BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

NGUYỄN TRUNG DŨNG

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG
LƢỢNG CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

Hà Nội -2014


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

NGUYỄN TRUNG DŨNG

NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG
LƢỢNG CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT VIỄN THÔNG

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học:
PGS.TS Nguyễn Văn Đức

Hà Nội -2014


Lời cam đoan
Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tác giả, không sao chép của bất kỳ

1.1.4.2 Cấu trúc phân tầng
1.2 Ứng dụng mạng cảm biến không dây
1.2.1 Ứng dụng trong quân đội
1.2.2 Ứng dụng trong môi trường
1.2.3 Ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe
1.2.4 Ứng dụng trong gia đình
1.3 Một số vấn đề thách thức kỹ thuật
1.3.1 Vấn đề lớp MAC
1.3.2 Vấn đề định tuyến
1.3.3 Vấn đề năng lượng
CHƢƠNG 2.TỐI ƢU ĐỊNH TUYẾN ĐA CHẶNG TIẾT KIỆM NĂNG
LƢỢNG
2.1 Các phương pháp định tuyến tiết kiệm năng lượng dựa trên kỹ thuật giảm
thiểu các gói tin dư thừa
2.1.1 Phương pháp định tuyến mở rộng vòng Expanding Ring Search –
ERS
2.1.2 Đề xuất phương pháp định tuyến mở rộng vòng giảm thiểu số nút
tham gia định tuyến – Efficient Expanding Ring Search (EERS)
2.1.2.1 Kỹ thuật xác định thông tin nút lân cận cách hai bước nhảy
mạng
2.1.2.2 Làm tràn bản tin tìm đường hiệu quả
2.1.2.3 Tiết kiệm năng lượng tìm kiếm mở rộng vòng
2.1.2.4 Lưu đồ thuật toán EERS
2.1.2.5 Mô phỏng và đánh giá
2.2 Các phương pháp định tuyến dựa vào năng lượng của nút cảm biến nhằm
nâng cao thời gian sống của mạng
2.2.1 Đề xuất phương pháp định tuyến dựa vào mức năng lượng các nút
cảm biến để loại bỏ tuyến đường có năng lượng thấp
2.2.2 Đề xuất phương pháp định tuyến dựa vào hai điều kiện để chọn
đường đi tốt nhất - Routing Dual Criterion (RDC)

26
30
30
32
35
38
38
43
43
49
51
56
56
57
58


2.4 Kết luận

65

CHƢƠNG 3.TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG TRONG MẠNG CẢM BIẾN
KHÔNG DÂY ĐA CHẶNG SỬ DỤNG PHƢƠNG PHÁP
ƢỚC ĐOÁN VỊ TRÍ CỦA ĐỐI TƢỢNG
3.1 Cơ sở lý thuyết toán học
3.1.1 Định lý xác suất Bayes
3.1.2 Hàm phân bố xác suất và hàm mật độ xác suất của một biến ngẫu
nhiên
3.1.2.1 Hàm phân bố xác suất (Probability Distribution Function)
3.1.2.2 Hàm mật độ xác suất (Probability Density Function)

3.4.2 Đề xuất phương pháp thực hiện bộ lọc chất điểm
3.4.2.1 Pha khởi tạo N chất điểm
3.4.2.2 Pha lan truyền chất điểm
3.4.2.3 Pha tính toán trọng số
3.4.2.4 Kết quả mô phỏng
3.5 Đề xuất mô hình giám sát theo vùng

ii

66

66
67
67
67
68
68
68
69
69
70
70
71
73
73
74
78
78
79
80

117

TÀI LIỆU THAM KHẢO

124

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH CÔNG BỐ

132

iii


DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
ABR
ADC
AODV
AOMDV
BS
CNI
CSMA/CA
DSR
EERS
EKF
ERS
GPF
KF
LEACH
MAC
NS2

