I nte rna t io na l J o urna l o f   Rec o nfig ura ble a nd   E m be dd e d Sy s t e m s   ( I J R E S)   Vo l.  13 ,   No .   3 ,  N o v e m b er   20 24 ,   p p .   49 1 ~ 5 0 1   I SS N:  2089 - 4864 ,  DOI :  1 0 . 1 1 5 9 1 /i j r es . v 13 . i 3 . pp 49 1 - 501       491       J o ur na l ho m ep a g e :  h ttp : //ij r es.ia esco r e. co m   Recon figura ble  d a ta intensiv e servi ce f o r low  latency     cy ber - phy sica l sy ste m s  and Io T co mm un ica tion       P rince  G u pta 1 ,  Ra j ee v   Sh a r m a 2 ,   Sa chi  G u pta 3   1 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,  S R M   I n st i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   G h a z i a b a d ,   I n d i a   2 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   A p p l i c a t i o n s,  S R M   I n st i t u t e   o f   S c i e n c e   a n d   T e c h n o l o g y ,   G h a z i a b a d ,   I n d i a   3 D e p a r t me n t   o f   C o m p u t e r   S c i e n c e   a n d   E n g i n e e r i n g ,   G a l g o t i a s C o l l e g e   o f   En g i n e e r i n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   G r e a t e r   N o i d a ,   I n d i a       Art icle  I nfo     AB ST RAC T   A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   No v   8 ,   2 0 2 3   R ev i s ed   Dec   9 ,   2 0 2 3   A cc ep ted   J an   1 9 ,   2 0 2 4       T h e   f o u rth   i n d u strial  re v o l u ti o n   i s  re a li z e d   th r o u g h   t h e   m a n y   d e v e lo p m e n ts  in   c y b e r - p h y sic a l  s y ste m s  (CP S )   m a d e   p o ss ib le  b y   th e   w id e sp re a d   u se   o f   th e   in tern e t  o f   th i n g s  (Io T ).   C P S   s e n so r  n e tw o rk s  m u st  e n a b le  m o b il e   a n d   w irele ss   CP S s  w it h   th e ir   sp e c if ic  f le x ib il it y   a n d   h e tero g e n e it y   n e e d s  w it h o u t   c o m p ro m isin g   q u a li ty   o f   se r v ic e   (Qo S ).   T h e   re se a rc h   a rti c le  fo c u se s  o n   re c o n f ig u ra b le  d a ta  c o m m u n ica ti o n   h a rd w a re   f o r  n u m e ro u s  Io T - su p p o rti n g   in f ra stru c tu re s  a n d   p e rf o rm a n c e   e sti m a ti o n   u sin g   d e lay ,   p o w e r,   th ro u g h p u t ,  a n d   p a c k e t  d e li v e r y   ra ti o   ( P DR)   f o r  d if f e r e n t  Io T   n o d e   c o n f ig u ra t io n s.   T re e   to p o lo g y - b a se d   n e tw o rk   c o n f ig u ra ti o n   f ro m   c lo u d   d a ta  t o   se n so r  f o g   o rg a n ize rs,  se n so r  n e tw o rk   d i re c to rs,  a n d   Io T - e m b e d d e d   se n so rs  is   su p p o rted .   F u n c t io n a l  sim u latio n   is  p e rf o r m e d   in   iF o G S i m ,   X il in x   IS E,   a n d   M o d e lsim   1 0 . 0   w it h   a   m a x i m u m   o f   6 4   v a riab le  n o d e s  p r o g ra m m e d   f o r  d a ta   c o m m u n ica ti o n   a n d   in terp lay   v e r if ica ti o n   w it h   a   m in im u m   d e la y   o f   9 . 1   n s,   m a x i m u m   f re q u e n c y   o f   3 1 9   M Hz ,   p o w e r  o f   7 . 5   m W ,   th ro u g h p u t   o f   0 . 2 8 0 ,   a n d   m a x i m u m   P DR= 1 .   T h e   sim u latio n   is  a p p li c a b le  f o r  f o g   c o m p u ti n g   a n d   CP S   p r o c e ss e d   f ro m   d i ff e re n t  a lt e rs i n   sp e c if ic t o p o lo g ies .   K ey w o r d s :   C y b er - p h y s ical  s y s te m   iFo GSi m   f r a m e w o r k     I n t e r n e t   o f   t h i n g s   c o m m u n i c a t i o n   R ec o n f ig u r ab le  s y s te m s   Xilin x   I SE  1 4 . 7   T h is i s  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   P r in ce   Gu p ta   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g i n ee r in g ,   S R M  I n s tit u te  o f   Scie n ce   an d   T ec h n o l o g y   Delh i N C R   C a m p u s ,   Del h i - M ee r u t Ro ad ,   Mo d in ag ar ,   Gh az i ab ad ,   I n d ia   E m ail:  p r in ce . r k g @ g m a il.c o m         1.   I NT RO D UCT I O N   I n d u s tr y   4 . 0   is   a  n e w   d ata - o b s ess ed   p ar ad ig m   [ 1 ]   th at  is   ce n t er ed   o n   th e  g en er atio n   o f   in d u s tr ialized   in f o r m atio n   u s i n g   r ea l - ti m e  p er s is ten t  n et w o r k s   an d   ef f e ctiv e  d ata  s tr ea m s .   T h e  f u n d am e n tal  e n ab lin g   tech n o lo g y   f o r   I n d u s tr y   4 . 0   i s   in d u s tr ial  c y b er - p h y s ical  s y s te m s   ( C P S) .   T h ese  C P S   m a k e  it  p o s s ib le  f o r   o b j ec ts   an d   d ev elo p m en t s   t h at  ar e  in   th e  p h y s ical  w o r ld ,   s u c h   a s   m an u f ac t u r in g   f ac il ities ,   to   b e  f ir m l y   attac h ed   an d   ass e s s ed   b y   ad v an ce d   ex tr ap o lativ e  an al y tic s - b ased   m ac h i n e  lear n in g   ( ML )   an d   s i m u latio n   m o d el s   th at  ar e  in   t h e  d ig ital  w o r ld .   T h e  in ter n e t  o f   th i n g s   ( I o T )   [ 2 ]   is   a  m aj o r   em er g in g   n et w o r k   p ar ad ig m   th at  h o ld s   t h e  p r o m is e  o f   b r id g in g   t h e  g ap   b et w ee n   t h e  p h y s ical  an d   d ig ital  w o r ld s   [ 3 ] .   I t  c o n s is ts   o f   i n ter n et - e m p o w er ed   g ate w a y s   an d   d ev ices  th at  ca n   s e n s e,   g at h er ,   r ec eiv e,   an d   s en d   d ata.   I n   th e  co n tex t  o f   p r o d u ctio n ,   th is   m a y   e n tai l  ex c h an g es  w i th   h i g h - d ef i n itio n   ca m er as,  r a d io - f r eq u e n c y   id e n ti f icatio n   ( R FID )   tag s ,   g lo b al  p o s itio n in g   s y s te m s   ( GP S),   an d /o r   co n tr o ller s   an d   ac tu ato r s .   Natu r all y ,   t h e  co n ti n u o u s   a n d   p er v asiv e  n atu r e   o f   th ese  i n ter ac tio n s   r es u lt s   i n   th e  p r o d u ctio n   o f   h u g e  d ata  r ep o s ito r ies  as  b ig   d ata  th at  ch ar ac ter ize  th e   o p er atio n s   o f   th e  f ac to r y .   A f t er   a  s u f f icie n t  a m o u n t  o f   h i g h - q u ali t y   d ata  h a s   b ee n   ac q u ir e d ,   th ese  en o r m o u s   d atasets   ca n   b e  an al y ze d   u s i n g   ML   to   p r o d u ce   ac cu r ate  p r ed i ctio n s   a f ter   en o u g h   d ata  h as b ee n   co llected .   T h e  m o s t  r ec e n t  ad v an ce m e n t s   in   i n f o r m atio n   a n d   co m m u n i ca tio n   tech n o lo g y   h a v e  s teer e d   a  g r o w th   in   th e  n u m b er   o f   s m ar t  d ev ic es  th at  ar e  b ec o m in g   co m m o n p lace   in   p eo p le' s   e v er y d a y   li v es.  T h ese  d ev ices   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2089 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  13 ,   No .   3 ,   No v e m b er   20 24 :   491 - 501   492   ai m   to   i m p r o v e  p eo p le' s   o v er all  q u alit y   o f   lif e.   Me d ical  c y b er - p h y s ical  s y s te m s   ( M C P Ss )   [ 4 ] ,   ar e  b ec o m i n g   in cr ea s i n g l y   p o p u lar   in   t h e  h ea lth ca r e  in d u s tr y   b ec au s e  t h e y   allo w   f o r   in ter ac t io n   t h at  is   b o th   s m o o t h   an d   in telli g e n t  co m p u tin g   d ev ice s   an d   m ed ical  eq u ip m e n t.  T o   h elp   w it h   MCP Ss ,   clo u d   ass ets  ar e  t y p icall y   in v e s ti g ated   to   h an d le  t h e  s e n s in g   r ec o r d s   f r o m   h ea lt h   c h ec k   d ev ices.  Ho w e v er ,   th e  h i g h   q u alit y   o f   s er v ice   ( Qo S)   o f f er ed   b y   MCP S  p o s es  a  ch allen g e  to   th e  u n s tab l e  an d   tim e - co n s u m in g   n et w o r k s   th at  co n n ec t  th e   clo u d   d ata  f ac ilit y   an d   m ed ica l  eq u ip m en t.  T o   tack le  th is   p r o b lem ,   m o b ile  ed g e  clo u d   co m p u ti n g ,   also   k n o w n   as  f o g   co m p u tin g ,   i s   d ev elo p in g   a s   a  p r o m is i n g   p o ten ti al  s o lu tio n .   T h is   t y p e  o f   co m p u ti n g   m o v es   th e   co m p u tatio n   s o u r ce s   o n to   t h e  n et w o r k   ed g e,   s u c h   as c ell u lar   b ase  s tatio n s .   Fo g   co m p u ti n g ,   also   ca lled   ed g e  co m p u tin g   [ 5 ] ,   is   a   r e aso n ab l y   n e w   ad d itio n   to   th e  f ield   o f   co m p u ti n g   m o d el s ,   i n ten d i n g   to   p r o v id e  clo u d - o r ien ted   s er v ices  at  th e   e d g e  co m p u ti n g   n e t w o r k   to   s u p p o r t  a  h ig h   n u m b er   o f   I o T   d ev ices.  Fo g   co m p u ti n g   u s e s   a  d is p e r s ed   n et w o r k   o f   h eter o g e n eo u s   d e v ices,  o r   ‘ f o g   n o d es’   to   p r o ce s s   I o T   d ata  n ea r   its   p o in t  o f   o r ig in ,   s u c h   as  C is co   I o T   in ter ac tin g   h ar d w ar e,   m icr o p r o ce s s o r - b ased   d atac e n ter s ,   n a n o co m p u ti n g   s er v er s ,   s m ar tp h o n e s ,   C lo u d lets ,   an d   d es k to p   co m p u t er s .   