Xem mẫu
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
Một Khảo Sát Về Giải Pháp Phân Cụm Và
Định Tuyến Cho Mạng Cảm Biến Không Dây
Theo Tiếp Cận Logic Mờ
Hoàng Trọng Minh1, Phạm Anh Thư1, Đỗ Tường Lân1, Lê Mạnh Hùng2, Nguyễn Diệu Linh1, Nguyễn
Thị Vân Anh1.
1
Khoa Viễn Thông 1, Học Viện Công Nghệ Bưu Chính Viễn Thông
2 Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Điện Lực
Email: hoangtrongminh@ptit.edu.vn, thupa@ptit.edu.vn, landt.b17vt208@stu.ptit.edu.vn, hunglm@epu.edu.vn,
linhntd.B17VT216@stu.ptit.edu.vn, anhntv.B17VT013@stu.ptit.edu.vn
Tóm tắt - Tiếp cận tính toán thông minh dựa trên logic mờ là Nhằm tìm kiếm một giải pháp hiệu quả với mục tiêu
một trong những xu hướng phát triển mạnh mẽ hiện nay. Với cải thiện hiệu năng của mạng WSN, một số khảo sát liên
lợi thế nhất định trong việc ra quyết định trong những điều quan tới hiệu năng và bảo mật đã được thực hiện từ nhiều
kiện không chắc chắn, quyết định dựa trên logic mờ cho mục góc độ như thuật toán, giải pháp hay mô hình tính toán. Tuy
tiêu phân cụm và định tuyến trong mạng cảm biến không dây nhiên, một khảo sát chi tiết về cách tiếp cận sử dụng logic
đã đạt được một số kết quả khả quan. Bài báo này khảo sát
mờ để nâng cao hiệu năng mạng của mạng cảm biến không
một cách có hệ thống các đề xuất trước đây sử dụng logic mờ
trong các quyết định phân cụm và chọn chủ cụm. Khác với các dây chưa được đề cập trong các nghiên cứu khảo sát trước
nghiên cứu khảo sát của các tác giả trước, nghiên cứu này tiếp đây. Do đó, chúng tôi bổ sung thêm bằng cách khảo sát chi
cận từ các nguyên lý cơ bản của lý thuyết mờ để phân loại các tiết cách tiếp cận này để tìm ra các điểm chính liên quan
hướng nghiên cứu gần đây. Từ đó, những ưu nhược điểm của đến các vấn đề định tuyến và phân cụm dựa trên logic mờ.
các đề xuất được phân tích một cách hệ thống nhằm đưa ra Cấu trúc của bài báo này được trình bày như sau. Phần II
những hướng nghiên cứu rộng mở trong tương lai. cung cấp một ý tưởng ngắn gọn về các bài khảo sát gần đây
Keywords- Mạng cảm biến không dây, thời gian sống, logic liên quan đến hiệu năng mạng của mạng cảm biến không
mờ, kỹ thuật phân cụm. dây. Phần III trình bày các tham số hiệu năng phổ biến
I. GIỚI THIỆU được các nhà nghiên cứu sử dụng để đánh giá hiệu năng
mạng. Phần VI trình bày ý tưởng của chúng tôi về các đánh
Mạng cảm biến không dây WSN (Wireless Sensor giá chi tiết của các đề xuất trước đó về sử dụng logic mờ
Network) đóng vai trò then chốt trong hạ tầng của các giải trong các vấn đề phân cụm và định tuyến. Cuối cùng, chúng
pháp Internet vạn vật hiện nay. Các nghiên cứu trong cả tôi sẽ kết luận và đề xuất công việc trong tương lai của
lĩnh vực lý thuyết và triển khai thực nghiệm với mạng cảm chúng tôi tại phần kết luận.
biến không dây tăng mạnh trong nhưng năm gần đây do các
áp lực thu thập dữ liệu hiệu quả, tin cậy và an toàn của hàng II. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
loạt dịch vụ thực tiễn. Bên cạnh các lợi ích, mạng cảm biến
không dây thường có số lượng thiết bị cảm biến rất lớn, với Thời gian sống của mạng được biểu hiện qua vấn đề
các công nghệ truyền dẫn tiết kiệm năng lượng có khoảng tiêu thụ năng lượng của các nút cảm biến. Các tác giả trong
cách truyền thông hạn chế. Điều này dẫn đến quá trình phân [2] đã cung cấp một đánh giá có hệ thống về các sơ đồ định
cụm và chuyển tiếp đa bước để tạo kết nối liền mạch. Kịch tuyến gần đây liên quan đến việc cải thiện thời gian sống
bản điển hình là dữ liệu từ các cụm đến nút trung gian và của mạng. Quá trình đánh giá liên quan đến các tham số
sau đó mới đến nút tập trung dữ liệu (sink). Một hậu quả định tuyến như ngưỡng nhạy, chu kỳ, hiệu suất năng lượng,
của phương pháp này là các nút cảm biến nằm gần nút sink quá trình phân phối năng lượng hay các cơ chế thích ứng
bị tiêu hao năng lượng nhiều hơn so với nút khác do phải năng lượng. Mục tiêu của khảo sát này không tập trung vào
chuyển tiếp dữ liệu từ các nút trong mạng. Hiện tượng này các thuật toán định tuyến cụ thể.
