ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP ĐIỀU KHIỂN SỰ DI CHUYỂN CÁC NODES TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY NHIỀU CHẶNG ĐỂ TỐI ƯU HĨA THƠNG LƯỢNG MẠNG MỤC LỤC DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VII DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU VIII DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT IX CHƯƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI 1.2 YÊU CẦU ĐỀ TÀI .1 1.3 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 2.1 KHÁI NIỆM MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY[1] 2.2 CẤU TRÚC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY[1] 2.3 ĐẶC ĐIỂM MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY[1] 2.4 KIẾN TRÚC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY[1] 2.5 ỨNG DỤNG CỦA MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY[1] 2.6 VẤN ĐỀ BẢO MẬT 10 2.7 MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU ĐƯỢC ĐỀ XUẤT 11 CHƯƠNG KHẢO SÁT MƠ HÌNH MẠNG 13 3.1 TỔNG QUAN VỀ NHIỆM VỤ TỐI ƯU HĨA THƠNG LƯỢNG 13 3.2 MƠ HÌNH HỆ THỐNG .14 3.2.1 Mơ hình mạng giao thức truyền tự 14 3.2.2 Mơ hình mạng giao thức truyền .15 3.3 GIẢI THUẬT TỐI ƯU 16 3.3.1 Giải thuật tối ưu giao thức truyền tự 16 3.3.2 Giải thuật tối ưu giao thức truyền 20 CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC HIỆN 25 4.1 THÔNG SỐ MÔ PHỎNG .25 4.2 KẾT QUẢ MÔ PHỎNG GIAO THỨC TRUYỀN TỪNG TỰ 26 4.2.1 Kết mô giao thức truyền tự nodes di chuyển cố định .26 4.2.2 Kết mô mạng bán song công với node di chuyển phạm vi cố định 27 4.3 KẾT QUẢ MƠ PHỎNG Q TRÌNH MẠNG SONG CƠNG .28 4.3.1 Kết mô mạng song công lưu lượng đơn 28 4.3.2 Kết mơ mơ hình mạng song công với node di chuyển phạm vi cố định 29 CHƯƠNG KẾT LUẬN .30 5.1 KẾT LUẬN 30 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN 30 TÀI LIỆU THAM KHẢO 31 PHỤ LỤC A ……………………………………………………………………………32 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ HÌNH 2-1: MƠ HÌNH MẠNG CẢM BIẾN KHƠNG DÂY ĐƠN GIẢN HÌNH 2-2: MƠ HÌNH CHUNG MẠNG CẢM BIẾN KHƠNG DÂY HÌNH 2-4: BẢO MẬT TRONG HỆ THỐNG MẠNG [1] 10 HÌNH 2-5: MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP TỐI ƯU HÓA 11 HÌNH 3-1: MƠ HÌNH MẠNG GIAO THỨC TỪNG TỰ 14 HÌNH 3-2: SƠ ĐỒ GIAO THỨC TRUYỀN TỪNG TỰ 14 HÌNH 3-3: MƠ HÌNH MẠNG GIAO THỨC TRUYỀN MỚI 15 HÌNH 3-4: SƠ ĐỒ TRUYỀN GIAO THỨC MỚI 16 HÌNH 3-5: MƠ HÌNH MƠ PHỎNG GIAO THỨC TRUYỀN TỪNG TỰ CÁC NODES DI CHUYỂN TỰ DO 18 HÌNH 3-6: MƠ HÌNH MẠNG GIAO THỨC TỪNG TỰ VỚI CÁC NODES DI CHUYỂN TRONG PHẠM VI CỐ ĐỊNH 19 HÌNH 3-7: ĐỒ THỊ BIỄU DIỄN TÍCH PHÂN PHƯƠNG TRÌNH TỐN HỌC 21 HÌNH 3-8: MƠ HÌNH MƠ PHỎNG GIAO THỨC TRUYỀN MỚI CÁC NODES DI CHUYỂN TỰ DO 22 HÌNH 3-9: MƠ HÌNH MƠ PHỎNG GIAO THỨC TRUYỀN MỚI CÁC NODES DI CHUYỂN…… 23 TRONG PHẠM VI CỐ ĐỊNH 23 HÌNH 4-1: KẾT QUẢ MÔ PHỎNG GIAO THỨC TRUYỀN TỪNG TỰ CÁC NODES DI CHUYỂN CỐ ĐỊNH 25 HÌNH 4-2: KẾT QUẢ MƠ PHỎNG MẠNG BÁN SONG CÔNG CÁC NODE DI CHUYỂN TRONG PHẠM VI CỐ ĐỊNH 26 HÌNH 4-3: KẾT QUẢ MƠ PHỎNG