Luận án Định tuyến tiết kiệm năng lượng tiêu thụ trong mạng cảm biến không dây

Tên luận án:

ĐỊNH TUYẾN TIẾT KIỆM NĂNG LƯỢNG TIÊU THỤ TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY

Ngành:

Hệ thống thông tin

Tóm tắt nội dung tài liệu:

Luận án này tập trung vào giải pháp tiết kiệm năng lượng tiêu thụ và kéo dài tuổi thọ mạng cảm biến không dây (WSN), một yếu tố then chốt trong xu thế Internet of Things (IoT). Nhận thấy hoạt động truyền thông dữ liệu là nguyên nhân chính gây tiêu hao năng lượng, luận án đề xuất các kỹ thuật tối ưu năng lượng thông qua phân cụm kết hợp với mô hình sink tĩnh và sink di động.

Mục tiêu chính là giảm số nút chết, tối đa hóa truyền thông và kéo dài thời gian sống của mạng bằng cách tối ưu hóa quá trình phân cụm, lựa chọn cụm chủ (CH) và định tuyến. Luận án nghiên cứu sâu các kỹ thuật phân cụm và định tuyến trên cả hai mô hình sink tĩnh và di động.

Các đóng góp chính bao gồm việc đề xuất giải thuật phân cụm cải tiến, tăng tính không đồng nhất của nút và tối ưu hóa xác suất lựa chọn CH dựa trên năng lượng còn lại, năng lượng trung bình mạng và khoảng cách đến trạm gốc/sink. Điều này giúp cải thiện giao tiếp và kéo dài tuổi thọ nút. Hơn nữa, luận án đề xuất phương pháp lựa chọn tuyến đường định tuyến tối ưu ưu tiên năng lượng còn lại cao nhất, số bước nhảy tối thiểu và tải lưu lượng thấp nhất, thay vì chọn nút lân cận ngẫu nhiên.

Đối với mô hình sink di động, luận án giới thiệu các đề xuất kết hợp phân cụm dựa trên logic mờ với sink di động để cân bằng tiêu thụ năng lượng giữa các CH, đồng thời đề xuất chiến lược xác định đường đi cho sink di động sử dụng thuật toán Dijkstra và ACO để tối ưu hóa việc thu thập dữ liệu và cải thiện tuổi thọ WSN. Các kết quả mô phỏng đã chứng minh hiệu quả của các phương pháp đề xuất so với các giao thức hiện có. Luận án mở ra hướng nghiên cứu tiếp theo về WSN không đồng nhất, tăng tính linh hoạt và sử dụng các thuật toán tối ưu hóa tiến hóa cho đường đi của sink.

Mục lục chi tiết:

• MỞ ĐẦU

  • 1. Lý do chọn đề tài
  • 2. Mục tiêu của đề tài
  • 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
  • 4. Phương pháp nghiên cứu
  • 5. Các đóng góp chính của luận án
  • 6. Cấu trúc của luận án

• CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN

  • 1.1 Giới thiệu tổng quan về mạng cảm biến không dây
  • 1.2 Cấu trúc của một nút mạng
  • 1.3 Kiến trúc giao thức mạng
  • 1.4 Các thách thức và trở ngại đối với WSN
  • 1.5 Ứng dụng của mạng cảm biến không dây
  • 1.6 Các tiêu chí đánh giá hiệu suất
  • 1.7 Định tuyến trong mạng cảm biến không dây
  • 1.8 Kết luận chương

