Trilateration-based Multi-hop for the Long Range Wide Area Network
长距离广域网（LoRaWAN）有一个开放的规范，定义了LoRa网络的介质访问控制（MAC）协议，主要基于带有信标选项的pure-Aloha。LoRaWAN具有星中星拓扑，其中终端设备直接链接到网关，上行链路数据包是主要流量。本文~贡献了LoRaWAN中的多跳方法。研究了LoRaWAN中多跳的潜在好处。提出了一种基于RSSI的三边图构建算法。设计并仿真实现了多跳最短路径和无本地信标转发机制。在ns-3仿真器上对这种新方法进行了测试，并运行了不同的场景。结果表明，多跳可以通过减少空中时间和TX功率来降低LoRaWAN的能耗。
2018-11-20 cs.NI
Low Power Wide Area Networks: A Survey of Enabling Technologies, Applications and Interoperability Needs
低功耗广域（LPWA）技术被强烈推荐作为物联网（IoT）应用的底层网络。它们提供了吸引人的功能，包括宽范围覆盖、长电池寿命和低数据率。本文回顾了这项技术的当前趋势，重点是它提供的服务和面临的挑战。LPWA实施的工业范例。与该领域的其他工作相比，该调查侧重于不同LPWA技术之间的集成需求，并为广泛的物联网应用和服务用例推荐合适的LPWA解决方案。还分析了这些技术在市场上创造的机会。还对研究和改进LPWA网络操作的最新研究成果进行了比较和分类，以使研究人员能够快速了解这项技术的现状。最后，LPWA面临的挑战，并提出了未来研究的方向。
2020-08-19 cs.NI
2D Time-frequency interference modelling using stochastic geometry for performance evaluation in Low-Power Wide-Area Networks
在无线网络中，传输之间的干扰在时域或频域中建模。在这篇文章中，我们使用随机几何模型联合分析时频域中的干扰，假设总时频资源是二维平面，并且来自物联网（IoT）设备的传输是该平面上的时频模式。为了评估干扰，我们量化了信息包之间的重叠：如果重叠不是太强，则数据包不一定会由于捕获效应而丢失。这种灵活的模型可以用于多种介质接入场景，特别适用于低功率广域网（LPWAN）中使用的随机时频接入方案。通过表征中断概率和吞吐量，我们的方法允许评估两个代表性的LPWA技术Sigfox{ \textsuperscript \textregistered }和LoRaWA{ \textsuperscript \textregistered }的性能。
2016-11-12 cs.NI
Hybrid Low-Power Wide-Area Mesh Network for IoT Applications
物联网（IoT）的最新进展使得能够使用IoT设备从不同环境收集数据汇集。然而，尽管低功耗通信技术的快速发展，物联网网络的部署仍然面临着许多挑战。在本文中，我们提出了一种混合，低功耗，广域网（LPWAN）结构，可以通过利用sub-GHz远程无线电和2.4 GHz短程无线电在物联网设备上实现广域通信覆盖和低功耗。具体来说，我们使用LoRa构建了一个低功耗网状网络，LoRa是一种物理层标准，可以使用自定义时分多址（TDMA）提供长距离（公里）点对点通信。此外，我们通过启用ANT（一种超低功耗、短距离通信协议）来扩展网状网络的功能，以满足密集设备部署中的数据汇集。第三，我们展示了混合网络的性能与两个现实世界的部署在普渡大学校园和大学拥有的农场。结果表明，这两种网络在成本、覆盖范围和功耗方面都比LoRaWAN等其他物联网解决方案具有更大的优势。
2020-06-22 cs.NI
An IoT Architecture for Wide Area Measurement Systems: a Virtualized PMU Based Approach
