Исследователи из инженерной школы Свонсона Университета Питтсбурга берут на себя эту задачу, предлагая систему, которая будет использовать недостаточно используемые в настоящее время ресурсы в существующем беспроводном канале, чтобы создать дополнительные возможности для соединений без задержек. Процесс, который не потребует дополнительного оборудования или ресурсов беспроводного спектра, может облегчить резервное копирование трафика в сетях с множеством беспроводных подключений, таких как те, которые находятся на умных складах и автоматизированных заводах.
Исследователи объявили о своих выводах на Международной конференции Ассоциации вычислительной техники 2019 года по новым сетевым экспериментам и технологиям, одной из лучших исследовательских конференций в области сетевых технологий.Доклад под названием «EasyPass: борьба с задержкой Интернета вещей с помощью боковых беспроводных каналов с множественным доступом» был назван лучшим докладом на конференции. Авторы: Хаоян Лу, доктор философии, Жуйжун Чен и Вэй Гао, доктор философии.
«Автоматическая реакция сети на качество канала или отношение сигнал / шум (SNR) почти всегда отстает на шаг или два», – объясняет Гао, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники. "Когда на канале большой трафик, сеть меняется, чтобы приспособиться к нему. Точно так же, когда есть меньший трафик, сеть встречает его, но эти адаптации не происходят мгновенно.
Мы использовали эту задержку – промежуток между изменением состояния канала и настройкой сети – для создания побочного канала исключительно для устройств IoT, где нет конкуренции и нет задержек."
Этот метод, который авторы называют EasyPass, будет использовать существующий запас SNR, используя его в качестве выделенного побочного канала для устройств IoT.
Лабораторные испытания продемонстрировали 90-процентное сокращение задержки передачи данных в перегруженных сетях IoT с пропускной способностью до 2.5 Мбит / с по узкополосному беспроводному каналу, к которому могут получить доступ одновременно более 100 устройств IoT.
«У IoT есть важное будущее в умных зданиях, транспортных системах, умном производстве, киберфизических системах здравоохранения и не только», – говорит Гао. "Наше исследование могло бы устранить очень важный барьер, сдерживающий его."