Self-organizing Routing Algorithm fo Wireless Sensors Networks (WSN) using Ant Colony Optimization (ACO) with Tinyos.

This paper describes the basic tools to work with wireless sensors. TinyOShas a componentbased architecture which enables rapid innovation and implementation while minimizing code size as required by the severe memory constraints inherent in sensor networks. TinyOS's component library includes network protocols, distributed services, sensor drivers, and data acquisition tools ? all of which can be used asia or be further refined for a custom application. TinyOS was originally developed as a research project at the University of California Berkeley, but has since grown to have an international community of developers and users. Some algorithms concerning packet routing are shown. Incar entertainment systems can be based on wireless sensors in order to obtain information from Internet, but routing protocols must be implemented in order to avoid bottleneck problems. Ant Colony algorithms are really useful in such cases, therefore they can be embedded into the sensors to perform such routing task.

Desing of an Airport Surface Routing Evaluation Tool

There are many studies related with airport surface routing algorithms, based on different approaches and with different evaluation methods and metrics. So, the need of performing a balanced analysis and comparison using a common framework is evident. This paper presents an implementation of an evaluation tool for airport surface routing algorithms. The routing evaluation tool presented here is based in three basic pillars composed by the airport model, the model and generation of traffic and a comprehensive figure of merit function. The paper includes some example evaluations performed over Barajas Airport with representative traffic samples using several simple routing methods.

Improving shortest paths in the Delaunay triangulation

We study a problem about shortest paths in Delaunay triangulations. Given two nodes s; t in the Delaunay triangulation of a point set P, we look for a new point p that can be added, such that the shortest path from s to t in the Delaunay triangulation of P u{p} improves as much as possible. We study properties of the problem and give efficient algorithms to find such a point when the graph-distance used is Euclidean and for the link-distance. Several other variations of the problem are also discussed.

Improving availability of mobile networks using a cluster routing protocol with redundant cluster head

We show a cluster based routing protocol in order to improve the convergence of the clusters and of the network it is proposed to use a backup cluster head. The use of a event discrete simulator is used for the implementation and the simulation of a hierarchical routing protocol called the Backup Cluster Head Protocol (BCHP). Finally it is shown that the BCHP protocol improves the convergence and availability of the network through a comparative analysis with the Ad Hoc On Demand Distance Vector (AODV)[1] routing protocol and Cluster Based Routing Protocol (CBRP)[2]

Analysis of ad hoc routing protocols for emergency and rescue scenarios.

A mobile ad hoc network MANET is a collection of wireless mobile nodes that can dynamically configure a network without a fixed infrastructure or centralized administration. This makes it ideal for emergency and rescue scenarios where information sharing is essential and should occur as soon as possible. This article discusses which of the routing strategies for mobile ad hoc networks: proactive, reactive and hierarchical, have a better performance in such scenarios. Using a real urban area being set for the emergency and rescue scenario, we calculate the density of nodes and the mobility model needed for validation. The NS2 simulator has been used in our study. We also show that the hierarchical routing strategies are beffer suited for this type of scenarios.

Temperature Sensor Placement Including Routing Overhead and Sampling Inaccuracies

Dynamic thermal management techniques require a collection of on-chip thermal sensors that imply a significant area and power overhead. Finding the optimum number of temperature monitors and their location on the chip surface to optimize accuracy is an NP-hard problem. In this work we improve the modeling of the problem by including area, power and networking constraints along with the consideration of three inaccuracy terms: spatial errors, sampling rate errors and monitor-inherent errors. The problem is solved by the simulated annealing algorithm. We apply the algorithm to a test case employing three different types of monitors to highlight the importance of the different metrics. Finally we present a case study of the Alpha 21364 processor under two different constraint scenarios.

