Một mô hình giải tích mới đánh giá hiệu năng IEEE 802.15.4 MAC cho mạng cảm biến không dây đa bước

Kỹ thuật điều khiển & Điện tử H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới mạng cảm biến không dây đa bước.” 74 MỘT MÔ HÌNH GIẢI TÍCH MỚI ĐÁNH GIÁ HIỆU NĂNG IEEE 802.15.4 MAC CHO MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY ĐA BƯỚC Hoàng Trọng Minh1* Tóm tắt: Tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 là một tiêu chuẩn phổ biến, đóng vai trò quan trọng trong kiến trúc hạ tầng mạng truyền thông Internet vạn vật (IoT). Sử dụng mô hình giải tích để phân tích và đánh giá hiệu năng mạng có sức hút rất lớn đối với các nhà nghiên cứu và triển khai hệ thống do có được ưu điểm về tính tường minh của đề xuất. Phần lớn các mô hình phân tích IEEE 802.15.4 của các tác giả trước đều tập trung vào mạng đơn bước nhằm cho phép tính toán khả thi. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình giải tích mới cho mạng đa bước và khả thi tính toán khi phân hoạch thành hai mô hình chuỗi Markov gồm mô hình node và mô hình kênh. Hơn nữa, qua tiếp cận mới này, mô hình có thể mô hình hóa đồng thời cả hai cơ chế không phân kênh và phân kênh mà các tác giả trước chưa thực hiện được. Các kết quả mô phỏng số sẽ chứng minh tính đúng đắn của mô hình đề xuất và đưa ra các mối quan hệ hiệu năng quan trọng của mạng cảm biến không dây gồm thông lượng và công suất tiêu thụ. Từ khóa: Mạng cảm biến không dây, Đa bước, Mô hình giải tích, Hiệu năng mạng. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 hiện trở thành chuẩn truyền thông lớp 2 phổ biến trong mạng cảm biến không dây WSN (Wireless Sensor Network) do một số ưu điểm nổi trội như: tiết kiệm năng lượng, tiêu chuẩn hóa và có độ tin cậy cao [1]. Tùy thuộc vào môi trường ứng dụng, tiêu chuẩn này định nghĩa hai phương thức truy nhập sử dụng không phân khe thời gian (unslotted) và phân khe thời gian (slotted). Trên thực tế, hiệu năng lớp điều khiển truy nhập MAC (Medium Access Control) của mạng không dây rất phức tạp và đóng vai trò tâm điểm ảnh hưởng tới hiệu năng mạng do sự tác động trực tiếp lên chất lượng liên kết. Vì vậy, các nghiên cứu phân tích và đánh giá hiệu năng lớp MAC đã được phát triển rất mạnh mẽ trong một số năm gần đây. Nhằm phân tích hoạt động IEEE 802.15.4 MAC, phần lớn các các giả trước tái sử dụng mô hình hóa từ IEEE 802.11 do có sự tương đồng về cơ chế đa truy nhập tránh xung đột CSMA/CA (Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance). Các tác giả trong [2] đề xuất mô hình giải tích cho IEEE 802.15.4 trong điều kiện mạng đơn bước và bão hòa. Để phân tích chất lượng liên kết, một mô hình giải tích sử dụng chuỗi Markov 3 chiều kết hợp với hàng đợi M/G/1/K đã được đưa ra trong [3]. Tuy nhiên, với điều kiện không bão hòa, mô hình này đưa ra kết quả phân tán và có độ phức tạp lớn. Theo hướng tiếp cận này, tác giả trong [4] không sử dụng hàng đợi để mở rộng điều kiện ràng buộc nhưng các kết quả mô phỏng vẫn phân kỳ. Hơn nữa, tất cả các mô hình trên đều chỉ tập trung duy nhất vào phương thức hoạt động không phân khe và quá phức tạp khi mở rộng cho điều kiện mạng đa bước [5]. Nhằm phân tích hoạt động của IEEE 802.15.4 trong mạng