Dynamic Source Routing
Định tuyến theo nguồn
Efficient Expanding Ring Search
Định tuyến tìm kiếm mở rộng vòng
tối ưu
Extended Kalman Filter
Bộ lọc Kalman mở rộng
Expanding Ring Search
Định tuyến tìm kiếm mở rộng vòng
Generic Particle Filter
Bộ lọc chất điểm tổng quát
Kalman Filter
Bộ lọc Kalman
Low Energy Adaptive Clustering Định tuyến phân vùng tiết kiệm
Hierarchy
năng lượng
Media Access Control
Điều khiển truy nhập đường truyền
Network Simulator 2
Phần mềm mô phỏng mạng
Packet Delivery Ratio
Tỷ lệ truyền gói tin thành công
Particle Filter
Bộ lọc chất điểm
Power Control Combined with Routing Định tuyến dựa trên điều khiển công
Protocol
suất
Routing dual criterion
Định tuyến hai điều kiện
Radio Frequency

xt
yt
gt
ht
wt
vt
ut
xˆt

Tham số của hàm phân phối xác suất Gaussian – giá trị kỳ vọng của biến ngẫu
nhiên X
Tham số của hàm phân phối xác suất Gaussian – giá trị phương sai của biến
ngẫu nhiên X
Hàm xung Delta
Trạng thái của hệ thống tại thời điểm k
Trạng thái của hệ thộng tại thời điểm t
Tín hiệu đo đạc của hệ thống tại thời điểm t
Hàm chuyển tại thời điểm t
Hàm quan sát tại thời điểm t
Nhiễu xử lý tại thời điểm t
Nhiễu quan sát tại thời điểm t
Đầu vào của hệ thống tại thời điểm t
Ước lượng hậu nghiệm của xt

xˆt

Ước lượng tiên nghiệm của xt

Pt 


pi
E(X)
V(X)
M
Ploss
Ptx_max
Psen
Pmar
Ptx
LPsent
LPthr
Tc
n
K

t
T
N

v


DANH MỤC CÁC BẢNG
Bảng 2.1. Các thông số mô phỏng chung
Bảng 2.2. Các thông số mô phỏng AODV và PRP
Bảng 3.1. Ví dụ về kết quả khai triển Taylor
Bảng 3.2. Thông số mô phỏng ứng dụng giám sát theo vùng

vi


Hình 2.15. Ví dụ về hoạt động của thuật toán RDC
Hình 2.16. Quá trình duy trì update thông tin định tuyến trong thuật toán RDC
Hình 2.17. So sánh thời gian sống của mạng giữa AODV, ERS, EERS, ABR và
RDC mô phỏng 1
Hình 2.18. So sánh tỷ lệ gửi gói tin thành công giữa AODV, ERS, EERS, ABR
và RDC mô phỏng 1
Hình 2.19. So sánh thông lượng Throughput giữa AODV, ERS, EERS, ABR và
RDC mô phỏng 1
Hình 2.20. So sánh thời gian sống của mạng giữa AODV, ERS, EERS, ABR và
RDC mô phỏng 2
Hình 2.21. So sánh tỷ lệ gửi gói tin thành công giữa AODV, ERS, EERS, ABR
và RDC mô phỏng 2
Hình 2.22. So sánh thông lượng của mạng giữa AODV, ERS, EERS, ABR và
RDC mô phỏng 2
Hình 2.23. So sánh thời gian sống của mạng khi sử dụng AODV và PRP
Hình 2.24. So sánh thông lượng của mạng khi sử dụng AODV và PRP
Hình 2.25. So sánh tỷ lệ truyền gói tin thành công khi sử dụng PRP và AODV
Hình 2.26. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 60 nút mạng
Hình 2.27. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 80 nút mạng
Hình 2.28. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 90 nút mạng

vii

Trang
11
12
15

62


Hình 2.29. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 100 nút mạng
Hình 2.30. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 110 nút mạng
Hình 2.31. Năng lượng toàn mạng còn lại khi sử dụng AODV và PRP với mô
phỏng 120 nút mạng
Hình 3.1. Sơ đồ tiếp cận Bayes
Hình 3.2. Đường đặc tuyến Von-Ampe
Hình 3.3. Kết quả của thuật toán SIS ứng với N = 100 mẫu
Hình 3.4. Kết quả của thuật toán SIS ứng với N = 1000 mẫu
Hình 3.5. Kết quả của thuật toán SIS ứng với N = 5000 mẫu
Hình 3.6. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 100, t = 50s
Hình 3.7. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 1000, t = 50s
Hình 3.8. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 5000, t = 50s
Hình 3.9. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 100, t = 150s
Hình 3.10. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 1000, t = 150s
Hình 3.11. Kết quả thuật toán SIR ứng với N = 5000, t = 150s
Hình 3.12. So sánh mức độ sai lệch trong việc giải quyết bài toán theo vết của
hai thuật toán SIS và SIR
Hình 3.13. So sánh lỗi RMS của thuật toán Kalman và bộ lọc chất điểm với
N=100
Hình 3.14. So sánh lỗi RMS của thuật toán Kalman và bộ lọc chất điểm với
N=1000
Hình 3.15. So sánh lỗi RMS của thuật toán Kalman và bộ lọc chất điểm với
N=5000
Hình 3.16. So sánh lỗi của thuật toán bộ lọc chất điểm khi N = 100 và N = 1000
Hình 3.17. So sánh lỗi của thuật toán bộ lọc chất điểm khi N = 1000 và N = 5000