dẫn đến sự suy giảm năng lượng không đồng đều giữa các Một khảo sát trong [3] đã phân loại các giao thức định
nút trong WSN và làm giảm thời gian sống của toàn mạng tuyến từ góc độ phương pháp luận thành bốn loại: phương
[1]. Nhằm để giải quyết thách thức này, rất nhiều hướng pháp tiếp cận cổ điển, phương pháp tiếp cận dựa trên mờ,
nghiên cứu đã được đề xuất. Trong đó, một trong các phương pháp tiếp cận dựa trên metaheuristic và phương
hướng sử dụng tiếp cận heuristics là logic mờ đã đem lại pháp tiếp cận kết hợp giữa metaheuristic và logic mờ.
một số kết quả khả quan do độ phưc tạp tính toán thấp. Trong đó, các tiêu chí và thông số được trình bày theo loại
ISBN 978-604-80-5958-3 215
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
phương pháp luận để đánh giá các phương pháp. Một ý thiện độ trễ [9-11]. Một cách khác để tối ưu hóa độ trễ là
tưởng thú vị là các tham số dựa trên phân cụm và các tham mỗi nút gửi dữ liệu trực tiếp đến nút sink. Tuy nhiên, gửi
số dựa trên phương pháp luận đã được thảo luận. Khảo sát trực tiếp sẽ gây tiêu hao nhiều năng lượng nhiều hơn nên
này hữu ích từ góc nhìn tổng quan về phương pháp. Tuy cần có giải pháp trung hòa. Trong [12-14], các tác giả sử
nhiên, các khía cạnh kỹ thuật của logic mờ như loại hoặc dụng kỹ thuật phân cụm sử dụng hai bước nhảy cố định
phương pháp suy luận không được đưa ra để tiếp cận thực trong định tuyến nội cụm để giảm số lượng bước nhảy giữa
tiễn. các nút và sink để cải thiện độ trễ trong các cụm.
Việc hình thành cụm ảnh hưởng rất lớn tới hiệu năng Bảo mật cũng là một tham số liên quan tới hiệu năng
mạng WSN, tác giả trong [4] thảo luận về những thách thức mạng. Đã có các kỹ thuật khác nhau được đề xuất nhằm
thiết kế đối với việc sắp xếp cụm, các tham số hình thành tăng cường tính bảo mật của WSN. Một số cơ chế mật mã
cụm quan trọng và việc phân loại các giao thức phân cụm và các cách tiếp cận quản lý khóa khác nhau được đề xuất
phân cấp. Từ đó, kỹ thuật phân cụm và hình thành lưới trong WSN để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm [15-19]. Bên cạnh
được đánh giá qua các thông số nhất định để lựa chọn một đó, một số công trình nghiên cứu đề xuất các kỹ thuật phát
kỹ thuật thích hợp cho các ứng dụng. Hơn nữa, các giao hiện và ngăn chặn tấn công như phát hiện các nút độc hại
thức phân cụm được phân tích qua ưu điểm, nhược điểm và [20], xác thực giữa CH và các thành viên [21].
khả năng áp dụng của chúng trong các trường hợp cụ thể. Một số liệu nổi bật khác là tỷ lệ mất gói. Số liệu này được
Tuy nhiên, khảo sát này không đề cập đến các tham số phân định nghĩa là tỷ số giữa số gói bị mất trên tổng số gói được
cụm hay chiến lược chuyển tiếp đa bước. truyền. Có rất nhiều lý do gây ra rớt gói làm giảm tỷ lệ mất
Từ quan điểm cấu trúc liên kết mạng, trong [5] đề xuất gói, ví dụ, nếu nút bị lỗi hoặc nếu mạng bị tắc nghẽn. Trong
một phương pháp truyền dữ liệu qua các cụm phân bổ theo WSNs, các phương pháp kỹ thuật đã được đề xuất để cải
đường chéo cho các vòng định tuyến. Trong đó, chứng thiện tỷ lệ mất gói [22-23]. Trong đó, các phương pháp
minh tổng năng lượng tiêu thụ của các nút cảm biến trong phân cụm có thể được sử dụng để phát hiện lỗi của nút hoặc
mạng truyền đa bước ít hơn truyền đơn bước. Truyền đa chọn các CH tốt nhất về năng lượng còn lại và vị trí nút, và
bước đảm bảo sự phân bố đều năng lượng tiêu thụ và tăng do đó, giảm mất gói.
tuổi thọ của toàn bộ mạng cảm biến. Tuy nhiên, các vấn đề Ngoài ra, chỉ số độ tin cậy được định nghĩa trong [24] là
phân cụm không cân bằng và các sơ đồ định tuyến không khả năng mạng trong đó dữ liệu thời gian thực có thể được
được đề cập. truyền đến nút sink với tỷ lệ mất gói ít nhất. Vì WSN được
Xem xét các giao thức định tuyến dựa trên tính toán biết đến là mạng không đáng tin cậy, nên hai cách tiếp cận
thông minh để giải quyết các vấn đề về nguồn lực hạn chế chính bao gồm truyền lại [6] [25] và dự phòng [26-27]
và độ phức tạp, các tác giả trong [6] trình bày một đánh giá được sử dụng để đạt được độ tin cậy khi truyền dữ liệu.
có hệ thống về các cơ chế chất lượng dịch vụ QoS trong Gần đây, một số kỹ thuật phân cụm được đề xuất để cải
một số giao thức định tuyến. Khảo sát này thảo luận về các thiện độ tin cậy của WSNs [28 -29].
