In Wireless Networked Control Systems (WNCSs), the feedback control loops are closed over a wireless communication network. The proliferation of WNCSs requires efficient network resource management mechanisms since the control performance is significantly affected by the impairments caused by network limitations. In conventional communication networks, the amount of transmitted data is one of the key performance indicators. In contrast, in WNCSs, the efficiency of the network is measured by its ability to facilitate control applications, and the data transmission rate should be limited to avoid network congestion. In this work, we consider an experimental setup where multiple control loops share a wireless communication network. Our testbed comprises up to five control loops that include Zolertia Re-Mote devices implementing IEEE 802.15.4 standard. We propose a novel relevance- and network-aware transport layer (TL) scheme for WNCSs. The proposed scheme admits the most important measurements for the control process into the network while taking current network conditions into account. Moreover, we propose a mechanism for the scheme parameters adaptation in dynamic scenarios with unknown network statistics. Unlike the conventional TL mechanisms failing to provide adequate control performance due to either congestion in the network or inefficient utilization of available resources, our method prevents network congestion while keeping the control performance high. We argue that relevance- and network-awareness are critical components of network protocol design to avoid control performance degradation in practice.


翻译:在无线网络控制系统(WNCSs)中,反馈控制回路通过无线通信网络闭合。由于控制性能显著受网络限制造成的损耗影响,WNCSs的普及需要高效的网络资源管理机制。在传统通信网络中,传输数据量是关键性能指标之一;而在WNCSs中,网络效率以其支持控制应用的能力来衡量,且数据传输速率应受限制以避免网络拥塞。本研究考虑多个控制回路共享一个无线通信网络的实验场景。我们的测试平台包含多达五个控制回路,这些回路采用实现IEEE 802.15.4标准的Zolertia Re-Mote设备。我们针对WNCSs提出了一种新颖的、具备相关性与网络感知能力的传输层(TL)方案。该方案在考虑当前网络状况的同时,允许对控制过程最重要的测量数据接入网络。此外,我们提出了一种机制,用于在网络统计特性未知的动态场景中自适应调整方案参数。与因网络拥塞或资源利用效率低下而无法提供充分控制性能的传统TL机制不同,我们的方法在保持高控制性能的同时防止了网络拥塞。我们认为,相关性与网络感知能力是网络协议设计中的关键要素,可避免实际应用中控制性能的退化。

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
【CVPR 2022】视觉提示调整(VPT),Vision Prompt Tuning
专知会员服务
32+阅读 · 2022年3月12日
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
25+阅读 · 2023年6月23日
Arxiv
11+阅读 · 2019年6月19日
VIP会员
最新内容
无人机自主控制与人工智能:系统性综述
专知会员服务
10+阅读 · 今天7:25
巡飞弹与反无人机系统——现代战场的两大支柱
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:54
《打造“黄金舰队”》57页报告
专知会员服务
3+阅读 · 今天6:52
《北约数字教官网络发展路径》128页报告
专知会员服务
2+阅读 · 今天6:33
ECCV 2026 | MIMFlow:MIM与归一化流统一图像生成
专知会员服务
7+阅读 · 6月25日
网状网络及其在军事领域的运用
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
无美国参与的欧洲战争方式(万字长文)
专知会员服务
8+阅读 · 6月25日
《国防领域敏感性分析白皮书》
专知会员服务
9+阅读 · 6月25日
综述 | 从问答到任务完成:Agent系统与Harness设计
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
Agentic RL:框架、实践与长程智能体训练
专知会员服务
10+阅读 · 6月24日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员