SlideShare a Scribd company logo
1 of 28
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
HUỲNH TRỌNG THƯA
GIẢM ĐỘ TRỄ END-TO-END VÀ TỔNG NĂNG
LƢỢNG TIÊU THỤ TRONG CÁC MẠNG CẢM BIẾN
KHÔNG DÂY
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số chuyên ngành: 62480101
TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
TP. HỒ CHÍ MINH NĂM 2017
Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa - ĐHQG
TP.HCM.
Người hướng dẫn khoa học 1: PGS. TS. Trần Công Hùng
Người hướng dẫn khoa học 2: PGS. TS. Đinh Đức Anh Vũ
Phản biện độc lập 1:
Phản biện độc lập 2:
Phản biện 1:
Phản biện 2:
Phản biện 3:
Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án họp tại
................................................................................................................
................................................................................................................
vào lúc giờ ngày tháng năm
Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện:
- Thư viện Khoa học Tổng hợp TP. HCM
- Thư viện Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM
1
CHƢƠNG 1. MỞ ĐẦU
1.1 Lý do chọn đề tài
Một trong những vấn đề cốt lõi của mạng cảm biến không dây là năng
lượng. Cùng với khả năng xử lý và lưu trữ kém, mỗi nút cảm biến
được trang bị một nguồn năng lượng hạn chế và không thể hoặc rất
khó thay thế trong hầu hết các môi trường ứng dụng. Vì vậy, khi triển
khai một mạng cảm biến không dây, người ta luôn đặt yếu tố năng
lượng lên hàng đầu. Càng giảm việc tiêu hao năng lượng trong quá
trình họat động của mạng, thời gian sống của toàn mạng sẽ được kéo
dài. Điều này đồng nghĩa với việc làm tăng khả năng ứng dụng của nó.
Dù vậy, khi các nhà nghiên cứu càng cố gắng giảm thiểu đến mức
thấp nhất việc tiêu thụ năng lượng của các nút cảm biến trong mạng,
thì lại càng làm tăng một yếu tố khác không kém phần quan trọng, đó
là độ trễ đầu cuối (độ trễ end-to-end). Trong rất nhiều ứng dụng hiện
nay, dữ liệu cần được truyền từ nguồn đến đích trong một khoảng thời
gian giới hạn. Nếu vượt quá mốc thời gian này, dữ liệu sẽ không còn
hữu ích nữa. Chẳng hạn như các ứng dụng về cảnh báo cháy rừng, nếu
dữ liệu cần biết về nhiệt độ hiện tại trong khu rừng truyền về trạm xử
lý quá trễ so với thực tế thì khả năng cảnh báo của hệ thống không cần
thiết nữa. Vì vậy, độ trễ đầu cuối là yếu tố rất cần được đảm bảo khi
triển khai một ứng dụng mạng cảm biến không dây.
Về phương diện ứng dụng, sản xuất của Việt Nam hiện tại vẫn chủ
yếu dựa vào nông nghiệp. Vì vậy, Việt Nam hoàn toàn có thể ứng
dụng mạng cảm biến không dây vào lĩnh vực này để tăng cường hiệu
quả kinh tế. Chẳng hạn như chúng ta có thể dùng các cảm biến không
2
dây để đo độ ẩm của đất, nước, độ pH, nhiệt độ, ánh sáng, … và kết
nối chúng để cung cấp dữ liệu cần thiết cho quá trình ra quyết định.
Ngoài ra, Việt Nam đang trên đà phát triển với rất nhiều công trình
đường xá, cầu cống, tòa nhà cao tầng đang được xây dựng, việc ứng
dụng cảm biến không dây vào các công trình này giúp chúng ta tránh
được những thảm họa có thể xảy ra. Một ứng dụng quan trọng nữa là
Việt Nam ta đang phải đứng trước nhiều nguy cơ về cháy rừng, lũ lụt,
và các vấn đề khác liên quan đến sức khỏe thì việc ứng dụng cảm biến
không dây để kiểm soát và cảnh báo các nguy cơ có thể xảy ra là hết
sức quan trọng và cấp bách.
1.2 Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu đặt ra của nghiên cứu này là tìm cách để cân bằng hai yếu tố
năng lượng tiêu thụ và độ trễ đầu cuối. Nghĩa là, vừa làm giảm việc
tiêu thụ năng lượng cho các nút cảm biến trong suốt quá trình họat
động, vừa hạn chế độ trễ đầu cuối ở một mức độ cho phép.
1.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu của đề tài
Để đạt được mục tiêu trên, các nghiên cứu cần được chỉ ra trên tất cả
các tầng trong mô hình chồng giao thức trong mạng cảm biến không
dây. Tuy vậy, nghiên cứu trong luận án sẽ chỉ tiến hành tìm hiểu các
giao thức định tuyến tại lớp mạng và lớp liên kết dữ liệu trong chồng
giao thức mạng cảm biến không dây kết hợp với các phương pháp
điều khiển tôpô mạng, từ đó sẽ tiến hành phân tích để tìm ra giải pháp
thích hợp nhất để đạt được mục tiêu đề ra.
Như vậy, luận án sẽ tập trung vào nghiên cứu các nội dung chính sau
đây:
- Nghiên cứu kỹ thuật phân cụm của các nút cảm biến.
3
- Nghiên cứu các giải thuật định tuyến đa chặng trong mạng
cảm biến.
- Đề xuất mô hình và giải thuật định tuyến để tiết kiệm năng
lượng tiêu thụ và đảm bảo độ trễ end-to-end trong mạng cảm
biến không dây.
Ngoài giải pháp/mô hình được đề xuất, nghiên cứu cũng sẽ tập trung
vào việc thử nghiệm và đánh giá hiệu quả các giải pháp bằng phương
pháp mô phỏng.
1.4 Các đóng góp chính của luận án
Với mục tiêu đề ra trong mục 1.2, luận án thực hiện nghiên cứu và
thiết kế một mô hình phân cụm và ba giải thuật định tuyến cùng với
các đánh giá thông qua mô phỏng các giải thuật này.
Với quan sát rằng phân cụm là kỹ thuật rất hiệu quả để tiết kiệm năng
lượng cho các mạng cảm biến không dây nhưng tồn tại vấn đề về độ
trễ end-to-end trong quá trình phấn phối dữ liệu từ các nút cảm biến
đến nút gốc, mô hình phân cụm cân bằng hiệu quả của cả hai nhân tố
năng lượng tiêu thụ và độ trễ end-to-end được đã nghiên cứu. Điểm
đóng góp chính của nghiên cứu này là đã mô hình hóa được nhân tố
năng lượng tiêu thụ, đặc biệt là nhân tố độ trễ liên kết và độ trễ end-to-
end. Đồng thời, nghiên cứu cũng đã thiết kế được chỉ số tổng hợp dựa
trên năng lượng còn lại của mỗi nút cảm biến và khoảng cách giữa
chúng kết hợp với hai tham số điều chỉnh  và  để chọn ra các nút
trưởng cụm tối ưu nhất đảm bảo cân bằng hiệu quả sử dụng năng
lượng của các nút cảm biến và độ trễ end-to-end trong quá trình phân
phối dữ liệu đến nút gốc. Kết quả của nghiên cứu này đã được công bố
trong công trình [4].
4
Truyền thông trực tiếp từ các nút cảm biến nguồn đến nút gốc sink
làm giảm đáng kể độ trễ end-to-end nhưng làm tiêu tốn nhiều năng
lượng và mất cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến làm mạng
nhanh chóng ngừng hoạt động chỉ sau một khoảng thời gian ngắn.
Trong khi đó truyền thông đa chặng tiết kiệm được nhiều năng lượng
và cân bằng mạng tốt hơn nhưng ngược lại làm tăng độ trễ end-to-end
trong quá trình truyền dữ liệu từ các nút cảm biến nguồn đến nút gốc.
Giải thuật định tuyến đa chặng cân bằng tổng năng lượng tiêu thụ độ
trễ end-to-end để phân phối dữ liệu từ các nút cảm biến đến nút gốc
sink đã được nghiên cứu. Điểm đóng góp chính của nghiên cứu này là
thiết kế một hàm chi phí kết hợp cả hai nhân tố năng lượng tiêu thụ và
độ trễ liên kết giữa các nút cảm biến lân cận nhau và một giải thuật
cập nhật hàm chi phí để phân phối dữ liệu đến nút gốc theo đường đi
có chi phí tổng hợp hiệu quả nhất. Kết quả của nghiên cứu này đã
được công bố trong công trình [4].
Để giảm thiểu không gian tìm kiếm đường đi tối ưu từ các nút trưởng
cụm đến nút gốc, giải thuật định tuyến hiệu quả năng lượng có ràng
buộc độ trễ end-to-end dựa trên mức năng lượng còn lại của các nút
tham gia định tuyến đã được nghiên cứu. Điểm đóng góp chính của
nghiên cứu này là thiết kế một hàm chi phí chỉ dựa vào năng lượng
còn lại của mỗi nút trưởng cụm và một giải thuật tìm k đường đi có
chi phí về năng lượng tiêu thụ hiệu quả nhất nhưng phải đảm bảo yêu
cầu ràng buộc độ trễ end-to-end của ứng dụng. Kết quả của nghiên
cứu này đã được công bố trong công trình [2].
Nhằm cải tiến độ phức tạp của giải thuật định tuyến và tăng khả năng
ứng dụng thực tế của giao thức đề xuất, giải thuật định tuyến phân tán
hiệu quả năng lượng thỏa yêu cầu độ trễ ứng dụng dựa trên cách tiếp
cận theo véctơ khoảng cách đã được nghiên cứu. Điểm đóng góp
5
chính của nghiên cứu này là thiết kế giải thuật chọn nút trưởng cụm
tối ưu năng lượng tiêu thụ đảm bảo độ trễ end-to-end làm nút chuyển
tiếp kế tiếp chỉ dựa trên một lượng rất ít các thông tin cục bộ giữa các
nút lân cận. Điều này giúp giải thuật đạt được sự hội tụ nhanh và
lượng overhead trao đổi trong quá trình khám phá đường đi giảm đi
đáng kể. Kết quả của nghiên cứu này đã được công bố trong công
trình [1].
1.5 Cấu trúc luận án
Bố cục của luận án được trình bày gồm bảy chương. Chương một
trình bày khái quát về lý do chọn đề tài, mục tiêu của luận án, đối
tượng và phạm vị nghiên cứu của luận án, và các đóng góp chính của
luận án.
Chương hai trình bày tình hình nghiên cứu liên quan đến các giải pháp
tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và giảm độ trễ end-to-end trong mạng
cảm biến không dây.
Chương ba đến chương sáu trình bày các mô hình và giải thuật được
đề xuất. Trong đó, chương ba nghiên cứu và đề xuất mô hình phân
cụm nhằm cân bằng hiệu quả sử dụng năng lượng tiệu thụ giữa các nút
cảm biến và độ trễ end-to-end để phân phối dữ liệu từ các nút cảm
biến đến nút gốc sink. Chương bốn tập trung giải quyết vấn đề cân
bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ end-to-end bằng cách thiết kế hàm
chi phí kết hợp cả hai nhân tố liên quan này trong quyết định chọn
đường. Chương năm đảm bảo độ hội tụ của giải thuật trong khoảng
thời gian hữu hạn bằng cách thiết kế giải thuật tìm k đường đi hiệu quả
năng lượng đảm bảo độ trễ end-to-end với độ phức tạp của giải thuật
là hàm đa thức. Chương sáu giải quyết vấn đề định tuyến tối ưu năng
lượng tiêu thụ có ràng buộc độ trễ dựa trên phương pháp định tuyến
6
phân tán theo véctơ khoảng cách nhằm giảm thiểu số lượng overhead
trao đổi và giảm thiểu độ phức tạp tính toán cho giải thuật. Chương
bảy trình bày những kết luận chung của luận án, khẳng định những
đóng góp mới của luận án, đánh giá các giải thuật đề xuất và đề nghị
hướng mở rộng của chuỗi nghiên cứu này.
CHƢƠNG 2. TỔNG QUAN
Chương này trình bày tổng quan mạng cảm biến không dây và tình
hình nghiên cứu các giải pháp tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và giảm
độ trễ end-to-end trong mạng cảm biến không dây. Từ đó, chỉ ra các
vấn đề còn tồn tại nhằm đề xuất mô hình và các giải thuật trong các
chương kế tiếp từ chương ba đến chương sáu.
CHƢƠNG 3. GIẢI THUẬT PHÂN CỤM HIỆU QUẢ NĂNG
LƢỢNG VÀ ĐỘ TRỄ - TED
Trong chương này, giải thuật phân cụm hiệu quả năng lượng và độ trễ
gọi là TED (Tradeoff for Energy and Delay) được mô tả. Bên cạnh đó,
mô hình mạng, mô hình năng lượng và mô hình độ trễ cũng được mô
tả để sử dụng trong giải thuật phân cụm.
3.1 Mô hình mạng
Xét một tập các nút cảm biến được phân bố trong một môi trường
mạng cảm biến không dây. Mô hình mạng phân cấp được đề xuất như
trong hình 3.1.
7
(a) Cụm một chặng (1-hop cluster) để tối thiểu độ
trễ và tổng hợp dữ liệu trên mạng
rSink
rC
H
0
(b) Trưởng cụm có thể truyền thông với các trưởng cụm
khác ở khoảng cách xa hơn trên đường đi đa chặng
: nút thành viên : trưởng cụm : sink
: liên kết từ thành viên đến trưởng cụm
: liên kết từ trưởng cụm đến trưởng cụm (hoặc sink)
rCH: dải truyền thông của trưởng cụm rSink: dải truyền thông của sink
Hình 3.1 Mô hình kiến trúc truyền thông đa chặng của mạng
cảm biến không dây
3.2 Mô hình năng lƣợng
Để truyền l-bit dữ liệu trên khoảng cách d, năng lượng tiêu tốn được
xác định bởi công thức sau:
𝐸 𝑇𝑋 𝑙, 𝑑 =
𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀𝑓𝑠 × 𝑑2
𝑖𝑓 𝑑 < 𝑑0
𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀 𝑚𝑝 × 𝑑4
𝑖𝑓 𝑑 ≥ 𝑑0
(3.1)
Để nhận l-bit dữ liệu, năng lượng tiêu tốn được tính bởi công thức sau:
𝐸 𝑅𝑋 𝑙 = 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 × 𝑙 (3.2)
Năng lượng tiêu tốn cho việc tổng hợp dữ liệu từ m nút thành viên
được xác định bởi công thức sau:
8
𝐸 𝐹 𝑙, 𝑚 = 𝑚 × 𝐸𝑓𝑢𝑠𝑒 × 𝑙 (3.3)
Trong đó, Efuse là hệ số tổng hợp dữ liệu.
3.3 Mô hình độ trễ
Độ trễ liên kết 𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 là thời gian trôi qua để một gói dữ liệu l bits di
chuyển trên liên kết giữa hai nút cảm biến i và j. 𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 được xác
định bởi công thức sau:
𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 =
1
𝜇 − 𝜆
+
𝑙
𝜓
+
𝑑𝑖𝑗
𝛾
(3.4)
Độ trễ đầu cuối Dete(x,s) của một đường đi từ một nút trưởng cụm x
đến nút gốc sink s được xác định theo công thức sau:
𝐷𝑒𝑡𝑒 𝑥, 𝑠 = 𝐷 𝑖, 𝑗
𝑖,𝑗∈ 𝑥,𝑈,𝑠
=
1
𝜇 − 𝜆
+
𝑙
𝜓
+
𝑑𝑖𝑗
𝛾
𝑖,𝑗∈ 𝑥,𝑈,𝑠
(3.5)
Trong đó, U là tập các nút trung gian giữa nút trưởng cụm x và nút
gốc sink s.
3.4 Giải thuật phân cụm cân bằng năng lƣợng tiêu thụ và độ trễ
- TED
Giải thuật sử dụng chỉ số TED để cân bằng giữa năng lượng độ trễ cho
mỗi nút có khả năng trở thành nút trưởng cụm. Chỉ số này được xác
định bởi công thức sau:
𝑇𝐸𝐷𝑖 =
𝐸𝑖
𝐸𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙
𝛼
+
1
𝑑𝑖𝑠
𝛽
(3.6)
Trong đó, Ei là năng lượng còn lại của nút ứng viên trưởng cụm i, Etotal
là năng lượng tổng của các nút đã gửi thông điệp ADV cho nút i, dis là
9
khoảng cách từ nút ứng viên trưởng cụm i đến nút gốc sink s.  và 
là các tham số điều khiển. Mã giả của giải thuật được thể hiện trong
hình 3.2.
Algorithm 1. Xác đinh vai trò của các nút cảm biến trong mỗi cụm.
Đầu vào: thông điệp BEA từ nút gốc sink
Đầu ra: Vai trò của nút trong cụm (NodeRole)
1. Tính khoảng cách xấp xỉ từ nút cảm biến tới nút gốc sink dtoSink
2. Đợi khoảng thời gian 𝜏 =
1
𝐸
3. Gửi quảng bá thông điệp ADV đến các nút lân cận
4. if nhận thông điệp ADV từ các nút lân cận then
5. for j = 0 to Ni do
