MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT DANH MỤC CÁC BẢNG DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 1.1 Giới thiệu mạng cảm biến không dây 1.2 Cấu trúc mạng cảm biến 1.3 Các thông số đánh giá hệ thống mạng cảm biến không dây 1.4 Đặc điểm mạng cảm biến không dây 1.5 Kiến trúc giao thức mạng 1.6 Các hiệu ứng kênh truyền mạng cảm biến không dây 1.6.1 Suy hao 1.6.2 Hiệu ứng đa đường 1.6.3 Nhiễu tạp âm 1.7 Thách thức mạng cảm biến không dây 1.8 Ứng dụng mạng cảm biến không dây 10 1.9 Kết luận chương 14 CHƯƠNG 2: MÃ SỬA LỖI TRONG MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 15 2.1 Mã CRC 15 2.1.1 Giới thiệu 15 2.1.2 Cơ chế 15 2.2 Mã Hamming 25 2.3 Mã Reed-Solomon 27 2.3.1 Xác suất lỗi mã RS 29 2.3.2 Mã hoá Reed-Solomon 30 2.3.3 Giải mã Reed-Solomon 32 2.4 Kết luận chương 39 CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH HOÁ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY SỬ DỤNG MÃ SỬA LỖI 40 3.1 Mô hình hoá mô 40 3.1.1 Mã RS 40 3.1.2 Mã hoá mã RS 41 3.1.3 Mô hình đề xuất 42 3.1.4 Kịch mô 47 3.2 Mô hình hoá lượng tiêu thụ 48 3.3 Kết luận chương 49 CHƯƠNG 4: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 50 4.1 Thiết lập thông số cho mạng cảm biến không dây 50 4.2 Kết mô 52 4.3 Nhận xét đánh giá kết mô 61 4.4 Kết luận chương 62 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO 64 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan kết nghiên cứu luận văn riêng chưa công bố công trình nghiên cứu Hà Nội, ngày 22 tháng 09 năm 2015 Học viên Phạm Thị Hà DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT STT Ký hiệu, viết tắt Tên đầy đủ Giải thích WSN Wireless sensor network Mạng cảm biến không dây CRC Cyclic Redundancy Check Kiểm tra dư thừa tuần hoàn RS Reed Solomon Mã Reed-Solomon QoS Quality of Service Chất lượng ảnh DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 3-1: Kịch mô 47 Bảng 4-1: Kết mô truyền ảnh vơi nút nguồn 54 Bảng 4-2: Kết mô truyền ảnh với nút nguồn đồng thời 56 DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ Hình 1-1: Cấu trúc mạng cảm biến không dây Hình 1-2: Kiến trúc mạng cảm biến không dây Hình 2-1: Sơ đồ tạo mã CRC 18 Hình 2-2: Sơ đồ mã hóa RS 31 Hình 3-1: Mô hình truyền thống truyền ảnh mạng cảm biến không dây 41 Hình 3-2: Mô hình đề xuất triển khai mã RS(7,3) mạng cảm biến không dây43 Hình 3-3: Mô hình đề xuất triển khai mã RS(7,3) mạng cảm biến không dây43 Hình 4-1: Giao diện chương trình mô 51 Hình 4-2: Ảnh Lena đầu vào kích thước 64x64 pixel 256x256 pixel 52 Hình 4-3: Ảnh đầu truyền qua kênh AWGN với trường hợp ảnh đầu vào Lena 64x64 pixel: a không mã hoá (BER = 2.54.10-2 PSNR = 23.38 dB) b.Mã hoá RS đa chặng nút (BER = PSNR = 47.89 dB) 53 Hình 4-4: Ảnh đầu truyền qua kênh AWGN với trường hợp ảnh đầu vào Lena 256x256 pixel: a không mã hoá (BER = 3.64.10-2 PSNR = 24.09 dB) b mã hoá RS đa chặng nút nguồn (BER = 1.053.10-5 PSNR = 36.86 dB) 53 Hình 4-5: Ảnh đầu truyền kênh AWGN với trường hợp ảnh đầu vào Lena 512x512 pixel: a không mã hoá (BER = 3.72.10-2 PSNR = 24.55 dB) b mã hoá RS đa chặng nút nguồn (BER = 1.01.10-4 PSNR = 33 dB) 54 Hình 4-6: Thời