MẠNG SONG CƠNG LƯU LƯỢNG ĐƠN 27 HÌNH 4-4: KẾT QUẢ MƠ HÌNH MẠNG SONG CƠNG CÁC NODE DI CHUYỂN TRONG PHẠM VI CỐ ĐỊNH 29 DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU NO TABLE OF CONTENTS ENTRIES FOUND DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT MMP Mobility Management Plane PMP Power Management Plane TMP Task Management Plane AL Application Layer TL Transport Layer NL Metwork Layer DL Datalink Layer ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 1/37 CHƯƠNG GIỚI THIỆU ĐỀ TÀI 1.1 Lý chọn đề tài Ngày nhờ tiến khoa học kĩ thuật, phát triển internet mạng bao gồm mạng cảm biến giá thành rẻ, tiêu thụ lượng đa chức nhận ý đáng kể Hiện người ta tập trung triển khai mạng cảm biến để áp dụng vào sống hàng ngày Đó lĩnh vực y tế, qn sự, mơi trường, giao thông… Tuy nhiên, mạng cảm biến không dây phải đối mặt với nhiều thách thức, thách thức lớn mạng cảm biến không dây nguồn lượng bị giới hạn, nhiều nghiên cứu tập trung vào việc cải thiện khả sử dụng hiệu lượng lĩnh vực khác Các ứng dụng mạng cảm biến trở thành phần thiếu sống người phát huy hết điểm mạnh mà mạng có mạng cảm biến.Trong đồ án em tìm hiểu mạng cảm biến khơng dây đưa giải thuật để tối ưu hóa thơng lượng, qua thấy rõ tầm quan trọng mạng cảm biến không dây ảnh hưởng giải thuật đến việc tối ưu thơng lượng để có mơ hình mạng hoạt động hiệu 1.2 Yêu cầu đề tài Mạng cảm biến không dây hệ thống mạng kết hợp cảm biến có khả xử lí thơng tin, thành phần liên lạc tạo khả quan sát phân tích, phản ứng lại điều kiện, tưởng xãy môi trường cụ thể Một mạng cảm biến bao gồm nhiều cảm biến hay gọi nodes trung gian di chuyển nguồn cố định, qua đề tài đưa biểu thức tính thơng lượng theo vị trí nodes trung gian Mạng cảm biến khơng dây mơ hình mạng nhiều hạn chế nhiều mặt, có nhiều đề xuất đưa để tối ưu hóa lượng, thơng lượng cải thiện chất lượng nodes Để có hệ thống mạng cảm biến tối ưu vấn đề tối ưu hóa thơng lượng vấn đề quan tâm nhiều, đề tài đề xuất xây dựng giải thuật điều khiển di chuyển nodes Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 2/37 trung gian để có thơng lượng tối ưu điều kiện đảm bảo vùng phủ sóng node Đề tài mơ mơ hình mạng cảm biến không dây với nodes nguồn nodes trung gian di chuyển với hổ trợ phần mềm matlab 2014, sử dụng đồ thị để đánh giá tối ưu thông lượng thông qua di chuyển nodes trung gian 1.3 Phương pháp thực Mơ hình mạng cảm biến khơng dây mơ hình nên hạn chế nhiều mặt, có nhiều đề xuất đưa tối ưu hóa lượng, tăng dung lượng hiệu suất hoạt động cảm biến , nodes trung gian, tăng công suất phát nguồn, đưa giải pháp tối ưu hóa lượng, hiệu suất kênh truyền Trong vấn đề tối ưu hóa thơng lượng vấn đề nhiều quan tâm để có hệ thống mạng tối ưu Để bước tối ưu hóa thơng lượng, ta cần phải đưa cơng thức xác thơng lượng, qua đưa giải pháp để có công thức cho tối ưu mặt lí thuyết thực tế Với phương pháp mơ matlab gắn giá trị ngẫu nhiên cho tham số độ lợi kênh truyền, bán kinh nodes, suy hao kênh truyền, áp dụng