6. if Ei  Ej then // Ei và Ej là năng lượng của nút i và nút j
7. flag = 1
8. break
9. end if
10. end for
11. if flag == 1 then
12. NodeRole = Cluster-member
13. end if
14. end if
15. Đợi khoảng thời gian 𝜔 =
1
𝑇𝐸𝐷 𝑖
16. if nhận thông điệp JCR then
17. Gửi thông điệp ACK tới nút trưởng cụm của nó
18. NodeRole = Cluster-member
19. else
20. Gửi quảng bá thông điệp JCR tới các nút lân cận
21. NodeRole = Cluster-head
22. end if
23. Gửi quảng bá thông điệp NCR đến các nút trưởng cụm khác
24. Cập nhật năng lượng còn lại của nút
25. return NodeRole
Hình 3.2 Mã giả của giải thuật phân cụm TED cho mỗi nút cảm
biến
10
3.5 Độ phức tạp của giải thuật phân cụm TED
Luận án đã chứng minh độ phức tạp tính toán của giải thuật TED là
một hàm tuyến tính O(n), với n là số nút trung bình trong mỗi cụm của
một WSN. Ngoài ra, độ phức tạp trao đổi thông điệp của giải thuật
TED cũng đã được chứng minh là một hàm đa thức O(n2
), với n là ước
số của số lượng nút cảm biến trong một WSN.
3.6 Hiệu quả giải thuật phân cụm
Kết quả phân cụm cho thấy sự hiệu quả phân cụm phụ thuộc vào viêc
điều chỉnh hợp lý các tham số điều khiển và sự phân bố các nút thành
viên vào các cụm đều hơn hai phương pháp phân cụm tương tự
(LEACH và HEED) trước đó.
CHƢƠNG 4. GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN CÂN BẰNG NĂNG
LƢỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ ĐẦU CUỐI - DEM
Chương này trình bày chi tiết giải thuật định tuyến đa chặng cân bằng
năng lượng tiêu thụ và độ trễ đầu cuối gọi là DEM (Delay Energy
Multi-hop). Giải thuật DEM gồm hai bước chính là tính chi phí đường
đi ban đầu và cập nhật lại chi phí đường đi.
4.1 Tính chi phí đƣờng đi ban đầu
Chi phí đường đi ban đầu để mỗi nút trưởng cụm i (CHi) gửi dữ liệu
trực tiếp đến nút gốc sink s được xác định bởi công thức sau:
𝑐𝑜𝑠𝑡0 𝑙, 𝐶𝐻𝑖 = 𝐸 𝑇𝑋
𝑖
𝑙, 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘 + 𝐷𝑙 𝑖, 𝑠 (4.1)
Trong đó, 𝐸 𝑇𝑋
𝑖
𝑙, 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘 là năng lượng dùng để truyền l bit dữ liệu
trực tiếp từ nút trưởng cụm i đến nút gốc sink trên khoảng cách dtoSink.
Giá trị năng lượng này được xác định theo công thức sau:
11
𝐸 𝑇𝑋
𝑖
𝑙, 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘 =
𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀𝑓𝑠 × 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘
2
𝑖𝑓 𝑑 < 𝑑0
𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀 𝑚𝑝 × 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘
4
𝑖𝑓 𝑑 ≥ 𝑑0
(4.2)
Dl(i,s) là độ trễ liên kết trực tiếp giữa nút trưởng cụm i và nút gốc s.
Dựa vào mô hình độ trễ đã định nghĩa trong phần 3.3, giá trị này được
xác định theo công thức sau:
𝐷𝑙 𝑖, 𝑠 =
1
𝜇 − 𝜆
+
𝑙
𝜓
+
𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘
𝛾
(4.3)
4.2 Cập nhật chi phí đƣờng đi
Mỗi nút trưởng cụm tính chi phí đường đi chuyển tiếp khi nó sử dụng
các nút trưởng cụm khác làm nút chuyển tiếp dữ liệu đến nút gốc sink.
Nếu giá trị chi phí này nhỏ hơn giá trị chi phí đường đi ban đầu để gửi
dữ liệu từ chính nó trực tiếp đến nút gốc sink, nó sẽ cập nhật lại chi
phí đường đi là giá trị của chi phí đương đi chuyển tiếp. Bằng cách
này, mỗi nút trưởng cụm có thể có nhiều đường đi chuyển tiếp có chi
phí chuyển tiếp nhỏ hơn giá trị chi phí đường đi ban đầu. Trong
trường hợp này, nó chọn đường đi chuyển tiếp có chi phí thấp nhất
làm đường đi chuyển tiếp mặc định và quảng bá giá trị này như là chi
phí đường đi mới đến các nút trưởng cụm lân cận.
Chi phí đường đi của nút trưởng cụm i sử dụng nút trưởng cụm j như
là nút chuyển tiếp kế tiếp được xác định bởi hệ phương trình đệ quy
sau:
𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑙, 𝐶𝐻𝑖 = 𝐸 𝑇𝑋
𝑖
𝑙, 𝑑𝑖𝑗 + 𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 + 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐹 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 (4.4)
𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐹 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 = 𝐸 𝑅𝑋
𝑗
𝑙 + 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑙, 𝐶𝐻𝑗
(4.5)
Trường hợp nút trưởng cụm j là nút chuyển tiếp cuối cùng đến nút gốc
sink, thì:
12
𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐹 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 = 𝐸 𝑅𝑋
𝑗
𝑙 + 𝑐𝑜𝑠𝑡0 𝑙, 𝐶𝐻𝑗
(4.6)
Trong đó, 𝐸 𝑇𝑋
𝑖
𝑙, 𝑑𝑖𝑗 là năng lượng tiêu thụ để truyền l bits dữ liệu từ
nút i đến nút j trên khoảng cách dij, 𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 là độ trễ liên kết giữa hai
nút trưởng cụm liền kề nhau i và j, 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐹 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 là chi phí chuyển
tiếp l bits dữ liệu của nút trung gian j đến nút lân cận khác. 𝐸 𝑅𝑋
𝑗
𝑙, 𝑑𝑖𝑗
là năng lượng tiêu thụ của nút j để nhận l bits dữ liệu từ nút lân cận i.
Bằng phương pháp tính chi phí đệ quy như trên, mỗi nút trưởng cụm
xác định được một danh sách các nút chuyển tiếp tối ưu được sắp xếp
ưu tiên theo giá trị chi phí thấp để chuyển tiếp dữ liệu đến nút gốc
sink. Mã giả của thuật toán được thể hiện trong hình 4.1.
Algorithm 2. Xác định chi phí tối ưu năng lượng tiêu thụ và độ trễ để
gửi dữ liệu đến nút gốc sink từ một nút trưởng cụm i.
Đầu vào: thông điệp BEA từ nút gốc sink
Đầu ra: chi phí tối ưu năng lượng tiêu thụ và độ trễ leastCost(i)
1. Tính khoảng cách xấp xỉ từ nút cảm biến tới nút gốc sink dtoSink
2. Tính chi phí đường đi ban đầu trực tiếp đến sink Cost0(l,CHi)
3. leastCost(i)=Cost0(l,CHi)
4. Gửi quảng bá thông điệp INI đến các nút lân cận
5. while nhận thông điệp INI từ một nút lân cận j do
6. Tính khoảng cách dij từ nó đến nút j
7. Tính chi phí Cost(l,CHi) gửi dữ liệu chuyển tiếp qua nút j
8. If Cost(l,CHi) < leastCost(i) then
9. leastCost(i) = Cost(l,CHi)
10. end if
11. Lưu danh sách nút chuyển tiếp ưu tiên theo leastCost(i)
12. end while
13. Gửi quảng bá giá trị leastCost(i) đến các nút lân cận
14. return leastCost(i)
Hình 4.1 Mã giả của giải thuật DEM
13
4.3 Truyền dữ liệu
Trong giai đoạn thu thập dữ liệu từ các nút thành viên, bởi vì nút
thành viên chỉ cần gửi dữ liệu đến nút trưởng cụm của nó nên năng
lượng tiêu thụ tại mỗi nút cảm biến thành viên Emem được xác định
theo công thức sau:
𝐸 𝑚𝑒𝑚 𝑗 = 𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀 𝑓𝑠 × 𝑑 𝑗 2 (4.7)
Năng lượng tiêu thụ tại mỗi nút trưởng cụm ECH được xác định theo
công thức sau:
𝐸 𝐶𝐻 𝑖 = 𝐸 𝑅 𝑖 + 𝐸 𝐹 𝑖 + 𝐸𝑆 𝑖 (4.8)
𝐸 𝑅 𝑖 = 𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 × 𝑠𝑖𝑧𝑒 𝐶𝐻 𝑖 + 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠 𝑖 (4.9)
𝐸 𝐹 𝑖 = 𝑠𝑖𝑧𝑒 𝐶𝐻 𝑖 × 𝐸𝑓𝑢𝑠𝑒 × 𝑙 (4.10)
𝐸𝑆 𝑖
=
𝑙 × (𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝜀𝑓𝑠 × 𝑑2
𝑛𝑒𝑥𝑡 𝑖 ) × 1 + 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠 𝑖𝑓 𝑑 𝑛𝑒𝑥𝑡 𝑖 < 𝑑0
𝑙 × (𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝜀 𝑚𝑝 × 𝑑4
𝑛𝑒𝑥𝑡 𝑖 ) × 1 + 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠 𝑖𝑓 𝑑 𝑛𝑒𝑥𝑡 𝑖 ≥ 𝑑0
(4.11)
Trong đó, 𝐸 𝑅 𝑖 là năng lượng mà nút i dùng để nhận tất cả các dữ
liệu từ các nút thành viên, 𝐸 𝐹 𝑖 là năng lượng mà nút i dùng để tổng
hợp dữ liệu từ tất cả các nút thành viên, 𝐸𝑆 𝑖 là năng lượng mà nút i
dùng để gửi dữ liệu đến nút trưởng cụm kế tiếp hoặc nút gốc sink,
𝑠𝑖𝑧𝑒 𝐶𝐻 𝑖 là số lượng nút thành viên của cụm nó nút trưởng cụm i,
relays là số lần chuyển tiếp, dnext(i) là khoảng cách từ nút trưởng cụm i
đến nút trưởng cụm kế tiếp hoặc nút gốc sink.
Khi đó, tổng năng lượng tiêu thụ cho cả vòng là:
𝐸𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝐸 𝐶𝐻 𝑖 + 𝐸 𝑚𝑒𝑚 𝑗
𝑁−𝐾
𝑗=1
𝐾
𝑖=1
(4.12)
14
Trong đó, N là số lượng nút cảm biến và K là số lượng nút trưởng cụm
tại vòng đó.
4.4 Hiệu quả giải thuật DEM
Các kết quả mô phỏng cho thấy sự kết hợp hiệu quả giữa phương pháp
phân cụm TED được đề xuất trong chương ba với giải thuật cập nhật
hàm chi phí tổng hợp tạo sự cân bằng tốt cho cả năng lượng tiêu thụ
và độ trễ end-to-end. Bên cạnh đó, với sự điều chỉnh hợp lý các tham
số  và , mô phỏng cũng tìm thấy số lượng chặng tối ưu ứng với một
kích thước mạng cụ thể.
CHƢƠNG 5. GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN HIỆU QUẢ NĂNG
LƢỢNG VỚI K ĐƢỜNG NGẮN NHẤT ĐẢM BẢO ĐỘ TRỄ
ĐẦU CUỐI - DCEM
Trong phần này, luận án trình bày giải thuật định tuyến hiệu quả năng
lượng gọi là DCEM (Delay-Constrained Energy Multi-hop) với k
đường ngắn nhất nhằm đảm bảo ràng buộc về độ trễ của ứng dụng.
Ngoài ra, để tạo sự cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến, giải
thuật cũng đề xuất một hàm chi phí dựa trên năng lượng còn lại của
nút.
5.1 Tính chi phí liên kết và chi phí đƣờng đi
Hàm chi phí về năng lượng tiêu thụ trên một liên kết giữa hai nút
trưởng cụm i và j được xác định theo công thức sau:
𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 = 𝐸𝜃
𝑖𝑗
+ 𝜌 × 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐸 𝑅𝑒
𝑖
𝜃∈ 𝑅𝑥,𝐹𝑢,𝑇𝑥
= 𝐸 𝑅𝑥
𝑖
+ 𝐸 𝐹𝑢
𝑖
+ 𝐸 𝑇𝑥
𝑖𝑗
+ 𝜌 × 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐸 𝑅𝑒
𝑖
(5.1)
15
Trong đó, 𝐸 𝑅𝑥
𝑖
là năng lượng mà nút trưởng cụm i dùng để nhận dữ
liệu từ các nút thành viên, 𝐸 𝐹𝑢
𝑖
là năng lượng mà nút trưởng cụm i
dùng để tổng hợp dữ liệu từ m thành viên, 𝐸 𝑇𝑥
𝑖𝑗
là năng lượng mà nút
trưởng cụm i dùng để truyền dữ liệu đến nút trưởng cụm j kế tiếp.  là
hệ số điều chỉnh sự phụ thuộc của hàm chi phí vào mức năng lượng
còn lại ERe của mỗi nút cảm biến.
Với mục đích cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến, hàm chi phí
𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐸 𝑅𝑒
𝑖
được thiết kế dựa trên nguyên tắc sao cho thay đổi nhỏ về
năng lượng còn lại của nút cảm biến dẫn đến thay đổi lớn trong hàm
chi phí. hàm chi phí được đề xuất như sau:
𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐸 𝑅𝑒
𝑖
= 𝑒𝑥𝑝1 𝐸 𝑅𝑒
𝑖 2
(5.2)
Hàm chi phí của một đường đi từ nút trưởng cụm x đến nút gốc sink s
được xác định bởi công thức sau:
𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑥, 𝑠 = 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗
𝑖,𝑗∈ 𝑥,𝑈,𝑠
(5.3)
Trong đó, U là tập các nút trung gian từ nút trưởng cụm x đến nút gốc
sink s.
5.2 Giải thuật định tuyến đa chặng
Mục đích của giải thuật này là tìm đường đi có chi phí thấp nhất (hiệu
quả nhất về năng lượng) từ một nút trưởng cụm bất kỳ x đến nút gốc
sink s sao cho độ trễ đầu cuối trên đường đi đó không vượt quá ràng
buộc về độ trễ . Nghĩa là, tìm:
Min
𝑅 𝑘 ∈ℜ 𝑥,𝑠
𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑅 𝑘 (5.4)
16
Trong đó, Rk là đường đi thứ k, Â(x,s) là tập các đường đi từ nút
trưởng cụm x đến nút gốc sink s mà độ trễ đầu cuối bị chặn bởi giá trị
. Nghĩa là:
𝐷𝑒𝑡𝑒 𝑅 𝑘 ≤ ∆, 𝑅 𝑘 ∈ ℜ 𝑥, 𝑠 (5.5)
Để giải bài toán trên, giải thuật tìm đường ngắn nhất thứ k thỏa ràng
buộc độ trễ đầu cuối được trình bày như trong hình 5.1.
Algorithm 3. Xác định đường có năng lượng tiêu thụ thấp nhất thứ k
thỏa ràng buộc độ trễ đầu cuối.
Đầu vào: thông điệp ADV từ nút gốc sink
Đầu ra: đường có năng lượng tiêu thụ thấp nhất thứ k thỏa ràng buộc
độ trễ đầu cuối
1. SeR =  //là đường được chọn để phân phối dữ liệu từ nút x đến
nút gốc sink
2. NoSa = //là tập các đường không thỏa ràng buộc độ trễ 
3. Tính chi phí năng lượng tiêu thụ costij, i,j   // là tập các nút
trưởng cụm, j có thể là nút sink
4. Tính số đường khả thi K từ nút trưởng cụm x đến nút gốc sink s
5. Tìm K đường đi có chi phí năng lượng tiêu thụ thấp nhất từ nút
trưởng cụm x đến nút gốc sink s kSR(x,s,K)
6. for k =1 to K do
7. Rk = kSR(x,s,k)  NoSa
8. Tính độ trễ Dete(Rk) của đường Rk
9. if Dete(Rk)   then
10. SeR = Rk
11. break
12. else
13. NoSa = NoSa  Rk
14. k = k + 1
15. end if
16. end for
16. return SeR
Hình 5.1 Mã giả của giải thuật DCEM
17
Dòng 5 của giải thuật trên có sử dụng giải thuật tìm k đường ngắn
nhất. Mã giả của giải thuật này được mô tả trong hình 5.2.
Algorithm 4. Tìm k đường ngắn nhất từ một nút x đến nút gốc sink s.
Đầu vào: thông điệp SRM, x, s, k
Đầu ra: k đường ngắn nhất đến nút sink
1. if self thuộc shortest_paths trong thông điệp SRM then
2. loại bỏ thông điệp SRM
3. else
4. thêm đường trong shortest_paths vào neig_paths
5. while đường  neig_paths do
6. gắn thêm self vào cuối path_struct
7. end while
8. sắp xếp neig_paths theo giá trị khoảng cách
9. gửi quảng bá thông điệp SRM mới với shortest_paths gồm k
path_struct trong neig_paths
10. return mảng k path_struct trong neig_paths
11. end if
Hình 5.2 Mã giả của giải thuật tìm k đường ngắn nhất
5.3 Tính hội tụ và độ phức tạp của giải thuật DCEM
Luận án đã chứng minh rằng nếu  K đường đi từ nút trưởng cụm x
đến nút gốc s,  k : 1  k  K, giải thuật DCEM hoặc tìm được k
đường đi có chi phí ngắn nhất thỏa ràng buộc độ trễ đầu cuối hoặc
không tìm ra đường đi nào trong một khoảng thời gian hữu hạn. Ngoài
ra, luận án cũng đã chứng minh rằng thời gian thực thi của giải thuật
để tìm được đường đi từ một nút trưởng cụm cho trước đến nút gốc
sink là O(n2
).
5.4 Hiệu quả giải thuật DCEM
Các kết quả mô phỏng cho thấy năng lượng tiêu thụ ở các nút cảm
biến đạt được sự cân bằng tốt và thời gian sống của toàn mạng vì thế
cũng được kéo dài khi so sánh với các đề xuất tương tự. Ngoài ra, số
18
chặng tối ưu cho một kích thước mạng cụ thể cũng được chỉ ra qua mô
phỏng với sự điều chỉnh thích hợp một số tham số tương ứng.