88
92
93
93
94
94
95
96
96
97
97
98
98
102
104
104
105
107
109
110
111

112

112

113


tuyến khác nhau mô phỏng 2

so sánh với mạng đơn chặng, mạng không dây đa chặng có một số lợi ích như khả năng mở
rộng vùng hoạt động của mạng, tăng cường khả năng kết nối và truyền dữ liệu từ các nút ở xa
về trạm gốc. Hơn nữa, khi truyền đa chặng, khoảng cách truyền sẽ được thu ngắn và do đó
công suất cũng như năng lượng truyền có thể ít hơn các kết nối ở xa đồng thời cho kết quả tốt
hơn về tốc độ truyền dữ liệu. Mạng không dây đa chặng loại bỏ được việc triển khai hệ thống
hạ tầng thiết bị và đường dây, giúp giảm thiểu chi phí triển khai. Trong trường hợp các mạng
đa chặng được triển khai dày đặc, sẽ có nhiều đường đi được lựa chọn, điều đó làm tăng khả
năng đáp ứng của hệ thống mạng.
Có nhiều ứng dụng mô hình mạng không dây đa chặng đã được nghiên cứu trong nhiều
năm qua. Ban đầu mạng không dây đa chặng được đề xuất để thực hiện mở rộng vùng bao phủ
trong hệ thống mạng viễn thông bằng cách chuyển tiếp các gói tin. Hiện nay, các lưới mạng
không dây đa chặng đã được đề xuất cho các dịch vụ Internet băng rộng không cần triển khai
hệ thống đường dây hạ tầng tốn kém. Lưới mạng không dây bao gồm các nút mạng không
dây. Chúng sử dụng các công nghệ mạng không dây như 802.11, 802.16… để tạo kết nối. Một
ví dụ của mô hình này là mạng thông tin trong hệ thống giao thông vehicle-to-vehicle. Trong
hệ thống này, nút mạng là các trạm bên đường và các thiết bị tham gia giao thông như ô tô, xe
máy. Các thiết bị này có giao tiếp không dây, chúng tự tạo kết nối và chia sẻ thông tin với
nhau. Mạng thông tin trong giao thông vehicle-to-vehicle là một trường hợp đặc biệt của mạng
không dây đặc biệt adhoc. Bên cạnh adhoc, mạng cảm biến không dây cũng là một dạng của
mạng không dây đa chặng. Mạng cảm biến bao gồm nhiều nút cảm biến được cài đặt trong
một phạm vi rộng, chúng thu thập thông tin, tự thiết lập kết nối không dây với nhau và truyền
thông tin về trạm gốc. Các mạng cảm biến không dây đa chặng được áp dụng trong rất nhiều
ứng dụng của đời sống như trong xây dựng nhà thông minh, theo dõi đối tượng, cảnh báo cháy
rừng, cảnh báo mực nước sông, cảm biến nhiệt độ, khám phá tài nguyên thiên nhiên nơi mà

1


con người không thể đặt chân đến được, chế tạo các sản phẩm y tế nhân tạo… Chính vì những
ứng dụng phổ biến trên tất cả các mặt đời sống xã hội mà mạng cảm biến không dây được



