Published July 1, 2023 | Version v1
Publication Open

Lightweight multi-hop routing protocol for resource optimisation in edge computing networks

Creators

  • 1. Manchester Metropolitan University
  • 2. Federal University of Technology Owerri
  • 3. University of Chichester

Description

Data transmission over power line communication (PLC) infrastructure will proliferate lightweight Internet of Things (IoT) nodes in 5G and 6G networks. Consequently, a corresponding lightweight multi-hop routing protocol (LMRP) with reduced path loss and computational complexities will be required at the edges of PLC networks to connect the cloud sinks. Using a multi-layered system architecture, we present an LMRP for optimal routing and highlight the components of a smart PLC network comprising edge power pool orchestration, edge layer service provisioning, fog latency layer, and cloud resilient backbone. The LMRP reduces path loss and node failure states at the edge while optimising throughputs, minimum cost flow, and signal stability. A multi-hop deterministic testbed is designed and applied in three different locations to estimate path loss leveraging TelosB IoT node, Raspberry Pi (RPI) with NesC, and Java scripted logger application. Three different testbeds of varying path loss characteristics at the Federal University of Technology Owerri (FUTO) are used while the analysis was completed at Manchester Metropolitan University engineering LAB. The result of PL mitigation in Location 1 (sonic FUTO) shows 33.89%, 33.25%, and 32.77% with genetic algorithm (GA), particle swarm optimisation (PSO), and the proposed LMRP, respectively. In Location 2 (Old SEET Complex, FUTO), the PL obtained are 33.81%, 33.57%, and 32.62%, while Location 3 (New SEET Complex, FUTO) yields 33.65%, 33.41%, and 32.74% in PL mitigation for GA, PSO, and LMRP, respectively. Despite improved PL mitigation, the results also show that the proposed scheme offers a lightweight routing performance of at least 76.30% compared to similar schemes.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

ستؤدي البنية التحتية لنقل البيانات عبر اتصالات خط الطاقة إلى انتشار عقد إنترنت الأشياء خفيفة الوزن في شبكات الجيل الخامس والجيل السادس. وبالتالي، ستكون هناك حاجة إلى بروتوكول توجيه متعدد القفزات خفيف الوزن (LMRP) مع تقليل فقدان المسار والتعقيدات الحسابية على حواف شبكات التحكم المنطقي القابل للبرمجة لتوصيل الأحواض السحابية. باستخدام بنية نظام متعددة الطبقات، نقدم LMRP للتوجيه الأمثل ونسلط الضوء على مكونات شبكة التحكم المنطقي القابل للبرمجة الذكية التي تضم تنسيق مجمع طاقة الحافة، وتوفير خدمة طبقة الحافة، وطبقة زمن انتقال الضباب، والعمود الفقري المرن للسحابة. يقلل LMRP من فقدان المسار وحالات فشل العقدة على الحافة مع تحسين الإنتاجية والحد الأدنى من تدفق التكلفة واستقرار الإشارة. تم تصميم منصة اختبار حتمية متعددة القفزات وتطبيقها في ثلاثة مواقع مختلفة لتقدير فقدان المسار باستخدام عقدة إنترنت الأشياء TelosB، و Raspberry Pi (RPI) مع NesC، وتطبيق مسجل البرامج النصية Java. يتم استخدام ثلاثة اختبارات مختلفة ذات خصائص فقدان مسار مختلفة في الجامعة الفيدرالية للتكنولوجيا في أويري (FUTO) أثناء الانتهاء من التحليل في مختبر الهندسة بجامعة مانشستر متروبوليتان. تظهر نتيجة تخفيف PL في الموقع 1 (SONIC FUTO) 33.89 ٪ و 33.25 ٪ و 32.77 ٪ مع الخوارزمية الجينية (GA)، وتحسين سرب الجسيمات (PSO)، و LMRP المقترح، على التوالي. في الموقع 2 (مجمع SeeT القديم، FUTO)، حصل PL على 33.81 ٪ و 33.57 ٪ و 32.62 ٪، في حين أن الموقع 3 (مجمع SeeT الجديد، FUTO) ينتج 33.65 ٪ و 33.41 ٪ و 32.74 ٪ في تخفيف PL لـ GA و PSO و LMRP، على التوالي. على الرغم من تحسين تخفيف الربح والخسارة، تظهر النتائج أيضًا أن المخطط المقترح يقدم أداء توجيه خفيف الوزن بنسبة 76.30 ٪ على الأقل مقارنة بالمخططات المماثلة.

