Đang tải... (xem toàn văn)
Tối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dâyTối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ trong mạng cảm biến không dây
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG - BÙI KHẮC XUÂN TÌNH TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU ĐỂ CÂN BẰNG NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 60.48.01.04 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ TP HỒ CHÍ MINH – NĂM 2016 Luận văn hoàn thành tại: HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS Trần Công Hùng (Ghi rõ học hàm, học vị) Phản biện 1: …………………………………………………………… Phản biện 2: …………………………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Công nghệ Bưu Viễn thông Vào lúc: ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Công nghệ Bưu Viễn thông MỞ ĐẦU Những tiến công nghệ cảm biến truyền thông không dây giúp cho việc thiết kế phát triển mạng cảm biến quy mô lớn với chi phí thấp Mạng cảm biến không dây (WSN) tập cảm biến (sensor) giao tiếp với qua đa chặng (multi-hop) kết nối không dây để thực nhiệm vụ [1] Loại mạng bị hạn chế lượng hoạt động, tính toán khả lưu trữ Điều cần quan tâm lượng cung cấp (pin) nguồn tài nguyên hữu hạn, khó nạp thay môi trường đặc biệt chiến trường, địa hình hiểm trở Vì vậy, việc thiết kế giao thức chuyển tiếp liệu tiết kiệm lượng cho WSN thành phần thiết yếu định [2],[3],4],[5] Các giao thức phải đảm bảo tiết kiệm sử dụng đồng lượng tiêu thụ node cảm biến, giúp cho chúng hoạt động thời gian dài Tuy nhiên để đảm bảo tuổi thọ WSN trở thành vấn đề khó khăn mạng đòi hỏi yêu cầu khắc khe độ trễ Rõ ràng mục tiêu trên, cụ thể tối thiểu lượng tiêu thụ, độ trễ tối thiểu, tiêu thụ lượng đồng mục tiêu mâu thuẫn Nếu tối thiểu lượng tiêu thụ phải truyền liệu khoảng cách ngắn Nếu truyền khoảng cách dài tối ưu độ trễ lại tiêu tốn nhiều lượng [6] Do đo mức độ tiêu thụ lượng không đồng diễn mạng WSN Việc sử dụng lượng không đồng mạng WSN gây khó khăn việc thu thập thông tin: vùng cần thu thập thông tin sensor lại hết lượng ngược lại vùng cần thông tin thời gian sống sensor lại dài Như để tối ưu mục tiêu vấn đề thách thức nhà khoa học Với mục đích tối ưu mục tiêu trên, chọn đề tài nghiên cứu “Tối ưu đa mục tiêu để cân lượng tiêu thụ độ trễ mạng cảm biến không dây” Nội dung đề tài bao gồm chương: Chương 1: Tổng quan mạng WSN thách thức Chương 2: Tối ưu đa mục tiêu để cân lượng độ trễ WSN Chương 3: Cải tiến giao thức TED đề xuất giao thức TED+ Chương 4: Mô đánh giá giao thức TED so với giao thức TED+ Chương - TỔNG QUAN VỀ WSN VÀ CÁC THÁCH THỨC 1.1 Tổng quan WSN 1.1.1 Giới thiệu Mạng cảm biến không dây hiểu đơn giản mạng liên kết nút cảm biến (sensor node) với kết nối sóng vô tuyến sensor thường thiết bị đơn giản, nhỏ gọn, giá thành