tỷ lệ thuận với giá trị QoS tổng hợp. Giá trị này tăng cao khi đoạn đường có độ trễ thấp và tỷ lệ truyền gói cao. Hiện tượng bay hơi pheromone tự nhiên ngăn chặn thuật toán hội tụ sớm về nghiệm cục bộ. Nhờ đó, các gói kiến luôn tìm thấy lộ trình truyền dữ liệu thích ứng tốt nhất.

3.2. Thuật toán tạo đường ứng viên và chọn đường tối ưu

Thuật toán tạo đường ứng viên khởi tạo từ xe nguồn hướng tới đích qua các giao lộ. Gói kiến tiến Forward Ant di chuyển qua các điểm giao cắt để đo lường thông số thực tế. Tại mỗi nút giao lộ, xác suất chọn đoạn đường tiếp theo dựa trên nồng độ pheromone và hàm heuristic. Khi đến đích, gói kiến lùi Backward Ant quay trở lại để cập nhật nồng độ pheromone trên toàn tuyến. Thuật toán so sánh các tuyến đường ứng viên và chọn ra đường có chi phí tối thiểu. Đường tối ưu thỏa mãn đồng thời các ngưỡng ràng buộc về độ trễ và tỷ lệ mất gói. Nếu có sự cố đứt gãy kết nối, RSU sẽ gửi gói cảnh báo để kích hoạt tìm đường mới.

IV. Hiệu năng định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ mạng

Kết quả đánh giá mô phỏng chứng minh tính ưu việt của giao thức AQRV so với các giao thức định tuyến hiện nay. Mô hình phân tích lý thuyết về xác suất kết nối và độ trễ có độ tương thích cao với dữ liệu thực nghiệm. Tỷ lệ truyền gói thành công PDR của AQRV vượt trội hơn hẳn nhờ khả năng tránh các cung đường nghẽn. Khi mật độ phương tiện tăng lên, giao thức vẫn duy trì độ tin cậy truyền tin ở mức cao. Độ trễ đầu cuối của hệ thống giảm rõ rệt nhờ cơ chế chọn đường dựa trên giao lộ thông minh. Đồng thời, tải phụ phí định tuyến được kiểm soát chặt chẽ do giảm thiểu các gói tin quảng bá vô ích. Kỹ thuật định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ mở ra tiềm năng lớn cho hệ thống giao thông tương lai. Giải pháp hỗ trợ hiệu quả công tác giám sát an toàn giao thông, quản lý luồng xe và dịch vụ xe tự hành. Công nghệ này đóng vai trò then chốt trong việc xây dựng hạ tầng đô thị thông minh bền vững.

4.1. Phân tích kết quả mô phỏng hiệu năng giao thức

Kết quả mô phỏng thể hiện rõ sự tương quan giữa các tham số mạng và hiệu năng định tuyến. Khi độ dài đoạn đường tăng, tỷ lệ truyền gói PDR có xu hướng giảm do số bước nhảy trung gian tăng. Tuy nhiên, việc tăng phạm vi truyền thông vô tuyến giúp cải thiện đáng kể xác suất kết nối giữa các phương tiện. Sai số giữa mô hình giải tích toán học và mô phỏng thực nghiệm chỉ dao động quanh mức bốn phần trăm. Giao thức AQRV duy trì độ trễ gói tin ở mức thấp ngay cả khi mật độ xe tăng cao. Tải định tuyến tổng thể giảm mạnh so với các giao thức tìm đường truyền thống. Điều này chứng minh tính chính xác của mô hình hóa QoS cục bộ.

