IoT対応無線センサーネットワークにおけるハイブリッド集約およびスケジューリング技術を用いたインテリジェント輻輳制御メカニズム

科学分野:

• コンピューターサイエンス
• ネットワークエンジニアリング
• 人工知能

背景:

• IoT対応無線センサーネットワーク（WSN）における輻輳は、特にバーストトラフィック下でパフォーマンスを著しく低下させます。
• 既存のプロトコルは、ネットワーク負荷を効率的に管理するのに苦労しており、パケット配信、遅延、およびエネルギー消費に影響を与えます。
• エネルギー効率が高く、スケーラブルで、サービス品質（QoS）を認識するインテリジェント輻輳制御メカニズムの必要性があります。

研究 の 目的:

• IoT対応WSN向けのインテリジェント輻輳制御プロトコルを開発および評価します。
• 効率的なネットワーク負荷処理のために、ハイブリッドデータ集約、適応スケジューリング、およびニューロファジィ決定エンジンを組み合わせます。
• 高度な輻輳制御戦略を探索するための再現可能なフレームワークを提供します。

主な方法:

• NS-2.35を使用して、ノード密度とトラフィックパターンが異なるシミュレートされたネットワークトポロジ。
• 時間とカウントに基づいてパケットを優先度ラベルとともに集約するハイブリッド集約メカニズムを実装しました。
• 重み付きラウンドロビンによって管理されるデュアル優先度キューを使用した適応スケジューリングアプローチを利用しました。
• バッファ占有率、リンク品質、チャネル使用率、残りのエネルギー、およびトラフィックの優先度を評価してネットワークパラメータを調整するニューロファジィコントローラーを開発しました。

主要な成果:

• 提案されたプロトコルは、シミュレーションにおいてベースラインスキームと比較して優れたパフォーマンスを示しました。
• パケット配信率、エンドツーエンド遅延、スループット、およびエネルギー消費を含む主要なパフォーマンスメトリックが改善されました。
• プロトコルはネットワーク負荷を効果的に管理し、ネットワーク寿命とエネルギー効率の向上につながりました。

結論:

• インテリジェント輻輳制御プロトコルは、IoT対応WSNのパフォーマンスを向上させるための実行可能なソリューションを提供します。
• 集約、スケジューリング、およびニューロファジィ制御を組み合わせたハイブリッドアプローチは、複雑なトラフィック条件を処理するのに効果的です。
• この作業は、エネルギー効率が高く、スケーラブルで、QoSを認識するWSNの将来の研究のための再現可能なフレームワークを提供します。