We now discuss some of the open res

We now discuss some of the open research problems for
designing efficient self-organization algorithms for the IoT.
A. Cross-Layer Design for Self-Organization
Each of the challenges discussed in Section III have so far
been addressed as individual research problems in the past.
However, when viewed from a system’s perspective a crosslayered approach is needed to address all these problems as
one system by understanding the constraints of each challenge
we discussed laid on each other performance of the others
[13]. A simple example of this is, if neighborhood awareness
is not properly executed, then an unaware medium access
control protocol will perform poorly due to large contentions
and then leads to degradation in network performance which
directly affects the service supported by the IoT application.
Hence, we need a holistic approach to designing the selforganizing algorithms which are aware of such constraints. An
example of a cross-layer based self-organization was shown
for collecting smart meter data during outages [10]. The
constraints of application demand and the medium access
scheme was factored into designing the self-organization of
smart meters during outages. However, a deeper understanding
of resource needs (number of channels) and the information
capacity limits are yet to be explored for such dynamically
created hierarchical networks. Additionally, it is still not
clear as to how much of cross-layer design is needed to
achieve desired properties in self-organization. Metrics needed
to quantify the performance of cross-layer design for selforganization need to be understood. Is it studied in terms of
communication performance metrics such as throughput, delay
or graph theoretic metrics such as betweeness, average degree,
connectivity is still an open question. In our experience, a
combination of both are needed to understand the dynamics
of self-organization, but the right combination of such metrics
will have to be explored.
Challenge: A self-adaptive cross-layer model for selforganization in the IoT, which is aware of scale, energy
and communication resource constraints.
B. Heterogeneity in Self-Organization
We have so far discussed the heterogeneity in computation
and communication capabilities of things in the IoT. Another
dimension of heterogeneity that is an interesting problem is the
heterogeneity in services being offered from self-organization.
What we mean by heterogeneity in services is, bottom most
layers of the self-organized network could function with a
best-effort service model. For example, by using CSMA/CA
for devices not frequently wanting to send data. But higher
layer devices which are connecting these lower network layers
could function with high availability and reliability network
operation models. Thus data which reaches these reliable
network layers offers lesser latency in getting the data to reach
functioning or provisioned networks as shown in Figure 4. The
problem to be addressed here is, network intelligence models
for when the best-effort service model be stopped during selforganization and reliable service models begin. Such a selfFig. 4: This figure shows an example of heterogeneity in services
offered in a self-organized network. Sensors in buildings under
adversarial conditions use a best-effort service model to reach the
building’s gateway. The gateways of buildings use reliable service
network models to reach a functioning gateway to the internet, which
could be a cellular tower.
organizing design seems more practical as it allows for the
low layer network devices to be simple, have simpler hardware
with minimal computation and communication capabilities and
higher layer devices to be more capable to support efficient
self-organization.
Challenge: Network intelligence to derive barriers between types of services supported in self-organized network
of the IoT.
C. Multi-Radio Multi-Channel Communications
For communications during self-organization to be supported continuously and still allow for network scalability, data
has to be sent and received at the same time at the devices.
This is not possible on a single channel-single radio interface
[2]. We need the devices in IoT to support multi-channel multiradio communications. This will allow for the device to receive
data traffic from downstream devices on one set of radios and
forward them to the next set of upstream devices on another
set of radios. However, multi-radio and multi-channel communications impose complex channel assignment mechanisms.