hướng tiềm năng khác nhau cho nghiên cứu trong tương lai Cuối cùng, tiêu thụ năng lượng là một tham số quan
trong lĩnh vực cung cấp QoS ở một lớp mạng. Tuy nhiên, trọng này để đánh giá hiệu năng của WSN. Mức tiêu thụ
vấn đề hình thành phân cụm không được xem xét trong năng lượng gồm năng lượng truyền hoặc nhận dữ liệu, xử
khảo sát này. lý dữ liệu và điều khiển, chuyển tiếp dữ liệu, phân cụm và
năng lượng của nút chờ hoạt động, truyền lại do xung đột
III. CÁC THAM SỐ HIỆU NĂNG WSN hoặc nút hoạt động quá tải. Mục tiêu này thu hút rất nhiều
nghiên cứu với các đề xuất giảm thiểu tiêu thụ năng lượng
Để làm rõ và thống nhất các khía cạnh liên quan tới [30]. Đặc biệt, kỹ thuật phân cụm dựa trên logic mờ đã
hiệu năng mạng, phần này sẽ tóm tắt các tham số hiệu năng được đề xuất để tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng [31-34]
mạng quan trọng nhất. Đầu tiên, thông lượng là một tham bằng cách luân phiên nút trưởng cụm đã đem lại hiệu quả.
số xác định lượng dữ liệu được chuyển thành công từ nút Từ khía cạnh ứng dụng thực tiễn, các nút cảm biến sử
nguồn đến nút đích. Thông lượng có thể được đo bằng tổng kết nối không dây và nguồn pin hạn chế nên một trong
lưu lượng đến nút sink trên một đơn vị thời gian. Một số những yêu cầu quan trọng nhất trong WSN là giảm năng
phương pháp để cải thiện hiệu quả thông lượng WSN qua lượng tiêu thụ để kéo dài tuổi thọ mạng.
các kỹ thuật phân cụm như nén dữ liệu [7], lựa chọn nút
chủ cụm CH (luster Head) [8], hoặc duy trì tính ổn định [8].
Tiếp theo, độ trễ cũng là một thước đo hiệu năng quan
trọng, thể hiện qua lượng thời gian để chuyển gói tin từ
nguồn đến đích. Độ trễ tổng thể gồm độ trễ xử lý tại nguồn
và đích, độ trễ lan truyền và độ trễ hàng đợi. Bằng cách tối
ưu hóa hiệu quả của kỹ thuật phân cụm, độ trễ từ các nút
đến sink được giảm bớt. Một số phương pháp đề xuất để
giảm độ trễ bao gồm cân bằng tải, giảm bước nhảy hoặc
định tuyến được tối ưu hóa. Cân bằng tải có thể tối ưu hóa
sự tắc nghẽn mạng và độ dài của hàng đợi, dẫn đến cải Hình 1. Một sơ đồ mạng cảm biến điển hình
ISBN 978-604-80-5958-3 216
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
Để đánh giá mức suy giảm năng lượng của WSN, mô làm giảm sự phức tạp tính toán. Tuy nhiên, hiệu quả của
hình năng lượng được sử dụng cùng với một kiến trúc điển các mô hình này chỉ có thể được so sánh trong cùng một
hình như hình 1. Một mạng cảm biến gồm nhiều nút cảm kịch bản và tiêu chí đầu ra. Do đó, chúng tôi sẽ cung cấp
biến SN được tạo thành cụm với một chủ cụm CH. Chủ các khía cạnh của các kịch bản ứng dụng để làm rõ hơn và
cụm thu thập và tổng hợp dữ liệu từ các nút cảm biến để phân biệt các vấn đề định tuyến và phân cụm dựa trên lý
truyền dữ liệu tới nút Sink. Năng lượng tiêu hao của một thuyết mờ.
nút cảm biến được biểu diễn qua công thức 1 dưới đây.
Esn k Eelec k E fs d 2 (1)
Trong đó, Esn là năng lượng tiêu hao, Eelec là năng lượng
tiêu thụ của mạch điện tử, Eef là năng lượng tiêu tán trong
máy phát và d là khoảng cách giữa hai nút, k là số bit trong
gói tin.
IV. PHÂN LOẠI KỸ THUẬT PHÂN CỤM MỜ
Để cung cấp một khảo sát tường minh và ứng dụng của
logic mờ trong mục tiêu cải thiện hiệu năng mạng. Chúng
tôi bắt đầu từ góc độ lý thuyết mờ được sử dụng trong các
nghiên cứu trước đây. Cụ thể, các loại tập mờ, quy tắc và
quyết định kết quả sẽ được xem xét cùng với các kịch bản
áp dụng nhằm tìm ra ưu điểm và nhược điểm của các đề
xuất.
A. Khía cạnh tập mờ
Vấn đề phân cụm trong cảm biến không dây bị ảnh
hưởng bởi rất nhiều điều kiện không chắc chắn và rất phù Hình 2. Phân loại kỹ thuật phân cụm mờ
hợp với lý thuyết mờ. Mỗi nút cảm biến có nhiều tham số So sánh hiệu quả của các mô hình FIS khác nhau được
ràng buộc liên quan đến các quyết định nhóm và tập các trình bày dưới đây. Nhìn chung, từ góc độ phương pháp
tham số đầu vào của nút có thể được coi là tập mờ. Trên cơ định tuyến, ta thấy rất nhiều giao thức định tuyến đa bước
sở lý thuyết mờ, các đặc tính của tập mờ có thể được phân đã được đề xuất. Hầu hết tất cả các giao thức định tuyến
loại thành mờ loại 1 và mờ loại 2. này sử dụng nhiều hơn một biến đầu vào và trong đó tham
Sau khi khảo sát, chúng tôi nhận thấy rằng loại mờ 2 số tiêu thụ năng lượng là tiêu chí quan trọng nhất, trong khi
được áp dụng nhiều hơn trong các nghiên cứu gần đây do một giá trị đầu ra là cơ hội trở thành nút chủ cụm được xem
sự chồng chéo không rõ ràng của các biến đầu vào như xét. Điều này là do mục tiêu quan trọng nhất trong WSN là
trong hình 2. Chi tiết hơn, để tương thích với các tham số cân bằng mức tiêu thụ năng lượng và cải thiện tuổi thọ
biến thiên theo thời gian phi tuyến, tập mờ loại 2 cũng được mạng. Kết quả và nhược điểm của mỗi giao thức phụ thuộc
sử dụng thường xuyên hơn. Cách tiếp cận này tận dụng khả vào đặc tính của giao thức được thảo luận dưới đây.
