Thiết kế băng thông mạng truyền tải thông tin đo lường khi thử nghiệm và vận hành thiết bị bay không người lái

Nghiên c Tạp chí Nghi Từ khóa thi của tâm nh đo cho là tải trong mạng thông tin phục vụ thử nghiệm, vận h bảo thông tin đ lư vận h định tuyến linh động bởi lẽ tọa độ địa l THI thông kênh c ngư Erlang b khung thông tin đo lư bi hạn thời gi Trong ết tr đ ớ trong ạn c hết M ợng tải gây ra bởi sự Cấu trúc tổng quát của mạng truyền tải thông tin đo l Tóm t ời lái ến phức. Giải pháp tối bị ạm iều qu ác sức ục ti ành thi ứu khoa học công nghệ ẾT KẾ BĂNG THÔNG MẠNG TRUYỀN TẢI THÔNG TIN Nguy : Thi qu bay kh h á tr kê c êu c ên c ĐO LƯ ắt: . Th ậc hai với an truy ết bị bay không n á di á ành các ình nh ần ết bị bay biểu diễn tr ứu KH&CN quân sự, Số 54, 04 ễn Tiến Phát M ủa mạng truyền số liệu khi thử nghiệm v ời gian truyền tải khung thông tin đo l trì chuy c. V l thi th liê thi ủa ư ục ti nh ì à li ết ử n l ết nghiên c ợc diễn ra trong thời gian thực ứng phó với sự thay đổi ma trận l Hình 1. ỜNG KHI THỬ NGHIỆM V THI êu c ền tải khung dữ liệu v th ển vậy ên b nghi ạc . ẾT BỊ BAY KHÔNG NG sự bổ sung th ờng đ ử nghi từ lư lục ị đ ệm để thay đ ủa nghi ưu đư gười lái, Mạng truyền số liệu, B vù u thay ịnh ph ứu n C 1* ược tính toán bằng việc ứng dụng lý thuyết h ệm ng lượng tuy và ục ổi quỹ đạo di chuyển của các thiết bị bay ấu trúc mạng truyền tải thông tin đo l , Nguy ên c ợc t v theo đ ến vận vụ ày là xác đ ành ph ìm ra b 1. M à v th ổi. l qu ên hình 1. Thông th ễn Huy Ho ứu n ận dõ ông Sự à kh hành á ày là gi à đ Ở ĐẦU hà i c tin ch ô . trình ịnh giá trị băng thông của các k ý c - 2018 ần hằng số. Phân bố thời gian truyền tải ằng ứng dụng giải thuật di truyền ại l nh ủa truy ậm ng Nhi v ủa các vật thể bay l ượng băng thông dự bị k cá trạm tr hề ệm ận àng ải quyết b ăng thông, gi c thi ền ễ hay mong chuy 1 ư ết đo tải vụ ành thi À V Ư , Ph à v ờng đ b lư trong m mu đảm ển ường, nó có dạng h ỜI LÁI ạm Ho ài toán ho ận h ị h ờng ất ốn kịp ư ẬN H ành thi ược mô tả bằng phân bố ải thuật di truyền àng n th má bảo th ết bị bay. Quá tr ờng trong thử nghiệm v àng Long kh ày ời t th và b ời à liên t ÀNH ô sang gian ông có ăng th ư ạch định băng ết bị bay ênh. ng th th ông ục thay đổi. ờng àm gi . và vù th tin ể d ông tin (TBB) . 2 khi gi vũ ng ực do ẫn đ ênh truy ình cây v không ải tích tr theo về tr tới cần o ình ới ụ, c trung àn gi thi lường đ . 53 ác dõi bộ án ết ền ảm ưu à ới Kỹ thuật điều khiển & Điện tử N.T. Phát, N. H. Hoàng, P. H. Long, “Thiết kế băng thông thiết bị bay không người lái.” 54 Từ hình 1 có thể nhận thấy TBB1 di chuyển theo quỹ đạo 1, lúc đầu được theo dõi bởi hai trạm đo (vùng 1), sau đó, được bám sát bởi hai trạm đo khác ở vùng 2 và cuối cùng là bởi một trạm đo ở vùng 3. Ở các vùng số 4 và số 5 thì bố trí các trạm đo để truyền tải thông tin về di chuyển của TBB2. Đối với mỗi kênh truyền tải trong mạng cần thiết phải tính toán được phân bố thời gian truyền khung dữ liệu thông tin từ thiết bị định tuyến của vùng về trung tâm điều hành. 2. TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU Phát triển các hệ thống, phương pháp truyền tải thông tin chuyên dụng đang là hướng nghiên cứu chính của nhiều trung tâm và nhà khoa học trên thế giới. Phát triển phương pháp và cấu trúc tăng cường hiệu quả trao đổi thông tin trong các hệ thống phân tán thu thập thông tin đo đạc [4]. Đảm bảo độ tin cậy cần thiết và vận chuyển kịp thời thông tin đo đạc đến trung tâm xử lý trong thời gian thực bằng sự tăng số lần gửi gói dữ liệu được thực hiện qua giao thức UDP trong lớp vận chuyển. Có thể chỉ ra một loạt những công trình nghiên cứu trên cơ sở hoàn thiện các giao thức lớp thứ tư của mô hình OSI [5]. Hiện nay, dung lượng truyền tải thông tin quỹ đạo, đo đạc, âm thanh địa chấn và các loại thông tin khác ngày càng tăng. Để truyền tải thông tin đo đạc trong thời gian thực, việc ứng dụng khái niệm mạng định nghĩa