Luận văn Nghiên cứu giao thức đa truy cập ngẫu nhiên trong môi trường fading (Phần 1)

Nội dung text: Luận văn Nghiên cứu giao thức đa truy cập ngẫu nhiên trong môi trường fading (Phần 1)

1. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC Sĩ TRẦN THANH TÔN NGHIÊN CỨU GIAO THỨC ÐA TRUY CẬP NGẪU NHIÊN TRONG MÔI TRƯỜNG FADING NGÀNH: KỸ THUẬT ÐIỆN TỬ - 60520203 S K C0 0 5 2 5 1 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 4/2017
2. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THANH TÔN NGHIÊN CỨU GIAO THỨC ĐA TRUY CẬP NGẪU NHIÊN TRONG MÔI TRƯỜNG FADING NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN ĐIỆN TỬ - 60520203 Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2017
3. BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN VĂN THẠC SĨ TRẦN THANH TÔN NGHIÊN CỨU GIAO THỨC ĐA TRUY CẬP NGẪU NHIÊN TRONG MÔI TRƯỜNG FADING NGÀNH: KỸ THUẬT ĐIỆN ĐIỆN TỬ - 60520203 Hướng dẫn khoa học: TS. PHAN VĂN CA Tp. Hồ Chí Minh, tháng 04 năm 2017
4. LÝ LỊCH KHOA HỌC I. LÝ LỊCH SƠ LƯỢC: Họ & tên: Trần Thanh Tôn Giới tính: Nam Ngày, tháng, năm sinh: 02/06/1991 Nơi sinh: Bình Định Quê quán: Ân Hữu – Hoài Ân – Bình Định Dân tộc: Kinh Địa chỉ liên lạc: 5/14 Lê Văn Chí - Linh Trung - Thủ Đức - Tp. Hồ Chí Minh Điện thoại nhà riêng: 01665 227 698 E-mail: thanhton0206@gmail.com II. QUÁ TRÌNH ĐÀO TẠO: 1.Đại học: Hệ đào tạo: Chính quy Thời gian đào tạo từ 09/2009 đến 2/ 2014 Nơi học (trường, thành phố): ĐH Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh Ngành học: Công nghệ Điện tử viễn thông Tên đồ án: Phân tích và đánh giá mạng IEEE 802.15.4 WPAN/ Zigbee Ngày & nơi bảo vệ đồ án: ĐH SPKT Tp. Hồ Chí Minh Người hướng dẫn: TS.Phan Văn Ca 2.Thạc sĩ: Hệ đào tạo: Tập trung Thời gian đào tạo từ 09/ 2015 đến 04/ 2017 Nơi học (trường, thành phố): ĐH Sư phạm Kỹ thuật Tp. Hồ Chí Minh Ngành học: Kỹ thuật điện tử Tên luận văn: Ngiên cứu giao thức đa truy cập ngẫu nhiên trong môi trường Fading Ngày & nơi bảo vệ luận văn: 23/04/2017 ĐH SPKT Tp. Hồ Chí Minh Người hướng dẫn: TS.Phan Văn Ca Trang i
5. III. QUÁ TRÌNH CÔNG TÁC CHUYÊN MÔN KỂ TỪ KHI TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC: Thời gian Nơi công tác Công việc đảm nhiệm 10/2014 – 12/2015 Công ty Tân Nhật Minh Nhân viên 09/2016 – nay Công ty SV Probe Việt Kỹ sư sản xuất Nam Trang ii
6. LỜI CAM ĐOAN Tôi cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tôi. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác. Tp. Hồ Chí Minh, ngày 12 tháng 04 năm 2017 Trần Thanh Tôn Trang iii
7. LỜI CẢM ƠN  Trong suốt quá trình thực hiện luận văn, tôi đã nỗ lực phấn đấu hoàn thành nội dung chi tiết và yêu cầu ban đầu đặt ra. Tuy nhiên thành quả đạt được không chỉ là kết quả sự cố gắng riêng tôi mà còn là sự truyền đạt, đóng góp ý kiến, hướng dẫn hỗ trợ tận tình của Thầy Cô trong bộ môn Điện Tử, Khoa Điện-Điện Tử và thái độ nhiệt tình các bạn trong lớp trong công việc đánh giá kết quả thực tiễn đề tài của tôi. Tôi xin gửi lời cảm ơn sâu sắc tới Thầy Phan Văn Ca, người đã có sự định hướng, hướng dẫn trình bày đề tài; lời cảm ơn chân thành đến các bạn trong lớp, các Thầy Cô trong bộ môn Điện Tử và các Thầy Cô Khoa Điện-Điện Tử. TP. Hồ Chí Minh tháng 04 năm 2017 Trần Thanh Tôn Trang iv