thấp có số lượng lớn, phân bố cách hệ thống diện tích rộng, sử dụng nguồn lượng cung cấp (pin) hạn chế, có thời gian hoạt động lâu dài (vài tháng đến vài năm) hoạt động môi trường khắc nghiệt (chất độc, ô nhiễm, nhiệt độ ) Các nút cảm biến gọi tắt nút (node) hay cảm biến (sensor) Các sensor có chức cảm biến (sensing) để cảm ứng, quan sát môi trường xung quanh như: nhiệt độ, độ ẩm, ánh sáng theo dõi hay định vị mục tiêu cố định di động Các node giao tiếp với truyền liệu node đích (sink) trạm gốc (BS - Base Station) 1.1.2 Các đặc trưng WSN 1.1.3 Các vấn đề thiết kế WSN 1.1.4 Kiến trúc WSN [7] 1.1.5 Kiến trúc sensor [7] 1.1.6 Chồng giao thức WSN 1.1.7 Ứng dụng WSN 1.2 Các thách thức Các thách thức mạng cảm biến không dây là: - Tối thiểu hoá lượng sử dụng - Tối thiểu hoá độ trễ - Sử dụng đồng nguồn lượng sensor Trên thực tế mục tiêu không song hành với mà mâu thuẫn Nếu đạt tối thiểu lượng làm tăng độ trễ ngược lại Như thách thức nhà nghiên cứu tìm giải pháp để cân mục tiêu cho tối ưu hiệu triển khai mạng cảm biến không dây Sử dụng toán tối ưu đa mục tiêu để cân mục tiêu nghiên cứu để xây dựng nên thuật toán TED giới thiệu phần sau 1.3 Vấn đề tối ưu [8] Tối ưu hóa đóng vai trò quan trọng mạng cảm biến không dây Việc tối ưu hóa WSN phân loại thành vấn đề tối ưu đơn đa mục tiêu Trong tối ưu đơn mục tiêu, mục đích tối ưu để giảm thiểu tối đa hóa mục tiêu Trong tối ưu đa mục tiêu nhiều mục tiêu lúc tối ưu hóa Hầu hết vấn đề thực tế liên quan đến nhiều mục tiêu, mà tất mục tiêu cần tối ưu hóa lúc Tình trạng làm cho việc tối ưu hóa đa mục tiêu nhiệm vụ đầy thách thức chắn chủ đề nóng cho nhà nghiên cứu Trong tối ưu đa mục tiêu, tồn nhiều giải pháp để tối ưu Phương pháp thường sử dụng kết hợp nhiều mục tiêu cách gán trọng số khác cho mục tiêu khác sau thực tối ưu đơn mục tiêu thuật toán Các toán tối ưu đa mục tiêu tổng quát bao gồm bốn phần: (1) đầu vào; (2) đầu ra; (3) mục tiêu; (4) ràng buộc Input: Tần số truyền, hỗ trợ pin nội hay gắn ngoài, dãy giao tiếp, vị trí sensor, kích thước gói tin, Ràng buộc: QoS, lượng truyền, khoảng cách, vùng phủ sóng, cấu trúc mạng, Mục tiêu: Tối thiểu lượng tiêu thụ, tối thiểu độ trễ, thối đa thời gian sống mạng, tối đa độ tin cậy, tối thiểu chi phí, Output; Vị trí sensor, số sensor, tối ưu lập lịch truyền, lượng, độ trễ, Hình 1.8: Tối ưu đa mục tiêu 1.4 Kết luận chương Chương đưa nhìn tổng quan WSN, ứng dụng sống Đặc biệt nêu lên vấn đề thách thức (năng lượng độ trễ) mạng WSN nhà khoa học Từ nhìn tổng quan đó, ta thấy tối ưu hóa đóng vai trò quan trọng WSN Cụ thể tối ưu đa mục tiêu: tối ưu lượng tiêu thụ, tối ưu độ trễ, tối ưu mức tiêu thụ lượng đồng sensor WSN Vấn đề giới thiệu chương Chương - TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU ĐỂ CÂN BẰNG NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ TRONG WSN 2.1 Giới thiệu Chuyển tiếp liệu thành phần thiết yếu quan trọng mạng WSN Các cảm biến nguồn (Source) gửi liệu cảm biến thông qua kết nối không dây đa chặng đến đích Tuổi thọ mạng cảm biến không dây đa chặng phụ thuộc vào mức độ tiêu thụ lượng đồng cảm biến Năng lượng pin (hay lượng) nguồn tài nguyên quan trọng mạng cảm biến không dây, đặc biệt môi trường sạc thay pin Do đó, sensor nên sử dụng giao thức chuyển tiếp liệu tiết kiệm lượng mà đảm bảo suy giảm lượng đồng sensor Điều giữ cho sensor hoạt động thời gian dài hơn, kéo dài tuổi thọ mạng Việc đảm bảo tuổi thọ mạng cảm biến không dây trở thành vấn đề khó khăn, đặc biệt cho ứng dụng cảm biến ràng buộc nghiêm ngặt độ trễ [6] Các giao thức chuyển tiếp liệu thích hợp nên thiết kế cho đạt mức tiêu thụ lượng tối thiểu đảm bảo cạn kiệt pin đồng cảm biến đáp ứng độ trễ, dẫn đến vấn đề tối ưu hóa đa mục tiêu Do mức lượng tiêu thụ tối thiểu, tối thiểu độ trễ, suy giảm lượng đồng mục tiêu mâu thuẫn, mà phải xử lý đồng thời, nên việc tìm kiếm cân chúng cần thiết Thật [9], giảm thiểu tiêu thụ lượng đòi hỏi phải truyền liệu cảm nhận khoảng cách ngắn; Năng lượng (Etx ) truyền tải liệu điểm truyền nhận tỉ lệ thuận với khoảng cách vật lý điểm 𝐸𝑡𝑥 ∝ 𝑑 𝛼 với ≤ 𝛼 ≤ mũ chi phí đường Tuy nhiên để giảm thiểu độ trễ phải giảm thiểu nút chuyển tiếp trung gian nút nguồn nút đích Mục tiêu đạt cách tối đa khoảng cách nút chuyển tiếp trung gian Hơn không gian tiềm kiếm ứng cử viên nút chuyển tiếp ảnh hưởng đến việc phân phối tải không cân đến sensor Do gây mức tiêu thụ lượng không đồng sensor Thực vậy, ứng cử viên nút chuyển tiếp nằm không gian tìm kiếm nhỏ bị suy giảm lượng nhiều chúng thường xuyên lưa chọn Ngược lại, không gian tìm 21 PF có 𝜃 lớn chọn trước tiêu hao lượng nhiều PF có 𝜃 nhỏ (theo công thức 2.6) Hơn trường hợp sensor CPF thứ k TED chọn PF có lượng lớn Giả sử liệu node si PF node chọn để chuyển tiếp liệu Khi lượng lại si Erem(si) = E(si) – (Erx (si)+ Etx(si) ) Ta có 𝐸𝑡𝑥 ∝ 𝑑 𝛼 , khoảng cách si PF lớn lượng lại si giảm 3.2 Cải tiến giao thức TED Cách tiếp cận thứ để tối tưu giao thức TED Proxy Forwarder kế cuối sm-1, trước chuyển tiếp liệu đến proxy forwarder sm, kiểm tra sm ϵ NNS(sm-1) sm ϵ |CPF (sm-1, sm, k’th ≤ nccb, β)| chuyển liệu đến sm (viết tắt sm ϵ k’th with k’ ≤ nccb) Khi |CPF (sm-1, sm, k’th ≤ nccb, β)| đạt giá trị lớn nhất, có nghĩa có nhiều lựa chọn cho ứng cử viên chuyển tiếp kế cuối sm-1 Khi ta đảm bảo mức tiêu thụ lượng đồng sensor gần nút sink sm Hơn độ trễ không bị ảnh hưởng nhiều ta lựa chọn proxy forwarder tập |CPF(sm-1, sm, k’th ≤ k, β)| so với |CPF(sm-1, sm, k’th ≤ nccb, β)| Do ta đảm 22 bảo tính chất cân lượng độ trễ (Hình 3.1) CPF(Sm-1, sm, k, β) / sm ϵ NNS(s0) sm ϵ k th với k k