Borny, A. (2013). Performance analysis of vacation queueing systems and their applications in wireless networks [Dissertation, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/160077
Drahtlose Netze spielen eine wichtige Rolle bei der Entwicklung von Next Generation Netzen. Das liegt vor allem in der Benutzerfreundlichkeit sowie der Flexibilität und Mobilität die gleichzeitig geboten wird. Der Stromverbrauch ist dabei ein wichtiges Thema, insbesondere wenn die Knotenpunkte der drahtlosen Netze batteriebetrieben sind, was bei Sensornetzwerken oft der Fall ist. Viele Sensornetzwerke enthalten auch Notfallanwendungen, somit müssen darüber hinaus die Echtzeitdaten besonderer Berücksichtigung unterliegen. Aufbauend auf diesen Aspekten fokussiert diese Dissertation auf der Priorisierung der Echtzeit-Daten und der Energieeffizienzerhöhung von drahtlosen Sensorknoten. Ein einfacher Weg um den Stromverbrauch eines Knotenpunktes zu reduzieren ist diesen in einen inaktiven Zustand zu überführen (Ruhemodus). Zu diesem Zweck wurde das Konzept von Warteschlangensystemen mit Server-Abwesenheit eingeführt, wobei die Service-Ruhe Zyklen die inaktiven und aktiven Zustände eines Knotenpunktes darstellen. Im ersten Schritt wurden unterschiedliche Servicerichtlinien unter Verwendung der Markov-Ketten Theorie analysiert. Jeder Zustand im Warteschlangensystem mit Serverabwesenheit entspricht dem analogen Zustand in der korrespondierenden Markov-Kette. Im Rahmen der Analyse konnten unter anderem folgende Kennzahlen ermittelt werden: mittlere Anzahl der Anforderungen im System, Blockierwahrscheinlichkeit, mittlere Durchflusszeit, mittlere aktiv Periode und die mittlere Ruhe-Periode. Warteschlangensysteme mit Serverabwesenheit unter p-limitierter Bedienung sowie unter Bedienung ohne Unterbrechung zeigten hierbei einen konstanten Aktivzustand und die kürzeste mittlere Durchflusszeit. Warteschlangensysteme mit Serverabwesenheit und den beiden Servicerichtlinien wurden mit zwei unterschiedlichen Prioritäten zur Modellierung eines drahtlosen Sensorknotens verwendet, in dem anschließend der Energieverbrauch und die Echtzeitdaten betrachtet werden konnten. Die Resultate zeigten, dass je kleiner die Übergangsrate von Ruhe- in den Aktivmodus vom Server ist, desto länger verbleibt der Knotenpunkt des drahtlosen Sensornetzwerkes im Ruhemodus und infolge dessen erhöht sich auch der Energiesparfaktor des Knotenpunktes. Die mittlere Durchflusszeit von Daten mit hoher Priorität wird mit zunehmender Ankunftsrate verringert. Darüber hinaus ist die mittlere Ruhe-Periode vom drahtlosen Knotenpunkt konstant sowie unabhängig von der Ankunftsrate von Daten mit hoher Priorität und der Übergangsrate von Ruhe- in den Aktivmodus wenn die Ankunftsrate von Daten mit niedriger Priorität hoch ist. In der Zukunft sollten anwendungsabhängige Optimierungsverfahren in Betracht gezogen werden, denn längere Ruhe-Perioden reduzieren zwar den Energieverbrauch des Knotenpunktes, erhöhen aber gleichzeitig die mittlere Durchflusszeit und erzeugen eine höhere Gesamtverzögerung der Daten mit hoher Priorität.
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Wireless networks play a major role in the development of next generation networks. This is not only due to simplicity and ease of deployment they provide, but also because of flexibility and mobility they offer. Since the nodes of wireless networks, especially wireless sensor networks are often battery powered; their power consumption is a major concern. Furthermore; as many applications of wireless sensor nodes include emergency aspects, real time data should be of careful consideration. Therefore; this dissertation focuses on prioritizing real time data and increasing the energy efficiency of a wireless sensor node. A simple way to reduce power consumption of a node is to allow the node to be inactive (sleep). For this purpose the concept of vacation queueing systems where the service-vacation cycles model the sleep and active periods of the node, has been introduced. First, vacation queueing systems with different service policies were analyzed using the Markov chain theory. Each state of the vacation queueing system reflects a state in the corresponding Markov chain. As a result, it was able to obtain performance measures such as mean number of customers in the system, blocking probability, mean flow time, mean active and mean vacation period. Vacation queueing systems with p- limited service and exhaustive service showed a constant active period and the shortest mean flow time, respectively. Therefore, vacation queueing system with both service disciplines along with two different priorities were used in order to model a wireless sensor node where power consumption and real time data has been considered. The obtained results showed that the smaller the vacation return rate of the server is, the longer the wireless sensor node stays in sleep mode. Therefore, the power saving factor of the node increases. Furthermore; the mean flow time of a high priority data unit decreases with the increase of its arrival rate. It has also been observed that if the arrival rate of low priority data is large, the mean sleep period of the wireless node is constant independent of the arrival rate of high priority data and vacation return rate. As longer vacation periods reduce power consumption of the node, but at the same time, increase the mean flow time and overall delay of high priority data, application dependent optimization methods should be studied in the future.