Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)

25 326 1
Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)Thuật toán phân cụm mờ và giao thức định tuyến SEP trong mạng cảm biến không dây (tt)

Luận văn hồn thành tại: Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Tập đồn Bưu Viễn thơng Việt Nam Người hướng dẫn khoa học: TS VŨ NGỌC PHÀN Phản biện 1: TS Dương Thị Thúy Vân……………………… …………………………………………………… Phản biện 2: TS Nguyễn Phương …………………………… ……….…………………………………………… Luận văn bảo vệ trước hội đồng chấm luận văn Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng Vào lúc: 08 28 ngày 05 tháng 08 năm 2017 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng MỞ ĐẦU Ngày với phát triển nhanh khoa học kỹ thuật nói chung ngành cơng nghệ thơng tin nói riêng, giới bước vào kỷ nguyên số với xuất thiết bị thông minh : điện thoại thông minh, nhà thông minh thành phố thông minh,… Cùng với phát triển mạnh mẽ mạng cảm biến không dây Wireless Sensor Network – WSN đời thành tựu khoa học tất yếu nhằm phục vụ cho nhu cầu người xã hội đại Mạng cảm biến không dây (WSN) đời giúp cho không nhiều sức lực, nhân công, tránh nguy hiểm chúng mang lại hiệu cao công việc Với tiến kỹ thuật vi điện tử, công nghệ nano, cơng nghệ mạch tích hợp,…đã thiết kế cảm biến nhỏ gọn, giá thành rẻ có khả triển khai số lượng lớn thiết bị,chính WSN triển khai hàng loạt lĩnh vực khác như: Quốc phòng, dân sự, y tế , giáo dục, môi trường, nông nghiệp,… Với số ứng dụng cụ thể như: theo dõi hành quân, điều quân quân địch; theo dõi khô hạn cảnh báo cháy rừng; Đo độ ẩm để điều tiết nước tưới trang trại nông nghiệp; Giám sát sức khỏe bệnh nhân,… Tuy nhiên WSN tồn nhiều mặt hạn chế, hạn chế lớn nguồn lượng node cảm biến (do kích thước nhỏ nên pin thiết kế nhỏ).Với việc nguồn lượng thay đổi tốn đặt phải làm để kéo dài thời gian hoạt động mạng WSN ? Để giải vấn đền Ngồi việc cải tiến phần cứng việc ứng dụng thuật toán vào việc phân cụm node cảm biến kỹ thuật mang lại hiệu cao việc giải vấn đề lượng Luận văn nghiên cứu số thuật toán phân cụm đề xuất thuật toán cải tiến nhằm mang lại hiệu cao việc phân cụm mạng WSN Luận văn tiến hành nghiên cứu đánh giá số thuật toán phân cụm tiếng Fuzzy C-Means, Insensitive Fuzzy CMeans việc phân cụm WSN Tìm hiểu ưu nhược điểm thuật toán với việc nghiên cứu tổng hợp giao thức SEP Trên sở lý thuyết tìm hiểu được, luận văn đề xuất hướng tiếp cận việc kết hợp thuật toán Insensitive Fuzzy C-Means vào giao thức SEP tiến hành đánh giá hiệu thuật tốn cải tiến thơng qua phần mềm matlab Nội dung đề tài gồm chương: Chương 1: Tổng quan mạng cảm biến không dây Wireless Sensor Network (WSN) Chương 2: Các thuật toán phân cụm mờ giao thức định tuyến SEP mạng cảm biến không dây Chương 3: Đề xuất giao thức kết hợp SEP_ , đánh giá CHƯƠNG I - TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY WIRELESS SENSOR NETWORK(WSN) 1.1 Giới