Lịch trình dữ liệu và phân bổ tài nguyên trong các mạng vệ tinh LEO cho việc tách nhiệm vụ IoT

Wireless Networks - Trang 1-11 - 2023
Jie Zhao1, Sihan Chen2, Chenghou Jin1, Hua Xing1, Ying Chen1
1School of Computer Science, Beijing Information Science and Technology University, Beijing, China
2Central South University, Changsha, China

Tóm tắt

Với sự phát triển của Internet vạn vật (IoT), điện toán biên di động dựa trên vệ tinh quỹ đạo thấp (LEO) đã thu hút sự quan tâm rộng rãi. Các vệ tinh LEO có thể vượt qua các rào cản địa lý, với phạm vi phủ sóng rộng và khả năng triển khai linh hoạt. Chúng là lựa chọn cho các giao tiếp di động trong tương lai. Trong bài viết này, chúng tôi xem xét kiến trúc ba tầng của vệ tinh LEO, các nút lặp và các thiết bị IoT có cảm biến. Trong kiến trúc này, các thiết bị IoT có thể chọn các thiết bị có điều kiện giao tiếp tốt hơn hoặc các trạm gốc làm nút lặp để hỗ trợ lập lịch nhiệm vụ và dữ liệu, điều này có thể giảm hiệu quả tiêu thụ năng lượng của hệ thống và độ trễ trong quá trình lập lịch nhiệm vụ và dữ liệu. Hơn nữa, chúng tôi nghiên cứu các chiến lược phân bổ tài nguyên tính toán và các chiến lược lập lịch dữ liệu nhằm giảm thiểu tiêu thụ năng lượng của hệ thống. Dựa trên công nghệ Lyapunov, chúng tôi biến đổi vấn đề thành ba bài toán con, đó là lập lịch cục bộ, lập lịch dữ liệu từ các thiết bị IoT đến các thiết bị lặp và lập lịch dữ liệu từ các thiết bị lặp đến vệ tinh LEO. Để giải quyết ba bài toán con, chúng tôi thiết kế thuật toán lập lịch dữ liệu cảm biến (SDSA). Cuối cùng, chúng tôi thực hiện các thí nghiệm mô phỏng để xác minh hiệu suất của thuật toán.

Từ khóa

#Internet of Things #điện toán biên di động #vệ tinh quỹ đạo thấp #lập lịch dữ liệu #phân bổ tài nguyên #Lyapunov

Tài liệu tham khảo

Yang, Y., Yang, X., Heidari, M., Khan, M. A., Srivastava, G., Khosravi, M. & Qi, L. (2022) Astream: Data-stream-driven scalable anomaly detection with accuracy guarantee in iiot environment, IEEE Transactions on Network Science and Engineering, pp. 1–1, . Liang, W., Hu, Y., Zhou, X., Pan, Y., & Wang, K.I.-K. (2022). Variational few-shot learning for microservice-oriented intrusion detection in distributed industrial iot. IEEE Transactions on Industrial Informatics, 18(8), 5087–5095. Huang, J., Gao, H., Wan, S., et al. (2023). Aoi-aware energy control and computation offloading for industrial iot. Future Generation Computer Systems, 139, 29–37. Kong, L., Li, G., Rafique, W. Shen, S. He, Q., Khosravi, M. R., Wang, R., & Qi, L. (2022) Time-aware missing healthcare data prediction based on arima model, IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics Xu, X., Fang, Z., Zhang, J., He, Q., Yu, D., Qi, L., Dou, W. (2021) Edge content caching with deep spatiotemporal residual network for iov in smart city, vol. 17, jun . Wang, F., Zhu, H., Srivastava, G., Li, S., Khosravi, M. R., & Qi, L. (2022). Robust collaborative filtering recommendation with user-item-trust records. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 9(4), 986–996. Wang, F., Li, G., Wang, Y., Rafique, W., Khosravi, M. R., Liu, G., Liu, Y., & Qi, L. (2022) Privacy-aware traffic flow prediction based on multi-party sensor data with zero trust in smart city, ACM Transaction on Internet Technology. Just Accepted. Huang, J., Wan, J., Lv, B., Ye, Q., et al. (2023). Joint computation offloading and resource allocation for edge-cloud collaboration in internet of vehicles via deep reinforcement learning. IEEE Systems Journal. https://doi.org/10.1109/JSYST.2023.3249217 Wang, F., Wang, L., Li, G., Wang, Y., Lv, C. & Qi, L. (2021) Edge-cloud-enabled matrix factorization for diversified apis recommendation in mashup creation, World Wide Web, pp. 1–21, . Kong, L., Wang, L., Gong, W., Yan, C., Duan, Y. & Qi, L. (2021) Lsh-aware multitype health data prediction with privacy preservation in edge environment, World Wide Web, pp. 1–16, Tang, Q., Fei, Z., Li, B., & Han, Z. (2021). Computation offloading in leo satellite networks with hybrid cloud and edge computing. IEEE Internet of Things Journal, 8(11), 9164–9176. Chen, Y., Hu, J., Zhao, J., and Min, G. (2023) Qos-aware computation offloading in leo satellite edge computing for iot: A game-theoretical approach, Chinese Journal of Electronics Zhang, X., Zhang, B., An, K., Zheng, G., Chatzinotas, S., & Guo, D. (2022). Stochastic geometry-based analysis of cache-enabled hybrid satellite-aerial-terrestrial networks with non-orthogonal multiple access. IEEE Transactions on Wireless Communications, 21(2), 1272–1287. Gu, P., Li, R., Hua, C., & Tafazolli, R. (2022). Dynamic cooperative spectrum sharing in a multi-beam leo-geo co-existing satellite system. IEEE Transactions on Wireless Communications, 21(2), 1170–1182. He, Z., Cai, Z., Cheng, S., & Wang, X. (2015). Approximate aggregation for tracking quantiles and range countings in wireless sensor networks. Theoretical Computer Science, 607, 381–390. Kodheli, O., Maturo, N., Chatzinotas, S., Andrenacci, S., & Zimmer, F. (2022). Nb-iot via leo satellites: An efficient resource allocation strategy for uplink data transmission. IEEE Internet of Things Journal, 9(7), 5094–5107. Li, M., Zhou, X., Qiu, T., Zhao, Q., & Li, K. (2021). Multi-relay assisted computation offloading for multi-access edge computing systems with energy harvesting. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 70(10), 10941–10956. Wang, T., Li, Y., & Wu, Y. (2021). Energy-efficient uav assisted secure relay transmission via cooperative computation offloading. IEEE Transactions on Green Communications and Networking, 5(4), 1669–1683. Chen, Y., Zhao, J., Hu, J., Wan, W., and Huang, J. (2023) Distributed task offloading and resource purchasing in noma-enabled mobile edge computing: Hierarchical game theoretical approaches, ACM Transactions on Embedded Computing Systems. Ahsan, W., Yi, W., Qin, Z., Liu, Y., & Nallanathan, A. (2021). Resource allocation in uplink noma-iot networks: A reinforcement-learning approach. IEEE Transactions on Wireless Communications, 20(8), 5083–5098. Chen, Y., Xing, H., Ma, Z., Chen, X., and Huang, J. (2022) Cost-efficient edge caching for noma-enabled iot services, China Communication. Chen, Y., Gu, W., Xu, J., et al. (2022), Dynamic task offloading for digital twin-empowered mobile edge computing via deep reinforcement learning, China Communications. Chen, Y., Zhao, J., Zhou X. et al. (2023), A distributed game theoretical approach for credibility-guaranteed multimedia data offloading in mec, Information Sciences. Chu, J., Chen, X., Zhong, C., & Zhang, Z. (2021). Robust design for noma-based multibeam leo satellite internet of things. IEEE Internet of Things Journal, 8(3), 1959–1970. Chen, Y., Zhao, J., Wu, Y., et al. (2022). Qoe-aware decentralized task offloading and resource allocation for end-edge-cloud systems: A game-theoretical approach. IEEE Transactions on Mobile Computing. https://doi.org/10.1109/TMC.2022.3223119 Cheng, S., Cai, Z., Li, J., & Gao, H. (2017). Extracting kernel dataset from big sensory data in wireless sensor networks. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 29(4), 813–827. Cheng, S., Cai, Z., & Li, J. (2015). Curve query processing in wireless sensor networks. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 64(11), 5198–5209. Huang, J., Lv, B., Wu, Y., Chen, Y., & Shen, X. (2022). Dynamic admission control and resource allocation for mobile edge computing enabled small cell network. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 71(2), 1964–1973.