cảm biến đa bước không dây, các tác giả trong [6] đã đề xuất mô hình giải tích đánh giá hiệu năng trong phương thức không phân khe và đánh giá bằng mô phỏng Monter Carlo. Từ đó, mô hình trong [7] được đề xuất và cải thiện bằng cách kết hợp với lý thuyết hàng đợi trong [3] để ước lượng thông lượng liên kết. Tuy nhiên, các tiếp cận hướng node này dẫn tới độ phức tạp tính toán của ma trận chuyển đổi rất cao [8]. Một hướng tiếp cận phân hoạch mô hình đã được đề xuất trước đây làm giảm được độ phức tạp tính toán nhưng chỉ sử dụng cho IEEE 802.11 [9]. Độ chính xác của mô hình theo tiếp cận này được xác định qua xác suất dài hạn của Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 75 tình trạng kênh. Vì vậy, ràng buộc của mạng cảm biến không dây đa bước như hiện tượng node ẩn được phản ánh thuận tiện qua trạng thái kênh. Dựa trên các nghiên cứu trước đây của chúng tôi [10], một mô hình giải tích mới được đề xuất cho mạng cảm biến không dây đa bước nhằm vượt qua các hạn chế của các nghiên cứu trước. Hiệu năng IEEE 802.15.4 MAC được mô phỏng số và so sánh với các kết quả trước nhằm xác định tính đúng đắn của mô hình và đưa ra các khuyến nghị. Nội dung bài báo được tổ chức như sau: Sau phần mở đầu, mục 2 tóm lược các khía cạnh cơ bản của nguyên tắc truy nhập kênh trong IEEE 802.15.4; Mục 3 trình bày chi tiết các đặc điểm của mô hình giải tích đề xuất; Các kết quả mô phỏng và thảo luận được trình bày trong mục 4; Kết luận và định hướng phát triển tiếp theo của bài báo được trình bày trong mục cuối cùng. 2. NGUYÊN TẮC TRUY NHẬP KÊNH IEEE 802.15.4 2.1. Nguyên tắc truy nhập kênh IEEE 802.15.4 Tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 có hai chế độ hoạt động tùy thuộc vào các ứng dụng gồm: truy nhập kênh không có hoa tiêu (chế độ không phân khe thời gian) và chế độ có hoa tiêu (chế độ phân khe thời gian). Các chế độ hoạt động được trình bày vắn tắt dưới đây. 2.1.1. Chế độ đa truy nhập cảm nhận sóng mang không phân khe Trong chế độ này, khi một gói tin đến hàng đợi của một node, node đó khởi tạo một tham số đếm lùi BE (back-off) với giá trị min(2, )BE macMinBE và số lượng lần thử bằng 0. Bộ đếm back-off chọn một số ngẫu nhiên trong khoảng giá trị (0,2 1)BE  và giảm dần 1 đơn vị trong mỗi chu kỳ đếm. Sau khi một node thực hiện xong quá trình đếm lùi, node thực hiện một cơ chế đánh giá kênh CCA (Clear Channel Assessment) để cảm nhận trạng thái kênh. Nếu kênh rỗi, node thực hiện việc gửi gói tin. Nếu kênh bận, node thực hiện thử lại và giá trị bộ đếm tăng thêm 1 đơn vị. Ta có giá trị không đếm lùi NB, NB macMaxCSMABackoffs (ngầm định là 4 đơn vị) và giá trị đếm lùi BE aMaxBE (ngầm định là 5 đơn vị). Nếu số lần thử vượt quá giá trị tối đa, gói tin bị hủy bỏ. 2.1.2. Chế độ đa truy nhập cảm nhận sóng mang phân khe Chế độ phân khe sử dụng một siêu khung như trình bày trong hình 1. Hình 1. Cấu trúc siêu khung của IEEE 802.15.4 [1]. Trong cấu trúc siêu khung, khoảng thời gian giữa hai tín hiệu hoa tiêu BI (beacon interval) là 2 ( )BOBI aBaseSuperFrameDuration symbols  . Chiều dài của siêu khung là 2 ( )SOSD aBaseSuperFrameDuration symbols  . Trong bài báo này, để đảm bảo tính tổng quát, giả thiết chỉ có duy nhất một chu kỳ tranh chấp trong một siêu khung, 0 15;0 15SO BO    (SO-Superframe Order là bậc của siêu khung, BO- Backoff Order là bậc của bộ đếm lùi). Ta có, Kỹ thuật điều khiển & Điện tử H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới mạng cảm biến không dây đa bước.” 76 ( ) aBaseSuperFrameDuration aBaseSlotDuration aNumberSuperFrameSlots symbols   Trong đó, 3 ( )aBaseSlotDuration aUnitBackoffPeriod symbols  20( )aUnitBackoffPeriod symbols . Trước khi một node truyền một gói tin, node khởi tạo số lần thử lại NB, số mũ back-off NE và giá trị cửa sổ tranh chấp CW (Contention Window). Trong đó, min(2, )BE macMinBE là khoảng thời gian khởi tạo trước khi đánh giá kênh. Thời gian phân khe bằng một chu kỳ đếm lùi và tất cả các sự kiện đầu xảy ra tại biên khe thời gian. Chế độ phân khe sử dụng hai tiến trình đánh giá kênh CCA để cảm nhận kênh thay vì một tiến trình trong chế độ không phân khe. 3. ĐỀ XUẤT MÔ HÌNH GIẢI TÍCH Xem xét một mạn cảm biến không dây đa bước dựa trên chuẩn IEEE 802.15.4 với các node được đặt ngẫu nhiên theo phân poisson hai chiều (mật độ  ). Xác suất tìm thấy một node trong một miền diện tích A là   ! i AA e i   (1) Giả thiết tất cả các node đều có bán kính miền truyền dẫn (Rt), bán kính miền cảm nhận (Rs) và xác suất phát gói tin (p) tương tự nhau (mạng đồng nhất). Không mất đi tính tổng quát, ta giả thiết bán kính truyền dẫn và bán kính cảm nhận bằng nhau, 1t sR R R   , số lượng node trung bình trong một miền cảm nhận là 2N R   . Chúng tôi đề xuất một mô hình giải tích cho trường hợp không phân khe và mở rộng cho trường hợp phân khe dưới đây. 3.1. Mô hình trạng thái kênh Trong thủ tục đa truy nhập cảm nhận sóng mang CSMA, một node cảm nhận kênh xung quanh node trong một khoảng thời gian trước khi truyền gói tin. Trạng thái kênh rỗi là trạng thái được xác định thông qua xác suất dài hạn của hoạt động các node chiếm kênh. Xác suất chiếm kênh được định nghĩa như sau: p p  Prob{ kênh rỗi trong một khe thời gian}. Đặt PIC là xác suất kênh rỗi. Ta có, . CIp P  . Các trạng thái của kênh được biểu diễn qua chuỗi Markov như trong hình 2. Hình 2. Mô hình trạng thái kênh. Mô hình trạng thái kênh gồm 3 trạng thái idle, success và fail. Trạng thái idle là trạng thái không có truyền dẫn nào trong khe thời gian, thời gian tồn tại là Ti. Trạng thái success là trạng thái có một truyền dẫn thành công, thời gian tồn tại là Ts. Trạng thái fail là trạng thái một truyền dẫn bị thất bại, nó xảy ra khi có nhiều hơn một node phát trong cùng một Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 77 khe thời gian; thời gian kênh ở trong trạng thái này là fT . Để thuận tiện, giả sử khoảng thời gian truyền các gói tin bằng bội lần chiều dài của một khe thời gian. Khi ấy, các khoảng thời gian được biểu diễn như sau: _ _ 20( ) s data ack timeout ack f data ack timeout ack i T T T T IFS T T T T T aUnitBackoffPeriod symbols          (2) dataT , ackT , _ack timeoutT , IFS là thời gian truyền gói tin data, gói tin xác nhận ack, thời gian đợi gói tin xác nhận và khoảng thời gian liên khung. Khoảng thời gian liên khung được quy định theo chuẩn 802.15.4 [1]. Theo giả thiết, xác suất tồn tại N node trong vùng truyền dẫn (bán kính Rt) xung quanh một node là: 22( ) ( ) . ! ! i R i NR e N e p i i i      (3) Các xác suất chuyển đổi trạng thái của chuỗi Markov được minh họa như trên hình 2. , ,ii if isP P P là các xác suất chuyển đổi từ trạng thái idle sang idle, idle sang fail và idle sang Succ tương ứng. Các xác suất chuyển đổi còn lại bằng 1. Vì vậy, 1ii if isP P P   . Đặt , ,i f s   là các xác suất trạng thái dừng của kênh tại trạng thái idle, fail, và Succ tương ứng. Khi đó, xác suất dừng được xác định như sau: ;f if i s is iP P     . Từ đó, ta có thể xác định được xác xuất giới hạn mà kênh được cảm nhận là rỗi trong một khe thời gian là: .i i iCI i i s s f f i is s if f T T P T T T T P T P T           (4) Vì vậy, .i i is s if f T p T P T P T      (5) iiP là xác suất kênh vẫn trong trạng thái rỗi idle trong một khe thời gian, hay bằng xác suất không có node nào trong miền cảm nhận của node x thực hiện phát gói tin trong một khe thời gian. Ta có: (1 ) 0 0 [(1 ) ] (1 ) . ! ! i i i N p N p N p N ii i i N p N P p e e e e i i                  (6) isP là xác suất kênh chuyển từ trạng thái idle sang succ, hay xác suất node x gửi thành công một gói tin, đồng thời các node khác trong miền cảm nhận không phát: 1 1 (1 ) . ! i i N p N is i N P ip p e p Ne i           (7) ifP là xác suất một node gửi gói tin bị xung đột với gói tin của các node khác gửi tại cùng một thời điểm. 1 1 .p N p Nif is iiP P P p Ne e         (8) Khi đó: Kỹ thuật điều khiển & Điện tử H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới mạng cảm biến không dây đa bước.” 78 . ( ) (1 ) i p N p N p N i s f T p T p Ne T p Ne e T              (9) 3.2. Mô hình trạng thái node Trạng thái một node được mô tả bởi chuỗi Markov 3 trạng thái như hình 3. Trạng thái chờ Wait là trạng thái node trì hoãn các node khác hoặc đang thực hiện back-off hoặc đánh giá kênh. Khoảng thời gian node ở trong trạng thái này là wT . Trạng thái thành công Succ là trạng thái node truyền thành công một gói tin, khoảng thời gian node ở trạng thái này là sT . Trạng thái thất bại Fail là trạng thái node phát gói tin data nhưng gặp phải xung đột từ các node phát trong cùng khe thời gian hoặc từ các truyền dẫn từ các node nằm trong vùng node ẩn, khoảng thời gian node ở trong trạng thái này là fT . Ta có thể nhận thấy là w iT T . Hình 3. Mô hình trạng thái node. Các xác suất chuyển đổi trạng thái Wait sang Wait, Wait sang Succ, Wait sang Fail được kí hiệu là w w w, ,w s fP P P tương ứng. Các xác suất chuyển đổi khác bằng 1 như được biểu diễn trên hình 3. wwP là xác suất node vẫn ở trạng thái chờ, hay xác suất node không gửi gói tin trong một khe thời gian. w 1 .wP p  (10) wsP là xác suất một node thực hiện một truyền dẫn thành công đến một node khác nằm trong vùng truyền dẫn của nó. Để tính toán chính xác xác suất này, hoạt động truyền tin từ node gửi A đến node nhận B như được minh họa trong hình 4. Xem xét hai node nằm trong miền cảm nhận của nhau và cách nhau một khoảng cách là x . Miền ( )B x được gọi là miền ẩn của node A nếu nó thuộc miền cảm nhận của node B nhưng không thuộc miền cảm nhận của node A . Miền ẩn này phụ thuộc vào khoảng cách giữa hai node A và B và được tính như sau: 2 2 2 2 ( ) 2 ( ) ( ) arccos( ) 1 x RB x R R q q t t t t      (11)         ws 1 2 3 4 ( ) Pr 1 Pr 1 Pr Pr ( ) P x node x phat trong khethoi gian node y khong phat trong khe khong conodetrong miencamnhancua node x phat trong cung khe khong conodenaotrong mienancua node x phat trong thoi giantonthuong P P P P x         Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 79 Hình 4. Minh họa miền node ẩn. Trong đó: 1 2 3 0 (1 ) ; 1 ; . ! i i N p N i p N e P p P p P e i           (12) Và khoảng thời gian tổn thương đối với một truyền dẫn là: _vp data ack timeout ackT T T T   . (13) 4 ( )p x là xác suất i node trong miền ẩn của node x không phát được tính như sau: ( ) ( ) 4 0 (1 ) ( ( )) ( ) ! i i B x p B x i p B x e p x e i         (14) Từ đó, 4 4( ) ( ( )) vpTP x p x Vùng diện tích ẩn phụ thuộc vào khoảng cách giữa 2 node, và các node phân bố là như nhau theo hàm mật độ xác suất ( ) 2f x x . Giả sử một node gửi lựa chọn node xung quanh nó là node đích với xác suất như nhau. Do đó, 1 1 ( ) w w 0 0 ( ) ( ) 2 (1 ) .vp p B x Tp N s sP f x P x dx xp p e e dx      (15) w w w1f w sP P P   là xác suất node gửi gói tin bị xung đột. Đặt w , ,s f   là các xác suất trạng thái dừng của mô hình trạng thái node. Khi ấy, tồn tại các mối quan hệ. w w w w 1; 1.s f w s fP P P        (16) Suy ra: w 1 ; ; 2 s s ws w f wf w w P P P         (17) Từ phương trình (8) và (15) ta có thể xác định được mối quan hệ giữa p theo  . 3.3. Mở rộng cho cơ chế phân khe Cơ chế phân khe sử dụng cấu trúc siêu khung gồm hai khoảng thời gian chu kỳ truy nhập tranh chấp CAP (Contention Access Period) và chu kỳ tư do tranh chấp CFP (Contention Free Period). Tuy nhiên, CFP là phần tùy chọn của tiêu chuẩn nên chúng tôi tính toán riêng cho phần CAP. Xác suất một node phát trong một khe thời gian p được tính theo xác suất chạy dài kênh rỗi trong 2 khe thời gian liên tiếp (do hoạt động thực hiện 2 lần CCA liên tiếp sau khi backoff của cơ chế). Vì vậy: Kỹ thuật điều khiển & Điện tử H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới mạng cảm biến không dây đa bước.” 80  Pr 2p kenhidletrong khecua phanCAP   2 . . i i is s if f T p T P T P T             (18) Các xác suất còn lại được xác định tương tự như trong trường hợp không phân khe. 4. KẾT QUẢ MÔ PHỎNG VÀ THẢO LUẬN Thông lượng bão hòa của mạng được tính theo xác suất dài hạn của mô hình trạng thái node như sau: w w w w w w s s s s f f s s f f Ep Ep P Th T T T T T P T P                  (19) Trong đó, Ep là kích thước tải trọng của gói tin dữ liệu data. Như đã giả thiết từ trước, Ep được chuẩn hóa theo khoảng thời gian back-off đơn vị. Năng lượng tiêu tốn trung bình cho một bit truyền thành công được tính toán theo [11] đảm bảo tính hợp lý. Vì vậy, chúng tôi kế thừa và áp dụng cho mô hình đề xuất. w w 3 * * * E *250*10 w s ws f wf avg ws E P E P E P P    (20) Với w, ,s fE E E là năng lượng tiêu tốn cần để node thực hiện truyền thành công một gói tin, thực hiện back-off, đánh giá kênh và truyền thất bại một gói tin tương ứng. Các giá trị này là khác nhau đối với 2 cơ chế khác nhau. Với cơ chế không phân khe. Ta có, w 2* cca idle s tx rx idle f tx rx idle E E E E E E E E E E E         (21) Với cơ chế phân khe. Ta có, w 2* 2* cca idle s tx rx