Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)

Thiết Kế Hệ Thống Giám Sát Và Điều Khiển
Trạm Thu Phát Sóng Di Động (BTS) Theo Mơ
Hình IoT
Hồ Như Tuấn1, Nguyễn Tiến Đạt2, Phan Vũ Huỳnh Tuấn2, Thái Hồng Hải2, Lê Đức Hùng2*
(1)

(2)

Viễn thông Tiền Giang (VNPT Tiền Giang)
Khoa Điện tử - Viễn Thông, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên – ĐHQG TP.HCM
(*)
Email:

hiện cơng việc tính tốn các thơng số từ cảm biến dòng điện,
điện thế, nhiệt độ và phát hiện trạng thái hoạt động của máy
phát điện. Mô-đun thu phát Wifi ESP32 sẽ thực hiện công việc
giao tiếp với máy chủ quản lý của hệ thống, truyền các dữ liệu
được tính tốn từ vi điều khiển STM32 đến máy chủ, và nhận
các lệnh điều khiển từ máy chủ đến Node.

Abstract—Bài báo trình bày kết quả xây dựng và thực
thi hệ thống giám sát – điều khiển hệ thống máy lạnh tại
trạm BTS theo thời gian thực. Hệ thống được xây dựng theo
mơ hình IoT, mỗi node trong hệ thống được thiết kế sử dụng
STM32 để tính tốn và đo thơng số về dòng điện (sai số ±
0.002A), điện thế (sai số ±15V khi có điện 220V chạy qua
cảm biến, sai số +0.15V khi khơng có điện chạy qua cảm
biến) và trạng thái hoạt động của máy lạnh, nhiệt độ môi
trường (sai số ±0.0625oC) tại trạm BTS. Dựa vào các thông

số đó, thiết bị có thể giám sát tình trạng hoạt động của máy
lạnh thông qua các điều kiện về thông số đo được. Bên cạnh
đó, thiết bị sử dụng bộ mã hóa AES-128 được triển khai trên
mơ-đun thu phát Wifi ESP32 để mã hóa các dữ liệu được
lưu trữ tại Flash Memory của vi điều khiển bao gồm thông
tin mạng Wifi, trạng thái kết nối của thiết bị. Ngoài ra, thiết
bị sẽ được kết hợp với các Blynk API (mã nguồn mở) để
giao tiếp truyền/nhận dữ liệu về dòng điện, điện thế, trạng
thái hoạt động, nhiệt độ, điều khiển thiết bị, cảnh báo đến
máy chủ. Các thông số này sẽ được người giám sát trạm
BTS theo dõi thông qua ứng dụng trên điện thoại di động.
Keywords- TEE, Base Transceiver Station (BTS),
Advanced Encryption Standard – 128 (AES-128), Blynk IoT
Platform, Internet of Things.
I. GIỚI THIỆU
Trong những năm gần đây, các mơ hình Internet of Things
đang trở nên phổ biến trong nhiều lĩnh vực khác nhau tại Việt
Nam. Hệ thống được xây dựng nhằm mục đích giải quyết các
vấn đề về việc giám sát và vận hành còn tồn đọng trong thời
gian dài cho hệ thống làm mát tại các trạm BTS. Bởi vì, quy
trình giám sát và vận hành hệ thống máy lạnh đang được thực
hiện thủ công bởi các nhân viên giám sát hoặc bộ định thời bằng
cơ, ngoài ra khoảng cách vị trí của các trạm BTS là khá xa nhau,
để có thể di chuyển giữa các trạm sẽ tốn rất nhiều thời gian và
công sức. Tuy nhiên, để nhiệt độ phịng máy đạt chuẩn, đơi khi
các nhân viên giám sát đã để cho 02 máy lạnh hoạt động cùng
lúc gây ra sự lãng phí rất lớn về chi phí tiền điện. Do đó, xây
dựng hệ thống ứng dụng IoT để giám sát và vận hành hệ thống
máy lạnh sẽ giải quyết được các vấn đề về lãng phí tài nguyên
nêu trên, góp phần tăng tuổi thọ thiết bị và đảm bảo chất lượng

