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)
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 KHƠNG DÂY Chun ngành: Hệ thống thơng tin Mã số: 8.48.01.04 TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH – 2018 Luận văn hồn thành tại: HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Người hướng dẫn khoa học: PGS TS TRẦN CÔNG HÙNG Phản biện 1: ……………………………………………………… Phản biện 2: ……………………………………………………… Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông Vào lúc: ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Thư viện Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thông MỞ ĐẦU Ngày với phát triển Khoa học – Công nghệ Internet kết hợp với tiến kỹ thuật phát triển hệ cảm biến giá thành thấp, khả triển khai qui mơ lớn với độ xác cao Các tiến việc thiết kế cảm biến, vật liệu giúp giảm kích thước, trọng lượng chi phí sản xuất cảm biến đồng thời tăng khả hoạt động độ xác Trong tương lai gần, mạng cảm biến khơng dây tích hợp hàng triệu cảm biến vào hệ thống để cải thiện chất lượng tuổi thọ mạng Do đó, mạng cảm biến không dây sử dụng rộng rãi nhiều ứng dụng để thu thập thơng tin sau chuyển tiếp đến trung tâm phân tích Với tiềm vơ lớn không khoa học nghiên cứu, mà mạng cảm biến khơng dây sử dụng rộng rãi ứng dụng an ninh, quân (bảo vệ mục tiêu trọng yếu, trinh sát tìm mục tiêu, thu thập tin tức tình báo, giám sát chiến trường, phát vũ khí hóa học – sinh học – hạt nhân,…), lĩnh vực y tế (chuẩn đoán, theo dõi kiểm tra tình trạng bệnh nhân, chăm sóc sức khỏe,…), bảo vệ mơi trường, lượng, an tồn thực phẩm, sản xuất, điều khiển công nghiệp, nhà thông minh, giám sát điều khiển giao thông, nông nghiệp xanh,…và nhiều lĩnh vực khác mà mạng cảm biến không dây mang lại tiện nghi ứng dụng thiết thực nâng cao chất lượng sống cho người Bên cạnh đó, cảm biến hạn chế nhớ, khả tính tốn lượng (nguồn pin thấp) nên việc tăng cường tuổi thọ mạng cảm biến khơng dây thách thức lớn.Vì vậy, nghiên cứu đề xuất phương thức định tuyến hiệu cho mạng cảm biến không dây để mở rộng tuổi thọ mạng vấn đề quan tâm Chính lý trên, việc lựa chọn đề tài nghiên cứu “Sử dụng phương pháp tiếp cận mờ 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 Luận văn bố cục sau: Chương – Cơ sở lý luận Chương – Các cơng trình liên quan Chương – Phương thức định tuyến hiệu để cân mức lượng tiêu thụ tối đa tuổi thọ cho mạng cảm biến không dây Chương – Mô đánh giá CHƯƠNG - CƠ SỞ LÝ LUẬN 1.1 Tổng quan mạng cảm biến không dây [1] Mạng cảm biến không dây (Wireless Sensor Network) bao gồm tập hợp thiết bị cảm biến sử dụng liên kết không dây (vô tuyến, hồng ngoại quang học) để phối hợp thực nhiệm vụ thu thập thông tin liệu phân tán với quy mô lớn điều kiện vùng địa lý nào, giám sát nhiệt độ, âm thanh, rung động, áp suất, chuyển động chất gây ô nhiễm phối hợp truyền liệu qua mạng đến vị trí thu phát liệu xem xét phân tích Do yêu cầu thiết bị đơn giản với mức tiêu thụ lượng thấp (tuổi thọ mạng), cần phải có cân truyền nhận khả xử lý tín hiệu/dữ liệu Từ thúc đẩy nỗ lực nghiên cứu, chuẩn hóa quy trình, đầu tư cơng nghiệp vào lĩnh vực cảm biến không dây Hiện tại, hầu hết nghiên cứu WSN tập trung vào việc thiết kế thuật toán giao thức hiệu lượng tính tốn Hầu hết thời gian, nghiên