Luận án Tiến sĩ: Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng WSN - Dương Viết Huy, ĐHQGHN

Luận án TS máy tính: Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây. Tối ưu hóa hiệu suất, kéo dài tuổi thọ hệ thống.

Chuyên ngành

Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu

Tác giả

Luan An

Thể loại

Luận án

Năm xuất bản

Số trang

148

Thời gian đọc

23 phút

Lượt xem

0

Lượt tải

0

Phí lưu trữ

40 Point

Tóm tắt nội dung

I.Tối ưu tiết kiệm năng lượng WSN qua Tổng hợp dữ liệu

Tổng hợp dữ liệu là giải pháp cốt lõi cho mạng cảm biến không dây (WSN). Quá trình này giúp kết hợp thông tin từ nhiều nút cảm biến. Mục tiêu chính là giảm đáng kể lượng dữ liệu cần truyền tải. Điều này trực tiếp ảnh hưởng đến tiêu thụ năng lượng. Trong WSN, nút cảm biến thu thập thông tin về môi trường. Dữ liệu sau đó được gửi đến nút gốc. Tổng hợp dữ liệu loại bỏ sự dư thừa, mang lại cái nhìn chính xác hơn. Vai trò của nó là tăng hiệu quả truyền dẫn. Giải pháp này đảm bảo hoạt động bền vững của WSN.

1.1. Khái niệm Tổng hợp Dữ liệu và vai trò trong WSN.

Tổng hợp dữ liệu là phương pháp thu thập và kết hợp thông tin. Nó giúp giảm số lượng gói tin truyền trong WSN. Mỗi nút cảm biến gửi dữ liệu đến một điểm tổng hợp. Dữ liệu được xử lý tại chỗ trước khi truyền đi xa. Phương pháp này giảm gánh nặng đường truyền. Nó giúp tiết kiệm năng lượng WSN. Vai trò quan trọng là tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng. Tổng hợp dữ liệu nâng cao hiệu quả toàn mạng.

1.2. Mục tiêu chính của tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng.

Mục tiêu hàng đầu là kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến. Năng lượng pin là tài nguyên hạn chế của nút cảm biến. Tổng hợp dữ liệu giảm lượng truyền tải, giảm hao phí năng lượng. Nó cũng nâng cao chất lượng thông tin được thu thập. Dữ liệu tổng hợp chính xác hơn, đáng tin cậy hơn. Mục tiêu khác là đảm bảo hoạt động liên tục của WSN. Điều này rất cần thiết cho các ứng dụng dài hạn. Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng luôn là trọng tâm.

1.3. Lợi ích của việc áp dụng tổng hợp dữ liệu hiệu quả.

Áp dụng tổng hợp dữ liệu mang lại nhiều lợi ích. Tuổi thọ mạng cảm biến được kéo dài đáng kể. Hiệu suất mạng tổng thể được cải thiện. Chi phí vận hành, bảo trì mạng giảm xuống. Thu thập dữ liệu hiệu quả hơn. Dữ liệu sạch hơn, ít dư thừa được chuyển đi. Các quyết định dựa trên dữ liệu được thực hiện nhanh chóng. Đây là yếu tố then chốt để xây dựng WSN bền vững. Nó là giải pháp tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng hiệu quả.

II.Thách thức Tiêu thụ Năng lượng Mạng Cảm biến Không dây

Mạng cảm biến không dây (WSN) đối mặt nhiều thách thức. Vấn đề lớn nhất là tiêu thụ năng lượng. Nút cảm biến có nguồn pin giới hạn. Các hoạt động thu thập, xử lý và truyền dữ liệu đều tốn năng lượng. Việc truyền dữ liệu là hao tốn nhất. WSN thường triển khai ở nơi khó tiếp cận. Thay pin cho hàng ngàn nút là không khả thi. Do đó, quản lý năng lượng WSN là nhiệm vụ cấp thiết. Tìm kiếm giải pháp tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng là bắt buộc. Điều này giúp kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến.