T h er ef o r e,   f o g   co m p u ti n g   is   cr u cia l  f o r   th e  r ed u ctio n   in   s er v ice  d eliv er y   d ela y   o f   n u m er o u s   I o T - en ab led   s y s te m s   an d   d is m i s s i n g   t h e  n e t w o r k   o f   it s   h ea v y   d ata  lo ad .   Fo g   n o d es  ar e  n o t  r eso u r ce - r ic h   li k e   clo u d   d atac en ter s .   T h er ef o r e,   f o g   an d   clo u d   co m p u ti n g   p ar ad ig m s   t y p ica ll y   w o r k   to g et h er   to   ad d r ess   th e   r eso u r ce   an d   Qo S   n ee d s   o f   lar g e - s ca le  I o T - en ab led   s y s te m s .     An   in cr ea s i n g   n u m b er   o f   p o w er f u l  en d   u s er s   an d   d ev ices   [ 6 ]   ar e   b ein g   m ad e  th ese  d a y s .   So m e   ex a m p le s   ar e  s er v er s   an d   s m a r t  ac ce s s   d ev ices,  w h ich   i n cl u d e  s m ar tp h o n e s ,   tab lets ,   s m ar t  h o m e  ap p lian ce s ,   s m ar t  tr af f ic  r o u te  p o lls   o n   th e  s id e  o f   th e  r o ad ,   ce llu lar   b ase  s tatio n s ,   ass o ciate d   s m ar t  v eh icles,  s m ar t   co n tr o ller s ,   s en s o r s   i n   s m ar t   p o w er   g r id s ,   s m ar t  b u ild i n g s ,   an d   in d u s tr ial  ap p licatio n s - o r ien ted   co n tr o l  s y s te m s .   W h en   o p er atio n al  ex p er tis e  an d   in f o r m ati o n   tech n o lo g y   w o r k   to g e th er ,   m a n y   m o r e  d ev ice s   co m e   to g eth er   at  co m p an ie s   th a t  s p ec ialize.   Mo s t  o f   th e  u s e  ca s es  co m e  ab o u t  b ec au s e  o f   th e  g r o w t h   o f   an   i n d u s tr y .   Fo r   ex a m p le,   te m p er at u r e - co n tr o lled   s en s o r s   b ased   o n   th e  ch e m ical  v at  a n d   s e n s o r s   t h at  w o r k   at   o il  r i g   s tatio n s   ar e  ex a m p les  o f   s u c h   d ata  p r o ce s s in g   an d   ed g e  co m p u tin g   d ev ices.  I o T   co m es  f r o m   s ev er al  d if f er en t   tech n o lo g ies,  s u c h   as  R FID ,   s en s o r s ,   a n d   m ac h i n e - to - m ac h i n e  co n tact.   Ma s s i v e  a m o u n ts   o f   d ata  ar e  p r o d u ce d   b y   n e w   ap p licatio n s ,   an d   I o T   d ev ic es  ar e  u tili ze d   to   s to r e,   p r o ce s s ,   co llect,   an d   ex ch an g e  t h is   i n f o r m atio n   [ 7 ] .  T h e  h u g e  a m o u n t o f   d ata  th at   is   cr ea ted   n ee d s   to   b e  h an d led   w h ile  w o r k in g   w i th   ti m e - s en s i tiv e  ap p s   t h at  h av e   s tr ict  n ee d s   to   k n o w   w h er e  th e y   ar e,   p r o ce s s in g   d ata  q u ick l y ,   an d   u s i n g   lit tle  p o w er .   B u t  m o s t  I o T   d ev ices  d o n ' t  h a v e  th e  p o w er   o r   to o ls   to   d o   all  o f   th ese  th in g s   o n   th eir   o w n ,   s o   th e y   as k   s er v er s   a n d   d ata  ce n ter s   th at   w o r k   w i th   clo u d   co m p u ti n g   f o r   h elp .   C lo u d - b ased   an d   ed g e - of - n e t w o r k   co m p u ter   n o d es  w o r k   to g et h er   [ 8 ]   in   t h e  f o g   to   r u n   I o T   ap p licatio n s .   Mo s t  f o g   co m p u tin g   s o l u tio n s   ac co m p l is h   t h is   b y   s e n d in g   I o T   d ata  f r o m   it s   o r ig in   to   n u m er o u s   d esti n atio n s   i n   t h e  clo u d   an d   o n   th e   n et w o r k ' s   p er ip h er y .   I f   th e  d ata  ca n   b e  p r o ce s s ed   lo ca ll y   at  ea c h   n o d e   alo n g   t h i s   r o u te,   t h o s e  n o d es  w il l  ac ce p t  it.  I n   a n y   o th er   ca s e,   th e   i n f o r m atio n   w i ll  b e  s e n t   to   th e  n ex t  n o d e  i n   th e  ch a in .   T h e  s i g n i f ica n ce   o f   th is   i s s u e  ca n n o t  b e  o v er s tated   th at  t h e  co m m u n icat io n   late n c y   in cr ea s es  b y   t h e   ti m e  it  tr an s f er s   f o r   th e  d ata  to   b e  p ass ed   r ath er   th an   ac ce p ted   to   th e  n ex t  n o d e.   I n s tead ,   it  is   r ec o m m e n d ed   to   ad h er e  to   th e  r o u tin g   s y s te m ,   w h ic h   is   r esp o n s ib le  f o r   m ai n t ain i n g   a  lis t  o f   all  t h e  n o d es  th at  h a v e  p r ev io u s l y   co llected   d ata  in   ea c h   e n v ir o n m e n t.  T h e  s y s te m   u s es   th is   h is to r ical  co n tex t  to   s e n d   t h e   d ata  to   th e  clo s est   n o d e  th at  r eg u lar l y   ac ce p ts   d a ta  in   th e  s a m e  s etti n g .   Si n ce   f e w er   n o d es  alo n g   t h e  p ath   n e ed   to   f o r w ar d   d ata,   th e  co m m u n icatio n   d ela y   m a y   b e  r ed u ce d .   T h e  u ti lizati o n   o f   a  g eo g r ap h ical  r o u ti n g   tec h n iq u e   [ 9 ]   h a s   r ec en tl y   at tr ac ted   a  co n s id er a b le  a m o u n t o f   f o cu s   in   r ec en t ti m es.   T h e  clo u d   an d   th e  f o g   ea c h   r el y   o n   r eso u r ce s   s u c h   as  co m p u tatio n ,   s to r ag e,   an d   n et w o r k s   a s   th e ir   p r im ar y   b u ild i n g   b lo ck s   [ 1 0 ] .   T h e  s ig n i f ica n ce   o f   f o g   co m p u tin g ,   o n   t h e  o th er   h a n d ,   ca n   b e  d eter m in ed   b y   s ev er al  d if f er en t  cr iter ia.   R ed u ce d   n et w o r k   b an d w i d t h ,   lo w   late n c y ,   m o b ilit y ,   h et er o g en eit y ,   en er g y   co n s u m p tio n ,   g eo g r ap h ical  d is tr ib u tio n ,   p r i v ac y ,   a n d   s ec u r it y   ar e  th e  p r i m ar y   c h ar ac ter is tics   o f   f o g   co m p u ti n g .   Di f f er en t  in v est ig ato r s   an d   ex p er ts   ar e  w o r k i n g   in   th e  f ield   o f   f o g   co m p u ti n g   f ac in g   t h e  c h all e n g e   o f   co p in g   w it h   t h e  co m p lex i t y   o f   th e  s y s te m ,   w h ic h   is   ca u s ed   b y   th e  e n o r m o u s   n u m b er   o f   p ar ticip atin g   d ev ices  an d   th e  in ter ac tio n s   b et w ee n   th o s e  o b j ec ts ,   as  w el l  as  th e  m y r iad   o f   tech n o lo g i es  an d   ap p licatio n s   th at  ar e  i n v o lv ed .   T o   cir cu m v en t t h ese  c h al le n g es,  t h e y   o f te n   ap p l y   m o d els a n d   s i m u latio n   tec h n iq u es  to   g et  a   clo s e  ap p r o x i m atio n   o f   t h e  r ea l  f o g   s y s te m .   T h e  d ep ictio n   o f   th e  r ea l  o r   p r o p o s ed   s y s te m   o r   p ar t  o f   it,  in   th e   f o r m   o f   an   id ea lized   m o d el,   i s   k n o w n   as  a  m o d el.   I t  is   u s e d   to   g ain   an   u n d er s t an d i n g   o f   th e  s y s te m   th at  i s   b ein g   s t u d ied ,   to   u n d er s tan d   th e  m a n y   p h e n o m e n a  an d   th e  co n n ec tio n s   a m o n g   t h e  co m p o n en t s ,   to   d ev elo p   esti m atio n s   ab o u t  t h e  p er f o r m an ce   o f   t h e  co m p lete  s y s te m   o r   s o m e  o f   its   s u b s y s te m s ,   an d   ev en tu al l y   to   en ter tai n   t h e m .   I n   s itu a tio n s   i n   w h ic h   t h e  u s e  o f   m a th e m ati ca l  m o d elin g   tec h n iq u e s   w o u l d   b e  ch allen g i n g   o r   i m p o s s ib le  d u e  to   th e  co m p le x it y ,   s ca le,   o r   ass o r t m en t  o f   a  f o g   co m p u ti n g   s i m u lat io n   an d   s y s te m   f r a m e w o r k s   th at  o f f er   th e  b est  s o lu t io n s   i n   th e  f o r m   o f   a  s et  o f   to o ls   t h at  m a y   b e  u s ed   to   s i m u late  t h e  s y s te m .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864         R ec o n fig u r a b le  d a ta   in ten s ive  s ervice  fo r   lo w   la ten cy   cy b er - p h ysica l sys tems  …   ( P r in ce   G u p ta )   493   2.   RE L AT E D  WO RK   Mo d elin g   an d   s i m u la tin g   C P S   b eh av io r   [ 1 1 ]   r eq u ir es  co n s id er in g   b o th   p h y s ical  an d   co n tr o l  f ac to r s .   E v en t s ,   s tate s ,   an d   r esp o n s es  f o r m   t h e  b ac k b o n e  o f   C P S  co n tr o l.  W h ile  s o p h i s ticated   n u m er ical  m o d el s   ca n   n o w   b e  u s ed   to   s tu d y   a  s y s te m 's  p h y s ics,  co n tr o l  is   s till   o f ten   h a n d led   in   a  h ap h az ar d   an d   li m i ted   f as h io n .   Si m u latio n s   ar e  s ig n i f ica n t  in   th e  d o m a in   o f   C P S.  Ho w e v er ,   it  is   w o r th   n o ti n g   t h at  th er e  is   n o w   n o   s in g u lar   s i m u lato r   th at  ca n   ad eq u atel y   m i m ic  th e  v ar io u s   d ep en d en cies  o f   c y b er   in f r astru c tu r e .   