CHƢƠNG 6. GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN PHÂN TÁN HIỆU
QUẢ NĂNG LƢỢNG RÀNG BUỘC ĐỘ TRỄ ĐẦU CUỐI -
DCEER
Chương này tập trung giải quyết bài toán tối thiểu tổng năng lượng
tiêu thụ Etotal của đường Ri trong khi giữ được độ trễ đầu cuối Dete dưới
một giá trị ràng buộc . Nói cách khác, bài toán đi tìm:
Min
𝑅𝑖∈ℜ 𝐶𝐻𝑖,𝑆𝐼𝑁𝐾
𝐸𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑅𝑖 ∶ 𝐷𝑒𝑡𝑒 𝑅𝑖 ≤ ∆ (6.1)
Trong đó (CHi,SINK) là tập các đường đi từ nút trưởng cụm i đến
nút đích SINK (nút gốc). Trong mô hình này, chỉ có một nút đích. Nút
này nhận tất cả dữ liệu từ các nút cảm biến trong toàn mạng.
Trong phần này, luận án tập trung vào một vấn đề được đơn giản hóa
bằng cách xem xét lớp ứng dụng chỉ có một nút đích duy nhất. Giải
thuật DCEER (Delay Constrained Energy Efficient Routing) đề xuất
sau đây là sự kết hợp giữa các đường đi thay vì giữa các tham số độ
trễ và năng lượng nhằm giảm không gian tìm kiếm.
6.1 Giải thuật khám phá đƣờng đi
Mỗi nút trưởng cụm phải có những thông tin sau.
 nextCHle: là nút trưởng cụm kế tiếp j làm cho nút i tiêu thụ ít
năng lượng nhất để gửi dữ liệu đến nó (nút j). Nghĩa là:
𝑛𝑒𝑥𝑡𝐶𝐻𝑙𝑒 = min
𝑗∈𝑁 𝑖
𝐸 𝑇𝑥 𝑖, 𝑗 (6.2)
 nextCHld: là nút trưởng cụm kế tiếp j làm cho nút i tốn ít thời
gian nhất để gửi dữ liệu đến nó (nút j). Nghĩa là:
19
𝑛𝑒𝑥𝑡𝐶𝐻𝑙𝑑 = min
𝑗∈𝑁 𝑖
𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑖, 𝑗 (6.3)
 ld(i,SINK): là thời gian ngắn nhất để nút trưởng cụm i gửi dữ
liệu trực tiếp đến nút gốc sink.
Tại một thời điểm bất kỳ, nếu nút trưởng cụm i có dữ liệu gửi đến nút
gốc sink, nó khởi động việc khám phá đường đi bằng cách kiểm tra
giá trị ld(i,SINK). Nếu giá trị này lớn hơn ràng buộc độ trễ đầu cuối,
không tồn tại bất kỳ đường đi nào giữa nút i và nút gốc sink thỏa mãn
yêu cầu độ trễ. Giải thuật sẽ dừng ngay việc khám phá và nút i sẽ
không gửi dữ liệu đi. Tuy nhiên, nếu giá trị ld(i,SINK) nhỏ hơn hoặc
bằng ràng buộc độ trễ đâu cuối , nghĩa là tồn tại đường đi giữa nút i
và nút gốc sink thỏa mãn yêu cầu độ trễ. Giải thuật sẽ tiếp tục khám
phá đường đi cho đến khi tìm thấy. Trong trường hợp này, nút trưởng
cụm i sẽ xác định nút trưởng cụm kế tiếp j thỏa mãn công thức 6.2 như
là nút kế tiếp có mức tiêu thụ năng lượng thấp nhất để chuyển tiếp dữ
liệu. Sau đó, nút i sẽ gửi thông điệp LDR đến nút j để thu thập giá trị
ld(j,SINK). Nút trưởng cụm j trả lại giá trị ld(j,SINK) mới nhất về cho
nút trưởng cụm i. Sau đó, nút trưởng cụm i kiểm tra bất đẳng thức sau:
𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦(𝑐𝑢𝑟𝑟) + 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦(𝑖, 𝑗) + 𝑙𝑑(𝑗, 𝑆𝐼𝑁𝐾) ≤ ∆ (6.4)
Trong đó, Delay(curr) là thời gian trễ từ nút bắt đầu của đường đi này
đến nút trưởng cụm hiện tại. Trong trường hợp này, nút hiện tại là nút
trưởng cụm i.
Nếu bất đẳng thức này thỏa mãn, tồn tại đường đi từ nút trưởng cụm i
đến nút gốc sink đảm bảo ràng buộc độ trễ  và sử dụng liên kết từ i
đến j để chọn đường đi có mức năng lượng thấp nhất. Khi đó, nút
trưởng cụm i sẽ chọn nút trưởng cụm j làm nút kế tiếp để chuyển tiếp
dữ liệu đến nút gốc sink. Nếu bất đẳng thức 6.4 không thỏa mãn, nút i
sẽ chọn nút trưởng cụm khác gọi là k thỏa mãn công thức 6.3 như là
20
nút kế tiếp có thời gian trễ ít nhất để chuyển tiếp dữ liệu. Lựa chọn
này đảm bảo rằng đường đi từ nút trưởng cụm hiện tại i đến nút gốc
sink là một phần của ít nhất một đường đi thỏa ràng buộc độ trễ từ nút
khởi tạo đến nút gốc sink, nếu không thì nút trưởng cụm hiện tại đã
không được chọn trong bước trước đó. Chi tiết của giải thuật chọn nút
trưởng cụm kế tiếp được mô tả trong hình 6.1.
Algorithm 5. Tìm nút trưởng cụm kế tiếp tiêu thụ ít năng lượng nhất
và thỏa ràng buộc độ trễ đầu cuối – Find_NextCH(Input,Output).
Input: prevCH, initCH, SINK, ∆, Delay(curr)
Output: nextCH
Nút trưởng cụm hiện hành là nút khởi tạo
1. if (prevCH = null | Delay(curr) = 0 | initCH = i) then
2. if ld(i, SINK) >  then
3. nextCH = null
4. exit(1)
5. end if
6. end if
Tất cả các nút trưởng cụm tham gia cấu trúc đường đi
7. for j=0 to Ni do
8. nextCHle = minETx(i, j)
9. end for
10. temp = NodeID(nextCHle)
11. if(Delay(curr)+Delay(i,temp)+ld(temp, SINK))   then
12. nextCH = temp
13. else
14. for j=0 to Ni do
15. nextCHld = minDelay(i,j)
16. end for
17. Next_CH = NodeID(LD_nextCH)
18. end if
19. Delay(nextCH)=Delay(curr)+Delay(i,nextCH)
20. return nextCH
Hình 6.1 Mã giả của giải thuật DCEER
21
6.2 Tính hội tụ và độ phức tạp của giải thuật DCEER
Luận án đã chứng minh rằng giải thuật đề xuất sẽ luôn luôn hoặc tìm
được đường đi tiêu thụ năng lượng ít nhất đảm bảo ràng buộc độ trễ
đầu cuối  nếu tồn tại một đường như thế hoặc không tìm được đường
đi nào trong một khoảng thời gian hữu hạn. Ngoài ra, chi phí trao đổi
thông điệp được chứng minh là một hàm đa thức, trong khi độ phức
tạp tính toán của DCEER là một hàm tuyến tính.
6.3 Hiệu quả giải thuật DCEER
Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng, nếu giá trị ràng buộc độ trễ end-
to-end được điều chỉnh hợp lý, giải thuật được đề xuất cho thấy khả
năng cân bằng năng lượng tiêu thụ tốt các nút cảm biến cũng như khả
năng kéo dài thời gian sống của toàn mạng tốt hơn khi so sánh với các
giải thuật tương tự. Mặc dù vậy, độ phức tạp trong trao đổi thông điệp
điều khiển vẫn là một hàm đa thức nên việc cải tiến để số lượng thông
điệp trao đổi trong quá trình khám phá đường đi đạt độ phức tạp tuyến
tính cần được nghiên cứu thêm.
CHƢƠNG 7. KẾT LUẬN
Luận án đã tập trung nghiên cứu và thiết kế mô hình phân cụm và các
giải thuật định tuyến đa chặng nhằm giảm độ trễ end-to-end và tổng
năng lượng tiêu thụ trong các mạng cảm biến không dây.
7.1 Những điểm mới của luận án
Với mục tiêu cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến để kéo dài
thời gian sống của mạng đồng thời tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và
đảm bảo độ trễ end-to-end của ứng dụng, các nghiên cứu trong luận án
22
đã kết hợp phương pháp phân tích toán học và mô phỏng để đề xuất
những giải thuật hiệu quả thu được những kết quả đáng ghi nhận. Giải
thuật phân cụm hiệu quả năng lượng tiêu thụ và độ trễ TED đã thiết kế
được chỉ số tổng hợp dựa trên năng lượng còn lại của mỗi nút cảm
biến và khoảng cách giữa chúng kết hợp với các tham số điều chỉnh để
chọn ra các nút trưởng cụm tối ưu nhất đảm bảo cân bằng hiệu quả sử
dụng năng lượng của các nút cảm biến và độ trễ end-to-end. Giải thuật
định tuyến cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ đầu cuối DEM đã
thiết kế một hàm chi phí kết hợp cả hai yếu tố năng lượng tiêu thụ và
độ trễ liên kết giữa các nút cảm biến lân cận nhau và một giải thuật
cập nhật hàm chi phí để phân phối dữ liệu đến nút gốc theo đường đi
có chi phí tổng hợp hiệu quả nhất. Giải thuật định tuyến hiệu quả năng
lượng với k đường ngắn nhất đảm bảo độ trễ đầu cuối DCEM đã thiết
kế một hàm chi phí chỉ dựa vào năng lượng còn lại của mỗi nút trưởng
cụm và một giải thuật tìm k đường đi có chi phí về năng lượng tiêu thụ
hiệu quả nhất nhưng phải đảm bảo yêu cầu ràng buộc độ trễ end-to-
end của ứng dụng. Giải thuật định tuyến phân tán hiệu quả năng lượng
ràng buộc độ trễ đầu cuối DCEER đã thiết kế giải thuật chọn nút
trưởng cụm tối ưu năng lượng tiêu thụ đảm bảo độ trễ end-to-end làm
nút chuyển tiếp kế tiếp chỉ dựa trên một lượng rất ít các thông tin cục
bộ giữa các nút lân cận. Điều này giúp giải thuật đạt được sự hội tụ
nhanh và lượng overhead trao đổi trong quá trình khám phá đường đi
giảm đi đáng kể.
7.2 Đánh giá các phƣơng pháp đề xuất
Đối với giải thuật phân cụm TED, luận án đã chỉ ra được khả năng cân
bằng năng lượng và độ trễ khi các tham số  và  được điều chỉnh hợp
lý với từng kích thước mạng để tạo nên sự phân bố đồng đều giữa các
cụm.
23
Tính hiệu quả năng lượng của giao thức DEM là không quá cao vì nó
phải xem xét đến yếu tố độ trễ. Trong khi đó, cả DCEM và DCEER
đều phụ thuộc vào giá trị độ trễ bị ràng buộc bởi ứng dụng, nên tính
hiệu quả năng lượng của cả hai giao thức DCEM và DCEER đều có
thể bị thay đổi theo sự ràng buộc về độ trễ này. Và vì thế, cả DCEM
và DCEER bị ràng buộc bởi yếu tố độ trễ end-to-end của ứng dụng,
trong khi DEM thì không.
Vì DEM không bị ràng buộc về thời gian trễ end-to-end nên việc phân
phối dữ liệu từ các nút cảm biến đến nút gốc sink hầu như luôn đạt
được. Tuy nhiên nó bị ảnh hưởng bởi việc các nút tham gia chuyển
tiếp dữ liệu có thể bị chết trong pha phân phối dữ liệu nhiều hay ít.
Điều này cũng tương tự đối với cả hai giao thức còn lại là DCEM và
DCEER. Riêng giải thuật DCEM, vì việc phân phối còn phụ thuộc vào
ràng buộc độ trễ và đường đi tối ưu tại vòng đó, nên độ tin cậy này có
thể thay đổi ứng với mỗi vòng khác nhau.
Vì DCEER là giải thuật chỉ dựa vào các thông tin của các nút lân cận
để thiết lập đường đi, nên độ phức tạp tính toán của nó là thấp hơn so
với hai giải thuật DEM và DCEM. Mặc dù vậy, cả ba giải thuật đều có
độ phức tạp trao đổi thông điệp là khá cao. Đây cũng là một trong
những tiêu chí cải tiến trong những nghiên cứu tiếp theo của luận án.
7.3 Khả năng áp dụng trong thực tế
Vấn đề chung của bài toán cần giải quyết là việc giảm năng lượng tiêu
thụ và độ trễ đầu cuối để có thể kéo dài thời gian sống của toàn mạng
và đáp ứng được nhu cầu về thời gian hồi đáp dữ liệu được yêu cầu từ
mạng cảm biến. Vậy nên, khả năng ứng dụng của mô hình phân cụm
và các giải pháp định tuyến đề xuất sẽ tập trung vào các ứng dụng
thực tế sau: hệ thống giám sát cháy rừng, hệ thống cảnh báo động đất,
24
hệ thống giám sát các hoạt động của núi lửa, hệ thống cảnh báo sóng
thần, hệ thống phát hiện xâm nhập, và nhiều dạng ứng dụng khác có
yêu cầu độ nhạy về thời gian hồi đáp thông tin.
7.4 Hƣớng mở rộng nghiên cứu
Mặc dù luận án đã thiết kế được một số giải thuật hiệu quả để giảm độ
trễ end-to-end và tổng năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến
không dây nhưng vẫn còn một số vấn đề cần cải tiến để có thể nhận
được kết quả tốt hơn.
Qua mô phỏng, số chặng tối ưu cho một kích thước mạng cụ thể cũng
được chỉ ra với sự điều chỉnh thích hợp một số tham số nên việc đưa
ra một phương pháp xác định số chặng tối ưu trong trường hợp tổng
quát cần được nghiên cứu thêm. Bên cạnh đó, mặc dù độ phức tạp tính
toán đã giảm nhiều về một hàm tuyến tính nhưng độ phức tạp trong
trao đổi thông điệp điều khiển vẫn là một hàm đa thức. Vì vậy, việc
cải tiến để số lượng thông điệp trao đổi trong quá trình khám phá
đường đi đạt được độ phức tạp tuyến tính cần được nghiên cứu thêm.
Ngoài các nội dung nghiên cứu đã được trình bày, luận án cũng
nghiên cứu thêm một hướng giải quyết bài toán cân bằng năng lượng
tiêu thụ và độ trễ end-to-end sử dụng phương pháp tối ưu bầy đàn.
Phương pháp này lấy cảm hứng từ việc tìm kiếm thức ăn hoặc tìm
đường của các sinh vật tự nhiên như ong, kiến hay cá… để bố trí phù
hợp các nút cảm biến trong mạng nhằm tiết kiệm năng lượng và giảm
độ trễ truyền thông.
25
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
[1]
T.T. Huynh, C. H. Tran, D. A. V. Dinh, "A Distributed Heuristic
Algorithm for Delay Constrained Energy Efficient Routing in
Wireless Sensor Networks," REV Journal on Electronics and
Communications, vol. 6, no. 3-4, pp. 40-49, Jan. 2017.
[2] T.T. Huynh, D. A. V. Dinh, and C. H. Tran, "Delay-Constrained
Energy-Efficient Cluster-based Multi-Hop Routing in Wireless
Sensor Networks," Journal of Communications and Networks
(SCIE Index), vol. 18, no. 4, pp. 580-588, Aug. 2016.
[3] C. H. Tran, K. X. T. Bui, and T. T. Huynh, “Trade-off between
Energy and Delay Based on a Multi-objective Optimization
Problem for Wireless Sensor Network,” Journal of
Communication and Computer, vol. 13, no. 4, Apr. 2016, pp.185-
194.
[4] T. T. Huynh, C. H. Tran, D. A. V. Dinh, "Delay-Energy Aware
Clustering Multi-hop Routing in Wireless Sensor Networks," in
The 8th International Conference on Information Science and
Application (LNEE, Springer), 2016, pp. 31-40.
[5] C. H. Tran, M. T. Pham, T. T. Huynh, “Application of Wireless
Sensor Networks Technology for Early Forest Fire Warning,”
Multidisciplinary Journals in Science and Technology, vol. 5, no.
5, Oct. 2015 Edition.
[6] T. T. Huynh, D. A. V. Dinh, C. H. Tran, T. A. Le, “Balance
Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm
for Energy Efficient in Heterogeneous Wireless Sensor
Networks”, in The 11th
IEEE International Conference on
Computing and Communication Technologies (RIVF2015), pp.
175-179, Vietnam, Jan. 2015.
[7] T. T. Huynh, T. H. N. Phan, D. A. V. Dinh, C. H. Tran, “Prolong
the Network Lifetime by Optimal Clustering based on Intelligent
Search Algorithms in Wireless Sensor Networks,” in The
International Conference on Advanced Technologies for
26
Communications (ATC 2014), Vietnam, pp. 251-255, Oct. 2014.
[8] T. T. Huynh, D. A. V. Dinh, C. H. Tran, "Energy Efficient Delay-
aware Routing in Multi-tier Architecture for Wireless Sensor
Networks," in The IEEE International Conference on Advanced
Technologies for Communications, Oct. 2013, pp. 603-608.
[9] T. T. Huynh, D. A. V. Dinh, C. H. Tran, "Balancing latency and
energy efficiency in wireless sensor networks: A Comparative
Study," in The International Conference on Computing,
Management and Telecommunications, Jan. 2013, pp. 181-186.

