Đang tải... (xem toàn văn)
Sử dụng phương pháp tiếp cận mờ và các thuật toán tìm kiếm để cân bằng mức năng lượng tiêu thụ và tối đa tuổi thọ cho các mạng cảm biến không dây (Luận văn thạc sĩ)Sử dụng phương pháp tiếp cận mờ và các thuật toán tìm kiếm để cân bằng mức năng lượng tiêu thụ và tối đa tuổi thọ cho các mạng cảm biến không dây (Luận văn thạc sĩ)Sử dụng phương pháp tiếp cận mờ và các thuật toán tìm kiếm để cân bằng mức năng lượng tiêu thụ và tối đa tuổi thọ cho các mạng cảm biến không dây (Luận văn thạc sĩ)Sử dụng phương pháp tiếp cận mờ và các thuật toán tìm kiếm để cân bằng mức năng lượng tiêu thụ và tối đa tuổi thọ cho các mạng cảm biến không dây (Luận văn thạc sĩ)Sử dụng phương pháp tiếp cận mờ và các thuật toán tìm kiếm để cân bằng mức năng lượng tiêu thụ và tối đa tuổi thọ cho các mạng cảm biến không dây (Luận văn thạc sĩ)Sử dụng phương pháp tiếp cận mờ và các thuật toán tìm kiếm để cân bằng mức năng lượng tiêu thụ và tối đa tuổi thọ cho các mạng cảm biến không dây (Luận văn thạc sĩ)Sử dụng phương pháp tiếp cận mờ và các thuật toán tìm kiếm để cân bằng mức năng lượng tiêu thụ và tối đa tuổi thọ cho các mạng cảm biến không dây (Luận văn thạc sĩ)Sử dụng phương pháp tiếp cận mờ và các thuật toán tìm kiếm để cân bằng mức năng lượng tiêu thụ và tối đa tuổi thọ cho các mạng cảm biến không dây (Luận văn thạc sĩ)
HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - NGUYỄN QUỐC THỊNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN MỜ VÀ CÁC THUẬT TỐN TÌM KIẾM ĐỂ CÂN BẰNG MỨC NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ VÀ TỐI ĐA TUỔI THỌ CHO CÁC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2018 HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG - NGUYỄN QUỐC THỊNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN MỜ VÀ CÁC THUẬT TỐN TÌM KIẾM ĐỂ CÂN BẰNG MỨC NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ VÀ TỐI ĐA TUỔI THỌ CHO CÁC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG THÔNG TIN MÃ SỐ: 8.48.01.04 LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT (Theo định hướng ứng dụng) NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRẦN CƠNG HÙNG THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2018 i LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố cơng trình khác Tp Hồ Chí Minh, Ngày 07 Tháng 05 Năm 2018 Học viên thực Luận văn Nguyễn Quốc Thịnh ii LỜI CẢM ƠN Tôi xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến PGS.TS Trần Công Hùng, Thầy tận tâm dẫn, truyền đạt kiến thức kinh nghiệm quý báu cho suốt q trình thực luận văn Tơi xin gửi lời cảm ơn đến quí Thầy Cơ giáo Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng sở Thành phố Hồ Chí Minh trang bị cho kiến thức tảng quan trọng suốt q trình tơi theo học Và cuối cùng, tơi xin gửi lời cảm ơn đến gia đình bạn bè, người động viên suốt thời gian vừa qua Mặc dù cố gắng song luận văn khơng tránh khỏi thiếu sót Tơi mong nhận ý kiến đóng góp Thầy Cơ để tơi hồn thiện đề tài Xin trân trọng cảm ơn Tp Hồ Chí Minh, ngày 07 tháng 05 năm 2018 Học viên thực luận văn Nguyễn Quốc Thịnh iii MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT v DANH SÁCH BẢNG vii DANH SÁCH HÌNH VẼ viii MỞ ĐẦU CHƯƠNG - CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 Tổng quan mạng cảm biế n không dây [1] 1.1.1 Cấu trúc mạng cảm biến không dây: 1.1.1.1 Cấu trúc nút cảm biến không dây: 1.1.1.2 Cấu trúc giao tiếp mạng cảm biến không dây 1.1.2 Đặc điểm mạng cảm biến không dây [4]: 1.1.3 Ứng dụng mạng cảm biến không dây: 12 1.2 Vấn đề tiêu thụ lượng tuổi thọ mạng [5] 12 1.3 Các giao thức thuật toán định tuyến mạng cảm biến không dây [4], [6] 14 1.3.1 Flooding: 16 1.3.2 Giao thức định tuyến thông tin qua thỏa thuận (SPIN): 18 1.3.3 Phân nhóm phân cấp tương thích, lượng thấp (LEACH): 19 1.3.4 Tập trung hiệu công suất hệ thống thông tin cảm biến: 23 Chương - CÁC CƠNG TRÌNH LIÊN QUAN 25 2.1 Các cơng trình liên quan Quốc Tế 26 2.2 Các cơng trình liên quan nước 31 Chương - PHƯƠNG THỨC ĐỊNH TUYẾN HIỆU QUẢ ĐỂ CÂN BẰNG MỨC NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ VÀ TỐI ĐA TUỔI THỌ CHO CÁC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 37 3.1 Tiế p cận mờ thuật toán A-sao: 37 3.1.1 Tổng quan phương pháp tiếp cận mờ: 37 iv 3.1.2 3.2 Tổng quan thuật toán A-Sao: 40 Phương thức định tuyến đề xuất 43 Chương – MÔ PHỎNG VÀ ĐÁNH GIÁ 52 4.1 Cài đặt mô phỏng: 52 4.1.1 Mô hình lượng: 52 4.1.2 Chi tiết giả thuyết thiết lập ban đầu cho q trình mơ phỏng: 53 4.2 Kết mô phỏng: 55 4.2.1 Lần truyền 5000 gói tin (5000 vòng): 56 4.2.2 Lần truyền 10000 gói tin (10000 vòng): 60 4.2.3 Lần truyền 15000 gói tin (15000 vòng): 64 4.2.4 Lần truyền 20000 gói tin (20000 vòng): 68 KẾT LUẬN 72 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 73 v DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ, CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt ADC Analog to Digital Converter Bộ chuyển đổi tương tự/số ADV Advertisement Thông điệp quảng bá Adaptive Threshold Sensitive Energy Efficient Sensor Network Mạng cảm biến công suất nhạy cảm ngưỡng thích ứng APTEEN Balanced Energy Efficient BEENISH Network Integrated Super Heterogeneous BS Cân lượng hiệu tích hợp siêu không đồng Base Station, Sink Trạm gốc Cluster Algorithm and Astar with Fuzzy Approach Thuật toán phân cụm kết hợp A-sao với logic mờ Code Division Multiple Access Đa truy cập phân chia theo mã CH Cluster Head Cụm chủ FIS Fuzzy Inference System Hệ thống suy luận mờ GAF Geographic Adaptive Fidelity Định tuyến thích ứng xác theo địa lí Geographic and Energy Aware Routing Định tuyến theo nhận biết lượng, địa lí Global Positioning System Hệ thống định vị toàn cầu Low-Energy Adaptive Clustering Hierarchy Cấu trúc phân bậc tương thích, lượng thấp CAF CDMA GEAR GPS LEACH vi MAC Media Access Control Điều khiển truy cập môi trường MANETs Mobile ad hoc Network Mạng ad hoc di động Micro Controller Unit