Energie- und Durchsatz-Optimierung für NB-IoT-Netzwerke

Diese Studie konzentriert sich auf die Verbesserung der Energieeffizienz und des Netzwerkdurchsatzes in Narrowband IoT (NB-IoT) und Narrowband Cognitive Radio IoT (NB-CR-IoT) Netzwerken. Es wird eine Drei-Sprung-Zuweisung unter Verwendung eines Doppelauktionsmodells vorgeschlagen, um die Batterielebensdauer von NB-IoT-Nutzern am Zellenrand (CENUs) zu verlängern, unterstützt durch den EENU-MWM-Algorithmus für eine effiziente Nutzeranpassung. Mit der zunehmenden Nutzung von IoT-Geräten entstehen Herausforderungen wie die Überlastung des Spektrums und die begrenzte Hardware für die kontinuierliche Erfassung. Deshalb werden in NB-CR-IoT- und NB-CR-IoMT-Netzwerken optimale Erfassungsparameter und Relaisknoten eingeführt, um den Durchsatz zu verbessern und die Übertragungsleistung zu reduzieren. Im Gesundheitswesen erfordert die Echtzeit-Patientenüberwachung mit IoT-Geräten eine effiziente Frequenznutzung und Energiegewinnung. Ein gruppierungsbasierter Entwurf ermöglicht die Energiegewinnung auf der Grundlage der Nähe zu Zugangspunkten und verbessert die Leistung in Netzwerken wie Wireless Body Area Networks. Die Geräte übertragen Daten, wenn das Spektrum nicht von primären Nutzern belegt ist, wodurch die Energienutzung und die Lebensdauer maximiert und gleichzeitig Störungen minimiert werden. Dieser umfassende Ansatz gewährleistet eine nachhaltige und skalierbare IoT-Kommunikation in verschiedenen Bereichen.

Autorentext

Dr. Srinivasa Rao Patri ist ein Assistenzprofessor. Sein Forschungsgebiet ist Narrow Band IoT und Device-to-Device Kommunikation. Seine Forschung konzentriert sich auf energieeffizientes Netzwerkdesign, Spectrum Sensing und intelligente IoT-Anwendungen.