More Related Content

Similar to Giảm độ trễ End-To-End và tổng năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến

Đề tài: Ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây cho cảnh báo cháy rừng sớm
Đề tài: Ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây cho cảnh báo cháy rừng sớmĐề tài: Ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây cho cảnh báo cháy rừng sớm
Đề tài: Ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây cho cảnh báo cháy rừng sớmDịch vụ viết thuê Khóa Luận - ZALO 0932091562
 
Nghiên cứu đề xuất các giải thuật điều chế độ rộng xung tối ưu để giảm tổn ha...
Nghiên cứu đề xuất các giải thuật điều chế độ rộng xung tối ưu để giảm tổn ha...Nghiên cứu đề xuất các giải thuật điều chế độ rộng xung tối ưu để giảm tổn ha...
Nghiên cứu đề xuất các giải thuật điều chế độ rộng xung tối ưu để giảm tổn ha...Man_Ebook
 
Nghiên cứu áp dụng dây dẫn nhôm lõi Composite trong thiết kế đường dây tải đi...
Nghiên cứu áp dụng dây dẫn nhôm lõi Composite trong thiết kế đường dây tải đi...Nghiên cứu áp dụng dây dẫn nhôm lõi Composite trong thiết kế đường dây tải đi...
Nghiên cứu áp dụng dây dẫn nhôm lõi Composite trong thiết kế đường dây tải đi...Man_Ebook
 
Tái cấu hình lưới điện phân phối sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu.pdf
Tái cấu hình lưới điện phân phối sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu.pdfTái cấu hình lưới điện phân phối sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu.pdf
Tái cấu hình lưới điện phân phối sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu.pdfMan_Ebook
 
Xây Dựng Giải Thuật Heuristic Và Ứng Dụng Phần Mềm Pss/Adept 5.0 Tái Cấu Trúc...
Xây Dựng Giải Thuật Heuristic Và Ứng Dụng Phần Mềm Pss/Adept 5.0 Tái Cấu Trúc...Xây Dựng Giải Thuật Heuristic Và Ứng Dụng Phần Mềm Pss/Adept 5.0 Tái Cấu Trúc...
Xây Dựng Giải Thuật Heuristic Và Ứng Dụng Phần Mềm Pss/Adept 5.0 Tái Cấu Trúc...nataliej4
 
Áp dụng các phương pháp thông minh nhân tạo giải bài toán phối hợp hệ thống t...
Áp dụng các phương pháp thông minh nhân tạo giải bài toán phối hợp hệ thống t...Áp dụng các phương pháp thông minh nhân tạo giải bài toán phối hợp hệ thống t...
Áp dụng các phương pháp thông minh nhân tạo giải bài toán phối hợp hệ thống t...Man_Ebook
 
Nghiên cứu điều khiển hệ thống kết nối pin quang điện với lưới điện biến tần.doc
Nghiên cứu điều khiển hệ thống kết nối pin quang điện với lưới điện biến tần.docNghiên cứu điều khiển hệ thống kết nối pin quang điện với lưới điện biến tần.doc
Nghiên cứu điều khiển hệ thống kết nối pin quang điện với lưới điện biến tần.docDịch Vụ Viết Bài Trọn Gói ZALO 0917193864
 
Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến không dây vào công tác phòng chống ...
Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến không dây vào công tác phòng chống ...Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến không dây vào công tác phòng chống ...
Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến không dây vào công tác phòng chống ...Dịch vụ viết thuê Khóa Luận - ZALO 0932091562
 
Nghiên Cứu Các Phương Pháp Thông Minh Để Phân Loại Và Định Vị Sự Cố Trên...
Nghiên Cứu Các Phương Pháp Thông Minh Để Phân Loại Và Định Vị Sự Cố Trên...Nghiên Cứu Các Phương Pháp Thông Minh Để Phân Loại Và Định Vị Sự Cố Trên...
Nghiên Cứu Các Phương Pháp Thông Minh Để Phân Loại Và Định Vị Sự Cố Trên...Dịch vụ viết đề tài trọn gói 0934.573.149
 
[Báo cáo] Bài tập lớn Tổ chức quy hoạch mạng viễn thông: Mentor
[Báo cáo] Bài tập lớn Tổ chức quy hoạch mạng viễn thông: Mentor[Báo cáo] Bài tập lớn Tổ chức quy hoạch mạng viễn thông: Mentor
[Báo cáo] Bài tập lớn Tổ chức quy hoạch mạng viễn thông: MentorThe Nguyen Manh
 
Tái cấu trúc để giảm tổn thất công suất tác dụng trong lưới điện phân phối.pdf
Tái cấu trúc để giảm tổn thất công suất tác dụng trong lưới điện phân phối.pdfTái cấu trúc để giảm tổn thất công suất tác dụng trong lưới điện phân phối.pdf
Tái cấu trúc để giảm tổn thất công suất tác dụng trong lưới điện phân phối.pdfHanaTiti
 
Tích hợp hệ thống GIS-SCADA=DMS gia tăng hiệu quả hoạt động lưới điện phân ph...
Tích hợp hệ thống GIS-SCADA=DMS gia tăng hiệu quả hoạt động lưới điện phân ph...Tích hợp hệ thống GIS-SCADA=DMS gia tăng hiệu quả hoạt động lưới điện phân ph...
Tích hợp hệ thống GIS-SCADA=DMS gia tăng hiệu quả hoạt động lưới điện phân ph...Man_Ebook
 

Similar to Giảm độ trễ End-To-End và tổng năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến (20)

Đề tài: Ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây cho cảnh báo cháy rừng sớm
Đề tài: Ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây cho cảnh báo cháy rừng sớmĐề tài: Ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây cho cảnh báo cháy rừng sớm
Đề tài: Ứng dụng công nghệ mạng cảm biến không dây cho cảnh báo cháy rừng sớm
 
Vu thi mai
Vu thi maiVu thi mai
Vu thi mai
 
Luận án: Xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hình, HAY
Luận án: Xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hình, HAYLuận án: Xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hình, HAY
Luận án: Xây dựng thuật toán điều khiển dự báo theo mô hình, HAY
 
Nghiên cứu đề xuất các giải thuật điều chế độ rộng xung tối ưu để giảm tổn ha...
Nghiên cứu đề xuất các giải thuật điều chế độ rộng xung tối ưu để giảm tổn ha...Nghiên cứu đề xuất các giải thuật điều chế độ rộng xung tối ưu để giảm tổn ha...
Nghiên cứu đề xuất các giải thuật điều chế độ rộng xung tối ưu để giảm tổn ha...
 
Nghiên cứu áp dụng dây dẫn nhôm lõi Composite trong thiết kế đường dây tải đi...
Nghiên cứu áp dụng dây dẫn nhôm lõi Composite trong thiết kế đường dây tải đi...Nghiên cứu áp dụng dây dẫn nhôm lõi Composite trong thiết kế đường dây tải đi...
Nghiên cứu áp dụng dây dẫn nhôm lõi Composite trong thiết kế đường dây tải đi...
 
Tái cấu hình lưới điện phân phối sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu.pdf
Tái cấu hình lưới điện phân phối sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu.pdfTái cấu hình lưới điện phân phối sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu.pdf
Tái cấu hình lưới điện phân phối sử dụng các giải thuật tìm kiếm tối ưu.pdf
 
Xây Dựng Giải Thuật Heuristic Và Ứng Dụng Phần Mềm Pss/Adept 5.0 Tái Cấu Trúc...
Xây Dựng Giải Thuật Heuristic Và Ứng Dụng Phần Mềm Pss/Adept 5.0 Tái Cấu Trúc...Xây Dựng Giải Thuật Heuristic Và Ứng Dụng Phần Mềm Pss/Adept 5.0 Tái Cấu Trúc...
Xây Dựng Giải Thuật Heuristic Và Ứng Dụng Phần Mềm Pss/Adept 5.0 Tái Cấu Trúc...
 
Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển mức nước bao hơi của n...
Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển mức nước bao hơi của n...Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển mức nước bao hơi của n...
Nghiên cứu ứng dụng hệ điều khiển dự báo để điều khiển mức nước bao hơi của n...
 
Luận văn: Bảo vệ trong trạm biến áp tự động hóa sử dụng IEC
Luận văn: Bảo vệ trong trạm biến áp tự động hóa sử dụng IECLuận văn: Bảo vệ trong trạm biến áp tự động hóa sử dụng IEC
Luận văn: Bảo vệ trong trạm biến áp tự động hóa sử dụng IEC
 
Áp dụng các phương pháp thông minh nhân tạo giải bài toán phối hợp hệ thống t...
Áp dụng các phương pháp thông minh nhân tạo giải bài toán phối hợp hệ thống t...Áp dụng các phương pháp thông minh nhân tạo giải bài toán phối hợp hệ thống t...
Áp dụng các phương pháp thông minh nhân tạo giải bài toán phối hợp hệ thống t...
 
Hiệu năng hệ thống đa chặng phối hợp trên kênh Fading rayleigh
Hiệu năng hệ thống đa chặng phối hợp trên kênh Fading rayleigh Hiệu năng hệ thống đa chặng phối hợp trên kênh Fading rayleigh
Hiệu năng hệ thống đa chặng phối hợp trên kênh Fading rayleigh
 
Nghiên cứu điều khiển hệ thống kết nối pin quang điện với lưới điện biến tần.doc
Nghiên cứu điều khiển hệ thống kết nối pin quang điện với lưới điện biến tần.docNghiên cứu điều khiển hệ thống kết nối pin quang điện với lưới điện biến tần.doc
Nghiên cứu điều khiển hệ thống kết nối pin quang điện với lưới điện biến tần.doc
 
Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến không dây vào công tác phòng chống ...
Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến không dây vào công tác phòng chống ...Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến không dây vào công tác phòng chống ...
Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng mạng cảm biến không dây vào công tác phòng chống ...
 
Nghiên Cứu Các Phương Pháp Thông Minh Để Phân Loại Và Định Vị Sự Cố Trên...
Nghiên Cứu Các Phương Pháp Thông Minh Để Phân Loại Và Định Vị Sự Cố Trên...Nghiên Cứu Các Phương Pháp Thông Minh Để Phân Loại Và Định Vị Sự Cố Trên...
Nghiên Cứu Các Phương Pháp Thông Minh Để Phân Loại Và Định Vị Sự Cố Trên...
 
[Báo cáo] Bài tập lớn Tổ chức quy hoạch mạng viễn thông: Mentor
[Báo cáo] Bài tập lớn Tổ chức quy hoạch mạng viễn thông: Mentor[Báo cáo] Bài tập lớn Tổ chức quy hoạch mạng viễn thông: Mentor
[Báo cáo] Bài tập lớn Tổ chức quy hoạch mạng viễn thông: Mentor
 
Tái cấu trúc để giảm tổn thất công suất tác dụng trong lưới điện phân phối.pdf
Tái cấu trúc để giảm tổn thất công suất tác dụng trong lưới điện phân phối.pdfTái cấu trúc để giảm tổn thất công suất tác dụng trong lưới điện phân phối.pdf
Tái cấu trúc để giảm tổn thất công suất tác dụng trong lưới điện phân phối.pdf
 
Tích hợp hệ thống GIS-SCADA=DMS gia tăng hiệu quả hoạt động lưới điện phân ph...
Tích hợp hệ thống GIS-SCADA=DMS gia tăng hiệu quả hoạt động lưới điện phân ph...Tích hợp hệ thống GIS-SCADA=DMS gia tăng hiệu quả hoạt động lưới điện phân ph...
Tích hợp hệ thống GIS-SCADA=DMS gia tăng hiệu quả hoạt động lưới điện phân ph...
 
Đề tài: Phát triển các thuật toán mới cho truyền thông trong mạng robot
Đề tài: Phát triển các thuật toán mới cho truyền thông trong mạng robot Đề tài: Phát triển các thuật toán mới cho truyền thông trong mạng robot
Đề tài: Phát triển các thuật toán mới cho truyền thông trong mạng robot
 
Luận văn: Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của ...
Luận văn: Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của ...Luận văn: Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của ...
Luận văn: Mạng Anfis và ứng dụng cho dự báo sản lượng tiêu thụ điện năng của ...
 
Điều khiển PID mờ ổn định điện áp cho bộ nghịch lưu đa mức, HOT
Điều khiển PID mờ ổn định điện áp cho bộ nghịch lưu đa mức, HOTĐiều khiển PID mờ ổn định điện áp cho bộ nghịch lưu đa mức, HOT
Điều khiển PID mờ ổn định điện áp cho bộ nghịch lưu đa mức, HOT
 

More from Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864

Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng, từ sinh viên giỏi
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng, từ sinh viên giỏiDanh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng, từ sinh viên giỏi
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng, từ sinh viên giỏiDịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864
 

More from Dịch vụ viết bài trọn gói ZALO 0917193864 (20)

200 de tai khoa luạn tot nghiep nganh tam ly hoc
200 de tai khoa luạn tot nghiep nganh tam ly hoc200 de tai khoa luạn tot nghiep nganh tam ly hoc
200 de tai khoa luạn tot nghiep nganh tam ly hoc
 
Danh sách 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành khách sạn,10 điểm
Danh sách 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành khách sạn,10 điểmDanh sách 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành khách sạn,10 điểm
Danh sách 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành khách sạn,10 điểm
 
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ngân hàng, hay nhất
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ngân hàng, hay nhấtDanh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ngân hàng, hay nhất
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ngân hàng, hay nhất
 
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ngữ văn, hay nhất
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ngữ văn, hay nhấtDanh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ngữ văn, hay nhất
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ngữ văn, hay nhất
 
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ô tô, 10 điểm
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ô tô, 10 điểmDanh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ô tô, 10 điểm
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ ô tô, 10 điểm
 
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ quản lý giáo dục mầm non, mới nhất
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ quản lý giáo dục mầm non, mới nhấtDanh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ quản lý giáo dục mầm non, mới nhất
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ quản lý giáo dục mầm non, mới nhất
 
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ quản trị rủi ro, hay nhất
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ quản trị rủi ro, hay nhấtDanh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ quản trị rủi ro, hay nhất
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ quản trị rủi ro, hay nhất
 
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng, từ sinh viên giỏi
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng, từ sinh viên giỏiDanh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng, từ sinh viên giỏi
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tài chính ngân hàng, từ sinh viên giỏi
 
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tiêm chủng mở rộng, 10 điểm
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tiêm chủng mở rộng, 10 điểmDanh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tiêm chủng mở rộng, 10 điểm
Danh sách 200 đề tài luận văn thạc sĩ tiêm chủng mở rộng, 10 điểm
 
danh sach 200 de tai luan van thac si ve rac nhua
danh sach 200 de tai luan van thac si ve rac nhuadanh sach 200 de tai luan van thac si ve rac nhua
danh sach 200 de tai luan van thac si ve rac nhua
 
Kinh Nghiệm Chọn 200 Đề Tài Tiểu Luận Chuyên Viên Chính Trị Hay Nhất
Kinh Nghiệm Chọn 200 Đề Tài Tiểu Luận Chuyên Viên Chính Trị Hay NhấtKinh Nghiệm Chọn 200 Đề Tài Tiểu Luận Chuyên Viên Chính Trị Hay Nhất
Kinh Nghiệm Chọn 200 Đề Tài Tiểu Luận Chuyên Viên Chính Trị Hay Nhất
 
Kho 200 Đề Tài Bài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kế Toán, 9 điểm
Kho 200 Đề Tài Bài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kế Toán, 9 điểmKho 200 Đề Tài Bài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kế Toán, 9 điểm
Kho 200 Đề Tài Bài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Kế Toán, 9 điểm
 
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Ngành Thủy Sản, từ các trường đại học
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Ngành Thủy Sản, từ các trường đại họcKho 200 Đề Tài Luận Văn Ngành Thủy Sản, từ các trường đại học
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Ngành Thủy Sản, từ các trường đại học
 
Kho 200 đề tài luận văn ngành thương mại điện tử
Kho 200 đề tài luận văn ngành thương mại điện tửKho 200 đề tài luận văn ngành thương mại điện tử
Kho 200 đề tài luận văn ngành thương mại điện tử
 
