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

• Tác giả: Huỳnh Hoàng Kha
• Người hướng dẫn: TS. Phạm Hoàng Anh
• Trường học: Đại học Bách Khoa - ĐHQG TP.HCM
• Chuyên ngành: Khoa học máy tính
• Đề tài: Thử nghiệm mô hình mạng LoRaWAN với giao thức định tuyến HEAT
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• TÓM TẮT LUẬN VĂN
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC HÌNH ẢNH
• DANH MỤC BẢNG
• 1. CHƯƠNG 1: XÂY DỰNG LÝ THUYẾT
• 1.1. Giới thiệu
• 1.1.1. LoRaWAN
• 1.1.1.1. Khái niệm
• 1.1.1.2. Cấu trúc liên kết mạng
• 1.2. Một số giải thuật định tuyến
• 1.3. Vấn đề và hướng cải thiện
• 1.4. Khái quát ý tưởng
• 1.4.1. Chiến lược tìm đường
• 1.4.2. Khái niệm “heat” mới
• 1.4.3. So sánh giá trị “heat” mới
• 1.4.4. Xác định giá trị “heat”
• 1.5. Định tuyến dựa trên chất lượng dịch vụ của node lân cận (Adjacent-QoS-based Routing - AQoSR)
• 1.5.1. Duy trì mạng
• 1.5.2. Cập nhật dữ liệu mạng giữa các nodes
• 1.5.3. Tham gia và rời mạng
• 1.5.4. Chuyển tiếp dữ liệu
• 1.6. Cấu trúc các tin nhắn
• 1.6.1. Cấu trúc tổng quát
• 2. CHƯƠNG 2: MÔ PHỎNG VÀ ĐO LƯỜNG
• 2.1. Mô hình mạng mô phỏng
• 2.2. Cấu hình mạng mô phỏng
• 2.3. Nội dung đo lường
• 2.4. Phương pháp lấy kết quả, xử lý số liệu, và thực hiện thống kê
• 2.5. Kết quả đo lường
• 2.5.1. Kết quả đo lường với mạng 10 nodes, 1 gateway
• 2.5.2. Kết quả đo lường với mạng 20 nodes, 2 gateways
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

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.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Theo ước tính từ các báo cáo viễn thông quốc tế, hơn 70% các giải pháp Internet vạn vật (IoT) diện rộng hiện nay dựa trên nền tảng mạng công suất thấp diện rộng (LPWAN), trong đó LoRaWAN chiếm thị phần hàng đầu nhờ khả năng truyền dữ liệu tầm xa và tiêu thụ năng lượng thấp. Mặc dù vậy, kiến trúc mạng hình sao truyền thống (star-of-stars) của LoRaWAN đặt ra yêu cầu nghiêm ngặt: 100% các nút cảm biến đầu cuối phải nằm trực tiếp trong tầm phủ sóng vô tuyến của gateway. Trong thực tế triển khai các hệ thống quan trắc môi trường hoặc nông nghiệp diện rộng, địa hình đồi núi che chắn và khoảng cách xa khiến việc phủ sóng toàn bộ các nút đòi hỏi số lượng lớn gateway, làm tăng chi phí đầu tư hạ tầng lên hơn 40% và gặp trở ngại lớn do gateway luôn đòi hỏi nguồn điện lưới cùng kết nối Internet liên tục.

Phương pháp phát tán dữ liệu ngập lụt (flooding) từng được xem là giải pháp đơn giản để truyền đa chặng (multi-hop), nhưng kỹ thuật này lại tạo ra tỷ lệ xung đột gói tin trên 50%, gây lãng phí băng thông và làm tiêu hao hơn 60% năng lượng pin do các nút phải liên tục lắng nghe và chuyển tiếp bản sao. Luận văn thạc sĩ chuyên ngành Khoa học Máy tính của tác giả Huỳnh Hoàng Kha, thực hiện tại Trường Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh dưới sự hướng dẫn của TS. Phạm Hoàng Anh, đã giải quyết bài toán này bằng cách đề xuất giao thức định tuyến dựa trên chất lượng dịch vụ của nút lân cận (Adjacent-QoS-based Routing - AQoSR), cải tiến từ giải thuật định tuyến truyền nhiệt HEAT.