idle f tx rx idle E E E E E E E E E E E         (22) Trong đó, , , ,rx tx cca idleE E E E là năng lượng tiêu tốn khi node thực hiện nhận gói tin, phát gói tin, thực hiện đánh giá kênh và khi node ở trạng thái nhàn rỗi hoặc back-off tương ứng. Theo [11], ta có 40, 30, 40, 0.8 Wrx tx cca idleE E E E m    . Từ các công thức tính thông lượng và năng lượng tiêu tốn, ta nhận thấy các thông số hiệu năng trong môi trường đa bước sẽ phụ thuộc vào xác suất node phát trong một khe thời gian và số node trung bình trong vùng cảm nhận của node. Hình 5 biểu diễn sự phụ thuộc của thông lượng với xác suất một node phát trong một khe thời gian (xác suất persistent phụ thuộc vào đặc tả của giao thức CSMA) cùng với số lượng node trung bình có trong vùng cảm nhận của node. Kết quả về thông lượng bão hòa đạt được phù hợp với tính toán trong [6], thông lượng sẽ đạt đỉnh trước khi giảm xuống và đi vào vùng bão hòa. Và chúng ta có thể quan sát thấy thông lượng đạt đỉnh khi xác suất Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 81 phát rất thấp (dưới 0.1). Điều này chứng tỏ, khi mạng bão hòa, tất cả các node cùng tham gia tranh chấp truy nhập vào kênh thì thông lượng mạng sẽ cao khi mà xác suất này còn thấp. Điều này hoàn toàn hợp lí. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 p-persistent th ro u g h p u t N=6 N=9 N=12 N=15 Hình 5. Thông lượng mạng thay đổi theo xác suất persistent và số lượng node trong vùng cảm nhận. Khi số lượng node trung bình trong vùng cảm nhận thay đổi sẽ làm cho thông lượng mạng thay đổi theo đáng kể. Khi số lượng node càng cao, thông thượng mạng càng xấp xỉ nhau (đi vào vùng bão hòa), xu hướng thay đổi được biểu diễn như trên hình 6. 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 0 10 20 30 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 p-persistent unslotted numbers of node th ro u g h p u t Hình 6. Biểu diễn 3D mỗi quan hệ thông lượng và đặc tính phát gói tin và số lượng node. Xác suất phát của một node phụ thuộc vào đặc tính của cơ chế được quyền phát gói tin trong IEEE 802.15.4 được mô tả trên hình 7. Kỹ thuật điều khiển & Điện tử H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới mạng cảm biến không dây đa bước.” 82 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 p-persistent tr a n s m is s io n p ro b a b ili ti e s N=6 N=9 N=12 N=15 Hình 7. Mối quan hệ giữa xác suất phát và xác suất persistent. Để tính toán năng lượng tiêu tốn, ta có thể nhận thấy năng lượng cần để truyền một bit sẽ tăng khi mà xác suất phát của một node tăng (tranh chấp tăng cao). Năng lượng dành cho việc back-off, đánh giá kênh có xu hướng tăng cao trước khi thực hiện phát gói tin. Năng lượng này cũng gia tăng rõ rệt khi số lượng node trong vùng cảm nhận của node (tham gia tranh chấp) tăng. Các kết quả trên được thể hiện trong hình 8. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 p-persistent a v e ra g e e n e rg y ( m W ) N=6 N=9 N=12 N=15 Hình 8. Sự biến động của năng lượng tiêu tốn. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 p-persistent (N=6) th ro u g h p u t unslotted slotted Hình 9. Sự biến động của năng lượng tiêu tốn. Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 49, 06 - 2017 83 Các kết quả về hiệu năng mạng về mặt định lượng giữa hai cơ chế thể hiện sự khác biệt đáng kể được thể hiện trong hình 9. Về thông lượng, ta có thể nhận thấy, cùng số lượng node trong vùng cảm nhận, thông lượng cực đại xảy ra tại các giá trị xác suất phát khác nhau không đáng kể, và giá trị thông lượng đạt cực đại là xấp xỉ nhau. Nhưng sau khi đạt cực đại, thông lượng mạng trong cơ chế phân khe có sự tách biệt với thông lượng mạng trong cơ chế không phân khe. Cơ chế phân khe có thể cho một dải làm việc rộng lớn. Đối với năng lượng tiêu tốn trung bình cho việc gửi một bit thành công lại càng có sự cải thiện đáng kể khi sử dụng cơ chế phân khe. Ta có thể nhận thấy năng lượng tiêu tốn thấp hơn hẳn so với cơ chế không phân khe. Kết quả này rất có ý nghĩa đối với các mạng sử dụng các thiết bị có kích thước nhỏ và hoạt động dựa trên năng lượng nguồn hạn chế. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 0 0.005 0.01 0.015 0.02 0.025 0.03 0.035 0.04 0.045 p-persistent (N=6) th ro u g h p u t S.Sen and S.De model Our model Hình 10. Mô phỏng đối sánh với nghiên cứu trước. Nhằm xác minh tính đúng đắn của mô hình đề xuất, chúng tôi đã sử dụng phương pháp đối sánh với nghiên cứu trước [11]. Mặc dù khác biệt về hướng tiếp cận, nhưng các kết quả mô phỏng về thông lượng cho thấy sự phù hợp nhất định và hình dạng đường cong và tham số đặc trưng như trên hình 10. 5. KẾT LUẬN Trong bài báo này, một mô hình giải tích mới được đề xuất để mô hình hóa lớp điều khiển truy nhập môi trường của tiêu chuẩn IEEE 802.15.4 ứng dụng trong mạng cảm biến không dây đa bước. Mô hình đề xuất được xây dựng trên hai mô hình phân hoạch là mô hình node và mô hình kênh nhằm giảm độ phức tạp tính toán và có khả năng mở rộng với các ràng buộc khác. Tính chính xác của mô hình được xác minh và đối sánh thông qua mô phỏng số. Mô hình đề xuất có khả năng tính toán đồng thời cả hai cơ chế truy nhập không phân khe và phân khe. Các kết quả mô phỏng số chỉ ra các mối quan hệ quan trọng trong mạng cảm biến không dây là các tham số thông lượng và năng lượng tiêu tốn. Các nội dung phát triển tiếp theo sẽ hướng vào mục tiêu mô phỏng sự kiện rời rạc với các đặc tính lưu lượng khác nhau của mạng cảm biến không dây đa bước dựa trên chuẩn IEEE 802.15.4. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. IEEE Standard 802.15.4, “Wireless Medium Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications for Low Rate Wireless Personal Area Networks (LRWPANs),” WG802.15 - Wireless Personal Area Network Working Group, (2003). [2]. Park TR, Kim TH, Choi JY, Kwon WH, “Throughput and energy consumption analysis of IEEE 802.15.4 slotted CSMA/CA,” Elect Letter, vol. 41, no. 18, (2005). [3]. J. Misic, V. Misic, S. Shafi, “Performance of IEEE 802.15.4 beacon enabled PAN with uplink transmissions in non-saturation mode-access delay for finite buffers,” First International conference on Broadband Networks, (2004), pp. 416-425. Kỹ thuật điều khiển & Điện tử H. Tr. Minh, “Một mô hình giải tích mới mạng cảm biến không dây đa bước.” 84 [4]. Zhijia Chen, Chuang Lin, Hao Wen, Hao Yin, “An analytical model for evaluating IEEE 802.15.4 CSMA/CA protocol in Low-rate