dịch vụ viễn thơng. Ngồi ra, việc ứng dụng mơ hình IoT sẽ
giúp việc quản lý và giám sát trở nên hiệu quả hơn và sẵn sàng
ứng phó ngay lập tức khi phát hiện sự cố xảy ra với hệ thống
làm mát. Mơ hình hệ thống giám sát trạm BTS trên mơ hình IoT
được trình bày trong Hình 1.
Hệ thống được triển khai trên một máy chủ quản lý tập trung
và các node IoT, các node được thiết kế riêng biệt để ứng dụng
cho mơ hình này. Node dùng hai vi điều khiển là
STM32F103C8T6 và ESP32. Vi điều khiển STM32 sẽ thực
ISBN 978-604-80-5958-3

Hình 1. Mơ hình hệ thống giám sát trạm BTS dựa trên IoT.

Sau khi máy chủ quản lý tập trung nhận các dữ liệu về hệ
thống làm mát, dựa vào DeviceID của từng Node, máy chủ sẽ
cung cấp Restful API tương ứng với từng Node, khi đó giám
sát viên có thể truy cập vào dữ liệu của thiết bị mong muốn.
Hệ thống cung cấp một giao diện trên ứng dụng Blynk hiển
thị các thông số quan trọng, chức năng điều khiển, thông tin
mạng WIFI đang kết nối. Giám sát viên có thể truy cập vào để
giám sát từng máy lạnh tại mỗi trạm BTS. Sơ đồ hệ thống được
đề xuất được trình bày trong Hình 2.

Hình 2. Mơ hình hoạt động của hệ thống đề xuất.

II. QUÁ TRÌNH XỬ LÝ TẠI VI ĐIỀU KHIỂN STM32
II. 1. Đo nhiệt độ môi trường
Node dùng cảm biến DS18B20 dạng chân cắm để đo nhiệt
độ môi trường nhằm giảm độ lớn sai số so với cảm biến LM35
(sai số ở LM35 là ±0.25, sai số ở DS18B20 là ±0.0625). Ngoài

ra, cảm biến DS18B20 cho dữ liệu nhiệt độ đầu ra là dữ liệu số
392


Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)

(giao tiếp với vi điều khiển thông qua chuẩn One-wire) và độ
nhạy cao, điều này phù hợp với mơi trường có ẩm ướt hoặc có
khơng khí lạnh.

giá trị Rtổng) với mục đích là chia điện thế xuống điện thế nhỏ
hơn. Hai ngõ vào vi sai được mắc qua một điện trở Rs (R45) =
220 . Với dịng qua Rs được tính như sau:
220√2
=
ổ

Sau đó, ta tính ra điện áp vi sai ngõ vào là Ur = Is × Rs phần
điện áp vi sai này cũng được khuếch đại như phần trước và đọc
ADC. Khi có giá trị ADC, ta có thể suy ngược về giá trị điện
thế qua tải (được cấp ở ngõ vào là header J4 ban đầu).
III. QUÁ TRÌNH XỬ LÝ TẠI MÔ-ĐUN ESP32
III. 1. Truyền/nhận dữ liệu
Các dữ liệu cơ bản về hệ thống làm mát được tính tốn tại
STM32 và lưu trữ trong một mảng dữ liệu bao gồm 21 bytes.
Chuẩn giao tiếp được dùng giữa hai vi điều khiển là SPI, trong
đó ESP32 đóng vai trị là Master, STM32 là Slave. Mỗi 2 giây,
Master sẽ gửi mã yêu cầu nhận dữ liệu từ slave (0x04), sau khi
nhận được mã yêu cầu slave sẽ gửi 21 bytes dữ liệu (mảng
gpSpiTxBuffer[]) lập tức cho Master. Quá trình truyền nhận

dữ liệu giữa STM32 và ESP32 được trình bày trong Hình 6.

Hình 3. Thiết kế cảm biến trên Node.