công thức tối ưu thơng lượng mơ hình cho ta đánh giá cụ thể ảnh hưởng nodes đến thông lượng mạng Đánh giá thông lượng chưa tối ưu áp dụng công thức tối ưu qua sơ đồ biễu diễn di chuyển nodes Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 3/37 CHƯƠNG TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 2.1 Khái niệm mạng cảm biến không dây[1] Mạng cảm biến mô tả cuỗi node mạng có khả cảm nhận điều chỉnh mơi trường, đồng thời cho phép tương tác người với mơi trường xung quanh Các nodes cảm biến chấp hành, cổng giao tiếp hay người dùng Dữ liệu sau thu nhập nodes truyền qua nodes mạng khác cuối node quản lý thông qua kĩ thuật định tuyến gián tiếp đa điểm 2.2 Cấu trúc mạng cảm biến không dây[1] Khi cảm biến không dây trở thành thương phẩm quen thuộc thị trường việc lựa chọn loại cảm biến kiểu mạng cũ làm đau đầu chuyên gia làm cho họ phải xem xét lại chiến lược xây dựng kiến trúc mạng mà trước bị gạt sang bên Sau đây, tìm hiểu kiểu mạng sử dụng cho cảm biến đánh giá sức mạnh điểm yếu kiểu mạng quy luật bị xoay chuyển hệ thống không dây vào ứng dụng Bên cạnh đó, để xây dựng mạng cảm biến khả dụng, phải xét đến việc tích hợp phần cứng phần mềm từ nhiều nhà cung cấp thiết bị Đi kèm theo vấn đề giao thức chuẩn có có cho cảm biến Chúng yếu tố đảm bảo tương thơng nhà máy Tối ưu hóa thông lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 20/37 3.3.2.2Giao thức truyền tự với nodes di chuyển phạm vi cố định[2] Hình 3-9: Mơ hình mơ giao thức truyền nodes di chuyển phạm vi cố định Để tối ưu hóa thơng lượng ta cần tìm hàm với (32) Trong trung tâm vòng tròn vùng phủ sóng cho nodes, R bán kính Giả sử khu vực phủ sóng tất vòng kết nối Liên kết nhân đấu Lagrange λ với ràng buộc Lagrangian )=(33) Kể từ điều kiện Slater giữ, phải có hệ số Lagrange λ * cho X * minimmize L (X *, λ *) =[ - - ] *[] + + (34) Với alpha = ta có () + ,i=1,…,n (35) Phương trình cập nhật cho λ la = [ + - ],i=1,…,n (36) Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 21/37 CHƯƠNG KẾT QUẢ THỰC HIỆN 4.1 Thông số mô Đề tài mô phần mềm matlab 2014, sử dụng hệ trục tọa độ để mô trình di chuyển nodes trung gian, qua thấy cải thiện thơng lượng mơ hình mạng mơ ta nodes nguồn cố định nodes trung gian di chuyển tự tùy vào trường hợp mô phỏng, node nguồn cố định với toạn độ [20 50] [100 100] Các thơng số mơ mơ hình có tính thực tế chưa cao mang tính khảo sát, giải sử tất nodes nguồn phát có cơng suất P = 25 watt, bán kính di chuyển mơ hình nodes di chuyển pham vi cố định r = 10 met Tốc độ bits R = bits/s, hệ số alpha 2, lamda 1, m = Ngưỡng thu dirac tính = 2*R – 1, suy hao kênh truyền = 0.001, gama = 0.001 Thơng lượng tính cơng thức T = (1 - )* kết làm tròn chữ số thập phân 4.2 Kết mô giao thức truyền tự 4.2.1 Kết mô giao thức truyền tự nodes di chuyển cố định Hình 4-1: Kết mơ giao thức truyền tự nodes di chuyển cố định Thơng qua hình ta đánh giá hiệu suất thuật tốn qua cơng thức tối ưu mạng giao thức truyền tự nodes di chuyển