CPF(Sm-1, sm, k, β) / sm ϵ NNS(s0) sm ϵ k th với k nccb Sm Sm Si Sm-1 Nút kế cuối sử dụng k k để lựa chọn Sink sm (TED) Si Sm-1 Nút kế cuối sử dụng k nccb để lựa chọn Sink sm (cải tiến) Hình 3.1: Cải tiến giao thức TED kiểm tra nút kế cuối Cách tiếp cận thứ để tối ưu giao thức TED chọn Proxy Forwarder dựa vào điều kiện lượng lại lớn kết hợp với góc 𝜃 nhỏ 𝜃(sPF) = min{ 𝜃(sPFj): sPFj ϵ CPF(si,sj,k, 𝜽)} Năng lượng tiêu thụ tối ưu Proxy Forwarder nằm đường ngắn nguồn đích Do 𝜃 nhỏ tổng lượng tiêu thụ chuyển tiếp từ nguồn tới đích tối ưu (Hình 3.2) 23 Erem (sPF) = max{Erem(sPFj): sPFj ϵ CPF(s0,sj,k,θ )} Erem (sPF) = max{Erem(sPFj): sPFj ϵ CPF(s0,sj,k,θ )} θ(sPF) = min{(sPFj): sPFj ϵ CPF(s0,sj,k,θ )} SPF SPF θ Si S0 Chọn PF (TED) θ Si S0 Chọn PF (cải tiến) Hình 3.2: Cải tiến giao thức TED chọn 𝜽 nhỏ Cách tiếp cận Cách tiếp cận thứ để tối ưu giao thức TED chọn Proxy Forwarder dựa vào điều kiện lượng lại lớn kết hợp với khoảng cách 𝛿 ngắn 𝛿 𝑠𝑖 , 𝑠𝑃𝐹 = min{𝛿 𝑠𝑖 , 𝑠𝑃𝐹𝑗 : sPFj ϵ CPF(si,sj,k, 𝜽)} Khi lượng lại si tối ưu Erem(si) = Erx + min(Etx) Do 𝛿 ngắn tổng lượng tiêu thụ chuyển tiếp từ nguồn tới đích tối ưu (Hình 3.3) 24 Erem (sPF) = max{Erem(sPFj): sPFj ϵ CPF(s0,sj,k,θ )} Erem (sPF) = max{Erem(sPFj): sPFj ϵ CPF(s0,sj,k,θ )} θ(sPF) = min{(sPFj): sPFj ϵ CPF(s0,sj,k,θ )} SPF SPF Si S0 Chọn PF (TED) Si S0 Chọn PF (cải tiến) Hình 3.3: Cải tiến giao thức TED chọn 𝜹 ngắn 3.3 Đề xuất giao thức TED+ Từ cải tiến khắc phục mặt hạn chế giao thức TED Tôi đề xuất giao thức cải tiến có tên TED+ (Trade-off Energy with Delay plus) Giao thức kết hợp cách tiếp cận cải tiến: mở rộng tập sensor chuyển tiếp node kế cuối, chọn góc 𝜃 nhỏ nhất, chọn khoảng cách 𝛿 ngắn 25 Lưu đồ giao thức TED+ Khởi tạo mạng Chia vùng giao tiếp nút nguồn thành nccb CCB Giải hàm đa mục tiêu M(k) để tìm giải pháp k (được sử dụng để tìm CCB tương ứng) Sử dụng k để chọn proxy forwarder thỏa điều kiện lượng lại PF lớn (góc θ nhỏ δ ngắn nhất) Nếu proxy forwarder kế cuối sm-1 ? Đúng Chuyển tiếp liệu đến sm (sink sm ϵ NNS(sPFi ) sm ϵ k th với k nccb ) Kết thúc Sai 26 3.4 Kết luận chương Giao thức TED thực thi hiệu việc cân lượng với độ trễ, đặc biệt giải vấn đề tối ưu đa mục tiêu kết hợp với lựa chọ trọng số WES để tìm hệ số k, mức lựa chọn node chuyển tiếp Tuy nhiên, giải thuật TED có số hạn chế như: chưa tối ưu vùng lựa chọn node kế cuối, chưa tối ưu mức lượng tiêu thụ node liên tiếp Giao thức TED+ bổ sung hoàn thiện mặt hạn chế giao thức TED Cụ thể, TED+ giải vấn đề sau: tối ưu vùng lựa chọn node kế cuối cách chọn sm cho sm ϵ k’th / k’ ≤ nccb để nhằm tối ưu lượng mạng; Giữa node liên tiếp tối ưu lượng cách: chọn góc Ө = ﮮsj , si , sm nhỏ khoảng cách 𝛿 𝑠𝑖 , 𝑠𝑗 ngắn 27 Chương - MÔ PHỎNG ĐÁNH GIÁ GIAO THỨC TED VÀ TED+ 4.1 Giới thiệu Trong chương mô