thiệu WSN Mạng cảm biến không dây Wireless Sensor Network(WSN) định nghĩa mạng lưới hình thành từ kết hợp node cảm biến với Node cảm biến thiết bị nhỏ gọn, có khả tự hành giao tiếp không dây qua khoảng cách ngắn để phối hợp thực nhiệm vụ thu thập thông tin liệu phân tán với quy lớn điều kiện vùng địa lý Các node cảm biến trang bị tính cảm nhận,quan sát, đo đạc, tính tốn, định vị, … mơi trường xung quanh sau truyền liệu tổng hợp node gốc thu phát sóng vơ tuyến Node gốc nơi thu nhận liệu từ node thành viên nhóm tiến hành tổng hợp phân tích liệu sau gởi liệu Sink node liệu sẵn sàng cho người dùng sử dụng Mạng cảm biến khơng dây liên kết trực tiếp với nút quản lý giám sát trực tiếp hay gián tiếp thông qua điểm thu phát (Sink node) môi trường mạng công cộng internet hay vệ tinh Hình 1.1: Cấu trúc mạng cảm biến không dây Các node cảm biến không dây liên kết thành mạng với phát triển internet, vệ tinh tạo nhiều khả cho người Với tiến kỹ thuật vi điện tử, cơng nghệ nano, cơng nghệ mạch tích hợp,…đã thiết kế cảm biến không dây nhỏ, tiết kiệm khơng gian Chúng hoạt động mơi trường dày đặc với khả xử lý tốc độ cao với việc áp dụng kỹ thuật mã hóa, sửa lỗi truyền thống nhằm tăng độ tin cậy đơn vị riêng lẻ bị giới hạn kích thước cơng suất node cảm biến Việc tăng độ tin cậy thiết bị riêng lẻ điều cốt yếu Thêm vào đó, tăng độ tin cậy ứng dụng khả khắc phục hỏng hóc thiết bị, việc ứng dụng thuật toán vào việc phân cụm, định tuyến nhằm tận dụng triệt để nguồn lượng node làm tăng tuổi thọ node cảm biến Như vậy, hệ thống hoạt động node mạnh mẽ mà dễ dàng phát triển ứng dụng phân tán tin cậy Ngày với khả triển khai mạng khả đáp ứng nhiều ứng dụng thực tế khác nhau, mạng cảm biến không dây ứng dụng nhiều lĩnh vực : quốc phòng, an ninh, dân sự, y tế, giao thông, nghiên cứu vi sinh vật biển, giám sát hệ sinh thái môi trường sinh vật phức tạp, điều khiển giám sát công nghiệp lĩnh vực quân sự, an ninh quốc phòng hay ứng dụng đời sống hàng ngày,… 1.2 Ứng dụng WSN Mạng cảm biến không dây (WSN) đời giúp cho không nhiều sức lực, nhân công, tránh nguy hiểm chúng mang lại hiệu cao công việc Với tiến kỹ thuật vi điện tử, cơng nghệ nano, cơng nghệ mạch tích hợp,…đã thiết kế cảm biến nhỏ gọn, giá thành rẻ có khả triển khai số lượng lớn thiết bị, WSN triển khai hàng loạt lĩnh vực khác : Quốc phòng, dân sự, y tế , giáo dục, môi trường, nông nghiệp,… Với số ứng dụng cụ thể : theo dõi hành quân, điều quân quân địch; theo dõi khô hạn cảnh báo cháy rừng; Đo độ ẩm để điều tiết nước tưới trang trại nông nghiệp; Giám sát sức khỏe bệnh nhân,… Một số ứng dụng mạng WSN sống: Hình 1.2: Các ứng dụng WSN 1.3 Các thách thức trở ngại WSN Ngày mạng cảm biến không dây ứng dụng rộng rãi hầu hết lĩnh vực nhờ tính ưu việt mà chúng đem lại cho chúng ta, nhiên bên cạnh mạng cảm biến khơng dây tồn hạn chế mà nắm bắt hạn chế khắc phục hạn chế tối đa trở ngại 1.3.1 Giới hạn