tự Các nodes màu xanh Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 22/37 node random cho trước, node màu đỏ node tối ưu với thuật tốn, qua ta thấy vị trí node tối tưu đưa dạng đường thẳng từ nguồn phát đến nguồn thu để đảm bảo khoảng node nhỏ Các nút phân bố khu vực 200m x 200m Sử dụng mơ hình cơng suất T = (1 - )* với tham số R = bps, P = 40db Thông lượng truyền bits tăng từ 0.0166 watt giây lên 0.1375 watt giây với công thức tối ưu 4.2.2 Kết mô mạng bán song công với node di chuyển phạm vi cố định Hình 4-2: Kết mơ mạng bán song công node di chuyển phạm vi cố định Thơng qua hình ta đánh giá hiệu suất thuật tốn qua cơng thức tối ưu mạng giao thức truyền tự nodes di chuyển cố định Các nodes màu xanh node random cho trước, node màu đỏ node tối ưu với thuật toán giới hạn bán kính di chuyển r = 10m lamda = 1m, dirac = 3, qua ta thấy vị trí node tối tưu đưa vị trí node đỏ vị trí phạm vi bán Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 23/37 kính R để có thơng lượng lớn Các nút phân bố khu vực 200m x 200m Sử dụng mơ hình cơng suất T = (1 - )* với tham số R = bps, P = 30db Thông lượng truyền bits tăng0.0996 watt giây lên 0.1909 watt giây với công thức tối ưu 4.3 Kết mơ q trình mạng song công 4.3.1 Kết mô mạng song cơng lưu lượng đơn Hình 4-3: kết mơ mạng song cơng lưu lượng đơn Thơng qua hình ta đánh giá hiệu suất thuật toán qua công thức tối ưu mạng lưu lượng chiều Các nodes màu xanh node random cho trước, node màu đỏ node tối ưu với thuật tốn, qua ta thấy vị trí node tối tưu đưa dạng đường thẳng từ nguồn phát đến nguồn thu để đảm bảo khoảng node nhỏ Các nút phân bố khu vực 200m x 200m Sử dụng mơ hình cơng suất T = (1 - )* với tham số R = bps, P = 25db Thông lượng truyền bits tăng từ 0.0069 watt giây lên 0.0128 watt giây với công thức tối ưu Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 24/37 4.3.2 Kết mô mơ hình mạng song cơng với node di chuyển phạm vi cố định Hình 4-4: Kết mơ hình mạng song cơng node di chuyển phạm vi cố định Thơng qua hình ta đánh giá hiệu suất thuật tốn qua cơng thức tối ưu mạng lưu lượng chiều Các nodes màu xanh node random cho trước, node màu đỏ node tối ưu với thuật tốn giới hạn bán kính di chuyển r = 10m lamda = 1m, dirac = 3, qua ta thấy vị trí node tối tưu đưa vị trí node đỏ vị trí phạm vi bán kính R để có thơng lượng lớn Các nút phân bố khu vực 200m x 200m Sử dụng mơ hình cơng suất T = (1 - )* với tham số R = bps, P = 25db Thông lượng truyền bits tăng từ 0.0069 watt giây lên 0.0424 watt giây với cơng thức tối ưu CHƯƠNG Tối ưu hóa thông lượng mạng KẾT LUẬN ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 25/37 5.1 KẾT LUẬN Đề tài thới thiệu tổng quan mạng cảm biến không dây, giúp hiểu rõ cách hoạt động mạng cảm biến, cấu trúc, ứng dụng ý nghĩa tầm quan trọng thực tiễn mạng cảm biến thực tế Sử dụng phần mềm matlab đưa mơ hình tổng quan cho thấy ảnh hưởng nodes đến thông lượng mạng Đề tài khảo sát thành công mô hình mạng cảm biến với