Automatic Generation of Identical Routing Pairs for FPGA Implemented DPL Logic

Side Channel Attacks (SCAs) typically gather unintentional (side channel) physical leakages from running crypto-devices to reveal confidential data. Dual-rail Precharge Logic (DPL) is one of the most efficient countermeasures against power or EM side channel threats. This logic relies on the implementation of complementary rails to counterbalance the data-dependent variations of the leakage from dynamic behavior of the original circuit. However, the lack of flexibility of commercial FPGA design tools makes it quite difficult to obtain completely balanced routings between complementary networks. In this paper, a controllable repair mechanism to guarantee identical net pairs from two lines is presented: i. repairs the identical yet conflict nets after the duplication (copy & paste) from original rail to complementary rail, and ii. repairs the non-identical nets in off-the-stock DPL circuits; These rerouting steps are carried out starting from a placed and routed netlist using Xilinx Description Language (XDL). Low level XDL modifications have been completely automated using a set of APIs named RapidSmith. Experimental EM attacks show that the resistance level of an AES core after the automatic routing repair is increased in a factor of at least 3.5. Timing analyses further demonstrate that net delay differences between complementary networks are minimized significantly.

Quality of Service (QoS) in MPLS networks

Telecommunications networks have been always expanding and thanks to it, new services have appeared. The old mechanisms for carrying packets have become obsolete due to the new service requirements, which have begun working in real time. Real time traffic requires strict service guarantees. When this traffic is sent through the network, enough resources must be given in order to avoid delays and information losses. When browsing through the Internet and requesting web pages, data must be sent from a server to the user. If during the transmission there is any packet drop, the packet is sent again. For the end user, it does not matter if the webpage loads in one or two seconds more. But if the user is maintaining a conversation with a VoIP program, such as Skype, one or two seconds of delay in the conversation may be catastrophic, and none of them can understand the other. In order to provide support for this new services, the networks have to evolve. For this purpose MPLS and QoS were developed. MPLS is a packet carrying mechanism used in high performance telecommunication networks which directs and carries data using pre-established paths. Now, packets are forwarded on the basis of labels, making this process faster than routing the packets with the IP addresses. MPLS also supports Traffic Engineering (TE). This refers to the process of selecting the best paths for data traffic in order to balance the traffic load between the different links. In a network with multiple paths, routing algorithms calculate the shortest one, and most of the times all traffic is directed through it, causing overload and packet drops, without distributing the packets in the other paths that the network offers and do not have any traffic. But this is not enough in order to provide the real time traffic the guarantees it needs. In fact, those mechanisms improve the network, but they do not make changes in how the traffic is treated. That is why Quality of Service (QoS) was developed. Quality of service is the ability to provide different priority to different applications, users, or data flows, or to guarantee a certain level of performance to a data flow. Traffic is distributed into different classes and each of them is treated differently, according to its Service Level Agreement (SLA). Traffic with the highest priority will have the preference over lower classes, but this does not mean it will monopolize all the resources. In order to achieve this goal, a set policies are defined to control and alter how the traffic flows. Possibilities are endless, and it depends in how the network must be structured. By using those mechanisms it is possible to provide the necessary guarantees to the real-time traffic, distributing it between categories inside the network and offering the best service for both real time data and non real time data. Las Redes de Telecomunicaciones siempre han estado en expansión y han propiciado la aparición de nuevos servicios. Los viejos mecanismos para transportar paquetes se han quedado obsoletos debido a las exigencias de los nuevos servicios, que han comenzado a operar en tiempo real. El tráfico en tiempo real requiere de unas estrictas garantías de servicio. Cuando este tráfico se envía a través de la red, necesita disponer de suficientes recursos para evitar retrasos y pérdidas de información. Cuando se navega por la red y se solicitan páginas web, los datos viajan desde un servidor hasta el usuario. Si durante la transmisión se pierde algún paquete, éste se vuelve a mandar de nuevo. Para el usuario final, no importa si la página tarda uno o dos segundos más en cargar. Ahora bien, si el usuario está manteniendo una conversación usando algún programa de VoIP (como por ejemplo Skype) uno o dos segundos de retardo en la conversación podrían ser catastróficos, y ninguno de los interlocutores sería capaz de entender al otro. Para poder dar soporte a estos nuevos servicios, las redes deben evolucionar. Para este propósito se han concebido MPLS y QoS MPLS es un mecanismo de transporte de paquetes que se usa en redes de telecomunicaciones de alto rendimiento que dirige y transporta los datos de acuerdo a caminos preestablecidos. Ahora los paquetes se encaminan en función de unas etiquetas, lo cual hace que sea mucho más rápido que encaminar los paquetes usando las direcciones IP. MPLS también soporta Ingeniería de Tráfico (TE). Consiste en seleccionar los mejores caminos para el tráfico de datos con el objetivo de balancear la carga entre los diferentes enlaces. En una red con múltiples caminos, los algoritmos de enrutamiento actuales calculan el camino más corto, y muchas veces el tráfico se dirige sólo por éste, saturando el canal, mientras que otras rutas se quedan completamente desocupadas. Ahora bien, esto no es suficiente para ofrecer al tráfico en tiempo real las garantías que necesita. De hecho, estos mecanismos mejoran la red, pero no realizan cambios a la hora de tratar el tráfico. Por esto es por lo que se ha desarrollado el concepto de Calidad de Servicio (QoS). La calidad de servicio es la capacidad para ofrecer diferentes prioridades a las diferentes aplicaciones, usuarios o flujos de datos, y para garantizar un cierto nivel de rendimiento en un flujo de datos. El tráfico se distribuye en diferentes clases y cada una de ellas se trata de forma diferente, de acuerdo a las especificaciones que se indiquen en su Contrato de Tráfico (SLA). EL tráfico con mayor prioridad tendrá preferencia sobre el resto, pero esto no significa que acapare la totalidad de los recursos. Para poder alcanzar estos objetivos se definen una serie de políticas para controlar y alterar el comportamiento del tráfico. Las posibilidades son inmensas dependiendo de cómo se quiera estructurar la red. Usando estos mecanismos se pueden proporcionar las garantías necesarias al tráfico en tiempo real, distribuyéndolo en categorías dentro de la red y ofreciendo el mejor servicio posible tanto a los datos en tiempo real como a los que no lo son.

A novel methodology for planning reliable wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) have shown their potentials in various applications, which bring a lot of benefits to users from both research and industrial areas. For many setups, it is envisioned thatWSNs will consist of tens to hundreds of nodes that operate on small batteries. However due to the diversity of the deployed environments and resource constraints on radio communication, sensing ability and energy supply, it is a very challenging issue to plan optimized WSN topology and predict its performance before real deployment. During the network planning phase, the connectivity, coverage, cost, network longevity and service quality should all be considered. Therefore it requires designers coping with comprehensive and interdisciplinary knowledge, including networking, radio engineering, embedded system and so on, in order to efficiently construct a reliable WSN for any specific types of environment. Nowadays there is still a lack of the analysis and experiences to guide WSN designers to efficiently construct WSN topology successfully without many trials. Therefore, simulation is a feasible approach to the quantitative analysis of the performance of wireless sensor networks. However the existing planning algorithms and tools, to some extent, have serious limitations to practically design reliable WSN topology: Only a few of them tackle the 3D deployment issue, and an overwhelming number of works are proposed to place devices in 2D scheme. Without considering the full dimension, the impacts of environment to the performance of WSN are not completely studied, thus the values of evaluated metrics such as connectivity and sensing coverage are not sufficiently accurate to make proper decision. Even fewer planning methods model the sensing coverage and radio propagation by considering the realistic scenario where obstacles exist. Radio signals propagate with multi-path phenomenon in the real world, in which direct paths, reflected paths and diffracted paths contribute to the received signal strength. Besides, obstacles between the path of sensor and objects might block the sensing signals, thus create coverage hole in the application. None of the existing planning algorithms model the network longevity and packet delivery capability properly and practically. They often employ unilateral and unrealistic formulations. The optimization targets are often one-sided in the current works. Without comprehensive evaluation on the important metrics, the performance of planned WSNs can not be reliable and entirely optimized. Modeling of environment is usually time consuming and the cost is very high, while none of the current works figure out any method to model the 3D deployment environment efficiently and accurately. Therefore many researchers are trapped by this issue, and their algorithms can only be evaluated in the same scenario, without the possibility to test the robustness and feasibility for implementations in different environments. In this thesis, we propose a novel planning methodology and an intelligent WSN planning tool to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs. First of all, a new method is proposed to efficiently and automatically model the 3D indoor and outdoor environments. To the best of our knowledge, this is the first time that the advantages of image understanding algorithm are applied to automatically reconstruct 3D outdoor and indoor scenarios for signal propagation and network planning purpose. The experimental results indicate that the proposed methodology is able to accurately recognize different objects from the satellite images of the outdoor target regions and from the scanned floor plan of indoor area. Its mechanism offers users a flexibility to reconstruct different types of environment without any human interaction. Thereby it significantly reduces human efforts, cost and time spent on reconstructing a 3D geographic database and allows WSN designers concentrating on the planning issues. Secondly, an efficient ray-tracing engine is developed to accurately and practically model the radio propagation and sensing signal on the constructed 3D map. The engine contributes on efficiency and accuracy to the estimated results. By using image processing concepts, including the kd-tree space division algorithm and modified polar sweep algorithm, the rays are traced efficiently without detecting all the primitives in the scene. The radio propagation model iv is proposed, which emphasizes not only the materials of obstacles but also their locations along the signal path. The sensing signal of sensor nodes, which is sensitive to the obstacles, is benefit from the ray-tracing algorithm via obstacle detection. The performance of this modelling method is robust and accurate compared with conventional methods, and experimental results imply that this methodology is suitable for both