2.1. Nút cảm biến Nguồn gốc tiêu thụ năng lượng chính.

Mỗi nút cảm biến chứa pin hạn chế. Năng lượng dùng cho cảm biến, xử lý, truyền nhận dữ liệu. Hoạt động truyền dữ liệu chiếm phần lớn năng lượng tiêu thụ. Nút cảm biến cần hoạt động liên tục. Khó khăn trong việc thay thế hoặc sạc pin là hiển nhiên. Do đó, giảm tiêu thụ năng lượng của từng nút là then chốt. Các giải pháp phải cân nhắc kỹ lưỡng hoạt động của nút cảm biến.

2.2. Vấn đề dữ liệu dư thừa và tác động lên WSN.

Nhiều nút cảm biến thường giám sát cùng một khu vực. Điều này tạo ra dữ liệu trùng lặp hoặc dư thừa. Dữ liệu dư thừa làm tăng lưu lượng mạng. Nó gây lãng phí năng lượng nghiêm trọng. Việc truyền dữ liệu không cần thiết rút ngắn tuổi thọ mạng. Các phương pháp xử lý dữ liệu tại chỗ có thể giảm thiểu vấn đề. Tuy nhiên, cần có chiến lược hiệu quả để loại bỏ triệt để dư thừa.

2.3. Hạn chế về tài nguyên và yêu cầu Kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến.

Tài nguyên trên nút cảm biến rất hạn chế. Bộ nhớ, năng lực xử lý và nguồn năng lượng đều có giới hạn. Kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến là yêu cầu tối quan trọng. Các giao thức định tuyến tiết kiệm năng lượng được nghiên cứu rộng rãi. Mục tiêu là tối đa hóa thời gian hoạt động của toàn mạng. Điều này đảm bảo tính bền vững của các ứng dụng WSN.

III.Chiến lược Tổng hợp Dữ liệu để Kéo dài Tuổi thọ Mạng

Tổng hợp dữ liệu là chiến lược then chốt để kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến. Nó bao gồm nhiều mô hình và kỹ thuật khác nhau. Mỗi phương pháp đều hướng đến tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng. Các chiến lược này giúp giảm lưu lượng truyền tải. Chúng tập trung vào việc xử lý thông tin tại chỗ. Điều này giảm gánh nặng cho nút gốc. Mục tiêu là thu thập dữ liệu hiệu quả và bền vững. Việc áp dụng các giao thức định tuyến tiết kiệm năng lượng là cần thiết. Điều này đảm bảo WSN hoạt động ổn định trong thời gian dài.

3.1. Các mô hình tổng hợp dữ liệu chính trong WSN.

Nhiều mô hình tổng hợp dữ liệu đã được đề xuất. Chúng tập trung vào việc gộp dữ liệu đồng nhất. Một số mô hình loại bỏ dữ liệu trùng lặp. Các mô hình thường hoạt động theo cấu trúc phân tầng. Dữ liệu được tổng hợp theo từng cấp. Điều này giảm đáng kể lượng dữ liệu đến nút gốc. Mục tiêu cuối cùng là thu thập dữ liệu hiệu quả. Các mô hình này đóng vai trò quan trọng trong tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng.

3.2. Theo dõi mục tiêu tiết kiệm năng lượng trong Mạng cảm biến không dây.

Theo dõi mục tiêu là ứng dụng phổ biến của WSN. Giải pháp như ETR-DF (theo dõi dựa vào khoảng cách) đã được phát triển. ATTS-DF (theo dõi thích nghi theo thời gian) cũng là một phương pháp hiệu quả. Các kỹ thuật này kích hoạt có chọn lọc các nút cảm biến. Chỉ những nút cần thiết mới tham gia theo dõi. Điều này giảm đáng kể số lần truyền dữ liệu. Nó giúp tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng và kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến.

3.3. Định tuyến phân cụm và Tổng hợp dữ liệu tại cụm trưởng.

