論文の概要: FiFo: Fishbone Forwarding in Massive IoT Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01213v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 15:55:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-03 15:02:32.610425
• Title: FiFo: Fishbone Forwarding in Massive IoT Networks
• Title（参考訳）: FiFo: 大規模IoTネットワークにおける魚骨転送
• Authors: Hayoung Seong, Junseon Kim, Won-Yong Shin, Howon Lee
• Abstract要約: 大規模なIoT(Internet of Things)ネットワークには,緊急メッセージや災害メッセージの迅速な配信を含む,幅広いアプリケーションがある。 ベンチマークアルゴリズムは、このようなアプリケーションでメッセージ配信を行うために、これまで開発されてきたが、いくつかの実践的な課題がある。 本研究では,魚骨フォワード法 (FiFo) を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7813000491275233
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Massive Internet of Things (IoT) networks have a wide range of applications, including but not limited to the rapid delivery of emergency and disaster messages. Although various benchmark algorithms have been developed to date for message delivery in such applications, they pose several practical challenges such as insufficient network coverage and/or highly redundant transmissions to expand the coverage area, resulting in considerable energy consumption for each IoT device. To overcome this problem, we first characterize a new performance metric, forwarding efficiency, which is defined as the ratio of the coverage probability to the average number of transmissions per device, to evaluate the data dissemination performance more appropriately. Then, we propose a novel and effective forwarding method, fishbone forwarding (FiFo), which aims to improve the forwarding efficiency with acceptable computational complexity. Our FiFo method completes two tasks: 1) it clusters devices based on the unweighted pair group method with the arithmetic average; and 2) it creates the main axis and sub axes of each cluster using both the expectation-maximization algorithm for the Gaussian mixture model and principal component analysis. We demonstrate the superiority of FiFo by using a real-world dataset. Through intensive and comprehensive simulations, we show that the proposed FiFo method outperforms benchmark algorithms in terms of the forwarding efficiency.
• Abstract（参考訳）: 大規模なIoT(Internet of Things)ネットワークには,緊急メッセージや災害メッセージの迅速な配信を含む,幅広いアプリケーションがある。 このようなアプリケーションでは、メッセージ配信のための様々なベンチマークアルゴリズムが開発されているが、ネットワークカバレッジの不足や、カバレッジ領域を拡大するための高冗長な送信など、いくつかの実践的な課題が生じる。 この問題を克服するために,まず,データ伝達性能をより適切に評価するために,デバイス毎の平均伝送数に対するカバレッジ確率の比率として定義されるフォワーディング効率という新しい性能指標を特徴付ける。 そこで本研究では, 計算複雑性を許容し, フォワード効率を向上させることを目的とした, 新規かつ効果的なフォワード法であるfishbone forwarding (fifo) を提案する。 私たちのFiFoメソッドは2つのタスクを完了します。 1)非重み付きペアグループ法に基づくデバイスを演算平均でクラスタリングし、 2) ガウス混合モデルに対する期待最大化アルゴリズムと主成分分析の両方を用いて,各クラスタの主軸および副軸を生成する。 実世界のデータセットを用いてFiFoの優位性を示す。 集中的かつ総合的なシミュレーションにより,提案手法がフォワーディング効率の点でベンチマークアルゴリズムよりも優れていることを示す。

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