4.2. Tiềm năng ứng dụng trong giao thông thông minh

Kỹ thuật định tuyến ACO động mang lại giá trị thực tiễn cao cho hệ thống giao thông thông minh. Kỹ thuật hỗ trợ truyền tải tức thời các cảnh báo nguy hiểm và tai nạn trên đường. Các phương tiện tiếp cận thông tin sự cố sớm để chủ động chuyển làn hoặc giảm tốc độ. Ứng dụng này giảm thiểu ùn tắc giao thông tại các nút giao thông đô thị trọng điểm. Bên cạnh đó, giao thức tạo nền tảng vững chắc cho hệ thống xe tự hành kết nối mạng. Cơ sở hạ tầng V2I hỗ trợ điều phối luồng xe thông minh theo thời gian thực. Việc tối ưu hóa chất lượng dịch vụ bảo đảm mạng lưới liên lạc luôn vận hành an toàn và tin cậy.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Trong xu thế phát triển đô thị thông minh và Hệ thống Giao thông Thông minh (ITS), mạng ad hoc xe cộ (VANET) đóng vai trò then chốt trong việc bảo đảm an toàn giao thông và truyền tải thông tin. Tuy nhiên, tính di động cao của các phương tiện với vận tốc thường xuyên dao động từ 10 đến 20 m/s khiến cấu trúc liên kết mạng biến đổi liên tục, gây ra hiện tượng ngắt kết nối đột ngột và suy giảm nghiêm trọng chất lượng dịch vụ (QoS). Các giao thức định tuyến địa lý truyền thống như GSR hay CAR bộc lộ nhiều điểm nghẽn kỹ thuật khi dựa vào tìm kiếm mù hoặc dữ liệu tĩnh, dẫn đến độ trễ vượt ngưỡng 80 giây và tỷ lệ mất gói tăng cao trong các kịch bản mạng thưa. Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính thực hiện năm 2023 tại Đại học Thái Nguyên tập trung giải quyết triệt để thách thức này thông qua đề tài nghiên cứu kỹ thuật định tuyến ACO động theo yêu cầu chất lượng dịch vụ cho mạng giao thông, trực tiếp khảo sát và hoàn thiện giao thức định tuyến thích nghi AQRV (Adaptive QoS-based Routing Protocol).

Mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu là xây dựng cơ chế tìm đường tối ưu đa mục tiêu dựa trên thuật toán tối ưu hóa đàn kiến (ACO), kết hợp chặt chẽ giữa nút trạm giao lộ (Terminal Intersection) và các mô hình chất lượng dịch vụ nội bộ (Local QoS Model - LQM). Không gian nghiên cứu được mô phỏng trên mạng lưới đô thị diện tích 5000 m x 5000 m gồm 57 nút giao lộ và 91 đoạn đường. Ý nghĩa thực tiễn của đề tài thể hiện rõ qua việc nâng cao độ tin cậy truyền thông: duy trì sai số ước lượng lý thuyết chỉ khoảng 4%, cắt giảm tải định tuyến hơn 40% và bảo đảm phân phối gói tin thời gian thực cho các cảnh báo va chạm khẩn cấp.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nền tảng của luận văn dựa trên sự tích hợp giữa lý thuyết mạng ad hoc di động, thuật toán tối ưu hóa đàn kiến (Ant Colony Optimization - ACO) và lý thuyết truyền sóng vô tuyến trong môi trường giao thông. Hệ thống khái niệm chủ đạo bao gồm: Nút trạm giao lộ nguồn và đích (TIS và TID), Pheromone cục bộ đại diện cho chất lượng đoạn đường trực tiếp, Pheromone toàn cục phản ánh QoS tổng thể trên toàn tuyến, và Cơ chế chuyển tiếp tham lam kết hợp mang dữ liệu (Greedy Carry-and-Forward).

Mô hình định tuyến quy về bài toán tối ưu hóa phi tuyến với hàm mục tiêu tổng hợp ba chỉ số QoS: xác suất kết nối PC(y), tỷ lệ truyền gói thành công PDR(y), và độ trễ chuyển tiếp D(y) với ràng buộc trễ khắt khe. Trạng thái kết nối của từng đoạn đường được phân tích qua 3 kịch bản ngẫu nhiên: kết nối hoàn toàn (Fully Connected - FC), mất kết nối hoàn toàn (Fully Broken - FB), và kết nối một phần (Partly Connected - PC). Mật độ xe được mô hình hóa theo quy luật phân phối Poisson với mật độ khoảng cách từ 0,015 đến 0,04 xe/m. Kênh truyền không dây tích hợp mô hình suy hao Shadowing với hệ số suy giảm từ 2,7 đến 5, phân phối fading Rayleigh, kỹ thuật điều chế BPSK và cơ chế bắt tay RTS/CTS nhằm hạn chế tối đa xung đột vô tuyến.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu chủ đạo là mô hình hóa giải tích toán học kết hợp mô phỏng số lượng lớn trên máy tính. Dữ liệu di chuyển thực tế của phương tiện được khởi tạo bằng công cụ VanetMobiSim theo mô hình chuyển động IDM_IM với thời gian an toàn 2 giây, sau đó toàn bộ kịch bản mạng được nạp vào phần mềm mô phỏng mạng NS-2. Cỡ mẫu nghiên cứu bao gồm 250 phiên truyền dữ liệu luồng CBR ngẫu nhiên được đo đạc liên tục qua 50 lần chạy lặp lại độc lập nhằm loại trừ hoàn toàn sai số ngẫu nhiên của bộ sinh số và đạt khoảng tin cậy 95%.

