Một mô hình giải tích mới đánh giá hiệu năng IEEE 802.15.4 MAC cho mạng cảm biến không dây đa bước

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> MỘT MÔ HÌNH GIẢI TÍCH MỚI ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG<br /> IEEE 802.15.4 MAC CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY ĐA BƯỚC<br /> Hoàng Trọng Minh1*<br /> Tóm tắt: Tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 là một tiêu chuẩn phổ biến, đóng vai trò<br /> quan trọng trong kiến trúc hạ tầng mạng truyền thông Internet vạn vật (IoT). Sử<br /> dụng mô hình giải tích để phân tích và đánh giá hiệu năng mạng có sức hút rất lớn<br /> đối với các nhà nghiên cứu và triển khai hệ thống do có được ưu điểm về tính tường<br /> minh của đề xuất. Phần lớn các mô hình phân tích IEEE 802.15.4 của các tác giả<br /> trước đều tập trung vào mạng đơn bước nhằm cho phép tính toán khả thi. Trong bài<br /> báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình giải tích mới cho mạng đa bước và khả thi<br /> tính toán khi phân hoạch thành hai mô hình chuỗi Markov gồm mô hình node và mô<br /> hình kênh. Hơn nữa, qua tiếp cận mới này, mô hình có thể mô hình hóa đồng thời cả<br /> hai cơ chế không phân kênh và phân kênh mà các tác giả trước chưa thực hiện<br /> được. Các kết quả mô phỏng số sẽ chứng minh tính đúng đắn của mô hình đề xuất<br /> và đưa ra các mối quan hệ hiệu năng quan trọng của mạng cảm biến không dây<br /> gồm thông lượng và công suất tiêu thụ.<br /> Từ khóa: Mạng cảm biến không dây, Đa bước, Mô hình giải tích, Hiệu năng mạng.<br /> <br /> 1. ĐẶT VẤN ĐỀ<br /> Tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 hiện trở thành chuẩn truyền thông lớp 2 phổ biến trong<br /> mạng cảm biến không dây WSN (Wireless Sensor Network) do một số ưu điểm nổi trội<br /> như: tiết kiệm năng lượng, tiêu chuẩn hóa và có độ tin cậy cao [1]. Tùy thuộc vào môi<br /> trường ứng dụng, tiêu chuẩn này định nghĩa hai phương thức truy nhập sử dụng không<br /> phân khe thời gian (unslotted) và phân khe thời gian (slotted). Trên thực tế, hiệu năng lớp<br /> điều khiển truy nhập MAC (Medium Access Control) của mạng không dây rất phức tạp và<br /> đóng vai trò tâm điểm ảnh hưởng tới hiệu năng mạng do sự tác động trực tiếp lên chất<br /> lượng liên kết. Vì vậy, các nghiên cứu phân tích và đánh giá hiệu năng lớp MAC đã được<br /> phát triển rất mạnh mẽ trong một số năm gần đây.<br /> Nhằm phân tích hoạt động IEEE 802.15.4 MAC, phần lớn các các giả trước tái sử dụng<br /> mô hình hóa từ IEEE 802.11 do có sự tương đồng về cơ chế đa truy nhập tránh xung đột<br /> CSMA/CA (Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance). Các tác giả trong<br /> [2] đề xuất mô hình giải tích cho IEEE 802.15.4 trong điều kiện mạng đơn bước và bão<br /> hòa. Để phân tích chất lượng liên kết, một mô hình giải tích sử dụng chuỗi Markov 3 chiều<br /> kết hợp với hàng đợi M/G/1/K đã được đưa ra trong [3]. Tuy nhiên, với điều kiện không<br /> bão hòa, mô hình này đưa ra kết quả phân tán và có độ phức tạp lớn. Theo hướng tiếp cận<br /> này, tác giả trong [4] không sử dụng hàng đợi để mở rộng điều kiện ràng buộc nhưng các<br /> kết quả mô phỏng vẫn phân kỳ. Hơn nữa, tất cả các mô hình trên đều chỉ tập trung duy<br /> nhất vào phương thức hoạt động không phân khe và quá phức tạp khi mở rộng cho điều<br /> kiện mạng đa bước [5].