Định tuyến phân cụm là chiến lược phổ biến trong WSN. Mạng được tổ chức thành các cụm. Mỗi cụm có một nút cụm trưởng (CH). Nút cảm biến gửi dữ liệu đến CH của mình. CH thu thập và tổng hợp dữ liệu từ các nút thành viên. Sau đó, CH truyền dữ liệu đã tổng hợp đến nút gốc. Đây là một giao thức định tuyến tiết kiệm năng lượng. Nó giảm số lượng gói tin truyền xa, kéo dài tuổi thọ mạng.

IV.Phương pháp Xử lý Dữ liệu Tiết kiệm Năng lượng tại Chỗ WSN

Xử lý dữ liệu tại chỗ là giải pháp hiệu quả cho WSN. Nó giúp giảm gánh nặng truyền tải, tiết kiệm năng lượng. Các phương pháp tiên tiến được áp dụng để cải thiện chất lượng dữ liệu. Điều này bao gồm xử lý dữ liệu bị mất, nhiễu hoặc dư thừa. Mục tiêu là chỉ truyền những thông tin có giá trị. Các kỹ thuật như Lý thuyết tập thô và cửa sổ trượt được sử dụng. Chúng giúp tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng của nút cảm biến. Quản lý năng lượng WSN trở nên hiệu quả hơn. Điều này đóng góp vào việc kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến.

4.1. Ứng dụng Lý thuyết tập thô để Tổng hợp dữ liệu.

Lý thuyết tập thô (RST) là công cụ mạnh mẽ trong xử lý dữ liệu. Nó được áp dụng để tiền xử lý thông tin. RST giúp loại bỏ dữ liệu dư thừa, không chắc chắn. Quá trình tổng hợp dữ liệu trở nên hiệu quả hơn. Nó giảm lượng dữ liệu cần truyền tải. Điều này dẫn đến tiết kiệm năng lượng WSN đáng kể. Nút cảm biến có khả năng thực hiện xử lý thông minh hơn. RST nâng cao hiệu quả thu thập dữ liệu.

4.2. Xử lý dữ liệu đầu vào bị mất nhiễu dư thừa.

Dữ liệu trong WSN thường không hoàn hảo. Dữ liệu bị mất, nhiễu hoặc dư thừa là vấn đề phổ biến. Các thuật toán như DP-DF được phát triển để giải quyết. Chúng xử lý các loại lỗi dữ liệu này tại chỗ. Điều này giảm gánh nặng truyền tải. Dữ liệu sạch hơn và đáng tin cậy hơn được gửi đi. Phương pháp này tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng. Quản lý năng lượng WSN trở nên hiệu quả hơn.

4.3. Lựa chọn nút và dữ liệu thông qua cửa sổ trượt.

Giải pháp DF-SWin sử dụng kỹ thuật cửa sổ trượt. Nó lựa chọn thông minh các nút cảm biến và dữ liệu liên quan. Cửa sổ trượt giúp xác định dữ liệu quan trọng nhất. Điều này ngăn chặn việc truyền tải thông tin không cần thiết. Chỉ dữ liệu có giá trị được tổng hợp và gửi đi. Phương pháp này giảm thiểu năng lượng tiêu thụ. Nó cũng nâng cao tính chính xác của dữ liệu cuối cùng.

V.Quản lý Năng lượng WSN bằng Thuật toán Nâng cao

Quản lý năng lượng WSN yêu cầu các thuật toán tiên tiến. Mục tiêu là tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng và kéo dài tuổi thọ mạng. Các giải pháp này tập trung vào việc giảm thiểu truyền tải dữ liệu. Chúng đảm bảo thu thập dữ liệu hiệu quả. Các thuật toán phải cân bằng giữa hiệu suất và mức tiêu thụ. Điều này đòi hỏi sự kết hợp của nhiều kỹ thuật. Từ theo dõi mục tiêu đến tổng hợp dữ liệu tại nút cụm trưởng. Tất cả nhằm mục đích sử dụng hiệu quả tài nguyên của cụm cảm biến.