Hy b r id   m o d elin g   m et h o d s   ar e  s ee n   a s   a  s i g n if i ca n t  r is i n g   b u t  i m m at u r e  ar ea   o f   r esear ch   [ 1 2 ] ,   an d   th e  d is cip lin e  o f   h y b r id   m o d eli n g   its e lf   i s   ex p a n d in g   w it h i n   t h e  ML   co m m u n i t y   a s   w ell  a s   t h e  s cie n ti f ic  co m m u n it y .   I n   r ec en t  y ea r s ,   s ev er al  w o r k s   h a v e  m ad e  atte m p ts   to   co m b in e   m o d el - b ase d   an d   M L   m o d el s   to   f u ll y   ta k e  ad v a n ta g e  o f   t h e  p o ten tial th at  t h e  t w o   to g et h er   o f f er .   Data   p r o v id es  a  d ir ec t  b asis   f o r   th e  o v er ar ch in g   p a r ad ig m   u s ed   to   u n co v er   C P S   [ 1 3 ] .   P h y s ica l   s y s te m   d etec tio n   an d   tr an s itio n - lo g ic  in f er e n ce   ar e  k e y   to   th is   f r a m e w o r k 's  d esig n .   I t  h a s   b ee n   s u cc es s f u l l y   i m p le m en ted   in   a  v ar ie t y   o f   p r ac tical  s ce n ar io s .   T h e  i n n o v ati v e  f r a m e w o r k ' s   g o al  i s   to   d ec ip h er   h o w   C P S   w o r k   a n d   to   u s e  th at  k n o w le d g e  to   an ticip ate  th eir   f u t u r e  s tates.  Su c h   d ata  is   cr u cial  f o r   ev alu at in g   th e   ef f icien c y   o f   C P S ,   as  it  ca n   aid   in   f ix i n g   b u g s   d is co v er ed   d u r in g   t h e  d ep lo y m en t  p h as e  an d   d ir ec tin g   th e   r ed esig n   n ec e s s ar y   to   attai n   t h e  d esire d   ef f icie n c y .   T h e  m o s t   s ig n i f ica n t  s h i f t s   ar e  o cc u r r i n g   i n   co n te x t s   w h er e  C P S   [ 1 4 ]   ar e  d r iv in g   d is r u p tiv e  in v e n tio n s .   B ec au s e  o f   th is   d ev e lo p m en t,  s ig n i f ica n t   m u lt id is cip li n ar y   r elatio n s h ip s   b et w ee n   en ter p r i s es  w o r k i n g   in   i n f o r m atio n   te ch n o lo g y   a n d   m a n u f ac t u r i n g   ar e  r eq u ir ed .   T h ese  p ar tn er s h ip s   w ill  i m p r o v e  t h e   lin k s   b et w ee n   c u r r en t  ec o s y s te m s .   B ec au s e  o f   d i g ital  n et w o r k s ,   b u s in e s s e s ,   co n s u m er s ,   a n d   g o o d s   w ill  b e   en o r m o u s l y   i n ter co n n ec ted .   T h is   w ill  r es u lt  i n   a  r is e  in   th e  ef f ec t s   o f   n et w o r k   p o s s ess io n s   an d   a  s h ar ed   v alu e  g en er atio n   i n   ec o s y s te m s .   Ma n u f ac t u r i n g   o r g a n izatio n s   n ee d   to   cu ltiv ate  tie s   w it h   s p ec ial is t s   w h o   ar e  k n o wled g ea b le  in   t h e   ar ea s   o f   s e n s o r   tech n o lo g y   an d   n et w o r k i n g .   I n   ad d itio n ,   s o f t w ar e  b u s i n es s es  ca n   as s is t  in   m a k in g   o p ti m al  u s e  o f   th e  ca p ab ilit ie s   o f f er ed   b y   C P S .  T h e  u s e  o f   C P S - b ased   tech n o lo g ies  li k e  f u s io n   an d   v ir t u a l - r ea l  m ap p i n g   [ 1 5 ] ,   d ig ital  tw i n s ,   tec h n o lo g ical   in n o v atio n s   i n   v ir tu a lizatio n ,   ed g e - to - clo u d   s er v ice  d eli v er y ,   an d   b i g   d ata  i n   th e   in d u s tr ial  s y s te m   cr ea te  a   n e w   p ar ad ig m   k n o w n   as  th e  s m ar t  f ac to r y .   S m ar t  f ac to r ies  ce n ter ed   o n   C P S  ar e   d ef in e d ,   ch ar ac ter ized ,   an d   ar ch itect u r e,   w it h   ex a m p les  o f   th eir   u s e  i n   th e  p ast  p r o v id ed .   T h e  d ig ital  t w in   i s   a  m eta m o d el  th at  co m b i n es   p h y s ical  s y s te m   m o d eli n g   w it h   c y b er s p ac e  s i m u latio n   to   g e n er ate  s i m u latio n   an a l y s i s   ca p ab ilit y   f o r   in telli g e n t  s o lu tio n s .   I n   t h e  p r e - p r o d u ctio n   p h a s e  o f   a  s m a r t  f ac to r y ,   t h is   d eliv er s   a  w i d e  r an g e  o f   d ig i tal   d esig n s   o f   p r o d u ctio n   q u alit y ,   p r o ce s s es,  ef f icie n c y ,   co s t,  a n d   en v ir o n m en tal  ef f ec t  s t u d ies,  all  o f   w h ic h   ca n   b e  ex a m i n ed   w ith   b i g   d ata  an d   lead   to   au th o r itativ e  a n s w er s   f o r   th e  p h y s ical  s p ac e  its el f .   T h ese  tech n o lo g ie s ,   w h ic h   w i ll  b e  th e  f o u n d atio n   f o r   f u t u r e   s m ar t  s er v ice s ,   w i ll  s tr en g t h e n   o u r   v ital   in f r astru ct u r e  an d   m a y   h av e  a   m aj o r   ef f ec t  o n   o u r   d ail y   liv es.  Ho w e v er ,   w it h   m o r e  C P S  ad o p tio n   co m es  a n   in cr ea s e  in   v u l n er ab i liti es   [ 1 6 ]   th at  co u ld   h av e  f ar - r ea ch i n g   ef f ec ts   o n   u s er s .   Desig n i n g   s ec u r e  an d   ef f icie n t   C P S is   a  h o t   to p ic  b ec au s e  o f   t h e  w id esp r ea d   n at u r e  o f   t h e  s e cu r it y   is s u es  in   t h i s   s p ac e.   W h ile  th er e  is   n o t h in g   n e w   ab o u t  t h e  n ee d   to   s ec u r e  s e n s iti v e  i n f o r m atio n ,   n e w   v u l n er ab ilit ie s   h a v e  e m er g ed   b ec au s e  o f   tech n o lo g ical  ad v a n ce m e n ts .   T h e  n ec ess i t y   f o r   n o v el  ap p r o ac h es  to   C P S  s ec u r it y   ar is es   f r o m   th e  p er s i s te n ce   o f   b o th   ex p lo itab le  h az ar d s   an d   cy b er - attac k s .   An y   i n tel lig e n t  co n tr o l  s y s te m   ab s o lu tel y   m u s t  h av e  s e n s o r s   a s   o n e  o f   its   m ai n   co m p o n e n t s .   I n f o r m atio n   tec h n o lo g ies  in cl u d e  w ir eles s   s e n s o r   n et w o r k s   t h at  ar e  d ev elo p in g   at  o n e  o f   th e   f a s tes t  r ates  c u r r en tl y   av ai lab le  an d   h o ld   th e   p o ten tial  to   h av e  a   v ar iet y   o f   u s e s   i n   ad v a n ce d   n et w o r k s .   T h e  Ma r k o v   m o d el  h as  b ee n   o f f er ed   as  a  m e th o d   f o r   co n d u cti n g   r eliab ilit y   s t u d i es  o f   s e n s o r   n o d es  in   w ir ele s s   s en s o r   n et w o r k s .   Dat a  h a s   p r o v en   th at   th e   s en s o r   n o d e  r eliab ilit y   d ep en d s   o n   t h e  o b s er v i n g   s tr ateg y   an d   is   u n i m o d all y   r el ated   to   test in g   ti m e.   Net w o r k   o n - c h ip   ( No C )   is   th e   tech n o lo g y   u s ed   f o r   C P S ,   I o T   c o m m u n icat io n ,   ed g e  co m p u ti n g ,   an d   r ec o n f i g u r ab le  s y s te m   co m m u n icatio n   [ 1 7 ] .   T h e  No C   co m m u n ica tio n   h ap p en s   b ased   o n   2 D  an d   3 D  n et w o r k   r o u ter s   an d   co m m u n icatio n   [ 1 8 ] .  W i r eless   s e n s o r   n et w o r k   ( W SN )   r esear c h   is   a d v an ci n g   r ap id l y   i n   ag r icu l tu r e,   i n d u s tr ial,   s m ar t   g r id   co m m u n icatio n ,   m eter i n g ,   a n d   m o n i to r in g .   Z ig b ee ,   an   I E E E   8 0 2 . 1 5 . 4   w ir ele s s   n et w o r k   p r o t o co l,  p r o v id es  m i n i m u m   co s t,  o p ti m a l  p o w er ,   an d   lo w - d ela y   d ata  t r an s f er   v ia  p er s o n al   ar ea   n et w o r k   ( P A N ) .   Se v er al  W SN  g eo g r ap h ical  d o m ain   s e n s o r   n o d es  co m m u n i ca te.   T h r o u g h   t h e  co o r d in ato r   n o d e,   em b ed d ed   s en s o r   n o d es  co n d u ct  s p ec ializ ed   ap p licatio n s   b y   d eli v er in g   i n f o r m atio n   i n to   th e   n et w o r k .   T h e  co o r d in ato r   co ll ec ts ,   s to r es,  p r o ce s s es,  an d   r o u tes  d ata  to   th e  tar g et  n o d e.   Z ig b ee   s u p p o r ts   s tar ,   p ee r - to - p ee r ,   m es h ,   a n d   clu s te r   tr ee   to p o lo g ies.  T h e  r esear c h   s t u d y   p r o p o s es  a  h ar d w ar e  c h ip   ar ch itect u r e  f o r   m es h ,   s tar ,   an d   clu s ter   Z i g b ee   to p o lo g ies  w it h   6 4   n o d es  co m m u n ica tin g   [ 1 9 ] .   V ir tex - 5   FP G A   p r e - s y n t h esize s ,   an d   Xilin x   I SE  1 4 . 7   s o f t w ar e  s i m u late s   6 4 - b it  d ata  tr an s f er   as  in ter n o d e  c o m m u n icatio n .   T h e   ch ip ' s   p er f o r m a n ce   is   co m p ar ed   u s in g   f ield - p r o g r a m m ab le  g ate  ar r ay s   ( FP GA )   an d   ti m i n g   p ar a m eter s .   T h e  d esig n   co n s id er atio n   o f   r ec o g n ized   h ar d w ar e  d esig n   p ar a m eter s   s u c h   as  m e m o r y   co n s u m p tio n ,   an d   ti m in g   p ar am eter s   s u c h   as  m a x i m u m   an d   lo w es t  p er io d ,   an d   f r eq u en c y   s u p p o r t.  d u r in g   th e  p lan n i n g   s tag e s   o f   a  No C   ch ip   d esig n .   