8. TÓM TẮT Trong đề tài này tôi đã thực hiện mô phỏng và đánh giá giao thức đa truy cập ngẫu nhiên trong môi trường fading. Thuật toán truyền gồm có 2 phần: Một quyết định nhị phân dựa vào truyền dẫn và một điều chỉnh backoff kênh đoán trước. Trong quyết định nhị phân dựa vào truyền dẫn quyết định việc có nên truyền hay không phụ thuộc tuyệt đối vào điều kiện của kênh truyền hiện tại. Một điều chỉnh backoff kênh đoán trước được sử dụng để ưu tiên các nút với điều kiện kênh truyền tốt hơn. Các mô phỏng được thực hiện trên các kênh truyền không dây fading. Kết quả cho thấy rằng, thuật toán truyền dẫn của tôi tốt hơn so với các phương pháp hiện tại về hiệu quả năng lượng, qua đó tiếp tục kéo dài tuổi thọ mạng. In this work we simulate and evualate multi assess random protocol in fading environment. Our transmission algorithm consists of two components: a binary-decision based transmission and a channel-aware backoff adjustment. In the binary-decision based transmission, decision on whether to transmit or not is absolutely dependent on the current channel conditions. Specifically, transmission is initiated only when the channel quality exceeds a specified threshold, so that unsuccessful transmissions causing a waste of energy are avoided whenever possible. A channel-aware backoff adjustment, is introduced to favor nodes with better channel conditions. Numerical results show that our transmission algorithm outperforms the existing approaches in terms of energy efficiency, thereby further prolonging the network lifetime. Trang v
9. MỤC LỤC TRANG TỰA QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LÝ LỊCH KHOA HỌC i LỜI CAM ĐOAN iii LỜI CẢM ƠN iv TÓM TẮT v MỤC LỤC vi DANH MỤC HÌNH ix DANH MỤC BẢNG xi DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT xii CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1 1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI 1 1.3 MỤC TIÊU THỰC HIỆN 5 1.4 NỘI DUNG THỰC HIỆN 5 1.5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CÚU 6 1.6 GIỚI HẠN ĐỀ TÀI 6 1.7 BỐ CỤC ĐỀ TÀI 7 CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 8 2.1 TỔNG QUAN VỀ MẠNG WSN 8 2.1.1 Khái niệm 8 2.1.2 Đặc điểm của mạng WSN 9 2.1.3 Sự tiêu thụ năng lượng trong mạng WSN 10 2.1.4 Ứng dụng của mạng WSN 11 Trang vi
10. 2.2 GIAO THỨC MAC 802.11 12 2.2.1 Giới thiệu 12 2.2.2 Tiêu chuẩn mạng LAN không dây IEEE 802.11 13 2.2.3 Một số kỹ thuật sử dụng trong MAC 802.11 14 2.3 CHỨC NĂNG PHỐI HỢP PHÂN PHỐI TRONG GIAO THỨC 802.11 17 2.4 CHỨC NĂNG PHỐI HỢP ĐIỂM PCF 20 2.5 GIAO THỨC ĐA TRUY CẬP NGẦU NHIÊN CSMA/CA 22 2.5.1 Cảm biến sóng mang ảo 23 2.5.2 Thời gian Back-off 24 2.5.3 MAC level acknowledgements: 25 2.5.4 IFS 25 2.5.5 Các gói tin RTS/CTS 26 2.5.6. Các vấn đề bổ xung về CSMA trong truyền thông không dây 26 2.6 MÔ HÌNH KÊNH TRUYỀN 28 2.7 QUY TRÌNH QUYẾT ĐỊNH MARKOV 30 2.7.1 Định nghĩa 30 2.7.2 Tính đệ quy của các giá trị - phương trình tối ưu Bellman 31 2.7.3 Hàm Q 32 2.7.4 Tính các hàm giá trị 32 2.7.5 Luật lặp lại 33 2.7.6 Học từ kinh nghiệm 33 CHƯƠNG 3 THUẬT TOÁN TRUYỀN DẪN 35 3.1 QUYẾT ĐINH NHỊ PHÂN DỰA TRÊN TRUYỀN dẫn (BDT) 35 3.2 ĐIỀU CHỈNH BACKOFF KÊNH TRUYỀN (CBA) 36 Trang vii
