Feedback Control via AmI-Networks – Managing the Limited Resource Problem by QoS-Adaptive Control (Regelungen über ressourcenbeschränkte AmI-Netzwerke durch Adaption an die Quality of Service)

Ambient Intelligence (AmI) systems are typically based on low-energy and low-performance nodes which are connected by wireless ad-hoc networks. Due to these constraints communication is restricted as well, as can be seen from the quality of service (QoS) parameters. If feedback control is used in AmI systems, two main effects are limiting the control performance and threatening the control stability: the variable network delays and the stochastic packet losses. The paper describes an approach taking into account these crucial parameters at the same time. This problem is solved by adapting the control law to the measured QoS parameters of the ad-hoc network. An example is discussed to show the advantages of the proposed QoS-adaptive control.

Typischerweise basieren die Systeme der Ambient Intelligence (AmI) auf kleinen energiearmen Knoten geringer Rechenleistung, die über funkbasierte Ad-Hoc Netze miteinander kommunizieren. Aus der Energie- und Performance-Beschränktheit folgen verschiedene Einschränkungen für die Kommunikation. Dies wird anhand der Quality of Service (QoS) Parameter sichtbar. Variable Netzwerkverzögerungen und stochastische Paketverluste führen zu Einbußen bei der Regelgüte oder sogar zur Instabilität, wenn über solche Netzwerke geregelt werden soll. In dem vorliegenden Artikel wird ein Ansatz vorgestellt, der obige Effekte gleichzeitig berücksichtigt. Der Ansatz beruht auf einem Regelalgorithmus, der online die QoS Parameter des Netzwerks misst und sich an diese adaptiert. An einem Beispiel werden die Vorteile dieses Ansatzes veranschaulicht.