ML   u s es  d ec is io n   tr ee   r eg r ess io n ,   m u l tip le  lin ea r   r eg r ess io n ,   an d   r an d o m   f o r est  r eg r ess io n   to   ev alu a te  th e  ac cu r ac y   a n d   ef f icac y   o f   th e  d esig n .   A   m as s iv el y   s ca lab le  s o lu tio n   to   So C ' s   co m m u n ica tio n   is s u es,  No C   h as  b ee n   p r o p o s e d .   T h e  s p ac e,   laten c y ,   th r o u g h p u t,  an d   p o w er   r eq u ir e m en ts   o f   a  No C   all  af f ec t   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2089 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  13 ,   No .   3 ,   No v e m b er   20 24 :   491 - 501   494   its   p er f o r m a n ce .   T h is   r esear ch   in v esti g ates   th e  Vir tex - 5   FP G A's  ca p ab ilit y   o f   r u n n in g   2 D  a n d   3 D  m es h   No C s   [ 2 0 ] .   T h e  Xilin x   I SE  1 4 . 7   s o f tw ar e  is   u tili ze d   f o r   d esig n ,   a n d   th e  XY  an d   XY Z   r o u tin g   b e h av io u r   m o d els  ar e  u s ed   f o r   th e  d esig n   o f   2 D,   an d   3 D  m es h   No C ,   r esp ec ti v el y .   Mo d elsi m   1 0 . 0   is   u s ed   f o r   th e  f u n ctio n al   s i m u lat io n .   T o   ac cu r atel y   p r ed ict  th e  h ar d w ar e  r eso u r ce   co n s u m p t io n   o n   FP GA ,   t h e  o n - c h ip   co m m u n icatio n   is   test ed   f o r   b o th   2 D  an d   3 D   m e s h   No C s   o f   v ar y i n g   clu s t er   s izes.  T o   a d d r ess   th e  ch all en g e s   o f   s ig n i f ica n t   s tr u ct u r e  in   No C   s y n t h es is   o n   FP GA   w h e n   m a n y   p r o ce s s in g   co m p o n en t s   [ 2 1 ] ,   r o u ter s ,   a n d   ca ch e  co n tr o ller s   ar e  co m b i n ed   w i th   So C ,   th e  te ch n iq u e  g i v e s   a  s ig n i f ica n t p la tf o r m   to   th e  No C   d esig n er s .   W SN a n d   C P S   ea c h   h av e  t h eir   u n iq u e  r o u ti n g .   T r af f ic  a v o id an ce   an d   co n g e s tio n   co n tr o l s ch e m e s   f o r   W SNs   in cl u d e  th in g s   li k e  o p ti m izi n g   t h r o u g h p u t  w it h   i m p r o v ed   en d - to - en d   d ata  co n c u r r en c y   an d   p ar allelis m   in   h ig h - s p ee d   W SNs   an d   o b tai n in g   n o d e - co n n ec ted   w in d o w   o p tim izatio n   i n   d is tr ib u ted   f u z z y   co m p u tin g   w it h   h ig h - s p ee d   tr an s m i s s io n   co n tr o l  p r o t o co l  ( T C P )   in   W SNs   [ 2 2 ] .   R o u tin g   p r o to co ls   ar e  e s s e n tial  in   a  W S N   b ec au s e  th e y   p r o v id e  ef f icie n t   an d   r eliab le  d ata  tr an s f er   b et w ee n   t h e  n et w o r k ' s   t w o   en d s ,   th e  s o u r ce ,   a n d   th e   d esti n atio n   n o d es.  T h e  m u lt ic ast  ad   h o c  o n - d e m a n d   d is tan c e  v ec to r   ( A ODV )   r o u tin g   h a s   b ee n   s y n th e s ized   f o r   m u ltip le  n o d es  an d   in ter co m m u n icat io n   d ata  tr an s f er   [ 2 3 ] .   T h e  d esig n   s u cc e s s f u ll y   s i m u lates  t h e  h ar d w ar e   d ev ice  f o r   th e  s u g g e s ted   r o u ti n g   p r o to co l  o n   a  Vir tex - 5   FP GA   u s i n g   Xili n x   I SE  1 4 . 7   an d   th e  co d e  lan g u a g e   v er y   h ig h - s p ee d   in te g r ated   cir cu it ( VHD L ) .   C P S   u s e  s e n s o r s   an d   ac tu a t o r s   to   co n n ec t  co m m u n ica ti o n ,   in f o r m atio n ,   an d   in telli g en ce   to   th e  p h y s ical  w o r ld   [ 2 4 ] .   A   C P S  c an   b e  m ad e  u p   o f   s ev er al  f i x e d   o r   m o v i n g   s en s o r   an d   ac tu atio n   n et w o r k s   th at   w o r k   w i th   a n   in tel lig e n t  d ec i s io n   s y s te m .   E ac h   W SN  h as   th e  s a m e  is s u es :  n et w o r k   c o n s tr u ct io n ,   p o w er /   n et w o r k / m o b ilit y   m an a g e m e n t,  an d   s ec u r it y .   C P S  h as  cr o s s - d o m ai n   s en s o r   co o p er atio n ,   f lo w   o f   d if f er en t  k in d s   o f   in f o r m at io n ,   an d   s m ar t  d ec is io n - m ak in g   an d   a ctio n .   I n telli g e n ce   an d   k n o w led g e  ac cu m u la ted   th r o u g h   m a n y   m e th o d s   o f   d ata  m i n i n g   a n d   lear n i n g   tec h n o lo g ies:   T h e  d ata  i n   C P S  m a y   co n tai n   a  h ig h   d eg r ee   o f   d y n a m ic  u n p r ed ictab ilit y .   T ec h n o lo g ies  li k e  ML   a n d   d ata  m i n i n g   w i ll  b e  ess e n tia l  f o r   r etr iev in g   r elev a n t   i n f o r m atio n   [ 2 5 ] .   Kn o w in g   h o w   t h ese  s en s o r y   d ata  ar e  r elate d   th r o u g h o u t ti m e  a n d   s p ac e  is   cr u cial.       3.   M E T H O D  AND  SYST E M   Fo g   co m p u ter   is   a  co m p u ter   p ar ad ig m   th at  ad d r ess es  th e  is s u e  o f   h ig h   tr av eli n g   laten c y ,   a ls o   k n o wn   as  p r o p ag atio n   laten c y ,   b y   en h an ci n g   th e  i n tel lig e n ce   a n d   r eso u r ce f u l n es s   o f   g ate w a y s .   I t  is   p o s tu lated   t h at   th e  g ate w a y s   p o s s ess   r estricte d   s to r ag e  an d   p r o ce s s i n g   ca p a b ilit ies,  w h ic h   ca n   b e  e m p lo y e d   to   h an d le  t h e  d ata   o f   cr u cial  ap p licatio n s   n ea r   t h e  ter m i n al  d ev ices.  T h is   p h en o m e n o n   co n tr ib u tes  to   th e   m iti g atio n   o f   tr ip   laten c y   f o r   th e  d ata  ab o u t i m p o r tan t a p p licatio n s   [ 2 6 ] .   Du e  to   th eir   ad v an ce d   ca p ab ilit ies,  i n telli g e n t g ate w a y s   p o s s ess   t h e  ab ilit y   to   m a k e  i n f o r m ed   d ec is io n s   r e g ar d in g   th e  p r o ce s s i n g   o r   f o r w ar d in g   o f   in co m in g   d ata.   T h ese  d ec is io n s   ar e  b ased   o n   f ac to r s   s u c h   as   th e   av ai lab ilit y   o f   r eso u r ce s   i n s id e  t h e  g ate wa y s   a n d   t h e  late n c y   li m ita tio n s   ass o ciate d   w it h   t h e  ap p licatio n   d ata.   T h e  f o g   co m p u ti n g   p ar ad ig m   in c lu d es  Qo S  p r o f ile,   f o g   in f r astru ct u r e,   I o T   ap p licatio n ,   an d   ap p r o p r iate  d ep lo y m e n t  s tr ateg ie s .   T h e  m o d el  r elie s   o n   t h e  u tili za t io n   o f   th e  s i m u lato r ,   cr ea ted   i n   J av a,   w h ic h   e n ab les d ev elo p er s   to   a lter   th e  f o g   in f r astr u ct u r e  b y   d ef i n in g   la ten c y   a n d   b an d w id t h   p ar a m e ter s   f o llo w i n g   Qo S  la w s   an d   s p ec if y in g   ap p licatio n   r eq u ir e m e n ts .   A  co s t  m o d el  i s   av ailab le  f o r   iFo GSi m   alt h o u g h   it  d o es  n o t  p r o v id e  s o m e  f ea tu r es.  iFo G Si m   is   a  m o d if ied   v er s io n   th a t  en ab les  t h e  p r ec is e   allo ca tio n   o f   I o T   ap p licatio n s   o n   f o g   c o m p u ti n g   p lat f o r m s .   T h e  Qo S  d eter m i n atio n   f o r   co m m u n icatio n   c h an n el s   is   f ac ilit ated   b y   t h e  iFo GSi m   f r a m e w o r k ,   w h ich   al s o   en co m p ass es  t h e  h ar d w ar e,   s o f t w ar e,   an d   Qo S  c o n f i g u r atio n s   o f   t h e  s y s te m .   T h e  M o n te  C ar lo   m et h o d   is   e m p lo y ed   to   e m u late  th e   ch ar ac ter is tic s   o f   co m m u n ica tio n   c h an n els,  a s   w el l  as  to   g e n er ate  p r o b ab ilit y   d is tr ib u tio n s   f o r   s a m p li n g   p u r p o s es.  iFo GSi m   p r o v id es   a   s et  o f   m ea s u r es  th at   m a y   b e  u s ed   to   q u an t if y   a n d   co m p ar e  r eso u r ce   u t ilizatio n   an d   Qo S a cc u r ac y .   T h e  co m p o n en t s   o f   th e  f o g   la y er   m o d u le  ex h ib it  a  s i m ilar   co n ce p tu al  s tr u ctu r e  to   th o s e  o f   th e  o p en   f o g   ar ch i tectu r e.   Ho w e v er ,   th e  b eh av io r   o f   ed g e  d ev ices   in s id e  t h is   f r a m e w o r k   d if f e r s .   Fo g   co m p u t in g   en a b les  th e  p r ep ar atio n   o f   d at a  b ef o r e  its   tr an s m is s io n   to   th e  clo u d ,   h en ce   m i n i m izi n g   co m m u n icat io n   laten c y   an d   lo w er i n g   t h e  n ec e s s i t y   f o r   ex ten s i v e  d ata  s to r ag e  th r o u g h   th e  ap p licatio n   o f   f il ter in g   tech n iq u e s   [ 2 7 ] .   I n   th e  p er s p ec tiv e  o f   I o T ,   em p lo y in g   t h is   m et h o d   is   g en er all y   d ee m ed   ap p r o p r iate  f o r   v ar io u s   ap p licatio n s   a n d   s er v ices.  