11. 3.3 MDP CHO HỆ THỐNG TRUYỀN 38 3.3.1 Quyết định nhị phân dựa trên truyền dẫn 38 3.3.2 Truyền dẫn phân mảnh 41 CHƯƠNG 4 MỘT SỐ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 44 4.1 THÔNG LƯỢNG VÀ TRỄ END-TO-END CỦA BDT VÀ FT SO VỚI 802.11 45 4.2 HIỆU QUẢ NĂNG LƯỢNG CỦA BDT VÀ FT SO VỚI 802.11 46 4.3 THÔNG LƯỢNG CỦA TRUYỀN DẪN BDT VỚI MÔ HÌNH MARKOV CẢI TIẾN SO VỚI BDT BAN ĐẦU 47 4.4 ĐỘ TRỄ CỦA TRUYỀN DẪN BDT VỚI MÔ HÌNH MARKOV CẢI TIẾN SO VỚI BDT BAN ĐẦU 48 4.5 HIỆU QUẢ NĂNG LƯỢNG CỦA TRUYỀN DẪN BDT VỚI MÔ HÌNH MARKOV CẢI TIẾN SO VỚI BDT BAN ĐẦU 49 4.6 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO 52 Trang viii
12. DANH MỤC HÌNH HÌNH TRANG Hình 2. 1 Các phép đo kênh truyền và phản hồi thông qua trao đổi tin nhắn điều khiển 13 Hình 2. 2 Thời gian khi không có xung đột 15 Hình 2. 3 Trạm A gửi gói tin tới trạm B 16 Hình 2. 4 Khi có xung đột giữa trạm A và trạm C 17 Hình 2. 5 Ví dụ về cơ chế truy cập cơ bản 19 Hình 2. 6 Cơ chế truy cập RTS/CTS 20 Hình 2. 7 Chức năng truy cập PCF 22 Hình 2. 8 Giai đoạn không an toàn 25 Hình 2. 9 Nguyên tắc của cơ chế truyền tải. 26 Hình 2. 10 Vấn đề trạm ẩn 27 Hình 2. 11 Vấn đề trạm tiếp xúc 27 Hình 2. 12 Chuẩn bị cho việc bắt tay 28 Hình 2. 13 Bắt tay RTS/CTS 28 Hình 2. 14 Mô hình kênh truyền Markov trạng thái hữu hạn 29 Hình 2. 15 Quy trình quyết định Markov 31 Hình 3. 1 BDT và sự truyền dẫn phân mảnh 35 Hình 3. 2 Đề án Backoff Based priority 37 Hình 3. 3 Sơ đồ trạng thái của đề án BDT 40 Hình 4. 1Thông lượng của 3 đề án truyền dẫn: BDT với CBA, FT với CBA và 802.11 45 Hình 4. 2 Độ trễ của 3 đề án truyền dẫn: BDT với CBA, FT với CBA và 802.11 46 Trang ix
13. Hình 4. 3 Hiệu quả năng lượng của 3 đề án truyền: BDT với CBA, FT với CBA, và 47 Hình 4. 4 Thông lượng của truyền dẫn BDT cải tiến so với BDT ban đầu 48 Hình 4. 5 Độ trể của truyền dẫn BDT cải tiến so với BDT ban đầu 49 Hình 4. 6 Hiệu quả năng lượng của truyền dẫn BDT cải tiến so với BDT ban đầu 50 Trang x
14. DANH MỤC BẢNG BẢNG TRANG Bảng 2. 1 Khe thời gian, giá trị tối thiểu và tối đa của CW cho 3 lớp PHY-specicify 18 Bảng 4. 1 Các tham số mô phỏng 44 Trang xi
15. DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT WSNs Wireless Sensor Networks RTS Ready-to-Send CTS Clear-to-Send RBAR Receiver Based Auto Rate SNR Signal-to-Noise Ratio MIMO Multiple-Input and Multiple-Output CDMA Code Division Multiple Access MDP Markov Decision Process BDT Binary-Decision based Transmission CBA Channel-Aware Backoff Adjustment FT Fragmented Transmission CW Contention Window MAC Medium Access Control DCF Distributed Coordination Function FSMC Finite-State Markov Channel Trang xii
16. Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ĐỀ TÀI 1.1 ĐẶT VẤN ĐỀ Trong các mạng cảm biến không dây (WSNs) một số nút cảm biến được triển khai để thu thập các dữ liệu với pin nhỏ, khó khăn để thay thế[1]. Khi WSN hoạt động, hiệu quả năng lượng là một vấn đề kỹ thuật quan trọng trong thiết kế WSN [2]- [4]. Đặt biệt, quản lý chặc chẽ nguồn tài nguyên năng lượng là cần thiết để tối đa hóa tuổi thọ của WSN [5]. Các nút hoạt động trên kênh truyền không dây thay đổi theo thời gian có chất lượng thay đổi đáng kể do fading và nhiễu. Như vậy đặc tính thay đổi theo thời gian của kênh truyền không dây áp đặc nhiều hạn chế trong việc thiết kế một chương trình truyền hiệu quả năng lượng. Ví dụ, một nổ lực truyền tải, khi kênh truyền không dây tạm thời ở trạng thái xấu, rất có khả năng bị thất bại và dẫn đến sự lãng phí năng lượng. Để tránh điều đó, bên gửi có thể đợi cho tới khi kênh truyền tốt hơn. Tuy nhiên, trì hoãn việc truyền cho tới khi kênh truyền tốt hơn có thể làm giảm thông lượng hay làm cho độ trễ lớn hơn. Đây là một vấn đề cân bằng giữa hiệu quả năng lượng và thông lượng. Vì vậy một kế hoạch truyền dẫn hiệu quả cho mạng WSN phải có khả năng thích ứng với các biến thể của kênh truyền không dây trong khi duy trì sự cân bằng tốt giữa hai yếu tố tương phản. 1.2 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ĐỀ TÀI Rất nhiều các kỹ thuật khác nhau để tăng hiệu quả năng lượng trong mạng WSN. Trong [6] một kỹ thuật thích nghi liên kết được đề xuất cho mạng WSN. Trong bài báo, các tác giả đề xuất một điều chỉnh nghi của kích thước khung trong truyền dẫn và các bộ lọc Kalman mở rộng được sử dụng để dự đoán kích thước khung tối ưu. Trong [7] một kế hoạch truyền dẫn áp dụng multicast Ready –to- Send (RTS) và Clear – to- Send (CTS) đã được đề xuất để ưu tiên cho các thiết bị đầu cuối với một kênh truyền tốt trong điều kiện của truy cập kênh truyền. Trong [8] các tác giả có một giải pháp tối ưu của vấn đề đệm và thích ứng Trang 1
17. Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI kênh truyền dẫn cho việc tối đa hóa thông lượng hệ thống. Trong [9] tốc độ truyền dẫn tự động điều chỉnh dựa trên cường độ tín hiệu nhận được. Giao thức RBAR trong [10] cho phép bên nhận lựa chọn tốc độ dữ liệu dựa trên tỉ lệ tín hệu so với nhiễu (SNR) của gói tin RTS. Bên cạnh đó, trong [11] các tác giả đề xuất một kế hoạch nhận biết kênh dựa trên đa truy cập (TBMA) để kéo dài tuổi thọ của WSNs. Trong đề xuất này, cho phép một tập hợp nút cảm biến có thể kích hoạt trong TBMA khi độ lợi kênh truyền cao hơn so với ngưỡng phát sóng. Trong [12] các tác giả đề xuất hai phương án truyền thứ tự cho hiệu quả năng lượng với các quy tắc hợp nhất để phát hiện phân bố trong các mạng cảm biến không dây (WSNs). Trong [13] các tác giả trình bày một kiến trúc sáng tạo và giao thức cho quá trình hiệu quả năng lượng và truyền hình ảnh qua mạng cảm biến không dây. Các kiến trúc phần cứng đề xuất được tối ưu hóa để có thể nén hình ảnh tốc độ cao với các yêu cầu phần cứng tối thiểu và mức