Phương pháp chọn mẫu là phân bổ ngẫu nhiên vị trí xuất phát, lộ trình di chuyển và cặp nút trao đổi thông tin trên toàn bộ 57 giao lộ và 91 phân đoạn đường. Lý do lựa chọn mô phỏng giải tích chuyên sâu thay vì thử nghiệm thực địa là bởi chi phí triển khai hàng trăm phương tiện kết nối thực tế vô cùng đắt đỏ, đồng thời việc giả lập trên NS-2 cho phép kiểm soát chặt chẽ các thông số khắt khe của chuẩn IEEE 802.11p: công suất phát, tốc độ 2 gói/giây, kích thước gói từ 128 đến 256 byte, bán kính phủ sóng 150 đến 350 mét và bán kính gây nhiễu từ 250 đến 450 mét trong suốt timeline thực hiện đề tài năm 2023.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình đối soát giữa mô hình giải tích và thực nghiệm mô phỏng trên giao thức AQRV mang lại 4 phát hiện mang tính bước ngoặt:

Thứ nhất, mô hình ước lượng xác suất kết nối phân đoạn đường đạt độ chính xác tối ưu khi hệ số kích thước ô phân hoạch bằng 0,75 lần bán kính truyền thông (cs = 0,75R). Tại giá trị này, sai lệch giữa đường cong giải tích và kết quả mô phỏng thực nghiệm gần như triệt tiêu hoàn toàn với khoảng tin cậy 95%.

Thứ hai, mô hình giải tích xác định tỷ lệ truyền gói thành công (PDR) cục bộ phản ánh cực kỳ sát thực tế với sai số trung bình giữa lý thuyết và mô phỏng chỉ dừng ở mức 4% khi mật độ phương tiện đạt 0,015 xe/m trên các đoạn đường dài tới 1500 mét.

Thứ ba, giao thức AQRV vượt trội rõ rệt về tỷ lệ truyền gói đầu cuối thành công so với các giao thức đối sánh. Cụ thể, AQRV đạt PDR cao hơn từ 15% đến 35% so với GSR, CAR, SADV và IEGRP trong dải mật độ phương tiện từ 0,01 đến 0,06 xe/m.

Thứ tư, việc chuyển tiếp dữ liệu qua các nút trạm giao lộ (TI) giúp cắt giảm hơn 40% tải định tuyến (Routing Overhead) so với biến thể AQRV_NTI truyền thống, đồng thời rút ngắn độ trễ đầu cuối khoảng 25% nhờ loại bỏ hoàn toàn nhu cầu phát gói tin thăm dò định kỳ của biến thể AQRV_NLQM.

Thảo luận kết quả

Sự vượt trội của AQRV xuất phát từ cơ chế phối hợp thông minh giữa 50 kiến tiến và kiến lùi trong thuật toán ACO. Pheromone cục bộ với trọng số alpha = 8 giúp kiến nhận biết ngay các biến động lưu lượng tức thời, trong khi pheromone toàn cục với trọng số beta = 5 định hướng gói tin tránh xa các phân đoạn đường nghẽn hoặc ngõ cụt. So với giao thức SADV vốn bắt buộc gói tin phải chờ đợi bị động tại các nút tĩnh ven đường, AQRV chủ động lựa chọn các phân đoạn có xác suất kết nối cao, từ đó tối ưu hóa tổng thời gian truyền gói.

