Delay and reliability analysis of p-persistent carrier sense multiple access for multi-event industrial wireless sensor networks

In industrial environments various events can concurrently occur and may require different quality of service (QoS) provision based on different priority levels. To reduce the chances of collision and to improve efficiency in multi-event occurrence, Carrier Sense Multiple Access (CSMA) is a preferable choice for Medium Access Control (MAC) protocols. However, it also increases the overall delay. In this paper, a Priority MAC protocol for Multi-Event industrial wireless sensor networks (PMME) is proposed. In PMME, use of different p values/sequences is proposed to enable multi-priority operation, which can be optimized to suit different operational classes within industrial applications including emergency, regulatory control, supervisory control, open-loop control, alerting and monitoring systems. In this work, novel mathematical model as well as simulations are presented to validate the accuracy and performance of the proposed protocol. Mathematical analysis shows that the proposed PMME can prioritize data packets effectively while ensuring ultra-reliable and low latency communications for high priority nodes. Simulations in Castalia verify that PMME with different p values/sequences notably reduces packet delay for all four priority classes. The PMME also returns a high packet success rate compared to other two well-known priority enabled MAC protocols, QoS aware energy-efficient (QAEE) and multi-priority based QoS (MPQ), in multi-event industrial wireless sensor networks

MAC protokol adaptivnog faktora ispune zasnovan na predviđanju u bežičnim senzorskim mrežama sa prikupljanjem solarne energije

Harvesting ambient energy has enabled the development of energy-harvesting wireless sensor networks (EH-WSNs). However, in these networks, the uncertainty in harvesting rate due to dynamic weather conditions raises new challenges. Therefore, this drives the development of energy harvesting-aware solutions. Formerly, many MAC protocols have been developed for EH-WSNs, which offer various features based on available harvested energy to support different applications. Nevertheless, optimizing MAC performance by incorporating predicted future energy intake is relatively new in EH-WSNs. Therefore, this thesis presents a machine learning prediction based adaptive duty cycle medium access control (MAC) protocol for solar energy harvesting wireless sensor networks WSNs. The developed protocol incorporates information about the current and future harvested energy using mathematical formulations to improve network performance. By doing so, the proposed MAC protocol effectively addresses the primary goals of solar energy harvesting WSNs: ensuring long-term network sustainability and efficient utilization of harvested energy to enhance the application performance under dynamically changing energy harvesting conditions.Сакупљање амбијенталне енергије омогућило је развој бежичних сензорских мрежа (EH-WSN) за прикупљање енергије. Међутим, у овим мрежама, неизвесност у стопи жетве услед динамичних временских услова поставља нове изазове. Стога, ово покреће развој решења која су свесна прикупљања енергије. Раније су развијени многи MAC протоколи за EH-WSN, који нуде различите карактеристике засноване на доступној прикупљеној енергији за подршку различитим апликацијама. Ипак, оптимизација перформанси MAC-а укључивањем предвиђеног будућег уноса енергије је релативно нова у EH-WSN-овима. Стога, ова теза представља протокол адаптивног радног циклуса за контролу приступа медијуму (MAC) заснован на предвиђању заснованом на машинском учењу за бежичне WSN мреже за прикупљање соларне енергије. Развијени протокол укључује информације о тренутној и будућој прикупљеној енергији користећи математичке формулације за побољшање перформанси мреже. На тај начин, предложени MAC протокол ефикасно се бави примарним циљевима WSN-а за прикупљање соларне енергије: обезбеђивање дугорочне одрживости мреже и ефикасно коришћење прикупљене енергије за побољшање перформанси апликације под динамички променљивим условима прикупљања енергије.Sakupljanje ambijentalne energije omogućilo je razvoj bežičnih senzorskih mreža (EH-WSN) za prikupljanje energije. Međutim, u ovim mrežama, neizvesnost u stopi žetve usled dinamičnih vremenskih uslova postavlja nove izazove. Stoga, ovo pokreće razvoj rešenja koja su svesna prikupljanja energije. Ranije su razvijeni mnogi MAC protokoli za EH-WSN, koji nude različite karakteristike zasnovane na dostupnoj prikupljenoj energiji za podršku različitim aplikacijama. Ipak, optimizacija performansi MAC-a uključivanjem predviđenog budućeg unosa energije je relativno nova u EH-WSN-ovima. Stoga, ova teza predstavlja protokol adaptivnog radnog ciklusa za kontrolu pristupa medijumu (MAC) zasnovan na predviđanju zasnovanom na mašinskom učenju za bežične WSN mreže za prikupljanje solarne energije. Razvijeni protokol uključuje informacije o trenutnoj i budućoj prikupljenoj energiji koristeći matematičke formulacije za poboljšanje performansi mreže. Na taj način, predloženi MAC protokol efikasno se bavi primarnim ciljevima WSN-a za prikupljanje solarne energije: obezbeđivanje dugoročne održivosti mreže i efikasno korišćenje prikupljene energije za poboljšanje performansi aplikacije pod dinamički promenljivim uslovima prikupljanja energije