nguồn lượng Các node cảm biến mạng cảm biến không dây thường sử dụng nguồn lượng có sẵn (pin), với kích thước nhỏ nên lượng bị giới hạn ngày nguồn lượng pin ngày tích hợp để mang dung lượng cao hơn, đòi hỏi tính ngày cao người, node cảm biến phải lắng nghe, cảm nhận, tính tốn, truyền liệu đó, phải tìm giải pháp xử lý truyền liệu cách hợp lý để tăng tuổi thọ cho mạng cảm biến không dây Việc thiết lập chu kỳ làm việc với việc chuyển mạch hai chế độ : Chế độ ngủ (mode sleep) chế độ hoạt động (mode active), việc định tuyến phân cụm hiệu quả, tránh việc chồng chéo yếu tố quan trọng việc giải toán nguồn lượng cho mạng cảm biến không dây 1.3.2 Giới hạn phần cứng Đối với số ứng dụng đòi hỏi phải thiết kế node cảm biến nhỏ, điều làm hạn chế nhớ, khả tính tốn, nguồn lượng, khiến cho chúng hạn chế tính tuổi thọ mạng Điều đòi hỏi khơng ngừng cải tiến cơng nghệ phần cứng đời sensor có kích thước nhỏ gọn, giá thành thấp,hiệu suất cao đặc biệt có tuổi thọ dài 1.3.3 Ảnh hưởng mơi trường Mạng cảm biến không dây sử dụng đường truyền sóng vơ tuyến, nên dễ bị ảnh hưởng bới yếu tố mơi trường bên ngồi, điều dẫn đến việc truyền liệu node cảm biến bị gián đoạn bị liệu trình node cảm biến truyền trạm gốc 1.4 Kết luận Ngày mạng cảm biến khơng dây với chi phí đầu tư thấp, tiêu thụ điện tuổi thọ cao cho phép ta triển khai nhiều điều kiện địa hình khí hậu phức tạp, đặc biệt khả tự tổ chức mạng,khả xử lý cộng tác chịu hư hỏng tạo triển vọng ứng dụng đầy tiềm nhiều lĩnh vực khác Mạng cảm biến không dây phục vụ đa dạng mục tiêu khơng thu thập thơng tin liệu mà điều khiển giám sát hệ thống phạm vi rộng lớn 7 CHƯƠNG II - CÁC THUẬT TOÁN PHÂN CỤM MỜ GIAO THỨC ĐỊNH TUYẾN TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 2.1 Các kỹ thuật phân cụm thuật tốn phân cụm mờ mạng cảm biến khơng dây 2.1.1 Giới thiệu chung Ngay sau giới thiệu, mạng cảm biến không dây thu hút quan tâm đặc biệt khả đáp ứng nhiều ứng dụng thực tế Cùng với phát triển công nghệ mạng viễn thơng, cơng nghệ nano, mạch tích hợp, làm cho chi phí triển khai mạng giảm cách đáng kể, điều tất yếu dẫn đến ứng dụng mạng cảm biến triển khai diện rộng, với số lượng nút cảm biến lớn Một yếu điểm lớn mạng cảm biến không dây nguồn lượng giới hạn phục vụ cho hoạt động node cảm biến triển khai mạng Để trì thời gian hoạt động lâu dài mạng hiệu sử dụng lượng cao, node cảm biến thường tổ chức phân bậc cách gộp chúng lại thành nhóm riêng biệt, nhóm liệu thu thập xử lý nội CH node trước gởi trạm gốc Kỹ thuật gọi phân cụm mạng cảm biến không dây 2.2 Các thuật toán phân cụm mờ WSN 2.2.1 Thuật toán FCM ( Fuzzy C-Means) FCM thuật toán phân cụm mờ, có nghĩa node thuộc nhiều cụm khác Điều làm tăng thêm tính hiệu WSN Fuzzy c-means (FCM) thuật toán phân cụm mờ Dunn xây dựng vào năm 1973 sau Bezděk cải tiến vào năm 1981 Kỹ thuật phân hoạch tập n vectơ đối tượng liệu X = {x1,…, xn} ϵ Rsthành c nhóm mờ dựa