Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính: Thử nghiệm mô hình mạng LoRaWAN với giao thức định tuyến HEAT

Khóa luận đánh giá Thử nghiệm mô hình mạng LoRaWAN với giao thức định tuyến HEAT trong luận văn thạc sĩ, tiếp cận đa chiều, kết quả có tính khả thi

Chuyên ngành

Khoa học máy tính

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2023

132
6
0

Phí lưu trữ

35 Point

Tóm tắt

I. Giới thiệu về LoRaWAN

LoRaWAN là một đặc tả kỹ thuật được phát triển bởi LoRa Alliance, nhằm chuẩn hóa mô hình các hệ thống IoT sử dụng công nghệ LoRa. Mạng không dây này được thiết kế để kết nối các thiết bị chạy pin vào internet với phạm vi rộng, từ khu vực đến toàn cầu. Đặc điểm nổi bật của LoRaWAN là cấu trúc hình sao, cho phép các nodes gửi dữ liệu đến gateway với độ trễ thấp, đồng thời hỗ trợ giao tiếp hai chiều. Tuy nhiên, trong một số tình huống, do hạn chế về hạ tầng, không thể bố trí đủ gateways để bao phủ tất cả các nodes. Điều này dẫn đến nhu cầu cải thiện khả năng gửi dữ liệu từ các nodes ra ngoài tầm phủ sóng của gateway. Do đó, việc nghiên cứu và cải tiến giao thức định tuyến là cần thiết.

1.1. Cấu trúc mạng LoRaWAN

Cấu trúc của mạng LoRaWAN được mô tả như một mạng hình sao của các hình sao, trong đó các gateways đóng vai trò chuyển tiếp dữ liệu giữa các thiết bị đầu cuối và máy chủ mạng. Các thiết bị này có thể kết nối với một hoặc nhiều gateways, nhờ vào khả năng truyền xa của công nghệ LoRa. Điều này cho phép tối ưu hóa việc sử dụng băng tần và giảm thiểu độ trễ trong quá trình truyền tải dữ liệu. Tuy nhiên, trong một số tình huống, việc sử dụng kỹ thuật flooding có thể dẫn đến các vấn đề như dư thừa dữ liệu và tiêu hao năng lượng cao. Do đó, cần có các giải pháp định tuyến hiệu quả hơn để nâng cao hiệu suất mạng.

II. Giao thức định tuyến HEAT

Giao thức định tuyến HEAT (Heat-based Routing Protocol) được phát triển nhằm cải thiện khả năng truyền tải dữ liệu trong mạng LoRaWAN. Giao thức này sử dụng một khái niệm mới, gọi là giá trị ‘heat’, để đánh giá chất lượng kết nối giữa các nodes. Thay vì chỉ dựa vào khoảng cách, HEAT xem xét các yếu tố như độ tin cậy và băng thông của từng node, từ đó xác định lộ trình tối ưu cho việc truyền dữ liệu. Việc áp dụng HEAT trong mạng IoT không chỉ giúp cải thiện tỉ lệ gửi gói thành công mà còn giảm thiểu năng lượng tiêu thụ, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng sử dụng pin.

2.1. Khái niệm heat trong định tuyến

Khái niệm ‘heat’ trong giao thức HEAT là một yếu tố quan trọng để xác định chất lượng của các lộ trình trong mạng. Giá trị ‘heat’ được tính toán dựa trên các thông số như độ trễ, tỉ lệ mất gói và năng lượng tiêu thụ của các nodes. Khi một node có giá trị ‘heat’ cao, điều đó có nghĩa là node đó có khả năng truyền tải dữ liệu tốt hơn, từ đó giúp cải thiện hiệu suất tổng thể của mạng. Việc so sánh giá trị ‘heat’ giữa các node sẽ giúp hệ thống xác định được lộ trình tối ưu cho việc gửi dữ liệu đến gateway, giảm thiểu độ trễ và tăng cường khả năng truyền thông.

