Intelligent Duty Cycling Management and Wake-up for Energy Harvesting IoT Networks with Correlated Activity

要約

このペーパーでは、IoT デバイス (IoTD) が動作を維持するためにエネルギー ハーベスティング機能に完全に依存する、エネルギー ニュートラルなモノのインターネット (IoT) シナリオのアプローチを紹介します。
マルコフ連鎖を使用して IoTD の動作と送信状態を表し、変調ポアソン過程を使用してエネルギーハーベスティング プロセスをモデル化し、離散時間マルコフ連鎖を使用してバッテリー状態をモデル化します。
目的は、IoTD のデューティ サイクルを効率的に管理して、バッテリ寿命を延ばし、エネルギー利用可能性が低い状態を減らすことです。
エネルギー効率と検出精度の間でトレードオフを達成することを目的として、K 最近傍法に基づくデューティ サイクル管理を提案します。
これは、IoTD のアクティビティとエネルギーハーベスティング機能の間の空間的および時間的な相関関係を組み込むことによって行われます。
また、最初の検出時にイベントに関する詳細情報が必要な場合、基地局が特定の IoTD を起動できるようにします。
私たちが提案したスキームは、ランダムなデューティ サイクル ベンチマークと比較して、高密度シナリオで誤検出確率が最大 11 倍低く、エネルギー消費が 50% 低くなり、エネルギー節約とパフォーマンスが大幅に向上していることがわかります。

要約(オリジナル)

This paper presents an approach for energy-neutral Internet of Things (IoT) scenarios where the IoT devices (IoTDs) rely entirely on their energy harvesting capabilities to sustain operation. We use a Markov chain to represent the operation and transmission states of the IoTDs, a modulated Poisson process to model their energy harvesting process, and a discrete-time Markov chain to model their battery state. The aim is to efficiently manage the duty cycling of the IoTDs, so as to prolong their battery life and reduce instances of low-energy availability. We propose a duty-cycling management based on K- nearest neighbors, aiming to strike a trade-off between energy efficiency and detection accuracy. This is done by incorporating spatial and temporal correlations among IoTDs’ activity, as well as their energy harvesting capabilities. We also allow the base station to wake up specific IoTDs if more information about an event is needed upon initial detection. Our proposed scheme shows significant improvements in energy savings and performance, with up to 11 times lower misdetection probability and 50\% lower energy consumption for high-density scenarios compared to a random duty cycling benchmark.

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