<br /> Nhằm phân tích hoạt động của IEEE 802.15.4 trong mạng cảm biến đa bước không<br /> dây, các tác giả trong [6] đã đề xuất mô hình giải tích đánh giá hiệu năng trong phương<br /> thức không phân khe và đánh giá bằng mô phỏng Monter Carlo. Từ đó, mô hình trong [7]<br /> được đề xuất và cải thiện bằng cách kết hợp với lý thuyết hàng đợi trong [3] để ước lượng<br /> thông lượng liên kết. Tuy nhiên, các tiếp cận hướng node này dẫn tới độ phức tạp tính toán<br /> của ma trận chuyển đổi rất cao [8]. Một hướng tiếp cận phân hoạch mô hình đã được đề<br /> xuất trước đây làm giảm được độ phức tạp tính toán nhưng chỉ sử dụng cho IEEE 802.11<br /> [9]. Độ chính xác của mô hình theo tiếp cận này được xác định qua xác suất dài hạn của<br /> <br /> <br /> 74 H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới… mạng cảm biến không dây đa bước.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> tình trạng kênh. Vì vậy, ràng buộc của mạng cảm biến không dây đa bước như hiện tượng<br /> node ẩn được phản ánh thuận tiện qua trạng thái kênh. Dựa trên các nghiên cứu trước đây<br /> của chúng tôi [10], một mô hình giải tích mới được đề xuất cho mạng cảm biến không dây<br /> đa bước nhằm vượt qua các hạn chế của các nghiên cứu trước. Hiệu năng IEEE 802.15.4<br /> MAC được mô phỏng số và so sánh với các kết quả trước nhằm xác định tính đúng đắn<br /> của mô hình và đưa ra các khuyến nghị.<br /> Nội dung bài báo được tổ chức như sau: Sau phần mở đầu, mục 2 tóm lược các khía<br /> cạnh cơ bản của nguyên tắc truy nhập kênh trong IEEE 802.15.4; Mục 3 trình bày chi tiết<br /> các đặc điểm của mô hình giải tích đề xuất; Các kết quả mô phỏng và thảo luận được trình<br /> bày trong mục 4; Kết luận và định hướng phát triển tiếp theo của bài báo được trình bày<br /> trong mục cuối cùng.<br /> 2. NGUYÊN TẮC TRUY NHẬP KÊNH IEEE 802.15.4<br /> 2.1. Nguyên tắc truy nhập kênh IEEE 802.15.4<br /> Tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 có hai chế độ hoạt động tùy thuộc vào các ứng dụng gồm:<br /> truy nhập kênh không có hoa tiêu (chế độ không phân khe thời gian) và chế độ có hoa tiêu<br /> (chế độ phân khe thời gian). Các chế độ hoạt động được trình bày vắn tắt dưới đây.<br /> 2.1.1. Chế độ đa truy nhập cảm nhận sóng mang không phân khe<br /> Trong chế độ này, khi một gói tin đến hàng đợi của một node, node đó khởi tạo một<br /> tham số đếm lùi BE (back-off) với giá trị BE  min(2, macMinBE ) và số lượng lần thử<br /> bằng 0. Bộ đếm back-off chọn một số ngẫu nhiên trong khoảng giá trị (0, 2 BE  1) và giảm<br /> dần 1 đơn vị trong mỗi chu kỳ đếm. Sau khi một node thực hiện xong quá trình đếm lùi,<br /> node thực hiện một cơ chế đánh giá kênh CCA (Clear Channel Assessment) để cảm nhận<br /> trạng thái kênh. Nếu kênh rỗi, node thực hiện việc gửi gói tin. Nếu kênh bận, node thực<br /> hiện thử lại và giá trị bộ đếm tăng thêm 1 đơn vị. Ta có giá trị không đếm lùi<br /> NB, NB  macMaxCSMABackoffs (ngầm định là 4 đơn vị) và giá trị đếm lùi<br /> BE  aMaxBE (ngầm định là 5 đơn vị). Nếu số lần thử vượt quá giá trị tối đa, gói tin bị<br /> hủy bỏ.<br /> 2.1.2. Chế độ đa truy nhập cảm nhận sóng mang phân khe<br /> Chế độ phân khe sử dụng một siêu khung như trình bày trong hình 1.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 1. Cấu trúc siêu khung của IEEE 802.15.4 [1].<br /> Trong cấu trúc siêu khung, khoảng thời gian giữa hai tín hiệu hoa tiêu BI (beacon<br /> interval) là BI  aBaseSuperFrameDuration  2 BO ( symbols ) .<br /> Chiều dài của siêu khung là SD  aBaseSuperFrameDuration  2 SO ( symbols ) .<br /> Trong bài báo này, để đảm bảo tính tổng quát, giả thiết chỉ có duy nhất một chu kỳ<br /> tranh chấp trong một siêu khung, 0  SO  15;0  BO  15 (SO-Superframe Order là bậc<br /> của siêu khung, BO- Backoff Order là bậc của bộ đếm lùi). Ta có,<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 75<br />  Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> aBaseSuperFrameDuration  aBaseSlotDuration<br /> aNumberSuperFrameSlots ( symbols )<br /> Trong đó,<br /> aBaseSlotDuration  3  aUnitBackoffPeriod ( symbols )<br /> aUnitBackoffPeriod  20( symbols ) .