• CHƯƠNG 2. KỸ THUẬT ĐỊNH TUYẾN PHÂN CỤM HIỆU QUẢ DỰA TRÊN SINK TĨNH

  • 2.1 Kỹ thuật phân cụm trong mạng cảm biến không dây
    • 2.1.1 Giới thiệu
    • 2.1.2 Ưu Điểm Của Kỹ Thuật Phân Cụm
    • 2.1.3 Các vấn đề được xem xét khi xây dựng thuật toán dựa trên phân cụm
    • 2.1.4 Quá trình lựa chọn cluster head (CH)
    • 2.1.5 Quá trình hình thành phân cụm
    • 2.1.6 Các giao tiếp trong cụm
  • 2.2 Những công trình liên quan
    • 2.2.1 Những giao thức định tuyến phân cấp (Hierarchical protocols)
      • 2.2.1.1 LEACH (Low Energy Adaptive Clustering Hierarchy)
      • 2.2.1.2 PEGASIS (Power-Efficient Gathering in Sensor Information Systems)
    • 2.2.2 Những giao thức định tuyến không đồng nhất
      • 2.2.2.1 SEP (Stable Election Protocol)
      • 2.2.2.2 DEEC (Distributed Energy-Efficient Clustering)
      • 2.2.2.3 DDEEC (Developed Distributed Energy-Efficient Clustering)
      • 2.2.2.4 TDEEC (Threshold Distributed Energy-Efficient Clustering)
      • 2.2.2.5 EDEEC (Enhanced Distributed Energy Efficient)
      • 2.2.2.6 EDDEEC (Enhanced Developed Distributed Energy Efficient Clustering)
      • 2.2.2.7 BEENISH (Balanced Energy Efficient Network Integrated Super Heterogeneous)
    • 2.2.3 Giao thức định tuyến trung tâm dữ liệu (Data centric protocols)
      • 2.2.3.1 SPIN (Sensor protocols for information via negotiation)
      • 2.2.3.2 Truyền tin trực tiếp (Directed Diffusion)
    • 2.2.4 Giao thức dựa trên vị trí (Location-based protocols)
      • 2.2.4.1 GAF (Geographic adaptive fidelity)
      • 2.2.4.2 GEAR (Geographic and Energy-Aware Routing)
    • 2.2.5 Thuật toán phân cụm và A-Sao với logic mờ
  • 2.3 Thuật toán tối ưu năng lượng trong mạng không dây không đồng nhất dựa trên giao thức không đồng nhất DEC
    • 2.3.1 Giới thiệu
    • 2.3.2 Quá trình phân cụm
    • 2.3.3 Hoạt động của giao thức đề xuất
    • 2.3.4 Đánh giá giải pháp
  • 2.4 Cải tiến việc phân cụm trong mạng cảm biến không dây
    • 2.4.1 Giới thiệu thuật toán
    • 2.4.2 Thuật toán đề xuất
    • 2.4.3 Đánh giá giải pháp
  • 2.5 Phương pháp lựa chọn tuyến đường giữa các nút và cân bằng giữa chúng để kéo dài tuổi thọ cho mạng cảm biến
    • 2.5.1 Giới thiệu thuật toán
    • 2.5.2 Mô hình giải pháp
      • a) Cài đặt logic mờ
      • b) Cài đặt thuật toán A-Sao
    • 2.5.3 Đánh giá giải pháp
  • 2.6 Kết chương

• CHƯƠNG 3. KỸ THUẬT ĐỊNH TUYẾN PHÂN CỤM HIỆU QUẢ DỰA TRÊN SINK DI ĐỘNG

  • 3.1 Mô hình sink di động
  • 3.2 Thuật toán MECA (Mobile sink based Energy Efficient Clustering Algorithm)
  • 3.3 Thuật toán MSA (Mobile Sink Assisted)
  • 3.4 Giới thiệu các công trình nghiên cứu theo hướng Mobile Sink
  • 3.5 Phân cụm mờ kết hợp với Mobile Sink để kéo dài thời gian sống của mạng cảm biến không dây
    • 3.5.1 Giới thiệu thuật toán
    • 3.5.2 Mô hình tiêu thụ năng lượng
    • 3.5.3 Mô hình sink di động
    • 3.5.4 Hoạt động của giải pháp đề xuất
    • 3.5.5 Đánh giá giải pháp
  • 3.6 Sử dụng chiến lược di chuyển để tiết kiệm năng lượng của Mobile Sink trong mạng cảm biến không dây
    • 3.6.1 Giới thiệu
    • 3.6.2 Thuật toán tìm đường đi ngắn nhất Dijkstra
    • 3.6.3 Lưu đồ hoạt động của thuật toán đề xuất
    • 3.6.4 Đánh giá giải pháp
    • 3.6.5 Thuật toán ACO kết hợp với LEACH-C và sink di động
  • Kết quả mô phỏng của [CT9]

• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

• CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU