Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Nghiên cứu giải pháp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:28

Thêm vào BST

Báo xấu

7
lượt xem 4
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận án đưa ra phương pháp giải bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng với sự kết hợp giữa nền tảng mô phỏng và thuật toán di truyền nhằm tối ưu hóa mạng cảm biến cho lớp bài toán ứng dụng. Nghiên cứu sẽ chỉ ra rằng mạng cảm biến có thể hoạt động ổn định lâu dài nhờ giải pháp tối ưu hóa sử dụng năng lượng đồng thời hỗ trợ các giải pháp năng lượng sẵn có hiệu quả.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa: Nghiên cứu giải pháp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI HÀ VĂN PHƢƠNG NGHIÊN CỨU GIẢI PHÁP TỐI ƢU HÓA HIỆU QUẢ SỬ DỤNG NĂNG LƢỢNG TRONG MẠNG CẢM BIẾN Ngành: Kỹ thuật điều khiển và tự động hóa Mã số: 9520216 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT ĐIỀU KHIỂN VÀ TỰ ĐỘNG HÓA Hà Nội - 2022
Công trình đƣợc hoàn thành tại: Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: 1. PGS.TS. Lê Minh Hoàng 2. PGS. TS. Đào Trung Kiên Phản biện 1: Phản biện 2: Luận án đƣợc bảo vệ trƣớc Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ cấp Trƣờng họp tại Trƣờng Đại học Bách khoa Hà Nội Vào hồi giờ, ngày tháng năm Có thể tìm hiểu luận án tại thƣ viện: 1. Thƣ viện Tạ Quang Bửu - Trƣờng ĐHBK Hà Nội 2. Thƣ viện Quốc gia Việt Nam
MỞ ĐẦU Động lực nghiên cứu Mạng cảm biến là một tập hợp phân tán các nút nhỏ có khả năng hoạt động độc lập, ít cần sự tham gia của người dùng. Do có nhiều đặc điểm, tính năng vượt trội cùng sự phát triển của công nghệ không dây nên mạng cảm biến không dây gần đây đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tự động hóa tòa nhà là một ứng dụng điển hình bao gồm nhiều hệ thống với môi trường khá phức tạp thể hiện được các ưu điểm của mạng cảm biến không dây. Tuy nhiên, một vấn đề lớn của mạng cảm biến không dây là nguồn năng lượng rất hạn chế. Các giải pháp về năng lượng cho mạng cảm biến không dây đã góp phần trong việc tiết kiệm, thu thập bổ sung năng lượng và cải thiện tuổi thọ mạng cảm biến, nhưng thường giải quyết với các bài toán đơn lẻ và chưa xem xét đến quá trình năng lượng trong từng chế độ hoạt động của nút mạng. Như vậy, điều đó là chưa đủ cho mục tiêu hoạt động mạng trong dài hạn. Trong khi đó, tối ưu hóa sử dụng năng lượng cho mạng cảm biến là bài toán phổ biến, tổ hợp đa mục tiêu, nhiều ràng buộc phức tạp đan xen nhau và luôn liên quan trực tiếp đến năng lượng. Vì vậy vấn đề năng lượng của mạng cảm biến không dây vẫn rất cần được nghiên cứu và phát triển. Phạm vi nghiên cứu Trước vấn đề thực trạng, luận án đưa ra đề xuất “Nghiên cứu giải pháp tối ưu hóa hiệu quả sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến”. Luận án đưa ra phương pháp giải bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng với sự kết hợp giữa nền tảng mô phỏng và thuật toán di truyền nhằm tối ưu hóa mạng cảm biến cho lớp bài toán ứng dụng. Nghiên cứu sẽ chỉ ra rằng mạng cảm biến có thể hoạt động ổn định lâu dài nhờ giải pháp tối ưu hóa sử dụng năng lượng đồng thời hỗ trợ các giải pháp năng lượng sẵn có hiệu quả. Đóng góp chính của luận án Luận án có hai đóng góp chính trong việc đưa ra giải pháp tối ưu hóa sử dụng năng lượng và nâng cao tuổi thọ mạng cảm biến không dây: (1) Trước hết, luận án nghiên cứu, đề xuất phát triển nền tảng mô phỏng mạng cảm biến tính đến yếu tố năng lượng. Nền tảng được phát triển có khả năng mô phỏng mạng và quá trình năng lượng, trạng thái và mức tiêu thụ năng lượng ở từng chế độ hoạt động của từng nút. Việc này giúp mô phỏng giám sát và hỗ trợ điều phối năng lượng cho mạng. (2) Tiếp theo, luận án đề xuất phát triển biến thể
mới thuật toán di truyền (VLC-GA) nhằm giải bài toán tối ưu hóa sử dụng năng lượng cho mạng đồng thời tối ưu hóa mục tiêu mạng với các ràng buộc. Bài toán tối ưu hóa được giải quyết thông qua tối ưu hóa lịch trình mạng bằng giải thuật di truyền biến thể với sự hỗ trợ của nền tảng mô phỏng tính đến yếu tố năng lượng. Sau đó, kết quả lịch trình tối ưu sẽ được cài đặt cho mạng thực hoạt động. Cấu trúc của luận án Phần “Mở đầu” trình bày mục tiêu, giới hạn của luận án và lý do lựa chọn đề tài. Chương 1 đặt vấn đề, phân tích về nhu cầu năng lượng của mạng cảm biến và thách thức. Đưa ra hướng tiếp cận và đề xuất nghiên cứu. Chương 2 giới thiệu, phân tích một số nghiên cứu liên quan đến vấn đề năng lượng cho mạng cảm biến. Chương 3 đề xuất phát triển nền tảng mô phỏng mạng cảm biến tính đến yếu tố năng lượng. Chương 4 đề xuất phát triển biến thể mới giải thuật di truyền cho bài toán tối ưu hóa lịch trình mạng. Chương kết luận trình bày tóm tắt các đóng góp của luận án và hướng phát triển tiếp theo. Chƣơng 1. Giới thiệu 1.1. Đặt vấn đề Cảm biến có vai trò rất lớn trong các lĩnh vực khoa học, công nghiệp và đời sống; rất đa dạng và phong phú về chủng loại. Mạng cảm biến không dây được sử dụng ngày càng nhiều trong các ứng dụng thực tiễn với nhiều đặc điểm và tính năng vượt trội. Tuy nhiên, sự hạn chế về nguồn năng lượng hoạt động là vấn đề lớn của mạng cảm biến không dây. Nhiều nghiên cứu đưa ra giải pháp nhằm nâng cao tuổi thọ của từng nút cảm biến và toàn mạng như các giải pháp nỗ lực trong phát triển phần mềm và phần cứng nhằm giảm năng lượng tiêu hao, giải pháp thu năng lượng từ môi trường, giải pháp liên quan đến tổ chức hoạt động mạng, giải pháp liên quan định tuyến truyền thông [1] nhằm giảm hoạt động truyền thông trong mạng để tiết kiệm năng lượng cho các nút mạng, … Các giải pháp cũng đã tiết kiệm năng lượng và kéo dài tuổi thọ cho các nút và mạng với mức độ nhất định. Tuy nhiên, chưa thể đáp ứng được nhu cầu về năng lượng của mạng trong các ứng dụng thực tế. Hơn nữa, các nghiên cứu thường hướng tới thực hiện cho bài toán đơn lẻ với mục tiêu, các ràng buộc và các giả định xác định nên phạm vi áp dụng rất hẹp.
