Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightBuradaki problemler, başka birçok alanda görülebileceği için buradaki çözümler, haberleşme ağından daha geniş bir uygulama alanına sahip olabilir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Bu literatür taraması, akıllı tarım uygulamalarında enerji hasatlayan kablosuz sensör ağlarında veri toplama için ortaya çıkan bir çizelgeleme probleminin farklı durumları ve bunlara önerilen çözümler incelemektedir. İlk olarak, bir füzyon merkezinin (FM) m EH sensörlerinden bilgi topladığı bir kablosuz ağı dikkate alıyoruz. FM, her bir zaman dilimi için k ortogonal kanal üzerinden iletim için k adet m düğüm planlar. FM, yalnızca iletim girişimlerinin sonuçları hakkında nedensel bilgiye sahiptir; düğümlerin pil durumları veya EH faaliyetleri hakkında doğrudan bilgisi yoktur. Toplanan enerji iletimi kısıtladığında FM'nin bu veri destekli sistemde mümkün olan en fazla verimi toplamasına izin verecek bir zamanlama mekanizması bulmak amaçtır. Düğüm pillerinde bir depolama kapasitesine kadar enerjinin kayıpsız olarak depolandığı varsayılır (sınırsız kapasite olasılığı da dikkate alınır). Sorunu ele almak için hem sonlu hem de belirsiz problem ufukları kullanılır. İkinci olarak, sonsuz bir veri birikimi önermesinin bozulduğu senaryoyu dikkate alıyoruz. Üçüncü olarak, birinci çizelgeleme probleminin ikili problemine bakıyoruz. Düşük karmaşıklığa sahip bir politika olan Düzgünleştiren Rastgele Sıralı Politikanın (DRSP) önerilir; genel enerji hasadı ve veri toplama süreçleri için optimuma yakın olduğu gösterilmiştir. Sayısal örneklere göre, DRSP, pil ve tampon kapasitesi kabul edilebilir bir boyutta olduğunda, gelen enerjiyi ve verileri neredeyse mükemmel bir verimlilikle kullanır. Buradaki problemler, başka birçok alanda görülebileceği için buradaki çözümler, haberleşme ağından daha geniş bir uygulama alanına sahip olabilir.
Abstract
This literature survey investigates various versions of a scheduling problem occurring in data collection in energy-harvesting (EH) wireless sensors networks (WSN) in smart agricultural applications and their solutions. First, we take into account a wireless network where a fusion center (FC) gathers information from m EH sensors. FC plans k of m nodes for transmission over k orthogonal channels for each time slot. FC only has causal knowledge about the results of transmission attempts; it has no direct knowledge of battery conditions of nodes or EH activities. Finding a scheduling mechanism that will allow FC to collect the most throughput possible in this data-backed up system, when harvested energy restricts transmission, is the goal. It is assumed that energy is stored losslessly in node batteries up to a storage capacity (the possibility of unlimited capacity is also taken into consideration). Both finite and indefinite problem horizons are used to treat the issue. Second, we take into account the scenario in which the premise of an infinite data backlog is broken. Thirdly, we look at the first scheduling problem's dual problem. Uniformizing Random Ordered Policy (UROP), a low-complexity policy, is suggested; its near-optimality is demonstrated for general energy harvesting and data arriving processes. According to numerical examples, UROP utilises the incoming energy and data with practically perfect efficiency when the battery and buffer capacity are of an acceptable size. As these problems may be faced in many other areas, their solutions may have a wider application area than communication network.