năng đối phó với các điều kiện không chắc chắn thay đổi C. Các kỹ thuật logic mờ theo Mamdani FIS
nhanh chóng mà không làm tăng quá nhiều độ phức tạp của Các đề xuất nghiên cứu từ [35 – 50] sử dụng các kỹ thuật
quyết định. Mô hình Mamdani loại 2 chiếm ưu thế hơn do logic mờ trên mô hình Mamdani loại 1. Trong đó, cấu hình
khả năng tùy chỉnh các ánh xạ tập mờ đầu vào và đầu ra mạng cảm biến không dây được chia thành hai loại là kiểu
B. Khía cạnh mô hình đơn bước và đa bước. Các mô hình mạng đơn bước tập
Hệ thống suy luận mờ FIS (Fuzzy Inference System) trung vào quá trình phân cụm với các tham số đầu vào mờ.
được trình bày dưới dạng quá trình ánh xạ các biến đầu vào Mạng đa bước liên quan tới chuyển tiếp giữa các chủ cụm
đã cho vào không gian đầu ra thông qua logic mờ gần đúng và vấn đề lỗ hổng năng lượng vẫn chưa được giải quyết
với thói quen ngôn ngữ của con người. Hai loại phương triệt để.
pháp suy luận mờ là suy luận mờ Mamdani và suy luận mờ Qua khảo sát cho thấy, tham số sử dụng để bầu chọn chủ
Tsukamoto Sugeno Kang (TSK). Trong mô hình Mamdani, cụm luôn liên quan đến năng lượng, khoảng cách và mật độ
hệ quả của quy tắc Nếu-Thì được xác định bởi tập mờ và nút trong mạng. Tuy nhiên, khi các nút mạng cạn kiệt năng
đầu ra của mỗi quy tắc cần phải giải mờ để có kết quả.Mô lượng, cấu hình mạng thay đổi rất nhiều và dẫn đến các suy
hình TSK sử dụng các quy tắc cộng để quyết định kết quả luận đơn giản dường như không đáp ứng được quyết định
thực tế. đầu ra hiệu quả.
Như trong hình 2, hầu hết tất cả các nghiên cứu đều tập Sử dụng tập mờ loại 2 cho mô hình Mamdani FIS được đề
trung vào mô hình Mamdani vì hệ thống Mamdani có các xuất trong các nghiên cứu [51- 65]. Trong đó, số lượng biến
cơ sở quy tắc trực quan và dễ hiểu hơn. Hơn nữa, các mối đầu vào để ra quyết định dao động từ 02 biến đến 04 biến
quan hệ không rõ ràng giữa các tập tham số đầu vào được và ảnh hưởng đến số quy tắc và độ phức tạp của thuật toán.
xử lý bởi các đối số mờ hiệu quả hơn các quy tắc rõ ràng. Về nguyên tắc, sự gia tăng số lượng đầu vào dẫn đến độ
Một số nghiên cứu tiếp cận các mô hình TSK với mục đích chính xác của quyết định, nhưng cũng làm tăng số lượng
ISBN 978-604-80-5958-3 217
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
các quy tắc và tăng độ phức tạp. Tuy nhiên, trong thực tế, - Vấn đề định tuyến trong các nghiên cứu về mạng cảm
không có sự so sánh cụ thể về điểm chuẩn của các thuật biến không dây đa bước nhảy vẫn chưa được giải quyết
toán. thỏa đáng. Một số thuật toán định tuyến được nhúng
Tiêu chí đầu ra của các đề xuất tập trung vào thời gian trong các quy trình chuyển tiếp đơn giản. Cách giải
tồn tại của mạng ở các mức tiêu chí khác nhau: nút mạng quyết này phù hợp khi xem xét các nút đầu cụm có
đầu tiên hết năng lượng, một nửa số mạng hết năng lượng dung lượng tương đương với các nút cảm biến trong
và toàn bộ nút mạng hết năng lượng. Đây là thước đo quan
mạng. Tuy nhiên, điều này làm hạn chế giải pháp của
trọng chung của các giải pháp được đề xuất. Tuy nhiên, vấn
vấn đề cạn kiệt nguồn của các nút gần nút Sink. Vì vậy,
đề về các điểm nóng năng lượng và sự cân bằng năng lượng
qua các vòng đời của mạng vẫn chưa được xem xét. Điều bài toán thuật toán định tuyến cần được nghiên cứu sâu
này là do tính chủ quan cố hữu của các quy tắc suy luận hơn trong tương lai.
mờ.