- Nguồn cấp: 3.3V
- Độ phân giải: 12 bits
- Thời gian chuyển đổi nhiệt độ tối đa: 750ms.
- Sai số: ±0.0625℃
II. 2. Đo độ lớn dịng điện

Hình 6. Q trình truyền/nhận dữ liệu qua SPI
Hình 4. Mạch đo dịng điện.

Định dạng của 21 Bytes dữ liệu:
- gpSpiTxBuffer[0..7]: Dữ liệu điện thế của máy lạnh 1
và 2.
- gpSpiTxBuffer[8..15]: Dữ liệu điện áp của máy lạnh 1
và 2.
- gpSpiTxBuffer[16..19]: Dữ liệu nhiệt độ tại trạm BTS.
- gpSpiTxBuffer[20]: Trạng thái hoạt động của máy phát
điện.
Các dữ liệu sẽ được chuẩn hóa và gửi đến Blynk Server
thơng qua Blynk API. Quá trình gửi được chia theo các tác vụ
khác nhau và lặp lại theo chu kì thời gian như Hình 7.

Mạch đo dịng điện được thiết kế theo cấu trúc là một mạch
khuếch đại vi sai thông thường (Hình 4). Với ngõ vào là dịng
điện (được mắc qua cảm biến dịng với tỷ lệ vịng là 1:1000),
thơng qua điện trở shunt Rs đi kèm với cảm biến dòng để biến
đổi thành điện thế và cấp vào header J5, thông qua mạch khuếch

đại vi sai sử dụng Op-Amp MCP601T và dùng STM32 giao
tiếp thông qua ADC để đọc giá trị điện áp và tính tốn ngược
lại để suy ra dòng điện. Giả sử dòng điện qua tải trên hệ thống
là 100A, sau khi qua cảm biến dịng thì trở thành 0.1A (100mA).
Giữa hai chân cảm biến dịng có mắc một điện trở Rs = 10 , từ
đó điện thế ta thu được để cấp vào mạch khuếch đại vi sai là
0.1 × 10 = 1 . Điện áp vi sai này được khuếch đại tùy
thuộc vào tỷ số R32/R42 = 10 trên hình. Khi đó, điện áp ở ngõ ra
là Vcur = 10V và được đọc vào bởi STM32 sử dụng bộ ADC.
Từ đó ta có thể rút ra cơng thức tổng qt để tính dịng điện qua
tải:
× 1000
=
×
×
II. 3. Đo độ lớn điện thế

Hình 7. Phân chia các tác vụ theo thời gian.

Theo hình bên trên, các tác vụ sẽ được thực hiện theo chu
kỳ như sau:
- Nhận lệnh điều khiển từ Blynk Server: 1 giây:
- Nhận dữ liệu từ STM32: 2 giây
- Gửi dữ liệu đó đến Blynk Server: 2 giây.
- Kiểm tra tín hiệu và kết nối với máy chủ: 3 giây.
- Kiểm tra cảnh báo người dùng có dữ liệu bất thường: 3
giây.

Hình 5. Mạch đo điện thế.


Tương tự, ta có mạch đo điện thế như Hình 5 với nguyên lý
vẫn là mạch khuếch đại vi sai đơn. Trong trường hợp này, ngõ
vào được đưa qua mạng lưới gồm nhiều điện trở 22
(mang
ISBN 978-604-80-5958-3

393


Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thơng và Cơng nghệ Thơng tin (REV-ECIT2021)

Q trình kiểm tra dữ liệu theo các điều kiện phát hiện sự
cố ở Bảng 1 như sau:

Để tăng tính bảo mật cho các thông tin WiFi, trước khi được
lưu vào Flash Memory thì các thơng tin này sẽ được mã hóa
thơng qua kỹ thuật mã hóa khóa đối xứng AES-128.

Bảng 1. Bảng điều kiện phát hiện sự cố.
Ngưỡng
Thời
Quyết định
cảnh báo
gian đếm
Cảnh báo
<18℃ hoặc
Nhiệt độ
≥5 phút
cho người
>25℃

giám sát
<0.2A (Khi
Cảnh báo
cho người
Dòng điện đang bật máy >30 giây
lạnh)
giám sát
<180Volt
Cảnh báo
(Khi đang
cho người
Điện áp
>30 giây
bật máy
giám sát
lạnh)

Hình 9. Q trình mã hóa/giải mã thơng tin WiFi.