<br /> Trước khi một node truyền một gói tin, node khởi tạo số lần thử lại NB, số mũ back-off<br /> NE và giá trị cửa sổ tranh chấp CW (Contention Window). Trong đó,<br /> BE  min(2, macMinBE ) là khoảng thời gian khởi tạo trước khi đánh giá kênh. Thời<br /> gian phân khe bằng một chu kỳ đếm lùi và tất cả các sự kiện đầu xảy ra tại biên khe thời<br /> gian. Chế độ phân khe sử dụng hai tiến trình đánh giá kênh CCA để cảm nhận kênh thay vì<br /> một tiến trình trong chế độ không phân khe.<br /> 3. ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH GIẢI TÍCH<br /> Xem xét một mạn cảm biến không dây đa bước dựa trên chuẩn IEEE 802.15.4 với các<br /> node được đặt ngẫu nhiên theo phân poisson hai chiều (mật độ  ). Xác suất tìm thấy một<br /> node trong một miền diện tích A là<br /> i<br />   A e A (1)<br /> i!<br /> Giả thiết tất cả các node đều có bán kính miền truyền dẫn (Rt), bán kính miền cảm nhận<br /> (Rs) và xác suất phát gói tin (p) tương tự nhau (mạng đồng nhất). Không mất đi tính tổng<br /> quát, ta giả thiết bán kính truyền dẫn và bán kính cảm nhận bằng nhau, Rt  Rs  R  1 , số<br /> lượng node trung bình trong một miền cảm nhận là N   R 2   . Chúng tôi đề xuất<br /> một mô hình giải tích cho trường hợp không phân khe và mở rộng cho trường hợp phân<br /> khe dưới đây.<br /> 3.1. Mô hình trạng thái kênh<br /> Trong thủ tục đa truy nhập cảm nhận sóng mang CSMA, một node cảm nhận kênh<br /> xung quanh node trong một khoảng thời gian trước khi truyền gói tin. Trạng thái kênh rỗi<br /> là trạng thái được xác định thông qua xác suất dài hạn của hoạt động các node chiếm kênh.<br /> Xác suất chiếm kênh được định nghĩa như sau:<br /> p  p  Prob{ kênh rỗi trong một khe thời gian}.<br /> Đặt PIC là xác suất kênh rỗi. Ta có, p   .PCI .<br /> Các trạng thái của kênh được biểu diễn qua chuỗi Markov như trong hình 2.<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 2. Mô hình trạng thái kênh.<br /> Mô hình trạng thái kênh gồm 3 trạng thái idle, success và fail. Trạng thái idle là trạng<br /> thái không có truyền dẫn nào trong khe thời gian, thời gian tồn tại là Ti. Trạng thái success<br /> là trạng thái có một truyền dẫn thành công, thời gian tồn tại là Ts. Trạng thái fail là trạng<br /> thái một truyền dẫn bị thất bại, nó xảy ra khi có nhiều hơn một node phát trong cùng một<br /> <br /> <br /> 76 H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới… mạng cảm biến không dây đa bước.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> khe thời gian; thời gian kênh ở trong trạng thái này là T f . Để thuận tiện, giả sử khoảng<br /> thời gian truyền các gói tin bằng bội lần chiều dài của một khe thời gian. Khi ấy, các<br /> khoảng thời gian được biểu diễn như sau:<br /> Ts  Tdata  Tack _ timeout  Tack  IFS<br /> T f  Tdata  Tack _ timeout  Tack (2)<br /> Ti  aUnitBackoffPeriod  20( symbols )<br /> Tdata , Tack , Tack _ timeout , IFS là thời gian truyền gói tin data, gói tin xác nhận ack, thời<br /> gian đợi gói tin xác nhận và khoảng thời gian liên khung. Khoảng thời gian liên khung<br /> được quy định theo chuẩn 802.15.4 [1].<br /> Theo giả thiết, xác suất tồn tại N node trong vùng truyền dẫn (bán kính Rt) xung quanh<br /> một node là:<br /> 2<br /> ( R 2 )i e   R N ie N<br /> p (i )   . (3)<br /> i! i!<br /> Các xác suất chuyển đổi trạng thái của chuỗi Markov được minh họa như trên hình 2.<br /> Pii , Pif , Pis là các xác suất chuyển đổi từ trạng thái idle sang idle, idle sang fail và idle sang<br /> Succ tương ứng. Các xác suất chuyển đổi còn lại bằng 1. Vì vậy, Pii  Pif  Pis  1 .