gian truyền mạng WSN trường hợp sử dụng nút nguồn 55 Hình 4-7: Số ảnh truyền mạng WSN trường hợp nút nguồn 55 Hình 4-8: Năng lượng lại toàn mạng trường hợp nút nguồn 56 Hình 4-9: Thời gian truyền mạng trường hợp nút nguồn 57 Hình 4-10: Tổng số ảnh nhận nút đích trường hợp truyền nút nguồn 57 Hình 4-11: Năng lượng lại mạng truyền nút nguồn 58 Hình 4-12: Thời gian truyền mạng cảm biến không dây với trường hợp: a nút nguồn b nút nguồn 59 Hình 4-13: Tổng số ảnh nhận nút đích WSN trường hợp: a nút nguồn b nút nguồn 60 Hình 4-14: Năng lượng toàn mạng WSN truyền nút nguồn sử dụng mã hóa RS đa chặng 61 Hình 4-15: Năng ượng toàn mạng WSN truyền nút nguồn đồng thời sử dụng mã hóa RS đa chặng 61 MỞ ĐẦU Với phát triển vũ bão công nghệ khoa học, mạng cảm biến ngày trở thành lĩnh vực đón nhận quan tâm nghiên cứu nhà khoa học nước Những ưu điểm vượt trội mạng cảm biến không dây [1], việc triển khai mạng không dây thực tiễn có tính khả thi cao Nhưng truyền dẫn WSNs đặc trưng truyền dẫn không tin cậy liệu nhận bị lỗi kênh truyền khôi phục hay liệu nhận có chất lượng thấp phía thu Để giải vấn đề tin cậy truyền dẫn sử dụng mã sửa lỗi, liệu truyền thêm vào phần liệu dư thừa (quá trình mã hoá) trước đưa lên kênh truyền để truyền phía thu sau nhận liệu thực trình giải mã để phát sửa lỗi Nghiên cứu mã sửa lỗi WSNs lĩnh vực vô rộng lớn phạm vi luận văn đánh giá thông số mạng sử dụng mã sửa lỗi Reed-Solomon so với việc truyền ảnh không sử dụng mã sửa lỗi chất lượng ảnh qua tỷ lệ bít lỗi BER, tỷ lệ công suất tín hiệu nhiễu PSNR lượng mạng Luận văn đề xuất mô hình mã hoá Reed-Solomon đa chặng giúp cải thiện lượng mạng Năng lượng mạng gắn với thời gian sống, lượng mạng hoạt động ngược lại hết lượng mạng ngừng hoạt động Vì vậy, sử dụng mã sửa lỗi cho ta cải thiện chất lượng liệu phía thu đồng nghĩa với việc tiêu tốn lượng nút mạng hơn, mô hình truyền ảnh sử dụng mã Reed Solomon mã hoá đa chặng vừa giải vấn đề truyền tin cậy vừa đưa phương thức giúp WSNs đạt độ cân lượng dẫn tới đạt độ lợi tối đa thời gian sống vô thiết thực với việc triển khai mạng cảm biến Dựa nghiên cứu thầy TS Nguyễn Hữu Phát truyền dẫn ảnh mạng cảm biến không dây với kết công nhận tạp chí IEEE [2] Mô hình truyền ảnh sử dụng mã hóa Reed-Solomon đa chặng mạng cảm biến không dây để cải thiện chất lượng ảnh, cân lượng toàn mạng so với mô hình truyền thống Trong luận văn này, ứng dụng mã sửa sai mạng cảm biến không dây mà cụ thể sử dụng mã Reed-Solomon đa chặng đồng thời sửa lỗi giải vấn đề cân lượng mạng Ở phần nghiên cứu[2] trước đây, mô hình truyền ảnh sử dụng mã hóa RS đa chặng sử dụng nút nguồn Việc sử dụng lượng mạng cải thiện ta truyền đồng thời nhiều nút nguồn sử dụng thuật toán mã hóa RS đa chặng Ảnh thu chất lượng tốt hơn, lượng cân hơn, thời gian truyền giảm đáng kể số ảnh truyền nhiều kết nghiên cứu mà đóng góp luận văn Kết việc nghiên cứu đúc kết thành báo gửi lên Tạp chí Khoa học Công nghệ Đà Nẵng Dưới hướng dẫn thầy TS Nguyễn Hữu Phát từ ý tưởng sử dụng mã Reed Solomon mã hoá đa chặng để cải thiện chất lượng ảnh truyền song song với việc cân lượng mạng giải vấn đề lượng thời gian sống mạng Từ ý tưởng