tính tốn tối thiểu hóa hàm mục tiêu để đo chất lượng phân hoạch tìm trung tâm cụm nhóm, cho chi phí hàm đo độ phi tương tự nhỏ Một phân hoạch mờ vectơ điểm node X = {x1,…, xn} ϵ Rslà đặc trưng đầu vào biểu diễn ma trận U = [uik] cho điểm node cho thuộc số nhóm với bậc xác định mức độ thuộc [0, 1] Như vậy, ma trận U sử dụng để tả cấu trúc cụm X cách giải thích uiknhư bậc thành viên xk với cụm i Cho u = (u1, u2, , uc1) phân hoạch mờ C Dunn định nghĩa hàm mục tiêu mờ sau: Bezdek khái quát hóa hàm mục tiêu mờ cách đưa trọng số mũm > số thực sau: đó: X = [x1,…, xn] ϵ Rslà n vectơ mẫu node tập thực s chiều không gian vectơ Rsgồm có n quan sát, m ϵ [1, +∞] trọng số mũ gọi tham số mờ, vi ϵ Rs trung tâm cụm thứ i, d(xk, vi) = dik khuôn mẫu để đo khoảng cách node xk với trung tâm cụm thứ i, => d2(xk, vi) khoảng cách Euclidean, uik ϵ [0, 1] bậc phần tử node xk thuộc cụm thứ i, V = [vji] = [v1,…,vc] ϵ Rsxc ma trận biểu diễn giá trị đối tượng tâm cụm U = [uik] ma trận phân hoạch mờ ngẫu nhiên X C phần Một nhân tố ảnh hưởng tới định phân cụm hợp lý điểm vấn đề chọn phép đo độ phi tương tự Thực vậy, tính tốn bậc thành viên uik phụ thuộc vào định nghĩa phép đo khoảng cách dik mà tích vơ hướng Rs Bình phương khoảng cách vectơ mẫu xk trungtâm vị trí cụm thứ i định nghĩa sau: đó: A ma trận hữu hạn dương đối xứng (p × p) biểu diễn độ lệch liệu x k với tích vơ hướng Rs Bậc thành viên thỏa mãn ràng buộc sau: vi, d(xk,vi) Để thuận tiện, ta coi mảng đối tượng node {x1 ,…,xn} cột ma trận đối tượng node X=[xjk] = [x1, … ,xn] ϵ Rsxc Ma trận phân hoạch U công cụ tiện lợi để tả cấu trúc cụm node {x1 ,…,xn} Định nghĩa tất ma trận thực phân hoạch mờ khơng suy thối cấp c × n cho phân hoạch n đối tượng thành c cụm node không gian Rcxn viết gọn sau : 10 : không gian tất ma trận thực cấp Thơng thường người ta gọi tốn phân cụm mờ tốn tìm độ thuộc uij nhằm tối thiểu hàm mục tiêu Jm(U,V) Ta có định lý sau Bezdek chứng minh ( m ; >;1 i ) Định lý: Nếu m c tham số cố định, ik tập định nghĩa sau: Thì hàm mục tiêu Jm(U,V) đạt giá trị tối thiểu : : Một phân hoạch tối ưu, nghĩa hàm mục tiêu đạt giá trị tối thiểu, mà chủ yếu dựa độ tương tự xk trung tâm cụm vi , điều tương đương với hai điều kiện (5) (6) phải thỏa mãn Với hàm mục tiêu ràng buộc để hàm mục tiêu đạt giá trị tối thiểu Thuật toán FCM cung cấp trình lặp qua lại phương trình (5) (6) để tối ưu (hàm đạt xấp xỉ cực tiểu) hàm mục tiêu dựa đo đạc độ tương tự có trọng số xk trung tâm cụm vi , sau vòng lặp, thuật tốn tính tốn cập nhật phần tử ujk ma trận phân hoạch U Phép lặp dừng maxij 11 { } , chuẩn kết thúc 1, k bước lặp Thủ tục hội tụ tới cực tiểu cục hay điểm yên ngựa Jm(U,V) Thuật tốn tính tốn ma trận phân hoạch U kích thước cụm để thu hình mờ từ ma trận Các bước thực thuật toán sau:  Ưu điểm - Có độ phức tạp tương đương với thuật tốn K-Means trường hợp số đối tượng tập node cần phân cụm lớn - Khám