机器对机器通信中一种基于能量效率与系统容量的多目标无线资源管理算法

机器对机器(M2M)通信和设备到设备(D2D)通信都是5G中的关键技术。而M2M通信特别需要考虑提高设备的能量效率(EE)以延长设备的生存周期。该文将M2M技术与D2D技术相结合,考虑M2M设备使用D2D技术进行通信,同时M2M设备复用蜂窝网络中的人对人(H2H)通信的频谱资源。为了同时保证两种系统的服务质量(QoS)需求,建立了最大化M2M的能量效率,最大化H2H系统容量和,以及最小化M2M系统对H2H系统干扰的多目标优化问题(MOOP)。为了解决该问题,采用惩罚函数的方法将二进制变量松弛约束,进而采用凹凸过程(CCCP)方法将非凸的单目标优化问题转化为凸优化问题,并最终通过加权切比雪夫算法得到原多目标优化问题的Pareto最优解。通过与传统的加权和算法进行比较,仿真结果证明了该算法的有效性。

Wavecom发布全新机器对机器（M2M）调制解调器—Fastrack M1306B

Wavecom公司日前发布一种新型的、针对机器对机器(M2M)应用的GSM／GPRS调制解调器：Fastrack M1306B。在安全保卫、医疗护理、遥感勘测以及船队管理等领域的无数应用中，无线连接被用于在固定和移动的信息岛之间建立通讯联系。无线M2M结合了电讯和信息技术，实现了自动化处理，通过公司的IT系统将所有的资源进行整合，并创造增值服务。市场研究人员预言，随着越来越多的公司认识到使用无线技术连接远程资源的优势，到2006年，机器之间的“通话”数量将超过语音通话。

机器类设备基于不同时延需求分组的随机接入方法

针对大规模机器类通信中拥塞导致的时延敏感设备时延高和接入成功率低的问题,提出将小区中设备按时延要求分组,对不同组设备引入不同的退避模型,分析时延敏感设备的时延和吞吐量,按照不同组中设备的时延需求动态分配前导数目,同时通过调整接入类限制因子实现吞吐量的优化。仿真结果表明,在给定时延敏感设备的时延限制条件时,与统一退避的机制对比,所提分组机制的时延敏感设备能够满足时延要求,并且提高了接入效率。

设备供应商迎来工业4.0——自动化、数字化、机器学习已成为卫生用品行业新标准

工业4.0——也被称为第四次工业革命、智能制造、或IIoT(工业物联网)——已经在卫生用品行业中扎根。机械设备制造商已经开发出了应用于制造业中的新交互平台,包括自动化、数字化、M2M(机器对机器)技术、机器学习、实时数据等等。行业应用虽然工业4.0仍处于早期阶段,也并非没有挑战,但全球各地的组织已经开始看到工业4.0概念给制造业带来的诸多好处。

基于设备能耗分簇的M2M通信随机接入方法

针对机器对机器(Machine to Machine, M2M)通信设备数量的持续增大导致M2M通信在当前蜂窝网络架构下会产生网络拥塞和接入成功率下降的问题,提出了一种基于设备能耗率分簇的M2M通信随机接入方法。该方法中M2M通信设备根据自身能量消耗率划分优等簇,即能耗率越大其优等级越高,优等级高的簇内设备享有随机接入资源的优先分配权,其随机接入资源由每簇的簇头代表簇接收,并在簇内设备之间通过随机接入竞争过程实现分配。仿真结果表明,相对于接入级限制(Access Class Barring, ACB)方法,该方法在接入成功率方面提升约5%,在延迟方面降低约10 s,能够有效降低设备能耗,提高设备接入的成功率。

如何在不停工的情况下将传统工厂自动化系统与工业4.0相连接

随着工业4.0和工业物联网(IIo T)的发展,工厂正在发生着巨大转变。除其他大规模自动化功能外,工业4.0还为车间带来了广泛的机器对机器通信(M2M)。这就为更多的数据收集和数据分析创造了机会,从而提高生产力和生产效率。虽然近年来M2M的发展速度不断加快,但它并非新生事物,早在几十年前就已成为工厂数字化的一部分。诸如工业以太网和Wi-Fi等现代的有线和无线M2M技术,既精简又高效,但这一悠久的历史意味着仍有许多传统网络存在。此类网络使用可编程逻辑控制器(PLC)等陈旧技术,通过有线网络传输数据,采用RS-232和RS-485等串行数据技术。

