Chương 1 là tổng quan vấn đề cần nghiên cứu, đề cập đến lịch s phát triển và kiến trúc của mạng cảm biến; các thách thức đặt ra khi s dụng mạng cảm biến không dây, vấn đề tiêu thụ năng lƣợng của nút cảm biến, dữ liệu ƣ thừa và tổng hợp dữ liệu; mô hình tổng hợp dữ liệu và các bài toán thành phần; tổng quan cách giải quyết các bài toán liên quan đó của các hƣớng nghiên cứu tƣơng đƣơng ở trong nƣớc và thế giới. Chương 2 là nhóm giải pháp đề xuất, cải tiến việc theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu của mô hình tổng hợp dữ liệu đã đặt ra ở Chƣơng 1. Các bài toán con gồm: Theo dõi mục tiêu dựa vào khoảng cách giữa nút cảm biến, CH -12- TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com và mục tiêu; theo dõi thích nghi với biến động của mục tiêu và trạng thái đo tốt nhất của nút cảm biến. Các giải pháp này mang lại hiệu quả tiết kiệm năng lƣợng cũng nhƣ hƣớng đến độ hội tụ về không gian và thời gian khi mạng cảm biến theo dõi mục tiêu.
Chương 3 về tiếp cận lý thuyết tập thô để x lý dữ liệu cảm biến với mục tiêu tiết kiệm năng lƣợng của cụm và của nút CH. Dữ liệu của mạng cảm biến về mục tiêu có thể xem là bảng dữ liệu với số hàng là số nút cảm biến của mạng, số cột là các thuộc tính của nút mạng, các giá trị trong bảng có thể bị thiếu (mất dữ liệu), bị sai (dữ liệu nhiễu). Nội ung chƣơng đề cập đến việc ứng dụng lý thuyết tập thô để tiền x lý dữ liệu đầu vào và hỗ trợ nút CH tổng hợp dữ liệu thông qua tập luật quyết định. Chương 4 là nhóm giải pháp s dụng hiệu quả năng lƣợng của cụm nút cảm biến (bao gồm cả CH) bằng cách kết hợp linh hoạt các phép tính toán đơn giản nhƣ trung ình, trung vị, cực đại.
phù hợp với tài nguyên và khả năng t nh toán thấp của nút cảm biến: Ứng dụng cơ chế c a sổ trƣợt để lấy dữ liệu một số nút trong cụm thỏa mãn thuộc t nh điều kiện (nhƣ năng lƣợng, khoảng cách.) g i đến CH; Đề xuất giải pháp AMS-DF s dụng kết hợp các giá trị trung vị, giá trị trung bình để tổng hợp dữ liệu tại nút CH. P ươ p áp ê cứu: S dụng kết hợp phƣơng pháp nghiên cứu lý thuyết các vấn đề liên quan; mô phỏng WSNs bằng NS-2; thực nghiệm bằng cách cài đặt giả định WSNs với cấu hình nút cảm biến tƣơng đƣơng với mạng thực để th nghiệm một số thuật toán cải tiến đã đề xuất; đánh giá hiệu quả tiết kiệm năng lƣợng của giải pháp đề xuất (cải tiến) bằng công cụ toán học. -13- TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.
L c s p át tr Cũng giống nhƣ nhiều công nghệ hác, WSNs ra đời nhằm phục vụ mục đ ch qu n sự và các ứng dụng của nền công nghiệp nặng. Một trong những mạng WSNs đầu tiên là hệ thống giám sát âm thanh - SOSUS (Sound Surveillance System). Năm 1949, Hải quân Hoa Kỳ nghiên cứu tác chiến chống tàu ngầm Liên Xô bằng cách ghi lại chuỗi m thanh thu đƣợc ƣới nƣớc ở các điểm khác nhau của Thái ình ƣơng và Đại T y ƣơng 22, 23. Các hạm đội tàu ngầm Liên Xô s dụng nhiên liệu i s l nên qu n đội Mỹ phát triển hệ thống giám sát âm thanh tần số thấp trong kênh SOFAR (Sound Fixing and Ranging channel).