5.1. Giải pháp theo dõi mục tiêu dựa vào khoảng cách và thời gian.

Các giải pháp theo dõi mục tiêu ETR-DF và ATTS-DF đã được nghiên cứu. ETR-DF tối ưu hóa hoạt động dựa trên khoảng cách. ATTS-DF điều chỉnh theo thời gian thực. Chúng giúp giảm số lượng nút cảm biến hoạt động cùng lúc. Chỉ những nút cần thiết mới tham gia thu thập dữ liệu. Điều này tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng. Chúng kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến. Hiệu quả thu thập dữ liệu vẫn được đảm bảo.

5.2. Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng tại nút cụm trưởng.

Nút cụm trưởng (CH) có vai trò trung tâm trong cụm. Nó chịu trách nhiệm tổng hợp dữ liệu từ các nút thành viên. Giải pháp như DF-AMS tập trung vào tối ưu hóa hoạt động của CH. Phương pháp này cải thiện quá trình tổng hợp. Nó giảm tải cho CH. Điều này giúp CH duy trì hoạt động lâu hơn. Tuổi thọ của toàn mạng được kéo dài đáng kể. Quản lý năng lượng WSN đạt hiệu quả cao.

5.3. Sử dụng hiệu quả tài nguyên cụm cảm biến.

Tài nguyên trong cụm cảm biến là hữu hạn. Bao gồm năng lượng, bộ nhớ và khả năng xử lý. Việc sử dụng chúng một cách hiệu quả là then chốt. Các thuật toán phải cân bằng năng lượng và hiệu suất. Lựa chọn nút và dữ liệu thông minh là quan trọng. Giảm thiểu thông tin dư thừa là ưu tiên hàng đầu. Mạng cảm biến hoạt động bền vững hơn. Điều này giúp tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng toàn diện.

Xem trước tài liệu
Tải đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tổng hợp dữ liệu nhằm tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây luận án ts máy tính 94801

Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung

Tải đầy đủ (148 trang)

Trích đoạn nội dung luận án

Tải xuống để đọc toàn bộ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƯ NG VI T HUY TỔNG HỢP DỮ LIỆU NHẰM TI T KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY LUẬN ÁN TI N S CÔNG NGHỆ THÔNG TIN HÀ NỘI – 2019 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ DƯ NG VI T HUY TỔNG HỢP DỮ LIỆU NHẰM TI T KIỆM NĂNG LƯỢNG TRONG MẠNG CẢM BI N KHÔNG DÂY Chuyên ngành: MẠNG MÁY T NH VÀ TRUYỀN THÔNG DỮ LIỆU Mã số: 9480102.01 LUẬN ÁN TI N S CÔNG NGHỆ THÔNG TIN NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS. N u Đ V t HÀ NỘI – 2019 LỜI CAM ĐOAN Luận án tiến sỹ của tôi với tên đề tài “Tổng hợp dữ liệu nhằm tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây” (tiếng Anh: Data fusion for energy efficiency in wireless sensor networks) là kết quả nghiên cứu của cá nhân tôi cùng với sự hƣớng dẫn tận tình của ngƣời hƣớng dẫn khoa học PGS. Nguyễn Đình Việt. Nội dung luận án không sao chép từ các luận án cũng nhƣ công trình nghiên cứu khoa học khác.

Các nội dung trích dẫn đƣợc tôi chỉ rõ nguồn tài liệu tham khảo ở trong luận án. Tôi cam đoan những điều trên là đúng sự thật, nếu có gì sai, tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm. Hà nội, ngày tháng 4 năm 2019 Nghiên cứu sinh Dương Viết Huy MỤC LỤC MỤC LỤC. 1 ANH MỤC C C THU T NG.

4 ANH S CH ẢNG. 5 ANH S CH H NH V. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU. MẠNG CẢM I N KH NG DÂY.

Lịch s phát triển. Kiến trúc mạng cảm biế n và một số cách ph n loại. Các thành phần chính c ủa WSNs. Một số cách phân loại mạng.

CÁC VẤN ĐỀ CẦN GIẢI QUY T. Vấn đề tiêu thụ năng lƣợng. Thiết ế no mạng cảm iến. Tổ chức mạng và định tuyến.