cứu mạng cảm biến không dây xét nút cảm biến đồng Nhưng ngày nhà nghiên cứu tập trung vào mạng cảm biến không đồng nơi nút cảm biến không giống mặt lượng Kiến trúc mạng với thiết bị không đồng tiến công nghệ loại bỏ hạn chế mở rộng dải ứng dụng cho WSN 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: 1.2 Vấn đề tiêu thụ lượng tuổi thọ mạng [5] Không cân lượng vấn đề nghiêm trọng mạng cảm biến khơng dây Mạng cảm biến khơng dây chứa đến hàng ngàn nút cảm biến để giám sát vùng không gian rộng lớn, nút cảm biến xử lý, lưu trữ gửi thông tin thu thập đến nút khác mạng; đó, để truyền liệu nút cảm biến yêu cầu phải có nguồn lượng, nút khơng đủ lượng khơng thể truyền liệu, ngồi việc phân tán lượng khơng giảm đáng kể tuổi thọ mạng Tiêu thụ lượng yếu tố quan trọng để xác định tuổi thọ mạng cảm biến thường nút cảm biến điểu khiển pin Đôi lượng tối ưu phức tạp mạng cảm biến khơng liên quan đến giảm tiêu thụ lượng mà kéo dài tuổi thọ mạng lâu tốt Tối ưu hóa thực cách nhận thức lượng khía cạnh thiết kế vận hành Điều đảm bảo nhận thức lượng đưa vào nhóm giao tiếp nút cảm biến tồn mạng khơng nút riêng lẻ Một nút cảm biến thường bao gồm hệ thống phụ: Một hệ thống tính tốn phụ: bao gồm vi xử lý (microcontroller unit, MCU) có trách nhiệm kiểm soát cảm biến thực giao thức giao tiếp MCU thường hoạt động nhiều chế độ khác cho mục đích quản lý lượng Khi chế độ hoạt động liên quan đến tiêu thụ lượng, nên xem xét mức tiêu thụ lượng chế độ khác xem xét tuổi thọ pin nút Một hệ thống giao tiếp phụ: bao gồm dải vô tuyến ngắn mà giao tiếp với nút lân cận giới bên ngồi Vơ tuyến hoạt động theo chế độ khác Điều quan trọng phải tắt hồn tồn vơ tuyến thay đặt chế độ khơng hoạt động không truyền nhận để tiết kiệm lượng Một hệ thống cảm biến phụ: bao gồm nhóm cảm biến thiết bị truyền động liên kết nút với giới bên Năng lượng tiêu thụ giảm cách sử dụng thành phần lượng thấp tiết kiệm lượng so với chi phí hiệu suất khơng cần thiết Một hệ thống cấp nguồn phụ: bao gồm pin cung cấp lượng cho nút cảm biến Nên lượng lượng rút từ pin kiểm tra lượng lượng lớn rút thời gian dài, pin chết nhanh hoạt động lâu Thơng thường công suất định mức pin sử dụng cho nút cảm biến nhỏ mức tiêu thụ lượng tối thiểu Tuổi thọ pin tăng lên cách giảm lượng sử dụng xuống mạnh chí tắt nguồn Để giảm thiểu mức tiêu thụ lượng tổng thể mạng cảm biến, loại giao thức thuật tốn nghiên cứu tồn giới Tuổi thọ mạng cảm biến tăng lên đáng kể hệ điều hành, lớp ứng dụng giao thức mạng thiết kế để nhận thức lượng Các giao thức thuật toán phải nhận thức phần cứng sử dụng tính đặc biệt vi xử lý thu phát để giảm thiểu mức tiêu thụ lượng nút cảm biến Điều đẩy đến giải pháp tùy chỉnh khác thiết kế loại nút cảm biến Các loại nút cảm biến khác triển khai dẫn đến loại mạng cảm biến khác Điều dẫn đến loại thuật tốn kết hợp khác lĩnh vực mạng cảm biến không dây 1.3 Các giao thức thuật tốn định tuyến mạng cảm biến khơng dây [4], [6] Cách liên lạc đơn giản từ nút đến trạm gốc trao đổi trực tiếp Tuy nhiên, liên kết truyền chặng (single-hop) tiêu hao lượng nhanh chóng nút cách xa trạm trung tâm, làm giảm tuổi thọ mạng Đây vấn đề quan trọng mạng cảm biến không dây xây dựng phân bố phạm vi rộng hay nút di động di chuyển xa trạm