III. 3. Giao tiếp với Server
Vi điều khiển sử dụng các Blynk API được cung cấp từ
Blynk để truyền/nhận dữ liệu giữa Client (các Node) và Server.
Quá trình nhận lệnh từ Blynk Server đến Client diễn ra như
Hình 10 bên dưới:

Để có thể dễ dàng sử dụng và tăng tính linh hoạt cho chương
trình, nhóm tác giả đã lập trình cho các tác vụ này như một tính
năng có thể đăng ký. Khi người quản trị hệ thống yêu cầu thêm
một chức năng, và chức năng này trên mô-đun Wifi ESP32 cần
thực hiện thêm một tác vụ nữa để đáp ứng chức năng mong

muốn. Nhóm chỉ cần lập trình hàm thực hiện chức năng, sau đó
đăng ký hàm đó vào “Lịch trình” hoạt động của chương trình.
Để đăng ký cần hai thơng tin bắt buộc, đó là: địa chỉ hàm thực
hiện chức năng được yêu vầu và chu kỳ thời gian thực hiện. Các
bước sử dụng bộ “Lịch trình” được trình bày theo lưu đồ Hình
8 sau.

Hình 10. Quá trình nhận lệnh điều khiển từ Blynk Server.

Tại Client sau khi tạo kết nối với Blynk Server thông qua
mã “Authentication Token” được xác thực riêng, địa chỉ IP của
máy chủ đang thực thi Blynk Server và Blynk port (cổng 8080)
thành công, Client và Server sẽ tiến hành đồng bộ dữ liệu đối
chiếu thơng qua các Virtual Pin được cấu hình thơng qua ứng
dụng Blynk. Bảng danh sách các Virtual Pin được trình bày như
Bảng 2 như sau.
Bảng 2. Bảng danh sách Virtual Pin
Tên
RELAY_VIRTUAL_PIN
Hình 8. Quá trình đăng ký hàm chức năng vào bộ “Lịch trình”.

VOL_VIRTUAL_PIN

Trong đó:
- *functionTask: Là địa chỉ hàm thực hiện chức năng
muốn thêm vào “Lịch trình”
- Timeout: là thời gian chu kỳ của tác vụ đó (chu kỳ nhỏ
nhất là 0.1 giây)
Các tác vụ được đăng ký nếu có chu kỳ trùng nhau thì sẽ
được thực hiện lần lượt dựa vào thứ tự đăng ký của tác vụ đó.


CUR_VIRTUAL_PIN
TEMP_VIRTUAL_PIN

DYNAMO_VIRTUAL_PIN

III. 2. Mã hóa thơng tin WIFI
Theo sơ đồ Hình 9, tại Flash Memory của mô-đun thu phát
Wifi ESP32, thông tin về WiFi là tên WiFi (SSID) và mật khẩu
(Password) sẽ được mã hóa và lưu theo từng vùng nhớ được
thiết kế tại bộ nhớ. Trong bộ nhớ sẽ lưu trữ ba thơng tin WiFi
mà vi điều khiển có thể truy cập. Mỗi thông tin WiFi sẽ được
cấp 128 ô nhớ để lưu trữ (mỗi ô nhớ là 1 byte), bộ nhớ được
chia thành ba vùng địa chỉ bao gồm 0x0001 – 0x0080, 0x0081
– 0x0100, 0x0101 – 0x0180.

ISBN 978-604-80-5958-3

RELAY_WARNING_
VIRTUAL_PIN

Chức Năng
Điều khiển
bật/tắt máy lạnh
Cập nhật thông
số điện thế
Cập nhật thông
số điện áp
Cập nhật thông
số nhiệt độ môi

trường
Cập nhật trạng
thái hoạt động
máy phát điện
Cảnh báo có sự
cố xảy ra ở máy
lạnh

Virtual
Pin
V1,
V4
V2,
V5
V3,
V6
V7

V11
V13,
V14

Tại Node, thông tin nhận là các lệnh điều khiển máy lạnh
và trạng thái kết nối giữa các Node và mạng WiFi trong hệ
thống.
Bên cạnh đó, Client sẽ truyền dữ liệu đến Server theo quá
trình ở Hình 11 bên dưới.