VI. KẾT LUẬN
C. Các kỹ thuật logic mờ theo TSK FIS
Sử dụng lý thuyết mờ trong các bài toán nhận dạng và
Trong các nghiên cứu [66 – 71] các đề xuất sử dụng mô
điều khiển là một trong những hướng đi của máy tính thông
hình hệ thống suy luận mờ TSK. Các nghiên cứu chủ yếu
minh. Các vấn đề phân cụm và định tuyến trong mạng cảm
hướng tới việc sử dụng các tập mờ loại 2 và ứng dụng cho
biến không dây gặp phải nhiều điều kiện không chắc chắn.
cả mạng đơn bước và mạng đa bước. Kết quả khảo sát cho
Do đó, cách tiếp cận này khả thi nhất trong môi trường
thấy suy luận tuyến tính của mô hình TSK FIS là động lực
mạng với tài nguyên tính toán hạn chế. Khảo sát từ khía
của các đề xuất này. Tuy nhiên, xu hướng tăng các thông số
cạnh lý thuyết đến mô hình ứng dụng trên cho thấy hiệu
đầu vào sẽ làm tăng tiêu đề thông tin vẫn chưa được tính
quả nhất định của các giải pháp dựa trên lý thuyết mờ.
toán cụ thể. Nói cách khác, hiệu năng của các giao thức
Những hạn chế và thách thức cũng đã được nêu ra từ góc
chưa được đề cập trong các nghiên cứu này.
độ phương pháp luận. Từ đó, các gợi ý cho các hướng
nghiên cứu tiếp theo cũng được chỉ ra trong bài báo này.
V. THẢO LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Qua khảo sát và phân loại các nghiên cứu lý thuyết mờ ứng
TÀI LIỆU THAM KHẢO
dụng ở mục IV, một số vấn đề được tóm tắt như dưới đây
- Tập mờ loại 2 được sử dụng nhiều hơn trong các đề [1] Z X. Li, A. Nayak and I. Stojmenovic, “Sink Mobility in Wireless
xuất gần đây vì khả năng thích ứng tốt hơn với các điều Sensor Networks,” In Wireless Sensor and Actuator Networks,
kiện bất định của WSN, ngoài ra độ phức tạp nhiễu Wiley, pp. 153- 184, 2010.
không tăng quá nhiều so với các ứng dụng khác sử [2] M. Shafiq, H. Ashraf, A. Ullah, and S. Tahira, “Systematic Literature
Review on Energy Efficient Routing Schemes in WSN – A Survey,”
dụng tập mờ loại 1. Mob. Networks Appl., vol. 25, no. 3, pp. 882–895, 2020.
- Các biến đầu vào của các đề xuất thường dựa trên các [3] F. Fanian and M. Kuchaki Rafsanjani, “Cluster-based routing
mối quan hệ với năng lượng, khoảng cách và mật độ protocols in wireless sensor networks: A survey based on
methodology,” J. Netw. Comput. Appl., vol. 142, no. February, pp.
nút. Mô hình này hiệu quả cho cả các nút mạng tĩnh và 111–142, 2019.
động. Tuy nhiên, nó khá đơn giản với các giả định về [4] H. Ennajari, Y. Ben Maissa, and S. Mouline, “Energy Efficient
phân phối nút, không có nhiễu và không tính tới độ tin Hierarchi- cal Clustering Approaches in Wireless Sensor Networks:
A Survey,” Lect. Notes Electr. Eng., vol. 397, pp. 1–14, 2017.
cậy. Ngoài ra, gần như tất cả các đề xuất đề xuất xác
[5] P. Sudarsanam and G. Singaravel, “Super-imposed cluster
minh bằng mô phỏng khi so sánh với các nghiên cứu embedding for ring routing path identification in WSN,” Soft
khác. Do đó, các mục tiêu về bảo mật hoặc hiệu năng Comput., vol. 23, no. 18, pp. 8633–8642, 2019.
mạng sẽ vẫn còn để ngỏ cho các nghiên cứu trong [6] T. Kaur and D. Kumar, “A survey on QoS mechanisms in WSN for
computational intelligence based routing protocols,” Wirel.
tương lai. Networks, vol. 26, no. 4, pp. 2465–2486, 2020.
- Cho đến nay, mô hình hệ thống suy luận mờ Mamdani [7] D. Mantri, N. R. Prasad, and R. Prasad, “MBHCDA: Mobility and
đang chiếm ưu thế rõ rệt trong nghiên cứu. Tuy nhiên, Het- erogeneity aware Bandwidth Efficient Cluster based Data
tính minh bạch trong mối quan hệ giữa đầu vào và đầu Aggregation for Wireless Sensor Network,” 2013 Int. Conf. Adv.
Comput. Commun. Informatics, pp. 1–5, Aug. 2013.
ra của mô hình TSK sẽ dần được khai thác hiệu quả khi [8] R. Tandon, B. Dey, and S. Nandi, “Weight based clustering in
hệ thống suy luận cần một số lượng lớn các biến đầu wireless sensor networks,” 2013 Natl. Conf. Commun. NCC 2013,
vào. Sự phức tạp về thời gian hệ thống giảm với đặc pp. 1–5, 2013.
tính tuyến tính hóa của cách tiếp cận này là một lợi thế [9] R. Severino, N. Pereira, and E. Tovar, “Dynamic cluster scheduling
for cluster-tree WSNs,” 16th IEEE Int. Symp.
không thể chối cãi. Object/Component/Service- Oriented Real-Time Distrib. Comput.