Trước thực tế đó, luận án đề xuất và phát triển một số giải pháp tối ưu hóa sử dụng năng lượng cho mạng cảm biến không dây nhằm thực hiện giải lớp bài toán tối ưu hóa mục tiêu cho mạng cảm biến đồng thời tối ưu hóa sử dụng năng lượng để đảm bảo tuổi thọ mạng. Ngoài ra, giải pháp sẽ hỗ trợ, kết hợp với các giải pháp năng lượng sẵn có nhằm mục tiêu đảm bảo năng lượng cho mạng hoạt động ổn định lâu dài. 1.2. Mạng cảm biến không dây và nhu cầu năng lƣợng 1.2.1. Mạng cảm biến không dây Mạng cảm biến không dây là mạng có tính hỗn tạp, bao gồm nhiều nút cảm biến đa dạng về chủng loại. Các nút thường có cấu trúc với 5 mô đun cơ bản bao gồm Nguồn, Cảm biến, Điều khiển, Truyền thông và thu năng lượng. Mạng cảm biến có các cấu trúc liên kết mạng đa dạng. 1.2.2. Nhu cầu năng lƣợng của mạng cảm biến và thách thức Nhu cầu năng lượng của mạng cảm biến được xem xét theo hai cấp độ nút và mạng. Nhu cầu cấp độ nút bao gồm các tiêu hao năng lượng cho các hoạt động nội tại nút như thu thập tín hiệu, xử lý, truyền thông, lưu trữ,… Nhu cầu cấp độ mạng cơ bản là các tiêu hao trong việc tổ chức mạng, định tuyến truyền thông trong mạng [2]. Như vậy, làm thế nào để tối ưu hóa được sử dụng năng lượng nhằm tiết kiệm năng lượng và nâng cao tuổi thọ mạng. Đây là vấn đề còn nhiều thách thức đối với nghiên cứu, phát triển và ứng dụng mạng cảm biến không dây trong thực tế. 1.3. Hƣớng tiếp cận Các bài toán tối ưu hóa mạng cảm biến hầu hết liên quan chặt chẽ đến vấn đề năng lượng của nút cảm biến. Do đó, nghiên cứu bài toán này đòi hỏi phải kiểm soát được năng lượng của nút, mức tiêu hao, mức thu thập từ môi trường, năng lượng còn lại cũng như thời gian còn sống của từng nút cảm biến. Nghiên cứu với quan điểm mô hình hóa nút cảm biến theo mô đun năng lượng. Các mô đun cung cấp năng lượng bao gồm mô đun pin và mô đun nguồn năng lượng thu từ môi trường, các mô đun tiêu thụ năng lượng bao gồm mô đun cảm biến, mô đun truyền thông và mô đun điều khiển. Quá trình năng lượng của nút sẽ được giám sát trong từng chế độ làm việc dựa trên năng lượng của 5 mô đun. Mỗi nút sẽ có các chế độ làm việc như chế độ ngủ, chế độ chờ, chế độ đo lường và chế độ truyền thông. Trên cơ
sở đó, tùy thuộc mục tiêu và các ràng buộc, bài toán sẽ được phân tích để tìm ra lịch trình tối ưu của mạng cảm biến cho bài toán ứng dụng đồng thời đảm bảo năng lượng và tuổi thọ mạng. Mục đích của nghiên cứu là kết hợp mô phỏng mạng cảm biến quan tâm đến vấn đề năng lượng và các giải thuật tối ưu để giải lớp bài toán tối ưu hóa mạng cảm biến. Phần mô phỏng sẽ tính toán, giám sát quá trình năng lượng của từng nút mạng ở các chế độ hoạt động theo thời gian. Các kết quả mô phỏng làm tham số để thuật toán tối ưu chạy và tìm ra bộ thông số tối ưu hóa mục tiêu cho ứng dụng. Sau đó cài đặt bộ thông số tối ưu này cho các nút trong ứng dụng thực tế để được một mạng ứng dụng làm việc tối ưu. Phương pháp này sẽ khắc phục được vấn đề của các giải pháp đơn lẻ và tiết kiệm thời gian cũng như kinh tế trong thiết lập, ứng dụng, phát triển mạng cảm biến. 1.4. Các nghiên cứu đề xuất Nghiên cứu đề xuất và phát triển một số kỹ thuật, giải pháp tối ưu hóa sử dụng năng lượng trong mạng cảm biến không dây cho lớp bài toán ứng dụng và nghiên cứu có những đóng góp sau: - Xây dựng nền tảng mô phỏng mạng cảm biến có tính đến yếu tố năng lượng, tính toán, giám sát quá trình năng lượng và mức năng lượng ở từng chế độ hoạt động của từng nút theo thời gian cũng như khả năng cho phép trích xuất dữ liệu và tương tác người dùng, phục vụ việc tối ưu hóa mạng cảm biến với các vấn đề liên quan đến năng lượng. - Mô hình hóa nút cảm biến gồm 5 mô đun xác định rõ ràng nhiệm vụ và thuộc tính về năng lượng. Những việc đó làm tiền đề xây dựng nền tảng mô phỏng có tính đến yếu tố năng lượng và thực hiện tối ưu hóa mạng cảm biến cho lớp bài toán ứng dụng. - Phát triển thuật toán di truyền có độ dài nhiễm sắc thể thay đổi để tối ưu hóa mạng cảm biến thông qua tối ưu hóa lịch trình mạng để đảm bảo mục tiêu mạng với các ràng buộc và tối ưu sử dụng năng lượng trong mạng. - Trên cơ sở kết hợp giữa mô phỏng và giải thuật di truyền sẽ đưa ra kết quả là bộ thông số tối ưu hóa lịch trình mạng cho lớp bài toán ứng dụng theo mục tiêu và các ràng buộc đồng thời đảm bảo tuổi thọ mạng.