chặng về trạm. Như đã phân tích ở trên thì truyền đa chặng sẽ cho khả năng mở rộng và hiệu
quảtốt hơn. Một số giao thức truyền đa chặng đã được phát triển như DSR [4], AODV [5],…
Với hai hướng tiếp cận định tuyến trong mạng cảm biến không dây này, các giao thức định
tuyến đa chặng sẽ quyết định dữ liệu được gửi về trạm theo đường nào do đó có ý nghĩa to lớn
trong việc chọn đường tiết kiệm năng lượng, cân bằng năng lượng giữa các nút cảm biến. Do
đó luận án tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển các giao thức định tuyến truyền đa
chặng trong mạng cảm biến không dây nhằm đạt được mục tiêu tiết kiệm năng lượng của
mình.
Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nƣớc
Tình hình trong nước:
Các nghiên cứu về sử dụng hiệu quả năng lượng trong mạng cảm biến không dây được đề
cập trong [6-9]. Trong [6, 7], các tác giả đã đề xuất các giao thức định tuyến đa chặng tiết
kiệm năng lượng, kéo dài thời gian sống của mạng cảm biến dựa vào năng lượng còn lại của
tất cả các nút cảm biến, năng lượng tiêu tốn của các nút lân cận, thực hiện thông báo để các
nút lân cận dừng hoạt động khi không cần thiết. Với các kỹ thuật này, các giao thức định tuyến
mà tác giả đề xuất đã thu được kết quả sử dụng năng lượng hiệu quả hơn so với các giao thức
trước đây.
Trong [8], tác giả đã trình bày phương pháp điều khiển công suất trong mạng cảm biến
không dây đa chặng, sau đó đề xuất giao thức định tuyến mới tiết kiệm năng lượng dựa trên
điều khiển công suất và chất lượng kênh truyền. Các kết quả mô phỏng trong [8] đã chỉ ra
thuật toán mới cho kết quả về năng lượng cũng như chất lượng đường truyền tốt hơn thuật
toán truyền thống AOMDV.
Trong [9], tác giả đã trình bày một giải pháp tối ưu giao định tuyến phân cấp (theo cluster)
cho mạng cảm biến không dây. Giao thức định tuyến phân cấp thường giải quyết vấn đề quy
mô lớn và truyền thông hiệu quả trong mạng không dây. Phương pháp này cũng có thể được
sử dụng để thực hiện hiệu quả năng lượng trong mạng cảm biến không dây đa chặng. Theo
báo cáo khoa học này, có nhiều thuật toán định tuyến cluster tiết kiệm năng lượng đã được đề
xuất. Nhưng phần lớn các thuật toán đó đều thực hiện qua mô phỏng (dạng heuristic), chưa có


4


Qua những khảo sát trên ta thấy, các nghiên cứu về lĩnh vực mạng cảm biến không dây đa
chặng ngoài nước đã đạt được nhiều thành tựu đáng kể về cả ý nghĩa khoa học và ứng dụng
thực tế. Tuy nhiên do ưu điểm và những ứng dụng trong mọi mặt đời sống mà mạng cảm biến
vẫn đang được các nhà khoa học tiếp tục nghiên cứu và thử nghiệm. Đặc biệt là ở Việt Nam,
khi các trang thiết bị còn yếu, các hệ thống tự động còn hạn chế thì mạng cảm biến không dây
vẫn là một đề tài đầy thách thức với các nhà khoa học.
Mục tiêu nghiên cứu của luận án
Mục tiêu thứ nhất của luận án là nghiên cứu và tối ưu các giao thức định tuyến đa chặng
trong mạng cảm biến không dây nhằm tiết kiệm năng lượng nhưng vẫn đảm bảo các thông số
truyền khác như băng thông, tỷ lệ truyền gói thành công. Các kỹ thuật định tuyến mới trình
bày trong luận án được thiết kế dựa trên giao thức định tuyến phổ biến trong mạng không dây
đa chặng là AODV. Giao thức này đã được trình bày chi tiết trong [24].
Định tuyến không dây đa chặng thường được chia thành 2 loại: định tuyến lại (reactive) và
định tuyến trước (proactive). Trong định tuyến reactive, một nút sẽ không lưu giữ một bảng
định tuyến hoàn chỉnh về toàn bộ thông tin đường đi của mạng, thay vào đó, khi muốn kết nối
đến một nút khác, nó sẽ phải thực hiện quá trình tìm đường đến đích. Một ví dụ điển hình của
định tuyến reactive là định tuyến Dynamic Source Routing (DSR). DSR được nghiên cứu và
phát triển bởi Johnson và Maltz [4]. Ngược lại với định tuyến reactive, định tuyến proactive
lưu thông tin về đường đi toàn mạng trong bảng định tuyến và bảng định tuyến này thường
xuyên được cập nhật. Ví dụ tiêu biểu của kiểu định tuyến này là định tuyến Optimized LinkState Routing (OLSR) đã được trình bày trong [25]. Với các đặc điểm hoạt động này, định
tuyến proactive thường được sử dụng cho các mạng có các nút mạng cố định, định tuyến
reactive thường được sử dụng với các kiểu mạng có các nút di chuyển, thường xuyên thay đổi
vị trí. Mặt khác, trong định tuyến proactive, các nút ngoài việc sử dụng bộ nhớ để lưu trữ
thông tin đường đi toàn mạng, chúng còn phải thường xuyên gửi bản tin để trao đổi duy trì
thông tin toàn mạng. Hoạt động này gây tốn tài nguyên mạng (tài nguyên băng thông, xử lý,
năng lượng mạng) do đó không thực sự thuận lợi khi triển khai cho mạng cảm biến không dây.