<br /> Đặt  i ,  f ,  s là các xác suất trạng thái dừng của kênh tại trạng thái idle, fail, và Succ<br /> tương ứng. Khi đó, xác suất dừng được xác định như sau:  f  Pif  i ;  s  Pis i . Từ đó,<br /> ta có thể xác định được xác xuất giới hạn mà kênh được cảm nhận là rỗi trong một khe<br /> thời gian là:<br />  iTi Ti<br /> PCI   . (4)<br />  iTi   sTs   f T f Ti  PisTs  Pif T f<br /> Vì vậy,<br /> Ti<br /> p  . (5)<br /> Ti  PisTs  Pif T f<br /> Pii là xác suất kênh vẫn trong trạng thái rỗi idle trong một khe thời gian, hay bằng xác<br /> suất không có node nào trong miền cảm nhận của node x thực hiện phát gói tin trong một<br /> khe thời gian. Ta có:<br /> <br /> N i  N  [(1  p) N ]i  (1 p) N  pN<br /> Pii   (1  p)i e  e e  e  pN . (6)<br /> i 0 i! i 0 i !<br /> Pis là xác suất kênh chuyển từ trạng thái idle sang succ, hay xác suất node x gửi thành<br /> công một gói tin, đồng thời các node khác trong miền cảm nhận không phát:<br /> <br /> N i N<br /> Pis   ip(1  p)i1 e  pNe  pN . (7)<br /> i 1 i!<br /> Pif là xác suất một node gửi gói tin bị xung đột với gói tin của các node khác gửi tại<br /> cùng một thời điểm.<br /> Pif  1  Pis  Pii  1  pNe  pN  e  pN . (8)<br /> Khi đó:<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 77<br />  Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> Ti<br /> p   pN<br /> . (9)<br /> Ti  ( pNe )Ts  (1  pNe  pN  e  pN )T f<br /> 3.2. Mô hình trạng thái node<br /> Trạng thái một node được mô tả bởi chuỗi Markov 3 trạng thái như hình 3. Trạng thái<br /> chờ Wait là trạng thái node trì hoãn các node khác hoặc đang thực hiện back-off hoặc đánh<br /> giá kênh. Khoảng thời gian node ở trong trạng thái này là Tw . Trạng thái thành công Succ<br /> là trạng thái node truyền thành công một gói tin, khoảng thời gian node ở trạng thái này là<br /> Ts . Trạng thái thất bại Fail là trạng thái node phát gói tin data nhưng gặp phải xung đột từ<br /> các node phát trong cùng khe thời gian hoặc từ các truyền dẫn từ các node nằm trong vùng<br /> node ẩn, khoảng thời gian node ở trong trạng thái này là T f . Ta có thể nhận thấy là<br /> Tw  Ti .<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 3. Mô hình trạng thái node.<br /> Các xác suất chuyển đổi trạng thái Wait sang Wait, Wait sang Succ, Wait sang Fail<br /> được kí hiệu là Pww , Pws , Pwf tương ứng. Các xác suất chuyển đổi khác bằng 1 như được<br /> biểu diễn trên hình 3. Pww là xác suất node vẫn ở trạng thái chờ, hay xác suất node không<br /> gửi gói tin trong một khe thời gian.<br /> Pww  1  p. (10)<br /> Pws là xác suất một node thực hiện một truyền dẫn thành công đến một node khác nằm<br /> trong vùng truyền dẫn của nó. Để tính toán chính xác xác suất này, hoạt động truyền tin từ<br /> node gửi A đến node nhận B như được minh họa trong hình 4.<br /> Xem xét hai node nằm trong miền cảm nhận của nhau và cách nhau một khoảng cách là<br /> x . Miền B( x) được gọi là miền ẩn của node A nếu nó thuộc miền cảm nhận của<br /> node B nhưng không thuộc miền cảm nhận của node A . Miền ẩn này phụ thuộc vào<br /> khoảng cách giữa hai node A và B và được tính như sau:<br /> B( x)   R 2  2 R 2 q ( 2xR )<br /> (11)<br /> q (t )  arccos(t )  t 1  t 2<br /> Pws ( x)  Pr node x phat trong 1 khethoi gian<br />  Pr node y khong phat trong 1khe<br />  Pr khong co nodetrong mien cam nhan cua node x phat trong cung khe<br />  Pr khong co node naotrong mien an cua node x phat trong thoi giantonthuong<br />  P1  P2  P3  P4 ( x)<br /> <br /> <br /> <br /> 78 H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới… mạng cảm biến không dây đa bước.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> Hình 4. Minh họa miền node ẩn.<br /> <br /> Trong đó:<br /> <br /> (1  p)i N i e  N<br /> P1  p; P2  1  p; P3    e  pN . (12)<br /> i 0 i!