outdoor urban scenes and indoor environments. Moreover, it can be applied to either GSM communication or ZigBee protocol by varying frequency parameter of the radio propagation model. Thirdly, WSN planning method is proposed to tackle the above mentioned challenges and efficiently deploy reliable WSNs. More metrics (connectivity, coverage, cost, lifetime, packet latency and packet drop rate) are modeled more practically compared with other works. Especially 3D ray tracing method is used to model the radio link and sensing signal which are sensitive to the obstruction of obstacles; network routing is constructed by using AODV protocol; the network longevity, packet delay and packet drop rate are obtained via simulating practical events in WSNet simulator, which to the best of our knowledge, is the first time that network simulator is involved in a planning algorithm. Moreover, a multi-objective optimization algorithm is developed to cater for the characteristics of WSNs. The capability of providing multiple optimized solutions simultaneously allows users making their own decisions accordingly, and the results are more comprehensively optimized compared with other state-of-the-art algorithms. iMOST is developed by integrating the introduced algorithms, to assist WSN designers efficiently planning reliable WSNs for different configurations. The abbreviated name iMOST stands for an Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool. iMOST contributes on: (1) Convenient operation with a user-friendly vision system; (2) Efficient and automatic 3D database reconstruction and fast 3D objects design for both indoor and outdoor environments; (3) It provides multiple multi-objective optimized 3D deployment solutions and allows users to configure the network properties, hence it can adapt to various WSN applications; (4) Deployment solutions in the 3D space and the corresponding evaluated performance are visually presented to users; and (5) The Node Placement Module of iMOST is available online as well as the source code of the other two rebuilt heuristics. Therefore WSN designers will be benefit from v this tool on efficiently constructing environment database, practically and efficiently planning reliable WSNs for both outdoor and indoor applications. With the open source codes, they are also able to compare their developed algorithms with ours to contribute to this academic field. Finally, solid real results are obtained for both indoor and outdoor WSN planning. Deployments have been realized for both indoor and outdoor environments based on the provided planning solutions. The measured results coincide well with the estimated results. The proposed planning algorithm is adaptable according to the WSN designer’s desirability and configuration, and it offers flexibility to plan small and large scale, indoor and outdoor 3D deployments. The thesis is organized in 7 chapters. In Chapter 1, WSN applications and motivations of this work are introduced, the state-of-the-art planning algorithms and tools are reviewed, challenges are stated out and the proposed methodology is briefly introduced. In Chapter 2, the proposed 3D environment reconstruction methodology is introduced and its performance is evaluated for both outdoor and indoor environment. The developed ray-tracing engine and proposed radio propagation modelling method are described in details in Chapter 3, their performances are evaluated in terms of computation efficiency and accuracy. Chapter 4 presents the modelling of important metrics of WSNs and the proposed multi-objective optimization planning algorithm, the performance is compared with the other state-of-the-art planning algorithms. The intelligent WSN planning tool iMOST is described in Chapter 5. RealWSN deployments are prosecuted based on the planned solutions for both indoor and outdoor scenarios, important data are measured and results are analysed in Chapter 6. Chapter 7 concludes the thesis and discusses about future works. vi Resumen en Castellano Las redes de sensores inalámbricas (en inglés Wireless Sensor Networks, WSNs) han demostrado su potencial en diversas aplicaciones que aportan una gran cantidad de beneficios para el campo de la investigación y de la industria. Para muchas configuraciones se prevé que las WSNs consistirán en decenas o cientos de nodos que funcionarán con baterías pequeñas. Sin embargo, debido a la diversidad de los ambientes para desplegar las redes y a las limitaciones de recursos en materia de comunicación de radio, capacidad de detección y suministro de energía, la planificación de la topología de la red y la predicción de su rendimiento es un tema muy difícil de tratar antes de la implementación real. Durante la fase de planificación del despliegue de la red se deben considerar aspectos como la conectividad, la cobertura, el coste, la longevidad de la red y la calidad del servicio. Por lo tanto, requiere de diseñadores