For each layer of the network the channel assignment is a
coloring problem [14]. Hence, multi-radio multi-channel communication could create layers of coloring problems so that
no consecutive layers of networks and their adjacent networks
get assigned the same channel for communications. This will
create a larger contention size for medium access beyond what
can be supported and there

Kết quả (Việt) 1:

Chúng tôi bây giờ thảo luận về một số vấn đề nghiên cứu mở chothiết kế thuật toán hiệu quả tự tổ chức cho IoT.A. Cross-lớp thiết kế cho tự tổ chứcMỗi người trong số những thách thức thảo luận trong phần III có cho đến nayđược gọi là vấn đề cá nhân nghiên cứu trong quá khứ.Tuy nhiên, khi nhìn từ một hệ thống quan điểm một cách tiếp cận crosslayered là cần thiết để giải quyết tất cả những vấn đề nhưmột hệ thống bằng sự hiểu biết hạn chế của mỗi thách thứcchúng tôi đã thảo luận đặt trên mỗi khác hiệu suất của những người khác[13]. một ví dụ đơn giản này là, nếu nhận thức khu phốkhông đúng thực hiện, sau đó truy cập vào một phương tiện không biếtgiao thức điều khiển sẽ thực hiện kém do lớn contentionsvà sau đó dẫn đến sự suy thoái trong hiệu suất mạng màtrực tiếp ảnh hưởng đến các dịch vụ được hỗ trợ bởi các ứng dụng IoT.Do đó, chúng ta cần một cách tiếp cận toàn diện để thiết kế các thuật toán selforganizing nhận thức được những hạn chế như vậy. MộtCác ví dụ của một tổ chức tự dựa trên cross-lớp được hiển thịđể thu thập dữ liệu thông minh mét trong thời gian cúp [10]. Cáchạn chế của các nhu cầu ứng dụng và truy cập trung bìnhđề án yếu tố xác định việc thiết kế tự tổ chức củathông minh mét trong thời gian cúp. Tuy nhiên, một sự hiểu biết sâu sắc hơnCác nguồn tài nguyên cần (số lượng kênh) và các thông tincông suất giới hạn chưa được khám phá cho như vậy tự độngtạo mạng lưới phân cấp. Ngoài ra, nó vẫn là khôngrõ ràng là có bao nhiêu thiết kế đường-layer là cần thiết đểđạt được các đặc tính mong muốn trong tự tổ chức. Số liệu cần thiếtđể định lượng các hoạt động của cross-lớp thiết kế cho selforganization cần phải được hiểu rõ. Nó nghiên cứu vềtruyền thông số liệu hiệu suất như băng thông, chậm trễhoặc đồ thị các số liệu lý thuyết như betweeness, mức độ trung bình,khả năng kết nối vẫn là một câu hỏi mở. Theo kinh nghiệm của chúng tôi, mộtsự kết hợp của cả hai là cần thiết để hiểu động lực họctự tổ chức, nhưng sự kết hợp của các số liệu như vậysẽ có để khám phá.Thách thức: Một self-adaptive qua lớp mô hình cho selforganization trong IoT, mà là ý thức về quy mô, năng lượngvà thông tin nguồn lực hạn chế.B. Heterogeneity trong tự tổ chứcCho đến nay chúng tôi đã thảo luận heterogeneity trong tính toánvà khả năng giao tiếp của những điều trong IoT. KhácKích thước của heterogeneity đó là một vấn đề thú vị là cácheterogeneity trong các dịch vụ đang được cung cấp từ tự tổ chức.Chúng tôi có ý nghĩa như thế nào bởi heterogeneity trong dịch vụ, rớt hầu hếtlớp tự tổ chức mạng có thể hoạt động với mộtMô hình dịch vụ nỗ lực tốt nhất. Ví dụ, bằng cách sử dụng CSMA/CAthiết bị không thường xuyên muốn gửi dữ liệu. Nhưng cao hơnlớp thiết bị đang kết nối những lớp mạng hạcó thể hoạt động với mạng sẵn có và độ tin cậy caoMô hình hoạt động. Vì vậy các dữ liệu đến các đáng tin cậymạng lớp cung cấp ít độ trễ trong việc nhận được dữ liệu để tiếp cậnmạng lưới hoạt động hoặc được cung cấp như được hiển thị trong hình 4. CácCác vấn đề được giải quyết ở đây là, mạng lưới tình báo mô hìnhđối khi các mô hình dịch vụ nỗ lực tốt nhất được dừng lại trong selforganization và đáng tin cậy Dịch vụ mô hình bắt đầu. Như vậy là selfFig. 