Kênh SOFAR là lớp ngang của mặt nƣớc trong đại ƣơng mà ở độ s u này ƣới sự tác động t ch lũy của nhiệt độ và áp lực nƣớc thì tốc độ âm thanh truyền đi trong nó ở mức tối thiểu. Các kênh SOFAR đƣợc x m nhƣ ống dẫn sóng âm thanh với tần số thấp, sóng âm trong kênh có thể lan truyền hàng ngàn dặm. Hệ thống SOSUS theo dõi mục tiêu qua sóng âm thanh ở các kênh SOFAR giữa các mảng thiết bị cảm biến m thanh ƣới nƣớc (hydrophone) với SOSUS và SOSUS với cơ sở x lý trên bờ đƣợc nối bằng dây cáp. Các mảng hy rophon đƣợc lắp đặt chủ yếu vào thềm lục địa và núi biển tại các địa điểm tối ƣu về dải truyền nhằm hạn chế méo âm thanh.
Sự kết hợp giữa vị trí và sự nhạy cảm của các hệ thống hydrophone cho phép phát hiện công suất m thanh ƣới 1 Oát (W) ở khoảng cách vài trăm m, hi m thanh siêu m thông qua ênh SOFAR tác động lên hy rophon ƣới nƣớc [22, 23]. Ngày nay, công nghệ cảm biến này vẫn đƣợc ứng dụng để giám sát động vật hoang dã ƣới biển, địa chấn, hoạt động của núi l a… -14- TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Vào những năm 1960s, 1970s, Cục Nghiên cứu Dự án Phòng vệ Tiến bộ của Mỹ (DARPA) bắt đầu nghiên cứu các hệ thống cảm biến phân tán ( SN) để bắt đầu chính thức triển khai các WSNs phân tán từ những năm 1980s. Nhiệm vụ chính của ARPA trong giai đoạn này là kiểm tra khả năng áp dụng một phƣơng pháp truyền thông mới đó là ARPANET - tiền thân của mạng internet. Nhiệm vụ của các nhà nghiên cứu là phải thiết kế một mạng lƣới các nút cảm biến và phân phối chúng trong một khu vực, nút cảm biến phải không tốn kém, làm việc tự chủ và trao đổi dữ liệu một cách độc lập [22, 23].
Kết quả hợp tác của các nhà nghiên cứu từ các trƣờng Carnegie Mellon University (CMU), Pittsburgh, Massachusetts Institute of Technology (MIT), Cam ri g đó là một mạng cảm biến âm thanh theo dõi máy bay ở tầm thấp với quỹ đạo ay đơn giản trong khoảng cách khá ngắn [25]. Đ y là động lực đáng ể để phát triển mạng cảm biến với số lƣợng lớn nút cảm biến. Năm 1993, mạng cảm biến tích hợp không dây – WINS (Wireless integrated network sensors) đƣợc Đại học California tại Los Angeles công bố. WINS kết hợp công nghệ cảm biến, x lý tín hiệu, tính toán trên nút và khả năng ết nối mạng không dây trong hệ thống tích hợp [26].
WINS giải quyết nhiều nhiệm vụ khác nhau của WSNs: yếu tố cảm biến (hệ thống vi cảm biến cơ điện MEMS), tích hợp chặt chẽ hơn giữa thu phát và các yếu tố hác để làm giảm ch thƣớc, điểm x lý tín hiệu, thiết kế giao thức mạng và hƣớng đến mạng lƣới phân tán, truy cập Internet cho các bộ cảm biến. Từ năm 1996, các mạng WINS có thể gồm số lƣợng lớn của các nút cảm biến với vùng phủ sóng nhỏ và truyền tải dữ liệu tốc độ thấp (1-100 Kbps) [27]. Phần cứng của WINS gồm: phần t cảm biến, chuyển đổi A-D, phân tích quang phổ, bộ nhớ đệm, bộ x lý và máy thu phát tín hiệu công suất thấp, nguồn pin. Với nền tảng phần cứng nhƣ vậy, việc s dụng hiệu quả nguồn năng lƣợng pin dự trữ -15- TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com bằng cách giảm việc x lý tín hiệu, giảm phạm vi cảm biến mục tiêu và giảm dữ liệu thu, phát sóng đã đƣợc đặt ra.
