Turau, VolkerVolkerTurau1221655270000-0001-9964-8816Meyer, FlorianFlorianMeyer2023-04-242023-04-242023Technische Universität Hamburg (2023)http://hdl.handle.net/11420/15215Diese Dissertation untersucht Techniken für adaptive Multi-Hop Netzwerke im IIoT im Hinblick auf zeitlich variierenden Datenverkehr. Sie zeigt, dass eine effiziente Übertragung von Managementverkehr entscheidend für eine hohe Anpassungsfähigkeit in IEEE 802.15.4 DSME ist, entwickelt Techniken zur Erhöhung der Anpassungsfähigkeit und validiert diese durch Simulationen, Hardwareexperimente und analytische Modelle. Dabei reduziert QMA Kollisionen im Managementverkehr und das Senden mehrerer Pakete pro GTS und Gruppenbestätigungen entlasten diesen zusätzlich. Schließlich ermöglicht eine dynamische CAP-Reduzierung die fein abgestufte Abwägung zwischen Management- und Datenverkehr.This dissertation explores techniques for adaptive multi-hop networks in the IIoT concerning time-varying, dynamically changing traffic. It demonstrates that efficient transmission of management traffic is crucial for high adaptability in IEEE 802.15.4 DSME, develops several techniques to increase adaptability and validates them through simulations, hardware experiments, and analytical models. In particular, QMA reduces collisions in management traffic by learning when it is feasible to transmit a packet. Sending multiple packets per GTS and group acknowledgments further relieve the management traffic load. Finally, dynamic CAP-reduction enables a fine-grained trade-off between management and data traffic.enhttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/Industrial internet of thingsWireless sensor networksIEEE 802.15.4 DSMEIndustry 4.0Machine learningnetwork simulationIngenieurwissenschaftenDoctoral Thesis10.15480/882.508010.15480/882.5080Timm-Giel, AndreasAndreasTimm-GielOther