Chƣơng 2. Các nghiên cứu liên quan Trong phần này luận án xem xét một số vấn đề nghiên cứu liên quan tối ưu hóa năng lượng của mạng cảm biến không dây như nguồn dự trữ, các phương pháp thu năng lượng từ môi trường, các phương pháp tiết kiệm năng lượng cho nút cảm biến, mô phỏng và các giải thuật tối ưu hóa sử dụng năng lượng cho mạng cảm biến. Từ đó thấy được những thành quả của các giải pháp, vai trò và sự liên quan giữa các vấn đề năng lượng của mạng cảm biến cũng như chỉ ra những vấn đề cần tiếp tục phát triển và giải quyết cho bài toán tối ưu hóa mạng cảm biến. 2.1. Nguồn năng lƣợng dự trữ của nút cảm biến Hiện nay, nguồn dự trữ năng lượng cho nút cảm biến chủ yếu là pin với dung lượng rất hữu hạn. Trong nhiều năm gần đây, sự phát triển về công nghệ pin cũng chưa có bước tiến nào đáng kể. Các nghiên cứu về các mô hình pin cơ bản được sử dụng phổ biến là pin Lithium- Ion, Lead- Acid, Nickel-Metal- Hydride (NiMH) và Nickel- Cadmium (NiCd). Các nghiên cứu đã nỗ lực trong việc phát triển công nghệ pin có dung lượng lớn, kích thước nhỏ, tuổi thọ cao và đa dạng về chủng loại. Tuy nhiên, nguồn năng lượng hữu hạn này cũng chỉ có thể đáp ứng phần nào nhu cầu năng lượng cho các nút cảm biến. Việc phát triển các loại pin có thể sạc góp phần thúc đẩy phát triển các phương pháp thu năng lượng từ môi trường cấp cho cảm biến đồng thời sạc cho pin góp phần nâng cao tuổi thọ của nút cảm biến hơn nữa. 2.2. Thu năng lƣợng từ môi trƣờng cho cảm biến Giải pháp thu thập năng lượng từ môi trường để cung cấp cho các nút cảm biến được phát triển tích cực. Nguồn năng lượng ở môi trường xung quanh cảm biến rất đa dạng [3] như năng lượng mặt trời, năng lượng nhiệt, năng lượng gió, năng lượng RF, năng lượng rung động, ... Hệ thống thu thập năng lượng có nguyên lý chung là năng lượng từ môi trường sẽ được thu thập bởi một bộ thu thập năng lượng sau đó cho qua bộ biến đổi thành năng lượng điện một chiều và điều chỉnh các thông số cho phù hợp với yêu cầu, từ đó có thể cấp cho cảm biến hoạt động hoặc lưu trữ. 2.3. Giải pháp tiết kiệm năng lƣợng cho nút cảm biến Một giải pháp sớm được nghiên cứu phát triển và triển khai là tiết kiệm năng lượng tiêu thụ cho nút cảm biến, với nhiều phương thức
khác nhau nhằm nâng cao tuổi thọ cho nút cảm biến như phát triển cấu trúc nút cũng như sử dụng linh kiện công suất thấp, phát triển nút cảm biến với các chế độ làm việc bao gồm Ngủ, Chờ, Đo lường, Truyền thông được điều phối linh hoạt nhằm tiết kiệm năng lượng. 2.4. Các nghiên cứu về tối ƣu hóa sử dụng năng lƣợng cho mạng cảm biến Thực tế, năng lượng tiêu hao cho truyền thông chiếm phần lớn tổng năng lượng tiêu hao. Các giải pháp năng lượng ở cấp độ mạng thường hướng đến hai nhóm giải pháp chính. Nhóm thứ nhất là phát triển các thuật toán liên quan đến tổ chức mạng, giao thức định tuyến truyền thông hướng đến việc sử dụng dữ liệu tập trung nhằm tiết kiệm năng lượng cho mạng. Nhóm thứ hai là phát triển các thuật toán tôia ưu hóa lập lịch hoạt động mạng nhằm nỗ lực giảm thời gian hoạt động của nút, cân bằng sử dụng năng lượng trong mạng để nâng cao tuổi thọ của nút và toàn mạng. 2.5. Mô phỏng mạng cảm biến Hiện nay, đã có nhiều phần mềm mô phỏng mạng cảm biến như NS2, NS3, OPNET, NETSIM, OMNET++, JSIM, SENSE,…Tuy nhiên, các phần mềm này chủ yếu hướng tới hỗ trợ mô phỏng mạng với các vấn đề liên quan cấu trúc mạng, giao thức định tuyến truyền thông hoặc trạng thái dữ liệu trong truyền thông của các mô hình kênh truyền thông không dây. Năng lượng là vấn đề chưa được quan tâm thích đáng. Do đó kiến trúc của các phần mềm này không hướng đến năng lượng, nên việc phát triển mở rộng các phần mềm này theo hướng mô phỏng về năng lượng sẽ gặp phải rất nhiều khó khăn và phức tạp [4]. Mô phỏng mạng cảm biến tính đến yếu tố năng lượng, quan tâm đến hiệu năng và tuổi thọ mạng cần xem xét đến quá trình năng lượng ở mức độ sâu hơn như quá trình năng lượng và mức tiêu thụ của nút cảm biến ở từng chế độ hoạt động của từng nút, để từ đó có thể tính toán và mô phỏng được quá trình, trạng thái năng lượng, tuổi thọ của nút và toàn mạng. 2.6. Kết luận chƣơng Năng lượng hoạt động của mạng cảm biến ảnh hưởng trực tiếp đến các vấn khác của mạng cảm biến. Các giải pháp năng lượng hiện tại cũng đã góp phần cải thiện tuổi thọ mạng Tuy nhiên, các giải pháp chủ yếu giải quyết các bài toán đơn lẻ, luôn tiêu thụ năng lượng khi thực hiện cơ chế của giải pháp và chưa xem xét đến quá trình