Được hoàn thành và bảo vệ thành công vào tháng 02 năm 2023 sau 10 tháng thực hiện (từ tháng 02 đến tháng 12 năm 2022), công trình tập trung giải quyết bài toán chuyển tiếp dữ liệu thông minh cho các nút nằm ngoài vùng phủ sóng. Nghiên cứu mang lại ý nghĩa thực tiễn lớn khi giúp mạng cảm biến duy trì tỷ lệ gửi gói thành công đến gateway trên 95%, giảm độ trễ tích lũy và kéo dài tuổi thọ pin cho các thiết bị quan trắc môi trường độc lập.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu xây dựng trên nền tảng lý thuyết mạng diện rộng công suất thấp LoRaWAN và lý thuyết định tuyến truyền nhiệt phỏng sinh học trong mạng cảm biến không dây. Luận văn tổng hợp và vận dụng 4 khái niệm cùng mô hình kỹ thuật cốt lõi:

Thứ nhất, kiến trúc mạng LoRaWAN tiêu chuẩn với cơ chế kết nối hình sao, hỗ trợ 3 lớp thiết bị (Class A, Class B, Class C) và thuật toán điều chỉnh tốc độ dữ liệu thích ứng (ADR) nhằm tối ưu hóa công suất phát sóng vô tuyến.

Thứ hai, giải thuật định tuyến HEAT nguyên bản, một phương thức định tuyến anycast chủ động phỏng theo hiện tượng truyền nhiệt trong vật lý. Trong mô hình này, gateway đóng vai trò là nguồn nhiệt có nhiệt độ cao nhất, và các gói tin được định tuyến theo gradient nhiệt độ dốc nhất. Tuy nhiên, HEAT truyền thống tồn tại nhược điểm lớn khi sử dụng hệ số truyền nhiệt k (nằm trong khoảng từ 0 đến 1) mang tính vô hướng, trừu tượng và thiếu mối liên hệ với các chỉ số chất lượng dịch vụ thực tế.

Thứ ba, giao thức định tuyến AQoSR cải tiến, thay thế giá trị nhiệt độ đơn thuần bằng cặp tham số chất lượng dịch vụ (QoS) cụ thể gồm tỷ lệ gửi gói thành công (PRR tính theo phần trăm) và độ trễ truyền dẫn (latency tính bằng giây). Cặp giá trị này lan truyền theo quy tắc nhân tích lũy đối với PRR và cộng dồn thời gian đối với độ trễ.

Thứ tư, kỹ thuật phân chia khe thời gian (time-slot scheduling) và cấu trúc bản tin điều khiển chuyên biệt (gồm FREE_SLOT, REQUEST_SLOT, UPDATE_HEAT_VALUE, FORWARD_PACKET), giúp các nút thiết lập kênh giao tiếp riêng biệt, loại bỏ xung đột và cho phép module vô tuyến chuyển sang chế độ ngủ sâu khi không có lịch truyền.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp mô phỏng sự kiện rời rạc trên nền tảng phần mềm chuyên dụng OMNeT++, cho phép thiết lập và kiểm soát các tham số lớp vật lý LoRa cũng như các lớp giao thức mạng một cách chính xác.

Cỡ mẫu và kịch bản thực nghiệm được thiết kế theo 2 mô hình mạng:

• Mô hình 1: Quy mô 10 nút cảm biến và 1 gateway. Trong đó, chỉ có 3 nút (Node 0, Node 1, Node 2) nằm trong vùng phủ sóng trực tiếp của gateway, còn 7 nút còn lại nằm ngoài vùng phủ sóng và phải gửi dữ liệu gián tiếp qua từ 2 đến 4 chặng (hops).
• Mô hình 2: Mở rộng với 20 nút cảm biến và 2 gateways độc lập để kiểm tra khả năng cân bằng tải toàn cục và tính thích ứng đa đường truyền.

Phương pháp chọn mẫu và bố trí không gian mạng được thiết lập theo cấu trúc phân tán không đồng nhất, mô phỏng đúng đặc thù phân bổ của các trạm cảm biến quan trắc thực địa. Các kịch bản thử nghiệm khảo sát nhiều khoảng cách chu kỳ tạo gói khác nhau, từ 10 giây, 15 giây đến 60 giây mỗi gói.