được chọn để chuyển tiếp bản tin, dẫn đến chúng nhanh chóng bị hết năng lượng và dừng
hoạt động. Khi một nút dừng hoạt động sẽ làm ảnh hưởng đến hoạt động của toàn mạng.
Đây là điều mà người quản trị không mong muốn. Do đó luận án cần nghiên cứu và đề xuất
phương pháp định tuyến mới để loại bỏ những tuyến đường có mức năng lượng không đảm
bảo nhằm mục đích cân bằng mức độ hoạt động của tất cả các nút mạng, kéo dài thời gian
sống của mạng.

6


- Trong mạng cảm biến không dây, khoảng cách giữa các nút cảm biến là không giống nhau.
Có những nút cách xa nhau hàng trăm mét, có nút chỉ cách nhau vài mét. Do đặc điểm dễ
triển khai nên các kết nối này đều dùng chung một mức công suất truyền, không quan tâm
tới khoảng cách giữa các nút cảm biến. Điều này gây tiêu tốn năng lượng không cần thiết.
Với mục tiêu tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến thì điều khiển công suất truyền dữ
liệu, kết hợp điều khiển công suất vào định tuyến là một nhiệm vụ của luận án.
- Với các kết quả thu được từ việc tối ưu các giao thức định tuyến, luận án tiếp tục đặt mục
tiêu đề xuất ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng. Tức là điều khiển bật các nút cảm biến
quanh đối tượng cần theo dõi, tắt các nút cảm biến khác nhằm tiết kiệm năng lượng toàn
mạng. Nhưng bật nút nào, tắt nút nào là một vấn đề cần làm rõ. Để làm được điều này, luận
án cần nghiên cứu các thuật toán dự đoán vị trí đối tượng đã có như Kalman, Kalman mở
rộng, Particle Filter. Xác định thuật toán nào là tốt và phù hợp cho mô hình. Từ đó xây
dựng mô hình ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng kết hợp giữa thuật toán dự đoán và
các thuật toán định tuyến đã đề xuất.
Phạm vi nghiên cứu của luận án
- Tập trung nghiên cứu các giao thức định tuyến đa chặng trong mạng cảm biến không dây.
- Tập trung nghiên cứu các kỹ thuật điều khiển công suất trong mạng cảm biến không dây đa
chặng.
- Tập trung nghiên cứu các thuật toán dự đoán vị trí đối tượng. Đặc biệt là thuật toán bộ lọc
chất điểm.

có năng lượng còn lại lớn hơn ngưỡng năng lượng yêu cầu để đường được chọn có
năng lượng đảm bảo hoạt động. Cả hai giao thức đều đạt được mục đích cân bằng sử
dụng năng lượng giữa các nút cảm biến, kéo dài thời gian sống của mạng.



Định tuyến tiết kiệm năng lượng kết hợp điều khiển công suất Power Control
Combined with Routing Protocol (PRP): Trong thuật toán định tuyến này, các nút cảm
biến được điều khiển công suất truyền phù hợp với khoảng cách giữa chúng. Đồng thời
thông số công suất cũng được đưa vào công thức tính toán chi phí chọn đường. Các mô
phỏng cho thấy giao thức mới cho kết quả tốt hơn về năng lượng trong khi các thông
số khác vẫn đảm bảo.

- Xây dựng ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng dựa trên thuật toán dự đoán vị trí đối
tượng Particle Filter và các thuật toán định tuyến đề xuất:


Đề xuất phương thức thực hiện thuật toán bộ lọc chất điểm mới: Đề xuất phương pháp
lan truyền chất điểm theo đám mây và cách tính toán trọng số chất điểm mới. Các kết
quả mô phỏng cho thấy phương thức mới cho kết quả ước lượng chính xác hơn phương
pháp đã có trước đây.