năng lượng cũng như mức tiêu thụ năng lượng ở từng chế độ hoạt động của từng nút. Trong các chương tiếp theo của luận án đề xuất phát triển phương pháp tối ưu hóa sử dụng năng lượng cho mạng cảm biến với sự kết hợp giữa mô phỏng và thuật toán tối ưu hóa. Chƣơng 3. Thiết kế và triển khai nền tảng mô phỏng mạng cảm biến không dây có tính đến yếu tố năng lƣợng Nền tảng mô phỏng mạng tính đến yếu tố năng lượng rất cần trong nghiên cứu và phát triển bài toán tối ưu hóa năng lượng cho mạng cảm biến. Hiện nay, việc mô phỏng về năng lượng trong mạng cảm biến chưa được quan tâm thích đáng trong các phần mềm mô phỏng sẵn có [5]. Trong chương này, luận án trình bày về phát triển một nền tảng mô phỏng mạng cảm biến chú trọng đến năng lượng, nhằm hỗ trợ trong việc tính toán, mô phỏng về quá trình năng lượng, trạng thái năng lượng, vấn đề thu thập năng lượng từ môi trường cũng như quản lí và điều phối sử dụng năng lượng ở từng chế độ hoạt động của từng nút và toàn mạng, đồng thời hỗ trợ giải quyết bài toán tối ưu hóa năng lượng cho mạng cảm biến. 3.1. Thiết kế chức năng nền tảng mô phỏng 3.1.1. Chức năng nền tảng mô phỏng Cũng giống như các phần mềm mô phỏng mạng cảm biến khác, nền tảng mô phỏng được thiết kế bao gồm các chức năng cơ bản sau:  Chức năng thiết lập mạng  Chức năng thiết lập môi trường đặt mạng  Chức năng chạy chương trình mô phỏng 3.1.2. Chức năng thiết lập mạng Chức năng thiết lập mạng cung cấp người dùng ba khả năng chính là thêm một nút mới vào mạng, định nghĩa nút mới và phát triển các thành phân chức năng mới. Nền tảng mô phỏng cung cấp một thư viện, người dùng có thể mở và lựa chọn thêm nút mới vào mạng. Thư viện có sẵn các nút cảm biến đã được thiết kế và mô phỏng theo các thuộc tính, đặc điểm và thông số của nút cảm biến thực tế, đặc biệt là các thuộc tính liên quan đến năng lượng. Chức năng định nghĩa nút mới cho phép người dùng định nghĩa một nút mới với các thuộc tính và thông số kỹ thuật theo yêu cầu người dùng. Luận án mô hình hóa năm mô đun cơ bản cấu thành nút
cảm biến là mô đun (1) pin, (2) cảm biến, (3) truyền thông, (4) nguồn năng lượng thu từ môi trường và (5) bộ điều khiển (chi tiết sẽ được trình bày trong mục 3.2). Năm mô đun này được xây dựng trong thư viện của nền tảng, người dùng có thể lựa chọn và kết hợp các mô đun để tạo ra một nút mới theo mục đích riêng. 3.1.3. Chức năng thiết lập môi trƣờng đặt mạng Chức năng thiết lập môi trường đặt mạng cung cấp cho người dùng khả năng lựa chọn và xác định môi trường đặt mạng hoặc có thể phát triển một môi trường đặt mạng theo yêu cầu riêng. Người dùng có thể cài đặt các tham số để xác định về không gian và thời gian cho môi trường đặt mạng, vì điều này sẽ liên quan đến tọa độ của mạng trong không gian, liên quan đến vị trí tương đối của mạng so với mặt trời nên sẽ liên quan đến việc thu năng lượng từ mặt trời của mạng cảm biến. Mặt khác, việc cài đặt thời gian để mạng hoạt động theo thời gian thực cũng quyết định trực tiếp đến mức thu năng lượng từ mặt trời, chẳng hạn ban ngày mật độ năng lượng mặt trời cao mức thu sẽ lớn, còn ban đêm thì không thể thu được năng lượng này. 3.1.4. Chức năng chạy chƣơng trình mô phỏng Chức năng chạy chương trình mô phỏng cung cấp công cụ để người dùng thực hiện các thao tác chạy chương trình mô phỏng như chạy chương trình, dừng chương trình. Các thao tác này được thực hiện sau khi người dùng đã thiết lập mạng và thiết lập môi trường đặt mạng cũng như kịch bản mô phỏng để lấy kết quả. Chức năng cung cấp tác vụ hiển thị kết quả mô phỏng trên màn hình và lưu trữ dữ liệu kết quả mô phỏng trong bộ nhớ máy tính. Mặt khác, sẽ đưa ra các thông báo chẳng hạn như các thông báo về thời gian chạy mô phỏng, kết thúc mô phỏng hoặc các thông báo về lỗi chương trình. 3.2. Phát triển nền tảng mô phỏng mạng cảm biến 3.2.1. Mô hình nút cảm biến Luận án xây dựng mô hình nút cảm biến với 5 mô đun chính tương đồng cấu trúc của một nút cảm biến trong thực tế, bao gồm pin (Battery), nguồn năng lượng (Power), cảm biến (Sensor), truyền thông (Comm) và điều khiển (Control). Hình 3.1 biểu diễn cấu trúc nút cảm biến của nền tảng mô phỏng.