Dữ liệu nghiên cứu được biểu diễn trực quan và sinh động qua đồ thị phân phối tích lũy (CDF) của độ trễ đầu cuối và biểu đồ đường thể hiện tải định tuyến theo mật độ xe. Đồ thị CDF khẳng định rõ rằng phần lớn các gói tin của AQRV đều đến đích an toàn trước ngưỡng trễ khắt khe 80 giây. Hơn nữa, cơ chế bay hơi pheromone với chu kỳ 1 giây và hệ số eta = 0,95 đã giải quyết triệt để nguy cơ rơi vào điểm tối ưu cục bộ, duy trì độ ổn định liên tục cho mạng lưới ngay cả khi mật độ phương tiện tăng mạnh lên 0,05 xe/m.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm chuyển hóa kết quả nghiên cứu thành các giải pháp ứng dụng thực tế trong hệ thống giao thông thông minh, luận văn đưa ra 4 khuyến nghị trọng tâm:

Thứ nhất, tích hợp thuật toán định tuyến AQRV vào thiết bị kết nối trên xe (OBU). Các nhà sản xuất thiết bị ô tô cần đảm bảo mục tiêu tỷ lệ nhận gói tin cảnh báo đạt trên 90% ở dải tốc độ từ 10 đến 25 m/s, triển khai thử nghiệm trên các dòng xe thương mại trong vòng 12 tháng.

Thứ hai, trang bị các trạm tĩnh bên đường (RSU) cấu hình chuẩn tại 100% các nút giao lộ trọng điểm. Sở Giao thông Vận tải phối hợp cùng các doanh nghiệp viễn thông làm chủ thể thực hiện, hướng tới đích giảm độ trễ truyền dữ liệu xuống dưới 50 mili-giây, hoàn thành từng giai đoạn trong lộ trình 18 tháng.

Thứ ba, hiệu chỉnh bộ tham số pheromone theo thời gian thực dựa trên lưu lượng giao thông đô thị. Các kỹ sư vận hành mạng ITS cần thiết lập trọng số alpha trong khoảng từ 6 đến 8 và beta từ 4 đến 5 tương ứng với các khung giờ cao điểm và thấp điểm, giúp tiết kiệm 30% chi phí tài nguyên vô tuyến, rà soát định kỳ hàng quý.

Thứ tư, xây dựng quy chuẩn kỹ thuật đồng bộ cho giao tiếp V2V và V2I dựa trên chuẩn IEEE 802.11p. Bộ Khoa học và Công nghệ cùng Bộ Giao thông Vận tải cần đóng vai trò chủ trì ban hành quy chuẩn trong thời hạn 24 tháng để bảo đảm tính tương thích giữa các nền tảng phương tiện khác nhau.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và phương pháp nghiên cứu trong luận văn mang lại giá trị thiết thực cho 4 nhóm đối tượng cụ thể:

Nhóm thứ nhất là học viên cao học, nghiên cứu sinh chuyên ngành Khoa học máy tính và Kỹ thuật mạng viễn thông. Luận văn cung cấp phương pháp luận mẫu mực về mô hình hóa giải tích ngẫu nhiên, cách thiết lập công thức LQM cho 3 kịch bản đường phố và quy trình mô phỏng 250 kịch bản truyền thông trên công cụ NS-2.

Nhóm thứ hai là kỹ sư phát triển phần mềm giao thông thông minh (ITS). Nhóm này có thể ứng dụng trực tiếp thuật toán ACO thích nghi và cơ chế lựa chọn giao lộ TI để xây dựng hệ thống điều phối xe cứu thương khẩn cấp, rút ngắn thời gian phản hồi sự cố giao thông đô thị.

Nhóm thứ ba là các nhà sản xuất phần cứng thiết bị mạng và công nghệ ô tô. Các thông số kỹ thuật chi tiết như kích thước gói tin 128 đến 256 byte, bán kính phủ sóng 150 đến 350 mét và cơ chế RTS/CTS là cơ sở dữ liệu quan trọng để thiết kế các vi mạch OBU và RSU đạt chuẩn.

Nhóm thứ tư là các nhà hoạch định chính sách và quản lý đô thị thông minh. Mô hình tính toán tương quan giữa mật độ phương tiện từ 0,015 đến 0,04 xe/m và xác suất kết nối giúp tối ưu hóa ngân sách đầu tư lắp đặt hạ tầng mạng tại 57 hoặc nhiều hơn các nút giao cắt đô thị.