tiêu thụ điện năng thấp. Một giao thức truyền tải hiệu quả và đáng tin cậy cho hình ảnh nén cũng được trình bày. Nó kiểm soát hàng đợi gói tin hình ảnh hiệu quả để giảm tỷ lệ lỗi gói và tăng thông lượng truyền hình ảnh. Giao thức định tuyến RSES cho một mạng cảm biến không dây được đề xuất trong [14] giúp các nút giảm truyền tải thông tin tới các nút lân cận của gói tin đầu tiên.Trong [15] các tác giả nghiên cứu cơ chế truyền dữ liệu dựa trên sự hợp tác (CC-DTM), phân tích lượng tiêu thụ của nó và tìm ra các điểm tối ưu của các cảm biến trong việc truyền tải dữ liệu. Trong [16] các tác giả cải thiện hiệu suất của chương trình truyền LEACH. Sau đó, dựa trên sự cải thiện này và giải thuật đàn kiến MIMO (ACAMIMO), một chương trình truyền mới đã được đưa ra để thực hiện truyền tải năng lượng hiệu quả. Ngoài ra, trong [17] các tác giả đề xuất một kế hoạch điều khiển truyền dẫn nhận thức năng lượng để xác định sự phân công truyền nhằm kéo dài tuổi thọ mạng, cũng như giảm tải mạng và sự chậm trễ end-to-end. Trong [18], các tác giả nghiên cứu hiệu quả năng lượng khi sử dụng định tuyến multi-hop trong việc truyền trực tiếp tới các nút sink và trong các điều kiện khác nhau. Trong [19] các tác giả đánh giá hiệu suất cấp độ năng lượng của mạng cảm biến không dây CDMA (WSN) sử dụng mã BCH dựa hybrid ARQ-type II và so sánh nó với ARQ cho truyền tải một gói dài cố định. Những ảnh hưởng của một số thông số mạng như mật độ nút cảm biến, mối tương quan giữa nhiễu với tiêu thụ năng lượng cho việc tiếp nhận thành công của một gói tin, tối ưu chiều dài gói tin, trong Trang 2
18. Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI đó tối đa hóa hiệu quả năng lượng, cũng được xem xét. Trong [20] các tác giả giải quyết các vấn đề cho một mạng cảm biến không dây trong không gian vật lý, chiến lược tối ưu định tuyến cho phép hiệu quả năng lượng của mạng đối với một nhiệm vụ nhất định. Để giải quyết tối ưu định tuyến, các tác giả giới thiệu thuật toán tối ưu đàn kiến, tương đối dễ dàng hơn so với các thuật toán khác để thực hiện trong một môi trường phân phối bởi vì tính toán phân tán của nó và các tính năng phản hồi tích cực. Trong [21] các tác giả tập trung vào các vấn đề định tuyến trong mạng cảm biến không dây với năng lượng hạn chế (WSNs), trong đó có một chiến lược định tuyến MISO dựa trên sự hợp tác được thông qua để cải thiện hiệu quả năng lượng.Mạng cảm biến không dây (WSNs) bao gồm nhiều nút cảm biến rất quan trọng cho các ứng dụng khác nhau trong cuộc sống hàng ngày của chúng tôi. Cân bằng tải là một thách thức lớn cho WSNs. Cải thiện cân bằng tải có thể giúp kiểm soát lưu thông, tiết kiệm năng lượng và cuối cùng kết quả là một tuổi thọ tốt hơn. Trong [22], một biến thể của thuật toán hiệu quả (EECB) định tuyến dựa trên năng lượng được đề xuất, trong đó lựa chọn tuyến đường tối ưu dựa trên sự ưu tiên của các nút chuyển tiếp sử dụng quy trình quyết định Markov (MDP). Kết quả mô phỏng cho thấy rằng các thuật toán đề xuất đạt hơn cân bằng tải, tuổi thọ tốt hơn, và