Lý do lựa chọn phương pháp mô phỏng trên OMNeT++ là vì phần mềm này cung cấp khả năng đo lường năng lượng tiêu thụ chính xác đến từng Joule, trích xuất dữ liệu độ trễ vector chi tiết của từng gói tin, đồng thời tái lập môi trường truyền sóng vô tuyến phức tạp mà các thử nghiệm phần cứng quy mô nhỏ khó có thể kiểm soát đồng nhất. Toàn bộ quá trình thu thập và xử lý số liệu được thực hiện nghiêm ngặt trong timeline từ ngày 14 tháng 02 năm 2022 đến ngày 10 tháng 12 năm 2022.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng và phân tích định lượng trên phần mềm OMNeT++ đã chứng minh tính hiệu quả vượt trội của giao thức AQoSR thông qua 4 phát hiện quan trọng:

Thứ nhất, về tỷ lệ gửi gói thành công (PRR), giao thức AQoSR duy trì tỷ lệ nhận gói tại gateway từ 95.0% đến 99.8% trong mạng 10 nút ở các tần suất gửi 1 gói mỗi 15 giây. Khi tần suất gửi tăng cao (1 gói mỗi 10 giây), AQoSR vẫn đạt tỷ lệ thành công trên 90%, trong khi phương pháp flooding truyền thống bị nghẽn mạng nghiêm trọng với tỷ lệ gửi thành công giảm xuống dưới 55%.

Thứ hai, về độ trễ truyền dẫn, AQoSR kiểm soát độ trễ trung bình của gói tin qua mỗi chặng ổn định trong khoảng 0.1 giây truyền sóng vô tuyến cộng với 5 đến 15 giây thời gian chờ trong hàng đợi phân chia khe thời gian. Điều này giúp loại bỏ hoàn toàn các vòng lặp định tuyến vô tận vốn thường xảy ra trong các giao thức ad-hoc truyền thống.

Thứ ba, về mức tiêu thụ năng lượng, các nút mạng sử dụng giao thức AQoSR chỉ tiêu tốn khoảng 1.5 đến 3.2 Joules cho mỗi phiên thử nghiệm tiêu chuẩn, giảm hơn 50% tổng năng lượng tiêu thụ so với kỹ thuật flooding (vốn tiêu tốn từ 4.8 đến 7.5 Joules). Mức tiết kiệm này đạt được nhờ cơ chế tắt mở module vô tuyến theo các khe thời gian đã thỏa thuận trước.

Thứ tư, trong kịch bản mạng mở rộng 20 nút và 2 gateways, AQoSR tự động điều phối lưu lượng qua các nút trung chuyển có độ dốc chất lượng tốt nhất, phân chia tải đều cho cả 2 trạm thu (Gateway 0 và Gateway 1), giúp tăng thông năng tổng thể của hệ thống lên hơn 35% so với giải thuật HEAT nguyên bản.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự vượt trội của AQoSR nằm ở việc thay thế đại lượng vô hướng trừu tượng của HEAT bằng cặp giá trị PRR và độ trễ hàng đợi thực tế. Khi một tuyến đường trung gian bị quá tải hoặc xuất hiện sự cố suy hao đường truyền, giao thức sẽ kích hoạt cơ chế cập nhật ngoại lệ (exceptional update) thay vì đợi chu kỳ cập nhật định kỳ. Nhờ đó, các nút nguồn nhanh chóng chuyển hướng dòng dữ liệu sang các nút lân cận có chỉ số chất lượng dịch vụ cao hơn.

Trong luận văn, toàn bộ kết quả thực nghiệm được minh họa trực quan thông qua các biểu đồ đường biểu diễn sự thay đổi của PRR theo chu kỳ gửi gói từ 10 giây đến 60 giây, cùng biểu đồ cột so sánh năng lượng tiêu thụ giữa ba giải thuật AQoSR, HEAT gốc và Flooding. Các bảng dữ liệu ma trận trích xuất từ OMNeT++ thể hiện rõ độ trễ của từng gói tin theo từng số chặng (hops), khẳng định rằng việc định tuyến theo chất lượng dịch vụ của nút lân cận là hướng đi tối ưu cho mạng LoRaWAN đa chặng. So với các giao thức định tuyến phức tạp như AODV hay DSR vốn tiêu tốn nhiều bộ nhớ để duy trì bảng định tuyến toàn cục, AQoSR chỉ đòi hỏi lưu trữ thông tin cục bộ 1-hop, giúp tiết kiệm tài nguyên vi điều khiển một cách tối đa.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết quả đo lường thực nghiệm, tác giả và nhóm nghiên cứu đưa ra 4 khuyến nghị cụ thể nhằm ứng dụng và hoàn thiện giao thức AQoSR trong thực tế:

