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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems >TARA: Topology-Aware Resource Adaptation to Alleviate Congestion in Sensor Networks
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TARA: Topology-Aware Resource Adaptation to Alleviate Congestion in Sensor Networks

机译：TARA：自适应拓扑资源以减轻传感器网络的拥塞

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Network congestion can be alleviated either by reducing demand (traffic control) or by increasing capacity (resource control). Unlike in traditional wired or other wireless counterparts, sensor network deployments provide elastic resource availability for satisfying the fidelity level required by applications. In many cases, using traffic control can violate fidelity requirements. Hence, we propose the use of resource control: increasing capacity by enabling more nodes to become active during periods of congestion. However, a naive approach to increase resources without a careful consideration of the type of congestion, traffic pattern, and network topology will make the situation worse. In this paper, we present TARA, a topology-aware resource adaptation strategy to alleviate congestion. The core of TARA is our capacity analysis model, which can be used to estimate capacity of various topologies. Detailed performance results show that TARA can achieve data delivery rate and energy consumption that is close to an ideal offline resource control algorithm.
机译：可以通过减少需求（流量控制）或通过增加容量（资源控制）来缓解网络拥塞。与传统的有线或其他无线方式不同，传感器网络部署可提供弹性资源可用性，以满足应用程序所需的保真度级别。在许多情况下，使用流量控制可能会违反保真度要求。因此，我们建议使用资源控制：通过在拥塞期间使更多节点变为活动状态来增加容量。但是，如果不仔细考虑拥塞的类型，流量模式和网络拓扑，而单纯地增加资源的方法会使情况变得更糟。在本文中，我们提出了TARA，这是一种拓扑感知的资源自适应策略，可以缓解拥塞。 TARA的核心是我们的容量分析模型，该模型可用于估计各种拓扑的容量。详细的性能结果表明，TARA可以实现接近理想的脱机资源控制算法的数据传输速率和能耗。

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