- Sự thay đổi của các tham số quy tắc trong hệ thống FIS ISORC 2013, pp. 1–17, 2014.
trong suốt thời gian tồn tại của mạng chưa được đề cập [10] S. K. Singh, P. Kumar, and J. P. Singh, “An Energy Efficient
Protocol to Mitigate Hot Spot Problem Using Unequal Clustering in
đến. Việc điều chỉnh các tập mờ loại 2 mới chỉ là một WSN,” Wirel. Pers. Commun., vol. 101, no. 2, pp. 799–827, 2018.
cách giải quyết. Tuy mới chỉ có một số kết quả ban đầu [11] S. Jannu and P. K. Jana, “A grid based clustering and routing
nhưng phương pháp tiếp cận đại số gia tử cũng là một algorithm for solving hot spot problem in wireless sensor networks,”
gợi ý để tiếp tục mở ra những nghiên cứu mới. Wirel. Networks, vol. 22, no. 6, pp. 1901–1916, 2016.
ISBN 978-604-80-5958-3 218
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
[12] R. Nagpal and D. Coore, “An Algorithm for Group Formation in an [32] F. Fanian and M. Kuchaki Rafsanjani, “Memetic fuzzy clustering
Amorphous Computer,” Proc. Tenth Int. Conf. Parallel Distrib. Syst., protocol for wireless sensor networks: Shuffled frog leaping
pp. 1–4, 1998. algorithm,” Appl. Soft Comput. J., pp. 1-40, 2018.
[13] A. Bazregar, A. Movaghar, A. Barati, M. R. E. Nejhad, and H. [33] K. D. Jung, J. Y. Lee, and H. Y. Jeong, “Improving adaptive cluster
Barati, “Notice of Violation of IEEE Publication Principles - A New head selection of teen protocol using fuzzy logic for WMSN,”
Automatic Clustering Algorithm via Deadline Timer for Wireless Multimed. Tools Appl., vol. 76, no. 17, pp. 18175–18190, 2017.
Ad-hoc Sensor Networks,” pp. 1–7, 2008. [34] F. Fanian and M. Kuchaki Rafsanjani, “A new fuzzy multi-hop
[14] K. Yanagihara, J. Taketsugu, K. Fukui, S. Fukunaga, S. Hara, and K. clustering protocol with automatic rule tuning for wireless sensor
I. Kitayama, “EACLE: Energy-aware clustering scheme with networks,” Appl. Soft Comput. J., vol. 89, pp. 1–24, 2020.
transmission power control for sensor networks,” Wirel. Pers. [35] J. M. Kim, S. H. Park, Y. J. Han, and T. M. Chung, “CHEF: Cluster
Commun., vol. 40, no. 3, pp. 401–415, 2007. Head Election mechanism using Fuzzy logic in wireless sensor
[15] G. Gaubatz, J. P. Kaps, and B. Sunar, “Public key cryptography in networks,” Int. Conf. Adv. Commun. Technol. ICACT, vol. 1, pp.
sensor networks-revisited,” Lect. Notes Comput. Sci., vol. 3313, pp. 654–659, 2008.
2–18, 2005. [36] G. Ran, H. Zhang, and S. Gong, “Improving on LEACH Protocol of
[16] L. Zhou, J. Ni, and C. V. Ravishankar,“Supporting secure Wireless Sensor Networks Using Fuzzy Logic,” J. Radiol. Nurs., pp.
communication and data collection in mobile sensor networks,” Proc. 767–775, 2010.
- IEEE INFOCOM, vol. 00, no. c, 2006. [37] E. Saeedian, M. Jalali, M. M. Tajari, M. N. Torshiz, and G. Tadayon,
[17] S. Schmidt, H. Krahn, S. Fischer, and D. Watjen, “A security “CFGA: Clustering wireless sensor network using fuzzy logic and
architecture for wireless sensor networks,” ACM Int. Conf. genetic algorithm,” 7th Int. Conf. Wirel. Commun. Netw. Mob.
Proceeding Ser., vol. 3133, pp. 166–177, 2005. Comput. WiCOM 2011, pp. 1–4, 2011.
[18] L. Eschenauer and V. D. Gligor, “A key-management scheme for [38] R. Jin, N. Wei, X. Shi, T. Gao, and J. Zou, “Clustering routing
dis- tributed sensor networks,” Proc. ACM Conf. Comput. Commun. protocol based on fuzzy inference for WSNs,” 7th Int. Conf. Wirel.
Secur., pp. 41–47, 2002. Commun. Netw. Mob. Comput. WiCOM 2011, pp. 0–3, 2011.
[19] W. Du, J. Deng, Y. S. Han, P. K. Varshney, and J. Katz, “A pairwise [39] S. Ben Alla, A. Ezzati, and A. Mohsen, “Gateway and cluster head
key predistribution scheme for wireless sensor networks,” J. election using fuzzy logic in heterogeneous wireless sensor
Networks, vol. 8, no. 2, pp. 228–258, 2005. networks,” Proc. 2012 Int. Conf. Multimed. Comput. Syst. ICMCS
[20] A. Dahane, B. Nassreddine, and B. Kechar, “Energy efficient and 2012, pp. 1–6, 2012.
safe weighted clustering algorithm for mobile wireless sensor [40] J. S. Lee and W. L. Cheng, “Fuzzy-logic-based clustering approach
networks,” Pro- cedia Comput. Sci., vol. 2015, pp. 1–18, 2015. for wireless sensor networks using energy predication,” IEEE Sens.