Câu hỏi thường gặp

Thuật toán định tuyến AQRV xử lý hiện tượng đứt kết nối mạng trong đô thị như thế nào? Giao thức AQRV phân tách trạng thái đường thành 3 kịch bản gồm kết nối hoàn toàn, kết nối một phần và đứt kết nối hoàn toàn. Khi xảy ra đứt mạng, gói tin được phương tiện mang đi với tốc độ 10 đến 20 m/s theo cơ chế Greedy Carry-and-Forward cho tới khi gặp phương tiện kế tiếp, bảo đảm thông tin không bị hủy bỏ với sai số ước lượng chỉ 4%.

Điểm cải tiến nổi bật nhất của AQRV so với các giao thức định tuyến bầy kiến truyền thống là gì? Các giao thức ACO truyền thống thường tìm tuyến đường liên tục từ xe nguồn đến xe đích khiến kích thước gói tin rất lớn và dễ đứt gãy. AQRV cải tiến bằng cách định tuyến giữa hai nút trạm giao lộ (TIS và TID), đồng thời sử dụng 50 kiến tiến thăm dò để chuyển tiếp gói linh hoạt qua từng giao lộ, giảm tải định tuyến hơn 40%.

Vì sao nghiên cứu lại lựa chọn kích thước ô phân hoạch cs = 0,75R? Nếu chọn kích thước ô là 0,5R thì điều kiện kết nối quá chặt chẽ, còn nếu chọn bằng R thì khoảng cách giữa hai xe có thể lên tới 2R gây mất kết nối. Qua 50 lần mô phỏng lặp lại, hệ số 0,75R được chứng minh là điểm cân bằng lý tưởng, giúp đường cong lý thuyết khớp chính xác với thực nghiệm ở khoảng tin cậy 95%.

Ngưỡng trễ 80 giây trong mô phỏng mang ý nghĩa kỹ thuật gì đối với mạng VANET? Trong kịch bản diện tích 5000 m x 5000 m, ngưỡng trễ 80 giây đóng vai trò là bộ lọc phân loại tuyến đường ứng viên. Mọi tuyến đường do kiến khám phá có tổng thời gian vượt quá 80 giây đều bị loại bỏ ngay lập tức, ngăn ngừa tình trạng chiếm dụng tài nguyên và nghẽn mạng cục bộ.

Giao thức định tuyến AQRV có tính khả thi khi triển khai trên hạ tầng hiện nay không? Hoàn toàn khả thi vì AQRV chỉ đòi hỏi xe trang bị định vị GPS, bản đồ số và bộ phát sóng tầm ngắn IEEE 802.11p tần số 5,9 GHz. Tại các giao lộ, hệ thống chỉ cần các nút tĩnh cơ bản để lưu trữ bảng pheromone với chu kỳ cập nhật 1 giây mà không cần đầu tư đường truyền cáp quang đắt đỏ giữa các ngã tư.

Kết luận

Luận văn thạc sĩ đã giải quyết trọn vẹn và xuất sắc bài toán định tuyến bảo đảm chất lượng dịch vụ cho mạng giao thông thông minh thông qua 5 đóng góp cốt lõi:

• Phát triển thành công giao thức định tuyến thích nghi AQRV dựa trên thuật toán tối ưu hóa bầy kiến ACO kết hợp định tuyến nút trạm giao lộ.
• Thiết lập hệ thống mô hình hóa QoS cục bộ (LQM) cho 3 kịch bản đường phố với độ chính xác cao, duy trì sai số lý thuyết chỉ khoảng 4%.
• Kiểm chứng và xác lập giá trị phân hoạch ô mạng tối ưu 0,75R thông qua 50 lần mô phỏng độc lập với khoảng tin cậy 95%.
• Nâng cao tỷ lệ truyền gói thành công từ 15% đến 35% và cắt giảm hơn 40% tải định tuyến so với các giao thức phổ biến như GSR, CAR, SADV.
• Xây dựng bộ thông số mô phỏng chuẩn mực trên VanetMobiSim và NS-2 cho không gian đô thị 5000 m x 5000 m gồm 57 nút giao lộ và 91 đoạn đường.