ban đầu, tiếp tục đóng góp vào phát triển phần mềm mô để xác thực kết với hướng đề tài chọn Tôi xin chân thành cảm ơn thầy TS Nguyễn Hữu Phát giúp đỡ dẫn cho để hoàn thành luận văn Tôi cảm ơn gia đình đặc biệt chồng giúp đỡ, động viên trình nghiên cứu thực luận văn CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ MẠNG CẢM BIẾN KHÔNG DÂY 1.1 Giới thiệu mạng cảm biến không dây Mạng cảm biến không dây (WSN) tập hợp thiết bị cảm biến không dây có kích thước nhỏ Mỗi thiết bị gọi nút cảm biến trang bị với cảm biến, vi xử lý, thành phần giao tiếp nguồn Mạng kết nối trực tiếp với nút quản lý giám sát viên hay gián tiếp thông qua điểm thu (Sink) môi trường mạng công cộng Internet hay vệ tinh Đặc trưng node mạng thường thiết bị đơn giản, nhỏ gọn, giá thành thấp …và có số lượng lớn, phân bố hệ thống phạm vi rộng, sử dụng nguồn lượng (pin) thấp, thời gian hoạt động lâu dài Mạng cảm biến không dây ứng dụng rộng rãi lĩnh vực phát cháy rừng, cảnh báo lũ lụt, giám sát cảnh báo tượng địa chấn, ứng dụng chăm sóc sức khoẻ, ứng dụng smart home, công nghiệp, quân đội, …Lợi ích mạng cảm biến không dây khả triển khai loại hình địa lý kể môi trường nguy hiểm sử dụng mạng cảm biến có dây 1.2 Cấu trúc mạng cảm biến Mạng cảm biến xây dựng từ hàng trăm hàng nghìn nút cảm biến môi trường cảm biến nút cảm biến kết nối với hay vài nút khác Đặc trưng mạng cảm biến không dây nút phát tán ngẫu nhiên nút có khả thu thập thông tin, định tuyến phía nút thu (Sink) Sink giao tiếp với nút quản lý nhiệm vụ (task manager node) qua mạng Internet hay vệ tinh Dữ liệu định tuyến truyền theo cấu trúc đa chặng không qua trạm sở hay trung tâm điều khiển Ảnh Lena đầu vào: Hình 4-2: Ảnh Lena đầu vào kích thước 64x64 pixel, 256x256 pixel 512x512 pixel 4.2 Kết mô Một vài mô xem xét để đánh giá ảnh hưởng tham số khác việc triển khai mô hình đề xuất Trong mô hình mở rộng, nén liệu đồng thời bốn nút nguồn thực mã hoá RS phân tán dọc theo đường từ nút nguồn tới cluster head cluster cho nguồn Theo mô hình đề xuất trước đây, liệu nén thực mã hoá RS phân tán dọc theo đường từ nút nguồn tới cluster head nút nguồn Chất lượng ảnh ảnh cải thiện so với mô hình truyền ảnh không sử dụng mã hoá Nhưng với mô hình này, đạt độ lợi thời gian truyền số lượng ảnh đầu  Chất lượng ảnh đầu So sánh chất lượng ảnh sử dụng mã sửa lỗi Reed Solomon trường hợp không sử dụng mã sửa lỗi dựa BER, PSNR ảnh đầu 52 a) b) Hình 4-3: Ảnh đầu truyền qua kênh AWGN với trường hợp ảnh đầu vào Lena 64x64 pixel: a không mã hoá (BER = 2.54.10-2 PSNR = 23.38 dB) b.Mã hoá RS đa chặng nút (BER = PSNR = 47.89 dB) a) b) Hình 4-4: Ảnh đầu truyền qua kênh AWGN với trường hợp ảnh đầu vào Lena 256x256 pixel: a không mã hoá (BER = 3.64.10-2 PSNR = 24.09 dB) b mã hoá RS đa chặng nút nguồn (BER = 1.053.10-5 PSNR = 36.86 dB) 53 a) b) Hình 4-5: Ảnh đầu truyền kênh AWGN với trường hợp ảnh đầu vào Lena 512x512 pixel: a không mã hoá (BER = 3.72.10-2 PSNR = 24.55 dB) b mã hoá RS đa chặng nút nguồn (BER = 1.01.10-4 PSNR = 33 dB)  Thời gian truyền tổng số ảnh Bảng kết cho kịch phía trên:  Trường hợp truyền ảnh với nút nguồn với kích thước ảnh đầu vào 256 x 256 