KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권4호
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pp.1317-1341
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2021
Nowadays, the Internet of Things (IoT) is adopted to enable effective and smooth communication among different networks. In some specific application, the Wireless Sensor Networks (WSN) are used in IoT to gather peculiar data without the interaction of human. The WSNs are self-organizing in nature, so it mostly prefer multi-hop data forwarding. Thus to achieve better communication, a cross-layer routing strategy is preferred. In the cross-layer routing strategy, the routing processed through three layers such as transport, data link, and physical layer. Even though effective communication achieved via a cross-layer routing strategy, energy is another constraint in WSN assisted IoT. Cluster-based communication is one of the most used strategies for effectively preserving energy in WSN routing. This paper proposes a Bio-inspired cross-layer routing (BiHCLR) protocol to achieve effective and energy preserving routing in WSN assisted IoT. Initially, the deployed sensor nodes are arranged in the form of a grid as per the grid-based routing strategy. Then to enable energy preservation in BiHCLR, the fuzzy logic approach is executed to select the Cluster Head (CH) for every cell of the grid. Then a hybrid bio-inspired algorithm is used to select the routing path. The hybrid algorithm combines moth search and Salp Swarm optimization techniques. The performance of the proposed BiHCLR is evaluated based on the Quality of Service (QoS) analysis in terms of Packet loss, error bit rate, transmission delay, lifetime of network, buffer occupancy and throughput. Then these performances are validated based on comparison with conventional routing strategies like Fuzzy-rule-based Energy Efficient Clustering and Immune-Inspired Routing (FEEC-IIR), Neuro-Fuzzy- Emperor Penguin Optimization (NF-EPO), Fuzzy Reinforcement Learning-based Data Gathering (FRLDG) and Hierarchical Energy Efficient Data gathering (HEED). Ultimately the performance of the proposed BiHCLR outperforms all other conventional techniques.
이 논문에서는 단말 간 직접 통신(Device-to-Device: D2D) 링크가 있는 셀룰러 망 안에서 증폭 후 전달 (Amplify-and- Forward: AF) 방식의 조력국을 사용하여 D2D 전송률을 높이고 D2D 단말기가 셀룰러 망에 미치는 간섭을 제어하는 방법을 제안한다. 전체 시스템의 quality-of-service (QoS)를 높이기 위해 두 가지 방법으로 조력국을 설계한다. 첫 번째는 D2D 단말기가 셀룰러 망에 미치는 간섭을 제한하면서 최저 D2D 전송률을 최대화하는 문제이고, 두 번째는 이것의 dual 문제인 각 D2D 단말기의 최소 전송률을 보장하면서 D2D 단말기가 셀룰러망에 미치는 간섭을 최소화하는 문제이다. 또한, 이 문제들은 semi-definite programming (SDP) 문제로 바뀔 수 있음을 보인다. 실험 결과에서는 AF 조력국이 시스템의 성능을 획기적으로 향상시킬 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 PRMA의 구조를 사용하여 ABR 형태의 데이터 서비스를 수행 할 수 있는 알고리즘을 도입하므로서 그 개념을 확장하고, 채널의 이용효율을 극대화하도록 설계된 무선 MAC 알고리즘인 APRMA를 제안한다. 기존의 PRMA에서는 랜덤 데이터를 전송하고자 하는 단말들은 슬롯을 예약할 수 없다. 즉, 슬롯의 예약은 시간 지연에 엄격한 음성에만 국한된다. 그러나 데이터들도 요구하는 서비스 품질을 만족시켜 주어야 하며, 이를 위해 데이터에 대해서도 예약을 가능하게 하므로서 채널의 처리율도 높일 수 있다. 따라서 무선 MAC에서는 음성 뿐 아니라 데이터에 대해서도 예약이 수행되어야 한다. 이때, 데이터에 고정된 전송율을 갖도록 슬롯을 예약해줄 수도 있겠지만 이로 인해 시간 지연에 민감한 서비스들의 효율이 떨어질 수 있다. 따라서, APRMA에서는 초기에는 최소한의 대역만을 할당해주며, 잉여의 대역이 존재하면 계속 그 전송율을 높여나갈 수 있게 하므로서 채널의 이용율을 높이고, 음성과 같은 상대적으로 우선순위가 높은 서비스 요청에 대해서도 동시에 그 서비스 품질을 만족시킬 수 있다.