Translated Description (French)

La transmission de données sur l'infrastructure de communication par ligne électrique (PLC) va proliférer des nœuds légers de l'Internet des objets (IoT) dans les réseaux 5G et 6G. Par conséquent, un protocole de routage multi-sauts (LMRP) léger correspondant avec une perte de trajet et des complexités de calcul réduites sera nécessaire aux limites des réseaux PLC pour connecter les puits de cloud. À l'aide d'une architecture de système multicouche, nous présentons un LMRP pour un routage optimal et mettons en évidence les composants d'un réseau PLC intelligent comprenant l'orchestration de pool d'alimentation périphérique, le provisionnement de service de couche périphérique, la couche de latence de brouillard et l'épine dorsale résiliente au cloud. Le LMRP réduit la perte de trajet et les états de défaillance des nœuds à la périphérie tout en optimisant les débits, le flux de coûts minimum et la stabilité du signal. Un banc d'essai déterministe à sauts multiples est conçu et appliqué à trois endroits différents pour estimer la perte de chemin en tirant parti du nœud TelosB IoT, du Raspberry Pi (RPI) avec NesC et de l'application d'enregistreur de script Java. Trois bancs d'essai différents de différentes caractéristiques de perte de trajet à l'Université fédérale de technologie d'Owerri (FUTO) sont utilisés alors que l'analyse a été achevée au LABORATOIRE d'ingénierie de l'Université métropolitaine de Manchester. Le résultat de l'atténuation de la PL à l'emplacement 1 (sonic FUTO) montre 33,89 %, 33,25 % et 32,77 % avec l'algorithme génétique (GA), l'optimisation de l'essaim de particules (PSO) et le LMRP proposé, respectivement. Dans l'emplacement 2 (ancien complexe seeT, FUTO), les PL obtenus sont de 33,81 %, 33,57 % et 32,62 %, tandis que l'emplacement 3 (nouveau complexe seeT, FUTO) donne 33,65 %, 33,41 % et 32,74 % d'atténuation des PL pour GA, PSO et LMRP, respectivement. Malgré une atténuation améliorée de la PL, les résultats montrent également que le système proposé offre une performance de routage légère d'au moins 76,30 % par rapport à des systèmes similaires.

Translated Description (Spanish)

La transmisión de datos a través de la infraestructura de comunicación por línea eléctrica (PLC) proliferará en los nodos ligeros de Internet de las cosas (IoT) en las redes 5G y 6G. En consecuencia, se requerirá un protocolo de enrutamiento de múltiples saltos liviano (LMRP) correspondiente con una pérdida de ruta y complejidades computacionales reducidas en los bordes de las redes de PLC para conectar los sumideros de la nube. Utilizando una arquitectura de sistema de múltiples capas, presentamos un LMRP para un enrutamiento óptimo y destacamos los componentes de una red de PLC inteligente que comprende la orquestación de grupos de energía de borde, el aprovisionamiento de servicios de capa de borde, la capa de latencia de niebla y la red troncal resistente a la nube. El LMRP reduce la pérdida de ruta y los estados de falla del nodo en el borde al tiempo que optimiza los rendimientos, el flujo de costo mínimo y la estabilidad de la señal. Se diseña y aplica un banco de pruebas determinista de múltiples saltos en tres ubicaciones diferentes para estimar la pérdida de ruta aprovechando el nodo IoT de TelosB, Raspberry Pi (RPI) con NesC y la aplicación de registro Java scripted. Se utilizan tres bancos de pruebas diferentes de diferentes características de pérdida de trayectoria en la Universidad Federal de Tecnología de Owerri (FUTO) mientras se completó el análisis en el LABORATORIO de ingeniería de la Universidad Metropolitana de Manchester. El resultado de la mitigación de PL en la Ubicación 1 (FUTO sónico) muestra un 33.89%, 33.25% y 32.77% con el algoritmo genético (GA), la optimización del enjambre de partículas (PSO) y el LMRP propuesto, respectivamente. En la Ubicación 2 (COMPLEJO SEET Antiguo, FUTO), los PL obtenidos son 33.81%, 33.57% y 32.62%, mientras que la Ubicación 3 (COMPLEJO SEET Nuevo, FUTO) produce 33.65%, 33.41% y 32.74% en mitigación de PL para GA, PSO y LMRP, respectivamente. A pesar de la mejora de la mitigación de PL, los resultados también muestran que el esquema propuesto ofrece un rendimiento de enrutamiento ligero de al menos el 76,30% en comparación con esquemas similares.