Truyền và x l ữ liệu. Tổng hợp dữ liệu. X lý vấn đề ữ liệu ƣ thừa. CÔNG CỤ MÔ PHỎNG MẠNG CẢM BI N.

Bộ mô phỏ ng NS-2. NS-2 và phần mở rộng mô phỏng WSNs của MIT. MÔ HÌNH TỔNG HỢP D LIỆU VÀ BÀI TOÁN THÀNH PHẦN. Mô hình tổng hợp dữ liệu.

Theo dõi mục tiêu và lựa chọn dữ liệu. Theo dõi mục tiêu dựa vào vị trí của nút. Theo dõi mục tiêu dựa vào thời gian. Lựa chọn dữ liệu và truyền đến CH.

Tổng hợp dữ liệu tại CH. Định tuyến phân c ụm thích ứng với năng lƣợng thấp. Tổng hợp dữ liệu tại nút cụm trƣởng. Các khái niệm về lý thuyết tập thô đƣợc s dụng.

Hệ thống thông tin. Hệ quyết định. Lớp con tƣơng đƣơng. Quan hệ không thể phân biệt đƣợc.

Thuộc tính lõi, tập thuộc tính rút gọn. Sự phụ thuộc của thuộc tính. Độ quan trọng của thuộc tính. Luật quyết định, độ chắc chắn c ủa luật quyết định.

Ứng dụng lý thuyết tập thô trong tổng hợp dữ liệu. Ứng dụng để tiền x lý dữ liệu. THEO ÕI MỤC TIÊU TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG. THEO ÕI MỤC TI U A VÀO KHOẢNG C CH.

Giới thiệu bài toán. Giải pháp ETR-DF. Mô phỏng và phân tích kết quả. Kết luận về giải pháp ETR-DF.

THEO ÕI MỤC TI U TH CH NGHI THEO TH I GIAN. Giới thiệu bài toán. Giải pháp ATTS-DF. Điểm đo iến động.

Thời gian đo th ch ứng. Trạng thái ổn định đo lƣờng. Mô phỏng và phân tích kết quả. Kết luận về giải pháp ATTS-DF.

TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG CỤM NÚT CẢM BI N BẰNG ỨNG DỤNG LÝ THUY T T P THÔ. ỨNG DỤNG LÝ T HUY T T P THÔ TẠI CH ĐỂ TỔNG HỢP D LIỆU. Mô tả bài toán DF nhiều nút c ảm biến. Quy trình ứng dụng RST để tổng hợp dữ liệu.

Ứng dụng Lý thuyết tập thô để quyết định tổng hợp dữ liệu. Xây dựng tƣơng quan giữa lý thuyết tập thô và tổng hợp dữ liệu. Ứng dụng RST để giải ài toán F th o quy trình 8 ƣớc. Kết luận về giải pháp ứng dụng lý thuyết tập thô.

ỨNG DỤNG LÝ T HUY T T P TH ĐỂ TIỀN X L LIỆU ĐẦU VÀO. Giải pháp DP-DF. Quy trình x lý dữ liệu. X lý dữ liệu bị mất (thiếu).

X lý dữ liệu nhiễu (yế u). Thuật toán x lý dữ liệu bị mất và dữ liệu bị nhiễu. X lý dữ liệu ƣ thừa. Minh họa và phân tích kết quả.

Kết luận về giải pháp DP-DF. S DỤNG HIỆU QUẢ TÀI NGUYÊN CỤM CẢM BI N. L A CHỌN NÚT VÀ D LIỆU CỦA CỤM BẰNG C A SỔ TRƢỢT. Giới thiệu bài toán.

Giải pháp DF-SWin. C a sổ trƣợt. Bảng dữ liệu thuộc tính. T nh ch thƣớc c a sổ trƣợt.

Dữ liệu để tổng hợp. Thuật toán DF-SWin. Cài đặt thuật toán. Mô phỏ ng và phân tích kết quả.

Kết luận về giải pháp DF-SWin. TỔNG HỢP LIỆU TI T KIỆM NĂNG LƢỢNG TẠI N T CH. Giới thiệu bài toán. Giải pháp DF-AMS.