<br /> <br /> Và khoảng thời gian tổn thương đối với một truyền dẫn là:<br /> Tvp  Tdata  Tack _ timeout  Tack . (13)<br /> p4 ( x) là xác suất i node trong miền ẩn của node x không phát được tính như sau:<br /> <br /> (1  p)i ( B( x))i e   B ( x )<br /> p4 ( x)    e  p B ( x ) (14)<br /> i 0 i!<br /> T<br /> Từ đó, P4 ( x)  ( p4 ( x)) vp<br /> Vùng diện tích ẩn phụ thuộc vào khoảng cách giữa 2 node, và các node phân bố là như<br /> nhau theo hàm mật độ xác suất f ( x)  2 x . Giả sử một node gửi lựa chọn node xung<br /> quanh nó là node đích với xác suất như nhau. Do đó,<br /> 1 1<br />  p B ( x )Tvp<br /> Pws   f ( x) Pws ( x)dx   2 xp(1  p)e  pN e dx. (15)<br /> 0 0<br /> <br /> Pwf  1  Pww  Pws là xác suất node gửi gói tin bị xung đột. Đặt  w ,  s ,  f là các xác suất<br /> trạng thái dừng của mô hình trạng thái node. Khi ấy, tồn tại các mối quan hệ.<br />  w   s   f  1; Pww  Pws  Pwf  1. (16)<br /> Suy ra:<br /> 1<br /> s  ;  s  Pws w ;  f  Pwf  w (17)<br /> 2  Pww<br /> Từ phương trình (8) và (15) ta có thể xác định được mối quan hệ giữa p theo  .<br /> 3.3. Mở rộng cho cơ chế phân khe<br /> Cơ chế phân khe sử dụng cấu trúc siêu khung gồm hai khoảng thời gian chu kỳ truy<br /> nhập tranh chấp CAP (Contention Access Period) và chu kỳ tư do tranh chấp CFP<br /> (Contention Free Period). Tuy nhiên, CFP là phần tùy chọn của tiêu chuẩn nên chúng tôi<br /> tính toán riêng cho phần CAP. Xác suất một node phát trong một khe thời gian p được<br /> tính theo xác suất chạy dài kênh rỗi trong 2 khe thời gian liên tiếp (do hoạt động thực hiện<br /> 2 lần CCA liên tiếp sau khi backoff của cơ chế). Vì vậy:<br /> <br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 79<br />  Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> p    Pr kenhidletrong 2 khe cua phanCAP<br /> 2<br />  Ti  (18)<br /> p     <br />  Ti  Pis .Ts  Pif .T f <br /> Các xác suất còn lại được xác định tương tự như trong trường hợp không phân khe.<br /> 4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN<br /> Thông lượng bão hòa của mạng được tính theo xác suất dài hạn của mô hình trạng thái<br /> node như sau:<br /> Ep   s Ep  Pws<br /> Th  <br /> Tw   w  Ts   s  T f   f Tw  Ts  Pws  T f  Pwf (19)<br /> <br /> <br /> Trong đó, Ep là kích thước tải trọng của gói tin dữ liệu data. Như đã giả thiết từ trước,<br /> Ep được chuẩn hóa theo khoảng thời gian back-off đơn vị.<br /> Năng lượng tiêu tốn trung bình cho một bit truyền thành công được tính toán theo [11]<br /> đảm bảo tính hợp lý. Vì vậy, chúng tôi kế thừa và áp dụng cho mô hình đề xuất.<br /> Ew * Pww  Es * Pws  E f * Pwf<br /> E avg  (20)<br /> Pws * 250*103<br /> Với Es , Ew , E f là năng lượng tiêu tốn cần để node thực hiện truyền thành công một gói<br /> tin, thực hiện back-off, đánh giá kênh và truyền thất bại một gói tin tương ứng. Các giá trị<br /> này là khác nhau đối với 2 cơ chế khác nhau.<br /> Với cơ chế không phân khe. Ta có,<br /> Ew  Ecca  Eidle<br /> Es  2* Etx  Erx  Eidle (21)<br /> E f  Etx  Erx  Eidle<br /> Với cơ chế phân khe. Ta có,<br /> Ew  2* Ecca  Eidle<br /> Es  2* Etx  Erx  Eidle (22)<br /> E f  Etx  Erx  Eidle<br /> Trong đó, Erx , Etx , Ecca , Eidle là năng lượng tiêu tốn khi node thực hiện nhận gói tin,<br /> phát gói tin, thực hiện đánh giá kênh và khi node ở trạng thái nhàn rỗi hoặc back-off tương<br /> ứng. Theo [11], ta có Erx  40, Etx  30, Ecca  40, Eidle  0.8 mW . Từ các công thức<br /> tính thông lượng và năng lượng tiêu tốn, ta nhận thấy các thông số hiệu năng trong môi<br /> trường đa bước sẽ phụ thuộc vào xác suất node phát trong một khe thời gian và số node<br /> trung bình trong vùng cảm nhận của node.