bởi phần mềm (SDN) là có triển vọng khả quan [6, 7, 8]. Nhóm các nhà khoa học đại học Princeton (Hoa Kỳ) như Rexford J., Suchara M., Bresler M., Chiang Mđã phát triển giao thức định tuyến lưu lượng đa đường TRUMP (TRaffic-management Using Multipath Protocol) [9]. Đây là giao thức quản lý lưu lượng mang tính chất phân tán, thích nghi, tin cậy, mềm dẻo và đơn giản trong quản lý và định hướng trên chuẩn OpenFlow. Giao thức TRUMP sử dụng hồi tiếp khi định tuyến đa đường đòi hỏi tương tác giữa điểm bắt đầu và những nút trung gian từ đầu đến cuối chặng và quy ước lưu lượng chồng chất đối với truyền tải tin. Sự khác biệt quan trọng của mạng chuyên dụng so với mạng thông thường là sử dụng các công nghệ mạng đặc biệt ở các trạm thuê bao lớn (trung tâm tính toán, trạm xuất phát, khu vực kết thúc). Trong một công trình công bố năm 1982 của Valiant L.G. đã mô tả phương pháp định tuyến hai trạm với sự phân bố tải lên tất cả các tuyến song song (định tuyến VLB) [10]. Nhờ đó mà nâng cao đặc tính xác suất thời gian và độ tin cậy của mạng lưới. Định tuyến VLB đã được sử dụng trong xây dựng các thiết bị định tuyến [11]; trong quản lý lưu lượng mạng Internet [12]; và trong điều khiển mạng lưới chính trên cơ sở kịch bản hỏng hóc [13] Hạn chế của mạng VLB là sự tăng dung lượng các kết nối để đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy. Tuy nhiên, sử dụng định tuyến VLB và tăng cường chi phí trong mạng chuyên dụng là hoàn toàn xứng đáng, bởi lẽ khi hoạt động và thử nghiệm thiết bị bay không người lái có sự tham gia của nhiều người và số lượng lớn các phương tiện kỹ thuật. Sự gián đoạn công việc liên quan đến việc tắc nghẽn thu thập thông tin là không cho phép. Liên quan đến vấn đề tối ưu mạng truyền tải thông tin chuyên dụng, thời gian gần đây trong một số công bố trong nước đã nghiên cứu và đề xuất các phương pháp giảm độ trễ truyền tải cũng như giảm năng lượng tiêu hao trong quá trình hoạt động của mạng lưới. Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 54, 04 - 2018 55 Trong một công trình công bố năm 2016 của hai tác giả Phạm Văn Trung và Phạm Văn Tho đăng trên tạp chí khoa học và công nghệ của trường Đại học Phạm Văn Đồng đã đề xuất “Thuật toán tối ưu thời gian trễ tập hợp dữ liệu dựa trên cơ chế chống xung đột trong mạng cảm biến không dây” [14]. Cấu trúc của mạng cảm biến không dây gồm nhiều nút cảm biến không dây được đặt trong một khu vực xác định nhằm mục đích giám sát môi trường, cứu hộ, cảnh báo cháy nổ Các tác giả đã xây dựng một thuật toán để tính toán một lịch trình tập hợp dữ liệu sao cho không xảy ra xung đột tại các phiên truyền dữ liệu. Trên cơ sở mô phỏng đánh giá hiệu quả của phương pháp với các mạng cảm biến bao gồm từ 150 đến 550 nút được thiết lập ngẫu nhiên trong khu vực bán kính 50x50m, các tác giả đã chứng minh được rằng phương pháp đề xuất sử dụng ít khoảng thời gian tập hợp dữ liệu hơn phương pháp dùng backbone [15]. Thuật toán đề xuất đã tối ưu hóa thời gian trễ trong tập hợp dữ liệu bằng cách giảm xung đột truyền thông tin tại các nút mạng. Trong bài báo “Giải thuật Heuristic và di truyền giải bài toán định tuyến đa điểm trên mạng cảm biến không dây nhiệm vụ tuần hoàn” của nhóm tác giả Nguyễn Thái Dương, Huỳnh Thị Thanh Bình và Ngô Hồng Sơn đã tiến hành nghiên cứu vấn đề định tuyến đa điểm (multicast) cho mạng cảm biến không dây nhiệm vụ tuần hoàn (DC-WSN) [16]. Đặc trưng của loại mạng cảm biến không dây này là các nút cảm biến hoạt động tuần hoàn theo chu kỳ và không bắt buộc phải hoạt động liên tục. Quá trình truyền dữ liệu đa điểm được thực hiện thường xuyên trong hoạt động của mạng, do đó, cần thiết phải thiết kế một giao thức multicast hiệu quả về mặt năng lượng cho mạng cảm biến không dây. Bài toán MEM (Minimum-Energy Multicasting) đã được chứng minh thuộc lớp NP-hard và thường được giải quyết bằng các thuật toán xấp xỉ. Nhóm tác giả đã đề xuất một giải thuật heuristic (HMEM) và một giải thuật di truyền (GAMEM) nhằm mang lại lời giải có mức năng lượng tiêu thụ tốt hơn cho bài toán MEM. Bản chất của ý tưởng này là cực tiểu hóa độ trễ truyền tin từ nút gốc đến mọi nút terminal bằng cách tìm đường đi ngắn nhất giữa các nút này, từ đó làm giảm tiêu hao năng lượng trong quá trình truyền và nhận dữ liệu. Tuy nhiên, bài báo tập trung vào mục tiêu tối ưu hóa độ trễ truyền tải dữ liệu mà chưa đặt nó trong ràng buộc phải tránh xung đột khi hai hoặc nhiều hơn các nút mạng cùng gửi, nhận dữ liệu trên cùng một đường truyền chia sẻ. Chúng tôi đề xuất xây dựng hệ thống truyền tải thông tin đo lường trong thử nghiệm và vận hành thiết bị bay trên cơ sở công nghệ SDN (Software Defined Networking). Hiện nay, đây là công nghệ mạng hoàn thiện hơn cả đối với mạng Internet nói chung và các hệ thống mạng chuyên dụng thời gian thực nói riêng. Đối với SDN, trong các máy chủ riêng biệt được tăng cường độ tin cậy, chạy hệ điều hành NOS. Máy chủ NOS thông qua các nút mạng nhận được cấu trúc mạng tổng thể và biểu diễn nó để quản lý ở dạng sơ đồ. Việc quản lý quy về việc xác định các chính sách làm việc của các nút mạng (tách biệt người dùng, kiểm soát truy cập, QoS). Hiện thực những chính sách này là nhiệm vụ của NOS. Trên tầng quản lý tiến hành ảo hóa các chức năng mạng NFV để xác định ai có thể liên kết với mạng, chức năng nào mà người dùng nào được tiếp cận NFV thực thi thông qua sơ đồ mạng các chức năng như thông dịch địa chỉ, tham số tường lửa, nhận diện xâm Kỹ thuật điều khiển & Điện tử N.T. Phát, N. H. Hoàng, P. H. Long, “Thiết kế băng thông thiết bị bay không người lái.” 56 phạm, DNS, bộ nhớ đệm trưng dụng các chức năng này của phần cứng các nút mạng. Hiện nay các chức năng này có thể cấu hình bằng phần mềm. Với sự trợ giúp của giao thức OpenFlow, NOS chuyển cấu hình tổng thể của cấu trúc mạng sang thiết bị vật lý thực tế (thiết bị định tuyến, chuyển mạch, tường lửa, controller), cũng như tiếp nhận thông tin về cấu trúc tổng quát của mạng. Tóm lại, đối với mạng truyền thông tin đo lường chuyên dụng cần đặt ra yêu cầu rất cao về tốc độ truyền tin và độ ổn định trong điều kiện thay đổi liên tục lưu lượng tải sản sinh ra trong quá trình thử nghiệm và vận hành các thiết bị bay. Giải quyết vấn đề xây dựng mạng lưới để truyền tải khối lượng lớn thông tin, đặc biệt là thông tin hình ảnh sẽ gặp những trở ngại lớn nếu như không sử dụng công nghệ mạng định nghĩa bởi phần mềm SDN. Sử dụng SDN cho phép người thiết kế mạng lưới thực thi các phương pháp, thuật toán và chương trình dưới dạng code trong các controller của hệ điều hành quản trị các thiết bị định tuyến truyền số liệu. Bản chất là quá trình tách gói tin từ các trạm đo ra các gói con để truyền tải song song, quá trình định tuyến đa luồng, các tác vụ liên quan đến bảo đảm độ ổn định mạng lưới. 3. TÍNH TOÁN LÝ THUYẾT 3.1. Mô hình truyền dữ liệu trên kênh đơn Thời gian truyền khung dữ liệu thông tin trên kênh đơn có thể biểu diễn bằng công thức: t T   , trong đó, T – Thành phần hằng số,  – Thành phần biến số, hay còn gọi là “jitter”. Để mô phỏng giá trị jitter chúng tôi sử dụng phân bố chuẩn Erlang, tức là phân bố của tổng k đại lượng ngẫu nhiên độc lập, mỗi đại lượng ngẫu nhiên lại có phân bố mũ với tham số là k . Hàm phân bố của phân bố chuẩn Erlang xác định bằng biểu thức [1]:    1 0 1 ! i k k x k i k x F x e i         (1) Hàm mật độ của phân bố chuẩn Erlang xác định bằng biểu thức [1]:       1 1 ! k k x k k k x f x e k      (2) Hình 2. Mật độ phân bố Erlang. Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 54, 04 - 2018 57 Trên hình 2 biểu diễn mật độ phân bố Erlang khi tham số 1  đối với các giá trị tham số: 1, 2, 16k k k   . Để mô phỏng sự thay đổi độ trễ của gói dữ liệu khi truyền trên một kênh có thể sử dụng các giá trị 0,5  , 1  hoặc 2  để phù hợp với thực tế [17]. Hàm sinh moment của phân bố chuẩn Erlang [1]:   k k M s k s          (3) Trên hình 3 biểu diễn mô hình mô phỏng độ trễ và biến thiên của nó trong truyền tải gói dữ liệu thông qua một nút mạng. Hình 3. Mô hình biến thiên độ trễ truyền tải gói dữ liệu thông qua một nút mạng. Hàm sinh moment tương đương của thời gian truyền tải:      1 2 k sT E k M s M s M s e k s           (4) Các đặc tính số của phân bố, cụ thể là moment bậc nhất, bậc hai cũng như phương sai được tính theo các công thức: 1 1 I T    ; 22 2 2 3 2 I T T      ; 2 2 1 2 I   . (5) Đối với hàm  EM s tiến hành đổi biến z s  , hàm nhận được đặt tên là  EΦ z :   k zT E k Ф z e k z          (6) Nếu như hàm  EΦ z trong nửa mặt phẳng phức Re 0z  thỏa mãn điều kiện của bổ đề Jordan thì tích phân đường Bromwich bằng tổng các thặng dư của hàm  EΦ z đối với tất cả các điểm đặc biệt [1]. Mật độ phân bố xác suất của thời gian truyền tải gói dữ liệu trên kênh liên lạc:       1 1 Res 2 k i n z t z t E E z zki t e Φ z d z e Φ z πi          . (7) Để thỏa mãn điều kiện của bổ đề Jordan, trong nửa mặt phẳng phức bên trái, hàm  EΦ z phải khả tích ngoại trừ tại một số hữu hạn các điểm cực và tiến dần đều đến 0 khi z  . Kỹ thuật điều khiển & Điện tử N.T. Phát, N. H. Hoàng, P. H. Long, “Thiết kế băng thông thiết bị bay không người lái.” 58 Hàm    Φ z λ λ z  của phân bố mũ hội tụ đều về 0 đối với arg z khi z  , và có điểm cực z   . Hàm     ααΦ z λ λ z  của phân bố Erlang hội tụ đều về 0 đối với arg z khi z  , và có điểm cực bậc α tại điểm .z   Mật độ phân bố xác suất thời gian truyền tải gói dữ liệu tính theo công thức [1]:     1 2 ki z t T i k t e d z i k z                 (8) Trong tính toán thực tiễn lấy giá trị 2k  để phù hợp với phân bố của thời gian truyền tải gói dữ liệu, vì vậy:     2 1 2 2 2 i z t T i t e d z i z                 . (9) Hàm 2 2 2 z         tại điểm 2z   có điểm cực bậc 2. Vì vậy:                 1 1 1 2 2 22 2 1 lim 1 ! 2 2 2 lim 4 , . k nn zt k nz z z t T t T z d z z e z t c n d z d z e z t T e t T d z                                     (10) Hàm phân bố của thời gian truyền tải gói dữ liệu        21 1 2 , . t t T I T F t t dt e t T t T           (11) 3.2. Truyền dữ liệu trên kênh hợp thể song song Hàm sinh moment thỏa mãn tính chất sau đây: Nếu đại lượng ngẫu nhiên  là hàm của đại lượng ngẫu nhiên  với a b   , trong đó a và b là hằng số thì     ibM M a e    , với  M  và  M  là các hàm sinh moment của đại lượng ngẫu nhiên  và  tương ứng. Nếu một gói tin có độ dài quy ước được truyền tải trên kênh liên lạc với thời gian t thì một gói tin có độ dài nhỏ hơn r lần độ dài quy ước cũng sẽ được truyền tải trên kênh với thời gian nhỏ hơn xấp xỉ r lần của t. Kết luận này phù hợp với các đo đạc trong thực tế. Đối với trường hợp truyền qua kênh liên lạc gói dữ liệu có độ dài nhỏ hơn r lần độ dài quy ước s có nghĩa là thay s bằng s r ( 1a r ) vào biểu thức (4): Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 54, 04 - 2018 59     ksT r r rk M s e rk s          (12) Thay    rM s vào biểu thức (6) và biểu thức (8) ta thu được:  ( ) kzT r r rk Ф z e rk z           (13)       1 1 2 2 kTi i z t zt r r i i rk t e z d z e d z i i rk z                             (14) Khi thay 2k  :     2 1 2 2 2 Ti z t r r i r t e d z i r z                      (15) 2z r  là điểm cực bậc 2 của hàm 2 2 , 2 r r z         mật độ phân bố thời gian truyền gói dữ liệu có độ dài ngắn hơn r lần độ dài quy ước:             1 1 1 2 2 2 2 2 2 1 lim 1 ! 