Sammanfattning av denna webbsida: IEEE 802.11ah, som marknadsförs som Wi-Fi HaLow, utökar Wi-Fi till under-1 GHz-spektrumet. Genom ett antal fysiska lager (PHY) och mediaaccess control (MAC) optimeringar, syftar det till att ge avsevärt ökad räckvidd, energieffektivitet och skalbarhet. Detta gör 802.11ah den perfekta kandidaten för att tillhandahålla anslutning till Internet of Things (IoT) enheter. En av dessa nya funktioner, som kallas det begränsade tillträdesfönstret (RAW), fokuserar på att förbättra skalbarheten vid mycket täta installationer. RAW delar upp stationer i grupper och minskar stridigheter och kollisioner genom att endast tillåta kanalåtkomst till en grupp i taget. Standarden dikterar dock inte hur de optimala parametrarna för RAW-gruppering ska fastställas. De optimala parametrarna beror på de nuvarande nätverksförhållandena, och det har visat sig att felaktig konfiguration allvarligt påverkar genomströmning, latens och energieffektivitet. I detta dokument föreslår vi en trafikadaptiv RAW-optimeringsalgoritm (TAROA) för att anpassa RAW-parametrarna i realtid baserat på aktuella trafikförhållanden, optimerade för sensornätverk där varje sensor överför paket med en viss (prediktabel) frekvens och kan ändra överföringsfrekvensen över tid. TAROA-algoritmen utförs vid varje målsignalöverföringstid (TBTT), och den uppskattar först paketöverföringsintervallet för varje station endast baserat på paketöverföringsinformation som erhållits genom åtkomstpunkt (AP) under det sista fyrfrekvensintervallet. Därefter bestämmer TAROA RAW-parametrarna och tilldelar stationer till RAW-platser baserat på denna uppskattade överföringsfrekvens. Simuleringsresultaten visar att TAROA-algoritmen, jämfört med förbättrad distribuerad kanalåtkomst/distribuerad samordningsfunktion (EDCA/DCF), i hög grad kan förbättra prestandan hos IEEE 802.11ah täta nätverk när det gäller dataflöde, särskilt när dolda noder finns, även om den inte alltid uppnår bättre latensprestanda. Detta dokument bidrar med ett praktiskt tillvägagångssätt för att optimera RAW-gruppering under dynamisk trafik i realtid, vilket är ett stort steg mot att tillämpa RAW-mekanismen i verkliga IoT-nätverk.
Tian m.fl. föreslå en algoritm för STA-gruppering i realtid, utvärdera den i form av genomströmning, paketförlust och latens, med hjälp av dynamisk trafik REF.
Real-Time Station Grouping under Dynamic Traffic for IEEE 802.11ah
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Medicine']}