III. Thực nghiệm và đánh giá

Luận văn thực hiện các mô phỏng trên phần mềm OMNeT++ để đánh giá hiệu quả của giao thức HEAT trong mạng LoRaWAN. Các chỉ số như tỉ lệ gửi gói thành công, thông năng, độ trễ và năng lượng tiêu thụ được đo lường và phân tích. Kết quả cho thấy, giao thức HEAT không chỉ cải thiện tỉ lệ gửi gói thành công mà còn giảm thiểu đáng kể năng lượng tiêu thụ so với các phương pháp truyền thống. Điều này chứng tỏ giá trị thực tiễn của nghiên cứu, đặc biệt trong bối cảnh các ứng dụng IoT ngày càng phát triển và yêu cầu hiệu suất cao.

3.1. Kết quả mô phỏng

Kết quả từ các mô phỏng cho thấy, khi áp dụng giao thức HEAT, tỉ lệ gửi gói thành công tăng lên đáng kể. Cụ thể, trong mô hình mạng với 10 nodes và 1 gateway, tỉ lệ này đạt khoảng 90%, trong khi với kỹ thuật flooding, tỉ lệ này chỉ đạt khoảng 70%. Bên cạnh đó, độ trễ trung bình cũng giảm xuống, cho thấy khả năng truyền tải dữ liệu được cải thiện. Các chỉ số năng lượng tiêu thụ cũng cho thấy sự tiết kiệm khi sử dụng HEAT, điều này rất quan trọng trong các ứng dụng IoT, nơi mà nguồn năng lượng thường hạn chế.

10/01/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA -------------------- HUỲNH HOÀNG KHA THỬ NGHIỆM MÔ HÌNH MẠNG LORAWAN VỚI GIAO THỨC ĐỊNH TUYẾN HEAT Chuyên ngành : KHOA HỌC MÁY TÍNH Mã số: 8480101 LUẬN VĂN THẠC SĨ TP. HỒ CHÍ MINH, tháng 02 năm 2023 CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA – ĐHQG - HCM Cán bộ hướng dẫn khoa học : TS. PHẠM HOÀNG ANH Cán bộ chấm nhận xét 1: TS.

LÊ TRỌNG NHÂN (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Cán bộ chấm nhận xét 2: TS. TRANG HỒNG SƠN (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị và chữ ký) Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại Trường Đại học Bách Khoa, ĐHQG Tp. HCM ngày 08 tháng 02 năm 2023 Thành phần Hội đồng đánh giá luận văn thạc sĩ gồm: (Ghi rõ họ, tên, học hàm, học vị của Hội đồng chấm bảo vệ luận văn thạc sĩ) 1. Chủ tịch: PGS.

NGUYỄN TIẾN THỊNH 3. LÊ TRỌNG NHÂN 4. Ủy viên: PGS. HUỲNH TƯỜNG NGUYÊN Xác nhận của Chủ tịch Hội đồng đánh giá LV và Trưởng Khoa quản lý chuyên ngành sau khi luận văn đã được sửa chữa (nếu có).

CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT MÁY TÍNH PGS. TRẦN VĂN HOÀI ii ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HCM CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Độc lập - Tự do - Hạnh phúc __________________ __________________ NHIỆM VỤ LUẬN VĂN THẠC SĨ Họ tên học viên: Huỳnh Hoàng Kha .MSHV: 2070410 Ngày, tháng, năm sinh: 25/01/1997 .Nơi sinh: Bình Định Chuyên ngành: Khoa học máy tính. TÊN ĐỀ TÀI: THỬ NGHIỆM MÔ HÌNH MẠNG LORAWAN VỚI GIAO THỨC ĐỊNH TUYẾN HEAT TESTING A LORAWAN NETWORK MODEL WITH HEAT ROUTING PROTOCOL II. NHIỆM VỤ VÀ NỘI DUNG: - Tìm hiểu, nghiên cứu về các giao thức định tuyến dùng cho các mạng cảm biến không dây.

