Richtung QoI und Energieeffizienz in sensorischen Umgebungen des Internets der Dinge

Unter Berücksichtigung physischer Sensoren mit bestimmten Sensorkapazitäten in einer sensorischen Umgebung des Internets der Dinge (IoTs) schlagen wir in diesem Papier ein effizientes Energiemanagement-Framework vor, um die Duty-Cycles dieser Sensoren unter den Erwartungen an die Qualität der Informationen (QoI) in einer multitaskorientierten Umgebung zu steuern. Im Gegensatz zu früheren Forschungsarbeiten ist unser Vorschlag transparent und kompatibel sowohl mit den zugrunde liegenden Low-Layer-Protokollen als auch mit verschiedenen Anwendungen und bewahrt langfristig die Energieeffizienz, ohne die erreichten QoI-Niveaus zu opfern. Insbesondere führen wir zunächst das neuartige Konzept der QoI-bewussten Sensor-zu-Aufgabe-Relevanz ein, um die von einem Sensor angebotenen Sensorkapazitäten in den IoT-sensorischen Umgebungen und die QoI-Anforderungen einer Aufgabe ausdrücklich zu berücksichtigen. Zweitens schlagen wir ein neuartiges Konzept des kritischen Abdeckungssets einer bestimmten Aufgabe vor, um die Sensoren über die Zeit auszuwählen, die eine Aufgabe bedienen sollen. Drittens wird die Entscheidung zum Energiemanagement dynamisch zur Laufzeit getroffen, um das Optimum für die langfristigen Ankünfte und Abreisen von Anwendungen unter der Einschränkung ihrer Dienstverzögerung zu erreichen. Wir zeigen eine Fallstudie, die Sensoren zur Durchführung von Umweltmonitoring mit einem vollständigen Satz von Leistungsanalysen verwendet. Außerdem berücksichtigen wir die Signalübertragung und Verarbeitungsverzögerung in den Vorschlag und liefern eine gründliche Analyse der Auswirkungen auf die durchschnittliche gemessene Verzögerungswahrscheinlichkeit.