4: con số này cho thấy một ví dụ về heterogeneity trong dịch vụđược cung cấp trong một mạng tự tổ chức. Bộ cảm biến trong các tòa nhà dướiadversarial điều kiện sử dụng một mô hình dịch vụ nỗ lực tốt nhất để đạt được cáccửa ngõ của tòa nhà. Các cổng của các tòa nhà sử dụng dịch vụ đáng tin cậymạng lưới các mô hình để đạt được một hoạt động cổng vào internet, màcó thể là một tháp di động.tổ chức thiết kế có vẻ thực tế hơn là nó cho phép cácthiết bị mạng lớp thấp để được đơn giản, có phần cứng đơn giảnvới khả năng giao tiếp và tính toán tối thiểu vàcao lớp thiết bị phải có khả năng hơn để hỗ trợ hiệu quảtự tổ chức.Thách thức: Mạng lưới tình báo để lấy được các rào cản giữa các loại hình dịch vụ được hỗ trợ trong tự tổ chức mạngcủa IoT.C. đa Radio đa kênh truyền thôngTruyền thông trong quá trình tự tổ chức để được hỗ trợ liên tục và vẫn còn cho phép khả năng mở rộng mạng lưới, dữ liệuđã được gửi và nhận được cùng một lúc tại các thiết bị.Điều này là không thể vào một giao diện duy nhất đĩa đơn kênh radio[2]. chúng ta cần các thiết bị IoT để hỗ trợ đa kênh truyền thông multiradio. Điều này sẽ cho phép các thiết bị để nhận đượcdữ liệu lưu lượng truy cập từ các thiết bị hạ lưu vào một tập hợp các radio vàchuyển tiếp cho họ để tập tiếp theo của các thiết bị thượng nguồn khácbộ radio. Tuy nhiên, Đài phát thanh đa và đa kênh truyền thông áp đặt các cơ chế phân công kênh phức tạp.Cho mỗi lớp mạng phân công kênh là mộtmàu các vấn đề [14]. Do đó, Đài phát thanh đa đa kênh giao tiếp có thể tạo ra lớp màu vấn đề do đókhông có lớp liên tiếp của mạng và các mạng lưới liền kềnhận được chỉ định cùng một kênh truyền thông. Điều này sẽtạo ra một kích thước ganh đua lớn hơn cho các truy cập trung bình vượt ra ngoài những gìcó thể được hỗ trợ và có

Kết quả (Việt) 2:

Bây giờ chúng ta thảo luận một số vấn đề nghiên cứu mở cho
thiết kế thuật toán tự tổ chức hiệu quả cho IOT.
A. Cross-lớp Thiết kế cho Tự-Tổ chức
Mỗi trong những thách thức thảo luận trong Phần III cho tới nay đã
được giải quyết như vấn đề nghiên cứu cá nhân trong quá khứ.
Tuy nhiên, khi nhìn từ quan điểm của một hệ thống một cách tiếp cận crosslayered là cần thiết để giải quyết tất cả những vấn đề này là
một hệ thống bằng sự hiểu biết các khó khăn của mỗi thử thách
, chúng tôi đã thảo luận đặt trên mỗi màn trình diễn khác của những người khác
[13]. Một ví dụ đơn giản này, nếu nhận thức khu phố
không được thực hiện đúng cách, sau đó một truy cập trung bình không biết
giao thức điều khiển sẽ hoạt động kém do tranh cãi lớn
và sau đó dẫn đến suy giảm hiệu suất mạng mà
trực tiếp ảnh hưởng đến các dịch vụ hỗ trợ bởi ứng dụng IOT.
Do đó, chúng ta cần một cách tiếp cận toàn diện để thiết kế các thuật toán selforganizing mà nhận thức được những hạn chế như vậy. Một
ví dụ về một cross-layer dựa tự tổ chức đã được hiển thị
để thu thập dữ liệu đo thông minh trong thời gian mất [10]. Các
hạn chế của nhu cầu ứng dụng và truy cập trung
kế hoạch đã được tính vào thiết kế tự tổ chức của
công tơ thông minh trong thời gian cúp. Tuy nhiên, một sự hiểu biết sâu sắc hơn
về nhu cầu tài nguyên (số kênh) và các thông tin
giới hạn khả năng này vẫn chưa được khám phá cho động như
mạng phân cấp tạo ra. Ngoài ra, nó vẫn là không
rõ ràng như thế nào nhiều thiết kế đa lớp là cần thiết để
đạt được đặc tính mong muốn trong việc tự tổ chức. Số liệu cần thiết
để định lượng hiệu suất của thiết kế xuyên lớp cho selforganization cần phải được hiểu. Có nghiên cứu về
các số liệu hiệu suất truyền thông như thông lượng, chậm trễ
hoặc đồ thị số liệu lý thuyết như betweeness, mức độ trung bình,
kết nối vẫn còn là một câu hỏi mở. Theo kinh nghiệm của chúng tôi, một
sự kết hợp của cả hai đều cần thiết để hiểu được động lực
tự tổ chức, nhưng sự kết hợp của các số liệu như vậy
sẽ phải được khám phá.