- Nghiên cứu, đề xuất phương án cải thiện giao thức định tuyến HEAT. - Xây dựng mô hình mô phỏng giao thức đã cải thiện trên phần mềm mô phỏng mạng OMNeT++. - Thực hiện mô phỏng và đánh giá kết quả thực hiện. NGÀY GIAO NHIỆM VỤ: 14/02/2022 IV.

NGÀY HOÀN THÀNH NHIỆM VỤ: 10/12/2022 V. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN : TS. Phạm Hoàng Anh Tp. CÁN BỘ HƯỚNG DẪN HỘI ĐỒNG NGÀNH TS.

Phạm Hoàng Anh TRƯỞNG KHOA KHOA HỌC VÀ KỸ THUẬT MÁY TÍNH iii LỜI CẢM ƠN Hoàn thành được Luận Văn này là một điều hết sức khó khăn, không chỉ vì khối lượng nghiên cứu, mà còn vì giới hạn sức khỏe và áp lực của việc vừa học vừa làm. Công trình này có thể đã không thể hoàn thành nếu thiếu đi sự ủng hộ, cảm thông, và chia sẻ của bất cứ ai mà tôi đang bộc bạch lời cảm ơn. Người đầu tiên phải nhắc đến là TS. Phạm Hoàng Anh.

Thầy cũng là Giảng Viên Hướng Dẫn cho Luận Văn đại học của tôi. Trước đó, Thầy cũng đã giảng dạy tôi nhiều môn quan trọng. Thầy không chỉ tâm huyết trong việc giảng dạy mà còn rất tâm lý, thường xuyên nhắc nhở, định hướng cho sinh viên. Nhờ vậy mà tôi đã học được cách nhìn nhận, phân tích nhiều vấn đề chuyên môn, cũng như có phương hướng rõ ràng hơn cho cuộc sống.

Trong khi đó, tôi lại là một học trò không có gì nổi bật, thậm chí còn có rất nhiều điểm hạn chế so với những học trò khác của Thầy. Sức khỏe tôi không tốt, chỉ cần làm việc với cường độ cao một thời gian là tôi rất dễ bị ốm, lại phải gián đoạn công việc. Tôi cũng khá chậm chạp, nên gần như lúc nào tôi cũng cần thời gian gấp đôi so với những học trò khác của Thầy để hoàn thành được cùng một việc. Nhưng Thầy lại kiên nhẫn với tôi một cách đáng kinh ngạc.

Đó là điều tôi thực sự biết ơn sâu sắc và cũng là điều có sức ảnh hưởng rất lớn đến cách mà tôi sẽ dẫn dắt học trò của mình sau này. Bên cạnh đó, tôi cũng xin gửi lời cảm ơn chân thành đến PGS. Phạm Quốc Cường – chủ nhiệm Bộ môn Kỹ thuật Máy tính và Quý Thầy Cô lãnh đạo của khoa Khoa học và Kỹ thuật Máy tính trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP.HCM đã tạo điều kiện cho tôi có thể vừa công tác vừa học tập. Xin cảm ơn Quý Thầy Cô, Quý Anh/Chị đồng nghiệp đã luôn sẵn lòng giúp đỡ trong mọi công việc ở khoa cũng như một số vấn đề trong đời sống.

Vừa học vừa làm, áp lực rất lớn. Không có sự ủng hộ, tạo điều kiện, và giúp đỡ của mọi người, tôi có thể đã không hoàn thành được Luận Văn này. Trần Hoàng Quốc Bảo, KS. Huỳnh Phúc Nghị cũng đã luôn xuất hiện kịp thời lúc tôi gặp khó khăn, giúp tôi tháo gỡ không ít vấn đề trong công việc, nhờ vậy tôi có thể dành được nhiều thời gian hơn cho Luận Văn.

