Data Congestion Prediction in Sensors Based IoT Network

1091-1095Internet of Things (IoT) becoming the major part of human life and make the life simpler. IoT uses sensor nodes to monitors certain phenomena and transmitting the collected information to the IoT gateway. The size of the network is increase rapidly and causing congestion in the network and results in network delay, loss of data packets, a decrease in throughput, and poor energy efficiency. It is important to predict the congestion and mitigate the data accordingly. To resolve the problem of congestion, our focus is on predicting the congested node effectively. We propose an optimized deep neural network - Restricted Boltzmann machine (DNN-RBM) based data congestion prediction approach which is used for analyzing and predicting the congested node in the sensors based IoT environment. To enhance the performance of DNN, the weight parameters of DNN are optimized using the Restricted Boltzmann Machine (RBM)-algorithm. The dataset is used to train the model and enable the prediction to find the congested nodes in the network with more accuracy to enhance the performance of the network. The performance factors congestion window, throughput, propagation delay, RTT, number of packets sent, and packet loss are given as input by using DNN-RBM. Predicted results show that the proposed DNN-RBM model predicts congestion with more than 95% accuracy as compared with other models like ANN, DNN-GA

Архітектура автоматизованих систем на основі mesh-мереж

Мета роботи полягає у вивченні принципів роботи та особливостей реалізації розподілених безпровідних мереж на базі стандартних протоколів зв’язку; Реалізації функціоналу розподіленої mesh-мережі на базі апаратних мікроконтролерних пристроїв, які працюють за стандартним безпровідним протоколом Wi-Fi. У роботі розглянуто найбільш популярні безпровідні протоколи зв’язку, та особливості їх застосування при розгортанні mesh-мереж, показано їх основні переваги, недоліки та проаналізовано відмінності. У результаті проведених досліджень встановлено, що для використання в масштабах невеликих мереж доцільно використовувати пристрої з підтримкою протоколу Wi-Fi, оскільки він характеризується достатньою надійністю та захищеністю, а пристрої із його підтримкою широко розповсюджені і відносно простоті у налаштуванні. Описано теоретичні аспекти розповсюдження радіохвиль у частотному діапазоні 2,4 ГГц та зроблено оцінку ослаблення сигналу при проходженні через перешкоди плоскої конфігурації (стіни будівель). На основі мікроконтроолерного модуля ESP-8266 було реалізовано вузол mesh-мережі з передачею даних через віддалений сервер MQTT брокер. Описано функціональні можливості та можливі області застосування компонентів розподіленої безпровідної мережі

Adaptive Medium Access Control for Internet-of-Things Enabled Mobile Ad Hoc Networks

An Internet-of-Things (IoT) enabled mobile ad hoc network (MANET) is a self organized distributed wireless network, in which nodes can randomly move making the network traffic load vary with time. A medium access control (MAC) protocol, as a most important mechanism of radio resource management, is required in MANETs to coordinate nodes’ access to the wireless channel in a distributed way to satisfy their quality of service (QoS) requirements. However, the distinctive characteristics of IoT-enabled MANETs, i.e., distributed network operation, varying network traffic load, heterogeneous QoS demands, and increased interference level with a large number of nodes and extended communication distances, pose technical challenges on MAC. An efficient MAC solution should achieve consistently maximal QoS performance by adapting to the network traffic load variations, and be scalable to an increasing number of nodes in a multi-hop communication environment. In this thesis, we develop comprehensive adaptive MAC solutions for an IoT-enabled MANET with the consideration of different network characteristics. First, an adaptive MAC solution is proposed for a fully-connected network, supporting homogeneous best-effort data traffic. Based on the detection of current network traffic load condition, nodes can make a switching decision between IEEE 802.11 distributed coordination function (DCF) and dynamic time division multiple access (D-TDMA), when the network traffic load reaches a threshold, referred to as MAC switching point. The adaptive MAC solution determines the MAC switching point in an analytically tractable way to achieve consistently high network performance by adapting to the varying network traffic load. Second, when heterogeneous services are supported in the network, we propose an adaptive hybrid MAC scheme, in which a hybrid superframe structure is designed to accommodate the channel access from delay-sensitive voice traffic using time division multiple access (TDMA) and from best-effort data traffic using truncated carrier sense multiple access with collision avoidance (T-CSMA/CA). According to instantaneous voice and data traffic load conditions, the MAC exploits voice traffic multiplexing to increase the voice capacity by adaptively allocating TDMA time slots to active voice nodes, and maximizes the aggregate data throughput by adjusting the optimal contention window size for each data node. Lastly, we develop a scalable token-based adaptive MAC scheme for a two-hop MANET with an increasing number of nodes. In the network, nodes are partitioned into different one-hop node groups, and a TDMA-based superframe structure is proposed to allocate different TDMA time durations to different node groups to overcome the hidden terminal problem. A probabilistic token passing scheme is adopted for packet transmissions within different node groups, forming different token rings. An average end-to-end delay optimization framework is established to derive the set of optimal MAC parameters for a varying network load condition. With the optimal MAC design, the proposed adaptive MAC scheme achieves consistently minimal average end-to-end delay in an IoT-based two-hop environment with a high network traffic load. This research on adaptive MAC provides some insights in MAC design for performance improvement in different IoT-based network environments with different QoS requirements

コグニティブネットワークとヘテロジニアスネットワークの協調によるスペクトルの効率的利用に関する研究

学位の種別: 課程博士審査委員会委員 : （主査）東京大学教授 瀬崎 薫, 東京大学教授 浅見 徹, 東京大学教授 江崎 浩, 東京大学准教授 川原 圭博, 東京大学教授 森川 博之, 東京大学教授 相田 仁University of Tokyo(東京大学