Bộ vi xử lý Minimum Hop Bước nhảy tối thiểu Power-Efficient Gathering in Sensor Information System Tập trung hiệu suất hệ thống thông tin cảm biến Remaining Energy Năng lượng lại REQ Request Thơng điệp u cầu SEP Stable Election Protocol Giao thức bầu chọn ổn định SPIN Sensor Protocols for Information via Negotiation Giao thức thông tin cảm biến thông qua thỏa thuận TDMA Time Division Multiple Access Đa truy cập phân chia theo thời gian TEEN Threshold Sensitive Energy Efficient Sensor Network Mạng cảm biến công suất ngưỡng nhạy cảm Traffic Load Tải lưu lượng Wireless Sensor Network Mạng cảm biến không dây MCU MH PEGASIS RE TL WSN vii DANH SÁCH BẢNG Bảng Các quy tắc Nếu-Thì 48 viii DANH SÁCH HÌNH VẼ Hình 1.1: Cấu trúc mạng cảm biến không dây Hình 1.2: Các thành phần nút cảm biến [5] Hình 1.3: Sơ đồ khối chức nút cảm biến Hình 1.4: Chồng giao thức mạng cảm biến không dây Hình 1.5: Truyền liệu đa chặng [4] 15 Hình 1.6: Flooding mạng truyền thơng liệu [4], [5] 17 Hình 1.7: Hoạt động giao thức SPIN [4], [5] 19 Hình 1.8: Phân chia cụm [4] 20 Hình 1.9: Trạng thái pha LEACH [4] 21 Hình 1.10: Cấu trúc mạng hình chuỗi [4], [5] 24 Hình 3.1: Logic nhị phân Aristote Logic mờ 38 Hình 3.2: Cấu trúc tiêu biểu phương pháp tiếp cận mờ [12] 38 Hình 3.3: Logic mờ với biến đầu vào (RE, TL) biến đầu NC [22] 46 Hình 3.4: Đồ thị liên kết cho biến đầu vào Năng lượng lại (RE) 46 Hình 3.5: Đồ thị liên kết cho biến đầu vào Tải lưu lượng (TL) 47 Hình 3.6: Đồ thị liên kết cho biến đầu Chi phí nút (NC) 47 Hình 3.7: Mơ hình truyền nhận vơ tuyến [26], [27] 49 Hình 3.8: Lưu đồ thuật tốn đề xuất 51 Hình 4.1: Đường vòng cuối phương thức A-sao kết hợp tiếp cận mờ (lần 1) 56 Hình 4.2: Đường vòng cuối phương thức đề xuất (lần 1) 56 Hình 4.3: Đường vòng cuối phương thức tiếp cận mờ (lần 1) 57 Hình 4.4: Đường vòng cuối thuật toán A-sao (lần 1) 57 Hình 4.5: Trung bình lư ợng lại sau 5000 vòng truyền 58 Hình 4.6: Số nút sống sau 5000 vòng truyền 58 Hình 4.7: Thống kê số vòng nút nút thứ 50 chết (lần 1) 59 Hình 4.8: Đường vòng cuối phương thức A-sao kết hợp tiếp cận mờ (lần 2) 60 61 Hình 4.10: Đường vòng cuối phương thức tiếp cận mờ (lần 2) Hình 4.11: Đường vòng cuối thuật tốn A-sao (lần 2) 62 Hình 4.12: Trung bình lượng lại sau 10000 vòng truyền Hình 4.13: Số nút sống sau 10000 vòng truyền 63 Hình 4.14: Thống kê số vòng nút nút thứ 50 chết (lần 2) Nhận xét: kết mô truyền 10000 gói tin mạng phương thức đề xuất tiêu thụ mức lượng trung bình > 0.44 cao phương thức A-sao & Fuzzy (0.38), tiếp cận mờ (< 0.32), thấp thuật toán A-sao với mức > 0.46 – Hình 4.12 Nhưng tuổi thọ mạng phương thức đề xuất cao nút chết vòng thứ 9317 thuật toán A-sao & Fuzzy, A-sao, tiếp cận mờ 2544, 2928, 3445 – Hình 4.14 Cuối vòng truyền phương thức đề xuất lại 99 nút (bằng A-sao & Fuzzy), tiếp cận mờ 98 nút, riêng thuật tốn A-sao 97 nút – Hình 4.13 64 4.2.3 Lần truyền 15000 gói tin (15000 vòng): Hình 4.15: Đường vòng cuối phương thức A-sao kết hợp