Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Truyền Tải Dữ Liệu và Kiến Trúc Mạng Trong Các Mạng Cảm Biến Thấp Năng Lượng Tầm Xa Cho IoT
Tóm tắt
Internet of Things (IoT) đã trở thành một công nghệ không thể thiếu cho sự hội tụ trong công nghệ thông tin và truyền thông (ICT). Nó thu thập thông tin từ nhiều đối tượng khác nhau và cung cấp các dịch vụ thông minh thông qua việc phân tích thông tin. Để thu thập thông tin xung quanh, IoT sử dụng một mạng cảm biến, là một mạng truyền thông không dây tiêu thụ điện năng thấp với nhiều nút cảm biến. Các nút cảm biến trong các mạng cảm biến thông thường có phạm vi truyền tải ngắn. Tuy nhiên, có sự cần thiết phải có một mạng cảm biến với phạm vi truyền tải dài cũng như tiêu thụ điện năng thấp cho các dịch vụ IoT đa dạng. Phạm vi truyền tải dài của các thiết bị IoT ảnh hưởng đến môi trường truyền tải. Nhiều nút cảm biến (tức là, các thiết bị IoT) trong mạng cảm biến tầm xa sẽ truyền dữ liệu đến một nút cổng xác định nhằm chuyển giao dữ liệu đến máy chủ mạng. Nút cổng có thể gặp phải tải lưu lượng nghiêm trọng để truyền dữ liệu. Điều này dẫn đến việc suy giảm hiệu quả truyền tải. Do đó, để đảm bảo việc truyền tải dữ liệu hiệu quả, một kiến trúc mạng và một phương pháp truyền tải dữ liệu cho các dịch vụ IoT tầm xa là cần thiết. Bài báo này đề xuất kiến trúc mạng và phương pháp truyền tải dữ liệu cho các mạng cảm biến tầm xa. Kiến trúc mạng đề xuất dựa trên tiêu chuẩn oneM2M IoT. Nó bao gồm Nút Hạ Tầng (IN), Nút Trung Gian (MN) và Nút Dịch Vụ Ứng Dụng (ASN) như là các yếu tố mạng. Trong phương pháp đề xuất, IN sử dụng các MN sao chép để giảm tải lưu lượng tại MN, nút cổng. ASN chuyển giao dữ liệu qua MN hoặc MN sao chép đến IN. Thông qua việc cân bằng tải theo phương pháp đề xuất tại MN, có thể cung cấp việc truyền tải dữ liệu hiệu quả cho các dịch vụ IoT trong mạng cảm biến tầm xa. Hiệu suất của phương pháp đề xuất được xác thực bằng mô phỏng máy tính.
Từ khóa
#Internet of Things #mạng cảm biến #truyền tải dữ liệu #hiệu suất mạng #mộtM2MTài liệu tham khảo
Gubbi, J., Buyya, R., Marusic, S., & Palaniswami, M. (2013). Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Elsevier Future Generation Computer Systems, 29(7), 1645–1660.
Atzori, L., Iera, A., & Morabito, G. (2010). The Internet of Things: A survey. Elsevier Computer Networks, 54(15), 2787–2805.
Sundmaeker, H., Guillemin, P., Friess, P., & Woelfflé, S. (2010). Vision and challenges for realising the Internet of Things. Luxembourg: Publications Office of the European Union.
Kim, S., & Na, W. (2016). Safe data transmission architecture based on cloud for Internet of Things. Wireless Personal Communications, 86(1), 287–300.
Bandyopadhyay, D., & Sen, J. (2011). Internet of Things: Applications and challenges in technology and standardization. Wireless Personal Communications, 55(1), 49–69.
Akyildiz, I. F., Su, W., Sankarasubramaniam, Y., & Cayirei, E. (2002). A survey on sensor networks. IEEE Communications Magazine, 40(8), 102–114.
Culler, D., Estrin, D., & Srivastava, M. (2004). Guest editors introduction: Overview of sensor networks. IEEE Computer, 37(8), 41–49.
Tilak, S., Abu-Ghazaleh, N., & Heinzelman, W. (2002). A taxonomy of wireless micro sensor network models. ACM Mobile Computing and Commnunications Review, 6(2), 28–36.
Ghosh, A., & Das, S. K. (2008). Coverage and connectivity issues in wireless sensor networks: A survey. Elsevier Pervasive and Mobile Computing, 4(3), 303–334.
Kim, D.-Y., Cho, J., & Jeong, B.-S. (2010). Practical data transmission in cluster-based sensor networks. KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS), 4(3), 224–242.
Kim, D.-Y., Jin, Z., Choi, J., Lee, B. and Cho, J. (2015). Transmission power control with the guaranteed communication reliability in WSN. International Journal of Distributed Sensor Networks, 2015, ID 632590.
Jin, Z., Kim, D.-Y., Cho, J., & Lee, B. (2015). An analysis on optimal cluster ratio in cluster-based wireless sensor networks. IEEE Sensors Journal, 15(11), 6413–6423.
IEEE. (2006). IEEE standard for information technology—telecommunications and information exchange between systems—local and metropolitan area networks—specific requirements—part 15.4: Wireless Mediaum Access Control (MAC) and Physical Layer (PHY) specifications for low-rate wireless personal area networks (LR-WPAN). IEEE Std 802.15.4-2006.
Sornin, N., Luis, M., Eirich, T., Kramp, T., & Hersent, O. (2015). LoRa Alliance LoRaWAN specification. LoRaWAN Specifiction, Release v1.0.
oneM2M. (2014). oneM2M functional architecture baseline draft. oneM2M Technical Specification, oneM2M-TS-0001-V-2014-08.
ZigBee Alliance. http://www.zigbee.org/.
Huang, K.-L., Yen, L.-H., Wang, J.-T., Wu, C.-N., & Tseng, C.-C. (2013). A backbone-aware topology formation (BATF) scheme for ZigBee wireless sensor networks. Wireless Personal Communications, 68(1), 47–64.
Mraz, L., Cervenka, V., Komosny, D., & Simek, M. (2013). Comprehensive performance analysis of ZigBee technology based on real measurements. Wireless Personal Communications, 71(4), 2783–2803.
Bontu, C. S., Periyalwar, S., & Pecen, M. (2014). Wireless wide-area networks for internet of things: An air interface protocol for IoT and a simultaneous access channel for uplink IoT communication. IEEE Vehicular Technology Magazine, 9(1), 54–63.
Ross, S. M. (2002). Probability models for computer science. San Diego: Harcourt/Academic Press.
Trivedi, K. S. (2002). Probability and statistics with reliability, queuing and computer science applications. Hoboken: John Wiley & Sons Inc.
MacDougall, M. H. (1987). Simulating computer systems, techniques and tool. Cambridge: MIT Press.