Multilayer optimization in radio resource allocation for the packet transmission in wireless networks

Na última década tem-se assistido a um crescimento exponencial das redes de comunicações sem fios, nomeadamente no que se refere a taxa de penetração do serviço prestado e na implementação de novas infra-estruturas em todo o globo. É ponto assente neste momento que esta tendência irá não só continuar como se fortalecer devido à convergência que é esperada entre as redes móveis sem fio e a disponibilização de serviços de banda larga para a rede Internet fixa, numa evolução para um paradigma de uma arquitectura integrada e baseada em serviços e aplicações IP. Por este motivo, as comunicações móveis sem fios irão ter um papel fundamental no desenvolvimento da sociedade de informação a médio e longo prazos. A estratégia seguida no projecto e implementação das redes móveis celulares da actual geração (2G e 3G) foi a da estratificação da sua arquitectura protocolar numa estrutura modular em camadas estanques, onde cada camada do modelo é responsável pela implementação de um conjunto de funcionalidades. Neste modelo a comunicação dá-se apenas entre camadas adjacentes através de primitivas de comunicação pré-estabelecidas. Este modelo de arquitectura resulta numa mais fácil implementação e introdução de novas funcionalidades na rede. Entretanto, o facto das camadas inferiores do modelo protocolar não utilizarem informação disponibilizada pelas camadas superiores, e vice-versa acarreta uma degradação no desempenho do sistema. Este paradigma é particularmente importante quando sistemas de antenas múltiplas são implementados (sistemas MIMO). Sistemas de antenas múltiplas introduzem um grau adicional de liberdade no que respeita a atribuição de recursos rádio: o domínio espacial. Contrariamente a atribuição de recursos no domínio do tempo e da frequência, no domínio espacial os recursos rádio mapeados no domínio espacial não podem ser assumidos como sendo completamente ortogonais, devido a interferência resultante do facto de vários terminais transmitirem no mesmo canal e/ou slots temporais mas em feixes espaciais diferentes. Sendo assim, a disponibilidade de informação relativa ao estado dos recursos rádio às camadas superiores do modelo protocolar é de fundamental importância na satisfação dos critérios de qualidade de serviço exigidos. Uma forma eficiente de gestão dos recursos rádio exige a implementação de algoritmos de agendamento de pacotes de baixo grau de complexidade, que definem os níveis de prioridade no acesso a esses recursos por base dos utilizadores com base na informação disponibilizada quer pelas camadas inferiores quer pelas camadas superiores do modelo. Este novo paradigma de comunicação, designado por cross-layer resulta na maximização da capacidade de transporte de dados por parte do canal rádio móvel, bem como a satisfação dos requisitos de qualidade de serviço derivados a partir da camada de aplicação do modelo. Na sua elaboração, procurou-se que o standard IEEE 802.16e, conhecido por Mobile WiMAX respeitasse as especificações associadas aos sistemas móveis celulares de quarta geração. A arquitectura escalonável, o baixo custo de implementação e as elevadas taxas de transmissão de dados resultam num processo de multiplexagem de dados e valores baixos no atraso decorrente da transmissão de pacotes, os quais são atributos fundamentais para a disponibilização de serviços de banda larga. Da mesma forma a comunicação orientada à comutação de pacotes, inenente na camada de acesso ao meio, é totalmente compatível com as exigências em termos da qualidade de serviço dessas aplicações. Sendo assim, o Mobile WiMAX parece satisfazer os requisitos exigentes das redes móveis de quarta geração. Nesta tese procede-se à investigação, projecto e implementação de algoritmos de encaminhamento de pacotes tendo em vista a eficiente gestão do conjunto de recursos rádio nos domínios do tempo, frequência e espacial das redes móveis celulares, tendo como caso prático as redes móveis celulares suportadas no standard IEEE802.16e. Os algoritmos propostos combinam métricas provenientes da camada física bem como os requisitos de qualidade de serviço das camadas superiores, de acordo com a arquitectura de redes baseadas no paradigma do cross-layer. O desempenho desses algoritmos é analisado a partir de simulações efectuadas por um simulador de sistema, numa plataforma que implementa as camadas física e de acesso ao meio do standard IEEE802.16e.

Métodos robustos em geoestatística

O objectivo principal da presente tese consiste no desenvolvimento de estimadores robustos do variograma com boas propriedades de eficiência. O variograma é um instrumento fundamental em Geoestatística, pois modela a estrutura de dependência do processo em estudo e influencia decisivamente a predição de novas observações. Os métodos tradicionais de estimação do variograma não são robustos, ou seja, são sensíveis a pequenos desvios das hipóteses do modelo. Essa questão é importante, pois as propriedades que motivam a aplicação de tais métodos, podem não ser válidas nas vizinhanças do modelo assumido. O presente trabalho começa por conter uma revisão dos principais conceitos em Geoestatística e da estimação tradicional do variograma. De seguida, resumem-se algumas noções fundamentais sobre robustez estatística. No seguimento, apresenta-se um novo método de estimação do variograma que se designou por estimador de múltiplos variogramas. O método consiste em quatro etapas, nas quais prevalecem, alternadamente, os critérios de robustez ou de eficiência. A partir da amostra inicial, são calculadas, de forma robusta, algumas estimativas pontuais do variograma; com base nessas estimativas pontuais, são estimados os parâmetros do modelo pelo método dos mínimos quadrados; as duas fases anteriores são repetidas, criando um conjunto de múltiplas estimativas da função variograma; por fim, a estimativa final do variograma é definida pela mediana das estimativas obtidas anteriormente. Assim, é possível obter um estimador que tem boas propriedades de robustez e boa eficiência em processos Gaussianos. A investigação desenvolvida revelou que, quando se usam estimativas discretas na primeira fase da estimação do variograma, existem situações onde a identificabilidade dos parâmetros não está assegurada. Para os modelos de variograma mais comuns, foi possível estabelecer condições, pouco restritivas, que garantem a unicidade de solução na estimação do variograma. A estimação do variograma supõe sempre a estacionaridade da média do processo. Como é importante que existam procedimentos objectivos para avaliar tal condição, neste trabalho sugere-se um teste para validar essa hipótese. A estatística do teste é um estimador-MM, cuja distribuição é desconhecida nas condições de dependência assumidas. Tendo em vista a sua aproximação, apresenta-se uma versão do método bootstrap adequada ao estudo de observações dependentes de processos espaciais. Finalmente, o estimador de múltiplos variogramas é avaliado em termos da sua aplicação prática. O trabalho contém um estudo de simulação que confirma as propriedades estabelecidas. Em todos os casos analisados, o estimador de múltiplos variogramas produziu melhores resultados do que as alternativas usuais, tanto para a distribuição assumida, como para distribuições contaminadas.