Hình 3.1. Các mô đun cấu thành một nút cảm biến 3.2.2. Các lớp đối tƣợng Nền tảng mô phỏng được xây dựng theo hướng đối tượng. Các giao diện và các lớp đối tượng được định nghĩa rõ ràng về các phương thức, thuộc tính và các mối quan hệ giữa chúng, giúp thực hiện xây dựng thư viện các mô đun chức năng thuận tiện và rõ ràng trong lập trình hơn. Nền tảng mô phỏng mạng cảm biến quan tâm đến vấn đề năng lượng tạo ra một môi trường mà ở đó có các thực thể hoạt động với các yếu tố cơ bản bao gồm không gian, thời gian và nguồn năng lượng, được đại diện bởi các giao diện cơ sở hoặc các lớp cơ sở tương ứng gồm giao diện thực thể, lớp hệ quy chiếu tọa độ, lớp vị trí, lớp đồng hồ thời gian và lớp mặt trời. Giao diện thực thể và các lớp cơ sở sẽ được triển khai tiếp đến các giao diện, lớp cấp thấp hơn, sau đó tới các lớp đối tượng và đối tượng cụ thể. Các lớp cấp thấp hơn được phát triển và được thừa kế từ các lớp trên. Sơ đồ lớp cho nền tảng với các giao diện và các lớp đối tượng cơ bản được biểu diễn như Hình 3.2.
Hình 3.2. Sơ đồ lớp cơ bản của nền tảng 3.2.3. Cơ chế hoạt động Cơ chế hoạt động theo phương thức hướng sự kiện cho phép các sự kiện được đăng ký và ghi nhận không chỉ bởi cùng một thực thể mà còn bởi cấp sở hữu cao hơn. Vì vậy, một sự kiện được kích hoạt tại một thực thể sẽ được lan truyền liên tiếp và được xử lý ở thực thể sở hữu cấp cao hơn. Trên cơ sở đó một trình xử lý đa luồng được thực hiện để mỗi thực thể như mạng, nút cảm biến, mô đun của nút, … được thực thi trong một luồng riêng biệt. Cơ chế lan truyền sự kiện có ý nghĩa và hiệu quả cao trong viết phần mềm cũng như quá trình thực thi chương trình mô phỏng. 3.3. Phát triển thƣ viện mô đun cho nền tảng mô phỏng 3.3.1. Phát triển mô đun pin Nguồn pin là thành phần không thể thiếu trong nút cảm biến không dây. Pin có nhiều chủng loại, khác nhau về công nghệ cũng như mô hình và thông số kỹ thuật. Tuy nhiên, thực tế có một số loại pin thông dụng cho cảm biến là pin lithium, Ni-Cad (nickel cadmium) và Ni-MH (nickel metal hydride). Luận án triển khai thiết kế sơ đồ lớp mô đun pin cơ sở (basic_battery) với một số loại pin thông dụng. Nghiên cứu đề cập đến hai kiểu pin là linear_battery và chemical_battery trong sơ đồ lớp thành phần pin.
3.3.2. Phát triển mô đun nguồn năng lƣợng Nguồn năng lượng từ môi trường có thể thu thập cho nút cảm biến rất phong phú và đa dạng. Luận án xem xét mỗi dạng năng lượng tương ứng với một lớp nguồn. Các lớp nguồn cơ bản được triển khai bao gồm nguồn cố định, điện lưới, mặt trời, nhiệt, rung động, RF… 3.3.3. Phát triển mô đun truyền thông Mô đun truyền thông khá phức tạp, các lớp mô đun truyền thông cơ bản được thiết kế và triển khai theo các mô đun chức năng như các cơ chế quảng bá, tránh lặp bản tin, truyền thông phân cấp, tỉ lệ lỗi,… Người dùng có thể lựa chọn và kết hợp các mô đun thành trên để tạo thành giao thức truyền thông cho nút. 3.3.4. Phát triển mô đun cảm biến Cảm biến là lớp đối tượng rất đa dạng về nguyên lý làm việc và phong phú về chủng loại. Việc phát triển thư viện mô đun cảm biến đòi hỏi thu thập các thông số, tham số của các cảm biến có sẵn. Việc phân lớp cảm biến có thể theo các cách khác nhau, phân lớp có thể dựa trên nguyên lý cảm biến, hoặc dựa trên ứng dụng của cảm biến,... Tuy nhiên, việc thiết kế các lớp đối tượng cảm biến nên phân chia tương đối theo ứng dụng của cảm biến để hướng tới sự phù hợp trong ứng dụng thực tế. 3.4. Kết quả thử nghiệm với nền tảng mô phỏng Thử nghiệm có mục đích so sánh kết quả về năng lượng giữa mô phỏng với dữ liệu được công bố bởi nhà sản xuất hoặc kết quả thực nghiệm. Qua đó kiểm nghiệm tính đúng đắn của nền tảng về khả năng mô phỏng quá trình năng lượng. 3.4.1. Kết quả thử nghiệm mô phỏng pin Thử nghiệm thứ nhất: thực hiện nhằm mục đích mô phỏng quá trình sạc của pin Panasonic BK-60AAAH và so sánh kết quả mô phỏng với dữ liệu được công bố chính thức của nhà sản xuất [6]. Kết quả cho thấy có sự sai lệch nhỏ giữa mô phỏng và thực nghiệm như thể hiện trong bảng 3.1. Điều này cho thấy nền tảng có khả năng mô phỏng quá trình năng lượng có độ chính xác cao. Bảng 3.1. So sánh kết quả thử nghiệm quá trình năng lượng khi sạc và xả của pin