8




Đề xuất mô hình giám sát đối tượng theo vùng tiết kiệm năng lượng: Dựa trên ước
lượng vị trí đối tượng, ứng dụng giám sát đối tượng theo vùng bật các nút cảm biến
quanh vị trí dự đoán, tắt các nút cảm biến còn lại. Các kết quả mô phỏng cho thấy mô

CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG
DÂY
Mạng cảm biến không dây là một mạng bao gồm nhiều nút cảm biến giao tiếp thông qua
các kết nối không dây, các nút cảm biến này cảm nhận, tập trung dữ liệu, có thể phân tích tính
toán trên các dữ liệu thu thập được sau đó truyền trực tiếp hoặc đa chặng (multihop) về trạm
điều khiển để tiếp tục phân tích và đưa ra các quyết định toàn cục về môi trường xung quanh.
Các nút cảm biến bao gồm các thành phần cơ bản:
- Bộ vi xử lý.
- Bộ nhớ giới hạn.
- Bộ phận cảm biến.
- Bộ thu phát không dây.
- Nguồn.
- Kích thước thay đổi tùy thuộc vào từng ứng dụng.
Mạng cảm biến không dây thông thườngcó một số đặc điểm sau:
- Có khả năng tự tổ chức, yêu cầu ít hoặc không có sự can thiệp của con người.
- Truyền thông không tin cậy và quảng bá trong phạm vi hẹp, sử dụng định tuyến đa chặng.
- Triển khai dày đặc và có khả năng kết hợp giữa các nút cảm biến.
- Cấu hình mạng thường xuyên thay đổi phụ thuộc vào sự di chuyển, hao mòn và hư hỏng ở
các nút cảm biến.
- Bị giới hạn về mặt năng lượng, công suất phát, bộ nhớ và công suất tính toán.
Chính những đặc điểm này đã đưa ra những yêu cầu đặc biệt trong thiết kế mạng cảm biến.
Để tìm hiểu rõ hơn về mạng cảm biến, luận án tiếp tục trình bày về cấu trúc và ứng dụng của
mạng cảm biến.

1.1. Cấu trúc mạng cảm biến không dây
1.1.1. Các yếu tố ảnh hƣởng đến cấu trúc mạng cảm biến không dây
Các cấu trúc hiện nay cho mạng Internet và mạng không dây đặc biệt (adhoc) không còn
phù hợp với mạng cảm biến không dây, do một số lý do sau:

10

Về mặt cấu trúc, nút cảm biến được cấu thành bởi bốn thành phần cơ bản như ở hình 1.2:
đơn vị cảm biến (sensing unit), đơn vị xử lý (processing unit), đơn vị truyền dẫn (transceiver
unit) và bộ nguồn (power unit). Ngoài ra có thể có thêm những thành phần khác tùy thuộc vào
từng ứng dụng như là hệ thống định vị (location finding system), bộ phát nguồn (power
generator) và bộ phận di động (mobilizer).

Hình 1.2. Cấu tạo nút cảm biến [26, 27]

Các đơn vị cảm biến bao gồm cảm biến và bộ chuyển đổi tương tự số. Dựa trên những hiện
tượng quan sát được, tín hiệu tương tự tạo ra bởi đơn vị cảm biến được chuyển sang tín hiệu
số bằng bộ ADC (Analog-to-Digital Converter), sau đó được đưa vào bộ xử lý.
Đơn vị xử lý thường được kết hợp với bộ lưu trữ nhỏ (storage unit), quyết định các thủ tục
làm cho các nút kết hợp với nhau để thực hiện các nhiệm vụ định sẵn. Phần thu phát vô tuyến
kết nối các nút vào mạng.
Một trong số các phần quan trọng nhất của một nút mạng cảm biến là bộ nguồn. Các bộ
nguồn thường được hỗ trợ bởi các bộ phận lọc như là tế bào năng lượng mặt trời. Ngoài ra
cũng có những thành phần phụ khác phụ thuộc vào từng ứng dụng. Hầu hết các kĩ thuật định
tuyến và các nhiệm vụ cảm biến của mạng đều yêu cầu có độ chính xác cao về vị trí. Các bộ
phận di động đôi lúc cần phải dịch chuyển các nút cảm biến khi cần thiết để thực hiện các
nhiệm vụ đã ấn định. Tất cả những thành phần này cần phải phù hợp với kích cỡ từng phần.
Ngoài kích cỡ ra các nút cảm biến còn một số ràng buộc nghiêm ngặt khác, như là phải tiêu
thụ rất ít năng lượng, hoạt động ở mật độ cao, có giá thành thấp, có thể tự hoạt động, và thích
biến với sự biến đổi của môi trường.

12