giao thức TED TED+ phần mềm Matlab R2012b Các giá trị tham số đầu vào cho để thực mô giao thức bảng 4.1 Bảng 4.1: Các giá trị đầu vào dùng để mô Eelec 50nJ/bit Efs 10pJ/bit/m2 Emp 0.013 pJ/bit/m2 a 256 bit λ 0.001 sensor/m2 c 0.001 δ(s0,sm) 3500m R 350m Area 1000x1000 Nodes 500 α W1 W2 W3 0.5 0.3 0.2 28 Các định nghĩa giả thuyết vùng giao tiếp sensor, mô hình lượng độ trễ đưa chương (định nghĩa 2.1-2.3, giả thuyết 2.1-2.5, công thức thức 2.1-2.7) 4.2 Mô giao thức TED 4.3 Mô giao thức TED+ 4.4 Đánh giá TED TED+ Trong chương phân tích kỹ điểm cải tiến TED+ so với TED Do tối ưu lượng tiêu thụ node chuyển tiếp trung gian nên tổng lượng tiêu thụ TED+ tốt tổng lượng tiêu thụ TED (Hình 4.9) Mặt khác, tối ưu vùng lựa chọn node kế cuối nên tổng thời gian trễ TED+ tốt tổng thời gian trễ TED (Hình 4.10) Cuối số sensor chết (hết lương) sau vòng TED TED+ có khác biệt (Hình 4.11) 29 Hình 4.9: Tổng lượng tiêu hao TED TED+ Hình 4.10: Tổng độ trễ TED TED+ 30 Hình 4.11: Tỉ lệ số node chết mạng TED TED+ Để thấy rõ so sánh TED TED+ Chúng ta xem xét hướng tiếp cận tối ưu nêu chương (gồm hướng tiếp cận): - Tối ưu vùng lựa chọn kế cận node sink - Tối ưu góc Ө = ﮮsj , si , sm - Tối ưu khoảng cách 𝛿 𝑠𝑖 , 𝑠𝑗 So sánh hướng tiếp cận tối ưu với TED TED+ về: lượng (Hình 4.15), độ trễ (Hình 4.16), tỉ lệ node chết sau vòng lặp (Hình 4.17) 31 Cuối so sánh thời gian chạy thuật toán TED TED+ Ta thấy thời gian chạy thuật toán có chênh lệch không đáng kể (Hình 4.18) Hình 4.15: So sánh tổng lượng với hướng tiếp cận cải tiến Hình 4.16: So sánh tổng độ trễ với hướng tiếp cận cải tiến 32 Hình 4.17: So sánh tỉ lệ node chết với hướng tiệp cận cải tiến Hình 4.18: Thời gian chạy thuật toán TED TED+ 33 4.5 Kết luận chương Chương mô đặc điểm lượng độ trễ giao thức TED TED+ Phần mềm sử dụng mô Matlab R2012b Từ số liệu hình vẽ ta thấy giao thức TED+ cải thiện mặt lượng so với giao thức TED đặc biệt lưu ý độ trễ TED+ tốt so với TED 34 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Việc sử dụng lượng không đồng mạng WSN gây khó khăn việc thu thập thông tin: vùng cần thu thập thông tin sensor lại hết lượng ngược lại vùng cần thông tin thời gian sống sensor lại dài Như để tối ưu mục tiêu vấn đề thách thức nhà khoa học Hiện có nhiều hướng nghiên cứu để tối ưu mục tiêu này, tối ưu đa mục tiêu để cân lượng độ trễ phương pháp Đề tài tìm hiểu thuật toán cân lượng độ trễ (TED) dựa lý thuyết tối ưu đa mục tiêu: lượng tiêu thụ tối thiểu, độ trễ tối thiểu, tối đa đồng mức tiêu lượng Việc tối ưu đa mục tiêu dựa ý tưởng chia dãy vùng giao tiếp nút cảm biến thành vùng tròn đồng tâm gọi CCB kết hợp với sử dụng phương pháp tổng trọng số WES để xây dựng giao thức chuyển tiếp liệu TED Sau tìm hiểu giao thức TED, cải tiến giao thức TED cách: tối ưu vùng lựa