In the second part of this paper, we develop a centralized packet transmission scheduling scheme to pair with the protocol designed in Part I and complete our medium access control (MAC) design for machine-type communications in the industrial internet of things. For the networking scenario, fine-grained scheduling that attends to each device becomes necessary, given stringent quality of service (QoS) requirements and diversified service types, but prohibitively complex for a large number of devices. To address this challenge, we propose a scheduling solution in two steps. First, we develop algorithms for device assignment based on the analytical results from Part I, when parameters of the proposed protocol are given. Then, we train a deep neural network for assisting in the determination of the protocol parameters. The two-step approach ensures the accuracy and granularity necessary for satisfying the QoS requirements and avoids excessive complexity from handling a large number of devices. Integrating the distributed coordination in the protocol design from Part I and the centralized scheduling from this part, the proposed MAC protocol achieves high performance, demonstrated through extensive simulations. For example, the results show that the proposed MAC can support 1000 devices under an aggregated traffic load of 3000 packets per second with a single channel and achieve <0.5ms average delay and <1% average collision probability among 50 high priority devices.


翻译:在本文件第二部分,我们制定了一个集中的包包传送日程安排计划,以配合第一部分所设计的协议,完成工业互联网中机器类型通信的中位入口控制设计;在网络设想中,鉴于服务质量要求严格,服务类型多样化,但对于大量设备而言过于复杂,因此,我们开发了一个集中的包包传送日程安排计划,以配合第一部分所设计的协议,完成工业互联网中机器类型通信的中位入口控制设计;在网络建设中,由于服务要求要求严格,服务类型多样,但对于大量设备则过于复杂,因此有必要对每个设备进行细微的排期安排;为了应对这一挑战,我们建议分两个步骤进行时间安排安排。首先,我们根据第一部分的分析结果,在给出了拟议协议的参数时,为设备分配制定了算法;然后,我们培训了一个深层神经网络,协助确定协议参数。对于网络而言,两步办法确保了满足QOS要求所需的准确性和微粒度,并避免处理大量设备时过于复杂。为了应对这一挑战,我们将协议设计中的分布式协调与这一部分的集中时间安排结合起来,拟议的MAC协议取得了很高的绩效,通过广泛的模拟来证明。例如,拟议的MACC能够支持在50/05级平均速度1级的轨道下为每1级平均100的1级平均轨道上达到0.1的1的1的1级的1级平均速度的1级平均速度,从而达到每1级的1级的1级平均速度为每1的1的1的1的1级平均速度。

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