BK-60AAAH giữa mô phỏng và dữ liệu được công bố Quá Dòng Điện áp Điện áp Điện áp Điện áp Sai lệch đặc trình điện khi sạc khi sạc khi xả khi xả tính giữa mô đầy mô đầy pin cạn cạn pin phỏng và dữ phỏng thực mô thực liệu pin thực phỏng (RMSE) Sạc 50mA 1,47 V 1,47V - - 0.049V Xả 100mA - - 0,82V 1,0V 0,026V 3.4.2. Kết quả thực nghiệm phục vụ kiểm nghiệm tính đúng đắn của nền tảng trong mô phỏng năng lƣợng tiêu thụ của nút mạng 3.4.2.1. Chức năng nút cảm biến sử dụng trong thực nghiệm Một nút cảm biến thực nghiệm được chế tạo theo cấu trúc tương đồng với nút trong thực tế. Nút có các chế độ làm việc bằng tay và tự động để thuận tiên cho quá trình thực hiện thực nghiệm đo công suất tiêu thụ. Nút hoạt động luân chuyển theo bốn chế độ bao gồm Ngủ, Chờ, Đo lường và Truyền thông. 3.4.2.2. Chế tạo nút cảm biến đo nhiệt độ và độ ẩm môi trường Nút cảm biến thực nghiệm đo nhiệt độ và độ ẩm, sử dụng mô đun cảm biến được sử dụng là DHT11 với mức tiêu thụ năng lượng thấp. Mô đun Sim800L chịu trách nhiệm việc truyền thông dữ liệu. Mô đun điều khiển sử dụng bộ điều khiển ATmega8A. Các phím nhấn để luân chuyển chế độ hoạt động bằng tay phục vụ quá trình đo công suất và năng lượng từng chế độ. Chế độ tự động phục vụ quá trình thực nghiệm để so sánh kết quả năng lượng tiêu thụ. 3.4.2.3. Đo công suất tiêu thụ của nút cảm biến Sau khi chế tạo thành công nút cảm biến và tiến hành đo công suất tiêu thụ ở từng chế độ nhiều lần và lấy kết quả của 10 lần ngẫu nhiên để tính giá trị công suất trung bình của các chế độ hoạt động và nhận được kết quả như sau: Công suất tiêu thụ trung bình ở chế độ ngủ: 𝑷ngủ = 191,63 (mW); Δ(-1,18mW, +0,62mW); P(Δ) = 0,95. Công suất tiêu thụ trung bình ở chế độ chờ: 𝑷chờ = 194,76 (mW); Δ(-1,99mW, +1,81mW); P(Δ) = 0,95. Công suất tiêu thụ trung bình ở chế độ đo lường: 𝑷đo lường = 214,88 (mW); Δ(-8,03mW, +6,42mW); P(Δ) = 0,95.
Công suất tiêu thụ trung bình ở chế độ truyền thông: 𝑷truyền thông = 416,55 (mW); Δ(-15,16mW,+17,60mW); P(Δ) = 0,95. Các giá trị này được sử dụng để làm tham số đầu vào cho mô phỏng về năng lượng cho nút cảm biến. 3.4.2.4. Kết quả thử nghiệm mô phỏng năng lượng tiêu thụ của nút cảm biến hoạt động theo lịch trình với các khoảng thời gian cố định Sau khi thực hiện kịch bản thực nghiệm cho nút và đo năng lượng tiêu thụ của nút thực, đồng thời mô phỏng năng lượng tiêu thụ của nút khi hoạt động với cùng kịch bản với nút thực. Kết quả nhận được thể hiện như trong Bảng 3.2. Kết quả cho thấy quá trình tiêu thụ năng lượng trong hai trường hợp có sai lệch rất nhỏ. Điều này thể hiện nền tảng có khả năng mô phỏng năng lượng của nút cảm biến có độ chính xác cao. Bảng 3.2. Kết quả so sánh năng lượng giữa thực nghiệm và mô phỏng Khoảng Năng lượng Năng lượng Sai lệch Sai số bình thời tiêu thụ đo tiêu thụ lớn nhất quân gian thử được từ nút trên mô (Wh) phương nghiệm thực nghiệm phỏng (Wh) (Wh) (Wh) 500s 42,78×10-3 41,67×10-3 1,18×10-3 0,553×10-3 1h 0,322 0,311 0,0109 0,0057 6h 1,961 1,872 0,0962 0,0503 3.4.3. Kết quả mô phỏng giám sát mức năng lƣợng của các nút cảm biến trong mạng Kịch bản có mục đích mô phỏng việc đo thông số môi trường và đồng thời giám sát mức năng lượng còn lại của các nút cảm biến. Sự cập nhật các thông số có thể quan sát thấy như sau: Tại thời điểm 2021-05-23 09:10:27 năng lượng còn lại là 99.9%. Tại thời điểm 2021-05-23 09:10:31 giá trị độ ẩm đo được là 83.25%. Tại thời điểm 2021-05-23 09:31:01 năng lượng còn lại là 98.1%. Tại thời điểm 2021-05-23 09:31:05 giá trị độ ẩm đo được là 83.65%. 3.4.4. Kết quả mô phỏng quá trình năng lƣợng của các nút hoạt động độc lập và không có truyền thông Kịch bản có mục đích mô phỏng diễn biến năng lượng của các nút cảm biến trong mạng với sự ảnh hưởng của các yếu tố môi