tiêu thụ năng lượng thấp hơn, với chi phí của các gói bị mất cao hơn một chút và tốc độ dữ liệu thấp hơn. Sự quan tâm hiện nay về Internet of Thing đã dẫn đến hoạt động gia tăng trong lĩnh vực truy cập năng động, thúc đẩy các mạng vô tuyến cung cấp cơ hội truy cập. Một đề xuất cơ hội truy cập tối ưu thông qua một quá trình quyết định Markov cho một người dùng trong một môi trường đơn kênh cạnh tranh với những người dùng khác được đưa ra trong [23]. Trong [24], các tác giả nghiên cứu tối ưu hóa các tham số của MDPs theo tiêu chuẩn phương sai, các thông số tối ưu hóa ở các trạng thái khác nhau. Với ý tưởng cơ bản của tối ưu hóa dựa trên sự nhạy cảm, các tác giả lấy được một công thức khác biệt và một công thức đạo hàm của phương sai phần thưởng đối với các tham số hệ thống với. Các công thức khác biệt đúng là cơ bản cho vấn đề này và nó là một phần xử lý các khó khăn của tài sản phi tuyến của hàm sai thông qua một thuật ngữ không âm. Với các công thức tính nhạy bén, bài báo chứng minh rằng chính sách tối ưu với phương sai tối thiểu có thể được tìm thấy trong các không gian chính sách xác định. Sự định giá thời gian thực (RTP) là một chương trình được cung cấp để đánh Trang 3
19. Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI giá để khuyến khích khách hàng để thực hiện thay đổi trong việc sử dụng năng lượng của họ được thể hiện trong [25]. Một hệ thống quản lý năng lượng trong nhà (HEMS) tự động hóa việc sử dụng năng lượng trong một ngôi nhà thông minh để đáp ứng với các tín hiệu tiện ích. Các tác giả trình bày ba kỹ thuật HEMS mới -Một cách tiếp cận gần nhất và hai phi thiển cận sử dụng quá trình quyết định Markov (POMDP) phương pháp tiếp cận, để giảm thiểu các hóa đơn tiền điện hộ gia đình trong một thị trường RTP như vậy. Trong một nghiên cứu mô phỏng, chúng ta so sánh hiệu suất của các phương pháp HEMS mới với toán học thấp hơn. Các tác giả thấy rằng cách tiếp cận POMDP có thể cung cấp một tiết kiệm 10-30% so với hiện trạng. Trong [26], các tác giả thảo luận về vấn đề quá trình quyết định Markov (POMDP) bằng cách tối ưu hóa dựa trên sự kiện. Một POMDP là một tổng quát của một tiêu chuẩn hoàn toàn có thể quan sát quá trình quyết định Markov cho phép thông tin không hoàn hảo về các trạng thái của hệ thống. Thuật toán lặp chính sách cho POMDPs đã được chứng minh là không thực tế vì nó là rất khó khăn để thực hiện. Vì vậy, hầu hết các công việc với POMDPs đã sử dụng giá trị lặp. Nhưng đối với một trường hợp đặc biệt của POMDP, chúng ta có thể xây dựng nó thành một vấn đề MDP. Sau đó, chúng ta có thể sử dụng chế độ nhạy cảm của chúng tôi để lấy trung bình các công thức khác biệt phần thưởng tương ứng. Dựa vào đó và ý tưởng về tối ưu hóa dựa trên sự kiện, chúng tôi sử dụng một đường dẫn mẫu đơn để ước tính tiềm năng tổng hợp. Sau đó, chúng tôi phát triển lặp lại thuật toán (PI). Trong [27] các tác giả xem xét các trạng thái xấp xỉ hữu hạn một thời gian rời rạc, hạn chế quá trình quyết định Markov với không gian nhà nhỏ gọn, dưới tiêu chí