物联网（IoT）技术通过依赖于共享、处理和呈现有意义的现实世界信息的感测和致动设备而遍布不同的应用领域。这些领域中最重要的领域之一当然是智能电网（SG），在智能电网中，先进的测量和控制设备的使用以及通信技术的普及使自适应、可靠和高效的能源管理成为可能，并带来了一些新的应用。在这种情况下，本文重点介绍了物联网的主要功能之一，这是虚拟化，并提出了一个物联网解决方案，广域测量系统中引入虚拟化相量测量资源。这种解决方案旨在建立一个可编程的智能环境，促进SG服务的互操作性，可重用性和灵活性。系统的性能将针对生成的流量和延迟进行评估，以了解哪些场景可以从其部署中受益。
2016-06-29 cs.NI
Integrating Low-Power Wide-Area Networks for Enhanced Scalability and Extended Coverage
低功耗广域网（LPWAN）正在发展成为物联网（IoT）的支持技术，因为它们能够以非常低的传输功率进行长距离通信。然而，现有的LPWAN技术在满足可扩展性和覆盖非常广泛的区域方面面临限制，这使得它们的采用对于未来的物联网应用具有挑战性，特别是在基础设施有限的农村地区。为了解决这一限制，在本文中，我们考虑通过集成多个LPWAN来实现可扩展性和扩展覆盖。SNOW（Sensor Network Over White Spaces）是最近提出的一种基于电视白空间的LPWAN架构，它在性能和能效方面都优于现有的LPWAN。在本文中，我们建议通过多个SNOW的无缝集成来扩展LPWAN，从而实现并发的SNOW间和SNOW内通信。然后，我们制定了可扩展性和雪间干扰之间的权衡作为一个约束优化问题，其目标是通过管理多个雪共享的空白频段频谱，以最大限度地提高可扩展性。我们还证明了这个问题的NP-困难。为此，我们提出了一种直观的多项式时间启发式算法来解决可扩展性优化问题，该算法在实践中具有很高的效率。为了理论上的约束，我们还提出了一个简单的多项式时间1/2-近似算法的可扩展性优化问题。通过在（25 x15）平方米的区域内部署进行硬件实验。km以及大规模的模拟证明了我们的算法的有效性和通过无缝集成的SNOW实现可扩展性的可行性，具有高可靠性，低延迟，和能源效率。
2020-01-01 cs.NI
DeepSense: Enabling Carrier Sense in Low-Power Wide Area Networks Using Deep Learning
在过去的几年里，像LoRa、Sigfox和802.11ah这样的低功耗广域网不断涌现，每一种网络都使用不同的、有时是专有的编码和调制方案，工作在本底噪声以下，并在相同的频带上工作。我们介绍了DeepSense，这是第一个载波侦听机制，即使信号低于噪声基底，也可以实现低功耗广域网的随机访问和共存。我们的关键见解是，任何低于噪声基底的通信协议都必须在物理层使用编码。我们表明，神经网络可以被用作一个通用的算法框架，可以学习的编码机制，这些协议，以识别隐藏在噪声中的信号。我们的评估表明，DeepSense可以在26种不同的LPWAN协议和配置下执行载波侦听，并且可以在存在频移和并发传输的情况下运行。除了载波侦听之外，我们还证明了DeepSense可以通过在21种不同的LoRa配置之间进行分类并根据信号强度灵活地调整比特率来支持多比特率LoRa网络。在多速率LoRa网络的部署中，DeepSense将附近设备的比特率提高了4倍，并将可以连接到校园范围网络的位置数量增加了1.7倍。
2019-04-24 cs.NI
Power Control in Full Duplex Networks: Area Spectrum Efficiency and Energy Efficency
全双工（FD）允许在相同的时间和频谱资源上的节点之间交换数据，然而，与半双工（HD）相比，它引入了自干扰（SI）和额外的网络干扰。FD网络中的功率控制，这是很少在文献中研究，有希望减轻干扰，提高整个网络的性能。在这项工作中，我们研究了随机和确定性的功率控制策略，即恒定功率控制，均匀功率控制，分数功率控制和ALOHA类随机开关功率控制方案。基于所获得的覆盖概率和它们的鲁棒近似，我们表明，功率控制提供了显着的增益，在区域频谱效率（ASE）和能源效率（EE），并提高了公平性之间的上行链路（UL）和下行链路（DL）传输相对于FD网络。此外，我们评估的最小SI消除能力，以保证性能的小区边缘用户在FD网络。通常，功率控制有助于提高FD网络中长距离传输的性能，并降低对SI消除能力的要求。