con un amplio e interdisciplinario nivel de conocimiento que incluye la creación de redes, la ingeniería de radio y los sistemas embebidos entre otros, con el fin de construir de manera eficiente una WSN confiable para cualquier tipo de entorno. Hoy en día todavía hay una falta de análisis y experiencias que orienten a los diseñadores de WSN para construir las topologías WSN de manera eficiente sin realizar muchas pruebas. Por lo tanto, la simulación es un enfoque viable para el análisis cuantitativo del rendimiento de las redes de sensores inalámbricos. Sin embargo, los algoritmos y herramientas de planificación existentes tienen, en cierta medida, serias limitaciones para diseñar en la práctica una topología fiable de WSN: Sólo unos pocos abordan la cuestión del despliegue 3D mientras que existe una gran cantidad de trabajos que colocan los dispositivos en 2D. Si no se analiza la dimensión completa (3D), los efectos del entorno en el desempeño de WSN no se estudian por completo, por lo que los valores de los parámetros evaluados, como la conectividad y la cobertura de detección, no son lo suficientemente precisos para tomar la decisión correcta. Aún en menor medida los métodos de planificación modelan la cobertura de los sensores y la propagación de la señal de radio teniendo en cuenta un escenario realista donde existan obstáculos. Las señales de radio en el mundo real siguen una propagación multicamino, en la que los caminos directos, los caminos reflejados y los caminos difractados contribuyen a la intensidad de la señal recibida. Además, los obstáculos entre el recorrido del sensor y los objetos pueden bloquear las señales de detección y por lo tanto crear áreas sin cobertura en la aplicación. Ninguno de los algoritmos de planificación existentes modelan el tiempo de vida de la red y la capacidad de entrega de paquetes correctamente y prácticamente. A menudo se emplean formulaciones unilaterales y poco realistas. Los objetivos de optimización son a menudo tratados unilateralmente en los trabajos actuales. Sin una evaluación exhaustiva de los parámetros importantes, el rendimiento previsto de las redes inalámbricas de sensores no puede ser fiable y totalmente optimizado. Por lo general, el modelado del entorno conlleva mucho tiempo y tiene un coste muy alto, pero ninguno de los trabajos actuales propone algún método para modelar el entorno de despliegue 3D con eficiencia y precisión. Por lo tanto, muchos investigadores están limitados por este problema y sus algoritmos sólo se pueden evaluar en el mismo escenario, sin la posibilidad de probar la solidez y viabilidad para las implementaciones en diferentes entornos. En esta tesis, se propone una nueva metodología de planificación así como una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas para ayudar a los diseñadores a planificar WSNs fiables de una manera eficiente. En primer lugar, se propone un nuevo método para modelar demanera eficiente y automática los ambientes interiores y exteriores en 3D. Según nuestros conocimientos hasta la fecha, esta es la primera vez que las ventajas del algoritmo de _image understanding_se aplican para reconstruir automáticamente los escenarios exteriores e interiores en 3D para analizar la propagación de la señal y viii la planificación de la red. Los resultados experimentales indican que la metodología propuesta es capaz de reconocer con precisión los diferentes objetos presentes en las imágenes satelitales de las regiones objetivo en el exterior y de la planta escaneada en el interior. Su mecanismo ofrece a los usuarios la flexibilidad para reconstruir los diferentes tipos de entornos sin ninguna interacción humana. De este modo se reduce considerablemente el esfuerzo humano, el coste y el tiempo invertido en la reconstrucción de una base de datos geográfica con información 3D, permitiendo así que los diseñadores se concentren en los temas de planificación. En segundo lugar, se ha desarrollado un motor de trazado de rayos (en inglés ray tracing) eficiente para modelar con precisión la propagación de la señal de radio y la señal de los sensores en el mapa 3D construido. El motor contribuye a la eficiencia y la precisión de los resultados estimados. Mediante el uso de los conceptos de procesamiento de imágenes, incluyendo el algoritmo del árbol kd para la división del espacio y el algoritmo _polar sweep_modificado, los rayos se trazan de manera eficiente sin la detección de todas las primitivas en la escena. El modelo de propagación de radio que se propone no sólo considera los materiales de los obstáculos, sino también su ubicación a lo largo de la ruta de señal. La señal de los sensores de los nodos, que es sensible a los obstáculos, se ve beneficiada por la detección de objetos llevada a cabo por el algoritmo de trazado de rayos. El rendimiento de este método de modelado es robusto y preciso en comparación con los métodos convencionales, y los resultados experimentales