tiếp cận mờ (lần 3) Hình 4.16: Đường vòng cuối phương thức đề xuất (lần 3) 65 Hình 4.17: Đường vòng cuối phương thức tiếp cận mờ (lần 3) Hình 4.18: Đường vòng cuối thuật tốn A-sao (lần 3) 66 Hình 4.19: Trung bình lượng lại sau 15000 vòng truyền Hình 4.20: Số nút sống sau 15000 vòng truyền 67 Hình 4.21: Thống kê số vòng nút nút thứ 50 chết (lần 3) Nhận xét: lần truyền 15000 gói tin mức lượng trung bình lại bốn phương thức: thuật toán A-sao, phương thức đề xuất, A-sao & Fuzzy, tiếp cận mờ > 0.4 > 0.38 > 0.36 > 0.32 (hình 4.19) Trong số nút sống sau 15000 vòng 99 (phương thức đề xuất, A-sao & Fuzzy, tiếp cận mờ), 91 với thuật toán A-sao (hình 4.20) Vòng có nút chết thống kê hình 4.21 Rõ ràng mức cân lượng tiêu thụ tuổi thọ mạng phương thức đề xuất tỏ hiệu ba phương thức lại 68 4.2.4 Lần truyền 20000 gói tin (20000 vòng): Hình 4.22: Đường vòng cuối phương thức A-sao kết hợp tiếp cận mờ (lần 4) Hình 4.23: Đường vòng cuối phương thức đề xuất (lần 4) 69 Hình 4.24: Đường vòng cuối phương thức tiếp cận mờ (lần 4) Hình 4.25: Đường vòng cuối thuật tốn A-sao (lần 4) 70 Hình 4.26: Trung bình lượng lại sau 20000 vòng truyền Hình 4.27: Số nút sống sau 20000 vòng truyền 71 Hình 4.28: Thống kê số vòng nút nút thứ 50 chết (lần 4) Nhận xét: kết hình 4.26 cho thấy trung bình lượng lại phương thức đề xuất thấp A-sao cao hai phương thức lại Sau 20000 vòng số nút sống lại phương thức đề xuất 93 thấp A-sao & Fuzzy với 99 nút, cao A-sao, tiếp cận mờ 92, 87 nút hình 4.27 Thống kê hình 4.28 phương thức có nút chết vòng 12196 A-sao 1153, Asao & Fuzzy 11537, tiếp cận mờ 15088 Qua kết thu ta thấy rõ hiệu phương thức đề xuất việc cân lượng tiêu thụ tối đa tuổi thọ mạng 72 KẾT LUẬN Các kết đánh giá cho thấy phương thức đề xuất có mặt vượt trội so với giao thức đề xuất [22] chạy điều kiện mô phỏng, lần thứ tư với số vòng đạt 20000 mức trung bình lượng lại 0.35 cao mức 0.25, số nút sống 93 cao mức 79 phương thức A-sao & Fuzzy [22] Sở dĩ có điều phương thức đề xuất ta đặt số lượng nhỏ nút tốt mạng nút có độ ưu tiên lựa chọn cao nút thường việc lựa chọn tuyến đường tối ưu So với giả thuyết mức lượng nút tốt nút thường khác giả thuyết mức tiêu hao lượng truyền nút tốt nút thường phương thức đề xuất cải thiện Trong mạng cảm biến không dây, nút hoạt động với nguồn pin giới hạn, hiệu lượng quan trọng Đặc điểm mạng tuổi thọ mạng cao liên quan đến việc lựa chọn tuyến đường Tiêu thụ lượng không cân vấn đề tồn mạng cảm biến không dây Để định tuyến hiệu thông qua tuyến đường truyền liệu từ nút đến nút kéo dài tuổi thọ mạng, phương thức đề xuất thuật toán sử dụng kết hợp hai phương pháp tiếp cận mờ thuật tốn A-sao có cải tiến độ ưu tiên việc lựa chọn nút hình thành tuyến đường Phương thức đề xuất có khả chọn tuyến đường định tuyến tối ưu từ nút nguồn đến trạm gốc cách ưu tiên lượng lại cao nhất, số bước nhảy tối thiểu, tải lưu lượng thấp nút tốt Hiệu suất phương thức đề xuất đánh giá so sánh với ba phương pháp khác