nodes nguồn cố định nodes trung gian di chuyển, đưa biểu thức xác tính thơng lượng vị trí nodes trung gian Xây dựng giải thuật tối ưu hóa thơng lượng đảm bảo vùng phủ sóng nodes, mơ hình đánh giá cụ thể cải thiện thông lượng chưa áp dụng giải thuật tối ưu áp dụng giải thuật tối ưu Đưa hai dạng giao thức tối ưu tự giao thức tối ưu mới, đưa biểu thức phù hợp trường hợp nodes di chuyển cố định nodes di chuyển tự Mô hình đánh giá cải thiện thơng lượng thơng qua sơ đồ di chuyển nodes ban đầu tối ưu 5.2 HƯỚNG PHÁT TRIỂN Để có mơ hình mạng hồn chỉnh hơn, cần kết hợp nhiều thuật tốn tối ưu tối ưu thơng lượng lượng … Cải thiện chất lượng cảm biến giảm kích thước tăng dung lượng nhớ Cần nhiều đề xuất để cải thiện suy hao kênh truyền nhiễu nodes Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 26/37 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Z.- Sun, W.-bin Li, H.-fei Xiao, and L Xu, “The Research on Solar Power System of Wireless Sensor Network Node for Forest Monitoring,” 2010 International Conference on Web Information Systems and Mining, pp 395398, Oct 2010 [2] Phuong T Tran1, “Optimization of Mobility Control in Mobile Wireless Networks for Energy Saving”,2015,pp 1-10 Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 27/37 PHỤ LỤC A Dạng bán song công lưu lương đơn clear all; n = 5; R = 2; lamda = 1; alpha = 2; dirac = 3; N = 0.001; P = 25; x = [20 40 65 80 100]; y = [50 90 45 120 100]; plot(x,y,'gs','Markersize',15); hold on; plot(x,y,' g'); hold on; d(n-1) = 0; for j = 1:( n -1 ) d(j) = sqrt((x(j+1)-x(j))^2 + (y(j+1)-y(j))^2); B(j)=(dirac*N*(d(j)^2*alpha)/P); end B_total = sum(B); e = exp(-lamda*B_total); T = (R/2)*e plot(x,y,'gs','Markersize',15); hold on; plot(x,y,' g'); hold on; x_opt(5) = x(5); x_opt(1) = x(1); y_opt(5) = y(5); y_opt(1) = y(1); for i = 2:(n-1) x_opt(i) = x(1)+(i/n)*(x(n)-x(1)); y_opt(i) = y(1)+(i/n)*(y(n)-y(1)); end d_opt(n-1) = 0; for j = 1:(n-1) d_opt(j) = sqrt((x_opt(j+1)-x_opt(j))^2 + (y_opt(j+1)-y_opt(j))^2); B_opt(j)=(dirac*N*(d_opt(j)^2*alpha)/P); end Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 28/37 B_opt_total = sum(B_opt); e_opt = exp(-lamda*B_opt_total); T_opt = (R/2)*e_opt plot(x_opt,y_opt,'ro','Markersize',15); hold on; plot(x_opt,y_opt,' r'); hold on; for m = 1: n text(x_opt(m),y_opt(m),num2str(m)); end for k = 1: n text(x(k),y(k),num2str(k)); end dạng bán song công nodes di chuyên phạm vi cố định clear all; n = 5; R = 3; lamda1 = 1; alpha = 2; dirac = 3; N = 0.001; P = 25; r = 10; M = 100; x = [20 40 65 80 100]; y = [50 90 45 120 100]; plot(x,y,'gs','Markersize',15); hold on; plot(x,y,' g'); hold on; lamda = rand(1,n)*20; gama = 10^(-2); d(n-1) = 0; for j = 1:( n -1 ) d(j) = sqrt((x(j+1)-x(j))^2 + (y(j+1)-y(j))^2); B(j)=(dirac*N*(d(j)^2*alpha)/P); end B_total = sum(B); e = exp(-lamda1*B_total); T = (R/2)*e plot(x,y,'go','Markersize',(70)); hold on, plot(x,y,' go'); Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 29/37 hold