trung tâm Để giải nhược điểm đó, liệu trao đổi cảm biến trạm gốc truyền đa chặng (multihop) Việc truyền đa chặng kéo dài khoảng cách đưa đường linh hoạt Phương pháp tiết kiệm hiệu lượng giảm đáng kể nhiễu nút Trong truyền đa chặng, nút trung gian phải tham gia vào việc chuyển gói liệu nguồn đích Xác định nút trung gian cần phải qua nhiệm vụ giải thuật định tuyến Định tuyến mạng lớn gặp nhiều khó khăn, thiết kế phải đảm bảo xác, tính ổn định khả tối ưu Cùng với đặc tính mạng cảm biến khơng dây tiết kiệm lượng băng thông hạn chế tạo yêu cầu giải thuật định tuyến cần thỏa mãn yêu cầu lưu lượng kéo dài tuổi thọ mạng Trong WSN, nhiệm vụ nút cảm biến phát liệu gửi đến trạm gốc mơi trường đa chặng mà tuyến đường định tuyến điều cần thiết Để tính tốn tuyến đường định tuyến từ nút nguồn đến trạm gốc có số lượng lớn giao thức định tuyến đề xuất [7] Việc thiết kế giao thức định tuyến cho WSN phải xem xét hạn chế lượng tài nguyên nút mạng, chất lượng thay đổi theo thời gian kênh vơ tuyến, khả gói độ trễ Để giải yêu cầu thiết kế nhiều giao thức định tuyến đưa sau [4] Dạng thứ giao thức dành cho kiến trúc mạng phẳng tất nút xem cấp Kiến trúc phẳng có nhiều ưu điểm chi phí tối thiểu để xây dựng hạ tầng mạng có khả tìm nhiều tuyến đường nút với sai số cho phép Ở kể đến giao thức thông tin qua thỏa thuận nút (SPIN) họ giao thức dựa thỏa thuận để phát tán thông tin mạng WSN Dạng thứ hai dùng mạng có cấu trúc tiết kiệm lượng, ổn định khả mở rộng, áp đặt cấu trúc mạng để đạt hiệu suất lượng Trong dạng nút mạng xếp vào cụm, nút có lượng lớn giữ vai trò cụm chủ Cụm chủ có trách nhiệm điều phối hoạt động nút cụm chuyển thông tin cụm Việc phân cụm giảm lượng tiêu thụ kéo dài tuổi thọ mạng Đại diện kể đến LEACH thuật toán định tuyến thiết kế để thu thập phân phối liệu đến góp liệu, thường trạm gốc (base station) Tiếp đến giao thức tập trung hiệu công suất hệ thống thông tin cảm biến (Power-efficient gathering in sensor information systems_PEGASIS) cấu trúc mở rộng họ giao thức định tuyến tập hợp thông tin cho mạng WSN Dạng thứ ba dùng phương pháp lấy liệu làm trung tâm (datacentric) để phân bổ yêu cầu mạng Phương pháp dựa thuộc tính, nút nguồn truy vấn đến thuộc tính tượng nút cảm biến riêng biệt Việc phân tán yêu cầu thực cách phân nhiệm vụ cho nút cảm biến định rõ thuộc tính cho nút riêng biệt Các chiến lược khác sử dụng để giao tiếp đến nút cảm biến bao gồm quảng bá (broadcasting), đa luồng dựa thuộc tính (attribute-based multicasting), geo-casting anycasting Dạng thứ tư dùng vị trí để xác định nút cảm biến Định tuyến dựa vị trí hữu ích cho ứng dụng mà vị trí nút nằm vùng phủ sóng địa lý mạng truy vấn nút nguồn Truy vấn định khu vực cụ thể mà tượng xảy vùng lân cận đến điểm cụ thể mơi trường mạng Có thể kể đến giao thức Geographic Adaptive Fidelity (GAF), Geographic and Energy Aware Routing (GEAR),… 1.3.1 Flooding: 1.3.2 Giao thức định tuyến thông tin qua thỏa thuận (SPIN): 1.3.3 Phân nhóm phân cấp tương thích, lượng thấp (LEACH): 1.3.4 cảm biến: Tập trung hiệu công suất hệ thống thông tin 29 Hình 4.2: Đường vòng cuối phương thức đề xuất (lần 1) Hình 4.3: Đường vòng cuối phương thức tiếp cận mờ (lần 1) Hình 4.4: Đường vòng cuối thuật tốn A-sao (lần 1) 30 Hình 4.5: Trung bình lượng lại sau 5000 vòng truyền Hình 4.6: Số nút sống sau 5000 vòng truyền Hình 4.7: Thống kê số vòng nút nút thứ 50 chết (lần 1) 31 Nhận xét: với kết mơ truyền 5000 gói tin phương thức đề xuất tỏ hiệu so với ba phương thức lại Năng lượng trung bình lại mức > 0.47 cao so với phương thức kết hợp A-sao & Fuzzy (> 0.44), thuật toán A-sao (> 0.46), tiếp cận mờ (> 0.43) – Hình 4.5 Số nút sống 100% so với thuật tốn A-sao chết nút vòng 1716 lại 97 nút sau 5000 vòng – Hình 4.6, 4.7 4.2.2 Lần truyền 10000 gói tin (10000 vòng): Hình 4.8: Đường vòng cuối phương thức A-sao kết hợp tiếp cận mờ (lần 2) Hình 4.9: Đường vòng cuối phương thức đề xuất (lần 2) 32 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) Hình 4.12: Trung bình lượng lại sau 10000 vòng truyền 33 Hình 4.13: Số nút sống sau 10000 vòng truyền Hình 4.14: Thống kê số vòng nút nút thứ 50 chết (lần 2) Nhận xét: kết mơ 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 34 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) Hình 4.17: Đường vòng cuối phương thức tiếp cận mờ (lần 3) 35 Hình 4.18: Đường vòng cuối thuật tốn A-sao (lần 3) Hình 4.19: Trung bình lượng lại sau 15000 vòng truyền Hình 4.20: Số nút sống sau 15000 vòng truyền 36 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 tốn 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 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) 37 Hình 4.23: Đường vòng cuối phương thức đề xuất (lần 4) 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) 38 Hình 4.26: Trung bình lượng lại sau 20000 vòng truyền Hình 4.27: Số nút sống sau 20000 vòng truyền Hình 4.28: Thống kê số vòng nút nút thứ 50 chết (lần 4) 39 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, A-sao & 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 40 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 WSN, 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 41 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 Estimation 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: EnergyBalanced Routing Protocol for Data Gathering in Wireless Sensor Networks”, IEEE Trans Parallel Distrib Syst, vol22 (no 12), pp 2108-2125 42 [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 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), “Fuzzy-Logic-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) 43 [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 [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), “Computational 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), “Lifetime Enhancement in wireless sensor network using fuzzy approach and astar 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 72-79 [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 automation”, 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 ... 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 3.1 Tiếp cận mờ thuật toán A-sao: 3.1.1 Tổng quan phương pháp tiếp cận mờ: ... dụng mạng cảm biến không dây: 1.2 Vấn đề tiêu thụ lượng tuổi thọ mạng [5] Không cân lượng vấn đề nghiêm trọng mạng cảm biến không dây Mạng cảm biến khơng dây chứa đến hàng ngàn nút cảm biến để. .. mờ 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 Luận văn bố cục