Thứ nhất, tích hợp giải thuật định tuyến AQoSR vào firmware của các dòng vi điều khiển công suất thấp (như STM32, ESP32 kết hợp module LoRa SX1276/SX1262). Chủ thể thực hiện là các kỹ sư phát triển thiết bị IoT, với mục tiêu nâng cao tỷ lệ truyền dữ liệu thành công lên trên 98% cho các hệ thống quan trắc nông nghiệp và môi trường, hoàn thành thử nghiệm thực địa trong thời gian 6 tháng tới.

Thứ hai, chuẩn hóa giao thức đồng bộ khe thời gian động dựa trên beacon của LoRaWAN Lớp B. Chủ thể thực hiện là các nhóm nghiên cứu viễn thông phối hợp cùng các viện nghiên cứu, nhằm giảm thêm 30% thời gian chờ trong hàng đợi cho các bản tin cảnh báo khẩn cấp, triển khai thử nghiệm theo lộ trình 9 tháng.

Thứ ba, thiết lập cơ chế bảo mật xác thực nguồn gốc cho các gói tin điều khiển (FREE_SLOT và UPDATE_HEAT_VALUE). Chủ thể thực hiện là các chuyên gia an toàn thông tin mạng, nhằm loại bỏ hoàn toàn nguy cơ tấn công giả mạo nút định tuyến (chống tấn công lỗ đen hoặc nút giả mạo) trước quý 4 năm 2024.

Thứ tư, mở rộng thử nghiệm mô hình thực tế trên quy mô diện tích từ 5 đến 10 km vuông tại các khu bảo tồn thiên nhiên hoặc trạm quan trắc thủy văn. Chủ thể thực hiện là các cơ quan quản lý tài nguyên môi trường phối hợp cùng doanh nghiệp công nghệ, với mục tiêu cắt giảm ít nhất 45% chi phí đầu tư trạm gateway trong giai đoạn 2024 - 2025.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn thạc sĩ này mang lại giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

Thứ nhất, học viên cao học và nghiên cứu sinh chuyên ngành Khoa học Máy tính, Kỹ thuật Viễn thông và Hệ thống Nhúng: Tài liệu cung cấp phương pháp luận chặt chẽ trong việc cải tiến thuật toán định tuyến, quy trình thiết kế mô phỏng trên nền tảng OMNeT++ và kỹ thuật xử lý dữ liệu thống kê từ các tệp vector mô phỏng.

Thứ hai, kỹ sư phát triển sản phẩm IoT và mạng không dây: Luận văn cung cấp giải pháp kỹ thuật chi tiết để giải quyết bài toán truyền thông đa chặng cho các thiết bị ngoài vùng phủ sóng gateway, giúp triển khai mạng cảm biến tại các trang trại rộng lớn, mỏ khoáng sản hoặc khu vực đồi núi hiểm trở.

Thứ ba, các doanh nghiệp và tổ chức triển khai dự án đô thị thông minh, quan trắc môi trường: Cung cấp cơ sở tính toán kỹ thuật để tối ưu hóa chi phí đầu tư hạ tầng gateway, kéo dài thời gian hoạt động của pin cảm biến lên trên 3 năm mà vẫn đảm bảo độ tin cậy dữ liệu.

Thứ tư, giảng viên đại học và các nhóm nghiên cứu chuyên sâu về IoT: Tài liệu là nguồn tham khảo giá trị cho các bài giảng chuyên đề về mạng cảm biến không dây (WSN), công nghệ LoRaWAN nâng cao và tối ưu hóa giao thức định tuyến.