[21] M. B. Krishana, and M. N. Doja “Deterministic K-means secure J., vol. 12, no. 9, pp. 2891–2897, 2012.
coverage clustering with periodic authentication for wireless sensor [41] R. Mhemed, N. Aslam, W. Phillips, and F. Comeau, “An energy
networks,” Int.J. Commun. Syst., pp. 1–16, 2015. efficient fuzzy logic cluster formation protocol in wireless sensor
[22] D. Izadi, J. Abawajy, and S. Ghanavati, “An alternative clustering networks,” Proce- dia Comput. Sci., vol. 10, pp. 255–262, 2012.
scheme in WSN,” IEEE Sens. J., pp. 1–8, 2015. [42] S. Mao, C. Zhao, Z. Zhou, and Y. Ye, “An improved fuzzy unequal
[23] S. K. S. L. Preeth, R. Dhanalakshmi, R. Kumar, and P. M. clustering algorithm for wireless sensor network,” Mob. Networks
Shakeel, “An adaptive fuzzy rule based energy efficient clustering Appl., pp. 245–250, 2012.
and immune- inspired routing protocol for WSN-assisted IoT [43] C. Mohan, Suman, and A. Kumar, “Heterogeneous fuzzy based
system,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput., vol. 0, no. 0, pp. 1– clustering protocol,” 2013 IEEE 2nd Int. Conf. Image Inf. Process.
13, 2018. IEEE ICIIP 2013, pp. 601–606, 2013.
[24] F. K. Shaikh, A. Khelil, and N. Suri, “AReIT: Adaptive Reliable [44] S. A. Sert, H. Bagci, and A. Yazici, “MOFCA: Multi-objective fuzzy
Infor- mation Transport Protocol for Wireless Sensor Networks,” clustering algorithm for wireless sensor networks,” Appl. Soft
System, no. January 2009, pp. 1–8, 2014. Comput., vol. 30, pp. 1–15, 2015.
[25] F. K. Shaikh, A. Khelil, A. Ali, and N. Suri, “TRCCIT: Tunable [45] K. Sundaran, V. Ganapathy, and P. Sudhakara, “Fuzzy logic based
relia- bility with congestion control for information transport in Unequal Clustering in wireless sensor network for minimizing
wireless sensor networks,” 2010 5th Annu. ICST Wirel. Internet Energy consumption,” Proc. 2017 2nd Int. Conf. Comput. Commun.
Conf. WICON 2010, pp. 1–9, 2010. Technol. ICCCT 2017, no. February, pp. 304–309, 2017.
[26] W. Lou, “An efficient N-to-1 multipath routing protocol in wireless [46] P. Neamatollahi, M. Naghibzadeh, and S. Abrishami, “Fuzzy-Based
sensor networks,” 2nd IEEE Int. Conf. Mob. Ad-hoc Sens. Syst. Clustering-Task Scheduling for Lifetime Enhancement in Wireless
MASS 2005, vol. 2005, pp. 665–672, 2005. Sensor Networks,” IEEE Sens. J., vol. 17, no. 20, pp. 6837–6844,
[27] W. Lou and Y. Kwon, “H-SPREAD: A hybrid multipath scheme for 2017.
secure and reliable data collection in wireless sensor networks,” [47] K. Sundaran, V. Ganapathy, and P. Sudhakara, “Fuzzy logic based
IEEE Trans. Veh. Technol., vol. 55, no. 4, pp. 1320–1330, 2006. Unequal Clustering in wireless sensor network for minimizing
[28] U. N. Nisha and A. M. Basha, “Triangular fuzzy-based spectral Energy consumption,” Proc. 2017 2nd Int. Conf. Comput. Commun.
clustering for energy-efficient routing in wireless sensor network,” J. Technol. ICCCT 2017, pp. 304–309, 2017.
Supercomput., vol. 76, no. 6, pp. 4302–4327, 2020. [48] D. Agrawal and S. Pandey, “FUCA: Fuzzy-based unequal clustering
[29] S. Randhawa and S. Jain, “MLBC: Multi-objective Load Balancing algorithm to prolong the lifetime of wireless sensor networks,” Int. J.
Clustering technique in Wireless Sensor Networks,” Appl. Soft Commun. Syst., vol. 31, no. 2, pp. 1–18, 2018.
Comput. J., vol. 74, pp. 66–89, 2019. [49] Z. Siqing, T. Yang, and Y. Feiyue, “Fuzzy logic-based clustering
[30] T. Rault, A. Bouabdallah, and Y. Challal, “Energy efficiency in algo- rithm for multi-hop wireless sensor networks,” Procedia
wireless sensor networks: A top-down survey,” Comput. Networks, Comput. Sci., vol. 131, pp. 1095–1103, 2018.
vol. 67, pp. 104–122, 2014. [50] R. Sharma, V. Vashisht, and U. Singh, “Fuzzy modelling based
[31] Q. Ni, Q. Pan, H. Du, C. Cao, and Y. Zhai, “A Novel Cluster Head energy aware clustering in wireless sensor networks using modified
Selection Algorithm Based on Fuzzy Clustering and Particle Swarm invasive weed optimization,” J. King Saud Univ. - Comput. Inf. Sci.,
Op- timization,” IEEE/ACM Trans. Comput. Biol. Bioinforma., vol. no. xxxx, pp. 1–11, 2019.
14, no. 1, pp. 76–84, 2017. [51] W. X. Xie, Q. Y. Zhang, Z. M. Sun, and F. Zhang, “A Clustering
Routing Protocol for WSN Based on Type-2 Fuzzy Logic and Ant
Colony Optimization,” Wirel. Pers. Commun., pp. 1–32, 2015.
