Abstract-Recently, den trådlösa nätverksgemenskapen blir mer och mer intresserad av nya protokolldesigner för säkerhetskritiska applikationer. Dessa nya tillämpningar kommer med oöverträffade latens- och tillförlitlighetsbegränsningar som innebär många öppna utmaningar. En särskilt viktig fråga rör frågan hur man skall utveckla sådana system. Traditionellt har utvecklingen av trådlösa system främst varit beroende av simuleringar för att identifiera livskraftiga arkitekturer. I detta fall utesluter dock nackdelarna med simuleringar - särskilt ökande drifttider - tillämpningen av dem. I stället föreslår vi i detta dokument att man använder probabilistisk modellkontroll, en formell modellbaserad verifieringsteknik, för att utvärdera olika systemvarianter under konstruktionsfasen. Förutom att möjliggöra utvärderingar och därför design iterationer med mycket mindre perioder, probabilistiska modellkontroll ger gränser för tillförlitligheten av de ansedda designval. Vi visar dessa framträdande egenskaper med avseende på det nya EchoRing-protokollet, som är ett symboliskt system utformat för säkerhetskritiska industriella tillämpningar. Flera mekanismer för att hantera en symbolisk förlust modelleras och utvärderas genom probabilistisk modellkontroll, som visar dess potential som lämpligt utvärderingsverktyg för sådana nya trådlösa protokoll. I synnerhet visar vi genom en probabilistisk modell kontroll att trådlösa tokenpassing system kan dra enorm nytta av de ansedda feltoleranta metoder. De erhållna prestandagarantierna för de olika mekanismerna ger till och med rimliga gränser för experimentella resultat från ett verkligt genomförande.
Sedan i REF, Dombrowski et al. förespråka användning av probabilistisk modellkontroll i konstruktionsfasen för säkerhetskritiska system.
Model-Checking Assisted Protocol Design for Ultra-reliable Low-Latency Wireless Networks
{'venue': '2016 IEEE 35th Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS)', 'journal': '2016 IEEE 35th Symposium on Reliable Distributed Systems (SRDS)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}