In this paper, we propose a packet scheduling algorithm for cellular relay networks by considering relay selection, variation of channel quality, and packet delay. In the networks, mobile users are equipped with not only cellular but also user relaying radio interfaces, where base station exploits adaptive high speed downlink channel. Our proposed algorithm selects a user with good cellular channel condition as a relay station for other users with bad cellular channel condition but can get access to relay link with good quality. This can achieve flexible packet scheduling by adjusting transmission rates of cellular link. Packets are scheduled for transmission depending on scheduling indexes which are calculated based on user's achieved transmission rate, packet utility, and proportional fairness of their throughput. The performance results obtained by using computer simulation show that the proposed scheduling algorithm is able to achieve high network capacity, low packet loss, and good fairness in terms of received throughput of mobile users.
The reduction of chip area and delay is important purpose of Scheduling in High-Level Synthesis. This paper presents a scheduling approach with component selection. After obtaining a initial schedule taking only single-functional u-nits, the component selection of our approach attempts the reduction of chip area and/or delay by the selection more suitable components in a component library using Simulated Annealing.
센서 네트워크에서 기본적으로 고려되어야 하는 것은 센서 노드의 에너지 소모 문제이다. 이를 해결하기 위해 많은 연구들이 진행되어 왔지만 에너지 소모 문제와 더불어 트레이드오프 관계를 갖는 지연 문제도 간과할 수 없는 부분이다. 본 논문은 생체시스템을 모방하여 무선 센서망에서 에너지의 소모와 지연시간을 줄이기 위한 BISA(Bio-inspired Scheduling Algorithm)를 제안한다. BISA는 에너지 효율성이 높은 라우팅 경로를 탐색하고 다중채널을 이용하여 데이터 전송의 경로를 다중화하여 데이터 전송을 위한 에너지 소모와 지연시간을 최소화한다. 모의실험을 통해 제안한 방식이 효율적으로 에너지를 소모함과 동시에 요구지연시간을 보장함을 확인한다.
In this paper, we investigate the problem of minimizing the average transmission power of users while guaranteeing the average delay constraints in time-varying uplink channels. We design a scheduler that selects a user for transmission and determines the transmission rate of the selected user based on the channel and backlog information of users. Since it requires prohibitively high computation complexity to determine an optimal scheduler for multi-user systems, we propose a low-complexity scheduling scheme that can achieve near-optimal performance. In this scheme, we reduce the complexity by decomposing the multiuser problem into multiple individual user problems. We arrange the probability of selecting each user such that it can be determined only by the information of the corresponding user and then optimize the transmission rate of each user independently. We solve the user problem by using a dynamic programming approach and analyze the upper and lower bounds of average transmission power and average delay, respectively. In addition, we investigate the effects of the user selection algorithm on the performance for different channel models. We show that a channel-adaptive user selection algorithm can improve the energy efficiency under uncorrelated channels but the gain is obtainable only for loose delay requirements in the case of correlated channels. Based on this, we propose a user selection algorithm that adapts itself to both the channel condition and the backlog level, which turns out to be energy-efficient over wide range of delay requirement regardless of the channel model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권11호
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pp.3523-3543
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2022
Autonomous vehicles are gradually being regarded as the mainstream trend of future development of the automobile industry. Autonomous driving networks generate many intensive and delay-sensitive computing tasks. The storage space, computing power, and battery capacity of autonomous vehicle terminals cannot meet the resource requirements of the tasks. In this paper, we focus on the task scheduling problem of autonomous driving in software-defined edge networks. By analyzing the intensive and delay-sensitive computing tasks of autonomous vehicles, we propose an emotion model that is related to task urgency and changes with execution time and propose an optimal base station (BS) task scheduling (OBSTS) algorithm. Task sentiment is an important factor that changes with the length of time that computing tasks with different urgency levels remain in the queue. The algorithm uses task sentiment as a performance indicator to measure task scheduling. Experimental results show that the OBSTS algorithm can more effectively meet the intensive and delay-sensitive requirements of vehicle terminals for network resources and improve user service experience.
A new dynamic scheduling algorithm is proposed for CAN-based real-time system in this paper. The proposed algorithm is extended from an existing EDS(Earliest Deadline Scheduling) approach having a solution to the priority inversion. Using the proposed algorithm, the available bandwidth of network media can be checked dynamically, and consequently arbitration delay causing the miss of deadline can be avoided. Also, non-real time messages can be processed with their bandwidth allocation. Full network utilization and real-time transmission feasibility can be achieved through the algorithm. To evaluate the performance of algorithm, two simulation tests are performed. The first one is transmission data measurement per minute for periodic messages and the second one is feasibility in the system with both periodic messages and non-real time message.
In this paper, we propose an efficient sequencing technique, namely minimum Row time scheduling (MFTS), to manage variable-Iength message transmissions for single-hop passive starcoupled WDM optical networks. By considering not only the message length but also the state of the receivers and the tuning latency, the proposed protocol can reduce the average delay of the network greatly. This paper also introduces a new channel assignment technique latency minimizing scheduling (LMS), which aims to reduce the scheduling latency. We evaluate the proposed algorithm, using extensive discrete-event simulations, by comparing its performance with shortest job first (SJF) algorithm. We find that significant improvement in average delay could be achieved by MFTS algorithm. By combining the proposed message sequencing technique with the channel selection technique, the performance of the optical network could be further improved.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권3호
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pp.1-8
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2022
Supporting real-time flows with delay and throughput constraints is an important challenge for future wireless networks. In this paper, we develop an optimal scheduling scheme to optimally choose the packets to transmit. The optimal transmission strategy is based on an observable Markov decision process. The novelty of the work focuses on a priority-based probabilistic packet scheduling strategy for efficient packet transmission. This helps in providing guaranteed services to real time traffic in Heterogeneous Wireless Networks. The proposed scheduling mechanism is able to optimize the desired performance. The proposed scheduler improves the overall end-to-end delay, decreases the packet loss ratio, and reduces blocking probability even in the case of congested network.
Data convergecast is an indispensable task for any WSN applications. Typically, scheduling in the WSN consists of two phases: tree construction and scheduling. The optimal tree structure and scheduling for the network is proven NP-hard. This paper focuses on the delay optimality while constructing the data convergecast tree. The algorithm can take any tree as the input, and by performing the switches (i.e. a node changes its parent), the expected aggregation delay is potentially reduced. Note that while constructing the tree, only the in-tree collisions between the child nodes sending data to their common parent is considered.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권12호
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pp.5174-5190
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2016
Recent years have witnessed an explosive growth of mobile devices, mobile cloud computing services offered by these devices and the remote clouds behind them. In this paper, we noticed ultra-low latency service, as a type of mobile cloud computing service, requires extremely short delay constraints. Hence, such delay-sensitive applications should be satisfied with strong QoS guarantee. Existing solutions regarding this problem have poor performance in terms of throughput. In this paper, we propose an end-to-end bandwidth resource reservation via software defined scheduling inspired by the famous SDN framework. The main contribution of this paper is the end-to-end resource reservation and flow scheduling algorithm, which always gives priority to delay sensitive flows. Simulation results confirm the advantage of the proposed solution, which improves the average throughput of ultra-low latency flows.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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