2017-02-22 cs.NI
Experimental Study on Low Power Wide Area Networks (LPWAN) for Mobile Internet of Things
在过去的十年中，我们见证了低功耗嵌入式和互联网连接设备数量的爆炸式增长，加强了物联网（IoT）的新范式。低功耗广域网（LPWAN）由于其远距离、低功耗和低成本的通信能力，被学术界和工业界积极考虑作为物联网未来的无线通信标准。然而，尽管“移动物联网”越来越受欢迎，但人们对LPWAN对于节点具有不同程度移动性的移动物联网应用的适用性知之甚少。为了填补这一知识空白，在本文中，我们进行了实验研究，以评估，分析和表征LPWAN在室内和室外移动环境。我们的实验结果表明，LPWAN的性能是令人惊讶的易受流动性，甚至轻微的人类流动性，流动性的影响显着升级的距离网关的增加。这些结果要求开发新的移动感知LPWAN协议来支持移动物联网。
2017-05-19 cs.NI
Optimizing Multi-hop Mechanism for the Long Range Wide Area Network
长距离（LoRa）是一种用于物联网（IoT）中无线通信的调制解调器技术，它以低数据速率换取低功耗。远程广域网（LoRaWAN）有一个开放规范，用于确定LoRa网络的媒体访问控制（MAC）协议。本文在Network Simulator 3（ns-3）中贡献了一个仿真模块，以评估LoRaWAN在各种指标中的局限性。仿真结果显示了LoRaWAN在仿真环境和大规模场景下的性能，表明LoRaWAN在物理层具有灵活的传播范围，在数据链路层具有有限的信道容量。分析了LoRaWAN中优化多跳的可行性。在仿真结果的基础上，提出了一种由扩频因子驱动的多跳机制，既扩大了网络覆盖范围，又降低了信道负载。该方法利用LoRa网络的动态特性，通过参数配置来估计最优转发跳数。结果表明，空中时间可以显着减少。
2018-11-20 cs.NI
Low Power Wide Area Network Analysis: Can LoRa Scale?
低功耗广域网（LPWA）从设计、标准化到商业化都取得了惊人的进展。在这个快速采用的时代，随着连接到物联网（IoT）的设备数量不可避免地增加，分析这些技术的扩展程度至关重要。在这封信中，我们提供了一个随机几何框架，用于建模单网关LoRa网络的性能，这是一种领先的LPWA技术。我们的分析阐述了LoRa的独特之处，包括其啁啾扩频调制技术，对无线电占空比的监管限制，以及在顶部使用ALOHA协议，所有这些在当今的商业蜂窝网络中都不常见。我们表明，由于使用相同的扩频序列的干扰信号的终端设备的数量的增长，覆盖概率呈指数下降。我们的结论是，这个基本的限制因素可能比频谱限制对LoRa可扩展性更重要。我们对LoRa网络中发现的共同扩频因子干扰的推导使得能够对此类网络进行严格的可扩展性分析。
2017-09-27 cs.NI
A Study of Medium Access Control Protocols for Wireless Body Area Networks
低功耗、无创、侵入性/非侵入性的轻量级传感器节点的无缝集成促进了主动且不显眼的无线体域网（WBAN）的发展。WBAN为患者提供长期健康监测，而不会对他/她的正常日常生活活动造成任何限制。这种监测需要侵入性/非侵入性传感器节点的低功率操作。换句话说，需要功率高效的媒体接入控制（MAC）协议来满足包括低功耗的严格WBAN要求。在本文中，我们首先概述了WBAN的要求，是一个低功耗MAC协议的设计很重要。然后，我们研究了低功耗MAC协议提出/调查WBAN，强调他们的优点和缺点。我们还审查了WBAN的不同的节能机制。此外，有用的建议，以帮助MAC设计者开发一个低功耗的MAC协议，将满足严格的WBAN的要求。
2010-07-31 cs.NI
Cognitive-LPWAN: Towards Intelligent Wireless Services in Hybrid Low Power Wide Area Networks