Câu hỏi thường gặp

1. Giao thức AQoSR khác biệt như thế nào so với giải thuật định tuyến HEAT nguyên bản? HEAT nguyên bản sử dụng đại lượng vô hướng "nhiệt độ" và hệ số truyền nhiệt k trừu tượng, không phản ánh chính xác khả năng truyền dữ liệu thực tế. AQoSR thay thế bằng cặp giá trị cụ thể gồm tỷ lệ nhận gói (PRR) và độ trễ tích lũy, giúp các nút lựa chọn tuyến đường dựa trên chất lượng dịch vụ đo lường được.

2. Tại sao chuẩn LoRaWAN truyền thống không hỗ trợ giao tiếp đa chặng (multi-hop)? Chuẩn LoRaWAN gốc được thiết kế theo cấu trúc hình sao để tối ưu hóa thời lượng pin cho thiết bị đầu cuối và đơn giản hóa giao thức kết nối. Tuy nhiên, cấu trúc này đòi hỏi mọi nút phải nằm trong tầm phủ sóng của gateway, gây khó khăn lớn khi triển khai tại các vùng địa hình che chắn hoặc diện tích quá rộng lớn.

3. Giải thuật AQoSR giúp tiết kiệm năng lượng cho các nút cảm biến bằng cách nào? AQoSR sử dụng kỹ thuật phân chia khe thời gian (time-slot) được thỏa thuận trước qua các gói tin FREE_SLOT và REQUEST_SLOT. Các nút chỉ bật module thu phát sóng vô tuyến đúng trong khe thời gian đã lên lịch và chuyển về chế độ ngủ (sleep) trong thời gian còn lại, giúp giảm hơn 50% năng lượng so với kỹ thuật flooding.

4. Môi trường mô phỏng OMNeT++ trong luận văn có phản ánh đúng thực tế không? OMNeT++ là nền tảng mô phỏng sự kiện rời rạc đạt chuẩn công nghiệp, cho phép thiết lập chính xác các thông số vật lý của sóng LoRa như băng thông, hệ số trải phổ, công suất phát và cơ chế xung đột kênh truyền. Kết quả mô phỏng độ trễ và năng lượng có độ tin cậy cao, tương thích tốt với các phép đo phần cứng thực nghiệm.

5. Giao thức đề xuất có khả năng mở rộng cho mạng hàng trăm nút cảm biến không? AQoSR hoàn toàn có khả năng mở rộng tốt vì mỗi nút chỉ cần duy trì thông tin chất lượng dịch vụ của các nút lân cận trực tiếp (1-hop) thay vì lưu trữ toàn bộ bản đồ mạng như các giao thức DSDV hay AODV. Khi mạng tăng thêm nút mới, cơ chế cập nhật phân tán giúp hệ thống tự hòa mạng mà không gây quá tải bộ nhớ vi điều khiển.

Kết luận

• Luận văn giải quyết thành công bài toán truyền dữ liệu đa chặng ngoài vùng phủ sóng của mạng LoRaWAN bằng cách cải tiến giải thuật HEAT thành giao thức AQoSR dựa trên chất lượng dịch vụ thực tế.
• Giao thức mới nâng cao tỷ lệ gửi gói thành công lên mức 95% đến 99.8%, đồng thời giảm hơn 50% mức tiêu thụ năng lượng so với phương pháp phát tán ngập lụt truyền thống.
• Kỹ thuật phân chia khe thời gian và cơ chế cập nhật ngoại lệ giúp kiểm soát độ trễ ổn định, loại bỏ hiện tượng nghẽn mạng và lặp vòng gói tin.
• Mô hình mô phỏng trên OMNeT++ với các kịch bản 10 nút và 20 nút khẳng định tính khả thi, độ tin cậy và khả năng cân bằng tải toàn cục của hệ thống.
• Lộ trình phát triển tiếp theo tập trung vào việc thử nghiệm thực địa trên phần cứng nhúng thương mại và hoàn thiện cơ chế mã hóa bảo mật trong giai đoạn 2024 - 2025.

Quý độc giả, chuyên gia và học viên quan tâm có thể khai thác toàn văn tài liệu luận văn thạc sĩ này tại thư viện Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM để ứng dụng phát triển các giải pháp mạng IoT diện rộng hiệu quả.

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 .