pixel Bảng 4-1: Kết mô truyền ảnh vơi nút nguồn Số nút mạng Thời gian truyền (ms) Số ảnh truyền Năng lượng (nJ) 2000 5,128,273,920 89 185,310,882,921 1800 4,737,272,500 90 175,962,503,575 1500 3,946,163,940 58 138,859,501,804 1000 2,745,687,750 48 90,580,500,158 800 1,911,387,310 30 73,211,364,883 500 1,246,503,760 17 41,916,343,171 54 6.000.000.000 Thời gian truyền (ms) 5.000.000.000 4.000.000.000 3.000.000.000 2.000.000.000 1.000.000.000 500 800 1000 1500 1800 2000 Tổng số nút mạng Hình 4-6: Thời gian truyền mạng WSN trường hợp sử dụng nút nguồn 100 90 Số ảnh truyển 80 70 60 50 40 30 20 10 500 800 1000 1500 1800 2000 Tổng số nút mạng Hình 4-7: Số ảnh truyền mạng WSN trường hợp nút nguồn 55 200.000.000.000 Năng lượng lại (nJ) 180.000.000.000 160.000.000.000 140.000.000.000 120.000.000.000 100.000.000.000 80.000.000.000 60.000.000.000 40.000.000.000 20.000.000.000 500 800 1000 1500 1800 2000 Tổng số nút mạng Hình 4-8: Năng lượng lại toàn mạng trường hợp nút nguồn  Trường hợp truyền ảnh với nút nguồn đồng thời với kích thước ảnh đầu vào 256 x 256 pixel Bảng 4-2: Kết mô truyền ảnh với nút nguồn đồng thời Số nút mạng Thời gian truyền Số ảnh truyền Năng lượng (nJ) (ms) 2000 2,734,979,570 106 276,116,807504 1800 2,510,225,300 90 244,798,514,860 1500 1,920,643,390 71 207,186,497,372 1000 1,328,672,490 49 136,016,791,712 800 990,152,880 28 101,249,491,096 500 680,182,070 18 68,368,403,528 56 3.000.000.000 Thời gian truyền (ms) 2.500.000.000 2.000.000.000 1.500.000.000 1.000.000.000 500.000.000 500 800 1000 1500 1800 2000 Tổng số nút mạng Hình 4-9: Thời gian truyền mạng trường hợp nút nguồn 100 90 Số ảnh truyển 80 70 60 50 40 30 20 10 500 800 1000 1500 1800 2000 Tổng số nút mạng Hình 4-10: Tổng số ảnh nhận nút đích trường hợp truyền nút nguồn 57 300.000.000.000 Năng lượng lại (nJ) 250.000.000.000 200.000.000.000 150.000.000.000 100.000.000.000 50.000.000.000 500 800 1000 1500 1800 2000 Tổng số nút mạng Hình 4-11: Năng lượng lại mạng truyền nút nguồn Dựa kết từ bảng trên, ta có đồ thị so sánh thời gian truyền tổng số ảnh nhận 58 1424 1316 Time (giờ) 1096 763 760 a nút nguồn 697 b nút nguồn 534 531 369 346 275 189 500 800 1000 1500 1800 2000 Tổng số nút mạng Hình 4-12: Thời gian truyền mạng cảm biến không dây với trường hợp: a nút nguồn b nút nguồn 59 120 100 Số ảnh 80 60 a nút nguồn b nút nguồn 40 20 500 800 1000 1500 1800 2000 Tổng số nút mạng Hình 4-13: Tổng số ảnh nhận nút đích WSN trường hợp: a nút nguồn b nút nguồn  Năng lượng lại 1000 nút mạng sau nhận 1000 ảnh Lena 64 x 64 pixel Kết file Node_1nut_64.txt Node_4nut_64.txt Đồ thị lượng lại nút trường hợp dựa kết file 60 Hình 4-14: Năng lượng toàn mạng WSN truyền nút nguồn sử dụng mã hóa RS đa chặng Hình 4-15: Năng ượng toàn mạng WSN truyền nút nguồn đồng thời sử dụng mã hóa RS đa chặng 4.3 Nhận xét đánh giá kết mô Các kết mô biểu diễn từ Hình 4-3 đến Hình 4-15 Hình 4-3, Hình 4-4 Hình 4-5 chất lượng ảnh thu trường hợp sử dụng mã hoá RS đa chặng tốt so với ảnh không mã hoá Các lỗi kênh truyền phát sửa giải mã phía thu 61 Hình 4-12 Hình 4-13 (ảnh truyền Lena 256x256 pixel) với mô hình mở rộng truyền đồng