T h e  m et h o d o lo g y   i s   f o cu s ed   o n   t h e  in tr icac ies  o f   f o g   co m p u t in g   ar ch itec tu r e.   T h e  ed g e  d ev ices  o p er ate  au to n o m o u s l y ,   m ea n i n g   t h at  ea ch   f o g   n o d e  ( FN)   in   th e  f o g   la y er ,   co n s i s ti n g   o f   ed g e  s er v er s   an d   ed g e  d ev ices,  is   r esp o n s ib le  f o r   h an d lin g   a  co llectio n   o f   co m p u tin g   tas k s .   T h e  d esig n   in c lu d es  th e  f o llo w i n g   r esp o n s ib ilit ie s :  i)   co llecti n g   d ata  f r o m   I o T   d ev ices  an d   p r ep ar in g   it  f o r   a n al y s i s ,   if   n ec es s ar y   a n d   i i)   o f f lo ad i n g   ta s k s   to   o th er   e d g e  s er v er s   o n - p r e m is e s   o r   in   th e  clo u d   w h e n   th e  g i v e n   ed g e  s er v er ' s   r eso u r ce s   ar e  in s u f f ic ien t.  D u e  to   t h e  cr i tical  n at u r e  o f   ta s k   co m p letio n ,   task   allo ca tio n   an d   o f f lo ad in g   p la y   cr u cial  r o les   in   d ata  an al y s i s .   T h e  m et h o d o lo g y   o f   t h e  d esi g n   i s   s h o w n   i n   Fig u r e  1 .   T h e   f o g   c o m p u ti n g   in   th e   C PS   s y s tem   [ 2 8 ]   an d   l ev e l   p r o c e s s in g   a r e   s h o w n   in   Fi g u r e   1 .   T h e   f l o w   o f   th e  m o d e l   i s   b a s e d   o n   th e   ce n t r a li z e d   d a t a  p r o c e s s in g ,   s t o r ag e ,   a n d   a n a ly s i s   th a t  is   av a il a b l e  i n   th e   c l o u d .   T h e  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864         R ec o n fig u r a b le  d a ta   in ten s ive  s ervice  fo r   lo w   la ten cy   cy b er - p h ysica l sys tems  …   ( P r in ce   G u p ta )   495   s e c o n d   l ay e r   is   th e   f o g   lay e r   w h i ch   h as   th e   s en s o r   f o g   o r g an i ze r s   [ 2 9 ] .   T h e   th i r d   l ay e r   i s   th e   p h y s ic a l   lay e r   w h i ch   c o n s i s t s   o f   th e   e d g e  n o d e   [ 3 0 ]   th a t   w o r k s   w i th   th e   n e t w o r k   d i r e c t o r s .   I n   th e   l a s t   l ev el   o f   p r o c e s s in g   m u lt i p le  s en s o r s   a r e   p l a c e d   i n   a   s en s o r y   e n v i r o n m en t   w h ich   c an   b e   I o T   s en s o r s   [ 3 1 ]   o r   s o m e   em b e d d e d   d e v i c es .             Fig u r e  1 .   Fo g   co m p u ti n g   in   C P S s y s te m   a n d   lev el  p r o ce s s i n g       4.   RE SU L T S  AND   D I SCU SS I O N   T h e  r esu lts   ar e  o b tain ed   b ased   o n   th e  s i m u la tio n   en v ir o n m e n t  o f   th e  C P S  f o r   m u ltip le  I o T   s en s o r s   in   th e  iFo G Si m   s i m u lato r   an d   e v alu a ted   w it h   t h e  n ec e s s ar y   p er f o r m a n ce   m etr ics   o f   t h e  m o d el.   T h e  s e n s o r s ,   ac tu ato r s ,   an d   o t h er   d ev ices  t h at  ar e  b ased   o n   t h e  I o T   m a k e  u p   th e  p h y s ical  la y er .   T h e  in f o r m atio n   th at  h a s   b ee n   g at h er ed   f r o m   th e  v ar io u s   e n d   d ev ices  w ill  b e  s en t  t o   th e  f o g   la y er   s o   th at  it  m a y   b e  p r o ce s s ed   an d   an al y ze d .   T o   d o   th e  d ata  an aly s i s   w i th o u t  s ac r if ic in g   th e  la ten c y   p r o b le m   is   th e  k e y   p u r p o s e  o f   th is   p r o j ec t.   T h e  u s e  o f   f o g   co m p u ti n g   i s   th e  m o s t  e f f ec ti v e  w a y   to   m e et  th e  r eq u ir e m e n t s   o f   d ata   a n al y tics   in   an   I o T - b ased   en v ir o n m e n t.  Fi g u r e  2   s h o w s   t h e  iFo GS i m   s i m u la tio n   en v ir o n m e n t  f o r   1 6   s en s o r s .   Fig u r e  3   p r esen t s   th e   r eg i s ter   tr an s f er   lev e l   ( R T L )   s i m u latio n   in   Xili n x   s i m u latio n   e n v ir o n m en t  s o f t w a r e  to o l  w h ich   h elp s   an al y ze   t h e  i n p u t s   an d   o u tp u ts   p in s   o f   t h e  r ec o n f i g u r ab le  h ar d w ar e.   I n   th e  d ia g r a m   m ai n   p in s   ar e    C lo u d _ d ata  <9 5 :0 >   p r esen ts   th e  9 6 - b it  clo u d   d ata  w h ic h   is   p r o ce s s ed   th r o u g h   th e  m ain   s en s o r   en v ir o n m e n t.  Se n s o r _ id en ti f ic atio n   <3 :0 >  p r esen ts   th e  4 - b it  s en s o r   id en ti f icatio n   ad d r es s   f r o m   s e n s o r - 1   to   s en s o r - 1 6   b ased   o n   th eir   ad d r ess es.  T h e  C lk   is   u s ed   to   p r o v id e  th e  clo ck   s i g n al  w it h   5 0 %  d u t y   c y cle  to   s p ec if y   d esi g n   ti m i n g   an d   s y n ch r o n izatio n   in   a  te s tb en c h .   A  clo ck in g   b lo ck   i s   a  s er ies  o f   clo ck - s y n c h r o n ized   s ig n al s .   R eset  i s   u s ed   as y n ch r o n o u s   r eset s   ar e  m ad e  b y   ad d i n g   t h e m   to   th e  s e n s it iv i t y   li s t  to   b e  ac tiv e  o n   th e  lead in g   ed g e  o f   th e  r ese t si g n a l.   T h e  p er f o r m an ce   as s es s m e n t  o f   th e  n et w o r k   d ep en d s   o n   s ev er al  f ac to r s   s u ch   as  d ela y ,   t h r o u g h p u t,   p ac k et  d eliv er y   r atio   ( P DR ) ,   a n d   p o w er   co n s u m p tio n .   T h e  th r o u g h p u t  o f   a  s y s te m   is   d ef i n ed   as  th e  n u m b er   o f   d ata  u n i ts   t h at  ca n   b e  p r o ce s s e d   w it h i n   a  s p ec if ic   ti m e  f r a m e .   A   w id e  v ar iet y   o f   s y s te m s ,   f r o m   o r g an izatio n a l   s tr u ct u r es to   co m p u ter   an d   n et w o r k   s y s te m s ,   m a k e  u s e  o f   it.  C o m p licati n g   f ac to r s   in   C P S i n clu d e  t h e  n ee d   f o r   s y n ch r o n izatio n   a n d   co o r d in atio n ,   p r o b lem s   w it h   n et w o r k   d ep en d ab ilit y   an d   late n c y ,   a n d   li m ited   r eso u r ce s   f o r   e m b e d d ed   s y s te m s .   T h en   d ela y   i s   an   i m p o r ta n t  asp ec t   f o r   th e   ev a lu atio n   o f   t h e  s y s te m   p er f o r m a n ce .   Nu m er o u s   p o w er - s av in g   m ec h an i s m s   tak e  ad v an ta g e  o f   t h e  r ed u ctio n   i n   e n er g y   co n s u m p tio n   o f   t h e  n o d e  p er ip h er als.  P DR   is   u s ed   to   f i g u r e  o u t  h o w   r eliab le  a  n et w o r k   i s   b y   lo o k i n g   at  h o w   m a n y   o f   th e  p ac k et s   t h at   w er e  s e n t  w er e  d eliv er ed   co r r ec tl y .           Fig u r e  2 .   Si m u latio n   en v ir o n m en t in   i Fo GSi m   [ 2 2 ]   E m b e d d e d   D e v i c e s/ Io T   S e n so r s S e n so r   c o m m u n i c a t i o n   a n d   r o u t i n g Io T   S e n so r - 1 ,   S e n so r - 2 . . . . .   S e n so r - N Phy si c a l   L a y e r   ( E m b e d d e d   m o d u l e s a n d   Io T   D e v i c e s) D e v i c e   E m b e d d e d   Pr o c e ssi n g E d g e   n o d e - 1 ,   E d g e   n o d e - 2 . . . . . . E d g e   n o d e - N Fo g   L a y e r E dg e   devi c e s  w i t h  F o g   m o dul e s F o g   no de - 1 ,   Fo g   n o d e - 2 . . . . . . . Fo g   N o d e - N Clo ud  L a y e r   C l o u d   w i t h   Fo g   d a t a   m o d u l e s C e n t r a l i z e d   d a t a   p r o c e ssi n g ,   st o r a g e   a n d   a n a l y si s  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2089 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  13 ,   No .   3 ,   No v e m b er   20 24 :   491 - 501   496       Fig u r e  3 .   R T L   s i m u lat io n   i n   X ilin x   s i m u latio n   en v ir o n m en t       I o T _ s en s o r 0 <9 5 :0 >  p r esen ts   t h e  9 6 - b it i n p u t/o u tp u t  f o r   s e n s o r - 0   d ata  co m m u n icatio n   a n d   p r o ce s s in g   f o r   s en s o r _ id en ti f ic atio n <3 :0 >  =  “ 0 0 0 0 ”.   I o T _ s en s o r 1 <9 5 :0 >  p r esen ts   th e  9 6 - b it  in p u t/ o u tp u t  f o r   s e n s o r - 1  d ata  co m m u n icatio n   a n d   p r o ce s s i n g   f o r   s en s o r _ id en tific ati o n <3 :0 >  =  “ 0 0 0 1 ”.   I o T _ s en s o r 2 <9 5 :0 >  p r esen ts   th e  9 6 - b it  i n p u t/o u tp u t  f o r   s e n s o r - 2   d ata  co m m u n icatio n   a n d   p r o ce s s in g   f o r   s en s o r _ id en ti f icatio n <3 :0 >  =  “ 0 0 1 0 ”.   I o T _ s en s o r 3 <9 5 :0 >   p r esen ts   t h e  9 6 - b it  in p u t/o u tp u t   f o r   s en s o r - 3   d ata  co m m u n icat io n   an d   p r o ce s s in g   f o r   s en s o r _ id en ti f icatio n <3 :0 >  =  “ 0 0 1 1 ”.   I o T _ s en s o r 4 <9 5 :0 >  p r esen ts   th e  9 6 - b it  in p u t/ o u tp u t  f o r   s e n s o r - 4  d ata  co m m u n icatio n   a n d   p r o ce s s i n g   f o r   s en s o r _ id en tific ati o n <3 :0 >  =  “ 0 1 0 0 ”.   