Kho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành điện tử viễn thông, 9 điểm
Kho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành điện tử viễn thông, 9 điểmKho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành điện tử viễn thông, 9 điểm
Kho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành điện tử viễn thông, 9 điểm
 
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Giáo Dục Tiểu Học
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Giáo Dục Tiểu HọcKho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Giáo Dục Tiểu Học
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Giáo Dục Tiểu Học
 
Kho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành luật, hay nhất
Kho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành luật, hay nhấtKho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành luật, hay nhất
Kho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành luật, hay nhất
 
Kho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành quản trị văn phòng, 9 điểm
Kho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành quản trị văn phòng, 9 điểmKho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành quản trị văn phòng, 9 điểm
Kho 200 đề tài luận văn tốt nghiệp ngành quản trị văn phòng, 9 điểm
 
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Sư Phạm Tin Học
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Sư Phạm Tin HọcKho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Sư Phạm Tin Học
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Sư Phạm Tin Học
 
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Xuất Nhập Khẩu
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Xuất Nhập KhẩuKho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Xuất Nhập Khẩu
Kho 200 Đề Tài Luận Văn Tốt Nghiệp Ngành Xuất Nhập Khẩu
 

Recently uploaded

TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI KỸ NĂNG VIẾT ĐOẠN VĂN NGHỊ LUẬN XÃ HỘI 200 C...
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI KỸ NĂNG VIẾT ĐOẠN VĂN NGHỊ LUẬN XÃ HỘI 200 C...TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI KỸ NĂNG VIẾT ĐOẠN VĂN NGHỊ LUẬN XÃ HỘI 200 C...
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI KỸ NĂNG VIẾT ĐOẠN VĂN NGHỊ LUẬN XÃ HỘI 200 C...Nguyen Thanh Tu Collection
 
sách sinh học đại cương - Textbook.pdf
sách sinh học đại cương   -   Textbook.pdfsách sinh học đại cương   -   Textbook.pdf
sách sinh học đại cương - Textbook.pdfTrnHoa46
 
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...Nguyen Thanh Tu Collection
 
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...Nguyen Thanh Tu Collection
 
Kiểm tra cuối học kì 1 sinh học 12 đề tham khảo
Kiểm tra cuối học kì 1 sinh học 12 đề tham khảoKiểm tra cuối học kì 1 sinh học 12 đề tham khảo
Kiểm tra cuối học kì 1 sinh học 12 đề tham khảohoanhv296
 
SLIDE - Tu van, huong dan cong tac tuyen sinh-2024 (đầy đủ chi tiết).pdf
SLIDE - Tu van, huong dan cong tac tuyen sinh-2024 (đầy đủ chi tiết).pdfSLIDE - Tu van, huong dan cong tac tuyen sinh-2024 (đầy đủ chi tiết).pdf
SLIDE - Tu van, huong dan cong tac tuyen sinh-2024 (đầy đủ chi tiết).pdfhoangtuansinh1
 
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...Nguyen Thanh Tu Collection
 
cac-cau-noi-tthcm.pdf-cac-cau-noi-tthcm-
cac-cau-noi-tthcm.pdf-cac-cau-noi-tthcm-cac-cau-noi-tthcm.pdf-cac-cau-noi-tthcm-
cac-cau-noi-tthcm.pdf-cac-cau-noi-tthcm-KhnhHuyn546843
 
3-BẢNG MÃ LỖI CỦA CÁC HÃNG ĐIỀU HÒA .pdf - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
3-BẢNG MÃ LỖI CỦA CÁC HÃNG ĐIỀU HÒA .pdf - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI3-BẢNG MÃ LỖI CỦA CÁC HÃNG ĐIỀU HÒA .pdf - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
3-BẢNG MÃ LỖI CỦA CÁC HÃNG ĐIỀU HÒA .pdf - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘIĐiện Lạnh Bách Khoa Hà Nội
 
Các điều kiện bảo hiểm trong bảo hiểm hàng hoá
Các điều kiện bảo hiểm trong bảo hiểm hàng hoáCác điều kiện bảo hiểm trong bảo hiểm hàng hoá
Các điều kiện bảo hiểm trong bảo hiểm hàng hoámyvh40253
 
ĐỀ CHÍNH THỨC KỲ THI TUYỂN SINH VÀO LỚP 10 THPT CÁC TỈNH THÀNH NĂM HỌC 2020 –...
ĐỀ CHÍNH THỨC KỲ THI TUYỂN SINH VÀO LỚP 10 THPT CÁC TỈNH THÀNH NĂM HỌC 2020 –...ĐỀ CHÍNH THỨC KỲ THI TUYỂN SINH VÀO LỚP 10 THPT CÁC TỈNH THÀNH NĂM HỌC 2020 –...
ĐỀ CHÍNH THỨC KỲ THI TUYỂN SINH VÀO LỚP 10 THPT CÁC TỈNH THÀNH NĂM HỌC 2020 –...Nguyen Thanh Tu Collection
 
kinh tế chính trị mác lênin chương hai và hàng hoá và sxxhh
kinh tế chính trị mác lênin chương hai và hàng hoá và sxxhhkinh tế chính trị mác lênin chương hai và hàng hoá và sxxhh
kinh tế chính trị mác lênin chương hai và hàng hoá và sxxhhdtlnnm
 
SÁNG KIẾN ÁP DỤNG CLT (COMMUNICATIVE LANGUAGE TEACHING) VÀO QUÁ TRÌNH DẠY - H...
SÁNG KIẾN ÁP DỤNG CLT (COMMUNICATIVE LANGUAGE TEACHING) VÀO QUÁ TRÌNH DẠY - H...SÁNG KIẾN ÁP DỤNG CLT (COMMUNICATIVE LANGUAGE TEACHING) VÀO QUÁ TRÌNH DẠY - H...
SÁNG KIẾN ÁP DỤNG CLT (COMMUNICATIVE LANGUAGE TEACHING) VÀO QUÁ TRÌNH DẠY - H...Nguyen Thanh Tu Collection
 
1.DOANNGOCPHUONGTHAO-APDUNGSTEMTHIETKEBTHHHGIUPHSHOCHIEUQUA (1).docx
1.DOANNGOCPHUONGTHAO-APDUNGSTEMTHIETKEBTHHHGIUPHSHOCHIEUQUA (1).docx1.DOANNGOCPHUONGTHAO-APDUNGSTEMTHIETKEBTHHHGIUPHSHOCHIEUQUA (1).docx
1.DOANNGOCPHUONGTHAO-APDUNGSTEMTHIETKEBTHHHGIUPHSHOCHIEUQUA (1).docxTHAO316680
 
GIÁO TRÌNH KHỐI NGUỒN CÁC LOẠI - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
GIÁO TRÌNH  KHỐI NGUỒN CÁC LOẠI - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘIGIÁO TRÌNH  KHỐI NGUỒN CÁC LOẠI - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
GIÁO TRÌNH KHỐI NGUỒN CÁC LOẠI - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘIĐiện Lạnh Bách Khoa Hà Nội
 
Campbell _2011_ - Sinh học - Tế bào - Ref.pdf
Campbell _2011_ - Sinh học - Tế bào - Ref.pdfCampbell _2011_ - Sinh học - Tế bào - Ref.pdf
Campbell _2011_ - Sinh học - Tế bào - Ref.pdfTrnHoa46
 
Danh sách sinh viên tốt nghiệp Đại học - Cao đẳng Trường Đại học Phú Yên năm ...
Danh sách sinh viên tốt nghiệp Đại học - Cao đẳng Trường Đại học Phú Yên năm ...Danh sách sinh viên tốt nghiệp Đại học - Cao đẳng Trường Đại học Phú Yên năm ...
Danh sách sinh viên tốt nghiệp Đại học - Cao đẳng Trường Đại học Phú Yên năm ...hoangtuansinh1
 
powerpoint mẫu họp phụ huynh cuối kì 2 học sinh lớp 7 bgs
powerpoint mẫu họp phụ huynh cuối kì 2 học sinh lớp 7 bgspowerpoint mẫu họp phụ huynh cuối kì 2 học sinh lớp 7 bgs
powerpoint mẫu họp phụ huynh cuối kì 2 học sinh lớp 7 bgsNmmeomeo
 
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI LÝ LUẬN VĂN HỌC NĂM HỌC 2023-2024 - MÔN NGỮ ...
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI LÝ LUẬN VĂN HỌC NĂM HỌC 2023-2024 - MÔN NGỮ ...TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI LÝ LUẬN VĂN HỌC NĂM HỌC 2023-2024 - MÔN NGỮ ...
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI LÝ LUẬN VĂN HỌC NĂM HỌC 2023-2024 - MÔN NGỮ ...Nguyen Thanh Tu Collection
 

Recently uploaded (20)

TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI KỸ NĂNG VIẾT ĐOẠN VĂN NGHỊ LUẬN XÃ HỘI 200 C...
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI KỸ NĂNG VIẾT ĐOẠN VĂN NGHỊ LUẬN XÃ HỘI 200 C...TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI KỸ NĂNG VIẾT ĐOẠN VĂN NGHỊ LUẬN XÃ HỘI 200 C...
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI KỸ NĂNG VIẾT ĐOẠN VĂN NGHỊ LUẬN XÃ HỘI 200 C...
 
sách sinh học đại cương - Textbook.pdf
sách sinh học đại cương   -   Textbook.pdfsách sinh học đại cương   -   Textbook.pdf
sách sinh học đại cương - Textbook.pdf
 
1 - MÃ LỖI SỬA CHỮA BOARD MẠCH BẾP TỪ.pdf
1 - MÃ LỖI SỬA CHỮA BOARD MẠCH BẾP TỪ.pdf1 - MÃ LỖI SỬA CHỮA BOARD MẠCH BẾP TỪ.pdf
1 - MÃ LỖI SỬA CHỮA BOARD MẠCH BẾP TỪ.pdf
 
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
 
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
 
Kiểm tra cuối học kì 1 sinh học 12 đề tham khảo
Kiểm tra cuối học kì 1 sinh học 12 đề tham khảoKiểm tra cuối học kì 1 sinh học 12 đề tham khảo
Kiểm tra cuối học kì 1 sinh học 12 đề tham khảo
 
SLIDE - Tu van, huong dan cong tac tuyen sinh-2024 (đầy đủ chi tiết).pdf
SLIDE - Tu van, huong dan cong tac tuyen sinh-2024 (đầy đủ chi tiết).pdfSLIDE - Tu van, huong dan cong tac tuyen sinh-2024 (đầy đủ chi tiết).pdf
SLIDE - Tu van, huong dan cong tac tuyen sinh-2024 (đầy đủ chi tiết).pdf
 
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
30 ĐỀ PHÁT TRIỂN THEO CẤU TRÚC ĐỀ MINH HỌA BGD NGÀY 22-3-2024 KỲ THI TỐT NGHI...
 
cac-cau-noi-tthcm.pdf-cac-cau-noi-tthcm-
cac-cau-noi-tthcm.pdf-cac-cau-noi-tthcm-cac-cau-noi-tthcm.pdf-cac-cau-noi-tthcm-
cac-cau-noi-tthcm.pdf-cac-cau-noi-tthcm-
 
3-BẢNG MÃ LỖI CỦA CÁC HÃNG ĐIỀU HÒA .pdf - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
3-BẢNG MÃ LỖI CỦA CÁC HÃNG ĐIỀU HÒA .pdf - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI3-BẢNG MÃ LỖI CỦA CÁC HÃNG ĐIỀU HÒA .pdf - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
3-BẢNG MÃ LỖI CỦA CÁC HÃNG ĐIỀU HÒA .pdf - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
 
Các điều kiện bảo hiểm trong bảo hiểm hàng hoá
Các điều kiện bảo hiểm trong bảo hiểm hàng hoáCác điều kiện bảo hiểm trong bảo hiểm hàng hoá
Các điều kiện bảo hiểm trong bảo hiểm hàng hoá
 
ĐỀ CHÍNH THỨC KỲ THI TUYỂN SINH VÀO LỚP 10 THPT CÁC TỈNH THÀNH NĂM HỌC 2020 –...
ĐỀ CHÍNH THỨC KỲ THI TUYỂN SINH VÀO LỚP 10 THPT CÁC TỈNH THÀNH NĂM HỌC 2020 –...ĐỀ CHÍNH THỨC KỲ THI TUYỂN SINH VÀO LỚP 10 THPT CÁC TỈNH THÀNH NĂM HỌC 2020 –...
ĐỀ CHÍNH THỨC KỲ THI TUYỂN SINH VÀO LỚP 10 THPT CÁC TỈNH THÀNH NĂM HỌC 2020 –...
 
kinh tế chính trị mác lênin chương hai và hàng hoá và sxxhh
kinh tế chính trị mác lênin chương hai và hàng hoá và sxxhhkinh tế chính trị mác lênin chương hai và hàng hoá và sxxhh
kinh tế chính trị mác lênin chương hai và hàng hoá và sxxhh
 
SÁNG KIẾN ÁP DỤNG CLT (COMMUNICATIVE LANGUAGE TEACHING) VÀO QUÁ TRÌNH DẠY - H...
SÁNG KIẾN ÁP DỤNG CLT (COMMUNICATIVE LANGUAGE TEACHING) VÀO QUÁ TRÌNH DẠY - H...SÁNG KIẾN ÁP DỤNG CLT (COMMUNICATIVE LANGUAGE TEACHING) VÀO QUÁ TRÌNH DẠY - H...
SÁNG KIẾN ÁP DỤNG CLT (COMMUNICATIVE LANGUAGE TEACHING) VÀO QUÁ TRÌNH DẠY - H...
 
1.DOANNGOCPHUONGTHAO-APDUNGSTEMTHIETKEBTHHHGIUPHSHOCHIEUQUA (1).docx
1.DOANNGOCPHUONGTHAO-APDUNGSTEMTHIETKEBTHHHGIUPHSHOCHIEUQUA (1).docx1.DOANNGOCPHUONGTHAO-APDUNGSTEMTHIETKEBTHHHGIUPHSHOCHIEUQUA (1).docx
1.DOANNGOCPHUONGTHAO-APDUNGSTEMTHIETKEBTHHHGIUPHSHOCHIEUQUA (1).docx
 
GIÁO TRÌNH KHỐI NGUỒN CÁC LOẠI - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
GIÁO TRÌNH  KHỐI NGUỒN CÁC LOẠI - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘIGIÁO TRÌNH  KHỐI NGUỒN CÁC LOẠI - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
GIÁO TRÌNH KHỐI NGUỒN CÁC LOẠI - ĐIỆN LẠNH BÁCH KHOA HÀ NỘI
 
Campbell _2011_ - Sinh học - Tế bào - Ref.pdf
Campbell _2011_ - Sinh học - Tế bào - Ref.pdfCampbell _2011_ - Sinh học - Tế bào - Ref.pdf
Campbell _2011_ - Sinh học - Tế bào - Ref.pdf
 
Danh sách sinh viên tốt nghiệp Đại học - Cao đẳng Trường Đại học Phú Yên năm ...
Danh sách sinh viên tốt nghiệp Đại học - Cao đẳng Trường Đại học Phú Yên năm ...Danh sách sinh viên tốt nghiệp Đại học - Cao đẳng Trường Đại học Phú Yên năm ...
Danh sách sinh viên tốt nghiệp Đại học - Cao đẳng Trường Đại học Phú Yên năm ...
 
powerpoint mẫu họp phụ huynh cuối kì 2 học sinh lớp 7 bgs
powerpoint mẫu họp phụ huynh cuối kì 2 học sinh lớp 7 bgspowerpoint mẫu họp phụ huynh cuối kì 2 học sinh lớp 7 bgs
powerpoint mẫu họp phụ huynh cuối kì 2 học sinh lớp 7 bgs
 
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI LÝ LUẬN VĂN HỌC NĂM HỌC 2023-2024 - MÔN NGỮ ...
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI LÝ LUẬN VĂN HỌC NĂM HỌC 2023-2024 - MÔN NGỮ ...TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI LÝ LUẬN VĂN HỌC NĂM HỌC 2023-2024 - MÔN NGỮ ...
TÀI LIỆU BỒI DƯỠNG HỌC SINH GIỎI LÝ LUẬN VĂN HỌC NĂM HỌC 2023-2024 - MÔN NGỮ ...
 

Giảm độ trễ End-To-End và tổng năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến

  • 1. ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HUỲNH TRỌNG THƯA GIẢM ĐỘ TRỄ END-TO-END VÀ TỔNG NĂNG LƢỢNG TIÊU THỤ TRONG CÁC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số chuyên ngành: 62480101 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT TP. HỒ CHÍ MINH NĂM 2017
  • 2. Công trình được hoàn thành tại: Trường Đại học Bách khoa - ĐHQG TP.HCM. Người hướng dẫn khoa học 1: PGS. TS. Trần Công Hùng Người hướng dẫn khoa học 2: PGS. TS. Đinh Đức Anh Vũ Phản biện độc lập 1: Phản biện độc lập 2: Phản biện 1: Phản biện 2: Phản biện 3: Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án họp tại ................................................................................................................ ................................................................................................................ vào lúc giờ ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: - Thư viện Khoa học Tổng hợp TP. HCM - Thư viện Trường Đại học Bách Khoa – ĐHQG TP.HCM
  • 3. 1 CHƢƠNG 1. MỞ ĐẦU 1.1 Lý do chọn đề tài Một trong những vấn đề cốt lõi của mạng cảm biến không dây là năng lượng. Cùng với khả năng xử lý và lưu trữ kém, mỗi nút cảm biến được trang bị một nguồn năng lượng hạn chế và không thể hoặc rất khó thay thế trong hầu hết các môi trường ứng dụng. Vì vậy, khi triển khai một mạng cảm biến không dây, người ta luôn đặt yếu tố năng lượng lên hàng đầu. Càng giảm việc tiêu hao năng lượng trong quá trình họat động của mạng, thời gian sống của toàn mạng sẽ được kéo dài. Điều này đồng nghĩa với việc làm tăng khả năng ứng dụng của nó. Dù vậy, khi các nhà nghiên cứu càng cố gắng giảm thiểu đến mức thấp nhất việc tiêu thụ năng lượng của các nút cảm biến trong mạng, thì lại càng làm tăng một yếu tố khác không kém phần quan trọng, đó là độ trễ đầu cuối (độ trễ end-to-end). Trong rất nhiều ứng dụng hiện nay, dữ liệu cần được truyền từ nguồn đến đích trong một khoảng thời gian giới hạn. Nếu vượt quá mốc thời gian này, dữ liệu sẽ không còn hữu ích nữa. Chẳng hạn như các ứng dụng về cảnh báo cháy rừng, nếu dữ liệu cần biết về nhiệt độ hiện tại trong khu rừng truyền về trạm xử lý quá trễ so với thực tế thì khả năng cảnh báo của hệ thống không cần thiết nữa. Vì vậy, độ trễ đầu cuối là yếu tố rất cần được đảm bảo khi triển khai một ứng dụng mạng cảm biến không dây. Về phương diện ứng dụng, sản xuất của Việt Nam hiện tại vẫn chủ yếu dựa vào nông nghiệp. Vì vậy, Việt Nam hoàn toàn có thể ứng dụng mạng cảm biến không dây vào lĩnh vực này để tăng cường hiệu quả kinh tế. Chẳng hạn như chúng ta có thể dùng các cảm biến không
  • 4. 2 dây để đo độ ẩm của đất, nước, độ pH, nhiệt độ, ánh sáng, … và kết nối chúng để cung cấp dữ liệu cần thiết cho quá trình ra quyết định. Ngoài ra, Việt Nam đang trên đà phát triển với rất nhiều công trình đường xá, cầu cống, tòa nhà cao tầng đang được xây dựng, việc ứng dụng cảm biến không dây vào các công trình này giúp chúng ta tránh được những thảm họa có thể xảy ra. Một ứng dụng quan trọng nữa là Việt Nam ta đang phải đứng trước nhiều nguy cơ về cháy rừng, lũ lụt, và các vấn đề khác liên quan đến sức khỏe thì việc ứng dụng cảm biến không dây để kiểm soát và cảnh báo các nguy cơ có thể xảy ra là hết sức quan trọng và cấp bách. 1.2 Mục tiêu của đề tài Mục tiêu đặt ra của nghiên cứu này là tìm cách để cân bằng hai yếu tố năng lượng tiêu thụ và độ trễ đầu cuối. Nghĩa là, vừa làm giảm việc tiêu thụ năng lượng cho các nút cảm biến trong suốt quá trình họat động, vừa hạn chế độ trễ đầu cuối ở một mức độ cho phép. 1.3 Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu của đề tài Để đạt được mục tiêu trên, các nghiên cứu cần được chỉ ra trên tất cả các tầng trong mô hình chồng giao thức trong mạng cảm biến không dây. Tuy vậy, nghiên cứu trong luận án sẽ chỉ tiến hành tìm hiểu các giao thức định tuyến tại lớp mạng và lớp liên kết dữ liệu trong chồng giao thức mạng cảm biến không dây kết hợp với các phương pháp điều khiển tôpô mạng, từ đó sẽ tiến hành phân tích để tìm ra giải pháp thích hợp nhất để đạt được mục tiêu đề ra. Như vậy, luận án sẽ tập trung vào nghiên cứu các nội dung chính sau đây: - Nghiên cứu kỹ thuật phân cụm của các nút cảm biến.
  • 5. 3 - Nghiên cứu các giải thuật định tuyến đa chặng trong mạng cảm biến. - Đề xuất mô hình và giải thuật định tuyến để tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và đảm bảo độ trễ end-to-end trong mạng cảm biến không dây. Ngoài giải pháp/mô hình được đề xuất, nghiên cứu cũng sẽ tập trung vào việc thử nghiệm và đánh giá hiệu quả các giải pháp bằng phương pháp mô phỏng. 1.4 Các đóng góp chính của luận án Với mục tiêu đề ra trong mục 1.2, luận án thực hiện nghiên cứu và thiết kế một mô hình phân cụm và ba giải thuật định tuyến cùng với các đánh giá thông qua mô phỏng các giải thuật này. Với quan sát rằng phân cụm là kỹ thuật rất hiệu quả để tiết kiệm năng lượng cho các mạng cảm biến không dây nhưng tồn tại vấn đề về độ trễ end-to-end trong quá trình phấn phối dữ liệu từ các nút cảm biến đến nút gốc, mô hình phân cụm cân bằng hiệu quả của cả hai nhân tố năng lượng tiêu thụ và độ trễ end-to-end được đã nghiên cứu. Điểm đóng góp chính của nghiên cứu này là đã mô hình hóa được nhân tố năng lượng tiêu thụ, đặc biệt là nhân tố độ trễ liên kết và độ trễ end-to- end. Đồng thời, nghiên cứu cũng đã thiết kế được chỉ số tổng hợp dựa trên năng lượng còn lại của mỗi nút cảm biến và khoảng cách giữa chúng kết hợp với hai tham số điều chỉnh  và  để chọn ra các nút trưởng cụm tối ưu nhất đảm bảo cân bằng hiệu quả sử dụng năng lượng của các nút cảm biến và độ trễ end-to-end trong quá trình phân phối dữ liệu đến nút gốc. Kết quả của nghiên cứu này đã được công bố trong công trình [4].
  • 6. 4 Truyền thông trực tiếp từ các nút cảm biến nguồn đến nút gốc sink làm giảm đáng kể độ trễ end-to-end nhưng làm tiêu tốn nhiều năng lượng và mất cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến làm mạng nhanh chóng ngừng hoạt động chỉ sau một khoảng thời gian ngắn. Trong khi đó truyền thông đa chặng tiết kiệm được nhiều năng lượng và cân bằng mạng tốt hơn nhưng ngược lại làm tăng độ trễ end-to-end trong quá trình truyền dữ liệu từ các nút cảm biến nguồn đến nút gốc. Giải thuật định tuyến đa chặng cân bằng tổng năng lượng tiêu thụ độ trễ end-to-end để phân phối dữ liệu từ các nút cảm biến đến nút gốc sink đã được nghiên cứu. Điểm đóng góp chính của nghiên cứu này là thiết kế một hàm chi phí kết hợp cả hai nhân tố năng lượng tiêu thụ và độ trễ liên kết giữa các nút cảm biến lân cận nhau và một giải thuật cập nhật hàm chi phí để phân phối dữ liệu đến nút gốc theo đường đi có chi phí tổng hợp hiệu quả nhất. Kết quả của nghiên cứu này đã được công bố trong công trình [4]. Để giảm thiểu không gian tìm kiếm đường đi tối ưu từ các nút trưởng cụm đến nút gốc, giải thuật định tuyến hiệu quả năng lượng có ràng buộc độ trễ end-to-end dựa trên mức năng lượng còn lại của các nút tham gia định tuyến đã được nghiên cứu. Điểm đóng góp chính của nghiên cứu này là thiết kế một hàm chi phí chỉ dựa vào năng lượng còn lại của mỗi nút trưởng cụm và một giải thuật tìm k đường đi có chi phí về năng lượng tiêu thụ hiệu quả nhất nhưng phải đảm bảo yêu cầu ràng buộc độ trễ end-to-end của ứng dụng. Kết quả của nghiên cứu này đã được công bố trong công trình [2]. Nhằm cải tiến độ phức tạp của giải thuật định tuyến và tăng khả năng ứng dụng thực tế của giao thức đề xuất, giải thuật định tuyến phân tán hiệu quả năng lượng thỏa yêu cầu độ trễ ứng dụng dựa trên cách tiếp cận theo véctơ khoảng cách đã được nghiên cứu. Điểm đóng góp
  • 7. 5 chính của nghiên cứu này là thiết kế giải thuật chọn nút trưởng cụm tối ưu năng lượng tiêu thụ đảm bảo độ trễ end-to-end làm nút chuyển tiếp kế tiếp chỉ dựa trên một lượng rất ít các thông tin cục bộ giữa các nút lân cận. Điều này giúp giải thuật đạt được sự hội tụ nhanh và lượng overhead trao đổi trong quá trình khám phá đường đi giảm đi đáng kể. Kết quả của nghiên cứu này đã được công bố trong công trình [1]. 1.5 Cấu trúc luận án Bố cục của luận án được trình bày gồm bảy chương. Chương một trình bày khái quát về lý do chọn đề tài, mục tiêu của luận án, đối tượng và phạm vị nghiên cứu của luận án, và các đóng góp chính của luận án. Chương hai trình bày tình hình nghiên cứu liên quan đến các giải pháp tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và giảm độ trễ end-to-end trong mạng cảm biến không dây. Chương ba đến chương sáu trình bày các mô hình và giải thuật được đề xuất. Trong đó, chương ba nghiên cứu và đề xuất mô hình phân cụm nhằm cân bằng hiệu quả sử dụng năng lượng tiệu thụ giữa các nút cảm biến và độ trễ end-to-end để phân phối dữ liệu từ các nút cảm biến đến nút gốc sink. Chương bốn tập trung giải quyết vấn đề cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ end-to-end bằng cách thiết kế hàm chi phí kết hợp cả hai nhân tố liên quan này trong quyết định chọn đường. Chương năm đảm bảo độ hội tụ của giải thuật trong khoảng thời gian hữu hạn bằng cách thiết kế giải thuật tìm k đường đi hiệu quả năng lượng đảm bảo độ trễ end-to-end với độ phức tạp của giải thuật là hàm đa thức. Chương sáu giải quyết vấn đề định tuyến tối ưu năng lượng tiêu thụ có ràng buộc độ trễ dựa trên phương pháp định tuyến
  • 8. 6 phân tán theo véctơ khoảng cách nhằm giảm thiểu số lượng overhead trao đổi và giảm thiểu độ phức tạp tính toán cho giải thuật. Chương bảy trình bày những kết luận chung của luận án, khẳng định những đóng góp mới của luận án, đánh giá các giải thuật đề xuất và đề nghị hướng mở rộng của chuỗi nghiên cứu này. CHƢƠNG 2. TỔNG QUAN Chương này trình bày tổng quan mạng cảm biến không dây và tình hình nghiên cứu các giải pháp tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và giảm độ trễ end-to-end trong mạng cảm biến không dây. Từ đó, chỉ ra các vấn đề còn tồn tại nhằm đề xuất mô hình và các giải thuật trong các chương kế tiếp từ chương ba đến chương sáu. CHƢƠNG 3. GIẢI THUẬT PHÂN CỤM HIỆU QUẢ NĂNG LƢỢNG VÀ ĐỘ TRỄ - TED Trong chương này, giải thuật phân cụm hiệu quả năng lượng và độ trễ gọi là TED (Tradeoff for Energy and Delay) được mô tả. Bên cạnh đó, mô hình mạng, mô hình năng lượng và mô hình độ trễ cũng được mô tả để sử dụng trong giải thuật phân cụm. 3.1 Mô hình mạng Xét một tập các nút cảm biến được phân bố trong một môi trường mạng cảm biến không dây. Mô hình mạng phân cấp được đề xuất như trong hình 3.1.
  • 9. 7 (a) Cụm một chặng (1-hop cluster) để tối thiểu độ trễ và tổng hợp dữ liệu trên mạng rSink rC H 0 (b) Trưởng cụm có thể truyền thông với các trưởng cụm khác ở khoảng cách xa hơn trên đường đi đa chặng : nút thành viên : trưởng cụm : sink : liên kết từ thành viên đến trưởng cụm : liên kết từ trưởng cụm đến trưởng cụm (hoặc sink) rCH: dải truyền thông của trưởng cụm rSink: dải truyền thông của sink Hình 3.1 Mô hình kiến trúc truyền thông đa chặng của mạng cảm biến không dây 3.2 Mô hình năng lƣợng Để truyền l-bit dữ liệu trên khoảng cách d, năng lượng tiêu tốn được xác định bởi công thức sau: 𝐸 𝑇𝑋 𝑙, 𝑑 = 𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀𝑓𝑠 × 𝑑2 𝑖𝑓 𝑑 < 𝑑0 𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀 𝑚𝑝 × 𝑑4 𝑖𝑓 𝑑 ≥ 𝑑0 (3.1) Để nhận l-bit dữ liệu, năng lượng tiêu tốn được tính bởi công thức sau: 𝐸 𝑅𝑋 𝑙 = 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 × 𝑙 (3.2) Năng lượng tiêu tốn cho việc tổng hợp dữ liệu từ m nút thành viên được xác định bởi công thức sau:
  • 10. 8 𝐸 𝐹 𝑙, 𝑚 = 𝑚 × 𝐸𝑓𝑢𝑠𝑒 × 𝑙 (3.3) Trong đó, Efuse là hệ số tổng hợp dữ liệu. 3.3 Mô hình độ trễ Độ trễ liên kết 𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 là thời gian trôi qua để một gói dữ liệu l bits di chuyển trên liên kết giữa hai nút cảm biến i và j. 𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 được xác định bởi công thức sau: 𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 = 1 𝜇 − 𝜆 + 𝑙 𝜓 + 𝑑𝑖𝑗 𝛾 (3.4) Độ trễ đầu cuối Dete(x,s) của một đường đi từ một nút trưởng cụm x đến nút gốc sink s được xác định theo công thức sau: 𝐷𝑒𝑡𝑒 𝑥, 𝑠 = 𝐷 𝑖, 𝑗 𝑖,𝑗∈ 𝑥,𝑈,𝑠 = 1 𝜇 − 𝜆 + 𝑙 𝜓 + 𝑑𝑖𝑗 𝛾 𝑖,𝑗∈ 𝑥,𝑈,𝑠 (3.5) Trong đó, U là tập các nút trung gian giữa nút trưởng cụm x và nút gốc sink s. 3.4 Giải thuật phân cụm cân bằng năng lƣợng tiêu thụ và độ trễ - TED Giải thuật sử dụng chỉ số TED để cân bằng giữa năng lượng độ trễ cho mỗi nút có khả năng trở thành nút trưởng cụm. Chỉ số này được xác định bởi công thức sau: 𝑇𝐸𝐷𝑖 = 𝐸𝑖 𝐸𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝛼 + 1 𝑑𝑖𝑠 𝛽 (3.6) Trong đó, Ei là năng lượng còn lại của nút ứng viên trưởng cụm i, Etotal là năng lượng tổng của các nút đã gửi thông điệp ADV cho nút i, dis là