본 논문에서는 PRMA의 구조를 사용하여 ABR 형태의 데이터 서비스를 수행할 수 있는 알고리즘을 도입함으로서 그 개념을 확장하고, 채널의 이용효율을 극대화하도록 설계된 무선 MAC 알고리즘인 APRMA를 제안한다. 기존의 PRMA에서는 랜덤 데이터를 전송하고자 하는 단말들은 슬롯을 예약할 수 없다. 즉, 슬롯의 예약은 시간 지연에 엄격한 음성에만 국한된다. 그러나 데이터들도 요구하는 서비스 품질을 만족시켜주어야 하며, 이를 위해 데이터에 대해서도 예약을 가능하게 함으로서 채널의 처리율도 높일 수 있다. 이때, 데이터에 고정된 전송율을 갖도록 슬롯을 예약해줄 수도 있겠지만 이로 인해 시간 지연에 민감한 서비스들의 효율이 떨어질 수 있으므로 APRMA에서는 초기에는 최소한의 대역만을 할당해주며, 잉여의 대역이 존재하면 계속 그 전송율을 높여나갈 수 있게 함으로서 채널의 이용율을 높이고, 음성과 같은 상대적으로 우선순위가 높은 서비스 요청에 대해서도 동시에 그 서비스 품질을 만족시킬 수 있다.
ATM 망에서의 폭주로 인한 셀 손실은 피할 수 없기 때문에 영상 데이터 전송시 화질의개선 여지가 문제점으로 남아있다. ATM망에서 MPEG 비디오 전송시에 무차별적인 셀들의 손실은 서비스 품질의 심각한 저하를 가져올 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 두 가지 방법을 제안한다. 첫째, MPEG 부호화기의 데이터 스트림의 트래픽 특성을 분석하여 높은 우선 순위의 데이터 스트림을 생성한다. 그리고 망의 폭주시에 가능한 한 낮은 우선 순위의 셀들을 폐기시키고 높은 우선 순위의 셀들을 전송하게 함으로써 사용자의 QOS를 보장한다. 이 때 부호화기의 데이터 스트림에 대한 우선 순위는 파라미터 ${\beta}$값의 증감에 따라 우선 순위 단계를 조절한다. 둘째, ${\beta}$값이 클수록 우선 순위가 높은 셀들의 수가 증가하게 된다. 이것은 망의 폭주시 우선 순위가 높은 셀의 손실을 초래한다. 이를 예방하기 위하여 본 연구에서는 사용량 감시 제어기를 설치하여 버퍼의 상태에 따라 전송률을 재 조절하는 방법을 취한다. 즉, 부호화기의 대역폭은 부호화기와 네트워크 사이의 재협상을 통하여 얻는다. 본 논문에서는 부호화기의 대역폭 요구사항을 최대 셀 전송률, 버스트 길이, 지속율을 다루는 사용 파라미터 제어(UPC)에 의하여 얻는다. 네트워크 인터페이스 카드(NIC : Network Interface Card)에 있는 적용 부호화기의 비트율 제어 알고리즘은 사용자의 QOS를 유지하기 위해 필요한 UPC 파라미터를 계산한다. 시뮬레이션시에는 동적인 UPC를 지원하는 ATM 네트워크 인터페이스 환경을 통하여 MPEG 부호화기의 비트율을 조절함으로써 측정하였다. 우선 순위가 주어진 데이터 스트림의 대역폭 재협상을 통한 실험의 결과는 대역폭의 이득과 우선 순위가 높은 데이터 스트림의 손실을 방지함으로써 영상의 화질이 개선됨을 보여준다.