2 2 2 lim 4 , k nn zt k r nz z T z t r T r t r z r d z z e z t c n d z r d z r e r z T r t e d z r                                                    (16) Hàm phân bố:        21 2 1 , 0r t Tr T F t e rt T t r           (17) Xem xét đặc tính của 2 kênh truyền song song. Khi 2r  thì hàm phân bố thời gian truyền gói dữ liệu sẽ giảm đi hai lần so với thời gian truyền gói dữ liệu có độ dài quy ước ban đầu.        2 22 1 2 2 1 , 02 t T TF t e t T t          (18) Trong trường hợp phân bố đều thông tin theo các đường khác nhau của kênh hợp thể. Đánh dấu các ký tự I, II, III biểu thị tương ứng truyền tải một, hai hay ba đường của kênh hợp thể. Khi hai kênh truyền hoạt động song song thì thời điểm kết thúc việc truyền dữ liệu được xác định khi kết thúc việc truyền gói dữ liệu cuối cùng. Thời gian thực hiện thao tác định dạng lại đối với các gói tin ở bên nhận, được coi là rất nhỏ so với thời gian truyền gói tin đó trên kênh liên lạc. Khi đó thời gian truyền ngẫu nhiên hai gói tin theo đường song song được xác định là lớn nhất từ hai đại lượng ngẫu nhiên có hàm phân bố:            2 2 22 2 1 2 2 1 , 0 2 t T II I T F t F t e t T t           . (19) Kỹ thuật điều khiển & Điện tử N.T. Phát, N. H. Hoàng, P. H. Long, “Thiết kế băng thông thiết bị bay không người lái.” 60 Hàm mật độ phân bố xác suất tương ứng           2 2 2 2216 2 1 1 2 2 , 0. 2 t T t T II T t t T e e t T t                (20) 3.3. Truyền dữ liệu qua N kênh nối tiếp nhau Hàm mật độ phân bố thời gian truyền dữ liệu qua N kênh nối tiếp nhau bằng tích của các hàm mật độ phân bố thời gian truyền tải qua các kênh thành phần và có dạng:   2 2 1 1 (z) ( ) 4 2 izTN N iN i i i i e z z             (21) Mật độ phân bố xác suất thời gian truyền gói dữ liệu thông tin đo lường từ N kênh ảo nối tiếp nhau xác định theo biểu thức (22) thông qua tổng thặng dư đối với tất cả các điểm đặc biệt iz 2 :     2 2 21 Res 4 2 i i zT N iN zt zi i i e f t e z               (22) 3.4. Xác định băng thông của kênh Việc chọn lựa phương án tốt nhất phân bổ băng thông trên cấu trúc mạng là rất phức tạp, bởi lẽ số phương án khả thi là rất lớn. Vì vậy, chúng tôi đề xuất sử dụng giải thuật di truyền để thiết kế băng thông mạng truyền tải thông tin đo lường theo mục tiêu của bài báo [2]. Mỗi một liên kết (kênh vật lý) từ trạm đo đến trung tâm điều khiển đặt nhiều kênh ảo. Để xác định được tổng băng thông của kênh thì mật độ phân bố thời gian truyền các gói tin đo lường đã tính được cần phải đưa về dạng biểu thức của phân phối vận tốc truyền (Mbit/s). Đối với tập hợp các kênh ảo từ các trạm đo tới trung tâm điều khiển được thiết lập trên kênh vật lý chung thì cần xác định tổng băng thông của kênh và dự trữ băng thông các kênh cần thiết cho việc xử lý các tình huống như quá tải, ngắt đường truyền, thiết bị hỏng, thi hành hồi tiếp, đảm bảo điều khiển kênh Vận tốc truyền tải được xác định là giá trị nghịch đảo của thời gian truyền một gói dữ liệu có độ dài quy ước. Thời gian truyền càng nhỏ thì tương ứng với vận tốc truyền gói thông tin càng lớn. 4. NGHIÊN CỨU THỰC NGHIỆM 4.1. Bài toán tối ưu băng thông mạng truyền thông tin đo lường Cấu trúc liên kết mạng được biểu diễn dưới dạng đồ thị có hướng G = (V, E, C), trong đó V là tập hợp các nút của mạng, E là tập các kênh (các liên kết), và C là tập hợp năng lực của kênh và các giới hạn, ràng buộc gắn liền với các kênh và nút này. K biểu thị tập hợp các kênh ảo k K , và  , ,k k ks t  kí hiệu lần lượt nút đầu, nút cuối và các yêu cầu về dung lượng kênh ảo tương ứng. Nếu kênh ảo k chạy qua Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 54, 04 - 2018 61 một kênh vật lý  ,i j thì ki jx 1, trong trường hợp ngược lại 0 k i jx  . Còn kh kí hiệu giới hạn số lượng kênh vật lý mà kênh ảo k chạy qua. Mục tiêu của bài toán tối ưu là tối thiểu hóa hệ số tải của các kênh truyền trong toàn mạng hay nói cách khác là tối thiểu hóa chỉ số giá trị trung bình của băng thông sử dụng của các kênh vật lý. Khi đó, tải lưu lượng truy cập của các kênh quá tải được chuyển hướng đến các kênh có lưu lượng ít hơn. Khi chỉ số giá trị trung bình của băng thông sử dụng được giảm thiểu có nghĩa là tỷ lệ dự trữ băng thông của các kênh đạt đến mức tối đa. Điều này cho phép mạng có khả năng chịu được biến động lưu lượng lớn mà không cần tái cấu trúc. Cho i jc dung lượng của kênh  ,i j , và 0i j  là tổng giá trị của băng thông của tập hợp các kênh ảo trong liên kết  ,i j . Lấy một tập con  1, , M    của các liên kết mà có giá trị lớn nhất i j . Mô tả toán học của bài toán tối ưu hoá phân bố tải của mạng có thể được biểu diễn như sau: - Mục tiêu tối ưu hóa là để giảm thiểu giá trị trung bình của tổng băng thông của các kênh vật lý của mạng truyền tải thông tin đo lường: 1 min M r r M          . - Các giới hạn: a) Tải đến và tải đi đối với một nút phải bằng nhau trừ nút bắt đầu và nút kết thúc.    , , 0, , ,k ki j j i k k i j E j i E x x k K i s t        b) Tổng lưu lượng đi qua kênh vật lý không được vượt quá dung lượng kênh:  ; ,kk i j i j k K x c i j E    c) Số lượng kênh vật lý mà kênh ảo đi qua được giới hạn để không xảy ra trường hợp luồng dữ liệu được truyền qua quá nhiều kênh vật lý trung gian dẫn tới độ trễ cao:  , ,ki j k i j E x h k K    , kh biểu thị hạn chế về số lượng các phần của kênh ảo k. Tập hợp các đường đi của kênh ảo k với các nút tận cùng  , ,k k ks t  thỏa mãn với điều kiện trên có thể được mô tả như sau:  1, , , , kNjk k k kQ q q q   , trong đó k K và jkq là các đường đi có thể có khi hình thành kênh ảo k. Bài toán tối ưu quy về việc tìm tập hợp các kênh ảo chạy qua các liên kết  1, , , ,k KP p p p   , trong đó k kp Q để cho giá trị  là nhỏ nhất. Tải của kênh  p ij và mức sử dụng  p ij có thể được biểu diễn như sau:   1 K k p ij k k ij x     ,      1/p ij pij c ij   (23) Khi giải quyết bài toán tối ưu hóa đang được xem xét, điều quan trọng là phải chọn giá trị của biến kp . Bài toán thuộc lớp NP-hard. Do đó, giải thuật di truyền Kỹ thuật điều khiển & Điện tử N.T. Phát, N. H. Hoàng, P. H. Long, “Thiết kế băng thông thiết bị bay không người lái.” 62 được sử dụng để giải quyết vấn đề trên. Trong trường hợp này, cấu trúc của nhiễm sắc thể được xác định bởi đường đi của kênh ảo, chạy qua các nút trung gian của mạng. Nhiễm sắc thể được mô tả bằng một tập hợp các phần tử được sắp xếp theo thứ tự tương ứng với các nút của kênh ảo theo đường đi của nó từ nút ban đầu ks tới nút đích cuối cùng kt . Một trong những thông số quan trọng nhất của nhiễm sắc thể là kích cỡ của nó, được xác định bởi số nút trung gian của tuyến. Tuy nhiên, có khả năng xảy ra các nhiễm sắc thể không chính xác do sự xuất hiện của số nút không có trong mạng. Để khôi phục các nhiễm sắc thể đó đến giá trị hiệu chỉnh thì sử dụng cơ chế đột biến. Khi sử dụng thuật toán di truyền cần phải đảm bảo các điều kiện sau: - Cần phải loại bỏ tất cả các nhiễm sắc thể mà không đáp ứng được các yêu cầu về độ trễ trung bình trong việc truyền khung dữ liệu và độ sai lệch của nó. - Đối với mỗi kênh ảo thì phải thực hiện chuyển đổi phân bố thời gian truyền của khung dữ liệu sang phân bố vận tốc truyền (theo Mbit/s). - Đối với mỗi kênh vật lý thì sự phân bố băng thông bị chiếm được xác định là tổng các biến ngẫu nhiên của băng thông của các kênh ảo chạy qua. Băng thông bị chiếm dụng của kênh vật lý được đặt là m k , trong đó, m là giá trị trung bình của phân bố chồng chất của các đại lượng ngẫu nhiên băng thông của các kênh ảo chạy qua; k là số nguyên;  là độ lệch chuẩn. - Xác định được giá trị của  là giá trị trung bình của băng thông được sử dụng của toàn mạng. Khi giải quyết bài toán trên cần sử dụng hàm hữu ích hay còn gọi là hàm thích nghi (fitness function) để đánh giá độ “tốt” của lời giải. Hàm hữu ích được tính bằng công thức: 1 exp( ) exp M r r f M            (24) Phương án phân bố băng thông nào tạo được càng nhiều băng thông dự trữ thì sẽ có hàm hữu ích càng lớn. 4.2. Chương trình thiết kế băng thông của mạng truyền thông tin đo lường Chương trình được thực hiện trên ngôn ngữ lập trình C#. Người sử dụng dựa trên các hình ảnh tiêu chuẩn của các phần tử tạo ra một sơ đồ mạng truyền tải thông tin đo lường như trên hình 4. Các phần tử đó là trạm đo, bộ định tuyến, kênh, trung tâm điều khiển. Các giá trị giới hạn băng thông của các kênh vật lý và các luồng đầu vào nhận được từ trạm đo (Mbit/s) được thiết