Polarization effects in fiber-optic communication systems

In this thesis we perform a detailed analysis of the state of polarization (SOP) of light scattering process using a concatenation of ber-coil based polarization controllers (PCs). We propose a polarization-mode dispersion (PMD) emulator, built through the concatenation of bercoil based PCs and polarization-maintaining bers (PMFs), capable of generate accurate rst- and second-order PMD statistics. We analyze the co-propagation of two optical waves inside a highbirefringence ber. The evolution along the ber of the relative SOP between the two signals is modeled by the de nition of the degree of co-polarization parameter. We validate the model for the degree of co-polarization experimentally, exploring the polarization dependence of the four-wave mixing e ect into a ber with high birefringence. We also study the interaction between signal and noise mediated by Kerr e ect in optical bers. A model accurately describing ampli ed spontaneous emission noise in systems with distributed Raman gain is derived. We show that the noise statistics depends on the propagation distance and on the signal power, and that for distances longer than 120 km and signal powers higher than 6 mW it deviates signi catively from the Gaussian distribution. We explore the all-optical polarization control process based on the stimulated Raman scattering e ect. Mapping parameters like the degree of polarization (DOP), we show that the preferred ampli cation of one particular polarization component of the signal allows a polarization pulling over a wavelength range of 60 nm. The e ciency of the process is higher close to the maximum Raman gain wavelength, where the DOP is roughly constant for a wavelength range of 15 nm. Finally, we study the polarization control in quantum key distribution (QKD) systems with polarization encoding. A model for the quantum bit error rate estimation in QKD systems with time-division multiplexing and wavelength-division multiplexing based polarization control schemes is derived.

Techniques for batch reinforcement learning in robotics

This thesis addresses the Batch Reinforcement Learning methods in Robotics. This sub-class of Reinforcement Learning has shown promising results and has been the focus of recent research. Three contributions are proposed that aim to extend the state-of-art methods allowing for a faster and more stable learning process, such as required for learning in Robotics. The Q-learning update-rule is widely applied, since it allows to learn without the presence of a model of the environment. However, this update-rule is transition-based and does not take advantage of the underlying episodic structure of collected batch of interactions. The Q-Batch update-rule is proposed in this thesis, to process experiencies along the trajectories collected in the interaction phase. This allows a faster propagation of obtained rewards and penalties, resulting in faster and more robust learning. Non-parametric function approximations are explored, such as Gaussian Processes. This type of approximators allows to encode prior knowledge about the latent function, in the form of kernels, providing a higher level of exibility and accuracy. The application of Gaussian Processes in Batch Reinforcement Learning presented a higher performance in learning tasks than other function approximations used in the literature. Lastly, in order to extract more information from the experiences collected by the agent, model-learning techniques are incorporated to learn the system dynamics. In this way, it is possible to augment the set of collected experiences with experiences generated through planning using the learned models. Experiments were carried out mainly in simulation, with some tests carried out in a physical robotic platform. The obtained results show that the proposed approaches are able to outperform the classical Fitted Q Iteration.

Modelo de Kuramoto com campos aleatórios em redes complexas

Neste trabalho é estudado o modelo de Kuramoto num grafo completo, em redes scale-free com uma distribuição de ligações P(q) ~ q-Y e na presença de campos aleatórios com magnitude constante e gaussiana. Para tal, foi considerado o método Ott-Antonsen e uma aproximação "annealed network". Num grafo completo, na presença de campos aleatórios gaussianos, e em redes scale-free com 2 < y < 5 na presença de ambos os campos aleatórios referidos, foram encontradas transições de fase contínuas. Considerando a presença de campos aleatórios com magnitude constante num grafo completo e em redes scale-free com y > 5, encontraram-se transições de fase contínua (h < √2) e descontínua (h > √2). Para uma rede SF com y = 3, foi observada uma transição de fase de ordem infinita. Os resultados do modelo de Kuramoto num grafo completo e na presença de campos aleatórios com magnitude constante foram comparados aos de simulações, tendo-se verificado uma boa concordância. Verifica-se que, independentemente da topologia de rede, a constante de acoplamento crítico aumenta com a magnitude do campo considerado. Na topologia de rede scale-free, concluiu-se que o valor do acoplamento crítico diminui à medida que valor de y diminui e que o grau de sincronização aumenta com o aumento do número médio das ligações na rede. A presença de campos aleatórios com magnitude gaussiana num grafo completo e numa rede scale-free com y > 2 não destrói a transição de fase contínua e não altera o comportamento crítico do modelo de Kuramoto.