<br /> Hình 5 biểu diễn sự phụ thuộc của thông lượng với xác suất một node phát trong một<br /> khe thời gian (xác suất persistent phụ thuộc vào đặc tả của giao thức CSMA) cùng với số<br /> lượng node trung bình có trong vùng cảm nhận của node. Kết quả về thông lượng bão hòa<br /> đạt được phù hợp với tính toán trong [6], thông lượng sẽ đạt đỉnh trước khi giảm xuống và<br /> đi vào vùng bão hòa. Và chúng ta có thể quan sát thấy thông lượng đạt đỉnh khi xác suất<br /> <br /> <br /> <br /> 80 H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới… mạng cảm biến không dây đa bước.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> phát rất thấp (dưới 0.1). Điều này chứng tỏ, khi mạng bão hòa, tất cả các node cùng tham<br /> gia tranh chấp truy nhập vào kênh thì thông lượng mạng sẽ cao khi mà xác suất này còn<br /> thấp. Điều này hoàn toàn hợp lí.<br /> <br /> 0.045<br /> N=6<br /> 0.04 N=9<br /> N=12<br /> 0.035 N=15<br /> <br /> 0.03<br /> throughput<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.025<br /> <br /> 0.02<br /> <br /> 0.015<br /> <br /> 0.01<br /> <br /> 0.005<br /> <br /> 0<br /> 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1<br /> p-persistent<br /> <br /> <br /> Hình 5. Thông lượng mạng thay đổi theo xác suất persistent và số lượng node<br /> trong vùng cảm nhận.<br /> Khi số lượng node trung bình trong vùng cảm nhận thay đổi sẽ làm cho thông lượng<br /> mạng thay đổi theo đáng kể. Khi số lượng node càng cao, thông thượng mạng càng xấp xỉ<br /> nhau (đi vào vùng bão hòa), xu hướng thay đổi được biểu diễn như trên hình 6.<br /> <br /> unslotted<br /> <br /> <br /> <br /> 0.14<br /> <br /> 0.12<br /> <br /> 0.1<br /> throughput<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.08<br /> <br /> 0.06<br /> <br /> 0.04<br /> <br /> 0.02<br /> <br /> 0<br /> 0<br /> 0<br /> 10 0.2<br /> 0.4<br /> 20 0.6<br /> 0.8<br /> 30 1<br /> p-persistent<br /> numbers of node<br /> <br /> Hình 6. Biểu diễn 3D mỗi quan hệ thông lượng và đặc tính phát gói tin<br /> và số lượng node.<br /> Xác suất phát của một node phụ thuộc vào đặc tính của cơ chế được quyền phát gói tin<br /> trong IEEE 802.15.4 được mô tả trên hình 7.<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 81<br />  Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> 0.14<br /> N=6<br /> N=9<br /> 0.12<br /> N=12<br /> N=15<br /> 0.1<br /> <br /> <br /> transmission probabilities 0.08<br /> <br /> <br /> 0.06<br /> <br /> <br /> 0.04<br /> <br /> <br /> 0.02<br /> <br /> <br /> 0<br /> 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1<br /> p-persistent<br /> <br /> <br /> Hình 7. Mối quan hệ giữa xác suất phát và xác suất persistent.<br /> Để tính toán năng lượng tiêu tốn, ta có thể nhận thấy năng lượng cần để truyền một bit<br /> sẽ tăng khi mà xác suất phát của một node tăng (tranh chấp tăng cao). Năng lượng dành<br /> cho việc back-off, đánh giá kênh có xu hướng tăng cao trước khi thực hiện phát gói tin.<br /> Năng lượng này cũng gia tăng rõ rệt khi số lượng node trong vùng cảm nhận của node<br /> (tham gia tranh chấp) tăng. Các kết quả trên được thể hiện trong hình 8.<br /> 0.18<br /> N=6<br /> 0.16 N=9<br /> N=12<br /> 0.14 N=15<br /> <br /> 0.12<br /> average energy (mW)<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.1<br /> <br /> 0.08<br /> <br /> 0.06<br /> <br /> 0.04<br /> <br /> 0.02<br /> <br /> 0<br /> 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1<br /> p-persistent<br /> <br /> <br /> Hình 8. Sự biến động của năng lượng tiêu tốn.<br /> 0.045<br /> unslotted<br /> 0.04 slotted<br /> <br /> 0.035<br /> <br /> 0.03<br /> throughput<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.025<br /> <br /> 0.02<br /> <br /> 0.015<br /> <br /> 0.01<br /> <br /> 0.005<br /> <br /> 0<br /> 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1<br /> p-persistent (N=6)<br /> <br /> <br /> Hình 9. Sự biến động của năng lượng tiêu tốn.