Lộ trình nghiên cứu tiếp theo trong vòng 12 đến 24 tháng tới tập trung vào việc mở rộng mô hình cho các tuyến đường đa làn và tích hợp dữ liệu chu kỳ đèn tín hiệu giao thông. Hãy liên hệ và kết nối ngay với nhóm tác giả tại Đại học Thái Nguyên để tiếp cận toàn văn công trình nghiên cứu và hợp tác phát triển các giải pháp giao thông thông minh thế hệ mới!

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ MẠNG VANET VÀ VẤN ĐỀ ĐỊNH TUYẾN TRONG MẠNG VANET 1. Tổng quan về mạng VANET 1. Khái niệm mạng VANET Mạng VANET (Vehicular Ad Hoc Network) là một công nghệ mạng không dây sử dụng các phương tiện giao thông di chuyển như là các nút trong một mạng để tạo nên một mạng di động.

Trong mạng VANET, mỗi phương tiện giao thông có thể đóng vai trò là một bộ định tuyến hay một nút mạng không dây để cho phép một phương tiện giao thông có thể kết nối với các phương tiện giao thông khác trong phạm vi bán kính từ 100 đến 300 mét, từ đó tạo nên một mạng với vùng phủ sóng rộng. Các phương tiện có thể đi ra khỏi vùng phủ sóng và thoát khỏi mạng, hoặc đi vào để tham gia, kết nối với các phương tiện khác trên mạng. Trong thực tế, hệ thống đầu tiên được tích hợp công nghệ mạng VANET này là các xe của cảnh sát và lính cứu hỏa nhằm liên lạc trao đổi thông tin với nhau phục vụ cho công tác cứu hộ, đảm bảo an ninh trật tự.1 minh họa một ví dụ của mạng VANET. Một ví dụ của mạng VANET 7 Thông tin trao đổi trong mạng VANET bao gồm thông tin về lưu lượng xe cộ, tình trạng kẹt xe, thông tin về tai nạn giao thông, các tình huống nguy hiểm cần tránh và cả những dịch vụ thông thường như đa phương tiện, Internet,… Các xe sẽ liên lạc với nhau (Car-to-Car Communication hay M2M (Machine-to-Machiner Comnunication) để chia sẻ thông tin lẫn nhau.

Mục đích chính của mạng VANET là cung cấp sự an toàn và thoải mái cho hành khách. Các thiết bị điện tử đặc biệt được đặt bên trong các phương tiện giao thông sẽ cung cấp kết nối mạng Ad hoc cho các hành khách. Mạng này hướng đến hoạt động mà không cần cấu trúc hạ tầng cho phép các liên lạc đơn giản. Mỗi thiết bị hoạt động trong mạng VANET sẽ là một nút mạng có thể trực tiếp gửi nhận hoặc làm trung gian trong các phiên kết nối thông qua mạng không dây.

Trong trường hợp xảy ra va trạm giữa các phương tiện trên đường, các tín hiệu cảnh báo sễ được gửi đi thông qua mạng VANET tới các phương tiện tham gia giao thông, cùng với các công cụ tiện ích để giúp đỡ việc giải quyết sự cố, đảm bảo an toàn cho các phương tiện khác. Người tham gia giao thông cũng có thể kết nối Internet thông qua mạng VANET, thậm chí có thể sử dụng các dịch vụ đa phương tiện như trao đổi thông tin hình ảnh, video, gọi điện video. Ngoài ra, thông qua mạng VANET, các phương tiện tham gia giao thông có thể tự động thanh toán các cước phí như phí gửi xe, phí cầu đường,… 1. Đặc điểm của mạng VANET Do VANET là một mạng ad hoc nên nó có chung một số đặc điểm với mạng MANET đó là: quá trình tự tổ chức, tự quản lý, băng thông thấp và chia sẻ đường truyền vô tuyến.