Mô phỏng và phân tích kết quả. Kết luận về giải pháp DF-AMS. 127 DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ. 132 TÀI LIỆU THAM KHẢO.

133 -3- DANH MỤC CÁC THUẬT NGỮ V ttt ằng ti ng Anh A-D Analog – Digital AMPS Adaptive Multi-domain Power aware Sensors ATTS-DF Adaptive Target Tracking Solution for multi-sensor Data Fusion in WSNs BS Base Station CDMA Code Division Multiple Access CH Cluster head DF Data fusion DF-AMS Data Fusion – Average Median Sampling DP-DF Data Pre-processing for Data Fusion DF-SWin Sliding Windows for multi-sensor Data Fusion in WSNs ETR-DF Efficiency in TRacking to target in multi-sensor Data Fusion FLAMA Flow-Aware Medium Access IEEE Institute of Electrical and Electronics Engineers LEACH Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy LEACH-C LEACH Centralized LOS Line of Sight LR-WPAN Low Rate Wireless Personal Area Networks MAC Media Access Control MIT Massachusetts Institute of Technology NS Network Simulator OSI Open Systems Interconnection PEGASIS Power Efficient Gathering in Sensor Information System PHY Physical layer PTW Pipelined Tone Wakeup PU Processing unit RSSI Received Signal Strength Indicator RST Rough Set Theory SOFAR Sound Fixing and Ranging channel SOSUS Sound Surveillance System STEM Sparse Topology and Energy Management SU Sensing unit Tag Target TDMA Time Division Multiple Access TOA Time of arrival TRAMA TRaffic-Adaptive Medium Access WINS Wireless Integrated Network Sensors WPAN Wireless Personal Area Network WSNs Wireless Sensor Networks -4- DANH SÁCH BẢNG Bảng 2. Các tham số trong mô phỏng giải pháp ETR-DF. Hiệu quả của việc giảm số lƣợng gói tin c ủa ETR-DF và LEACH. Phân bố xác suất trong m l ần đo.

Các tham số chính c ủa mô phỏ ng. Hệ thống thông tin an đầu của WSNs. Lớp tập con tƣơng đƣơng. Ma trận phân biệt.

Dữ liệu CH nhận c ủa khung truyề n F1. Dữ liệu CH nhận c ủa khung truyề n Fk. IS t ại thời điểm bắt đầu tiền x lý. Giá trị của các thuộc tính Aj Bảng 3.

Dữ liệu đo của mạng cảm biến. Xác suất khi dữ liệu đo ị thiếu. Xác suất khi dữ liệu đo ị nhiễu. Dữ liệu đã x lý thiếu, nhiễu.

Ma tr ận phân biệt. Các phƣơng án ữ kiện đã đƣợc rút gọn để tổng hợp dữ liệu. Dữ liệu thuộc tính chƣa sắp xếp. Dữ liệu thuộc tính đã đƣợc sắp xế p.

Quy ƣớc ký hiệ u s dụng trong thuật toán. Các tham số chính s dụng trong mô phỏ ng DF-SWin. Số cụm và số nút trong mỗi cụm trong quá trình mô phỏng. Kết quả mô phỏng tại thời điểm 80 giây và 320 giây.

Kết quả áp dụng trong thời gian mô phỏng. Dữ liệu đo tại thời điểm tổ ng hợp. Mức đo, giá trị đo của các tham số. Năng lƣợng của các nút trong c ụm.

Dữ liệu cảm biế n của c ụm tại thời điểm 200s.124 -5- DANH SÁCH H NH V Hình 1. Kiến trúc ph n l ớp các giao thức mạng WSNs [36]. Mô hình mạng cảm biến không dây [13, 40]. Hƣớng tiếp c ận theo kiến trúc mạng [38].

Sơ đồ cung c ấp năng lƣợng cho nút cảm biến [39, 56]. Mức tiêu thụ năng lƣợng của các đơn vị chức năng của nút cảm iến 48. Tổng hợp dữ liệu nhiều nút c ảm biến không dây. So sánh lƣu lƣợng theo 2 mô hình truyề n dữ liệu của WSNs.