trường và thời gian. Một mạng đơn giản tương tự được thiết lập với 3 nút cảm biến đo thông số môi trường. Diễn biến năng lượng của các nút được thể hiện như Hình 3.3. 4000 Q nut temperature Q nut humidity 3500 Q nut light 20%Qmax nut temprature 20%Qmax nut humidity 3000 20%Qmax nut light Dung luong pin (mAh) 2500 2000 1500 1000 500 0 0 20 40 60 80 100 120 140 160 180 Thoi gian (h) Hình 3.3. Quá trình tiêu thụ năng lượng và thu nạp năng lượng mặt trời 3.4.5. Kết quả mô phỏng truyền thông theo cơ chế quảng bá Kịch bản có mục đích thử nghiệm mô phỏng quá trình truyền thông theo cơ chế quảng bá (broadcast) với các ràng buộc về số bước truyền thông và khoảng cách mỗi bước truyền. Một mạng cảm biến bao gồm 150 nút được thiết lập trong phạm vi 30m×30m. Trong đó, nút 1 là nút chủ có toạ độ (0, 0) và có nhiệm vụ nhận thông tin từ các nút khác trong mạng gửi về. Các nút còn lại sẽ được gán tọa độ ngẫu nhiên khi chạy chương trình mô phỏng. Kết quả nút thử nghiệm cho nút 2 (20,20) truyền bản tin về nút 1 sau 9 bước truyền. 3.4.6. Kết quả mô phỏng truyền thông trong mạng theo cấu trúc cây Kịch bản có mục đích mô phỏng quá trình truyền thông trong mạng có định tuyến theo cấu trúc hình cây. Trong đó, nút 1 là nút chủ và có tọa độ là (15,15), các nút còn lại sẽ được gán tọa độ ngẫu nhiên khi chạy mô phỏng. Việc định tuyến truyền thông được xác định khi chạy mô phỏng. Trong kịch bản này cài đặt để mô phỏng định tuyến và truyền thông từ nút 35 về nút chủ. Kết quả bản tin truyền thông từ nút 35 về nút chủ được định tuyến qua lần lượt các nút 101, 138 và 69.
3.4.7. Kết quả mô phỏng quá trình năng lƣợng của các nút mạng với các hoạt động đo, truyền thông và thu thập năng lƣợng Mục đích thử nghiệm là mô phỏng quá trình năng lượng của các nút cảm biến khi hoạt động kết hợp giữa các chế độ đo lường, truyền thông, thu thập năng lượng mặt trời và sạc cho pin. Kết quả mô phỏng hoạt động truyền thông theo cấu trúc cây của mạng được thể hiện trong Hình 3.4, các kết về các thông số hoạt động và dung lượng pin được thể hiện như trong Bảng 3.3. Hình 3.4. Quá trình truyền thông của các nút đến nút chủ theo định tuyến có cấu trúc hình cây Bảng 3.3. Số liệu quá trình hoạt động của các nút Số liệu quá trình Nút Nút 1 Nút 30 Nút 31 Nút 69 Nút 77 Nút 82 hoạt động 107 Số nút có định tuyến qua 149 30 47 24 16 0 0 Số bản tin truyền 0 15608 3431 13437 9020 668 662 Số bản tin nhận 57550 16646 3698 14200 9356 0 0 Dung lượng pin lớn nhất 3500 3444,1 2500 3500 3500 3500 3500 (mAh) Dung lượng pin nhỏ nhất 1149,3 1268,5 0 1796,1 2160,2 2417,0 2410,5 (mAh) 3.5. Kết luận chƣơng Chương này đã trình bày việc phát triển nền tảng mô phỏng mạng cảm biến tính đến yếu tố năng lượng. Kiến trúc của nền tảng tạo ra môi trường hướng năng lượng. Mô hình hóa nút cảm biến với các mô đun độc lập với các mô hình năng lượng. Việc thiết kế xây dựng
và kiểm nghiệm tính đúng đắn của nền tảng về khả năng mô phỏng năng lượng thông qua thực nghiệm. Nền tảng có khả năng mô phỏng quá trình năng lượng, mức tiêu thụ năng lượng và trạng thái năng lượng ở từng chế độ của từng nút mạng. Do đó nền tảng hữu ích trong hỗ trợ nghiên cứu phát triển mạng cảm biến với những vấn đề liên quan đến năng lượng, đặc biệt có thể hỗ trợ trong giải bài toán tối ưu hóa sử dụng năng lượng cho mạng cảm biến. Chƣơng 4. Tối ƣu hóa lịch trình mạng Tối ưu hóa lịch trình thường được sử dụng trong việc triển khai mạng cảm biến nhằm giảm mức tiêu thụ năng lượng của từng nút mạng và tăng tuổi thọ mạng. Đây là bài toán tối ưu hóa tổ hợp đa mục tiêu với nhiều ràng buộc và độ phức tạp cao, các tham số có thể luôn biến động nên rất khó khăn thậm chí là không thể giải quyết bằng các phương pháp thống kê hoặc phương pháp xác định. Các thuật toán di truyền thuộc nhóm phương pháp suy nghiệm có khả năng tìm kiếm ra các giải pháp gần tối ưu tương đối nhanh cho các bài toán tối ưu hóa phức tạp và đa mục tiêu. Vì vậy, trong chương này sẽ trình bày nghiên cứu phát triển thuật toán di truyền nhằm tối ưu hóa lịch trình để nâng cao tuổi thọ mạng cảm biến. 4.1. Một số cơ chế lập lịch nhằm tiết kiệm năng lƣợng trong mạng cảm biến Kỹ thuật phổ biến nhằm giảm mức tiêu thụ năng lượng và kéo dài tuổi thọ mạng là kết hợp đặt một số cảm biến ở chế độ nghỉ và các cảm biến khác hoạt động đảm nhiệm tác vụ cảm biến và giao tiếp. Việc này giúp làm giảm thiểu đáng kể năng lượng tiêu thụ của các nút cảm biến. Thực tế có nhiều cơ chế lập lịch cho mạng cảm biến. 4.1.1. Cơ chế lập lịch trong mạng không phân cấp Cơ chế lập lịch trong mạng không phân cấp được thực hiện dựa trên các nút cảm biến sẽ phát đi bản tin quảng bá thông tin bản thân như vị trí, mức năng lượng, thời gian đã làm việc liên tục,… đồng thời thăm dò, giao tiếp với các nút lân cận để đưa ra các yêu cầu đối với các nút lân cận hoặc quyết định hành động của bản thân như tiếp tục ngủ để tiết kiệm năng lượng hay thức dậy làm việc để đảm bảo chức năng, nhiệm vụ và mục tiêu của mạng. Hiện có nhiều cơ chế lập lịch trong mạng không phân cấp được nghiên cứu đề xuất, như cơ chế lập lịch tối đa hóa về tuổi thọ mạng cảm biến với các vấn đề hạn
chế về thời lượng của pin và phạm vi cảm biến [7]. 4.1.2. Cơ chế lập lịch cho mạng cảm biến phân cấp Hiện nay, các nghiên cứu đề xuất và phát triển nhiều cơ chế lập lịch khác nhau như các cơ chế lập lịch trong mạng phân cấp dựa trên nhóm. Để tránh tình trạng các trưởng nhóm nhanh bị hết năng lượng, các thuật toán lập lịch sẽ chia hoạt động của mạng thành các chu kỳ, mỗi chu kỳ sẽ lựa chọn ngẫu nhiên trưởng nhóm. 4.1.3. Cơ chế lập lịch hợp tác dựa trên giao tiếp Cơ chế lập lịch hợp tác dựa trên giao tiếp [8] đã được phát triển bởi nhiều nhóm nghiên cứu trên thế giới. Miller và Vaidya phát triển một sơ đồ tiết kiệm điện lớp MAC đặc biệt bằng cách sử dụng tín hiệu đánh thức để giảm thời gian ở trạng thái chờ của thành phần truyền thông, do đó giảm mức tiêu thụ điện năng truyền thông trong mạng không phân cấp. 4.2. Đặt vấn đề cho bài toán tối ƣu hóa lịch trình mạng cảm biến Các nghiên cứu tối ưu hóa lịch trình làm việc của các nút cảm biến để giảm mức tiêu thụ năng lượng. Theo quan điểm về năng lượng nút được xem xét với 3 thành phần: Nguồn từ môi trường, Nguồn dự trữ và Thành phần tiêu thụ. Như vậy, mức năng lượng tiêu thụ của nút phụ thuộc vào nút làm việc ở chế độ nào với thời gian là bao nhiêu. Lịch trình sẽ biểu diễn quá trình hoạt động của nút với các chế độ và thời gian hoạt động của các chế độ đó. Biểu thị tập hợp các chế độ khả thi cho nút i là 𝑴 𝒊 , sau đó một lịch trình 𝑺 𝒊 cho nút i được xác định bởi một chuỗi các cặp được biểu diễn như biểu thức 4.1. Si m ,t  i j i j j 1.. si (4.1) 4.3. Tổng quan thuật toán di truyền Thuật toán di truyền (Genetic Algorithms-GAs) [9] đã bắt chước tự nhiên với các nguyên lý tiến hóa. Bắt đầu thuật toán bằng nhận các tham số cho thuật toán, sau đó khởi tạo sinh ngẫu nhiên một quần thể gồm n cá thể. Tính giá trị hàm mục tiêu. Đánh giá kiểm tra điều kiện kết thúc giải thuật, nếu không thỏa mãn điều kiện dừng sẽ tạo quần thể mới và vòng lặp được tiếp tục đến khi thỏa mãn điều kiện
dừng và sẽ trả về kết quả của thuật toán là nhiễm sắc thể tương ứng với cá thể tốt nhất. GAs thường được ứng dụng cho những bài toán khó như lập kế hoạch, các bài toán vận tải... 4.4. Tối ƣu hóa lịch trình mạng cảm biến sử dụng thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài cố định 4.4.1. Mô hình hóa bài toán tối ƣu hóa lịch trình mạng cảm biến sử dụng thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài cố định Trong phần nghiên cứu này của luận án, thuật toán di truyền với nhiễm sắc thể có chiều dài cố định (FLC-GA) được sử dụng. Do nhiễm sắc thể có số lượng gen cố định và để đơn giản các khoảng thời gian được chia thành những khoảng cố định. Nhiễm sắc thể mã hóa lịch trình mạng 𝑺 được định nghĩa như sau biểu thức 4.2: 𝑪 = [ 𝒎 𝟏 , 𝒎 𝟏 , … , 𝒎 𝒔𝟏 , 𝟏 𝟐 𝒎 𝟐 , 𝒎 𝟐 , … , 𝒎 𝒔𝟐 , 𝟏 𝟐 …, 𝒎 𝟏𝒏 , 𝒎 𝟐𝒏 , … , 𝒎 𝒔𝒏 ]. (4.2) 4.4.2. Kết quả trên nền tảng mô phỏng tính đến yếu tố năng lƣợng Bài toán ví dụ được đưa ra trong thử nghiệm là tối ưu hóa lịch trình mạng đo thông số môi trường có mục tiêu tối đa hóa số giá trị đo thông số môi trường với các ràng buộc là tối đa tuổi thọ của nút và đảm bảo thời gian giữa 2 lần đo liên tiếp không lớn hơn khoảng thời gian 𝒕 nào đó. Kết quả thực thi FLC-GA sau 100 thế hệ nhận được giá trị hàm mục tiêu tốt nhất là 3,754×104. Kết quả lịch trình mạng tương ứng với giá trị hàm mục tiêu có tính tối ưu tốt nhất này được hiển thị trong Hình 4.1 và quá trình năng lượng trong mạng với lịch trình tốt nhất được thể hiện như Hình 4.2 và Bảng 4.1.