indican que esta metodología es adecuada tanto para escenas urbanas al aire libre como para ambientes interiores. Por otra parte, se puede aplicar a cualquier comunicación GSM o protocolo ZigBee mediante la variación de la frecuencia del modelo de propagación de radio. En tercer lugar, se propone un método de planificación de WSNs para hacer frente a los desafíos mencionados anteriormente y desplegar redes de sensores fiables de manera eficiente. Se modelan más parámetros (conectividad, cobertura, coste, tiempo de vida, la latencia de paquetes y tasa de caída de paquetes) en comparación con otros trabajos. Especialmente el método de trazado de rayos 3D se utiliza para modelar el enlace de radio y señal de los sensores que son sensibles a la obstrucción de obstáculos; el enrutamiento de la red se construye utilizando el protocolo AODV; la longevidad de la red, retardo de paquetes ix y tasa de abandono de paquetes se obtienen a través de la simulación de eventos prácticos en el simulador WSNet, y según nuestros conocimientos hasta la fecha, es la primera vez que simulador de red está implicado en un algoritmo de planificación. Por otra parte, se ha desarrollado un algoritmo de optimización multi-objetivo para satisfacer las características de las redes inalámbricas de sensores. La capacidad de proporcionar múltiples soluciones optimizadas de forma simultánea permite a los usuarios tomar sus propias decisiones en consecuencia, obteniendo mejores resultados en comparación con otros algoritmos del estado del arte. iMOST se desarrolla mediante la integración de los algoritmos presentados, para ayudar de forma eficiente a los diseñadores en la planificación de WSNs fiables para diferentes configuraciones. El nombre abreviado iMOST (Intelligent Multi-objective Optimization Sensor network planning Tool) representa una herramienta inteligente de planificación de redes de sensores con optimización multi-objetivo. iMOST contribuye en: (1) Operación conveniente con una interfaz de fácil uso, (2) Reconstrucción eficiente y automática de una base de datos con información 3D y diseño rápido de objetos 3D para ambientes interiores y exteriores, (3) Proporciona varias soluciones de despliegue optimizadas para los multi-objetivo en 3D y permite a los usuarios configurar las propiedades de red, por lo que puede adaptarse a diversas aplicaciones de WSN, (4) las soluciones de implementación en el espacio 3D y el correspondiente rendimiento evaluado se presentan visualmente a los usuarios, y (5) El _Node Placement Module_de iMOST está disponible en línea, así como el código fuente de las otras dos heurísticas de planificación. Por lo tanto los diseñadores WSN se beneficiarán de esta herramienta para la construcción eficiente de la base de datos con información del entorno, la planificación práctica y eficiente de WSNs fiables tanto para aplicaciones interiores y exteriores. Con los códigos fuente abiertos, son capaces de comparar sus algoritmos desarrollados con los nuestros para contribuir a este campo académico. Por último, se obtienen resultados reales sólidos tanto para la planificación de WSN en interiores y exteriores. Los despliegues se han realizado tanto para ambientes de interior y como para ambientes de exterior utilizando las soluciones de planificación propuestas. Los resultados medidos coinciden en gran medida con los resultados estimados. El algoritmo de planificación x propuesto se adapta convenientemente al deiseño de redes de sensores inalámbricas, y ofrece flexibilidad para planificar los despliegues 3D a pequeña y gran escala tanto en interiores como en exteriores. La tesis se estructura en 7 capítulos. En el Capítulo 1, se presentan las aplicaciones de WSN y motivaciones de este trabajo, se revisan los algoritmos y herramientas de planificación del estado del arte, se presentan los retos y se describe brevemente la metodología propuesta. En el Capítulo 2, se presenta la metodología de reconstrucción de entornos 3D propuesta y su rendimiento es evaluado tanto para espacios exteriores como para espacios interiores. El motor de trazado de rayos desarrollado y el método de modelado de propagación de radio propuesto se describen en detalle en el Capítulo 3, evaluándose en términos de eficiencia computacional y precisión. En el Capítulo 4 se presenta el modelado de los parámetros importantes de las WSNs y el algoritmo de planificación de optimización multi-objetivo propuesto, el rendimiento se compara con los otros algoritmos de planificación descritos en el estado del arte. La herramienta inteligente de planificación de redes de sensores inalámbricas, iMOST, se describe en el Capítulo 5. En el Capítulo 6 se llevan a cabo despliegues reales de acuerdo a las soluciones previstas para los escenarios interiores y exteriores, se miden los datos importantes y se analizan los resultados. En el Capítulo 7 se concluye la tesis y se discute acerca de los trabajos futuros.

Behavior of Ad Hoc routing protocols, analyzed for emergency and rescue scenarios, on a real urban area

A mobile Ad Hoc network (MANET) is a collection of wireless mobile nodes that can dynamically configure a network without a fixed infrastructure or central administration. This makes it ideal for emergency and rescue scenarios, where sharing information is essential and should occur as soon as possible. This article discusses which of the routing strategies for mobile MANETs: proactive, reactive or hierarchical, has a better performance in such scenarios. By selecting a real urban area for the emergency and rescue scenario, we calculated the density of nodes and the mobility model needed for the validation study of AODV, DSDV and CBRP in the routing model. The NS2 simulator has been used for our study. We also show that the hierarchical routing strategies are better suited for this type of scenarios.

A bivariate return period based on copulas for hydrologic dam design: accounting for reservoir routing in risk estimation

A multivariate analysis on flood variables is needed to design some hydraulic structures like dams, as the complexity of the routing process in a reservoir requires a representation of the full hydrograph. In this work, a bivariate copula model was used to obtain the bivariate joint distribution of flood peak and volume, in order to know the probability of occurrence of a given inflow hydrograph. However, the risk of dam overtopping is given by the maximum water elevation reached during the routing process, which depends on the hydrograph variables, the reservoir volume and the spillway crest length. Consequently, an additional bivariate return period, the so-called routed return period, was defined in terms of risk of dam overtopping based on this maximum water elevation obtained after routing the inflow hydrographs. The theoretical return periods, which give the probability of occurrence of a hydrograph prior to accounting for the reservoir routing, were compared with the routed return period, as in both cases hydrographs with the same probability will draw a curve in the peak-volume space. The procedure was applied to the case study of the Santillana reservoir in Spain. Different reservoir volumes and spillway lengths were considered to investigate the influence of the dam and reservoir characteristics on the results. The methodology improves the estimation of the Design Flood Hydrograph and can be applied to assess the risk of dam overtopping