thời nhiều nguồn (4 nguồn) sử dụng phương thức mã hóa RS(7,3) đa chặng ta thấy thời gian truyền giảm khoảng nửa so với truyền nút nguồn tổng số ảnh nhận nút đích gần trường hợp nút với số lượng nút mạng nhỏ (nhỏ 1000) nhiều trường hợp nút nguồn tổng số nút mạng tăng (lớn 2000) Hình 4-14 Hình 4-15 thể phân bố lượng với mạng 1000 nút cảm biến nút đích nhận 1000 ảnh Lena 64x64 pixel cho trường hợp sử dụng nút nguồn nút nguồn Kết cho thấy lượng mạng sử dụng nút nguồn cân hẳn so với trường hợp nút nguồn 4.4 Kết luận chương Dựa kết mô phỏng, đánh giá mô hình đề xuất QoS (BER, PSNR), thời gian truyền, tổng số ảnh thu mức độ cân lượng mạng Sau đó, đưa kết luận hướng nghiên cứu 62 KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI Trong giới hạn luận văn này, thực mục đích luận văn ứng dụng mã sửa sai mạng cảm biến không dây sử dụng mã RS Các kết qua phần mô cho thấy việc sử dụng mã RS cho chất lượng ảnh đầu tốt hẳn so với trường hợp không sử dụng mã Ngoài ra, mô hình đề xuất giúp mạng sử dụng lượng cân việc sử dụng nhiều nguồn liệu cho ta lợi thời gian sống mạng hẳn so với việc sử dụng nguồn để truyền Trong thực tế, liệu thường gửi đồng thời từ nhiều nguồn để tổng hợp thông tin nút đích Mô hình đề xuất hoàn toàn ứng dụng vào triển khai thực tế Trong tương lai, tiếp tục nghiên cứu để mở rộng mô hình sử dụng nhiều nguồn cho mã RS có kích thước lớn đánh giá độ lợi lượng thời gian sống mạng cảm biến không dây Tôi mong muốn nghiên cứu thêm mã sửa sai khác để so sánh hiệu sửa sai chúng tìm loại mã phù hợp cho mạng cảm biến không dây 63 TÀI LIỆU THAM KHẢO http://m.tapchibcvt.gov.vn/TinBai/6292/Mang-cam-bien-khong-day-congnghiep-Uu-diem-va-thach-thuc-P12 Phat Nguyen Huu, Vinh Tran-Quang and Takumi Miyoshi (2012), “Multihop Reed-Solomon Encoding Scheme for Image Transmission on Wireless Sensor Networks”, IEEE Commun Mag I F Akyildiz, W Su, Y Sankarasubramaniam, and E Cayirci (2002), “A survery on sensor networks”, IEEE Commun Mag., 40(8), pp 102-114 R Hamming (April 1950), “Error detecting and error correcting codes”, The Bell Syst Technical J., 29(2), pp 147-160 G Balakrishnan, M Yang, Y Jiang, and Y Kim (2007), “Performance analysis of error control codes for wireless sensor networks”, Fourth Int’l Conf Inform Technol.: New Generations (ITNG 2007), pp 876-879 J Abouei, J D Brown, K N Plataniotis, and S Pasupathy (2011), “On the energy efficiency of lt codes in proactive wireless sensor networks”, IEEE Trans on Signal Process., vol 59, no 3, pp 1116-1127 J Jeong and C T Ee (2007), “Forward error correction in sensor networks”, in Int’l Workshop Wireless Sensor Networks (WWSN 2007) M R Islam (2010), “Error correction codes in wireless sensor network: an energy aware approach”, Int’l J Comput Inform Eng., 4(1), pp 59-64 R McSweeney, C Spagnol, and E Popovici (2010), “Comparative study of software vs hardware implementations of shortened reed-solomon code for wireless body area networks”, 27th Int’l Conf on Microelectronics Proc (MIEL 2010), pp 223-226 10 R McSweeney, C Spagnol, E Popovici, and L Giancardi (2009), “Implementation of source and channel coding for power