lập. Trọng số của kênh được đặt dựa trên thời gian truyền tải trung bình. Để xây dựng dữ liệu đầu vào cho giải thuật di truyền, các tuyến truyền tải ngắn nhất từ trạm đo đến trung tâm điều khiển được xác định bằng phương pháp của Hoffman và Pavlei [3]. Những tuyến truyền tải này được hiển thị trên màn hình máy tính. Mức tải của kênh được hiển thị tương ứng với cường độ màu sắc. Mức tải kênh càng lớn thì cường độ màu càng cao và ngược lại. Khi trỏ chuột lên một kênh, một cửa sổ sẽ mở ra hiển thị các đặc điểm chính: trọng số kênh, dung lượng kênh, tải thực, mức sử dụng theo phần trăm. Có hiển thị báo cáo về các kênh bị tắc nghẽn. Nghiên c Tạp chí Nghi th RAM 8Gb. Tham s – đổi trong khoảng từ 0,01 đến 0,5. Đ 0,03; 0,05; 0,07; 0,1; 0,15; 0,2; 0,3; 0,4; 0,5. Xem xét th m tiến h gi Đ ử nghiệm tr 40 cá th ạng khác nhau cấu th K ảm từ 1,5 đến 2,5 lần mức độ sử dụng k ể đánh giá hiệu quả hoạt động ch ành 30 th ết quả thử nghiệm cho thấy ứu khoa học công nghệ ên c ể; xác suất trao đổi chéo ứu KH&CN quân sự, Số 54, 04 ên máy tính cá nhân v ử nghiệm. Hình ố của giải thuật di truyền đ Hình 5. ành t 4. trong ti Sơ đ ừ 5, 20 v ồ mạng truyền tải thông tin đo l Mức độ sử dụng k ến tr ứng dụng giải thuật di truyền có tác dụng l ới cấu h – ã s ình ương tr 0,8; s ử dụng 10 giá trị xác suất đột biến l à 50 nút m phân b - 2018 ênh v ình vi x ư ố thế hệ ênh v ình, ợc c ật lý của to ổ l đ ài đ ạng. Đối với mỗi cấu trúc mạng ật lý thay đổi ưu lư ã ti ử lý Intel Core i7 2,0 GHz, – ợng ến ặt nh 150. Xác su ử nghiệm tr hành m ư sau: kích c àn m . ường ạng ột loạt các chuỗi ất đột ên các c . (hình ỡ quần thể bi 5) ến thay à 0,01; ấu trúc . 63 àm 64 lý tr rằng, tr thì nhi hi lư định băng thông dự trữ trung b định giá trị cần thiết để tăng băng thông dự trữ của bất kỳ k toàn b dụng để giải quyết các vấn đề thực tiễn nh lưu l tuy theo đó các và v [1]. N.T. Phát, N. H. Hoàng, P. H. Long, Trên ư ện t ợng mạng l Phương pháp s ư Trong bài báo này ến v đư ận h ớc v ư ều k ượng n ộ hệ thống mạng. Việc dự trữ băng thông của k ợng m ờng dẫn song song trong mạng Морозова В.Д. вузов / Под ред. Изд техническом университете; Вып. h à sau khi ti ớc khi can thiệ à các kênh là t ành thi -во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. ình 6 ênh v à không c ăng s ày đư ưới ( Hình ết bị bay biểu diễn sự so sánh mức độ sử dụng trung b ật lý trong mạng bị quá tải với mức sử dụng từ 90 h ố l ợc chấm dứt khi ứng dụng giải thuật di truyền v ình 6b 6. ử dụng đ vật lý ượng các mạng VLB ến h p quá trình (a) Đồ thị mức sử dụng trung b (a) trư ần phải định tuyến lại. đ Теория функций комплексного переменного B ành t ). ã xem xét c k không ngư .C. Зарубина, А.П. Крищенко. ớc khi tối ã xác ết nối T ối ình c À ưu b 5. K đ chúng ời lái. I LI “Thi định tuyến l ịnh đ ủa to ấu trúc ỆU ết kế băng thông ằng giải thuật di truyền. Dễ d ưu, (b) sau khi t ẾT LUẬN . M (Valiant Load Balancing) truy X ược mức độ tải của các k àn b ền tải thông tin đo l THAM .) ộ mạng truyền tải của hệ ư x m ột trong những ISBN 978 ưu lư ử lý t ạng với nhiều ình c KH - ợng bằng giải thuật di truyền ủa k ình hu ẢO 520 с. (Сер. Математика в - K ối ưu ênh v - 5-7038 ỹ thuật điều khiển & Điện tử thiết bị bay (b) ênh d . ống biến thi hư 3- ình c ênh truy ật lý có thể đ tr ớng nghi ư е изд., исправл. - ữ liệu ạm đo ờng khi thử nghiệm 3189 không ngư ủa các k -100% ( ênh v và t - àng nh ào t ền n , các b ăng s : Учеб. для 2 h ối ật lý; xác th ên đ ên c ời lái. ênh v ận thấy ình 6a ưu lưu ống; xác ào trong ư ột ngột ộ ứu tiếp ố l ợc sử đ ượng - М.: ” ật ), ịnh Nghiên cứu khoa học công nghệ Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số 54, 04 - 2018 65 [2]. Schmitt, Lothar M (2001), “Theory of Genetic Algorithms”, Theoretical Computer Science 259: 1–61 [3]. Brander, Andrew William; Sinclair, Mark C. “A comparative study of k- shortest path algorithms”. Department of Electronic Systems Engineering, University of Essex, 1995. [4]. Новиков Ю.