on; x_opt(n) = x(n); x_opt(1) = x(1); y_opt(n) = y(n); y_opt(1) = y(1); % Tinh toa node toi uu for k = 1: M for i = 2:(n-1) x_opt(i) = x_opt(i-1)*(1/(lamda(i)+2))+(lamda(i)/(lamda(i)+2))*x(i); y_opt(i) = y_opt(i-1)*(1/(lamda(i)+2))+(lamda(i)/(lamda(i)+2))*y(i); D(i) = (x_opt(i)-x(i))^2 + (y_opt(i)-y(i))^2; lamda(i) = lamda(i) + gama*(D(i)-r^(2)); end k = k + 1; end d_opt(n-1) = 0; for j = 1:( n -1 ) d_opt(j) = sqrt((x_opt(j+1)-x_opt(j))^2 + (y_opt(j+1)-y_opt(j))^2); B_opt(j)=(dirac*N*(d_opt(j)^2*alpha)/P); end B_opt_total = sum(B_opt); ; e_opt = exp(-lamda1*B_opt_total); T_opt = (R/2)*e_opt plot(x_opt,y_opt,'ro','Markersize',15); hold on,plot(x_opt,y_opt,' r') for m = 1: n text(x_opt(m),y_opt(m),num2str(m)); end for k = 1: n text(x(k),y(k),num2str(k)); end dạng song công lưu lượng đơn clear all; n = 5; R = 3; alpha = 2; lamday = 40^alpha; dirac =(2^R)-1; Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 30/37 N = 0.001; P = 25; m = 1; x = [20 40 65 80 100]; y = [50 90 45 120 100]; plot(x,y,'gs','Markersize',15); hold on; plot(x,y,' g'); hold on; a=1; for j = 1:( n - ) d(j) = sqrt((x(j+1)-x(j))^2 + (y(j+1)-y(j))^2); q(j) = (dirac*N*(d(j)^alpha))/P; s(j) = lamday + (d(j)^alpha)*dirac; a=a*s(j); end q_1 = sum(q); q_total = exp(-q_1); s_total = a; T_total = ((lamday^n) * ((q_total)/(s_total))*(R/2)) for k = 1: n text(x(k),y(k),num2str(k)); end % Tinh toa toi uu x_opt(5) = x(5); x_opt(1) = x(1); y_opt(5) = y(5); y_opt(1) = y(1); d_opt(n-1) =0; sigmax = 0; sigmay = 0; t=1; for j = : (n-1) d(j) = sqrt((x(j+1)-x(j))^2 + (y(j+1)-y(j))^2); b = ((dirac*N*alpha*d(j)^(alpha-1))/P + (dirac*alpha*d(j)^(alpha-1))/(lamday + (d(j)^(alpha))*dirac)); c = ((dirac*N*alpha*d(j)^(alpha-1))/P + (dirac*alpha*d(j)^(alpha-1))/(lamday + (d(j)^(alpha))*dirac)); sigmax = sigmax + b; sigmay = sigmay + c; end dentax(n-1) = 0; Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 31/37 dentay(n-1) = 0; de(n-2) = 0; for j = : (n-2) d(j) = sqrt((x(j+1)-x(j))^2 + (y(j+1)-y(j))^2); dentax(j+1) = -sigmax*((x(j+1)-x(j))/d(j)); dentay(j+1) = -sigmay*((y(j+1)-y(j))/d(j)); x_opt(j+1) = x(j+1) + dentax(j+1)*(m/t); y_opt(j+1) = y(j+1) + dentay(j+1)*(m/t); de(j) = sqrt((x_opt(j+1)-x(j+1))^2 + (y_opt(j+1)-y(j+1))^2); end deo = (0.001)*(ones(1,n-2)); while( de > deo ) sigmax = 0; sigmay =0; x = x_opt; y = y_opt; for j = 1:(n-1) d(j) = sqrt((x(j+1)-x(j))^2 + (y(j+1)-y(j))^2); end for j = : (n-1) b = ((dirac*N*alpha*d(j)^(alpha-1))/P + (dirac*alpha*d(j)^(alpha-1))/(lamday + (d(j)^(alpha))*dirac)); c = ((dirac*N*alpha*d(j)^(alpha-1))/P + (dirac*alpha*d(j)^(alpha-1))/(lamday + (d(j)^(alpha))*dirac)); sigmax = sigmax + b; sigmay = sigmay + c; end for j = : (n-2) dentax(j+1) = -sigmax*((x(j+1)-x(j))/d(j)); dentay(j+1) = -sigmay*((y(j+1)-y(j))/d(j)); x_opt(j+1) = x(j+1) +dentax(j+1)*(m/t); y_opt(j+1) = y(j+1) +dentay(j+1)*(m/t); de(j) = sqrt((x_opt(j+1)-x(j+1))^2 + (y_opt(j+1)-y(j+1))^2); end t=t+1; end a_opt=1; d_opt(n-1) = 0; for j = 