物联网（IoT）通信技术的不断发展和人工智能（AI）的逐渐成熟，带来了强大的认知计算能力。用户现在可以在智慧城市、绿色物联网和异构网络中访问高效便捷的智能服务。人工智能已经应用于各个领域，包括智能家居，先进的医疗保健，自动驾驶和情感互动。本文重点介绍了当前的无线通信技术，包括蜂窝通信技术（4G，5G），低功耗广域（LPWA）技术与非授权频谱（LoRa，SigFox），以及其他LPWA技术支持的3GPP与授权频谱（EC-GSM，LTE-M，NB-IoT）。我们提出了一种认知低功耗广域网（Cognitive-LPWAN）架构，以保障异构物联网中稳定高效的通信。为了确保用户能够高效、便捷地使用AI，我们实现了多种LPWA技术来保护网络层。此外，为了平衡异构物联网设备的需求与通信延迟和能耗，我们从流量控制的角度出发，提出了AI使能的LPWA混合方法。人工智能算法提供了对无线通信技术的智能控制，为不同无线通信技术的选择提供了智能应用和服务。作为一个例子，我们考虑AIWAC情感交互系统，建立认知LPWAN和测试所提出的AI启用LPWA混合方法。实验结果表明，我们的方案可以满足通信延迟的应用需求。Cognitive-LPWAN选择适当的通信技术来实现更好的交互体验。
2018-09-30 cs.NI
CASPR: Judiciously Using the Cloud for Wide-Area Packet Recovery
我们将重新讨论一个经典的网络问题--如何在尽力而为的Internet中恢复丢失的数据包。我们提出了CASPR，一个系统，明智地利用云恢复丢失或延迟的数据包。CASPR通过沿着高度可靠但昂贵的云路径发送少量编码数据包来补充和保护尽力而为的连接。当接收方检测到数据包丢失时，他们会在附近数据中心的帮助下恢复数据包，而不是发送方，从而为延迟敏感的应用程序提供快速可靠的数据包恢复。使用原型实现及其在公共云和PlanetLab测试平台上的部署，我们量化了CASPR在提供快速，经济高效的数据包恢复方面的优势。使用受控实验，我们还探索了这些好处如何转化为网络堆栈上下的改进。
2019-01-01 cs.NI
Low Power Wide Area Networks: An Overview
低功率广域网（LPWA）吸引了大量的关注，主要是因为它们能够为分布在非常大的地理区域上的低功率设备提供负担得起的连接。在实现物联网（IoT）的愿景时，LPWA技术在各种新兴的智能城市和机器对机器（M2M）应用的性能方面补充并有时取代传统的蜂窝和短距离无线技术。本文介绍了不同的LPWA技术的设计目标和技术，利用低数据率为代价提供广域覆盖低功耗设备。我们调查了几种新兴的LPWA技术和不同标准开发组织（例如，IEEE、IETF、3GPP、ETSI）以及围绕各个LPWA技术构建的工业联盟（例如，LORa联盟、WEIGHTLESS-SIG和DASH 7联盟）。我们进一步注意到，LPWA技术采用类似的方法，因此具有类似的限制和挑战。本文扩展了这些研究挑战，并确定了解决这些问题的潜在方向。虽然专有的LPWA技术已经在全国范围内大规模推出，但本文鼓励研究界积极参与解决将在未来十年内塑造数百亿设备连接的问题。
2017-01-11 cs.NI
A Novel PMU Fog based Early Anomaly Detection for an Efficient Wide Area PMU Network
基于相量测量单元（PMU）的同步相量测量系统被广泛认为是一种有前途的智能电网测量系统。它能够为广域监控（WAMC）应用提供高频、高精度的相量测量采样。然而，在严格的延迟约束下测量数据的高采样频率为实时的通信带来了新的挑战。如果可以根据所收集的数据的重要性来对所收集的数据进行优先级排序，使得可以利用通信网络中的现有服务质量（QoS）机制，则这将是非常有帮助的。为实现这一目标，PMU应执行某些异常检测功能。受最近出现的边缘雾-云计算分层架构的启发，提出了一种新的PMU雾。两种异常检测方法，奇异谱分析（SSA）和K-最近邻（KNN），在PMU雾使用IEEE 16机68节点系统进行评估。基于Riverbed Modeler的仿真实验表明，所提出的PMU雾在不牺牲数据完整性的前提下，能够有效地降低数据流端到端（ETE）延迟.