  • 11. 9 khoảng cách từ nút ứng viên trưởng cụm i đến nút gốc sink s.  và  là các tham số điều khiển. Mã giả của giải thuật được thể hiện trong hình 3.2. Algorithm 1. Xác đinh vai trò của các nút cảm biến trong mỗi cụm. Đầu vào: thông điệp BEA từ nút gốc sink Đầu ra: Vai trò của nút trong cụm (NodeRole) 1. Tính khoảng cách xấp xỉ từ nút cảm biến tới nút gốc sink dtoSink 2. Đợi khoảng thời gian 𝜏 = 1 𝐸 3. Gửi quảng bá thông điệp ADV đến các nút lân cận 4. if nhận thông điệp ADV từ các nút lân cận then 5. for j = 0 to Ni do 6. if Ei  Ej then // Ei và Ej là năng lượng của nút i và nút j 7. flag = 1 8. break 9. end if 10. end for 11. if flag == 1 then 12. NodeRole = Cluster-member 13. end if 14. end if 15. Đợi khoảng thời gian 𝜔 = 1 𝑇𝐸𝐷 𝑖 16. if nhận thông điệp JCR then 17. Gửi thông điệp ACK tới nút trưởng cụm của nó 18. NodeRole = Cluster-member 19. else 20. Gửi quảng bá thông điệp JCR tới các nút lân cận 21. NodeRole = Cluster-head 22. end if 23. Gửi quảng bá thông điệp NCR đến các nút trưởng cụm khác 24. Cập nhật năng lượng còn lại của nút 25. return NodeRole Hình 3.2 Mã giả của giải thuật phân cụm TED cho mỗi nút cảm biến
  • 12. 10 3.5 Độ phức tạp của giải thuật phân cụm TED Luận án đã chứng minh độ phức tạp tính toán của giải thuật TED là một hàm tuyến tính O(n), với n là số nút trung bình trong mỗi cụm của một WSN. Ngoài ra, độ phức tạp trao đổi thông điệp của giải thuật TED cũng đã được chứng minh là một hàm đa thức O(n2 ), với n là ước số của số lượng nút cảm biến trong một WSN. 3.6 Hiệu quả giải thuật phân cụm Kết quả phân cụm cho thấy sự hiệu quả phân cụm phụ thuộc vào viêc điều chỉnh hợp lý các tham số điều khiển và sự phân bố các nút thành viên vào các cụm đều hơn hai phương pháp phân cụm tương tự (LEACH và HEED) trước đó. CHƢƠNG 4. GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN CÂN BẰNG NĂNG LƢỢNG TIÊU THỤ VÀ ĐỘ TRỄ ĐẦU CUỐI - DEM Chương này trình bày chi tiết giải thuật định tuyến đa chặng cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ đầu cuối gọi là DEM (Delay Energy Multi-hop). Giải thuật DEM gồm hai bước chính là tính chi phí đường đi ban đầu và cập nhật lại chi phí đường đi. 4.1 Tính chi phí đƣờng đi ban đầu Chi phí đường đi ban đầu để mỗi nút trưởng cụm i (CHi) gửi dữ liệu trực tiếp đến nút gốc sink s được xác định bởi công thức sau: 𝑐𝑜𝑠𝑡0 𝑙, 𝐶𝐻𝑖 = 𝐸 𝑇𝑋 𝑖 𝑙, 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘 + 𝐷𝑙 𝑖, 𝑠 (4.1) Trong đó, 𝐸 𝑇𝑋 𝑖 𝑙, 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘 là năng lượng dùng để truyền l bit dữ liệu trực tiếp từ nút trưởng cụm i đến nút gốc sink trên khoảng cách dtoSink. Giá trị năng lượng này được xác định theo công thức sau:
  • 13. 11 𝐸 𝑇𝑋 𝑖 𝑙, 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘 = 𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀𝑓𝑠 × 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘 2 𝑖𝑓 𝑑 < 𝑑0 𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀 𝑚𝑝 × 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘 4 𝑖𝑓 𝑑 ≥ 𝑑0 (4.2) Dl(i,s) là độ trễ liên kết trực tiếp giữa nút trưởng cụm i và nút gốc s. Dựa vào mô hình độ trễ đã định nghĩa trong phần 3.3, giá trị này được xác định theo công thức sau: 𝐷𝑙 𝑖, 𝑠 = 1 𝜇 − 𝜆 + 𝑙 𝜓 + 𝑑𝑡𝑜𝑆𝑖𝑛𝑘 𝛾 (4.3) 4.2 Cập nhật chi phí đƣờng đi Mỗi nút trưởng cụm tính chi phí đường đi chuyển tiếp khi nó sử dụng các nút trưởng cụm khác làm nút chuyển tiếp dữ liệu đến nút gốc sink. Nếu giá trị chi phí này nhỏ hơn giá trị chi phí đường đi ban đầu để gửi dữ liệu từ chính nó trực tiếp đến nút gốc sink, nó sẽ cập nhật lại chi phí đường đi là giá trị của chi phí đương đi chuyển tiếp. Bằng cách này, mỗi nút trưởng cụm có thể có nhiều đường đi chuyển tiếp có chi phí chuyển tiếp nhỏ hơn giá trị chi phí đường đi ban đầu. Trong trường hợp này, nó chọn đường đi chuyển tiếp có chi phí thấp nhất làm đường đi chuyển tiếp mặc định và quảng bá giá trị này như là chi phí đường đi mới đến các nút trưởng cụm lân cận. Chi phí đường đi của nút trưởng cụm i sử dụng nút trưởng cụm j như là nút chuyển tiếp kế tiếp được xác định bởi hệ phương trình đệ quy sau: 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑙, 𝐶𝐻𝑖 = 𝐸 𝑇𝑋 𝑖 𝑙, 𝑑𝑖𝑗 + 𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 + 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐹 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 (4.4) 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐹 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 = 𝐸 𝑅𝑋 𝑗 𝑙 + 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 (4.5) Trường hợp nút trưởng cụm j là nút chuyển tiếp cuối cùng đến nút gốc sink, thì:
  • 14. 12 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐹 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 = 𝐸 𝑅𝑋 𝑗 𝑙 + 𝑐𝑜𝑠𝑡0 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 (4.6) Trong đó, 𝐸 𝑇𝑋 𝑖 𝑙, 𝑑𝑖𝑗 là năng lượng tiêu thụ để truyền l bits dữ liệu từ nút i đến nút j trên khoảng cách dij, 𝐷𝑙 𝑖, 𝑗 là độ trễ liên kết giữa hai nút trưởng cụm liền kề nhau i và j, 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐹 𝑙, 𝐶𝐻𝑗 là chi phí chuyển tiếp l bits dữ liệu của nút trung gian j đến nút lân cận khác. 𝐸 𝑅𝑋 𝑗 𝑙, 𝑑𝑖𝑗 là năng lượng tiêu thụ của nút j để nhận l bits dữ liệu từ nút lân cận i. Bằng phương pháp tính chi phí đệ quy như trên, mỗi nút trưởng cụm xác định được một danh sách các nút chuyển tiếp tối ưu được sắp xếp ưu tiên theo giá trị chi phí thấp để chuyển tiếp dữ liệu đến nút gốc sink. Mã giả của thuật toán được thể hiện trong hình 4.1. Algorithm 2. Xác định chi phí tối ưu năng lượng tiêu thụ và độ trễ để gửi dữ liệu đến nút gốc sink từ một nút trưởng cụm i. Đầu vào: thông điệp BEA từ nút gốc sink Đầu ra: chi phí tối ưu năng lượng tiêu thụ và độ trễ leastCost(i) 1. Tính khoảng cách xấp xỉ từ nút cảm biến tới nút gốc sink dtoSink 2. Tính chi phí đường đi ban đầu trực tiếp đến sink Cost0(l,CHi) 3. leastCost(i)=Cost0(l,CHi) 4. Gửi quảng bá thông điệp INI đến các nút lân cận 5. while nhận thông điệp INI từ một nút lân cận j do 6. Tính khoảng cách dij từ nó đến nút j 7. Tính chi phí Cost(l,CHi) gửi dữ liệu chuyển tiếp qua nút j 8. If Cost(l,CHi) < leastCost(i) then 9. leastCost(i) = Cost(l,CHi) 10. end if 11. Lưu danh sách nút chuyển tiếp ưu tiên theo leastCost(i) 12. end while 13. Gửi quảng bá giá trị leastCost(i) đến các nút lân cận 14. return leastCost(i) Hình 4.1 Mã giả của giải thuật DEM
  • 15. 13 4.3 Truyền dữ liệu Trong giai đoạn thu thập dữ liệu từ các nút thành viên, bởi vì nút thành viên chỉ cần gửi dữ liệu đến nút trưởng cụm của nó nên năng lượng tiêu thụ tại mỗi nút cảm biến thành viên Emem được xác định theo công thức sau: 𝐸 𝑚𝑒𝑚 𝑗 = 𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝑙 × 𝜀 𝑓𝑠 × 𝑑 𝑗 2 (4.7) Năng lượng tiêu thụ tại mỗi nút trưởng cụm ECH được xác định theo công thức sau: 𝐸 𝐶𝐻 𝑖 = 𝐸 𝑅 𝑖 + 𝐸 𝐹 𝑖 + 𝐸𝑆 𝑖 (4.8) 𝐸 𝑅 𝑖 = 𝑙 × 𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 × 𝑠𝑖𝑧𝑒 𝐶𝐻 𝑖 + 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠 𝑖 (4.9) 𝐸 𝐹 𝑖 = 𝑠𝑖𝑧𝑒 𝐶𝐻 𝑖 × 𝐸𝑓𝑢𝑠𝑒 × 𝑙 (4.10) 𝐸𝑆 𝑖 = 𝑙 × (𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝜀𝑓𝑠 × 𝑑2 𝑛𝑒𝑥𝑡 𝑖 ) × 1 + 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠 𝑖𝑓 𝑑 𝑛𝑒𝑥𝑡 𝑖 < 𝑑0 𝑙 × (𝐸𝑒𝑙𝑒𝑐 + 𝜀 𝑚𝑝 × 𝑑4 𝑛𝑒𝑥𝑡 𝑖 ) × 1 + 𝑟𝑒𝑙𝑎𝑦𝑠 𝑖𝑓 𝑑 𝑛𝑒𝑥𝑡 𝑖 ≥ 𝑑0 (4.11) Trong đó, 𝐸 𝑅 𝑖 là năng lượng mà nút i dùng để nhận tất cả các dữ liệu từ các nút thành viên, 𝐸 𝐹 𝑖 là năng lượng mà nút i dùng để tổng hợp dữ liệu từ tất cả các nút thành viên, 𝐸𝑆 𝑖 là năng lượng mà nút i dùng để gửi dữ liệu đến nút trưởng cụm kế tiếp hoặc nút gốc sink, 𝑠𝑖𝑧𝑒 𝐶𝐻 𝑖 là số lượng nút thành viên của cụm nó nút trưởng cụm i, relays là số lần chuyển tiếp, dnext(i) là khoảng cách từ nút trưởng cụm i đến nút trưởng cụm kế tiếp hoặc nút gốc sink. Khi đó, tổng năng lượng tiêu thụ cho cả vòng là: 𝐸𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 = 𝐸 𝐶𝐻 𝑖 + 𝐸 𝑚𝑒𝑚 𝑗 𝑁−𝐾 𝑗=1 𝐾 𝑖=1 (4.12)
  • 16. 14 Trong đó, N là số lượng nút cảm biến và K là số lượng nút trưởng cụm tại vòng đó. 4.4 Hiệu quả giải thuật DEM Các kết quả mô phỏng cho thấy sự kết hợp hiệu quả giữa phương pháp phân cụm TED được đề xuất trong chương ba với giải thuật cập nhật hàm chi phí tổng hợp tạo sự cân bằng tốt cho cả năng lượng tiêu thụ và độ trễ end-to-end. Bên cạnh đó, với sự điều chỉnh hợp lý các tham số  và , mô phỏng cũng tìm thấy số lượng chặng tối ưu ứng với một kích thước mạng cụ thể. CHƢƠNG 5. GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN HIỆU QUẢ NĂNG LƢỢNG VỚI K ĐƢỜNG NGẮN NHẤT ĐẢM BẢO ĐỘ TRỄ ĐẦU CUỐI - DCEM Trong phần này, luận án trình bày giải thuật định tuyến hiệu quả năng lượng gọi là DCEM (Delay-Constrained Energy Multi-hop) với k đường ngắn nhất nhằm đảm bảo ràng buộc về độ trễ của ứng dụng. Ngoài ra, để tạo sự cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến, giải thuật cũng đề xuất một hàm chi phí dựa trên năng lượng còn lại của nút. 5.1 Tính chi phí liên kết và chi phí đƣờng đi Hàm chi phí về năng lượng tiêu thụ trên một liên kết giữa hai nút trưởng cụm i và j được xác định theo công thức sau: 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 = 𝐸𝜃 𝑖𝑗 + 𝜌 × 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐸 𝑅𝑒 𝑖 𝜃∈ 𝑅𝑥,𝐹𝑢,𝑇𝑥 = 𝐸 𝑅𝑥 𝑖 + 𝐸 𝐹𝑢 𝑖 + 𝐸 𝑇𝑥 𝑖𝑗 + 𝜌 × 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐸 𝑅𝑒 𝑖 (5.1)
  • 17. 15 Trong đó, 𝐸 𝑅𝑥 𝑖 là năng lượng mà nút trưởng cụm i dùng để nhận dữ liệu từ các nút thành viên, 𝐸 𝐹𝑢 𝑖 là năng lượng mà nút trưởng cụm i dùng để tổng hợp dữ liệu từ m thành viên, 𝐸 𝑇𝑥 𝑖𝑗 là năng lượng mà nút trưởng cụm i dùng để truyền dữ liệu đến nút trưởng cụm j kế tiếp.  là hệ số điều chỉnh sự phụ thuộc của hàm chi phí vào mức năng lượng còn lại ERe của mỗi nút cảm biến. Với mục đích cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến, hàm chi phí 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐸 𝑅𝑒 𝑖 được thiết kế dựa trên nguyên tắc sao cho thay đổi nhỏ về năng lượng còn lại của nút cảm biến dẫn đến thay đổi lớn trong hàm chi phí. hàm chi phí được đề xuất như sau: 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝐸 𝑅𝑒 𝑖 = 𝑒𝑥𝑝1 𝐸 𝑅𝑒 𝑖 2 (5.2) Hàm chi phí của một đường đi từ nút trưởng cụm x đến nút gốc sink s được xác định bởi công thức sau: 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑥, 𝑠 = 𝑐𝑜𝑠𝑡𝑖𝑗 𝑖,𝑗∈ 𝑥,𝑈,𝑠 (5.3) Trong đó, U là tập các nút trung gian từ nút trưởng cụm x đến nút gốc sink s. 5.2 Giải thuật định tuyến đa chặng Mục đích của giải thuật này là tìm đường đi có chi phí thấp nhất (hiệu quả nhất về năng lượng) từ một nút trưởng cụm bất kỳ x đến nút gốc sink s sao cho độ trễ đầu cuối trên đường đi đó không vượt quá ràng buộc về độ trễ . Nghĩa là, tìm: Min 𝑅 𝑘 ∈ℜ 𝑥,𝑠 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑅 𝑘 (5.4)
  • 18. 16 Trong đó, Rk là đường đi thứ k, Â(x,s) là tập các đường đi từ nút trưởng cụm x đến nút gốc sink s mà độ trễ đầu cuối bị chặn bởi giá trị . Nghĩa là: 𝐷𝑒𝑡𝑒 𝑅 𝑘 ≤ ∆, 𝑅 𝑘 ∈ ℜ 𝑥, 𝑠 (5.5) Để giải bài toán trên, giải thuật tìm đường ngắn nhất thứ k thỏa ràng buộc độ trễ đầu cuối được trình bày như trong hình 5.1. Algorithm 3. Xác định đường có năng lượng tiêu thụ thấp nhất thứ k thỏa ràng buộc độ trễ đầu cuối. Đầu vào: thông điệp ADV từ nút gốc sink Đầu ra: đường có năng lượng tiêu thụ thấp nhất thứ k thỏa ràng buộc độ trễ đầu cuối 1. SeR =  //là đường được chọn để phân phối dữ liệu từ nút x đến nút gốc sink 2. NoSa = //là tập các đường không thỏa ràng buộc độ trễ  3. Tính chi phí năng lượng tiêu thụ costij, i,j   // là tập các nút trưởng cụm, j có thể là nút sink 4. Tính số đường khả thi K từ nút trưởng cụm x đến nút gốc sink s 5. Tìm K đường đi có chi phí năng lượng tiêu thụ thấp nhất từ nút trưởng cụm x đến nút gốc sink s kSR(x,s,K) 6. for k =1 to K do 7. Rk = kSR(x,s,k) NoSa 8. Tính độ trễ Dete(Rk) của đường Rk 9. if Dete(Rk)   then 10. SeR = Rk 11. break 12. else 13. NoSa = NoSa  Rk 14. k = k + 1 15. end if 16. end for 16. return SeR Hình 5.1 Mã giả của giải thuật DCEM
  • 19. 17 Dòng 5 của giải thuật trên có sử dụng giải thuật tìm k đường ngắn nhất. Mã giả của giải thuật này được mô tả trong hình 5.2. Algorithm 4. Tìm k đường ngắn nhất từ một nút x đến nút gốc sink s. Đầu vào: thông điệp SRM, x, s, k Đầu ra: k đường ngắn nhất đến nút sink 1. if self thuộc shortest_paths trong thông điệp SRM then 2. loại bỏ thông điệp SRM 3. else 4. thêm đường trong shortest_paths vào neig_paths 5. while đường  neig_paths do 6. gắn thêm self vào cuối path_struct 7. end while 8. sắp xếp neig_paths theo giá trị khoảng cách 9. gửi quảng bá thông điệp SRM mới với shortest_paths gồm k path_struct trong neig_paths 10. return mảng k path_struct trong neig_paths 11. end if Hình 5.2 Mã giả của giải thuật tìm k đường ngắn nhất 5.3 Tính hội tụ và độ phức tạp của giải thuật DCEM Luận án đã chứng minh rằng nếu  K đường đi từ nút trưởng cụm x đến nút gốc s,  k : 1  k  K, giải thuật DCEM hoặc tìm được k đường đi có chi phí ngắn nhất thỏa ràng buộc độ trễ đầu cuối hoặc không tìm ra đường đi nào trong một khoảng thời gian hữu hạn. Ngoài ra, luận án cũng đã chứng minh rằng thời gian thực thi của giải thuật để tìm được đường đi từ một nút trưởng cụm cho trước đến nút gốc sink là O(n2 ). 5.4 Hiệu quả giải thuật DCEM Các kết quả mô phỏng cho thấy năng lượng tiêu thụ ở các nút cảm biến đạt được sự cân bằng tốt và thời gian sống của toàn mạng vì thế cũng được kéo dài khi so sánh với các đề xuất tương tự. Ngoài ra, số