Thách thức: Một mô hình xuyên lớp tự thích nghi cho selforganization trong IOT, đó là nhận thức về quy mô, năng lượng
hạn chế và nguồn tài nguyên thông tin liên lạc.
B. Không đồng nhất trong tự tổ chức
Chúng tôi đã thảo luận cho đến nay sự không đồng nhất trong tính
năng và thông truyền điều trong IOT. Một
kích thước không đồng nhất mà là một vấn đề thú vị là
không đồng nhất trong các dịch vụ đang được cung cấp từ tự tổ chức.
Những gì chúng tôi có nghĩa là do sự không đồng nhất trong các dịch vụ được, phía dưới hầu hết
các lớp của mạng tự tổ chức có thể hoạt động với một
mô hình dịch vụ nỗ lực tốt nhất. Ví dụ, bằng cách sử dụng CSMA / CA
cho các thiết bị không thường xuyên muốn gửi dữ liệu. Nhưng cao hơn
các thiết bị lớp được kết nối các lớp mạng thấp hơn
có thể hoạt động với tính sẵn sàng cao và độ tin cậy mạng
mô hình hoạt động. Như vậy dữ liệu đạt tới những đáng tin cậy
các lớp mạng cung cấp độ trễ ít nhận được dữ liệu để đạt được
hoạt động hoặc được cung cấp mạng như thể hiện trong hình 4. Các
vấn đề cần được giải quyết ở đây là, mô hình mạng lưới tình báo
khi mô hình dịch vụ tốt nhất, nỗ lực được dừng lại trong selforganization và các mô hình dịch vụ đáng tin cậy bắt đầu. Như một selfFig. 4: Con số này cho thấy một ví dụ về sự không đồng nhất trong các dịch vụ
cung cấp trong một mạng tự tổ chức. Cảm biến trong các tòa nhà dưới
điều kiện thù địch sử dụng một mô hình dịch vụ nhất nỗ lực để đạt được các
cổng của tòa nhà. Các cổng của tòa nhà sử dụng dịch vụ đáng tin cậy
mô hình mạng để đạt được một cổng chức năng vào internet, đó
có thể là một tháp di động.
Tổ chức thiết kế dường như thực tế hơn vì nó cho phép các
thiết bị mạng lớp thấp để đơn giản, có phần cứng đơn giản hơn
với tính toán tối thiểu và khả năng giao tiếp và
các thiết bị lớp cao hơn để có nhiều khả năng để hỗ trợ hiệu quả
tự tổ chức.
Thách thức: mạng thông minh để lấy được các rào cản giữa các loại hình dịch vụ hỗ trợ trong mạng tự tổ chức
của IOT.
C. Multi-Đài phát thanh đa kênh Truyền thông
Đối với truyền thông trong tự tổ chức để được hỗ trợ liên tục và vẫn cho phép khả năng mở rộng mạng lưới, dữ liệu
đã được gửi và nhận cùng lúc tại các thiết bị.
Điều này là không thể trên một đài phát thanh kênh đơn đơn giao diện
[2]. Chúng tôi cần các thiết bị trong IOT để hỗ trợ truyền thông đa vô tuyến đa kênh. Điều này sẽ cho phép các thiết bị để nhận được
lưu lượng dữ liệu từ thiết bị hạ trên một bộ radio và
chuyển chúng đến các tập tiếp theo của thiết bị ngược dòng trên một
tập hợp của radio. Tuy nhiên, đa thanh và đa kênh truyền thông áp đặt cơ chế gán kênh phức tạp.
Đối với mỗi lớp của mạng phân kênh là một
vấn đề màu [14]. Do đó, nhiều đài phát thanh truyền thông đa kênh có thể tạo ra các lớp của các vấn đề màu do đó
không có lớp liên tiếp của các mạng và các mạng lân cận của họ
được phân công cùng một kênh thông tin liên lạc. Điều này sẽ
tạo ra một kích thước tranh lớn hơn cho việc truy cập trung xa hơn những gì
có thể được hỗ trợ và có