8 Tuy nhiên điểm khác biệt chính của VANET và MANET là ở chỗ: các node mạng (xe cộ) di chuyển với tốc độ cao và không xác định khi truyền tín hiệu cho nhau. VANET là một mạng có những đặc tính riêng, cơ bản nhất là nó không yêu cầu cơ sở hạ tầng như các hệ thống vô tuyến khác: không cần Base Station như những hệ thống di động khác nhau (GSM CDMA, 3G); không cần bộ Access Point để hỗ trợ cho Wifi và Wimax. Về yếu tố khoảng cách, VANET có thể khắc phục được giới hạn của truyền dẫn sóng vô tuyến nhờ vào các nút trung gian. Tuy nhiên, do giao tiếp mà không cần cơ sở hạ tầng, lại dùng biến đổi định tuyến qua nhiều tầng nên rất nhiều khả năng bị “nghe trộm” hoặc là thông tin truyền đi có thể bị sai lệch.

Trong mạng việc truyền tin tức giao thông giữa các xe với nhau là rất quan trọng, điều đó có thể có tác dụng tốt (nếu như thông tin được truyền đi phản ánh đứng tình hình giao thông hoặc các sự cô trên giao lộ) nhưng cũng có thể gây ra những tác động nguy hiểm khôn lường (nếu như thông tin do một xe truyền đi là không chính xác hoặc sai lệch). Sở dĩ như vậy vì khi thiết kế mạng này, thường thì các thông tin sẽ được phát quảng bá và được trung chuyển qua nhiều nút điều đó gây ra ảnh hưởng như “phản ứng dây truyền”. Các đặc điểm của mạng VANET − Các node mạng di chuyển với tốc độ cao: Điều này sẽ dẫn đến kết nối trực tiếp giữa hai nút mạng di chuyển ngược chiều chỉ tồn tại trong thời gian ngắn. − Thường xuyên ngắt kết nối mạng: Với những nút mạng chỉ tồn tại liên kết trực tiếp trong thời gian ngắn, để đảm bảo kết nối thông suốt thì phải thiết lập kết nối thông qua các nút trung gian.

Trong các trường hợp ngắt kết nối 9 như vậy, đặc biệt trong khu vực mật độ xe thấp thì thường xuyên xảy ra việc ngắt kết nối mạng. − Mô hình chuyển động và dự đoán: Rất khó để đoán chuyển động của các phương tiện giao thông. Để kiến trúc mạng hoạt động hiệu quả, cần phải nghiên cứu mô hình chuyển động và dự đoán chuyển động. − Môi trường truyền thông tin biến động: Không khó để dự đoán trong các mô hình các phương tiện giao thông chuyển động trên hệ thống đường cao tốc, chuyển động một chiều nhưng trong các mô hình chuyển động trên đường phố, các phương tiện giao thông đông đúc, tòa nhà, cây cối lại gây ra cản trở quá trình truyền thông tin.

− Hạn chế về trễ: Các vấn đề an toàn (tai nạn, phanh xe,…) của nút mạng phải thông báo đến các nút mạng liên quan. Khi đó có một khoảng thời gian trễ để các nút mạng khác nhận biết được sự kiện này. Do đó, vấn đề đối với mạng VANET không chỉ là tốc độ truyền dữ liệu cao mà trễ truyền thông phải ở ngưỡng chấp nhận được. Vấn đề định tuyến cho mạng VANET Đối với mạng ad hoc di động nói chung và mạng VANET nói riêng, vấn đề định tuyến là một vấn đề đã và đang dành được rất nhiều sự quan tâm của cộng đồng nghiên cứu về mạng trên thế giới.

Trong thời gian qua, đã có nhiều nghiên cứu đề xuất các giao thức, kỹ thuật và phương pháp định tuyến dành cho mạng VANET. Một trong những hướng nghiên cứu về giao thức định tuyến có tiềm năng ứng dụng lớn trong mạng VANET thực tế là định tuyến có nhận biết yêu cầu chất lượng dịch vụ (QoS) và nhận biết tình huống. Các kết quả nghiên cứu này đã được tổng hợp trong [3] như sau: 10 1. Định tuyến đa đường Đối với các giao thức định tuyến đa đường dành cho mạng MANET và VANET, có thể kể đến một số giao thức định tuyến như: Giao thức định tuyến đa đường AODVM: mỗi nút chỉ được phép tham gia vào một đường, tức là không có nút chung nào được phép giữa bất kỳ hai tuyến đã thiết lập nào khác với nguồn và các nút đích.