I o T _ s en s o r 5 <9 5 :0 >  p r esen ts   th e  9 6 - b it  i n p u t/o u tp u t  f o r   s e n s o r - 5   d ata  co m m u n icatio n   a n d   p r o ce s s in g   f o r   s en s o r _ id en ti f icatio n <3 :0 >  =  “ 0 1 0 1 ”.   I o T _ s en s o r 6 <9 5 :0 >   p r esen ts   t h e  9 6 - b it  in p u t/o u tp u t   f o r   s en s o r - 6   d ata  co m m u n icat io n   an d   p r o ce s s in g   f o r   s en s o r _ id en ti f icatio n <3 :0 >  =  “ 0 1 1 0 ”.   I o T _ s en s o r 7 <9 5 :0 >  p r esen ts   th e  9 6 - b it  in p u t/ o u tp u t  f o r   s e n s o r - 7  d ata  co m m u n icatio n   a n d   p r o ce s s i n g   f o r   s en s o r _ id en tific ati o n <3 :0 >  =  “ 0 1 1 1 ”.   I o T _ s en s o r 8 <9 5 :0 >  p r esen ts   th e   96 - b it  i n p u t/o u tp u t  f o r   s e n s o r - 8   d ata  co m m u n icatio n   a n d   p r o ce s s in g   f o r   s en s o r _ id en ti f icatio n <3 :0 >  =  “ 1 0 0 0 ”.   I o T _ s en s o r 9 <9 5 :0 >   p r esen ts   t h e  9 6 - b it  in p u t/o u tp u t   f o r   s en s o r - 9   d ata  co m m u n icat io n   an d   p r o ce s s in g   f o r   s en s o r _ id en ti f icatio n <3 :0 >   =  “ 1 0 0 1 ”.   I o T _ s en s o r 1 0 <9 5 : 0 >  p r esen ts   th e  9 6 - b it  in p u t /o u tp u t  f o r   s en s o r - 1 0   d ata  co m m u n icat io n   an d   p r o ce s s i n g   f o r   s en s o r _ id en ti f icat io n <3 :0 >  =  “ 1 0 1 0 ”.   I o T _ s en s o r 1 1 <9 5 :0 >   p r esen ts   th e  9 6 - b it  in p u t/o u tp u t  f o r   s e n s o r - 1 1   d ata  co m m u n icatio n   an d   p r o ce s s in g   f o r   s e n s o r _ id en ti f icati o n <3 :0 >  =  “ 1 0 1 1 ”.   I o T _ s en s o r 1 2 <9 5 :0 >   p r esen ts   t h e  9 6 - b it  i n p u t/o u tp u t  f o r   s e n s o r - 1 2   d ata  co m m u n icatio n   an d   p r o ce s s in g   f o r   s e n s o r _ id en ti f i ca tio n <3 :0 >  =  “ 1 1 0 0 ”.   I o T _ s e n s o r 1 3 <9 5 :0 >  p r esen ts   th e  9 6 - b it  in p u t /o u tp u t  f o r   s en s o r - 1 3   d ata  co m m u n icatio n   an d   p r o ce s s i n g   f o r   s e n s o r _ id en ti f icatio n <3 :0 >  =  “ 1 1 0 1 ”.   I o T _ s en s o r 1 4 <9 5 :0 >   p r esen ts   t h e  9 6 - b it  in p u t/o u tp u t  f o r   s en s o r - 1 4   d ata  co m m u n icat io n   a n d   p r o ce s s in g   f o r   s en s o r _ id en tif icat io n <3 :0 >  =  “ 1 1 1 0 ”.   I o T _ s en s o r 1 5 <9 5 :0 >  p r esen ts   t h e  9 6 - b it   in p u t/o u tp u t f o r   s e n s o r - 1 5   d ata   co m m u n icatio n   a n d   p r o ce s s in g   f o r   s e n s o r _ id en ti f icatio n <3 : 0 >  =  “ 1 1 1 1 ”.   T est  s i m u lat io n :  Fi g u r e  4   p r esen t s   th e  s i m u latio n   f o r   clo u d   d ata  p r o ce s s in g   in   b in ar y .   Fig u r e  5   p r esen ts   t h e  s i m u latio n   f o r   clo u d   d ata  p r o ce s s in g   i n   A S C I I   an d   h ex ad ec i m al.   Fi g u r e  6   p r ese n ts   t h e  s i m u latio n   f o r   clo u d   d ata  p r o ce s s in g   w i th   d if f er en t  I o T   n o d es.  T h e  test   in p u t  an d   o u tp u ts   ar e  clo u d _ d ata  <9 5 :0 >  =   0 1 0 1 0 0 1 1   0 1 0 1 0 0 1 0   0 1 0 0 1 1 0 1   0 1 0 0 1 0 0 1   0 1 0 1 0 0 1 1   0 1 0 1 0 1 0 0   0 1 0 0 0 0 0 0   0 1 0 1 0 1 0 1   0 0 1 0 1 1 1 0   0 1 0 1 0 0 0 0   0 0 1 0 1 1 1 0   0 1 0 0 0 0 0 0   ( B in ar y )   =  5 3 5 2 4 D4 9 5 3 5 4 4 0 5 5 2 E 5 0 2 E 4 0   ( h ex ad ec i m al)   =   S R MI ST @ U. P . @   ( in   ASC I I ) .   Sen s o r _ f o g _ o r g an ize r _ 1   =  ‘ 0 ’ ,   Sen s o r _ f o g _ o r g a n i ze r _ 1   =  ‘ 1 ’ ,   s en s o r _ n et w o r k _ d ir ec to r 1   =  “ 0 0 ”,   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864         R ec o n fig u r a b le  d a ta   in ten s ive  s ervice  fo r   lo w   la ten cy   cy b er - p h ysica l sys tems  …   ( P r in ce   G u p ta )   497   s en s o r _ n et w o r k _ d ir ec to r 1   =   “ 0 1 ”,   s en s o r _ n et w o r k _ d ir ec to r 1   =   “ 1 0 ”,   an d   s en s o r _ n et w o r k _ d ir ec to r 1   =   “ 1 1 ”.   B ased   o n   s en s o r _ id en tific atio n   <3 :0 >  =  “ 0 0 0 0 ”  ………  “ 1 1 1 1 ”.   T h e  I o T _ s en s o r 0 <9 5 :0 >  =   I o T _ s en s o r 1 <9 5 :0 >  =   I o T _ s en s o r 2 <9 5 :0 >=   I o T _ s en s o r 3 <9 5 :0 >  =  I o T _ s en s o r 4 <9 5 :0 >   =  I o T _ s en s o r 5 <9 5 :0 >   =  I o T _ s en s o r 6 <9 5 :0 >  =   I o T _ s en s o r 7 <9 5 :0 >  =   I o T _ s en s o r 8 <9 5 :0 >=   I o T _ s en s o r 9 <9 5 : 0 >  =  I o T _ s en s o r 1 0 <9 5 : 0 >  =   I o T _ s en s o r 1 1 <9 5 : 0 >=   I o T _ s en s o r 1 2 <9 5 :0 >=   I o T _ s e n s o r 1 3 <9 5 :0 >   =  I o T _ s en s o r 1 4 <9 5 : 0 >  =  I o T _ s en s o r 1 5 <9 5 : 0 >     =   0 1 0 1 0 0 1 1   0 1 0 1 0 0 1 0   0 1 0 0 1 1 0 1   0 1 0 0 1 0 0 1   0 1 0 1 0 0 1 1   0 1 0 1 0 1 0 0   0 1 0 0 0 0 0 0   0 1 0 1 0 1 0 1   0 0 1 0 1 1 1 0   0 1 0 1 0 0 0 0   0 0 1 0 1 1 1 0   0 1 0 0 0 0 0 0   ( B in ar y )   =  5 3 5 2 4 D4 9 5 3 5 4 4 0 5 5 2 E 5 0 2 E 4 0   ( h ex ad ec i m al)   =  S R MI ST @ U. P . @   ( in   ASC I I ) .             Fig u r e  4 .   Si m u latio n   f o r   clo u d   d ata  p r o ce s s in g   i n   b in ar y           Fig u r e  5 .   Si m u latio n   f o r   clo u d   d ata  p r o ce s s in g   i n   Am er ica n   s tan d ar d   co d e  f o r   in f o r m atio n   in ter ch a n g e  ( A S C I I )   an d   h ex ad ec i m al   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2089 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  13 ,   No .   3 ,   No v e m b er   20 24 :   491 - 501   498       Fig u r e  6 .   Si m u latio n   f o r   clo u d   d ata  p r o ce s s in g   w it h   d if f er en t   I o T   n o d es       I n   th e   s a m e  w a y ,   t h e  s i m u lat i o n   is   ca r r ied   o u t   f o r   t h e  6 4   I o T   s en s o r   n o d es.  T h e  clo u d   d at a  m a y   v ar y   in   s ize.   I n   th at  ca s e,   n o d e  id e n ti f icatio n   w il l  b e  o f   6 - b it  an d   s en s o r _ id en tif icat io n   <5 :0 >  =  “ 0 0 0 0 0 0 ”  ………  “ 1 1 1 1 1 1 ”   f o r   s en s o r - 0   to   s en s o r - 6 3 .   T ab le   1   lis ts   th e  ass e s s m en t  p ar am eter s   o f   th e  s i m u latio n   w o r k .   T h e  p er f o r m a n ce   o f   t h e  s y s te m   is   ev alu a ted   b ased   o n   d ela y ,   p o w er ,   t h r o u g h p u t,  an d   P D R .   Fi g u r e  7   p r ese n ts   th e   g r ap h   f o r   ev al u atio n   p ar a m ete r s   f o r   C P S.       T ab le  1 .   P er f o r m a n ce   ass e s s m en t p ar a m eter s   N o d e s/ p a r a me t e r s   D e a l y   ( n s)   P o w e r   ( m W )   T h r o u g h p u t   P D R   2   1 . 0 0 2   0 . 5 9 2   0. 1 9 2   0 . 9 9 5   4   1 . 1 6 4   1 . 2 1 0   0. 2 1 0   0 . 9 8 6   8   2 . 1 9 5   1 . 5 9 2   0. 1 6 8   0 . 9 5 2   16   4 . 1 0 2   2 . 1 9 7   0. 2 6 9   0 . 9 9 8   32   6 . 5 9 0   4 . 1 6 8   0. 2 3 7   0 . 9 5 1   64   9 . 1 0 0   7 . 5 0 0   0. 2 8 0   1 . 0 0 0           Fig u r e  7 .   Gr ap h   f o r   ev alu at io n   p ar am eter s       Fig u r e s   8   p r esen ts   th e  u tili z atio n   cu r v e  f o r   d elay   o n   Fi g u r e  8 ( a) ,  p o w er   ( m W )   o n   Fig u r e  8 ( b ) ,  th r o u g h p u t   o n   Fig u r e  8 ( c) ,   an d   P DR   c o n s u m p tio n   o n   Fi g u r e  8 ( d ) .   T h e  laten cy   ( n s )   o f   th e   C P S  s y s te m   v ar ie s   d ep en d in g   o n   t h e  n o d e.   T h e  m ea s u r e m e n t s   f o r   th e  laten c y   o f   I o T   n o d es  ar e:  1 . 0 0 2   n s ,   1 . 1 6 4   n s ,   2 . 1 9 5   n s ,   0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 2 4 8 16 32 64 Utilizatio n No   o f   s en s o r s P e r f o r m a n c e   C u r v e De a ly   (n s) P o we r  (m W ) Th ro u g h p u t P DR Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t     I SS N:   2089 - 4864         R ec o n fig u r a b le  d a ta   in ten s ive  s ervice  fo r   lo w   la ten cy   cy b er - p h ysica l sys tems  …   ( P r in ce   G u p ta )   499   4 . 1 0 2   n s ,   6 . 5 9 0   n s ,   an d   9 . 1   n s   f o r   2 ,   4 ,   8 ,   1 6 ,   3 2 ,   an d   6 4   n o d es  r esp ec tiv el y .   T h e  p o w er   co n s u m p t io n   li k e w i s e  in cr ea s es  p r o p o r tio n all y   w i th   t h e  s ize  o f   th e  n o d es,  m ea s u r in g   0 . 5 9 2   m W ,   1 . 2 1 0   m W ,   1 . 5 9 2   m W ,   2 . 1 9 7   m W ,   4 . 1 6 8   m W ,   an d   7 . 5 0 0   m W   f o r   2 ,   4 ,   8 ,   1 6 ,   3 2 ,   an d   6 4   n o d es  ac co r d in g l y .   T h e  t h r o u g h p u t  v ar ie s   f o r   ea c h   s ce n ar io   an d   is   m ea s u r ed   as:  0 . 1 9 2 ,   0 . 2 1 0 ,   0 . 1 6 8 ,   0 . 