ISBN 978-604-80-5958-3 219
- Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)
[52] I. S. Akila and R. Venkatesan, “A Cognitive Multi-hop Clustering
Ap- proach for Wireless Sensor Networks,” Wirel. Pers. Commun.,
pp. 1–19, 2016.
[53] B. Baranidharan and B. Santhi, “DUCF: Distributed load balancing
Unequal Clustering in wireless sensor networks using Fuzzy
approach,” Appl. Soft Comput. J., vol. 40, pp. 495–506, 2016.
[54] J. C. Cuevas-Martinez, A. J. Yuste-Delgado, and A. Trivino-Cabrera,
“Cluster Head Enhanced Election Type-2 Fuzzy Algorithm for
Wireless Sensor Networks,” IEEE Commun. Lett., pp. 1–14, 2017.
[55] M. Mirzaie and S. M. Mazinani, “MCFL: an energy efficient multi-
clustering algorithm using fuzzy logic in wireless sensor network,”
Wirel. Networks, pp. 1–16, 2017.
[56] H. El Alami and A. Najid, “Fuzzy logic based clustering algorithm
for wireless sensor networks,” Int. J. Fuzzy Syst. Appl., vol. 6, no. 4,
pp. 63–82, 2017.
[57] P. Nayak and B. Vathasavai, “Energy Efficient Clustering Algorithm
for Multi-Hop Wireless Sensor Network Using Type-2 Fuzzy
Logic,” IEEE Sens. J., vol. 17, no. 14, pp. 4492–4499, 2017.
[58] N. Mazumdar and H. Om, “Distributed fuzzy approach to unequal
cluster- ing and routing algorithm for wireless sensor networks,” Int.
J. Commun. Syst., pp. 1–23, 2018.
[59] P. S. Mehra, M. N. Doja, and B. Alam, “Enhanced clustering
algorithm based on fuzzy logic (E-CAFL) for WSN,” Scalable
Comput., vol. 20, no. 1, pp. 41–54, 2019.
[60] J. C. Cuevas-Martinez, A. J. Yuste-Delgado, A. J. Leon-Sanchez,
A.J. Saez-Castillo, and A. Trivin˜o-Cabrera, “A new centralized
clustering algorithm for wireless sensor networks,” Sensors
(Switzerland), vol. 19, no. 20, pp. 1–19, 2019.
[61] A. J. Yuste-Delgado, J. C. Cuevas-Martinez, and A. Trivin˜o-
Cabrera, “EUDFC - Enhanced Unequal Distributed Type-2 Fuzzy
Clustering Al- gorithm,” IEEE Sens. J., vol. 19, no. 12, pp. 4705–
4716, 2019.
[62] W. S. Kiran, S. Smys, and V. Bindhu, “Enhancement of network
lifetime using fuzzy clustering and multidirectional routing for
wireless sensor networks,” Soft Comput., pp. 1–14, 2020.
[63] S. Lata, S. Mehfuz, S. Urooj, and F. Alrowais, “Fuzzy Clustering
Algo- rithm for Enhancing Reliability and Network Lifetime of
Wireless Sensor Networks,” IEEE Access, vol. 8, pp. 66013–66024,
2020.
[64] S. Phoemphon, C. So-In, P. Aimtongkham, and T. G. Nguyen, “An
energy-efficient fuzzy-based scheme for unequal multihop clustering
in wireless sensor networks,” J. Ambient Intell. Humaniz. Comput.,
pp. 1–23, 2020.
[65] A. Dwivedi and A. Sharma, “FEECA: Fuzzy based Energy Efficient
Clustering Approach in Wireless Sensor Network,” ICST Trans.
Scalable Inf. Syst., pp. 1–12, 2020.
[66] A. Pires, C. Silva, E. Cerqueira, D. Monteiro, and R. Viegas,
“CHEATS: A cluster-head election algorithm for WSN using a
Takagi-Sugeno fuzzy system,” 2011 IEEE Latin-American Conf.
Commun. LATINCOM 2011 - Conf. Proc., pp. 1–6, 2011..
[67] F. Zhang, Q. Y. Zhang, and Z. M. Sun, “ICT2TSK: An improved
cluster- ing algorithm for WSN using a type-2 Takagi-Sugeno-Kang
Fuzzy Logic System,” IEEE Symp. Wirel. Technol. Appl. ISWTA,
pp. 153–158, 2013.
[68] W. A. Afifi and H. A. Hefny, “Adaptive TAKAGI-SUGENO fuzzy
model using weighted fuzzy expected value in wireless sensor
network,” 2014 14th Int. Conf. Hybrid Intell. Syst. HIS 2014, pp.
225–231, 2014.
[69] Y. Zhang, J. Wang, D. Han, H. Wu, and R. Zhou, “Fuzzy-logic based
distributed energy-efficient clustering algorithm for wireless sensor
net- works,” Sensors (Switzerland), vol. 17, pp. 1–21, 2017.
[70] Y. Tao, J. Zhang, and L. Yang, “An unequal clustering algorithm for
wireless sensor networks based on interval type-2 tsk fuzzy logic
theory,” IEEE Access, vol. 8, pp. 197173–197183, 2020.
[71] A. J. Yuste-Delgado, J. C. Cuevas-Martinez, and A. Trivin˜o-
Cabrera, “A distributed clustering algorithm guided by the base
station to extend the lifetime of wireless sensor networks,” Sensors
(Switzerland), vol. 20, pp. 1–18, 2020.
ISBN 978-604-80-5958-3 220
nguon tai.lieu . vn