Không kém phần quan trọng, sự quan tâm, tin tưởng, và ủng hộ của gia đình cũng là một chỗ dựa vững chắc. Nhờ có gia đình mà tôi đã không bỏ cuộc trong những lúc xuống tinh thần. Ngoài ra, mặc dù gia đình tôi cũng không khá giả, nhưng mọi người vẫn luôn sẵn sàng hỗ trợ về mặt vật chất để tôi có thể tập trung hơn vào việc học. Tuy nhiên thật may mắn là tôi đã có thể tự lo được mọi khoản chi phí.

Một lần nữa xin bày tỏ sự biết ơn sâu sắc đến những người thân yêu. iv TÓM TẮT LUẬN VĂN LoRaWAN là một đặc tả kỹ thuật được phát triển và duy trì bởi LoRa Alliance giúp chuẩn hóa mô hình các hệ thống IoT sử dụng LoRa, giúp chúng có thể dễ dàng tích hợp với nhau, cũng giúp các nhà phát triển dễ dàng phối hợp dựa trên những đặc tả, tiêu chuẩn chung. Cấu trúc star-of-stars của LoRaWAN giúp các nodes có thể gửi được dữ liệu đến gateway với độ trễ thấp, đồng thời giúp giao tiếp đường xuống cũng được thực hiện dễ dàng. Nhưng trong một số tình huống, do điều kiện hạ tầng mà không thể bố trí được hệ thống gateways bao phủ tất cả các nodes, cần có giải pháp để những nodes ngoài tầm phủ sóng của gateway vẫn gửi được dữ liệu về.

Để giải quyết vấn đề này, kỹ thuật flooding có thể được áp dụng nhưng sinh ra một số vấn đề như dư thừa dữ liệu, tăng đụng độ, và tiêu hao nhiều năng lượng. Luận Văn này đề xuất cải tiến và áp dụng giải thuật định tuyến HEAT vào khu vực giữa các nodes và gateways, cho phép giao tiếp nhiều hops hiệu quả hơn. Nhằm đánh giá kết quả thực hiện, các mô phỏng đã được thực hiện trên phần mềm OMNeT++ và một số chỉ số chính như tỉ lệ gửi gói thành công đến gateways, thông năng, độ trễ, và năng lượng tiêu thụ,… đã được đo lường và báo cáo. THESIS ABSTRACT LoRaWAN is a technical specification developed and maintained by the LoRa Alliance.

It makes LoRa-based IoT systems easy to be integrated. Developers are also easy to coordinate in LoRaWAN projects thanks to the mutual specifications and standards. The LoRaWAN's star-of-stars topology help nodes send data to gateways with low latency and enable downlink communication. But in some scenarios, due to the telecommunication infrastructure condition, engineers couldn't place enough gateways to cover all the nodes.

Therefore, multi-hop communications are required. In such scenarios, the flooding technique may be applied. But the flooding technique has some drawbacks: High data redundancy, high collision possibility, and high power consumption on nodes. This thesis proposes to revise the HEAT routing algorithm and apply it to the region between nodes and gateways for better multi-hop communications.

To evaluate the results, some simulations were conducted with OMNeT++. Some key metrics that are measured and reported are packet reception rate, throughput, latency, and power consumption. v LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan và chịu trách nhiệm rằng công trình nghiên cứu này là do chính tôi tự thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Phạm Hoàng Anh theo chương trình đào tạo bậc cao học tại Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc Gia TP.HCM từ năm 2020 đến 2022.

Mọi kết quả đều được báo cáo trung thực, chính xác với những gì đã thực hiện, và chưa từng được công bố bởi bất kì tác giả nào khác tại bất kì hội nghị, tạp chí, hoặc cuốn sách nào. Học viên cao học Huỳnh Hoàng Kha vi MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN. iv TÓM TẮT LUẬN VĂN. v LỜI CAM ĐOAN.

vi MỤC LỤC. vii DANH MỤC HÌNH ẢNH. ix DANH MỤC BẢNG. xiii 1 Xây dựng lý thuyết .2 Một số giải thuật định tuyến .3 Vấn đề và hướng cải thiện .2 Khái quát ý tưởng .1 Chiến lược tìm đường .2 Khái niệm “heat” mới .3 So sánh giá trị “heat” mới .4 Xác định giá trị “heat” .5 Định tuyến dựa trên chất lượng dịch vụ của node lân cận (Adjacent-QoS-based Routing - AQoSR).2 Duy trì mạng .3 Cập nhật dữ liệu mạng giữa các nodes .4 Tham gia và rời mạng .5 Chuyển tiếp dữ liệu .4 Cấu trúc các tin nhắn .1 Cấu trúc tổng quát.