wireless application,” 21st International conference on advanced information networking and applications workshops (AINAW’07) IEEE, Vol. 2, (2007) pp. 899 - 904. [5]. Zhong Chu, Wei Sun, Jianping Wang, “Research on MAC layer communication performance model of wireless sensor networks for intelligent transportation,” 22nd International Conference on Automation and Computing (ICAC), 2016. [6]. M. Goyal, W. Xie, H. Hosseini, “IEEE 802.15.4 modifications and their impact,” Mobile Information Systems 7, (2011), pp. 69 – 92. [7]. P. D. Marco, P. Park, C. Fischione, K. H. Johansson, “Analytical modeling of multi- hop IEEE 802.15.4 networks,”, IEEE Transactions on vehicular technology, vol. 61, no. 7, (2012), pp. 3191 – 3208. [8]. Keith Brigss, Allwright, David, Dellar and Paul, “Sensitivity of Markov chain for wireless protocols,” European Study Group with Industry report, (2009). [9]. I. Mustapha, J. D. Jiya, B. U. Musa, “Modeling and analysis of collision avoidance MAC protocol in multihop wireless ad hoc network,” International Journal of Communication Networks and Information Security, vol. 3, no.1, (2011), pp. 48-56. [10]. Trong-Minh Hoang, Minh Hoang, “A Novel Analytical Model to Identify Link Quality in 802.11 Mesh Networks,” IEEE Conference Publications, Computational intelligence, Communication Systems and Networks, (2012), pp. 129. [11]. S. Sen and S. De, “IEEE 802.15.4 multihop forwarding throughput analysis in presence of hidden/exposed terminals,” Proceeding International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications, Recife, Brazil, (2010), pp. 4 – 8. ABSTRACT A NOVEL ANALYTICAL MODEL TO VALIDATE PERFORMANCE OF IEEE 801.15.4 MAC BASED ON MULTI-HOP WIRELESS SENSOR NETWORKS Wireless Sensor Networks based on the IEEE 802.15.4 standard play a key role in the communications infrastructure of the Internet of Things architecture. Task of analysis and performance evaluation have been attracted a lot of theoretical and experiment researchers because it is considered as the initial step to enhance the network performance in varied application environment. In which, the analytical model approach can provide a clarity solution with the concreted inputs. Most of the previous model of the IEEE 802.15.4 is proposed for single-hop communication network to ensure the reasonable complexity of the analytic models. In this paper, we propose a novel analytical model to analyze and evaluate performance the IEEE 802.15.4 standard through two Markov chain models for node and channel around node to reduce computational complexity is proposed. The proposed model can be applied to two modes of unslotted and slotted operation. The numerical simulation results are given to verify the correctness of the proposed model and demonstrate the trade-off relationship between throughput and energy consumption in Wireless Sensor Networks. Keywords: Wireless Sensor Network; Multi-hop communication; Analytical model; Network performance. Nhận bài ngày 06 tháng 3 năm 2017 Hoàn thiện ngày 10 tháng 4 năm 2017 Chấp nhận đăng ngày 20 tháng 6 năm 2017 Địa chỉ: 1 Học viện Công nghệ Bưu chính viễn thông; * Email: hoangtrongminh@ptit.edu.vn