phá cụm chồng lên  Nhược điểm - Hiệu tập node lớn, tập node phân bố nhiều chiều cách xác định tham số vấn đề phức tạp cần giải 2.1.2 Thuật toán ( Insensitive Fuzzy C-Means) a Hàm mục tiêu Thuật toán phân cụm FCM sử dụng hàm bậc hai để đo độ phi tương tự node trung tâm cụm Suy luận sử dụng độ đo tính tốn thấp đơn giản Tuy nhiên, cách tiếp cận 12 tồn số nhược điểm ……Để khắc phục tình trạng độ đo cải tiến đề xuất (Vapnick , 1998) sử dụng tham số sau : với tham số phi nhạy cảm với nhiễu Hàm mục tiêu thuật toán định nghĩa sau : Ký hiệu : Lực lượng tập A card(A) Định lý: Nếu m,c tham số cố định, với (U,V) , hàm mục tiêu Jm(U,V) đạt giá trị tối thiểu khi: Trong : Với giả thiết 13 b Thuật toán  Ưu điểm - Có độ phức tạp tương đương với thuật tốn K-Means trường hợp số đối tượng tập node cần phân cụm lớn - Khám phá cụm chồng lên  Nhược điểm - Hiệu tập node lớn, tập node phân bố nhiều chiều cách xác định tham số vấn đề phức tạp cần giải 2.3 Tổng quan giao thức định tuyến SEP Giao thức SEP xem xét đến mức lượng trình lựa chọn node SEP cải thiện vùng ổn định tiến trình 14 phân nhóm theo hình thức phân cấp sử dụng thơng số đặc trưng tính không đồng nhất, bổ sung lượng advanced node normol node Để kéo dài thời gian ổn định, SEP cố gắng trì hạn tiêu thụ lượng Các advanced node trở thành CH thường xuyên node bình thường Các node tiên tiến thường cấp lượng nhiều so với normol node Tổng lượng hệ thống thay đổi Gỉa sử Eo lượng ban đầu normol node lượng advanced node cài đặt Eo*(1+α ) Tổng lượng cần thiết lập (không đồng nhất) tương đương với: n*(1-m)*Eo + n*m*Eo(1+α) = n*Eo(1+αm) Vì tổng số lượng hệ thống tăng lên (1+αm) lần Chúng ta tăng vùng ổn định mạng cảm biến (1+αm) lần Xác suất để normal node trở thành CH advanced node trở thành CH 1+α Nếu ngưỡng T(n) thiết lập cho normal advanced node khác biệt chỗ normal node thuộc G trở thành cụm đầu lần advanced node thuộc G trở thành cụm đầu 1+α lần Pnrm định nghĩa xác suất tuyển chọn trọng lượng cho normal node Padv xác suất tuyển chọn trọng lượng cho advanced node Vậy xác suất trọng lượng cho normal node advanced node lần lươt là: Hàm T(n) thay Popt xác suất trọng lượng để có ngưỡng tuyển chọn CH vòng.Ngưỡng cho normal node: 15 Trong đó: r : vòng lặp G’ : normal node chưa trở thành CH với vòng cuối giai đoạn T(Snrm) ngưỡng áp dụng cho n(1- m) normal node Điều đảm bảo normal node trở thành CH lần (1+αm) vòng giai đoạn số trung bình normal node trở thành CH vòng n (1-m)*Pnrm Ngưỡng cho advanced node: G”: advanced node chưa trở thành CH vòng cuối giai đoạn T(Sadv)là ngưỡng áp dụng cho n*m advanced node Chúng ta xem giai đoạn giai đoạn phụ Mỗi giai đoạn có 1+α giai đoạn advanced node trở thành CH xác 1+α lần giai đoạn Trung bình advanced node trở thành CH vòng n*Padv Như số lượng trung bình CH vòng là: n*(1-m)*Pnrm+n*m*Padv = n*Popt Đây số lượng mong muốn CH vòng giai đoạn 16 CHƯƠNG III - ĐỀ XUẤT GIAO THỨC SEP_ PHỎNG ĐÁNH GIÁ 3.1 Xây dựng hình mạng Ta giả định việc xây dựng hình mạng với thuộc tính sau : - Mỗi node cảm biến thực nhiệm vụ cảm biến định kỳ ln có liệu để gởi đến trạm gốc - Một trạm gốc cố định đặt bên bên vùng mạng cảm biến - Tất node đứng yên chúng có lượng cố định - Các node có khả kiển soát nguồn lượng để điều khiển việc truyền lượng - Tất node có khả hoạt động chế độ node chủ (CH node) chế độ node gởi liệu (node thường) - Sự tổng hợp xử lý liệu trước sử dụng để giảm việc phải truyền tồn liệu 3.2 hình lượng Trong mạng cảm biến không dây, lượng bị tiêu hao truyền sóng điện từ khuếch đại sóng, việc nhận bị tiêu hao lượng Các sóng thực kiểm sốt lượng, sử dụng lượng tối thiểu cần thiết để đến bên nhận Do suy giảm theo khoảng cách, hình lượng + sử dụng cho khoảng cách tương đối ngắn + sử dụng cho khoảng cách dài + dij khoảng cách node cảm biến I j Để đạt tỉ số tín hiệu nhiễu chấp nhận việc truyền thơng điệp 1-bít khoang cách d, lượng tiêu hao sóng truyền đưa theo công thức sau : 17 Trong : + lượng bit lúc truyền nhận + tùy thuộc vào hình khuếch đại sử dụng + + khoảng cách bên gởi bên nhận ngưỡng khoảng cách truyền ( ) Để nhận 1-bít thơng điệp, sóng tiêu hao tính theo cơng thức sau : E(l) = l.Eelec Đối với việc luện văn này, biến lượng thiết lập sau : + Eelec = 2*10-6 J/bit (năng lượng truyền liệu) + Eelec = 1*10-6 J/bit (năng lượng nhận liệu) + =10pJ/bit/m2 + =0.0013pJ/bit/m4 Trong giả định thông tin thu thập cụm gồm n node, node thu thập k bit liệu, nén để k bít khơng phụ thuộc vào số lượng node cụm Trong chi phí lượng cho việc tập hợp liệu thiết lập EDA = 5nJ/bit 3.3 Đề xuất kết hợp thuật toán vào giao thức định tuyến SEP Đối với giao thức đồng Dutts R[12] kết hợp giao thức đồng LEACH với thuật toán FCM tạo giao thức LAUCF, chứng minh việc tiết kiệm lượng kéo dài tuổi thọ sống cho mạng cảm biến, điều tác giả chứng minh so sánh LAUCF với LEACH Với SEP 18 giao thức khơng đồng WSN, làm tăng thời gian ổn định mạng Tuy nhiên việc lựa chọn Cluster Head giao thức SEP ( Hình 3.3) tồn nhược điểm [12] việc lựa chọn Cluster Head (CH node) từ hai loại node Advance node Normal node khơng linh động, node xa bị chết Hình 3.1: Lược đồ chọn CH node giao thức SEP Trong luận văn tác giả xin đề xuất hướng tiếp cận việc kết hợp thuật toán vào giao thức SEP để cải tiến 19 quy trình việc lựa chọn Cluster Head (CH node) phân cụm Sơ đồ bước thuật toán kết hợp thể hình sau: Hình 3.2: Lược đồ bước chạy thuật toán SEP_ 20 Đối với vòng truyền liệu ( truyền thơng ) sử dụng thuật toán để khởi tạo cụm để đảm bảo việc tất node phân vào cụm cách tốt dựa vào khoảng cách Euclidian tới tâm cụm tâm cụm lựa chọn dựa mức lượng lại node 3.4 Kết thực nghiệm Trong luận văn tác giả sử dụng phần mềm Matlab(R2016a) để thực , cho 140 node mạng lưới 500x500, với lượng không đồng node để thể ảnh hưởng không đồng node mạng, 10% node