А. “Модели и способы организации распределенных систем сбора измерительной информации”: Канд. диссертация. Рязань: РРТА, 2009. -173 с. [5]. James McCauley, Zhi Liu, Aurojit Panda, Teemu Koponen, Barath Raghavan, Jennifer Rexford, Scott Shenker. “Recursive SDN for Carrier Networks” // [6]. Xin Jin, Yiran Li, Da Wei, Siming Li, Jie Gao, Lei Xu, Guangzhi Li, Wei Xu, Jennifer Rexford. “Optimizing Bulk Transfers with Software-Defined Optical” WAN // [7]. Naga Katta, Omid Alipourfard, Jennifer Rexford and David Walker. “CacheFlow: Dependency-Aware Rule-Caching for Software-Defined Networks” // http:www.cs.princeton.edu/~jrex/papers/cacheflow16.pdf. [8]. Arpit Gupta, Robert MacDavid, R¨udiger Birkner, Marco Canini, Nick Feamster, Jennifer Rexford, Laurent Vanbever. “An Industrial-Scale Software Defined Internet Exchange Point” // [9]. Jiayue He, Martin Suchara, Ma’ayan Bresler, Jennifer Rexford, and Mung Chiang. From Multiple Decompositions to TRUMP: “Traffic Management Using Multipath Protocol” //http:www.cs.princeton.edu/~jrex/papers/ToN.pdf. [10]. Valiant. L.G. “A scheme for fast parallel communication”. SIAM Journal on Computing, 1982. 11(2): 350-361. [11]. Bernasconi P., Gripp J., Neilson D., Simsarian J., Stiliadis D., Varma A. and Zirngibl M. “Architecture of an integrated router interconnected spectrally (IRIS)”. High PerformanceSwitching and Routing, 2006. Workshop on, pag. 8. [12]. Kodialam M., Lakshman T.V., Orlin J.B. and Sengupta S. “A Versatile Scheme for Routing Highly Variable Traffic in Service Overlays and IP Backbones”. In Proc. IEEE INFOCOM, April 2006. [13]. Zhang-Shen R. and McKeown N. “Designing a Fault-Tolerant Network Using Valiant Load-Balancing”. Proc. IEEE INFOCOM, 2008. pages 2360-2368. [14]. Phạm Văn Trung, Phạm Văn Tho, “Thuật toán tối ưu thời gian trễ tập hợp dữ liệu dựa trên cơ chế chống xung đột trong mạng cảm biến không dây”, Tạp chí Khoa học và Công nghệ – Số 8 – Trường Đại học Phạm Văn Đồng, 04/2016 [15]. Yousefi, H., Malekimajd M., Ashouri, M. & Movaghar, A., “Fast aggregation scheduling in wireless sensor networks”, Wireless Communications, IEEE Transactions on, vol. 14, no. 6, pp. 3402-3414, June 2015. [16]. Nguyễn Thái Dương, Huỳnh Thị Thanh Bình và Ngô Hồng Sơn, “Giải thuật Heuristic và di truyền giải bài toán định tuyến đa điểm trên mạng cảm biến Kỹ thuật điều khiển & Điện tử N.T. Phát, N. H. Hoàng, P. H. Long, “Thiết kế băng thông thiết bị bay không người lái.” 66 không dây nhiệm vụ tuần hoàn”, Tạp chí Tin học và Điều khiển học, số 3 (2014), tr. 253-266. [17]. Корячко В.П., Шибанов А.П., Сапрыкин А.Н., Фам Х.Л. “Нахождение характеристик агрегированного канала передачи измерительной информации” // Вестник РГРТУ, 2015. №4 (выпуск 54). С. 72-77. ABSTRACT DESIGNING MEASUREMENT INFORMATION COMMUNICATION NETWORK BANDWIDTH DURING TEST AND OPERATION OF UNMANNED AERIAL VEHICLES The purpose of research is to solve the problem of channel bandwidth scheduling of data communication network for testing and operating of unmanned aerial vehicles. Transmission time of measurement information frame is modeled by normalized second-order Erlang distribution with the addition of constant component. Distribution of transimission time of measurement information frame is calculated by applying the theory of analytic functions of a complex variable. The optimum solution is found by using genetic algorithms with restrictions on the time of data frame transmission as well as the amount of the reserve channel bandwidth. Keywords: Unmanned aerial vehicles, Data communication network, Bandwidth, Genetic algorithms. Nhận bài ngày 19 tháng 12 năm 2017 Hoàn thiện ngày 25 tháng 01 năm 2018 Chấp nhận đăng ngày 10 tháng 4 năm 2018 Địa chỉ: 1Khoa Vô tuyến Điện tử - Học viện Kỹ thuật quân sự; 2Bộ tư lệnh Tác chiến Không gian mạng. *Email: phat14hy@gmail.com.