chọn node kế cuối 35 cách chọn sm cho sm ϵ k’th / k’ ≤ nccb để nhằm tối ưu lượng mạng; Giữa node liên tiếp tối ưu lượng cách: chọn góc Ө = ﮮsj , si , sm nhỏ khoảng cách 𝛿 𝑠𝑖 , 𝑠𝑗 ngắn Kết mô cho thấy TED+ có mức tiêu thụ lượng độ trễ thấp so với TED Đặc biệt mức tiêu thụ lượng đồng TED+ tốt so với TED thể qua tỉ lệ phần trăm node chết sau vòng lặp Trong tương lai, hướng phát triển đề tài nghiên cứu thực thiện mạng cảm biến không dây mà nút đích có tính chất di động Dựa kết nghiên cứu đề tài này, thầy PGS.TS Trần Công Hùng thầy ThS Huỳnh Trọng Thưa viết báo khoa học có tựa đề “Trade-off between Energy and Delay based on a Multi-objective Optimization Problem for Wireless Sensor Network” gởi đến tạp chí JCC (Journal of Communication and Computer, USA ) chấp nhận ngày 12/06/2016 số báo JCC-E20160607-3 [...]... cứu để tối ưu các mục tiêu này, tối ưu đa mục tiêu để cân bằng năng lượng và độ trễ là một trong những phương pháp như vậy Đề tài của tôi tìm hiểu về thuật toán cân bằng năng lượng và độ trễ (TED) dựa trên lý thuyết tối ưu đa mục tiêu: năng lượng tiêu thụ tối thiểu, độ trễ tối thiểu, tối đa đồng bộ mức tiêu năng lượng Việc tối ưu đa mục tiêu dựa trên ý tưởng chia dãy vùng giao tiếp của các nút cảm biến. .. 2 để chuyển tiếp dữ liệu đi Ý nghĩa của thuật toán: cân bằng năng lượng và độ trễ giúp cho hệ thống mạng WSN hoạt động tối ưu 2.7 Kết luận chương 2 Trong khi nguồn năng lượng là tài nguyên quan trọng trong việc thiết kế mạng WSN thì độ trễ cũng là một yếu tố quan trọng không kém, đặc biệt trong những ứng dụng yêu cầu nghiêm ngặt về độ trễ Bởi vì 3 mục tiêu: tối thiểu năng lượng tiêu thụ, tối thiểu độ. .. [9] Trong phần này sẽ trình bày cách tiếp cận giải bài toán tối ưu đa mục tiêu bằng phương pháp WES [13] để cân bằng 3 mục tiêu: năng lượng tiêu thụ tối thiểu, độ trễ tối thiểu, tiêu thụ năng lượng đồng bộ giữa các nút cảm biến 2.5.1 Cách tiếp cận tổng trọng số WES Giả sử hàm tối ưu đa mục tiêu như sau: F(x) = (F1(x),…,Fn(x))T Fi(x) là hàm mục tiêu với 1 ≤ i ≤ n, WES đưa ra các hệ số trọng số WiCi cho... đảm bảo chuyển tiếp dữ liệu cân bằng giữa các sensor và do đó giúp chúng đạt được mức suy giảm năng lượng đồng bộ Có nhiều giao thức để tối ưu năng lượng và độ trễ trong mạng WSN Trong đó, nổi bật có công trình nghiên cứu của tác giả Habib M Ammari về giao thức cân bằng năng lượng và độ trễ của mạng WSN bằng phương pháp tối ưu đa mục tiêu TED (Trade-off Energy with Delay)[9] Trong chương này sẽ tìm hiểu... 2.4 Cân bằng năng lượng và độ trễ [9] Việc cân bằng giữa năng lượng tiêu thụ tối thiểu, độ trễ tối thiểu và tiêu thụ năng lượng đồng bộ trong WSN được đề xuất bằng giao thức chuyển tiếp dữ liệu TED Giao thức này thực hiện việc chia vùng giao tiếp giữa các cảm biến thành những vùng tròn