Tez No İndirme Tez Künye Durumu
385010
A low-complexity, near-optimal scheduling policy for solving a restless multi-armed bandit problem occurring in a single-hop wireless network / Tek atlamalı bir kablosuz ağda oluşan bir huzursuz çok kollu haydut problemini çözen düşük karmaşıklıkta bir çizelgeleme politikası
Yazar:ÖMER MELİH GÜL
Danışman: PROF. DR. ELİF UYSAL BIYIKOĞLU
Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin:
Onaylandı
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
102 s.
Güç kaynakları ve pil yaşam ömürleri, Kablosuz Algılayıcı Ağları (KAA) için önemli konulardır. Pil yaşam ömrünü uzatmak için enerji hasatlama (EH) tekniklerindeki son gelişmeler etkili bir çözüm önermektedir. EH düğümler, düğümün algılama, hesaplama ve haberleşme işlevlerine güç sağlamak için çevresel (örneğin, güneş, rüzgar, titreşimsel, ısısal) kaynaklardan enerji hasatlarlar. Bu tezde çizelgeleme problemine üç çizelgeleme senaryosu altında çözüm geliştirilmektedir. İlk olarak, füzyon merkezinin (FM) enerji hasatlayan düğüm kümesinden veri topladığı tek atlamalı bir kablosuz ağ (örneğin KAA düğümleri) ele alınmakta ve her zaman dilimindeki m düğümün k tanesi FM tarafından k ortogonal kanal üzerinden iletim için çizelgelenmektedir. FM, EH süreçleri ve anlık pil durumları hakkında hiçbir bilgiye sahip değildir fakat önceki iletim sonuçlarını bilmektedir. Amaç, iletimin hasatlanan enerji ile sınırlı olduğu veri birikmiş sistemlerde füzyon merkezinin en yüksek miktarda veri hacmi toplamasını sağlayan düşük karmaşıklıkta bir çizelgeleme politikası bulmaktır. Enerjinin düğüm pillerinde belirli bir depolama kapasitesine kadar kayıpsız depolandığı kabul edilmektedir (sonsuz kapasite durumu da göz önünde bulundurulmuştur). Problem, sonlu ve sonsuz problem ufukları için incelenmektedir. İkinci olarak, sonsuz veri birikmesi kabulünün kaldırıldığı durum ele alınmaktadır. Üçüncü olarak, ilk çizelgeleme probleminin eşlek bir problemi ele alınmaktadır. Genel EH ve veri geliş süreçleri (düzgün, düzgün olmayan, bağımsız, Markov) için eniyiye yakınlığı gösterilen ve düşük karmaşıklıkta bir politika, DRSP (Düzgünleştiren Rastgele Sıralayan Politika) önerilmektedir. Sayısal sonuçlar makul ölçüde pil ve arabellek kapasitesi varsayımıyla DRSP'nin gelen enerjiyi mükemmele yakın verimlilikle kullandığını göstermektedir. Bu problem ortalama ödül kriterli bir huzursuz çok kollu haydut (HÇKH) problemi olduğu için DRSP haberleşme ağları dışında daha geniş bir uygulama alanına sahiptir.
Power resources and battery lifetime are important issues for wireless networks such as wireless sensor networks (WSNs). To extend the battery lifetime, the recent advances in energy harvesting (EH) techniques propose an effective solution. EH nodes can harvest energy from environmental sources (e.g. solar, wind, vibrational, thermal) to power their sensing, computing and communication functions. In this thesis, we develop a solution to a scheduling problem under three scheduling scenarios. Firstly, we consider a single-hop wireless network where the fusion center (FC) collects data from a set of m EH nodes (e.g. nodes of a WSN). In each time slot, k of m nodes can be scheduled by the FC for transmission over k orthogonal channels. FC has no direct knowledge of battery states of nodes, or EH processes; it only has causal information of the outcomes of transmission attempts. The objective is to find a low complexity scheduling policy whereby the fusion center can collect the maximum amount of throughput in this data backlogged system, where transmission is limited by harvested energy. Energy is assumed to be stored losslessly in the batteries of nodes, up to a storage capacity (infinite capacity case is also considered). The problem is treated in finite and infinite problem horizons. Secondly, we consider the case where the infinite data backlog assumption is lifted. Thirdly, we consider a dual problem of the first scheduling problem. A low-complexity policy, UROP (Uniformizing Random Ordered Policy) is proposed, whose near optimality is shown under general energy harvesting and data arrival processes (uniform, non-uniform, independent, Markovian). Numerical examples indicate that under a reasonable-sized battery and buffer capacity, UROP uses the arriving energy and data with almost perfect efficiency. As the problem is a restless multi-armed bandit (RMAB) problem with an average reward criterion, UROP may have a wider application area than communication network.