1:( n -1 ) d_opt(j) = sqrt((x_opt(j+1)-x_opt(j))^2 + (y_opt(j+1)-y_opt(j))^2); q_opt(j) = (dirac*N*(d_opt(j)^alpha))/P; Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 32/37 s_opt(j) = lamday + (d_opt(j)^alpha)*dirac; a_opt=a_opt*s_opt(j); end q_opt_1 = sum(q_opt); q_total_opt = exp(-q_opt_1); s_total_opt = a_opt; T_total_opt = ((lamday^n) * ((q_total_opt)/(s_total_opt))*(R/2)) plot(x_opt,y_opt,'ro','Markersize',15); plot(x_opt,y_opt,' r'); hold on; for g = 1: n text(x_opt(g),y_opt(g),num2str(g)); end dang song công nodes di chuyên phạm vi cố định % Khai bao so node clear all; n = 5; R = 3; alpha = 2; lamday = 40^alpha; dirac =(2^R)-1; N = 0.001; P = 25; r = 10; M = 100; x = [20 40 65 80 100]; y = [50 90 45 120 100]; plot(x,y,'gs','Markersize',15); hold on; plot(x,y,' g'); hold on; lamda = rand(1,n)*20; gama = 10^(-2); d(n-1) = 0; a=1; for j = 1:( n - ) d(j) = sqrt((x(j+1)-x(j))^2 + (y(j+1)-y(j))^2); q(j) = (dirac*N*(d(j)^alpha))/P; s(j) = lamday + (d(j)^alpha)*dirac; Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 33/37 a=a*s(j); end q_1 = sum(q); q_total = exp(-q_1); s_total = a; T_total = ((lamday^n) * ((q_total)/(s_total))*(R/2)) plot(x,y,'go','Markersize',70); hold on, plot(x,y,' go'); hold on; x_opt(n) = x(n); x_opt(1) = x(1); y_opt(n) = y(n); y_opt(1) = y(1); % Tinh toa node toi uu for k = 1: M for i = 2:(n-1) x_opt(i) = x_opt(i-1)*(1/(lamda(i)+2))+(lamda(i)/(lamda(i)+2))*x(i); y_opt(i) = y_opt(i-1)*(1/(lamda(i)+2))+(lamda(i)/(lamda(i)+2))*y(i); D(i) = (x_opt(i)-x(i))^2 + (y_opt(i)-y(i))^2; lamda(i) = lamda(i) + gama*(D(i)-r^(2)); end k = k + 1; end a_opt=1; d_opt(n-1) = 0; for j = 1:( n -1 ) d_opt(j) = sqrt((x_opt(j+1)-x_opt(j))^2 + (y_opt(j+1)-y_opt(j))^2); q_opt(j) = (dirac*N*(d_opt(j)^alpha))/P; s_opt(j) = lamday + (d_opt(j)^alpha)*dirac; a_opt=a_opt*s_opt(j); end q_opt_1 = sum(q_opt); q_total_opt = exp(-q_opt_1); s_total_opt = a_opt; T_total_opt = ((lamday^n) * ((q_total_opt)/(s_total_opt))*(R/2)) plot(x_opt,y_opt,'ro','Markersize',15); hold on,plot(x_opt,y_opt,' r') Tối ưu hóa thơng lượng mạng ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP Trang 34/37 for m = 1: n text(x_opt(m),y_opt(m),num2str(m)); end for k = 1: n text(x(k),y(k),num2str(k)); end Tối ưu hóa thơng lượng mạng ... VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 2.1 KHÁI NIỆM MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY[1] 2.2 CẤU TRÚC MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY[1] 2.3 ĐẶC ĐIỂM MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY[1] 2.4 KIẾN TRÚC MẠNG CẢM... chế nhiều mặt, có nhiều đề xuất đưa để tối ưu hóa lượng, thông lượng cải thiện chất lượng nodes Để có hệ thống mạng cảm biến tối ưu vấn đề tối ưu hóa thơng lượng vấn đề quan tâm nhiều, đề tài đề... nguồn, đưa giải pháp tối ưu hóa lượng, hiệu suất kênh truyền Trong vấn đề tối ưu hóa thông lượng vấn đề nhiều quan tâm để có hệ thống mạng tối ưu Để bước tối ưu hóa thơng lượng, ta cần phải đưa