LTE系统中事件驱动M2M业务的流量控制随机接入协议

提出了一种LTE系统中事件驱动M2M业务的流量控制随机接入协议。采用贝塔分布对事件驱动M2M业务建模,通过统计一段时隙内的随机接入前导码空闲比来估计信道流量,从而设计控制因子进行流量控制。建模分析了采用该协议的系统吞吐量和时延性能,与目前在LTE系统中的随机接入协议的性能进行了对比。结果表明,该随机接入协议能够很好地估计系统负载,通过控制因子减少碰撞,从而显示出更好的系统性能。

基于负载均衡的M2M网络多径路由算法

针对现有多径路由算法中存在的路径间干扰问题,通过屏蔽干扰节点,建立非干扰路径。同时,为了均衡网络能量消耗,根据每条路径当前的性能指标值,对源节点流量负载进行合理分配,从而延长网络生存周期。仿真结果表明,基于负载均衡的多径路由(Z-LBMR)算法相对同类型的路由算法在分组投递率、平均端到端时延和网络生存周期方面都有明显改善。

带有门限的IBP+MMBP/Geo/1/K休假排队系统

建立了基于门限策略的双队列单服务台有限缓存包级休假排队模型IBP+MMBP/Geo/1/K。针对到达分布不同的两种业务各自的特点来定义休假策略,将H2H(Human to human)业务的休假期等效为M2M(Machine to machine)业务的服务期。为了寻求统一的标准来评价休假策略,定义了一个评价业务QoS的效能函数E。同时,研究了不同条件下的M2M业务对休假策略的影响。最后,通过仿真给出各种情况下系统各项性能指标以及效能函数的变化趋势,该研究结果可以用来指导无线资源分配和业务配置等问题。

LTE-A网络下M2M通信上行链路资源分配算法研究

针对加强的长期演进LTE-A(Long Term Evolution-Advanced)网络下机器对机器M2M(Machine-to-Machine)通信上行链路的能量效率问题,提出一种基于LTE-A网络中M2M通信上行链路调度的资源分配算法。构建系统模型与定义最大能量效率目标函数;通过对原系统模型重构将具有非线性约束条件能量效率最优问题化解为二维背包问题;采用Charnes-Cooper变换和Glover的线性化方案,使该NP-Hard问题转化为混合整数线性规划MILP(Mixed-integer linear programming)问题。仿真结果表明,该方法相比与轮询算法和比例公平算法,能较大幅度地提高能量效率,降低丢包率。

运营商物联网低功耗技术研究与展望

物联网低功耗技术的飞速发展对于运营商来说既是一次发展机遇,同时也带来前所未有的挑战。文章首先介绍当前低功耗M2M技术标准及其应用情况,描述低功耗M2M业务广阔的市场前景;接下来,给出国内外运营商M2M业务的运营现状;最后,从终端、平台以及行业解决方案三个层面,重点分析运营商物联网低功耗产业链的合作机会,为运营商发展物联网低功耗业务提供了参考。

基于LTE的窄带M2M通信系统覆盖增强研究

M2M通信是今后通信行业发展热点之一,因当前LTE具有覆盖范围广、运营成本低、支持向后扩展和系统容量高的特点,LTE必将成为未来M2M业务最重要的承载网络.通过分析M2M通信的业务特征,提出一种嵌入宽带中的窄带低功耗M2M通信设计方案;基于LTE TTI绑定机制提出了几种接收设计方案,以达到更深的覆盖范围;同时能够降低终端功耗和成本.通过搭建实际的软件和硬件平台,对提出的几种方案的性能进行了测试.结果表明：提出的方案相比LTE系统可获得17~21dB的覆盖性能增强.

