Zum Erreichen einer hohen Zuverlässigkeit, hohen Aktualität und hohen Energieeffizienz, ist es äußerst schwierig, die Qualität von Diensten (QoS) in einem drahtlosen Multihop-Sensornetzwerk (WSN) mit geringem Stromverbrauch bereitzustellen. Diese Arbeit trägt hauptsächlich zur Verbesserung der Leistung bei, um die QoS-Anforderungen in Multihop-WSNs mit niedrigem Stromverbrauch zu erfüllen, was für die zunehmende Verbreitung von WSNs im Internet der Dinge, im Cyber-physischen System und in anderen missionskritischen Anwendungen von wesentlicher Bedeutung ist. Insbesondere kann es entsprechend dem WSN-Protokollstapel in vier Aspekte unterteilt werden: Verbesserung der Dienstgüte durch (i) Ausnutzung des opportunistischen Mehrkanal-Routings, um den rauen Bedingungen zu widerstehen, (ii) Einsatz von Techniken des maschinellen Lernens, um die Kommunikationsredundanz zu verringern, (iii) Anwendung der gleichzeitigen Übertragung für eine zuverlässige und rechtzeitige Datensammlung und (iv) Nutzung von Anpassungen auf Anwendungsebene zur Laufzeitdynamik zusammen mit Designzeit-Wissen.
It is extremely challenging to provide, to guarantee, and to optimize the quality of services (QoS) in a low-power multihop wireless sensor network (WSN) concerning achieving high reliability, high timeliness, and high energy efficiency. This thesis mainly contributes to improving performance to satisfy the QoS requirements in low-power multihop WSNs, which is essential for the increasing adoption of WSNs in the Internet of Things, Cyber-physical System, and other mission-critical applications. Particularly, it can be divided into four aspects according to the WSN protocol stack: improving QoS by (i) exploiting multichannel opportunistic routing to resist the harsh conditions, (ii) using machine learning techniques to mitigate communication redundancy, (iii) applying concurrent transmission for reliable and timely data collection, and (iv) utilizing application-level adaptations on run-time dynamics together with design-time knowledge.
Proceedings of the Second International Conference on Internet of things, Data and Cloud Computing New York : ACM, 2017 (2017), Art.-Nr. 85, insges. 6 S. 1349 Seiten
International conference on embedded wireless systems and networks (EWSN) 2017 Canada : Junction Publishing, 2017 (2017), Seite 36-47 1 Online-Ressource (336 pages)