Giao thức định tuyến đa đường AOMDV: mỗi liên kết chỉ được phép tham gia vào một đường, tức là không có liên kết chung nào được phép giữa hai tuyến đã thiết lập bất kỳ. Giao thức định tuyến nguồn theo yêu cầu SMR: thiết lập nhiều tuyến đường của các đường dẫn tách biệt tối đa giữa các nút nguồn và nút đích. Sau đó, các gói dữ liệu được phân phối giữa nhiều tuyến đường này để tránh tắc nghẽn và sử dụng tài nguyên mạng một cách hiệu quả. Khi xảy ra ngắt kết nối tuyến, nút nguồn bắt đầu khám phá tuyến mới để thay thế tuyến bị ngắt hoặc đợi cho đến khi tất cả các tuyến bị hỏng trước khi bắt đầu quá trình khám phá tuyến mới.

Có thể nhận thấy rằng SMR tạo ra mức chi phí kiểm soát định tuyến cao vì nó bắt đầu khám phá tuyến mới khi xảy ra đứt liên kết hoặc khi tất cả các tuyến bị hỏng. Giao thức định tuyến đa đường trạng thái liên kết được tối ưu MP- OLSR: là giao thức kết hợp các cơ chế định tuyến chủ động và định tuyến theo yêu cầu. Nó gửi các bản tin HELLO và điều khiển cấu trúc liên kết theo định kỳ để phát hiện cấu trúc liên kết mạng, tương tự như giao thức OLSR. Tuy nhiên, giao thức MP-OLSR chỉ tính toán các tuyến đa đường khi các gói dữ liệu cần được gửi đi, tức là có phản ứng.

Toàn bộ lộ trình từ nguồn đến đích được lưu trong tiêu đề của gói dữ liệu. Khi một nút trung gian nhận được gói dữ liệu, nó sẽ kiểm tra trạng thái bước tiếp theo phù hợp với lộ trình nguồn 11 trước khi chuyển tiếp gói này. Nếu bước tiếp theo là một trong những nước láng giềng của nó, nó sẽ chuyển tiếp nó; nếu không, nút trung gian sẽ tính toán lại tuyến đường và chuyển tiếp gói tin bằng cách sử dụng tuyến đường mới. Có thể nhận thấy rằng việc tính toán lại tuyến đường tại các nút trung gian và thay đổi nó trong tiêu đề gói dữ liệu là không thực tế trong một mạng năng động cao như VANET.

Giao thức này gây ra độ trễ cao cho quá trình chuyển tiếp gói dữ liệu vì tại một nút, một tuyến cần được tính toán lại phải được tính toán lại cho mỗi gói dữ liệu theo tuyến đó. Định tuyến theo yêu cầu chất lượng dịch vụ Đối với các giao thức định tuyến theo yêu cầu chất lượng dịch vụ QoS, có một số đề xuất tiêu biểu [3]: Giao thức định tuyến MAZACORNET: là giao thức định tuyến đa đường kết hợp trên cơ sở thuật toán tối ưu kiểu đàn kiến có nhận biết vị trí. Giao thức này đã sử dụng đã sử dụng chuyển động, mật độ và vận tốc cũng như điều kiện mờ dần của các phương tiện để phát triển một thuật toán định tuyến. Mạng lưới phương tiện được chia thành nhiều khu vực, trong đó phương pháp chủ động được sử dụng để tìm tuyến đường trong một khu vực và phương pháp phản ứng được sử dụng để tìm tuyến đường giữa các khu vực.

Chất lượng liên kết giữa các phương tiện liên lạc được ước tính bằng cách sử dụng độ ổn định liên kết được tính toán bằng cách sử dụng các giá trị vận tốc và vị trí của các phương tiện và xác suất nhận thành công tin nhắn, phụ thuộc vào khoảng cách giữa các phương tiện nằm trong cùng một phạm vi liên lạc, ước tính bằng cách sử dụng mô hình mờ dần Nakagami. MAZACORNET sử dụng năm loại kiến khác nhau để thực hiện quá trình khám phá tuyến đường. Ngoài ra, nó sử dụng hai bảng định tuyến: bảng định tuyến nội vùng và giữa các vùng.