MAC protokol adaptivnog faktora ispune zasnovan na predviđanju u bežičnim senzorskim mrežama sa prikupljanjem solarne energije

Harvesting ambient energy has enabled the development of energy-harvesting wireless sensor networks (EH-WSNs). However, in these networks, the uncertainty in harvesting rate due to dynamic weather conditions raises new challenges. Therefore, this drives the development of energy harvesting-aware solutions. Formerly, many MAC protocols have been developed for EH-WSNs, which offer various features based on available harvested energy to support different applications. Nevertheless, optimizing MAC performance by incorporating predicted future energy intake is relatively new in EH-WSNs. Therefore, this thesis presents a machine learning prediction based adaptive duty cycle medium access control (MAC) protocol for solar energy harvesting wireless sensor networks WSNs. The developed protocol incorporates information about the current and future harvested energy using mathematical formulations to improve network performance. By doing so, the proposed MAC protocol effectively addresses the primary goals of solar energy harvesting WSNs: ensuring long-term network sustainability and efficient utilization of harvested energy to enhance the application performance under dynamically changing energy harvesting conditions.Сакупљање амбијенталне енергије омогућило је развој бежичних сензорских мрежа (EH-WSN) за прикупљање енергије. Међутим, у овим мрежама, неизвесност у стопи жетве услед динамичних временских услова поставља нове изазове. Стога, ово покреће развој решења која су свесна прикупљања енергије. Раније су развијени многи MAC протоколи за EH-WSN, који нуде различите карактеристике засноване на доступној прикупљеној енергији за подршку различитим апликацијама. Ипак, оптимизација перформанси MAC-а укључивањем предвиђеног будућег уноса енергије је релативно нова у EH-WSN-овима. Стога, ова теза представља протокол адаптивног радног циклуса за контролу приступа медијуму (MAC) заснован на предвиђању заснованом на машинском учењу за бежичне WSN мреже за прикупљање соларне енергије. Развијени протокол укључује информације о тренутној и будућој прикупљеној енергији користећи математичке формулације за побољшање перформанси мреже. На тај начин, предложени MAC протокол ефикасно се бави примарним циљевима WSN-а за прикупљање соларне енергије: обезбеђивање дугорочне одрживости мреже и ефикасно коришћење прикупљене енергије за побољшање перформанси апликације под динамички променљивим условима прикупљања енергије.Sakupljanje ambijentalne energije omogućilo je razvoj bežičnih senzorskih mreža (EH-WSN) za prikupljanje energije. Međutim, u ovim mrežama, neizvesnost u stopi žetve usled dinamičnih vremenskih uslova postavlja nove izazove. Stoga, ovo pokreće razvoj rešenja koja su svesna prikupljanja energije. Ranije su razvijeni mnogi MAC protokoli za EH-WSN, koji nude različite karakteristike zasnovane na dostupnoj prikupljenoj energiji za podršku različitim aplikacijama. Ipak, optimizacija performansi MAC-a uključivanjem predviđenog budućeg unosa energije je relativno nova u EH-WSN-ovima. Stoga, ova teza predstavlja protokol adaptivnog radnog ciklusa za kontrolu pristupa medijumu (MAC) zasnovan na predviđanju zasnovanom na mašinskom učenju za bežične WSN mreže za prikupljanje solarne energije. Razvijeni protokol uključuje informacije o trenutnoj i budućoj prikupljenoj energiji koristeći matematičke formulacije za poboljšanje performansi mreže. Na taj način, predloženi MAC protokol efikasno se bavi primarnim ciljevima WSN-a za prikupljanje solarne energije: obezbeđivanje dugoročne održivosti mreže i efikasno korišćenje prikupljene energije za poboljšanje performansi aplikacije pod dinamički promenljivim uslovima prikupljanja energije