đồng tâm và sử dụng phương pháp tổng trọng số WES (WEighted scale-uniform-unit Sum) được sử dụng bởi nút cảm biến. .. thành nccb = 𝑅 𝑑 𝑚𝑖𝑛 CCB có tâm tại si và độ rộng vùng là dmin Các CCB được chia thành 3 nhóm: các CCB bên trong có ưu thế về tối thiểu hóa năng lượng tiêu thụ hơn là tối thiểu về độ trễ và suy giảm đồng bộ năng lượng; các CCB ở giữa ưu thế cho 3 mục tiêu trên là như nhau; các CCB bên ngoài có ưu thế về tối thiểu độ trễ và đồng bộ tiêu hao năng lượng hơn mục tiêu còn lại Hình 2.1 nhóm các CCB theo... của năng lượng, độ trễ, suy giảm đồng bộ năng lượng CCB 1 Năng lượng (quan trọng nhất) R CCB 2 CCB 1 Năng lượng, độ trễ, suy giảm đồng bộ năng lượng (quan trọng như nhau) Si CCB 2 CCB 3 Độ trễ, tiêu thụ đồng bộ năng lượng (quan trọng nhất) CCB 4 CCB 5 CCB 6 CCB 3 CCB 4 CCB 5 CCB 6 Nhóm số CCB chẵn Hình 2.1: Nhóm các CCB theo số chẵn Vùng giao tiếp Si Ánh xạ các mức quan trọng của năng lượng, độ trễ, ... chương 3 Giao thức TED thực thi hiệu quả trong việc cân bằng giữa năng lượng với độ trễ, đặc biệt giải quyết vấn đề tối ưu đa mục tiêu kết hợp với lựa chọ trọng số WES để tìm ra hệ số k, đây chính là mức lựa chọn các node chuyển tiếp Tuy nhiên, trong giải thuật TED còn có một số hạn chế như: chưa tối ưu vùng lựa chọn của node kế cuối, chưa tối ưu mức năng lượng tiêu thụ giữa 2 node liên tiếp Giao thức TED+... và TED+ Trong chương 3 đã phân tích kỹ những điểm cải tiến của TED+ so với TED Do đã tối ưu năng lượng tiêu thụ giữa 2 node chuyển tiếp trung gian nên tổng năng lượng tiêu thụ của TED+ tốt hơn tổng năng lượng tiêu thụ của TED (Hình 4.9) Mặt khác, do tối ưu vùng lựa chọn của node kế cuối nên tổng thời gian trễ của TED+ tốt hơn tổng thời gian trễ của TED (Hình 4.10) Cuối cùng là số sensor chết (hết năng. .. tối thiểu độ trễ và đảm bảo tiêu thụ năng lượng đồng bộ là mâu thuẫn nhau [9] đưa ra giao thức TED để cân bằng 3 mục tiêu trên Việc tối ưu đa mục tiêu dựa trên ý tưởng chia dãy vùng giao tiếp của các nút cảm biến thành những vùng tròn đồng tâm gọi là CCB và kết hợp với sử dụng phương pháp tổng trọng số WES để xây dựng giao thức chuyển tiếp dữ liệu TED 20 Chương 3 - CẢI TIẾN GIAO THỨC TED VÀ ĐỀ XUẤT ... Vấn đề tối ưu [8] Tối ưu hóa đóng vai trò quan trọng mạng cảm biến không dây Việc tối ưu hóa WSN phân loại thành vấn đề tối ưu đơn đa mục tiêu Trong tối ưu đơn mục tiêu, mục đích tối ưu để giảm... sm 2.5 Tối ưu đa mục tiêu [9] Trong phần trình bày cách tiếp cận giải toán tối ưu đa mục tiêu phương pháp WES [13] để cân mục tiêu: lượng tiêu thụ tối thiểu, độ trễ tối thiểu, tiêu thụ lượng đồng... tối ưu hóa đóng vai trò quan trọng WSN Cụ thể tối ưu đa mục tiêu: tối ưu lượng tiêu thụ, tối ưu độ trễ, tối ưu mức tiêu thụ lượng đồng sensor WSN Vấn đề giới thiệu chương 7 Chương - TỐI ƯU ĐA