<br /> <br /> <br /> 82 H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới… mạng cảm biến không dây đa bước.”<br /> Nghiên cứu khoa học công nghệ<br /> <br /> Các kết quả về hiệu năng mạng về mặt định lượng giữa hai cơ chế thể hiện sự khác biệt<br /> đáng kể được thể hiện trong hình 9. Về thông lượng, ta có thể nhận thấy, cùng số lượng<br /> node trong vùng cảm nhận, thông lượng cực đại xảy ra tại các giá trị xác suất phát khác<br /> nhau không đáng kể, và giá trị thông lượng đạt cực đại là xấp xỉ nhau. Nhưng sau khi đạt<br /> cực đại, thông lượng mạng trong cơ chế phân khe có sự tách biệt với thông lượng mạng<br /> trong cơ chế không phân khe. Cơ chế phân khe có thể cho một dải làm việc rộng lớn.<br /> Đối với năng lượng tiêu tốn trung bình cho việc gửi một bit thành công lại càng có sự<br /> cải thiện đáng kể khi sử dụng cơ chế phân khe. Ta có thể nhận thấy năng lượng tiêu tốn<br /> thấp hơn hẳn so với cơ chế không phân khe. Kết quả này rất có ý nghĩa đối với các mạng<br /> sử dụng các thiết bị có kích thước nhỏ và hoạt động dựa trên năng lượng nguồn hạn chế.<br /> 0.045<br /> S.Sen and S.De model<br /> 0.04 Our model<br /> <br /> 0.035<br /> <br /> 0.03<br /> throughput<br /> <br /> <br /> <br /> <br /> 0.025<br /> <br /> 0.02<br /> <br /> 0.015<br /> <br /> 0.01<br /> <br /> 0.005<br /> <br /> 0<br /> 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1<br /> p-persistent (N=6)<br /> <br /> <br /> Hình 10. Mô phỏng đối sánh với nghiên cứu trước.<br /> Nhằm xác minh tính đúng đắn của mô hình đề xuất, chúng tôi đã sử dụng phương pháp<br /> đối sánh với nghiên cứu trước [11]. Mặc dù khác biệt về hướng tiếp cận, nhưng các kết<br /> quả mô phỏng về thông lượng cho thấy sự phù hợp nhất định và hình dạng đường cong và<br /> tham số đặc trưng như trên hình 10.<br /> 5. KẾT LUẬN<br /> Trong bài báo này, một mô hình giải tích mới được đề xuất để mô hình hóa lớp điều<br /> khiển truy nhập môi trường của tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 ứng dụng trong mạng cảm biến<br /> không dây đa bước. Mô hình đề xuất được xây dựng trên hai mô hình phân hoạch là mô hình<br /> node và mô hình kênh nhằm giảm độ phức tạp tính toán và có khả năng mở rộng với các<br /> ràng buộc khác. Tính chính xác của mô hình được xác minh và đối sánh thông qua mô<br /> phỏng số. Mô hình đề xuất có khả năng tính toán đồng thời cả hai cơ chế truy nhập không<br /> phân khe và phân khe. Các kết quả mô phỏng số chỉ ra các mối quan hệ quan trọng trong<br /> mạng cảm biến không dây là các tham số thông lượng và năng lượng tiêu tốn. Các nội dung<br /> phát triển tiếp theo sẽ hướng vào mục tiêu mô phỏng sự kiện rời rạc với các đặc tính lưu<br /> lượng khác nhau của mạng cảm biến không dây đa bước dựa trên chuẩn IEEE 802.15.4.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> [1]. IEEE Standard 802.15.4, “Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical<br /> Layer (PHY) specifications for Low Rate Wireless Personal Area Networks<br /> (LRWPANs),” WG802.15 - Wireless Personal Area Network Working Group, (2003).<br /> [2]. Park TR, Kim TH, Choi JY, Kwon WH, “Throughput and energy consumption<br /> analysis of IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA,” Elect Letter, vol. 41, no. 18, (2005).<br /> [3]. J. Misic, V. Misic, S. Shafi, “Performance of IEEE 802.15.4 beacon enabled PAN<br /> with uplink transmissions in non-saturation mode-access delay for finite buffers,”<br /> First International conference on Broadband Networks, (2004), pp. 416-425.