  • 20. 18 chặng tối ưu cho một kích thước mạng cụ thể cũng được chỉ ra qua mô phỏng với sự điều chỉnh thích hợp một số tham số tương ứng. CHƢƠNG 6. GIẢI THUẬT ĐỊNH TUYẾN PHÂN TÁN HIỆU QUẢ NĂNG LƢỢNG RÀNG BUỘC ĐỘ TRỄ ĐẦU CUỐI - DCEER Chương này tập trung giải quyết bài toán tối thiểu tổng năng lượng tiêu thụ Etotal của đường Ri trong khi giữ được độ trễ đầu cuối Dete dưới một giá trị ràng buộc . Nói cách khác, bài toán đi tìm: Min 𝑅𝑖∈ℜ 𝐶𝐻𝑖,𝑆𝐼𝑁𝐾 𝐸𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑅𝑖 ∶ 𝐷𝑒𝑡𝑒 𝑅𝑖 ≤ ∆ (6.1) Trong đó (CHi,SINK) là tập các đường đi từ nút trưởng cụm i đến nút đích SINK (nút gốc). Trong mô hình này, chỉ có một nút đích. Nút này nhận tất cả dữ liệu từ các nút cảm biến trong toàn mạng. Trong phần này, luận án tập trung vào một vấn đề được đơn giản hóa bằng cách xem xét lớp ứng dụng chỉ có một nút đích duy nhất. Giải thuật DCEER (Delay Constrained Energy Efficient Routing) đề xuất sau đây là sự kết hợp giữa các đường đi thay vì giữa các tham số độ trễ và năng lượng nhằm giảm không gian tìm kiếm. 6.1 Giải thuật khám phá đƣờng đi Mỗi nút trưởng cụm phải có những thông tin sau.  nextCHle: là nút trưởng cụm kế tiếp j làm cho nút i tiêu thụ ít năng lượng nhất để gửi dữ liệu đến nó (nút j). Nghĩa là: 𝑛𝑒𝑥𝑡𝐶𝐻𝑙𝑒 = min 𝑗∈𝑁 𝑖 𝐸 𝑇𝑥 𝑖, 𝑗 (6.2)  nextCHld: là nút trưởng cụm kế tiếp j làm cho nút i tốn ít thời gian nhất để gửi dữ liệu đến nó (nút j). Nghĩa là:
  • 21. 19 𝑛𝑒𝑥𝑡𝐶𝐻𝑙𝑑 = min 𝑗∈𝑁 𝑖 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦 𝑖, 𝑗 (6.3)  ld(i,SINK): là thời gian ngắn nhất để nút trưởng cụm i gửi dữ liệu trực tiếp đến nút gốc sink. Tại một thời điểm bất kỳ, nếu nút trưởng cụm i có dữ liệu gửi đến nút gốc sink, nó khởi động việc khám phá đường đi bằng cách kiểm tra giá trị ld(i,SINK). Nếu giá trị này lớn hơn ràng buộc độ trễ đầu cuối, không tồn tại bất kỳ đường đi nào giữa nút i và nút gốc sink thỏa mãn yêu cầu độ trễ. Giải thuật sẽ dừng ngay việc khám phá và nút i sẽ không gửi dữ liệu đi. Tuy nhiên, nếu giá trị ld(i,SINK) nhỏ hơn hoặc bằng ràng buộc độ trễ đâu cuối , nghĩa là tồn tại đường đi giữa nút i và nút gốc sink thỏa mãn yêu cầu độ trễ. Giải thuật sẽ tiếp tục khám phá đường đi cho đến khi tìm thấy. Trong trường hợp này, nút trưởng cụm i sẽ xác định nút trưởng cụm kế tiếp j thỏa mãn công thức 6.2 như là nút kế tiếp có mức tiêu thụ năng lượng thấp nhất để chuyển tiếp dữ liệu. Sau đó, nút i sẽ gửi thông điệp LDR đến nút j để thu thập giá trị ld(j,SINK). Nút trưởng cụm j trả lại giá trị ld(j,SINK) mới nhất về cho nút trưởng cụm i. Sau đó, nút trưởng cụm i kiểm tra bất đẳng thức sau: 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦(𝑐𝑢𝑟𝑟) + 𝐷𝑒𝑙𝑎𝑦(𝑖, 𝑗) + 𝑙𝑑(𝑗, 𝑆𝐼𝑁𝐾) ≤ ∆ (6.4) Trong đó, Delay(curr) là thời gian trễ từ nút bắt đầu của đường đi này đến nút trưởng cụm hiện tại. Trong trường hợp này, nút hiện tại là nút trưởng cụm i. Nếu bất đẳng thức này thỏa mãn, tồn tại đường đi từ nút trưởng cụm i đến nút gốc sink đảm bảo ràng buộc độ trễ  và sử dụng liên kết từ i đến j để chọn đường đi có mức năng lượng thấp nhất. Khi đó, nút trưởng cụm i sẽ chọn nút trưởng cụm j làm nút kế tiếp để chuyển tiếp dữ liệu đến nút gốc sink. Nếu bất đẳng thức 6.4 không thỏa mãn, nút i sẽ chọn nút trưởng cụm khác gọi là k thỏa mãn công thức 6.3 như là
  • 22. 20 nút kế tiếp có thời gian trễ ít nhất để chuyển tiếp dữ liệu. Lựa chọn này đảm bảo rằng đường đi từ nút trưởng cụm hiện tại i đến nút gốc sink là một phần của ít nhất một đường đi thỏa ràng buộc độ trễ từ nút khởi tạo đến nút gốc sink, nếu không thì nút trưởng cụm hiện tại đã không được chọn trong bước trước đó. Chi tiết của giải thuật chọn nút trưởng cụm kế tiếp được mô tả trong hình 6.1. Algorithm 5. Tìm nút trưởng cụm kế tiếp tiêu thụ ít năng lượng nhất và thỏa ràng buộc độ trễ đầu cuối – Find_NextCH(Input,Output). Input: prevCH, initCH, SINK, ∆, Delay(curr) Output: nextCH Nút trưởng cụm hiện hành là nút khởi tạo 1. if (prevCH = null | Delay(curr) = 0 | initCH = i) then 2. if ld(i, SINK) >  then 3. nextCH = null 4. exit(1) 5. end if 6. end if Tất cả các nút trưởng cụm tham gia cấu trúc đường đi 7. for j=0 to Ni do 8. nextCHle = minETx(i, j) 9. end for 10. temp = NodeID(nextCHle) 11. if(Delay(curr)+Delay(i,temp)+ld(temp, SINK))   then 12. nextCH = temp 13. else 14. for j=0 to Ni do 15. nextCHld = minDelay(i,j) 16. end for 17. Next_CH = NodeID(LD_nextCH) 18. end if 19. Delay(nextCH)=Delay(curr)+Delay(i,nextCH) 20. return nextCH Hình 6.1 Mã giả của giải thuật DCEER
  • 23. 21 6.2 Tính hội tụ và độ phức tạp của giải thuật DCEER Luận án đã chứng minh rằng giải thuật đề xuất sẽ luôn luôn hoặc tìm được đường đi tiêu thụ năng lượng ít nhất đảm bảo ràng buộc độ trễ đầu cuối  nếu tồn tại một đường như thế hoặc không tìm được đường đi nào trong một khoảng thời gian hữu hạn. Ngoài ra, chi phí trao đổi thông điệp được chứng minh là một hàm đa thức, trong khi độ phức tạp tính toán của DCEER là một hàm tuyến tính. 6.3 Hiệu quả giải thuật DCEER Các kết quả mô phỏng cho thấy rằng, nếu giá trị ràng buộc độ trễ end- to-end được điều chỉnh hợp lý, giải thuật được đề xuất cho thấy khả năng cân bằng năng lượng tiêu thụ tốt các nút cảm biến cũng như khả năng kéo dài thời gian sống của toàn mạng tốt hơn khi so sánh với các giải thuật tương tự. Mặc dù vậy, độ phức tạp trong trao đổi thông điệp điều khiển vẫn là một hàm đa thức nên việc cải tiến để số lượng thông điệp trao đổi trong quá trình khám phá đường đi đạt độ phức tạp tuyến tính cần được nghiên cứu thêm. CHƢƠNG 7. KẾT LUẬN Luận án đã tập trung nghiên cứu và thiết kế mô hình phân cụm và các giải thuật định tuyến đa chặng nhằm giảm độ trễ end-to-end và tổng năng lượng tiêu thụ trong các mạng cảm biến không dây. 7.1 Những điểm mới của luận án Với mục tiêu cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến để kéo dài thời gian sống của mạng đồng thời tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và đảm bảo độ trễ end-to-end của ứng dụng, các nghiên cứu trong luận án
  • 24. 22 đã kết hợp phương pháp phân tích toán học và mô phỏng để đề xuất những giải thuật hiệu quả thu được những kết quả đáng ghi nhận. Giải thuật phân cụm hiệu quả năng lượng tiêu thụ và độ trễ TED đã thiết kế được chỉ số tổng hợp dựa trên năng lượng còn lại của mỗi nút cảm biến và khoảng cách giữa chúng kết hợp với các tham số điều chỉnh để chọn ra các nút trưởng cụm tối ưu nhất đảm bảo cân bằng hiệu quả sử dụng năng lượng của các nút cảm biến và độ trễ end-to-end. Giải thuật định tuyến cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ đầu cuối DEM đã thiết kế một hàm chi phí kết hợp cả hai yếu tố năng lượng tiêu thụ và độ trễ liên kết giữa các nút cảm biến lân cận nhau và một giải thuật cập nhật hàm chi phí để phân phối dữ liệu đến nút gốc theo đường đi có chi phí tổng hợp hiệu quả nhất. Giải thuật định tuyến hiệu quả năng lượng với k đường ngắn nhất đảm bảo độ trễ đầu cuối DCEM đã thiết kế một hàm chi phí chỉ dựa vào năng lượng còn lại của mỗi nút trưởng cụm và một giải thuật tìm k đường đi có chi phí về năng lượng tiêu thụ hiệu quả nhất nhưng phải đảm bảo yêu cầu ràng buộc độ trễ end-to- end của ứng dụng. Giải thuật định tuyến phân tán hiệu quả năng lượng ràng buộc độ trễ đầu cuối DCEER đã thiết kế giải thuật chọn nút trưởng cụm tối ưu năng lượng tiêu thụ đảm bảo độ trễ end-to-end làm nút chuyển tiếp kế tiếp chỉ dựa trên một lượng rất ít các thông tin cục bộ giữa các nút lân cận. Điều này giúp giải thuật đạt được sự hội tụ nhanh và lượng overhead trao đổi trong quá trình khám phá đường đi giảm đi đáng kể. 7.2 Đánh giá các phƣơng pháp đề xuất Đối với giải thuật phân cụm TED, luận án đã chỉ ra được khả năng cân bằng năng lượng và độ trễ khi các tham số  và  được điều chỉnh hợp lý với từng kích thước mạng để tạo nên sự phân bố đồng đều giữa các cụm.
  • 25. 23 Tính hiệu quả năng lượng của giao thức DEM là không quá cao vì nó phải xem xét đến yếu tố độ trễ. Trong khi đó, cả DCEM và DCEER đều phụ thuộc vào giá trị độ trễ bị ràng buộc bởi ứng dụng, nên tính hiệu quả năng lượng của cả hai giao thức DCEM và DCEER đều có thể bị thay đổi theo sự ràng buộc về độ trễ này. Và vì thế, cả DCEM và DCEER bị ràng buộc bởi yếu tố độ trễ end-to-end của ứng dụng, trong khi DEM thì không. Vì DEM không bị ràng buộc về thời gian trễ end-to-end nên việc phân phối dữ liệu từ các nút cảm biến đến nút gốc sink hầu như luôn đạt được. Tuy nhiên nó bị ảnh hưởng bởi việc các nút tham gia chuyển tiếp dữ liệu có thể bị chết trong pha phân phối dữ liệu nhiều hay ít. Điều này cũng tương tự đối với cả hai giao thức còn lại là DCEM và DCEER. Riêng giải thuật DCEM, vì việc phân phối còn phụ thuộc vào ràng buộc độ trễ và đường đi tối ưu tại vòng đó, nên độ tin cậy này có thể thay đổi ứng với mỗi vòng khác nhau. Vì DCEER là giải thuật chỉ dựa vào các thông tin của các nút lân cận để thiết lập đường đi, nên độ phức tạp tính toán của nó là thấp hơn so với hai giải thuật DEM và DCEM. Mặc dù vậy, cả ba giải thuật đều có độ phức tạp trao đổi thông điệp là khá cao. Đây cũng là một trong những tiêu chí cải tiến trong những nghiên cứu tiếp theo của luận án. 7.3 Khả năng áp dụng trong thực tế Vấn đề chung của bài toán cần giải quyết là việc giảm năng lượng tiêu thụ và độ trễ đầu cuối để có thể kéo dài thời gian sống của toàn mạng và đáp ứng được nhu cầu về thời gian hồi đáp dữ liệu được yêu cầu từ mạng cảm biến. Vậy nên, khả năng ứng dụng của mô hình phân cụm và các giải pháp định tuyến đề xuất sẽ tập trung vào các ứng dụng thực tế sau: hệ thống giám sát cháy rừng, hệ thống cảnh báo động đất,
  • 26. 24 hệ thống giám sát các hoạt động của núi lửa, hệ thống cảnh báo sóng thần, hệ thống phát hiện xâm nhập, và nhiều dạng ứng dụng khác có yêu cầu độ nhạy về thời gian hồi đáp thông tin. 7.4 Hƣớng mở rộng nghiên cứu Mặc dù luận án đã thiết kế được một số giải thuật hiệu quả để giảm độ trễ end-to-end và tổng năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến không dây nhưng vẫn còn một số vấn đề cần cải tiến để có thể nhận được kết quả tốt hơn. Qua mô phỏng, số chặng tối ưu cho một kích thước mạng cụ thể cũng được chỉ ra với sự điều chỉnh thích hợp một số tham số nên việc đưa ra một phương pháp xác định số chặng tối ưu trong trường hợp tổng quát cần được nghiên cứu thêm. Bên cạnh đó, mặc dù độ phức tạp tính toán đã giảm nhiều về một hàm tuyến tính nhưng độ phức tạp trong trao đổi thông điệp điều khiển vẫn là một hàm đa thức. Vì vậy, việc cải tiến để số lượng thông điệp trao đổi trong quá trình khám phá đường đi đạt được độ phức tạp tuyến tính cần được nghiên cứu thêm. Ngoài các nội dung nghiên cứu đã được trình bày, luận án cũng nghiên cứu thêm một hướng giải quyết bài toán cân bằng năng lượng tiêu thụ và độ trễ end-to-end sử dụng phương pháp tối ưu bầy đàn. Phương pháp này lấy cảm hứng từ việc tìm kiếm thức ăn hoặc tìm đường của các sinh vật tự nhiên như ong, kiến hay cá… để bố trí phù hợp các nút cảm biến trong mạng nhằm tiết kiệm năng lượng và giảm độ trễ truyền thông.
  • 27. 25 DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ [1] T.T. Huynh, C. H. Tran, D. A. V. Dinh, "A Distributed Heuristic Algorithm for Delay Constrained Energy Efficient Routing in Wireless Sensor Networks," REV Journal on Electronics and Communications, vol. 6, no. 3-4, pp. 40-49, Jan. 2017. [2] T.T. Huynh, D. A. V. Dinh, and C. H. Tran, "Delay-Constrained Energy-Efficient Cluster-based Multi-Hop Routing in Wireless Sensor Networks," Journal of Communications and Networks (SCIE Index), vol. 18, no. 4, pp. 580-588, Aug. 2016. [3] C. H. Tran, K. X. T. Bui, and T. T. Huynh, “Trade-off between Energy and Delay Based on a Multi-objective Optimization Problem for Wireless Sensor Network,” Journal of Communication and Computer, vol. 13, no. 4, Apr. 2016, pp.185- 194. [4] T. T. Huynh, C. H. Tran, D. A. V. Dinh, "Delay-Energy Aware Clustering Multi-hop Routing in Wireless Sensor Networks," in The 8th International Conference on Information Science and Application (LNEE, Springer), 2016, pp. 31-40. [5] C. H. Tran, M. T. Pham, T. T. Huynh, “Application of Wireless Sensor Networks Technology for Early Forest Fire Warning,” Multidisciplinary Journals in Science and Technology, vol. 5, no. 5, Oct. 2015 Edition. [6] T. T. Huynh, D. A. V. Dinh, C. H. Tran, T. A. Le, “Balance Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm for Energy Efficient in Heterogeneous Wireless Sensor Networks”, in The 11th IEEE International Conference on Computing and Communication Technologies (RIVF2015), pp. 175-179, Vietnam, Jan. 2015. [7] T. T. Huynh, T. H. N. Phan, D. A. V. Dinh, C. H. Tran, “Prolong the Network Lifetime by Optimal Clustering based on Intelligent Search Algorithms in Wireless Sensor Networks,” in The International Conference on Advanced Technologies for
  • 28. 26 Communications (ATC 2014), Vietnam, pp. 251-255, Oct. 2014. [8] T. T. Huynh, D. A. V. Dinh, C. H. Tran, "Energy Efficient Delay- aware Routing in Multi-tier Architecture for Wireless Sensor Networks," in The IEEE International Conference on Advanced Technologies for Communications, Oct. 2013, pp. 603-608. [9] T. T. Huynh, D. A. V. Dinh, C. H. Tran, "Balancing latency and energy efficiency in wireless sensor networks: A Comparative Study," in The International Conference on Computing, Management and Telecommunications, Jan. 2013, pp. 181-186.