có lượng Joules (a=1, Popt=0.1), 90% node có lượng 0.5 Joules Vị trí sink đặt (250/,250), độ dài thông điệp 500bytes, hệ số khuếch đại fs=10pJ/bit/m2 mp=0.0013pJ/bit/m4, số vòng lặp tối đa 6000 Sau ta so sánh giao thức kết hợp SEP_ với giao thức SEP dựa số : Số lượng node sống, số lượng node chết lượng lại node Bảng 3.1: Bảng tóm tắt giá trị tham số luận văn 21 Bảng 3.2: Bảng tả ký hiệu hình Sau 1200 vòng chạy ta thấy giao thức SEP node bắt đầu chết (Hình 3.3), giao thức kết hợp SEP_ chưa xuất node chết (Hình 3.4) Điều chứng minh giao thức kết hợp SEP_ có hiệu sử dụng lượng cao giao thức SEP thơng thường 3.4.1 Kết sau 1200 vòng chạy Hình 3.4: Giao thức SEP sau 1200 vòng chạy 22 Hình 3.5: Giao thức kết hợp SEP_ sau 1200 vòng chạy 3.4.2 Số node sống Hình 3.3 cho ta thấy node sống giao thức kết hợp SEP_ có số node sống nhiều so với giao thức SEP Sau vài vòng đầu chưa ổn định, nhưn g sau số node sống bắt đầu tăng lên, điều chứng minh giao thức kết hợp SEP_ tiêu thụ lượng hiệu giao thức SEP Kết cho thất giao thức kết hợp SEP_ cải thiện node sống nhiều so với giao thức SEP Hình 3.6: Alive Node 3.4.3 Năng lượng lại 23 Trong hình 3.5 thấy lượng lại giao thức kết hợp SEP_ nhiều so với giao thức SEP Kết cho thất giao thức kết hợp SEP_ cải thiện lượng lại so với giao thức SEP Hình 3.7: Năng lượng lại 24 KẾT LUẬN KIẾN NGHỊ Kết luận Mạng cảm biến khơng dây thích ứng linh hoạt, xử lý tự khắc phục cố xảy hư hỏng, có chi phí triển khai thấp nên ứng dụng phổ biến Tuy nhiên việc thiết kế mạng WSN hoạt động tốt, mềm dẻo, dễ dàng triển khai vào ứng dụng thực tế gặp nhiều khó khăn nhiều nguyên nhân, khó khăn lớn lượng node bị giới hạn khó nạp lại Do việc sử dụng nguồn lượng sẵn có node cách hiệu làm giảm tiêu hao lượng kéo dài thời gian sống toàn mạng, cho tuổi thọ mạng tăng lên Trong luận văn này, tác giả đề nghị kết hợp thuật toán phân cụm mờ việc lựa chọn CH node vào giao thức SEP Kết cho thấy giao thức đề xuất có mức tiêu thụ lượng thấp có thời gian sống toàn mạng lâu so với giao thức SEP Điều giúp cho mạng kéo dài thời gian sống Kiến nghị Hướng tiếp cận đề tài kết hợp thuật toán vào giao thức không đồng khác DEEC, EDEEC so sánh kết đạt ... lớn 7 CHƯƠNG II - CÁC THUẬT TOÁN PHÂN CỤM MỜ VÀ GIAO THỨC ĐỊNH TUYẾN TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 2.1 Các kỹ thuật phân cụm thuật toán phân cụm mờ mạng cảm biến không dây 2.1.1 Giới thiệu chung... Tổng quan mạng cảm biến không dây Wireless Sensor Network (WSN) Chương 2: Các thuật toán phân cụm mờ giao thức định tuyến SEP mạng cảm biến không dây Chương 3: Đề xuất giao thức kết hợp SEP_ , mô... thuật gọi phân cụm mạng cảm biến không dây 2.2 Các thuật toán phân cụm mờ WSN 2.2.1 Thuật toán FCM ( Fuzzy C-Means) FCM thuật toán phân cụm mờ, có nghĩa node thuộc nhiều cụm khác Điều làm tăng

Ngày đăng: 07/11/2017, 14:49

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan