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TSCH-Based Scheduling of IEEE 802.15.4e in Coexistence with Interference Network Cluster : A DNN Approach

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  • 발행기관
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication 바로가기
  • 통권
    Vol.14 No.1 (2022.02)바로가기
  • 페이지
    pp.53-63
  • 저자
    Md. Niaz Morshedul Haque, Insoo Koo
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A409176

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
In the paper, we propose a TSCH-based scheduling scheme for IEEE 802.15.4e, which is able to perform the scheduling of its own network by avoiding collision from interference network cluster (INC). Firstly, we model a bipartite graph structure for presenting the slot-frame (channel-slot assignment) of TSCH. Then, based on the bipartite graph edge weight, we utilize the Hungarian assignment algorithm to implement a scheduling scheme. We have employed two features (maximization and minimization) of the Hungarian-based assignment algorithm, which can perform the assignment in terms of minimizing the throughput of INC and maximizing the throughput of own network. Further, in this work, we called the scheme “dual-stage Hungarian-based assignment algorithm”. Furthermore, we also propose deep learning (DL) based deep neural network (DNN) scheme, where the data were generated by the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm. The performance of the DNN scheme is evaluated by simulations. The simulation results prove that the proposed DNN scheme provides similar performance to the dual-stage Hungarian-based assignment algorithm while providing a low execution time.

목차

Abstract
1. Introduction
2. System Model
2.1 Network Model
2.2 Problem Formulation
2.3 Channel Model
3. The Proposed Dual-Stage Hungarian Based Assignment Algorithm
4. The Proposed Deep Learning Based DNN Scheme
5. Performance Evaluation
2.1 Execution of TSCH-Based Scheduling
2.2 Building a DNN Scheme
2.3 Assignment Method: TSCH-Based Scheduling
2.4 Throughput Measurement
2.5 DNN model accuracy
6. Conclusion
Acknowledgement
References

키워드

TSCH IEEE802.15.4e Interference Network Cluster(INC) Hungarian Assignment Algorithm Deep Learning

저자

  • Md. Niaz Morshedul Haque [ Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Ulsan, Ulsan 44610, Korea ]
  • Insoo Koo [ Department of Electrical, Electronic and Computer Engineering, University of Ulsan, Ulsan 44610, Korea ] Corresponding author

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    국제인공지능학회(구 한국인터넷방송통신학회) [The International Association for Artificial Intelligence]
  • 설립연도
    2000
  • 분야
    공학>전자/정보통신공학
  • 소개
    인터넷방송, 인터넷 TV , 방송 통신 네트워크 및 관련 분야에 대한 국내는 물론 국제적인 학술, 기술의 진흥발전에 공헌하고 지식 정보화 사회에 기여하고자 한다.

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
  • 간기
    계간
  • pISSN
    2288-4920
  • eISSN
    2288-4939
  • 수록기간
    2009~2025
  • 십진분류
    KDC 326 DDC 380

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