394



Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)

Dựa trên các thơng số từ việc kiểm tra, nhóm thực hiện đã
thêm các điều kiện hoạt động gây sự cố để kiểm tra các tính
năng cảnh báo sự cố đến người giám sát thông qua ứng dụng
Blynk. Các sự cố sẽ được cảnh báo thông qua ứng dụng Blynk
được thể hiện trong Hình 13(b).

Hình 11. Q trình truyền dữ liệu.

Các thơng số về điện áp, điện thế, nhiệt độ, cảnh báo, trạng
thái hoạt động của máy phát điện là các đối tượng mà Node sẽ
truyền đến Server để lưu trữ tại cơ sở dữ liệu. Quá trình truyền
này sẽ được thực hiện theo từng tác vụ đã được phân chia ở
Mục III.1. Khi kết thúc một quá trình truyền, Node sẽ nhận
được một phản hồi từ Server để xác nhận đã nhận được đầy đủ
các thông số dữ liệu.
IV. KẾT QUẢ
Hệ thống sẽ ghi nhận các giá trị thông số về hệ thống làm
mát bao gồm hai máy lạnh tại trạm BTS, các thông số được ghi
nhận lại là điện áp, điện thế, nhiệt độ môi trường tại trạm BTS,
trạng thái hoạt động của máy nổ. Trong q trình thực hiện,
nhóm thực hiện có tiến hành kiểm tra các chức năng qua việc
điều khiển với các thiết bị bao gồm đèn huỳnh quang, quạt gió,
sạc laptop. Q trình kiểm tra được thực hiện tại phịng thí
nghiệm.
Bảng 3. Kết quả đo được từ các thiết bị
Quạt gió
Trạm

Nhiệt
Thiết bị
Đèn
hàn
độ tại
huỳnh
phịng
quang
27.5 Nhiệt độ
28℃
218–235V 219–235V 218 –
Điện thế
235V
Kết quả hệ thống IoT bao gồm bo mạch phần cứng được
trình bày trong Hình 12 và giá trị đo nhiệt độ, điện áp và điện
thế trên ứng dụng Blynk được thể hiện trong Hình 13(a).

(a)

(b)

Hình 13. Kết quả hoạt động của hệ thống (a) và cảnh báo sự cố
với máy lạnh cho người giám sát (b) trên ứng dụng Blynk.

Khi có sự cố xảy ra, ứng dụng Blynk sẽ cảnh báo với từng
trường hợp ở Bảng 4 như sau:
Bảng 4. Các trường hợp và nội dung cảnh báo
Trường hợp
Vị trí
Cảnh báo

Máy lạnh hoạt
RELAY
Sáng đèn màu đỏ
WARNING
- “ON”
động khơng đúng
công suất
VOLTAGE
Phát hiện điện thế VOLTAGE DEV
bất thường
WARNING
Overheat
Nhiệt độ môi
TEMPERATURE
trường vượt
Warning
ngưỡng cho phép
Trạm mất điện
ACTIVE
DYNAMO
STATUS
CONNECTING
Kết nối thất bại
UPDATE WIFI
hoặc gặp sự cố
Ngồi ra, kỹ thuật mã hóa khóa đối xứng AES-128 phù hợp
với việc triển khai trên mô-đun Wifi ESP32, q trình mã hóa
và giải mã diễn ra trong thời gian rất ngắn không ảnh hưởng
đến tốc độ thực thi các tác vụ và chương trình chính. Các thơng
tin mã hóa và kết quả được hiển thị ở Bảng 5. Các thơng tin bên

dưới được mã hóa bởi khóa:
key[16] = {0x44, 0x45, 0x53, 0x4c, 0x41, 0x42, 0x4b,
0x48, 0x54, 0x4e, 0x2d, 0x56, 0x4e, 0x50, 0x54, 0x31}
Bảng 5. Bảng kết quả thông tin mã hóa dùng AES-128
Plaintext (text)
Key (Hex)
Cipher text
(Hex)
44 45 53 4c
VNPT-TG.AP.P.TCLD
4b 50 9f c9
41 42 4b 48
a4 00 f9 0b
54 4E 2d 56
ec b3 39 d3
4e 50 54 31
a1 69 1f d4