<br /> <br /> <br /> Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 83<br />  Kỹ thuật điều khiển & Điện tử<br /> <br /> [4]. Zhijia Chen, Chuang Lin, Hao Wen, Hao Yin, “An analytical model for evaluating<br /> IEEE 802.15.4 CSMA/CA protocol in Low-rate wireless application,” 21st<br /> International conference on advanced information networking and applications<br /> workshops (AINAW’07) IEEE, Vol. 2, (2007) pp. 899 - 904.<br /> [5]. Zhong Chu, Wei Sun, Jianping Wang, “Research on MAC layer communication<br /> performance model of wireless sensor networks for intelligent transportation,” 22nd<br /> International Conference on Automation and Computing (ICAC), 2016.<br /> [6]. M. Goyal, W. Xie, H. Hosseini, “IEEE 802.15.4 modifications and their impact,”<br /> Mobile Information Systems 7, (2011), pp. 69 – 92.<br /> [7]. P. D. Marco, P. Park, C. Fischione, K. H. Johansson, “Analytical modeling of multi-<br /> hop IEEE 802.15.4 networks,”, IEEE Transactions on vehicular technology, vol. 61,<br /> no. 7, (2012), pp. 3191 – 3208.<br /> [8]. Keith Brigss, Allwright, David, Dellar and Paul, “Sensitivity of Markov chain for<br /> wireless protocols,” European Study Group with Industry report, (2009).<br /> [9]. I. Mustapha, J. D. Jiya, B. U. Musa, “Modeling and analysis of collision avoidance<br /> MAC protocol in multihop wireless ad hoc network,” International Journal of<br /> Communication Networks and Information Security, vol. 3, no.1, (2011), pp. 48-56.<br /> [10]. Trong-Minh Hoang, Minh Hoang, “A Novel Analytical Model to Identify Link<br /> Quality in 802.11 Mesh Networks,” IEEE Conference Publications,<br /> Computational intelligence, Communication Systems and Networks, (2012), pp. 129.<br /> [11]. S. Sen and S. De, “IEEE 802.15.4 multihop forwarding throughput analysis in<br /> presence of hidden/exposed terminals,” Proceeding International Symposium on<br /> Wireless Personal Multimedia Communications, Recife, Brazil, (2010), pp. 4 – 8.<br /> ABSTRACT<br /> A NOVEL ANALYTICAL MODEL TO VALIDATE PERFORMANCE OF IEEE<br /> 801.15.4 MAC BASED ON MULTI-HOP WIRELESS SENSOR NETWORKS<br /> Wireless Sensor Networks based on the IEEE 802.15.4 standard play a key role<br /> in the communications infrastructure of the Internet of Things architecture. Task of<br /> analysis and performance evaluation have been attracted a lot of theoretical and<br /> experiment researchers because it is considered as the initial step to enhance the<br /> network performance in varied application environment. In which, the analytical<br /> model approach can provide a clarity solution with the concreted inputs. Most of<br /> the previous model of the IEEE 802.15.4 is proposed for single-hop communication<br /> network to ensure the reasonable complexity of the analytic models. In this paper,<br /> we propose a novel analytical model to analyze and evaluate performance the IEEE<br /> 802.15.4 standard through two Markov chain models for node and channel around<br /> node to reduce computational complexity is proposed. The proposed model can be<br /> applied to two modes of unslotted and slotted operation. The numerical simulation<br /> results are given to verify the correctness of the proposed model and demonstrate<br /> the trade-off relationship between throughput and energy consumption in Wireless<br /> Sensor Networks.<br /> Keywords: Wireless Sensor Network; Multi-hop communication; Analytical model; Network performance.<br /> <br /> Nhận bài ngày 06 tháng 3 năm 2017<br /> Hoàn thiện ngày 10 tháng 4 năm 2017<br /> Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 6 năm 2017<br /> 1<br /> Địa chỉ: Học viện Công nghệ Bưu chính viễn thông;<br /> *<br /> Email: hoangtrongminh@ptit.edu.vn<br /> <br /> <br /> <br /> 84 H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới… mạng cảm biến không dây đa bước.”<br />