Spectrum Management and Cognitive Radios

The ever increasing demand for new services from users who want high-quality broadband services while on the move, is straining the efficiency of current spectrum allocation paradigms, leading to an overall feeling of spectrum scarcity. In order to circumvent this problem, two possible solutions are being investigated: (i) implementing new technologies capable of accessing the temporarily/locally unused bands, without interfering with the licensed services, like Cognitive Radios; (ii) release some spectrum bands thanks to new services providing higher spectral efficiency, e.g., DVB-T, and allocate them to new wireless systems. These two approaches are promising, but also pose novel coexistence and interference management challenges to deal with. In particular, the deployment of devices such as Cognitive Radio, characterized by the inherent unplanned, irregular and random locations of the network nodes, require advanced mathematical techniques in order to explicitly model their spatial distribution. In such context, the system performance and optimization are strongly dependent on this spatial configuration. On the other hand, allocating some released spectrum bands to other wireless services poses severe coexistence issues with all the pre-existing services on the same or adjacent spectrum bands. In this thesis, these methodologies for better spectrum usage are investigated. In particular, using Stochastic Geometry theory, a novel mathematical framework is introduced for cognitive networks, providing a closed-form expression for coverage probability and a single-integral form for average downlink rate and Average Symbol Error Probability. Then, focusing on more regulatory aspects, interference challenges between DVB-T and LTE systems are analysed proposing a versatile methodology for their proper coexistence. Moreover, the studies performed inside the CEPT SE43 working group on the amount of spectrum potentially available to Cognitive Radios and an analysis of the Hidden Node problem are provided. Finally, a study on the extension of cognitive technologies to Hybrid Satellite Terrestrial Systems is proposed.

Enabling Techniques and Algorithms for Integrated Communication and Navigation Satellite Systems

This thesis presents the outcomes of my Ph.D. course in telecommunications engineering. The focus of my research has been on Global Navigation Satellite Systems (GNSS) and in particular on the design of aiding schemes operating both at position and physical level and the evaluation of their feasibility and advantages. Assistance techniques at the position level are considered to enhance receiver availability in challenging scenarios where satellite visibility is limited. Novel positioning techniques relying on peer-to-peer interaction and exchange of information are thus introduced. More specifically two different techniques are proposed: the Pseudorange Sharing Algorithm (PSA), based on the exchange of GNSS data, that allows to obtain coarse positioning where the user has scarce satellite visibility, and the Hybrid approach, which also permits to improve the accuracy of the positioning solution. At the physical level, aiding schemes are investigated to improve the receiver’s ability to synchronize with satellite signals. An innovative code acquisition strategy for dual-band receivers, the Cross-Band Aiding (CBA) technique, is introduced to speed-up initial synchronization by exploiting the exchange of time references between the two bands. In addition vector configurations for code tracking are analyzed and their feedback generation process thoroughly investigated.

Metaheuristics for Search Problems in Genomics - New Algorithms and Applications

In this thesis we made the first steps towards the systematic application of a methodology for automatically building formal models of complex biological systems. Such a methodology could be useful also to design artificial systems possessing desirable properties such as robustness and evolvability. The approach we follow in this thesis is to manipulate formal models by means of adaptive search methods called metaheuristics. In the first part of the thesis we develop state-of-the-art hybrid metaheuristic algorithms to tackle two important problems in genomics, namely, the Haplotype Inference by parsimony and the Founder Sequence Reconstruction Problem. We compare our algorithms with other effective techniques in the literature, we show strength and limitations of our approaches to various problem formulations and, finally, we propose further enhancements that could possibly improve the performance of our algorithms and widen their applicability. In the second part, we concentrate on Boolean network (BN) models of gene regulatory networks (GRNs). We detail our automatic design methodology and apply it to four use cases which correspond to different design criteria and address some limitations of GRN modeling by BNs. Finally, we tackle the Density Classification Problem with the aim of showing the learning capabilities of BNs. Experimental evaluation of this methodology shows its efficacy in producing network that meet our design criteria. Our results, coherently to what has been found in other works, also suggest that networks manipulated by a search process exhibit a mixture of characteristics typical of different dynamical regimes.