Sophisticated security verification on routing repaired balanced cell-based dual-rail logic against side channel analysis

Conventional dual-rail precharge logic suffers from difficult implementations of dual-rail structure for obtaining strict compensation between the counterpart rails. As a light-weight and high-speed dual-rail style, balanced cell-based dual-rail logic (BCDL) uses synchronised compound gates with global precharge signal to provide high resistance against differential power or electromagnetic analyses. BCDL can be realised from generic field programmable gate array (FPGA) design flows with constraints. However, routings still exist as concerns because of the deficient flexibility on routing control, which unfavourably results in bias between complementary nets in security-sensitive parts. In this article, based on a routing repair technique, novel verifications towards routing effect are presented. An 8 bit simplified advanced encryption processing (AES)-co-processor is executed that is constructed on block random access memory (RAM)-based BCDL in Xilinx Virtex-5 FPGAs. Since imbalanced routing are major defects in BCDL, the authors can rule out other influences and fairly quantify the security variants. A series of asymptotic correlation electromagnetic (EM) analyses are launched towards a group of circuits with consecutive routing schemes to be able to verify routing impact on side channel analyses. After repairing the non-identical routings, Mutual information analyses are executed to further validate the concrete security increase obtained from identical routing pairs in BCDL.

Análisis de prestaciones y eficiencia de tablas de cobertura para CBR (Content-Based Routing)

Hoy en día, los sistemas middleware de publicar-suscribir con la filtración de mensajes basado en contenido tiende a ser popularizado, y un sistema como este requiere codificar su mensaje a la combinación de varios elementos que se encuentran en los conjuntos no-interseccionados. Varios predicados posibles en los dominios de esos conjuntos forman un filtro, y el núcleo de algoritmo filtrado es seleccionar filtros adaptados tan pronto como sea posible. Sin embargo, el conjunto, que está formado por los filtros, contiene la extremadamente fuerte indeterminación y distensibilidad, lo que restringe el algoritmo filtrado. Por la resolución de la distensibilidad, se estudió la característica del conjunto de filtros en álgebra, y sabía que es un retículo específico. Por lo tanto, se intenta usar el carácter, el cual los retículos forman un conjunto parcialmente ordenado (o poset, del inglés partially ordered set) con límites, para reducir el tamaño de conjunto de filtros (compresión equivalente). Por estas razones, es necesario implementar un contenedor abstracto de retículo, y evaluar su desempeño tanto en la teoría, como en la práctica, para la solución de la distensibilidad del conjunto de filtros. Retículo (Lattice) es una estructura importante de Álgebra Abstracta, comúnmente se utiliza para resolver el problema teórico, y apenas de ser un contenedor abstracto en la ciencia de software, como resultado de su implementación compleja que proviene de su trivialidad en álgebra. Y por eso se hace difícil mi trabajo. Con el fin de evitar la teoría compleja del sistema práctico, simplemente introduce su núcleo algoritmo, el algoritmo de conteo, y esto llevó a cabo con el problema - la distensibilidad del conjunto de filtros. A continuación, se investigó la solución posible con retículos en la teoría, y se obtuvo el diseño de la implementación, normas para las pruebas xUnit y par´ametros para la evaluación. Por último, señalamos el entorno, el resultado, el análisis y la conclusión de la prueba de rendimiento.

Entanglement generation and routing in optical networks

New telecom wavelength sources of polarization entangled photon pairs allow the distribution of entanglement through metro-access networks using standard equipment. This is essential to ease the deployment of future applications that can profit from quantum entanglement, such as quantum cryptography.

Quantifying dispersal paths in probabilistic habitat networks: a reply to hock and mumby (2015) and an overview of recent developments and applications

Hock and Mumby (2015) describe an approach to quantify dispersal probabilities along paths in networks of habitat patches. This approach basically consists in determining the most probable (most reliable) path for movement between habitat patches by calculating the product of the dispersal probabilities in each link (step) along the paths in the network. Although the paper by Hock and Mumby (2015) has value and includes interesting analyses (see comments in section 7 below), the approach they describe is not new.