Giữa những năm 1990s, ự án LWIM đƣợc thực hiện bởi trƣờng Đại học California - UCLA (University of California Los Angeles) đã t ch hợp vào WINS công nghệ vi cảm biến năng lƣợng thấp. Mục đ ch là tạo ra mo ul mạng WSNs năng lƣợng thấp với các nút cảm iến hông y nhỏ gọn, có thể đƣợc cài đặt ngay lập tức và bất cứ nơi nào. Kết quả là một mo ul đã đƣợc tạo ra gồm cảm biến rung, cảm biến hồng ngoại, thu phát công suất thấp nhƣng có thể cung cấp nhiều thông tin ở hoảng cách khoảng 30m, tốc độ truyền tải dữ liệu là 1 K ps 27 , các dải tần số có thể thu phát là 902-928 MHz. Năm 1999, Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) đã thiết lập ự án AMPS Adaptive Multi-domain Power aware Sensors - c m biến nh n biết năng lư ng th ch ứng a v ng) với 2 mục tiêu chính: tập trung s dụng hiệu quả năng lƣợng của nút và của toàn mạng; các hoạt động hó iểm soát hi điều hiển sẽ đƣa vào mạng để tự x l.
ự án đã công ố hai phiên ản của các nút cảm biến: AMPS-I và AMPS-II. Các ứng ụng sau đó ựa trên mạch t ch hợp hoạt động trên kiến trúc hệ thống với ỹ thuật thiết kế để đạt đƣợc hiệu quả năng lƣợng mong muốn đồng thời mạng có hả năng tự cấu hình lại, có thể s dụng phần mềm để điều khiển điện áp, năng lƣợng và x lý dữ liệu. Giao thức định tuyến LEACH là một kết quả của dự án này [30, 31]. Vào đầu những năm 2000, IEEE đã an hành chu n IEEE 802.4 đối với “Low-Rat Wir l ss P rsonal Ar a N twor s”, đặc iệt ành cho các thiết ị năng lƣợng thấp 32.
Hiện nay, các tiêu chu n đã đƣợc mở rộng đáng ể và s a đổi một vài lần. Tiêu chu n này quy định về xây dựng giao thức ở các mức thấp (tầng vật lý và tầng MAC). Các tầng cao hơn (từ tầng mạng đến tầng ứng dụng) đƣợc quy định bởi các tiêu chu n khác bổ sung cho chu n 802.4 nhƣ Zig 33], WirelessHART [34] và 6loWPAN [35]. -16- TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.
K trúc ạ cả v t số các p ạ 1. Kiến trúc Kiến trúc phân lớp các giao thức đƣợc s dụng ở nơi nhận - Sin (có thể là nút cảm iến hoặc S) đƣợc trình bày ở Hình 1. Kiến trúc giao thức này bao gồm các lớp: ứng dụng (Application), giao vận (Transport), mạng (Network), liên kết số liệu (Datalink), vật lý (Physical); các mặt ằng (plane) quản l , ao gồm: quản l năng lƣợng (Power Management), quản l i động (Mobility Management) và quản lý nhiệm vụ (Task Management). Kiến trúc phân lớp các giao thức mạng WSNs [36] 1.
Các thành phần chính của WSNs Mô hình chung của một mạng WSNs gồm 6 thành phần (xem Hình 1.2): Target: mục tiêu hay nguồn sinh đại lƣợng vật lý (sự kiện) cần cảm biến; Sensor node ghi nhận sự thay đổi của mục tiêu (target); Sensor field: Vùng cảm biến đƣợc giới hạn bởi đƣờng biên chứa toàn bộ Target và Sensor node; BS là trạm gốc, chịu trách nhiệm điều khiển, giao tiếp với Sensor field để truyền dữ liệu đó đến User; User: Là ngƣời s dụng kết quả cảm biến; Internet: Là môi trƣờng truyền dẫn giữa User và BS. -17- TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com Sensor field Internet BS User Sensor node Target Hình 1. Mô hình mạng cảm iến hông y 13, 40 1.