2018-05-09 cs.NI
Less is More: Fairness in Wide-Area Proof-of-Work Blockchain Networks
区块链正迅速成为一类重要的网络应用，具有独特的信任、安全和透明属性。在区块链系统中，参与者使用互联网上的共识协议记录和更新应用程序的“服务器端”状态，作为复制的不可变分类账的块。近年来，采矿区块变得有利可图;例如，今天，一个矿工在比特币中每开采一个区块就能获得超过20万美元的收入。影响挖矿奖励的一个关键因素是通过网络广播区块的延迟。在本文中，我们考虑了在广域区块链网络中优化采矿奖励的拓扑设计问题，该网络使用工作量证明协议进行共识。与通常认为更快的网络对矿工来说总是更好的观点相反，我们展示了一个与直觉相反的结果，即较慢的网络实际上对一些矿工有利。这是因为竞争矿工必须选择邻居，不仅要减少自己对其他矿工的延迟，还要确保其他矿工之间的延迟不会因为自己而减少。我们正式这个问题，并提供理论分析和实验结果来支持我们的主张。
2022-05-21 cs.NI
Performance Evaluation of RF-powered IoT in Rural Areas: The Wireless Power Digital Divide
King Abdullah University of Science and Technology（阿卜杜拉国王科技大学）；Maynooth University（梅努斯大学）
研究农村地区射频供电物联网下行链路性能，将农村建模为有限区域，考虑基站和接入点信号源，分析物联网设备能量采集与信号接收情况，通过最小能量需求和信号干扰加噪声比研究总体覆盖概率，得出地区内部设备性能优于边缘及接入点数量与支持设备比例关系等结论。
2026-07-29 cs.NI
D2D Communications in LoRaWAN Low Power Wide Area Network: From Idea to Empirical Validation
在本文中，我们提倡在LoRaWAN低功率广域网（LPWAN）中使用设备到设备（D2D）通信。在概述了LoRaWAN技术的关键特征之后，我们讨论了为其启用D2D通信的优点和缺点。随后，我们提出了一种网络辅助D2D通信协议，并通过在LoRaWAN认证的商业收发器上实现它来展示其可行性。所进行的实验表明所提出的D2D通信协议的性能，使我们能够评估其性能。更准确地说，我们表明，与传统的LoRaWAN数据传输机制相比，D2D通信可以将数据传输的时间和能量减少6到20倍。另外，D2D通信的使用可以通过实现频率资源的空间重用而对网络具有积极影响。所提出的LoRaWAN D2D通信可以用于需要高覆盖的各种应用，例如用于管理和交易的分布式智能电网部署中的用例。
2017-03-06 cs.NI
Handling Mobility in Low-Power Wide-Area Network
尽管移动设备在各种广域物联网应用（例如，智能城市、智能农业），当前的低功率广域网（LPWAN）没有被设计为有效地支持移动节点。在本文中，我们建议处理移动性在雪（传感器网络在白色空间），一个LPWAN，在电视白色空间。SNOW通过OFDM的分布式实现支持基站（BS）和众多低功率节点之间的大规模并发通信。在SNOW中，由于其基于OFDM的设计，载波间干扰（ICI）在移动性下更加明显。空白空间的地理空间变化也提出了网络内和网络间移动性的挑战，因为低功率节点没有配备确定空白空间。为了处理移动性对ICI的影响，我们提出了一种动态载波频率偏移估计和补偿技术，该技术考虑到多普勒频移，而不需要知道节点的速度。我们还建议规避移动性的影响，通过移动感知频谱分配给节点的地理空间变化的白色空间。为了使不同的SNOW的节点的移动性，我们提出了一个有效的切换管理，通过一个快速和节能的BS发现和快速关联的BS结合时间和频域能量感测。通过在大都市和室内的SNOW部署的实验表明，我们提出的方法使多个不同的SNOW之间的移动性，并提供可靠性，延迟和移动下的能源消耗方面的鲁棒性。
2021-01-05 cs.NI
ECCR: Edge-Cloud Collaborative Recovery for Low-Power Wide-Area Networks interference mitigation
低功耗广域网的最新进展已经通过使用云辅助来减轻干扰。这些方法将RSSI样本和损坏的数据包传输到云以恢复正确的消息。然而，这些方法的有效性受到高传输数据量的挑战。本文提出了一种新的方法，干扰抑制在边云协同的方式，即ECCR。它不再需要发送8倍于分组长度的RSSI样本。我们证明了不相交的数据包的比特错误在基站通过真实世界的实验。ECCR利用这一点与多个基站协作进行错误恢复。每个基站检测并向云报告比特错误位置，然后利用错误校验码和来自其他接收机的干扰分组来恢复正确的分组。ECCR利用云和信号的全局管理能力来感知每个基站的好处，并且它适用于已部署的LP-WAN系统（例如sx 1280），而无需任何额外的硬件要求。实验结果表明，ECCR能够准确地解码数据包时，数据包有近51.76%的腐败。