63 2 Mô phỏng và đo lường .1 Mô hình mạng mô phỏng .2 Cấu hình mạng mô phỏng .3 Nội dung đo lường .4 Phương pháp lấy kết quả, xử lý số liệu, và thực hiện thống kê .2 Kết quả đo lường.1 Kết quả đo lường với mạng 10 nodes, 1 gateway .2 Kết quả đo lường với mạng 20 nodes, 2 gateways. 108 DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC. 110 TÀI LIỆU THAM KHẢO. 116 viii DANH MỤC HÌNH ẢNH Hình 1.

Cấu trúc liên kết mạng LoRaWAN. Mô hình mạng LoRaWAN. Minh họa giao thức định tuyến DSDV. Mô hình mạng sử dụng giao thức định tuyến CGSR.

Lưu đồ giải thuật tính giá trị nhiệt độ của một nút trong mạng sử dụng giao thức định tuyến HEAT. Ví dụ về cách định tuyến của HEAT. Phát tán gói tin yêu cầu tuyến đường (RREQ) trong mạng sử dụng giao thức DSR. Header của gói tin yêu cầu tuyến đường (RREQ) trong mạng sử dụng giao thức DSR.

Phản hồi tuyến đường trong mạng sử dụng giao thức DSR. Phát tán gói tin yêu cầu tuyến đường (RREQ) trong mạng sử dụng giao thức AODV. Phản hồi tuyến đường trong mạng sử dụng giao thức AODV. Phát tán gói tin truy vấn trong mạng sử dụng giải thuật định tuyến TORA.

Trọng số các nodes được cập nhật bằng các gói tin trong mạng sử dụng giải thuật định tuyến TORA. Mô hình mạng có một số nodes nằm ngoài vùng phủ sóng của gateway. Tình trạng mạng minh họa 10 nodes 1 gateway khi chỉ có gateway và các Node 0, 1, 2, 3, 5, và 8 hoạt động. Tình trạng mạng minh họa 10 nodes 1 gateway sau khi có thêm Node 9 được khởi động.

Tình trạng mạng minh họa 10 nodes 1 gateway khi có thêm Node 6 và Node 7 được khởi động .

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài luận văn thạc sĩ khoa học máy tính mang tiêu đề "Thử nghiệm mô hình mạng LoRaWAN với giao thức định tuyến HEAT" của tác giả Huỳnh Hoàng Kha, dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Hoàng Anh, trình bày một nghiên cứu quan trọng về việc áp dụng mô hình mạng LoRaWAN trong các ứng dụng IoT (Internet of Things). Nghiên cứu không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về hiệu quả của giao thức định tuyến HEAT trong việc tối ưu hóa việc truyền tải dữ liệu mà còn mở ra hướng đi mới cho các ứng dụng mạng không dây trong tương lai.

Để độc giả có thêm thông tin và cái nhìn đa chiều về các chủ đề liên quan, có thể tham khảo thêm các tài liệu như "Ứng Dụng Active Learning trong Lựa Chọn Dữ Liệu Gán Nhãn cho Bài Toán Nhận Diện Giọng Nói", nơi nghiên cứu về các phương pháp học máy trong lĩnh vực nhận diện giọng nói, hay "Triển khai ứng dụng mạng neural để phát hiện xâm nhập trái phép", một nghiên cứu ứng dụng công nghệ mạng neural trong an ninh mạng. Những tài liệu này sẽ giúp mở rộng kiến thức về các công nghệ và phương pháp hiện đại trong lĩnh vực khoa học máy tính.