LTE系统中M2M业务随机接入优化方案

针对LTE系统中海量M2M终端同时接入引起的频繁碰撞问题,提出一种基于分组的解决方案。将同一小区内的M2M终端划分成组并引入组长节点,由组长代表本组发起接入请求,基站根据当前负荷情况分配接入资源并通过组寻呼触发组员节点的随机接入过程。理论分析和系统级仿真实验结果表明,相比LTE系统,现有的随机接入策略新方案在终端数量较多时能够有效减少碰撞次数,提高首次接入的成功概率。

M2M通信中基于多智能体强化学习的无线资源分配算法

蜂窝网络因为其广覆盖、高可靠和支持高速移动等优点,是机器对机器(M2M)通信的理想载体.然而,由于机器类型通信设备具有的业务种类繁多和数量大等特点,现有的无线资源分配算法并不完全适用.为了解决这个问题,不同于传统的集中式资源分配算法,提出了基于多智能体强化学习的分布式无线资源分配算法.具有强化学习能力的机器类通信(MTC)设备可以自主选择资源块和功率等级,以达到在较低的功率消耗下得到较高的用户体验质量的目标.为了实现不同设备之间的协作,引入了多智能体强化学习,每个智能体有能力预测其他智能体的策略.仿真结果表明:本文算法在用户体验质量、功率消耗和计算复杂度方面达到了很好的性能.

物联网M2M业务终端优化技术研究

随着M2M业务发展扩张,MTC终端的一系列特性和由此带来的问题对业务的规模发展产生了不利影响。文章在对此深入分析的基础上,重点研究3GPP对于终端优化的相应解决方案,通过对多种方案的多维度比较分析,结合现状,给出适用于运营商的方案建议。最后针对MTC终端应用开发者提出了相关的部署建议。

M2M业务和H2H业务共存策略研究

随着M2M业务发展扩张,网络在H2H业务原本的矛盾上又增加了一系列新问题,研究怎样在解决新问题的同时满足M2M业务需求是一个迫切的工作。文章在对M2M业务充分分析的基础上,重点讨论M2M和H2H业务的共存策略,并针对共存策略中的过载技术进行详细论述,最后对M2M业务的市场发展进行了初步分析,并为移动运营商在M2M领域的发展提出建议。

M2M的业务范畴及其技术发展

指出M2M是使用电信运营商提供的网络和业务支撑平台并提供给其他各种规模垂直行业的公共物联网,它是物联网应用的一个子集。M2M的主要技术包括Thingbased M2M技术、机器对机器直接通信技术和M2M通信网技术。M2M市场潜力巨大,但还存在很多不确定因素,需要我们开展更多研究。

软件安全成为嵌入式云计算的热点

本文介绍了当今嵌入式云计算方面软件的一些热点话题和解决之道。

基于强化学习的M2M通信上行链路节能优化算法

针对机器对机器(machine-to-machine,M2M)通信在加强的长期演进(long term evolution-advanced,LTE-A)网络上行链路能量效率问题,文章提出了一种基于强化学习的M2M通信上行链路节能优化算法。首先建立M2M通信能量效率模型,并将其重构为二维背包问题;然后使用强化学习的方法,引进并训练指针网络模型;最后通过主动搜索的策略解决该背包问题。仿真结果表明,相比于经典算法,当设备规模很大时,该算法性能更优,保证设备服务质量(quality of service,QoS)需求和公平性的同时,优化系统能效并降低数据的丢包率。

基于机器码学习的跨域应用程序的Web技术研究

物联网的核心思想就是实现机器对机器(Machine-To-Machine,M2M)的彼此通信,摒弃了传统的人为干预的模式。M2M设备为应用提供大量的机器数据,主要用于特定的应用需求,如天气预报、医疗保健或楼宇自动化等,现有的应用程序是针对特定域服务的,不同的域均采用独立的设备以及采集策略。文中提出一种基于语义的方法实现跨域信息的自动组合,用于解决异构域M2M应用程序的融合,降低物联网异构域系统集成的复杂度,并且对M2M数据进行丰富及推理,为用户提供优化的跨域M2M应用。