2021-09-11 cs.NI
Long Range Wide Area Network: A Simulation Module for ns-3
长距离（LoRa）是一种用于物联网（IoT）的无线通信技术，能够以低功耗和低数据速率为设备提供宽覆盖网络。本文提出并描述了一个基于LoRa物理层和数据链路层模型的LoRa无线网络仿真模块，以便在大规模网络中对LoRa性能进行基于仿真的评估。物理层模型使用通过在不同场景下执行的实际测量来估计的路径损耗参数。数据链路层模型依赖于类似Aloha的介质访问协议。物理层和数据链路层的模型都在ns-3模块中实现。该模块的行为和性能进行了研究，通过一组实验，显示的NS-3模拟和测量的一致性在一个真正的LoRa测试平台。最后，仿真模块范围的评估表明，该模块的时间复杂度是指数。
2018-11-20 cs.NI
Virtual Network Migration on the GENI Wide-Area SDN-Enabled Infrastructure
虚拟网络（VN）包含分配给网络底层中的底层物理资源的虚拟节点和链路的集合。VN迁移是将VN的逻辑拓扑重新映射到一组新的物理资源以提供故障恢复、节能或防御攻击的过程。提供对正在运行的应用程序透明的VN迁移是一项重大挑战。有效的迁移机制高度依赖于部署在物理基底中的技术。之前的工作考虑了数据中心和PlanetLab基础设施中的迁移。然而，很少有针对SDN启用广域网环境的努力-未来网络基础设施的重要组成部分。在这项工作中，我们有兴趣在设计，实施和评估的VN迁移在GENI作为这样一个未来的网络的一个工作例子。我们确定并提出技术，以解决关键的挑战：迁移过程中的资源的动态分配，管理主机连接到VN，流表迁移序列，以尽量减少数据包丢失。我们发现，GENI的虚拟化架构使得透明和高效的迁移具有挑战性。我们建议的替代品，可能会在GENI中采用，是值得采用的虚拟网络提供商，以促进迁移。
2017-01-06 cs.NI
Wide-area Wireless Communication Challenges for the Internet of Things
在无处不在的无线连接、不断下降的通信成本以及云平台的出现的帮助下，物联网（IoT）设备和服务的部署正在加速。大多数主要的移动网络运营商都将支持物联网的机器对机器（M2M）通信网络视为新收入的重要来源。在本文中，我们激发了对广域M2M无线网络的需求，特别是短数据包通信，以支持大量物联网设备。我们首先提出了一个简短的概述，目前和新兴的技术支持广域M2M，然后使用通信理论的原则，讨论这些网络的基本挑战和潜在的解决方案，突出权衡和随机和预定的访问策略。最后，我们提出了未来5G网络应如何设计以实现高效的广域M2M通信的建议。
2015-04-13 cs.IT cs.NI math.IT
Low-Power Wide-Area Networks for Sustainable IoT
低功耗广域（LPWA）网络正吸引着广泛的关注，因为它们能够为分布在广泛地理区域的物联网（IoT）设备提供低成本和大规模的连接。本文简要概述了现有的LPWA技术，并提供了有助于大规模部署LPWA网络的有用见解。特别是，我们首先从技术基础和大规模部署潜力方面审查了目前LPWA网络的竞争候选者，如窄带物联网（NB-IoT）和远程（LoRa）。然后，我们提出了两个LPWA网络的实施例。通过分析现场测试结果，我们确定了几个挑战，阻止LPWA技术从理论走向广泛的实践。
2018-10-25 cs.IT cs.NI math.IT
MPWide: a light-weight library for efficient message passing over wide area networks
我们提出了MPWide，一个轻量级的通信库，它允许有效的消息通过分布式网络。MPWide旨在连接在分布式（超级）计算资源上运行的应用程序，并为那些没有管理权限的人最大限度地提高广域网上的通信性能。它可用于在应用程序之间提供消息传递，移动文件，以及在客户端-服务器环境中建立非常快速的连接。MPWide已经被应用于在两个大陆上的多达四台超级计算机上进行分布式宇宙学模拟，并将两个不同的血流模拟耦合起来，形成一个多尺度模拟。
2013-12-03 cs.DC cs.NI
Anomaly detection in wide area network mesh using two machine learning anomaly detection algorithms
University of Chicago（芝加哥大学）
异常检测是识别不符合预期行为或与数据集中其他项不相关的项或事件的实践。它以前曾被应用于入侵检测、系统健康监控和信用卡交易中的欺诈检测等领域。在本文中，我们描述了一种新的方法来检测异常行为的网络性能数据，收集的perfSONAR，使用两个机器学习算法：提升决策树（BDT）和简单前馈神经网络。对每种算法的有效性进行了评价和比较。两者都表现出足够的性能和灵敏度。
2018-01-30 cs.LG cs.NI
Wide Area Network Intelligence with Application to Multimedia Service
Chinese Academy of Sciences（中国科学院）；University of Chinese Academy of Sciences（中国科学院大学）；Osaka University（大阪大学）；Tokyo Institute of Technology（东京工业大学）
网络智能是一门学科，它建立在网络系统的能力之上，通过使用网络资源在不断变化的环境中提供高质量的服务来智能地行动。广域网智能是广域网中的一类网络智能，它覆盖了互联网的核心和边缘。本文提出了一种基于机器学习的广域网智能系统。整个系统由一个用于预训练的核心机和多个用于快速响应的终端机组成。每台机器都是由左右半球组成的双半球模型。左半球用于通过终端响应来改善延迟，而右半球用于通过数据生成来改善通信。在一个多媒体业务的应用中，该模型在准确性、延迟和通信方面优于数据中心最新的深度前馈神经网络。评估表明，可扩展的改善方面的终端机的数量。评估还表明，改进的成本是更长的学习时间。
2022-01-14 cs.AI cs.NE cs.NI
Beyond 5G Low-Power Wide-Area Networks: A LoRaWAN Suitability Study
在本文中，我们讨论了低功耗广域网（LPWAN）在蜂窝物联网（IoT）基础设施中的作用，以支持5G以外的下一代无线系统中的大规模机器类型通信（mMTC）。我们首先介绍了当前LPWAN系统的性能分析，特别是LoRaWAN，在覆盖范围和吞吐量方面。为了得到更全面的认识，本文将解析方法和网络仿真相结合。接下来，我们确定可能的性能瓶颈，推测未来物联网应用的特征，并寻求确定可能克服所确定缺点的现有技术的潜在增强功能。
2020-02-19 cs.NI cs.PF eess.SP
On PMU Location Selection for Line Outage Detection in Wide-area Transmission Networks
研究了广域输电网络中用于检测线路故障的PMU最佳位置。该问题被建立为一个最大化的最小距离之间的电压相角特征的停电，它可以等价地表示为一个整数规划问题。基于贪婪启发式和线性规划松弛算法，提出了一种寻找PMU全局最优位置的分枝定界算法。使用该算法，PMU的数量和停电检测性能之间的最佳折衷的特点是IEEE 14，24和30节点系统。所示的算法，以找到全局最优的PMU位置在一个小的迭代次数。据观察，它是足够的总线提供PMU测量的大约三分之一，以便实现相同的中断检测性能与所有总线提供PMU测量。
2012-07-27 cs.NI math.OC
Mobile Base Station Optimal Tour in Wide Area IoT Sensor Networks
Motilal Nehru National Institute of Technology (MNNIT)（莫蒂拉尔·尼赫鲁国立理工学院）
针对广域物联网传感器网络，提出移动基站最优巡回（MOT）问题，通过形式化建模为组合优化问题，因计算难设计多项式时间贪婪启发式算法，模拟结果显示算法能低成本、全覆盖且快速执行。
2026-07-07 cs.NI eess.SP
Power Cyber-Physical System Risk Area Prediction Using Dependent Markov Chain and Improved Grey Wolf Optimization
现有的电力网络物理系统（CPS）风险预测结果不准确，因为它们无法反映组件的实际物理特性和特定的运行状态。提出了一种基于相关马尔可夫链的电力CPS风险区域预测方法。首先对非均匀功率CPS耦合网络的负载和约束进行表征，并将其作为节点状态判断的标准。在此基础上，考虑到耦合网络中各组成节点的异构性和相互依赖性，构建了基于相关马尔可夫链的电力CPS风险区域预测模型。通过自适应位置调整策略和交叉最优解策略改进交叉自适应灰狼优化算法，对预测模型进行优化。IEEE 39-BA 110测试系统的仿真结果验证了该方法的有效性和优越性。