본 논문에서는 PRMA의 구조를 사용하여 ABR 형태의 데이터 서비스를 수행할 수 있는 알고리즘을 도입하므로서 그 개념을 확장하고, 채널의 이용효율을 극대화하도록 설계된 무선 MAC 알고리즘인 APRMA를 제안한다. 기존의 PRMA에서는 랜덤 데이터를 전송하고자 하는 단말들은 슬롯을 예약한 수 없다. 즉, 슬롯의 예약은 시간 지연에 엄격한 음성에만 국한된다. 그러나 데이터들도 요구하는 서비스 품질을 만족시켜주어야 하며, 이를 위해 데이터에 대해서도 예약을 가능하게 하므로서 채널의 처리율도 높일 수 있다. 따라서, APRMA에서는 초기에는 최소한의 대역만을 할당해주며, 잉여의 대역이 존재하면 계속 그 전송율을 높여나갈 수 있게 하므로서 채널의 이용율을 높이고, 음성과 같은 상대적으로 우선순위가 높은 서비스 요청에 대해서도 동시에 그 서비스 품질을 만족시킬 수 있다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권6호
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pp.2240-2254
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2021
We investigate the channel allocation problem in an ultra-dense device-to-device (D2D) enabled cellular network in underlaying mode where multiple D2D users are forced to share the same channel. Two kinds of low complexity solutions, which just require partial channel state information (CSI) exchange, are devised to resolve the combinatorial optimization problem with the quality of service (QoS) guaranteeing. We begin by sorting the cellular users equipment (CUEs) links in sequence in a matric of interference tolerance for ensuring the SINR requirement. Moreover, the interference quota of CUEs is regarded as one kind of communication resource. Multiple D2D candidates compete for the interference quota to establish spectrum sharing links. Then base station calculates the occupation of interference quota by D2D users with partial CSI such as the interference channel gain of D2D users and the channel gain of D2D themselves, and carries out the channel allocation by setting different access priorities distribution. In this paper, we proposed two novel fast matching algorithms utilize partial information rather than global CSI exchanging, which reduce the computation complexity. Numerical results reveal that, our proposed algorithms achieve outstanding performance than the contrast algorithms including Hungarian algorithm in terms of throughput, fairness and access rate. Specifically, the performance of our proposed channel allocation algorithm is more superior in ultra-dense D2D scenarios.
Multicast technology allows the transmission of data from one source node to a selected group of destination nodes. Multicast routes typically use trees, called multicast routing trees, to minimize resource usage such as cost and bandwidth by sharing links. Moreover, the quality of service (QoS) is satisfied by distributing data along a path haying no more than a given number of arcs between the root node of a session and a terminal node of it in the routing tree. Thus, a multicast routing tree for a session can be represented as a hop constrained Steiner tree. In this paper, we consider the hop-constrained multicast route packing problem with bandwidth reservation. Given a set of multicast sessions, each of which has a hop limit constraint and a required bandwidth, the problem is to determine a set of multicast routing trees in an arc-capacitated network to minimize cost. We propose an integer programming formulation of the problem and an algorithm to solve it. An efficient column generation technique to solve the linear programming relaxation is proposed, and a modified cover inequality is used to strengthen the integer programming formulation.
Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and multiple input multiple output (MIMO) technologies provide additional dimensions of freedom with spectral and spatial resources for radio resource management. Multi-dimensional radio resource management has recently been identified to exploit the full dimensions of freedom for more flexible and efficient utilization of scarce radio spectrum while provide diverse quality of service (QoS) guarantees. In this work, a multi-dimensional radio resource scheduling scheme is proposed to achieve above goals in hybrid orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) and space division multiple access (SDMA) systems. Cochannel interference (CCI) introduced by frequency reuse under SDMA is eliminated by frequency division and time division between highly interfered users. This scheme maximizes system throughput subjected to the minimum data rate guarantee. for heterogeneous users and transmit power constraint. By numerical examples, system throughput and fairness superiority of the our scheduling scheme are verified.
Machine learning (ML) algorithms have been intended to seamlessly collaborate for enabling intelligent networking in terms of massive service differentiation, prediction, and provides high-accuracy recommendation systems. Mobile edge computing (MEC) servers are located close to the edge networks to overcome the responsibility for massive requests from user devices and perform local service offloading. Moreover, there are required lightweight methods for handling real-time Internet of Things (IoT) communication perspectives, especially for ultra-reliable low-latency communication (URLLC) and optimal resource utilization. To overcome the abovementioned issues, this paper proposed an intelligent scheme for traffic steering based on the integration of MEC and lightweight ML, namely support vector machine (SVM) for effectively routing for lightweight and resource constraint networks. The scheme provides dynamic resource handling for the real-time IoT user systems based on the awareness of obvious network statues. The system evaluations were conducted by utillizing computer software simulations, and the proposed approach is remarkably outperformed the conventional schemes in terms of significant QoS metrics, including communication latency, reliability, and communication throughput.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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