Tỉ lệ s dụng các phần mề m mô phỏng [71]. Mô hình tổng hợp dữ liệu và các bài toán thành phần. Các phƣơng pháp th o i mục tiêu 13. Vị trí của nút cảm biến so với CH và Tag.

Các vùng ƣu tiên và các mức ƣu tiên. Tọa độ mục tiêu và các nút trong mặt ph ng hảo sát. Phân bố nút, CH và mục tiêu (Tag) ở giây thứ 80. Áp dụng để lựa chọ n nút: a) Cụm 1: 48 nút; b) Cụm 4: 16 nút.

Áp dụng thuật giải đối với Cụm 7 thời điểm giây thứ 120. So sánh việc s dụng năng lƣợng giữa ETR-DF và LEACH. Các mốc thời gian và trạng thái làm việc của nút. Thay đổi của thuộc t nh hi vƣợt ngƣỡng.

Mô hình chuyể n trạng thái c ủa nút c ảm biến. Mô hình trạng thái thích ứng của giải pháp ATTS-DF. Số nút c ảm biến tham gia mô phỏng ATTS-DF. Truyền dữ liệu c ủa các nút cảm biế n trong thời gian mô phỏng.

Đồ thị truyề n dữ liệu của nút số 16 của LEACH. Hiệu quả việc giảm dữ liệu truyề n của ATTS-DF so với LEACH. So sánh mức tiêu thụ năng lƣợng của các nút giữa ATTS-DF và LEACH. Mô tả bài toán tổ ng hợp dữ liệu có s dụng RST.

Mô hình x lý, tổng hợp dữ liệu tại nút CH. Truyền dữ liệu theo khung tin (frame) và theo chu kỳ (T). Lƣu đồ luồng dữ liệu giải pháp DF-SWin. So sánh kết quả mô phỏng đối với các phƣơng án thay đổi số nút.

So sánh mức dự trữ năng lƣợng giữa DF-SWin và LEACH. Minh họ a DF từ n nút cảm biế n, mỗi nút đo l tham số về mục tiêu. Mô hình x lý dữ liệu của DF-AMS. Tỉ lệ nút đƣợc khảo sát và tổng số nút còn hoạt động.

So sánh năng lƣợng EAvg và EMed. Lựa chọn nút cảm biến thông qua ESelect. So sánh số lƣợng gói tin truyền bằng DF- AMS và LEACH. Kết quả tổng hợp dữ liệu của 3 tham số đo lƣờng.125 -7- MỞ ĐẦU Sự xuất hiện của các mạng cảm biến không dây – WSNs (Wireless Sensor Networks) và các ứng dụng của chúng là một trong những xu hƣớng công nghệ chiếm ƣu thế phù hợp với xu thế phát triển của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ 4 hiện nay và trong những thập kỷ tới.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Câu hỏi thường gặp

Luận án "Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng mạng cảm biến không dây" nghiên cứu về vấn đề gì?

Luận án TS máy tính: Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng trong mạng cảm biến không dây. Tối ưu hóa hiệu suất, kéo dài tuổi thọ hệ thống.

Luận án "Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng mạng cảm biến không dây" được bảo vệ tại trường nào?

Luận án này được bảo vệ tại Đại học Quốc gia Hà Nội, Trường Đại học Công nghệ. Năm bảo vệ: 2019.

Luận án "Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng mạng cảm biến không dây" thuộc chuyên ngành gì?

Luận án "Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng mạng cảm biến không dây" thuộc chuyên ngành Mạng máy tính và truyền thông dữ liệu. Danh mục: Mạng Máy Tính & Truyền Thông.

Luận án "Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng mạng cảm biến không dây" có bao nhiêu trang?

Luận án "Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng mạng cảm biến không dây" có 148 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.

Cách tải luận án "Tổng hợp dữ liệu tiết kiệm năng lượng mạng cảm biến không dây" về máy như thế nào?

Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.

Luận án liên quan

Chia sẻ tài liệu: Facebook Twitter