A Low-Delay MAC for IoT Applications: Decentralized Optimal Scheduling of Queues without Explicit State Information Sharing

要約

タイムスロット無線チャネルを共有する複数のノードが併置されたシステムを検討し、(i) 低い平均遅延を提供し、(ii) 分散制御を備え (つまり、中央スケジューラが存在しない)、および
(iii) 状態情報や制御信号の明示的な交換は必要ありません。
このような MAC プロトコルの設計では、トラフィックが少ない場合には競合アクセスが必要であり、トラフィックが多い場合にはスケジュールされたアクセスが必要であることを念頭に置く必要があり、これがハイブリッド適応型 MAC への長年の関心につながっています。
分散 MAC 設計のための離散時間設定で作業し、各ノードがローカル情報と傍聴から得られるいくつかの共通情報を持つ実際的な情報構造を検討します。
この設定では、「ZMAC」はハイブリッドかつ適応型の既存のプロトコルです。
私たちはこの問題に 2 つのステップでアプローチします。 (1) 政策は「貪欲」で「徹底的」であれば十分であることを示します。
ポリシーをこのクラスに限定すると、キューが空になった瞬間にキュー切り替えポリシーを取得するという問題が軽減されます。
（２）遅延最適スケジューリングをＰＯＭＤＰ（部分観測マルコフ決定プロセス）として定式化し、最適なスイッチングルールがＳＬＱ（Stochastic Largest Queue）であることを示す。
この理論を基礎として使用し、調整可能な実用的な分散スケジューラ QZMAC を開発します。
私たちは QZMAC を標準の既製 TelosB モートに実装し、シミュレーションを使用して QZMAC をフルナレッジ集中スケジューラおよび ZMAC と比較します。
私たちはこの実装を使用して、一般的な情報を盗聴する際の誤検出の影響と QZMAC の効率を研究します。
私たちのシミュレーション結果は、QZMAC による平均遅延が完全知識集中型スケジューラの平均遅延に近いことを示しています。

要約(オリジナル)

We consider a system of several collocated nodes sharing a time slotted wireless channel, and seek a MAC (medium access control) that (i) provides low mean delay, (ii) has distributed control (i.e., there is no central scheduler), and (iii) does not require explicit exchange of state information or control signals. The design of such MAC protocols must keep in mind the need for contention access at light traffic, and scheduled access in heavy traffic, leading to the long-standing interest in hybrid, adaptive MACs. Working in the discrete time setting, for the distributed MAC design, we consider a practical information structure where each node has local information and some common information obtained from overhearing. In this setting, ‘ZMAC’ is an existing protocol that is hybrid and adaptive. We approach the problem via two steps (1) We show that it is sufficient for the policy to be ‘greedy’ and ‘exhaustive’. Limiting the policy to this class reduces the problem to obtaining a queue switching policy at queue emptiness instants. (2) Formulating the delay optimal scheduling as a POMDP (partially observed Markov decision process), we show that the optimal switching rule is Stochastic Largest Queue (SLQ). Using this theory as the basis, we then develop a practical distributed scheduler, QZMAC, which is also tunable. We implement QZMAC on standard off-the-shelf TelosB motes and also use simulations to compare QZMAC with the full-knowledge centralized scheduler, and with ZMAC. We use our implementation to study the impact of false detection while overhearing the common information, and the efficiency of QZMAC. Our simulation results show that the mean delay with QZMAC is close that of the full-knowledge centralized scheduler.

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