reduction in medical application wireless sensor network”, 3rd Int’l Conf on Sensor Technol And Applications (SENSORCOMM 2009), pp 271-276 64 11 S Ali, A Fakoorian, and H Taheri (2007), “Optimum reed-solomon erasure coding in fault tolerant sensor networks”, 4th Int’l Symp on Wireless Commun Syst (ISWCS 2007), pp 6-10 12 H Wu and A A Abouzeid (2006), “Error resilient image transport in wireless sensor networks”, Elsevier Comput Netw.,50(15), pp 2873-2887 13 S Chouhan, R Bose, and M Balakrishnan (2009), “Integrated energy analysis of error correcting codes and modulation for energy efficient wireless sensor nodes”, IEEE Trans on Wireless Commun., 8(10), pp 53485355 14 A A Muhit (2008), “Error-resilient transmission of quality-scalable images over wireless channels”, Elsevier Digital Signal Process., 18(4), pp 588597 15 L Chaari, M Fourati, and L Kamoun (2010), “Image transmission quality analysis over adaptive reed-solomon coding”, 15th IEEE Mediterranean Electrotechnical Conf (MELECON 2010), pp 409-414 16 A Doufexi, A Nix, and D Bull (2000), “Robust wireless image transmission using jointly-optimized modulation and source coding”, 51st IEEE Vehicular Technol Conf Proc (VTC 2000), 3, pp 2039-2043 17 D Mandelbaum (1971), “On decoding of reed-solomon codes”, IEEE Trans Inform Theory, 17(6), pp 707-712 18 B Sklar (2002) Reed-solomon codes [Trực tuyến] Có sẵn trên: http://www.informit.com/articles/article.aspx?p=26335 19 W B Heinzelman, A P Chandrakasan, and H Balakrishnam (2002), “An application-specific protocol architecture for wireless microsensor networks”, IEEE Trans Wireless Commun., 1(4), pp 660-670 20 Q Lu, W Luo, J Wang and B Chen (2008), “Low-complexity and energy efficient image compression scheme for wireless sensor networks”, Elsevier Comput Netw.,52(13), pp 2594-2603 65 21 A El-Rayis, X Zhao, T Arslan, and A Erdogan (2009), “Low power rs codes using cell-based reconfigurable processor”, 22nd IEEE Int’l SOC Conf (SOCC 2009), pp 279-282 22 K Kang, Y Cho, and H Shin (2007), “Energy-efficient mac-layer error recovery for mobile multimedia applications in 3gpp2 bcmcs”, IEEE Trans Broadcast., 53(1), pp 338-349 23 K Kang and H Shin (2008), “Modeling the energy consumption of reedsolomon decoding with interleaving on fading channels”, IEEE Trans on Wireless Commun., 7(11), pp 4100-4104 24 Y R Tsai and L C Lin (2010), “Sequential fusion for distributed detection over bsc channels in an inhomogeneous sensing environment”, IEEE Signal Process Lett., 17(1), pp 99-102 66 ... BIẾN KHÔNG DÂY 1.1 Giới thiệu mạng cảm biến không dây Mạng cảm biến không dây (WSN) tập hợp thiết bị cảm biến không dây có kích thước nhỏ Mỗi thiết bị gọi nút cảm biến trang bị với cảm biến, ... thuộc vào ứng dụng số vượt hàng triệu Do đó, cấu trúc mạng phải có khả mở rộng để làm việc với số lượng lớn nút 1.8 Ứng dụng mạng cảm biến không dây  Ứng dụng môi trường Các mạng cảm biến không. .. Kết luận chương Chương giới thiệu mạng cảm biến không dây, cấu trúc, đặc điểm, thông số mạng, thách thức ứng dụng mạng cảm biến không dây thực tiễn Mạng cảm biến không dây có đặc tính vật lý hoạt