2020-04-29 cs.NI eess.SP
Wide-Area Data Analytics
我们越来越多地生活在一个数据驱动的世界中，各种数据分布在许多位置。在一些情况下，数据集是从多个位置收集的，诸如传感器（例如，移动电话和街道摄像机）遍布地理区域。数据可能需要在其产生地附近进行分析，特别是当应用程序需要低延迟、高成本、低成本、用户隐私和监管约束时。在其他情况下，大型数据集分布在公共云、私有云或边缘云计算站点上，具有更丰富的计算、存储、带宽和能源资源。通常，分析的某些部分可能发生在终端主机或边缘云上（以尊重用户隐私并减少数据量），同时依赖远程云来完成分析（以利用更多的计算和存储资源）。广域数据分析是对地理上分散的实体生成或存储的数据的任何分析。在过去的几年里，计算机科学研究界的一些部分已经开始探索分析分布在多个位置的数据的有效方法。特别是，“系统”研究的几个领域-包括数据库，分布式系统，计算机网络，安全和隐私-已经深入研究了这些主题。这些研究小组通常关注问题的不同方面，考虑不同的激励应用程序和用例，并以不同的方式设计和评估他们的解决方案。为了应对这些挑战，计算社区联盟（CCC）于2019年10月召开了为期1.5天的研讨会，重点讨论广域数据分析。本报告概述了研讨会上讨论的挑战和得出的结论。
2020-06-17 cs.CY cs.DB cs.NI
Control Communication Co-Design for Wide Area Cyber-Physical Systems
广域网络物理系统（WA-CPS）是一类控制系统，它将低功耗传感器、异构执行器和计算机控制器集成到跨越数公里距离的大型基础设施中。当前的无线通信技术不能满足控制WA-CPS所需的范围和有限延迟的通信要求。为了解决这个问题，我们使用的WA-CPS的控制-通信协同设计方法，我们称之为$C^3$方法，设计一种新的低功耗广域（LPWA）MAC协议称为\textit{Ctrl-MAC}及其相关的事件触发控制器，可以保证WA-CPS的闭环稳定性。这是第一篇表明LPWA无线通信技术可以支持WA-CPS控制的论文。LPWA技术旨在支持单向通信以进行监控，不适用于控制。我们提出这项工作使用的配水网络应用程序，我们通过一个共同模拟器（模拟物理和网络子系统）和测试台部署进行评估的一个例子。我们的评估证明了完全的控制稳定性，与最先进的LPWA技术相比，$50$的数据包传输率提高了$50$ \%，平均端到端延迟降低了$80$ \%。我们还评估了我们的计划对一个理想化的，有线的，集中的，控制架构，并显示控制器保持稳定性和过冲保持在范围内。
2020-08-17 cs.NI cs.SY eess.SY
Minimizing Flow Completion Times using Adaptive Routing over Inter-Datacenter Wide Area Networks
Ming Hsieh Department of Electrical Engineering, University of Southern California (USC)（南加州大学明海希电气工程系）
本文提出一种自适应路由方法，通过根据网络状态和流属性动态分配路径，减少带宽使用和流完成时间，提升跨数据中心网络效率。
2018-02-25 cs.DC cs.NI cs.PF
Dynamic Graph Neural Network for Traffic Forecasting in Wide Area Networks
Argonne National Laboratory（阿贡国家实验室）；Lawrence Berkeley National Laboratory（劳伦斯伯克利国家实验室）
广域网基础设施（WAN），特别是科学和研究WAN，是在实验设施和数据中心之间传输大量科学数据的骨干。随着需求以指数级速度增长，这些网络正在努力应对大数据量，实时响应和整体网络性能。网络运营商越来越多地寻找创新的方式来管理有限的底层网络资源。预测网络流量是主动资源管理、拥塞缓解和专用传输供应的关键能力。为此，我们提出了一种基于非自回归图的神经网络多步网络流量预测。具体来说，我们开发了一种动态的扩散卷积递归神经网络来预测研究WAN中的流量。我们评估我们的方法对来自美国能源部专用科学网络ESnet的实际流量的有效性。我们的研究结果表明，与经典的预测方法相比，我们的方法显式地学习时空交通模式的动态特性，在预测精度上有显着的提高。我们的技术可以超越现有的统计和深度学习方法，即使在动态网络流量设置下，也可以实现多小时预测的平均绝对百分比误差约为20%。
2020-08-28 cs.LG cs.NI eess.SP