chi phí chiết khấu. Sử dụng các công thức lập trình tuyến tính của vấn đề hạn chế, chúng tôi chứng minh sự hội tụ của hàm giá trị tối ưu của các mô hình trạng thái hữu hạn với chức năng giá trị tối ưu của mô hình ban đầu. Trong điều kiện liên tục thêm vào các xác suất chuyển của mô hình ban đầu, chúng tôi cũng thiết lập một phương pháp để tính toán chính sách khoảng tối ưu. Một thuật toán chuyển đổi Markov quyết định dựa trên quá trình đã được thiết kế cho một cây thu thập dữ liệu bền vững khi giảm tiêu thụ năng lượng trong mạng được đề xuất trong [28]. Hơn nữa, một phân tích về tiêu thụ năng lượng đã được thực hiện bằng cách sử dụng mô hình giao thông cảm biến thời gian thực. Một mô hình dự đoán đã được áp dụng để ước tính năng lượng thu hoạch (dựa trên năng lượng mặt trời) cho các Trang 4
20. Chương 1: TỔNG QUAN ĐỀ TÀI nút cảm biến có thể sạc lại. Trong bài báo này, trạng thái của mỗi nút được xác định căn cứ vào mức độ năng lượng độc lập khác nhau. Các trạng thái của mỗi nút có thể thay đổi theo thời gian tùy thuộc vào thu hoạch năng lượng và sử dụng năng lượng. Các cách tiếp cận quá trình quyết định Markov đề xuất tìm thấy chính sách chuyển đổi tối ưu cho các nút cảm biến, mà chuyển từ một phụ huynh khác dựa trên mức năng lượng để duy trì tính bền vững. Một lý thuyết phân tích chi tiết đã được thực hiện cùng với các kết quả mô phỏng cho thấy hiệu quả của phương pháp đề xuất. Trong [29], một cuộc khảo sát này điểm lại nhiều ứng dụng của quá trình quyết định Markov (MDP), một công cụ ra quyết định mạnh mẽ để phát triển các thuật toán thích nghi và các giao thức cho WSNs. Hơn nữa, phương pháp giải pháp khác nhau được thảo luận và so sánh để phục vụ như một hướng dẫn sử dụng MDPs trong WSNs. Trong [30], các tác giả xem xét trạng thái hữu hạn và không gian hành động của thời gian rời rạc của quá trình ra quyết Markov với chiết khấu và trung bình chi phí và không gian trạng thái và hành động nhỏ gọn. 1.3 MỤC TIÊU THỰC HIỆN Các nút hoạt động trên kênh truyền không dây thay đổi theo thời gian có chất lượng thay đổi đáng kể do fading và nhiễu. Như vậy đặc tính thay đổi theo thời gian của kênh truyền không dây áp đặc nhiều hạn chế trong việc thiết kế một chương trình truyền hiệu quả năng lượng. Trong đề tài này, đề xuất một phương án hiệu quả năng lượng cho mạng WSN dưới kênh truyền fading không dây. Một kế hoạch truyền dẫn hiệu quả cho mạng WSN có khả năng thích ứng với các biến thể của kênh truyền không dây trong khi duy trì sự cân bằng tốt giữa hai yếu tố tương phản đó là thông lượng và hiệu quả năng lượng, 1.4 NỘI DUNG THỰC HIỆN Ý tưởng này được thực hiện trong 2 phần của giao thức MAC (Medium Access Control): một quyết định nhị phân dựa vào truyền dẫn (BDT) và một điều chỉnh backoff kênh truyền (CBA). Trong phương án BDT, dù để bắt đầu truyền dẫn hay không được xác định theo các điều kiện hiện tại của kênh truyền. Bằng cách trao đổi các thông điệp điều khiển như RTS và CTS trong chuẩn 802.11 cho các phép đo kênh truyền và phản hồi của Trang 5