Hình 12. Bo mạch hệ thống IoT cho trạm BTS.

ISBN 978-604-80-5958-3

395


Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử, Truyền thông và Công nghệ Thông tin (REV-ECIT2021)

KHCN1AAAAAAAAAAA

Hoomi smart home


1234567890000000

deslab2610000000

nhathongminh0000

44 45 53 4c
41 42 4b 48
54 4E 2d 56
4e 50 54 31
44 45 53 4c
41 42 4b 48
54 4E 2d 56
4e 50 54 31
44 45 53 4c
41 42 4b 48
54 4E 2d 56
4e 50 54 31
44 45 53 4c
41 42 4b 48
54 4E 2d 56
4e 50 54 31
44 45 53 4c
41 42 4b 48
54 4E 2d 56
4e 50 54 31

56 f4 4b 08
5c fb e0 2f

91 91 67 5c
4a 14 ba f1
bf 44 71 bf
67 40 e2 2f
0f 7d 24 6b
28 86 22 33
83 4c 11 58
58 45 67 7b
46 c9 14 81
e1 77 32 02
98 1a 04 e9
74 90 c2 6d
19 19 ab 28
ed 34 1e 17
5e bc 8b 68
d1 3c 44 86
af 28 27 ea
9a f0 da d2

V. KẾT LUẬN
Nghiên cứu đã hoàn thành việc xây dựng Node và các chức
năng cơ bản của Server để vận hành một hệ thống IoT, cơ sở
dữ liệu và giao diện người dùng trên ứng dụng Blynk, sau đó
đã tiến hành chạy demo hệ thống tại các môi trường khác nhau,
thiết bị điều khiển khác nhau. Tuy nhiên, hệ thống chưa đạt
được tính bảo mật thơng tin cao trong q trình truyền nhận dữ
liệu, các thiết kế mạch đo thông số vẫn cịn sai số tương đối
trong q trình chạy thực tế. Mục tiêu tiếp theo của nghiên cứu
là hoàn thiện các thiết kế về mạch đo, ứng dụng kỹ thuật OTA
(Over-the-Air) cho mơ-đun thu phát Wifi ESP32 để có thể cập

nhật chương trình từ xa đúng với tinh thần của các Node trong
hệ thống IoT. Ngồi ra, nhóm sẽ tiếp tục phát triển cơ sở dữ
liệu, máy chủ và giao diện trên trình duyệt Web cho người giám
sát có thể theo dõi nhiều Node cùng một cửa sổ trình duyệt
nhằm tăng tính chất quản lý tập trung của hệ thống.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] “Annoucing
the
ADVANCED
ENCRYPTION
STANDARD (AES)”, page 1-38, Nov 26, 2021.
[2] Nabilah Binti Mazalan, Jabatan Kejuruteraan Elektrik,
Politeknik Merlimau, “Application of Wireless Internet in
Networking using NODEMCU and Blynk App”, page 1-7,
2019.
[3] A. Jothivelu and S. P. Simon, "A Smart BTS/Node B
Network Monitoring and Control using IoT," 2019
Fifteenth International Conference on Information
Processing (ICINPRO), pp. 1-5, 2019.
[4] P. A. M. Hambali, Syamsuddin, M. R. Effendi and E. A. Z.
Hamidi, "Prototype Design of Monitoring System Base
Tranceiver Station (BTS) Base on Internet of Things," 2020
6th International Conference on Wireless and Telematics
(ICWT), pp. 1-6, 2020.

ISBN 978-604-80-5958-3

396