Files

Lightweight%20Multi-Hop%20Routing%20Protocol%20for%20Resource%20Optimisation%20in%20Edge%20Computing%20Networks.pdf.pdf

Files (3.3 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:892fb8743cce0d722ac735826c9ca7f5
3.3 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
بروتوكول توجيه متعدد القفزات خفيف الوزن لتحسين الموارد في شبكات الحوسبة الطرفية
Translated title (French)
Protocole de routage multi-sauts léger pour l'optimisation des ressources dans les réseaux informatiques périphériques
Translated title (Spanish)
Protocolo de enrutamiento ligero de múltiples saltos para la optimización de recursos en redes informáticas de vanguardia

Identifiers

Other
https://openalex.org/W4353051316
DOI
10.1016/j.iot.2023.100758

Is supplement to
https://openalex.org/W4200394864 (Other)
https://openalex.org/W3048672182 (Other)
https://openalex.org/W3003320923 (Other)
https://openalex.org/W2883256816 (Other)
https://openalex.org/W2748952813 (Other)
https://openalex.org/W2171408034 (Other)
https://openalex.org/W2152313554 (Other)
https://openalex.org/W2106140982 (Other)
https://openalex.org/W2064303750 (Other)
https://openalex.org/W1509300825 (Other)

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
Nigeria

References

  • https://openalex.org/W2324403933
  • https://openalex.org/W2730152401
  • https://openalex.org/W2749786473
  • https://openalex.org/W2754649472
  • https://openalex.org/W2795271109
  • https://openalex.org/W2796634612
  • https://openalex.org/W2903076712
  • https://openalex.org/W2918748172
  • https://openalex.org/W2926382781
  • https://openalex.org/W2972341633
  • https://openalex.org/W2998803561
  • https://openalex.org/W3020140991
  • https://openalex.org/W3047879070
  • https://openalex.org/W3092468360
  • https://openalex.org/W3094656625
  • https://openalex.org/W3098367833
  • https://openalex.org/W3119286118
  • https://openalex.org/W3120167720
  • https://openalex.org/W3121470477
  • https://openalex.org/W3130146661
  • https://openalex.org/W3193831151
  • https://openalex.org/W3196781102
  • https://openalex.org/W3197026645
  • https://openalex.org/W3211262574
  • https://openalex.org/W4205201707
  • https://openalex.org/W4211148990
  • https://openalex.org/W4213234812
  • https://openalex.org/W4213458466
  • https://openalex.org/W4220748807
  • https://openalex.org/W4225159633
  • https://openalex.org/W4281629616
  • https://openalex.org/W4285189557
  • https://openalex.org/W4285411761
  • https://openalex.org/W4289912948
  • https://openalex.org/W4310173059
  • https://openalex.org/W4313163337
  • https://openalex.org/W4313546691
  • https://openalex.org/W4318825500