2 6 9 ,   0 . 2 3 7 ,   an d   0 . 2 8 0   f o r   2 ,   4 ,   8 ,   1 6 ,   3 2 ,   an d   6 4   n o d es  ac co r d in g l y .   T h e  P DR   v ar ies  d ep en d in g   o n   th e  ca s e  an d   is   d eter m i n ed   b y   s i m u latio n .   T h e  v alu e s   o b tain ed   ar e   0 . 9 9 5 ,   0 . 9 8 6 ,   0 . 9 5 2 ,   0 . 9 9 8 ,   0 . 9 5 1 ,   an d   1 . 0 0   f o r   n o d e   s ize s   r an g i n g   f r o m   2   to   6 4   n o d e s ,   r esp ec tiv el y .   I n   co n tr ast  to   r ef er e n ce s   [ 2 4 ]   an d   [ 2 5 ] ,   th e  laten c y   is   r ed u ce d   b y   9 %,  t h e  t h r o u g h p u t   is   i n cr ea s ed   b y   3 %,  an d   t h e  P DR   =1   f o r   th e  s a m e  n o d e  clu s ter s .           ( a)   ( b )           ( c)   ( d )     Fig u r e  8 .   Utilizatio n   f o r   ( a)   d e la y   ( n s ) ,   ( b )   p o w er   ( m W ) ,   ( c)   th r o u g h p u t,  an d   ( d )   P DR       5.   CO NCLU SI O N   R ec en t   d ev elo p m e n ts   in   I o T   tech n o lo g y   an d   m o b ile  d ev ice  co m p u ti n g   ca p ac it y   h a v e   in cr ea s ed   in ter est  in   d o i n g   co m p u tat io n al  j o b s   o n   I o T   o r   m o b ile  p latf o r m s ,   e s p ec iall y   f o r   ed g e  co m p u ti n g   s o l u tio n s .   Data   tr an s p o r t  b et w ee n   I o T   n o d es  an d   s er v er s   m u s t  b e  r ed u ce d   in   ed g e  co m p u ti n g .   I o T   n o d es  an d   m o b ile   d ev ices  m u s t  co m p u te  m o r e.   C o m m u n ica tio n   b o ttlen ec k s   c au s ed   b y   d ata  tr an s f er   b an d wid th   o r   laten c y   ar e   m i n i m ized .   T h e  s i m u la tio n   f o r   th e  r ec o n f i g u r ab le  I o T   co m m u n icat io n   an d   C P S  w as  d o n e  s u cc es s f u ll y   f o r   6 4   s en s o r s .   T h e  R T L   s i m u latio n   h as  s h o w n   t h e  co n f i g u r ed   ch i p   d esig n   in   X ili n x   a n d   f u n ctio n alit y   is   v er i f ied   in   Mo d elsi m   f o r   9 6 - b it  d ata  tr an s f er   f r o m   clo u d   to   s e n s o r   n o d es.  T h e  d e lay   i s   i n cr ea s i n g   w it h   t h e  n u m b er   o f   n o d es  in cr ea s in g   f r o m   2   to   6 4 .   T h e  d elay   v ar ie s   f r o m   1 . 0 0 2   n s   to   9 . 1 0 0   n s ,   p o w er   f r o m   0 . 5 9 2   m W   to   7 . 5 0 0   m W ,   t h r o u g h p u t  f r o m   0 . 1 9 2   to   0 . 2 8 0 ,   an d   P DR   f r o m   0 . 9 9 5   to   1 . 0 0 .   T h e  lay er - la y er   co m m u n icatio n   i s   v er if ied .       RE F E R E NC E S   [ 1 ]   T .   F e r n á n d e z - C a r a mé s,  P .   F r a g a - L a m a s,  M .   S u á r e z - A l b e l a ,   a n d   M .   D í a z - B o u z a ,   “ A   f o g   c o mp u t i n g   b a se d   c y b e r - p h y si c a l   sy st e m  f o r   t h e   a u t o ma t i o n   o f   p i p e - r e l a t e d   t a s k s  i n   t h e   i n d u st r y   4 . 0   p h i p y a r d , ”   S e n s o rs ,   v o l .   1 8 ,   n o .   6 ,   p .   1 9 6 1 ,   Ju n .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / s 1 8 0 6 1 9 6 1 .     4% 5% 9% 17% 27% 38% 2 4 8 16 32 64 3% 7% 9% 13% 24% 44% 2 4 8 16 32 64 14% 16% 12% 20% 17% 21% 2 4 8 16 32 64 17% 17% 16% 17% 16% 17% 2 4 8 16 32 64 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
            I SS N :   2089 - 4864   I n t J   R ec o n f i g u r ab le  &   E m b ed d ed   Sy s t ,  Vo l.  13 ,   No .   3 ,   No v e m b er   20 24 :   491 - 501   500   [ 2 ]   P .   O ’ D o n o v a n ,   C .   G a l l a g h e r ,   K .   B r u t o n ,   a n d   D .   T .   J.  O ’ S u l l i v a n ,   “ A   f o g   c o mp u t i n g   i n d u s t r i a l   c y b e r - p h y si c a l   sy st e m  f o r   e mb e d d e d   l o w - l a t e n c y   mac h i n e   l e a r n i n g   I n d u st r y   4 . 0   a p p l i c a t i o n s,”   Ma n u f a c t u r i n g   L e t t e rs ,   v o l .   1 5 ,   p p .   1 3 9 – 1 4 2 ,   J a n .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . mf g l e t . 2 0 1 8 . 0 1 . 0 0 5 .   [ 3 ]   M .   S .   d e   B r i t o ,   S .   H o q u e ,   R .   S t e i n k e ,   A .   W i l l n e r ,   a n d   T .   M a g e d a n z ,   “ A p p l i c a t i o n   o f   t h e   f o g   c o mp u t i n g   p a r a d i g m  t o   smar t   f a c t o r i e s  a n d   c y b e r ‐ p h y si c a l   sy st e ms,”   T ra n s a c t i o n s   o n   Em e r g i n g   T e l e c o m m u n i c a t i o n s  T e c h n o l o g i e s ,   v o l .   2 9 ,   n o .   4 ,   A p r .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 2 / e t t . 3 1 8 4 .   [ 4 ]   L .   G u ,   D .   Ze n g ,   S .   G u o ,   A .   B a r n a w i ,   a n d   Y .   X i a n g ,   “ C o st   e f f i c i e n t   r e so u r c e   man a g e me n t   i n   f o g   c o mp u t i n g   s u p p o r t e d   me d i c a l   c y b e r - p h y si c a l   sy st e m,”   I EEE   T r a n s a c t i o n s   o n   Em e r g i n g   T o p i c s  i n   C o m p u t i n g ,   v o l .   5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 0 8 – 1 1 9 ,   Ja n .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T ET C . 2 0 1 5 . 2 5 0 8 3 8 2 .   [ 5 ]   R .   M a h mu d   a n d   R .   B u y y a ,   “ M o d e l i n g   a n d   s i mu l a t i o n   o f   f o g   a n d   e d g e   c o mp u t i n g   e n v i r o n me n t s  u s i n g   i F o g S i m  t o o l k i t , ”   i n   Fo g   a n d   Ed g e   C o m p u t i n g ,   W i l e y ,   2 0 1 9 ,   p p .   4 3 3 – 4 6 5 .   [ 6 ]   M .   R .   A n a w a r ,   S .   W a n g ,   M .   A z a m  Z i a ,   A .   K .   Jad o o n ,   U .   A k r a m,  a n d   S .   R a z a ,   “ F o g   c o mp u t i n g :   a n   o v e r v i e w   o f   b i g   I o T   d a t a   a n a l y t i c s, ”   Wi r e l e ss   C o m m u n i c a t i o n s  a n d   Mo b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 1 8 ,   p p .   1 – 2 2 ,   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 1 8 / 7 1 5 7 1 9 2 .   [ 7 ]   S .   V .   M a r g a r i t i ,   V .   V .   D i ma k o p o u l o s,  a n d   G .   T so u man i s,  “ M o d e l i n g   a n d   si mu l a t i o n   t o o l s  f o r   f o g   c o mp u t i n g - a   c o mp r e h e n s i v e   su r v e y   f r o m a   c o st   p e r sp e c t i v e , ”   Fu t u re  I n t e r n e t ,   v o l .   1 2 ,   n o .   5 ,   p .   8 9 ,   M a y   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 3 3 9 0 / f i 1 2 0 5 0 0 8 9 .   [ 8 ]   V .   K a r a g i a n n i s ,   P .   A .   F r a n g o u d i s,   S .   D u s t d a r ,   a n d   S .   S c h u l t e ,   “ C o n t e x t - a w a r e   r o u t i n g   i n   f o g   c o m p u t i n g   sy st e ms,”   I EEE  T ra n s a c t i o n s  o n   C l o u d   C o m p u t i n g ,   v o l .   1 1 ,   n o .   1 ,   p p .   5 3 2 – 5 4 9 ,   J a n .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / T C C . 2 0 2 1 . 3 1 0 2 9 9 6 .   [ 9 ]   T .   L u ,   S .   C h a n g ,   a n d   W .   L i ,   “ F o g   c o mp u t i n g   e n a b l i n g   g e o g r a p h i c   r o u t i n g   f o r   u r b a n   a r e a   v e h i c u l a r   n e t w o r k , ”   P e e r - to - Pe e r   N e t w o rk i n g   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 ,   n o .   4 ,   p p .   7 4 9 – 7 5 5 ,   J u l .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 2 0 8 3 - 017 - 0 5 6 0 - x.   [ 1 0 ]   L .   K a u r   a n d   R .   K a u r ,   “ A   su r v e y   o n   e n e r g y   e f f i c i e n t   r o u t i n g   t e c h n i q u e s  i n   W S N s  f o c u si n g   I o T   a p p l i c a t i o n s  a n d   e n h a n c i n g   f o g   c o mp u t i n g   p a r a d i g m,”   G l o b a l   T ra n si t i o n s P ro c e e d i n g s ,   v o l .   2 ,   n o .   2 ,   p p .   5 2 0 – 5 2 9 ,   N o v .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . g l t p . 2 0 2 1 . 0 8 . 0 0 1 .   [ 1 1 ]   R .   K l e i n ,   S .   R i l l i n g ,   A .   U so v ,   a n d   J .   X i e ,   “ U si n g   c o mp l e x   e v e n t   p r o c e ssi n g   f o r   mo d e l l i n g   a n d   si mu l a t i o n   o f   c y b e r - p h y si c a l   sy st e ms,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C r i t i c a l   I n f r a st ru c t u res ,   v o l .   9 ,   n o .   1 / 2 ,   p .   1 4 8 ,   2 0 1 3 ,   d o i :   1 0 . 1 5 0 4 / I JC I S . 2 0 1 3 . 0 5 1 6 1 0 .   [ 1 2 ]   R .   R a i   a n d   C .   K .   S a h u ,   “ D r i v e n   b y   d a t a   o r   d e r i v e d   t h r o u g h   p h y si c s?   a   r e v i e w   o f   h y b r i d   p h y si c s  g u i d e d   mac h i n e   l e a r n i n g   t e c h n i q u e s  W i t h   c y b e r - p h y si c a l   sy st e m  ( C P S )   f o c u s,”   I EEE   A c c e ss ,   v o l .   8 ,   p p .   7 1 0 5 0 – 7 1 0 7 3 ,   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 1 0 9 / A C C ESS . 2 0 2 0 . 2 9 8 7 3 2 4 .   [ 1 3 ]   Y .   Y u a n   e t   a l . ,   “ D a t a   d r i v e n   d i s c o v e r y   o f   c y b e r   p h y si c a l   sy st e ms,”   N a t u r e   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 0 ,   n o .   1 ,   p .   4 8 9 4 ,   O c t .   2 0 1 9 ,   d o i :   1 0 . 1 0 3 8 / s 4 1 4 6 7 - 019 - 1 2 4 9 0 - 1.   [ 1 4 ]   L .   M o n o st o r i   e t   a l . ,   “ C y b e r - p h y si c a l   sy st e ms  i n   ma n u f a c t u r i n g , ”   C I R P  An n a l s ,   v o l .   6 5 ,   n o .   2 ,   p p .   6 2 1 – 6 4 1 ,   2 0 1 6 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c i r p . 2 0 1 6 . 0 6 . 0 0 5 .   [ 1 5 ]   G .   C h e n ,   P .   W a n g ,   B .   F e n g ,   Y .   L i ,   a n d   D .   L i u ,   “ T h e   f r a mew o r k   d e si g n   o f   smar t   f a c t o r y   i n   d i s c r e t e   man u f a c t u r i n g   i n d u s t r y   b a se d   o n   c y b e r - p h y si c a l   sy st e m,”   I n t e rn a t i o n a l   J o u r n a l   o f   C o m p u t e r  I n t e g r a t e d   Ma n u f a c t u r i n g ,   v o l .   3 3 ,   n o .   1 ,   p p .   7 9 – 1 0 1 ,   J a n .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 8 0 / 0 9 5 1 1 9 2 X . 2 0 1 9 . 1 6 9 9 2 5 4 .   [ 1 6 ]   Y .   A sh i b a n i   a n d   Q .   H .   M a h mo u d ,   “ C y b e r   p h y si c a l   sy st e ms  se c u r i t y :   a n a l y s i s ,   c h a l l e n g e s  a n d   so l u t i o n s , ”   C o m p u t e rs  a n d   S e c u r i t y ,  v o l .   6 8 ,   p p .   8 1 – 9 7 ,   J u l .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o se . 2 0 1 7 . 0 4 . 0 0 5 .   [ 1 7 ]   I .   K a b a sh k i n   a n d   J.   K u n d l e r ,   “ R e l i a b i l i t y   o f   se n so r   n o d e s   i n   w i r e l e ss  sen so r   n e t w o r k s  o f   c y b e r   p h y si c a l   sy s t e ms,”   Pr o c e d i a   C o m p u t e r   S c i e n c e ,   v o l .   1 0 4 ,   p p .   3 8 0 – 3 8 4 ,   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s. 2 0 1 7 . 0 1 . 1 4 9 .   [ 1 8 ]   P .   A g a r w a l ,   T .   K .  G a r g ,   a n d   A .   K u mar,  “ A n a l y si s  o f   3 D   N o C   r o u t e r   c h i p   o n   d i f f e r e n t   F P G A   f o r   mi n i m u m  h a r d w a r e   a n d   f a st   sw i t c h i n g , ”   N a t i o n a l   Ac a d e m y   S c i e n c e   L e t t e r s ,   v o l .   4 7 ,   n o .   1 ,   p p .   3 5 – 3 9 ,   F e b .   2 0 2 4 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 4 0 0 0 9 - 0 2 3 - 0 1 2 9 5 - y.   [ 1 9 ]   O mp a l ,   V .   M .   M i sh r a ,   a n d   A .   K u mar,  “ Z i g b e e   i n t e r n o d e   c o mm u n i c a t i o n   a n d   F P G A   s y n t h e si s  u si n g   me sh ,   s t a r   a n d   c l u s t e r   t r e e   t o p o l o g i c a l   c h i p , ”   Wi r e l e s s  P e rs o n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 1 9 ,   n o .   2 ,   p p .   1 3 2 1 – 1 3 3 9 ,   J u l .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 2 7 7 - 021 - 0 8 2 8 2 - w.   [ 2 0 ]   A .   Jai n   e t   a l . ,   “ S mart   c o mm u n i c a t i o n   u si n g   2 D   a n d   3 D   me s h   n e t w o r k - on - c h i p , ”  I n t e l l i g e n t   A u t o m a t i o n   a n d   S o f t   C o m p u t i n g ,   v o l .   3 4 ,   n o .   3 ,   p p .   2 0 0 7 – 2 0 2 1 ,   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 3 2 6 0 4 / i a sc. 2 0 2 2 . 0 2 4 7 7 0 .   [ 2 1 ]   A .   K u mar,  P .   S h a r ma ,   M .   K .   G u p t a ,   a n d   R .   K u mar,  “ M a c h i n e   l e a r n i n g   b a se d   r e so u r c e   u t i l i z a t i o n   a n d   p r e - e st i m a t i o n   f o r   n e t w o r k   o n   c h i p   ( N o C )   c o mm u n i c a t i o n , ”   Wi re l e ss  Pe rs o n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   1 0 2 ,   n o .   3 ,   p p .   2 2 1 1 – 2 2 3 1 ,   O c t .   2 0 1 8 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 0 1 8 - 5 3 7 6 - 3.   [ 2 2 ]   O mp a l ,   V .   M .   M i s h r a ,   a n d   A .   K u mar,   “ F P G A   i n t e g r a t e d   I EEE  8 0 2 . 1 5 . 4   Z i g B e e   w i r e l e ss  se n so r   n o d e s  p e r f o r man c e   f o r   i n d u st r i a l   p l a n t   mo n i t o r i n g   a n d   a u t o ma t i o n , ”   N u c l e a r  En g i n e e ri n g   a n d   T e c h n o l o g y ,   v o l .   5 4 ,   n o .   7 ,   p p .   2 4 4 4 – 2 4 5 2 ,   Ju l .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e t . 2 0 2 2 . 0 1 . 0 1 1 .   [ 2 3 ]   M .   Y a d a v ,   K .   S i n g h ,   A .   S .   P a n d e y ,   A .   K u mar,   a n d   R .   K u mar,   “ S mart  c o mm u n i c a t i o n   a n d   se c u r i t y   b y   k e y   d i s t r i b u t i o n   i n   m u l t i c a st   e n v i r o n me n t , ”   Wi re l e ss   C o m m u n i c a t i o n s   a n d   Mo b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   2 0 2 2 ,   p p .   1 – 1 4 ,   M a r .   2 0 2 2 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 2 2 / 1 0 1 1 4 0 7 .   [ 2 4 ]   N .   G u p t a   a n d   A .   K u mar,  “ S t u d y   o n   t h e   w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s  r o u t i n g   f o r   l o w - p o w e r   F P G A   h a r d w a r e   i n   f i e l d   a p p l i c a t i o n s , ”   C o m p u t e rs   a n d   E l e c t r o n i c s   i n   A g r i c u l t u r e ,   v o l .   2 1 2 ,   S e p .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o m p a g . 2 0 2 3 . 1 0 8 1 4 5 .   [ 2 5 ]   N .   G u p t a ,   A .   J a i n ,   K .   S .   V a i sl a ,   A .   K u mar,   a n d   R .   K u mar ,   “ P e r f o r man c e   a n a l y si s  o f   D S D V   a n d   O L S R   w i r e l e ss   se n so r   n e t w o r k   r o u t i n g   p r o t o c o l s  u si n g   F P G A   h a r d w a r e   a n d   m a c h i n e   l e a r n i n g , ”   M u l t i m e d i a   T o o l s   a n d   Ap p l i c a t i o n s ,   v o l .   8 0 ,   n o .   1 4 ,   p p .   2 2 3 0 1 – 2 2 3 1 9 ,   J u n .   2 0 2 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s1 1 0 4 2 - 0 2 1 - 1 0 8 2 0 - 4.   [ 2 6 ]   A .   K u mar,  P .   K u c h h a l ,   a n d   S .   S i n g h a l ,   “ S e c u r e d   n e t w o r k   o n   c h i p   ( N o C )   a r c h i t e c t u r e   a n d   r o u t i n g   w i t h   mo d i f i e d   T A C I T   c r y p t o g r a p h i c   t e c h n i q u e , ”   Pr o c e d i a   C o m p u t e r  S c i e n c e ,   v o l .   4 8 ,   p p .   1 5 8 – 1 6 5 ,   2 0 1 5 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p r o c s.2 0 1 5 . 0 4 . 1 6 5 .   [ 2 7 ]   A .   D e v r a r i   a n d   A .   K u mar,  “ R e c o n f i g u r a b l e   l i n e a r   f e e d b a c k   s h i f t   r e g i st e r   f o r   w i r e l e ss  c o mm u n i c a t i o n   a n d   c o d i n g , ”   I n t e rn a t i o n a l   J o u rn a l   o f   Re c o n f i g u r a b l e   a n d   Em b e d d e d   S y st e m s  ( I J RE S ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 9 5 - 2 0 4 ,   Ju l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 1 2 . i 2 . p p 1 9 5 - 2 0 4 .   [ 2 8 ]   A .   D e v r a r i   a n d   A .   K u mar,  “ T u r b o   e n c o d e r   a n d   d e c o d e r   c h i p   d e si g n   a n d   F P G A   d e v i c e   a n a l y si s  f o r   c o mm u n i c a t i o n   sy st e m,”   I n t e r n a t i o n a l   J o u r n a l   o f   Re c o n f i g u ra b l e   a n d   Em b e d d e d   S y st e m s  ( I J R ES ) ,   v o l .   1 2 ,   n o .   2 ,   p p .   1 7 4 - 1 8 5 ,   Ju l .   2 0 2 3 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 9 1 / i j r e s.v 1 2 . i 2 . p p 1 7 4 - 1 8 5 .   [ 2 9 ]   K .   E.   S .   D e si k a n ,   V .   J.  K o t a g i ,   a n d   C .   S .   R .   M u r t h y ,   “ T o p o l o g y   c o n t r o l   i n   f o g   c o mp u t i n g   e n a b l e d   I o T   n e t w o r k s  f o r   smar t   c i t i e s, ”   C o m p u t e r   N e t w o r k s ,   v o l .   1 7 6 ,   Ju l .   2 0 2 0 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . c o mn e t . 2 0 2 0 . 1 0 7 2 7 0 .   [ 3 0 ]   A .   K u mar,  G .   V e r ma,   a n d   M .   K .   G u p t a ,   “ F M   r e c e i v e r   d e si g n   u si n g   p r o g r a m mab l e   P L L , ”   Wi re l e ss  Pe rs o n a l   C o m m u n i c a t i o n s ,   v o l .   9 7 ,   n o .   1 ,   p p .   7 7 3 – 7 8 7 ,   N o v .   2 0 1 7 ,   d o i :   1 0 . 1 0 0 7 / s 1 1 2 7 7 - 0 1 7 - 4 5 3 6 - 1.   [ 3 1 ]   F. - J.  W u ,   Y . - F .   K a o ,   a n d   Y . - C .   T se n g ,   “ F r o m  w i r e l e ss  se n so r   n e t w o r k s  t o w a r d s  c y b e r   p h y si c a l   sy st e ms,”   Pe rv a si v e   a n d   Mo b i l e   C o m p u t i n g ,   v o l .   7 ,   n o .   4 ,   p p .   3 9 7 – 4 1 3 ,   A u g .   2 0 1 1 ,   d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . p mc j . 2 0 1 1 . 0 3 . 0 0 3 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.