theo tiêu chí Kết mơ cho thấy hiệu phương thức tiếp cận việc tăng cường tuổi thọ mạng cảm biến không dây với nút ngẫu nhiên phân tán 73 DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trịnh Lương Miên (March 2014), “Tổng quan mạng cảm biến không dây”, Tạp chí tự động hóa ngày nay, (Số 157) [2] Chi-Tsun Cheng, Chi K Tse, and Francis C M Lau (March 2011), “A DelayAware Data Collection Network Structure for Wireless Sensor Networks”, IEEE Sensors Journal, Vol11 (No 3), pp 699-710 [3] Paul, M A Matin (June 2011), “Optimal Geometrical Sink Location Estimatio n for Two Tiered Wireless Sensor Networks”, IET Wireless Sensor Systems, vol1 (no 2), pp.74-84 [4] Đỗ Duy Tân (2009), Wireless Sensor Networks Kỹ Thuật, Giao Thức Ứng Dụng, Trường Đại Học Bách Khoa Thành Phố Hồ Chí Minh [5] M.A Matin and M.M Islam (2012), Overview of Wireless Sensor Network, Intech [6] K Akkaya, M Younis, (May 2005), “A survey on routing protocols for wireless sensor networks”, Ad Hoc Networks, vol3 (no 3), pp325-349 [7] Sharma and S K Jena (February 2011), A Survey on Secure Hierarchical Routing Protocols in Wireless Sensor Networks, ICCCS’11 [8] H Zhang, H Shen (Oct 2009), “Balancing Energy Consumption to Maximize Network Lifetime in Data-Gathering Sensor Network”, IEEE Trans Parallel Distrib Syst, vol20 (no 10), pp 1526-1539 [9] C Hua, T P Yum (Aug 2008), “Optimal Routing and Data Aggregation for Maximizing Lifetime of Wireless Sensor Networks”, IEEE/ACM Trans Networking, vol16 (no 4), pp 892-903 [10] F Ren, J Zhang, T He, C Lin, S K Das (Dec 2011), “EBRP: Energy- Bala nced Routing Protocol for Data Gathering in Wireless Sensor Networks”, IEEE Trans Parallel Distrib Syst, vol22 (no 12), pp 2108-2125 [11] Yali Yuan, Caihong Li, Yi Yang, Xiangliang Zhang, and Lian Li (28 April 2014), “CAF: Cluster Algorithm and A-Star with Fuzzy Approach for Lifetime 74 Enhancement in Wireless Sensor Networks”, Hindawi Publishing Corporation Abstract and Applied Analysis, Vol2014 (ArticleID 936376) [12] Vuyyuru Lalitha, V Vittal Reddy (2017), “A Novel Approach for Minimizing Energy Utilization and Maximizing Network Lifetime for Mobile Wireless Sensor Networks”, International Journal of Engineering Development and Research, vol5 (issue 3), pp 2321-9939 [13] Chandra Prakash Yadav, Reena Kumari jain, Sunil Kumar Yadav (March 2014), “An Efficient Routing Method for Lifetime Enhancement in Wireless Sensor Network using Fuzzy Approach and A-Star Algorithm”, International Journal of Engineering and Innovative Technology, vol3 (issue 9), pp 2277-3754 [14] Haifeng Jiang, Yanjing Sun, Renke Sun, and Hongli Xu (11 July 2013), “FuzzyLogic-Based Energy Optimized Routing for Wireless Sensor Networks”, Hindawi Publishing Corporation International Journal of Distributed Sensor Networks, vol2013 (Article ID 216561) [15] Tran Cong Hung, Phan Thi The (2015), “A Proposal to Reduce Energy Consumption for Wireless Sensor Network”, Cyber