Cloud Computing: analisi dei modelli architetturali e delle tecnologie per lo sviluppo di applicazioni

Uno dei temi più discussi ed interessanti nel mondo dell’informatica al giorno d’oggi è sicuramente il Cloud Computing. Nuove organizzazioni che offrono servizi di questo tipo stanno nascendo ovunque e molte aziende oggi desiderano imparare ad utilizzarli, migrando i loro centri di dati e le loro applicazioni nel Cloud. Ciò sta avvenendo anche grazie alla spinta sempre più forte che stanno imprimendo le grandi compagnie nella comunità informatica: Google, Amazon, Microsoft, Apple e tante altre ancora parlano sempre più frequentemente di Cloud Computing e si stanno a loro volta ristrutturando profondamente per poter offrire servizi Cloud adeguandosi così a questo grande cambiamento che sta avvenendo nel settore dell’informatica. Tuttavia il grande movimento di energie, capitali, investimenti ed interesse che l’avvento del Cloud Computing sta causando non aiuta a comprendere in realtà che cosa esso sia, al punto tale che oggi non ne esiste ancora una definizione univoca e condivisa. La grande pressione inoltre che esso subisce da parte del mondo del mercato fa sì che molte delle sue più peculiari caratteristiche, dal punto di vista dell’ingegneria del software, vengano nascoste e soverchiate da altre sue proprietà, architetturalmente meno importanti, ma con un più grande impatto sul pubblico di potenziali clienti. L’obbiettivo che ci poniamo con questa tesi è quindi quello di esplorare il nascente mondo del Cloud Computing, cercando di comprenderne a fondo le principali caratteristiche architetturali e focalizzando l’attenzione in particolare sullo sviluppo di applicazioni in ambiente Cloud, processo che sotto alcuni aspetti si differenzia molto dallo sviluppo orientato ad ambienti più classici. La tesi è così strutturata: nel primo capitolo verrà fornita una panoramica sul Cloud Computing nella quale saranno date anche le prime definizioni e verranno esposti tutti i temi fondamentali sviluppati nei capitoli successivi. Il secondo capitolo costituisce un approfondimento su un argomento specifico, quello dei Cloud Operating System, componenti fondamentali che permettono di trasformare una qualunque infrastruttura informatica in un’infrastruttura Cloud. Essi verranno presentati anche per mezzo di molte analogie con i classici sistemi operativi desktop. Con il terzo capitolo ci si addentra più a fondo nel cuore del Cloud Computing, studiandone il livello chiamato Infrastructure as a Service tramite un esempio concreto di Cloud provider: Amazon, che fornisce i suoi servizi nel progetto Amazon Web Services. A questo punto, più volte nel corso della trattazione di vari temi saremo stati costretti ad affrontare le problematiche relative alla gestione di enormi moli di dati, che spesso sono il punto centrale di molte applicazioni Cloud. Ci è parso quindi importante approfondire questo argomento in un capitolo appositamente dedicato, il quarto, supportando anche in questo caso la trattazione teorica con un esempio concreto: BigTable, il sistema di Google per la gestione della memorizzazione di grandi quantità di dati. Dopo questo intermezzo, la trattazione procede risalendo lungo i livelli dell’architettura Cloud, ricalcando anche quella che è stata l’evoluzione temporale del Cloud Computing: nel quinto capitolo, dal livello Infrastructure as a Service si passa quindi a quello Platform as a Service, tramite lo studio dei servizi offerti da Google Cloud Platform. Il sesto capitolo costituisce invece il punto centrale della tesi, quello che ne soddisfa l’obbiettivo principale: esso contiene infatti uno studio approfondito sullo sviluppo di applicazioni orientate all’ambiente Cloud. Infine, il settimo capitolo si pone come un ponte verso possibili sviluppi futuri, analizzando quali sono i limiti principali delle tecnologie, dei modelli e dei linguaggi che oggi supportano il Cloud Computing. In esso viene proposto come possibile soluzione il modello ad attori; inoltre viene anche presentato il framework Orleans, che Microsoft sta sviluppando negli ultimi anni con lo scopo appunto di supportare lo sviluppo di applicazioni in ambiente Cloud.

Convertitori di potenza multi-sorgente per applicazioni di energy harvesting

L’obiettivo di questa tesi è stato lo svilippo di un convertitore di potenza per applicazioni di energy harvesting in grado di convogliare l’energia estratta da diversi tipi di trasduttori di grandezze ambientali in un unico dispositivo di storage, ad es. un condensatore, utilizzabile per alimentare circuiti a basso consumo. L’idea di base è stata quella di ottimizzare il trasferimento di energia, attraverso una rete logica in grado di gestire le priorità di conversione dalle diverse tipologie di sorgenti e grazie ad una implementazione di un algoritmo di Maximum Power Point Tracking. In base alle specifiche di progetto, in una prima fase è stata sviluppata la rete a livello funzionale, poi sono stati scelti i componenti più opportuni ed infine si è verificato il funzionamento attraverso simulazioni circuitali.