Journals: Multidisciplinary Journals in Science and Technology, Journal of Selected Areas in Telecommunications (JSAT), vol5 (no 7) [16] Phan Thi The, Bui Hoang Mai, Nguyen Thanh Tuan, Tran Cong Hung (July 2017), “Improving Distributed Energy-Efficient Clustering Algorithm to Save Lifetime for Heterogeneous WSN”, International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC), vol9 (no 4) [17] Tran Cong Hung, Nguyen Hong Quan (Sep 2014), “A Proposal For Improve The Life-time Of Wireless Sensor Network”, International Journal of Computer Networks & Communications (IJCNC), vol6 (no 5) [18] Đỗ Tuấn Anh (2014), Nghiên cứu giải thuật phân tuyến cân lượng mạng WSN, Trường Đại học Công Nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội [19] L A Zadeh (Nov 1994), “Soft computing and fuzzy logic”, IEEE Softw, vol11 (no 6), pp 48-56 75 [20] George J Klir, Ute H St Clair, Bo Yuan (1997), Fuzzy Set Theory: Foundations and Applications [21] R V Kulkarni, A Forster, G K Venayagamoorth (2006), “Computatio na l Intelligence in Wireless Sensor Networks: A Survey”, IEEE Veh Tech Conf, pp 1-5 [22] Imad S Alshawi, Lianshan Yan, Wei Pan Bin Luo (October 2012), “Life time Enhancement in wireless sensor network using fuzzy approach and a-star algorithm”, IEEE Sensors journal, vol12 [23] T A Runkler (Aug 1997), “Selection of Appropriate Defuzzification Methods Using Application Specific Properties”, IEEE Trans Fuzzy Syst, vol5 (no 1), pp 7279 [24] K M Passino, P J Antsaklis (Jan 1994), “A Metric Space Approach to the Specification of the Heuristic Function for the A* Algorithm”, IEEE Trans Syst Man Cybern, vol24 (no 1), pp 159-166 [25] X H Li, S H Hong, K L Fang (Sep 2011), “WSNHA-GAHR: a greedy and A* heuristic routing algorithm for wireless sensor networks in home automatio n”, IET Commun, vol5 (no 13), pp 1797-1805 [26] Heinzelman R (2000), “Energy Scalable Algorithms and Protocols for Wireless Sensor Networks”, in Proceedings of the International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP’00), Turkey, pp 773-776 [27] W R Heinzelman (2000), Application-Specific Protocol Architectures for Wireless Networks, Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, Mass, USA ... - NGUYỄN QUỐC THỊNH SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN MỜ VÀ CÁC THUẬT TỐN TÌM KIẾM ĐỂ CÂN BẰNG MỨC NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ VÀ TỐI ĐA TUỔI THỌ CHO CÁC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY CHUYÊN NGÀNH: HỆ THỐNG... thuật tốn tìm kiếm để cân mức lượng tiêu thụ tối đa tuổi thọ cho mạng cảm biến không dây cần thiết đáp ứng yêu cầu cấp thiết việc sử dụng lượng hiệu cảm biến mạng không dây 2 Luận văn bố cục sau:... 31 Chương - PHƯƠNG THỨC ĐỊNH TUYẾN HIỆU QUẢ ĐỂ CÂN BẰNG MỨC NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ VÀ TỐI ĐA TUỔI THỌ CHO CÁC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 37 3.1 Tiế p cận mờ thuật toán A-sao: