Snow height on sea ice and sea ice drift from autonomous measurements from buoy 2013S1, deployed during Antarctic Fast Ice Network 2013 (AFIN 2013)

Snow height was measured by the Snow Depth Buoy 2013S1, an autonomous platform, installed close to Neumayer III Base, Antarctic during Antarctic Fast Ice Network 2013 (AFIN 2013). The resulting time series describes the evolution of snow height as a function of place and time between 2013-02-11 and 2013-04-29 in sample intervals of 1 hour. The Snow Depth Buoy consists of four independent sonar measurements representing the area (approx. 10 m**2) around the buoy. The buoy was installed on the ice shelf. In addition to snow height, geographic position (GPS), barometric pressure, air temperature, and ice surface temperature were measured. Negative values of snow height occur if surface ablation continues into the sea ice. Thus, these measurements describe the position of the sea ice surface relative to the original snow-ice interface. Differences between single sensors indicate small-scale variability of the snow pack around the buoy. The data set has been processed, including the removal of obvious inconsistencies (missing values). Records without any snow height may still be used for sea ice drift analyses. Note: This data set contains only relative changes in snow height, because no initial readings of absolute snow height are available.

Snow height on sea ice and sea ice drift from autonomous measurements from buoy 2014S24, deployed during Antarctic Fast Ice Network 2014 (AFIN 2014)

Snow height was measured by the Snow Depth Buoy 2014S24, an autonomous platform, installed close to Neumayer III Base, Antarctic during Antarctic Fast Ice Network 2014 (AFIN 2014). The resulting time series describes the evolution of snow depth as a function of place and time between 2014-03-07 and 2014-05-16 in sample intervals of 1 hour. The Snow Depth Buoy consists of four independent sonar measurements representing the area (approx. 10 m**2) around the buoy. The buoy was installed on the ice shelf. In addition to snow depth, geographic position (GPS), barometric pressure, air temperature, and ice surface temperature were measured. Negative values of snow depth occur if surface ablation continues into the sea ice. Thus, these measurements describe the position of the sea ice surface relative to the original snow-ice interface. Differences between single sensors indicate small-scale variability of the snow pack around the buoy. The data set has been processed, including the removal of obvious inconsistencies (missing values). Records without any snow depth may still be used for sea ice drift analyses. Note: This data set contains only relative changes in snow depth, because no initial readings of absolute snow depth are available.

Intrusion-Resilient Integrity in Data-Centric Unattended WSNs

Unattended Wireless Sensor Networks (UWSNs) operate in autonomous or disconnected mode: sensed data is collected periodically by an itinerant sink. Between successive sink visits, sensor-collected data is subject to some unique vulnerabilities. In particular, while the network is unattended, a mobile adversary (capable of subverting up to a fraction of sensors at a time) can migrate between compromised sets of sensors and inject fraudulent data. In this paper, we provide two collaborative authentication techniques that allow an UWSN to maintain integrity and authenticity of sensor data-in the presence of a mobile adversary-until the next sink visit. Proposed schemes use simple, standard, and inexpensive symmetric cryptographic primitives, coupled with key evolution and few message exchanges. We study their security and effectiveness, both analytically and via simulations. We also assess their robustness and show how to achieve the desired trade-off between performance and security.

A Light-Weight On-Chip Monitoring Network for Dynamic Adaptation and Calibration

Current nanometer technologies suffer within-die parameter uncertainties, varying workload conditions, aging, and temperature effects that cause a serious reduction on yield and performance. In this scenario, monitoring, calibration, and dynamic adaptation become essential, demanding systems with a collection of multi purpose monitors and exposing the need for light-weight monitoring networks. This paper presents a new monitoring network paradigm able to perform an early prioritization of the information. This is achieved by the introduction of a new hierarchy level, the threshing level. Targeting it, we propose a time-domain signaling scheme over a single-wire that minimizes the network switching activity as well as the routing requirements. To validate our approach, we make a thorough analysis of the architectural trade-offs and expose two complete monitoring systems that suppose an area improvement of 40% and a power reduction of three orders of magnitude compared to previous works.

Heterogeneous Collaborative Sensor Network for Electrical Management of an Automated House with PV Energy

In this paper we present a heterogeneous collaborative sensor network for electrical management in the residential sector. Improving demand-side management is very important in distributed energy generation applications. Sensing and control are the foundations of the “Smart Grid” which is the future of large-scale energy management. The system presented in this paper has been developed on a self-sufficient solar house called “MagicBox” equipped with grid connection, PV generation, lead-acid batteries, controllable appliances and smart metering. Therefore, there is a large number of energy variables to be monitored that allow us to precisely manage the energy performance of the house by means of collaborative sensors. The experimental results, performed on a real house, demonstrate the feasibility of the proposed collaborative system to reduce the consumption of electrical power and to increase energy efficiency.

Determination of suitable irrigation lengths and intervals using capacitance humidity sensors for a sandy soil

production, during the summer of 2010. This farm is integrated at the Spanish research network for the sugar beet development (AIMCRA) which regarding irrigation, focuses on maximizing water saving and cost reduction. According to AIMCRA 0 s perspective for promoting irrigation best practices, it is essential to understand soil response to irrigation i.e. maximum irrigation length for each soil infiltration capacity. The Use of Humidity Sensors provides foundations to address soil 0 s behavior at the irrigation events and, therefore, to establish the boundaries regarding irrigation length and irrigation interval. In order to understand to what extent farmer 0 s performance at Tordesillas farm could have been potentially improved, this study aims to address suitable irrigation length and intervals for the given soil properties and evapotranspiration rates. In this sense, several humidity sensors were installed: (1) A Frequency Domain Reflectometry (FDR) EnviroScan Probe taking readings at 10, 20, 40 and 60cm depth and (2) different Time Domain Reflectometry (TDR) Echo 2 and Cr200 probes buried in a 50cm x 30cm x 50cm pit and placed along the walls at 10, 20, 30 and 40 cm depth. Moreover, in order to define soil properties, a textural analysis at the Tordesillas Farm was conducted. Also, data from the Tordesillas meteorological station was utilized.

Distributed collaborative processing in wireless sensor networks with application to target localization and beamforming

Abstract The proliferation of wireless sensor networks and the variety of envisioned applications associated with them has motivated the development of distributed algorithms for collaborative processing over networked systems. One of the applications that has attracted the attention of the researchers is that of target localization where the nodes of the network try to estimate the position of an unknown target that lies within its coverage area. Particularly challenging is the problem of estimating the target’s position when we use received signal strength indicator (RSSI) due to the nonlinear relationship between the measured signal and the true position of the target. Many of the existing approaches suffer either from high computational complexity (e.g., particle filters) or lack of accuracy. Further, many of the proposed solutions are centralized which make their application to a sensor network questionable. Depending on the application at hand and, from a practical perspective it could be convenient to find a balance between localization accuracy and complexity. Into this direction we approach the maximum likelihood location estimation problem by solving a suboptimal (and more tractable) problem. One of the main advantages of the proposed scheme is that it allows for a decentralized implementation using distributed processing tools (e.g., consensus and convex optimization) and therefore, it is very suitable to be implemented in real sensor networks. If further accuracy is needed an additional refinement step could be performed around the found solution. Under the assumption of independent noise among the nodes such local search can be done in a fully distributed way using a distributed version of the Gauss-Newton method based on consensus. Regardless of the underlying application or function of the sensor network it is al¬ways necessary to have a mechanism for data reporting. While some approaches use a special kind of nodes (called sink nodes) for data harvesting and forwarding to the outside world, there are however some scenarios where such an approach is impractical or even impossible to deploy. Further, such sink nodes become a bottleneck in terms of traffic flow and power consumption. To overcome these issues instead of using sink nodes for data reporting one could use collaborative beamforming techniques to forward directly the generated data to a base station or gateway to the outside world. In a dis-tributed environment like a sensor network nodes cooperate in order to form a virtual antenna array that can exploit the benefits of multi-antenna communications. In col-laborative beamforming nodes synchronize their phases in order to add constructively at the receiver. Some of the inconveniences associated with collaborative beamforming techniques is that there is no control over the radiation pattern since it is treated as a random quantity. This may cause interference to other coexisting systems and fast bat-tery depletion at the nodes. Since energy-efficiency is a major design issue we consider the development of a distributed collaborative beamforming scheme that maximizes the network lifetime while meeting some quality of service (QoS) requirement at the re¬ceiver side. Using local information about battery status and channel conditions we find distributed algorithms that converge to the optimal centralized beamformer. While in the first part we consider only battery depletion due to communications beamforming, we extend the model to account for more realistic scenarios by the introduction of an additional random energy consumption. It is shown how the new problem generalizes the original one and under which conditions it is easily solvable. By formulating the problem under the energy-efficiency perspective the network’s lifetime is significantly improved. Resumen La proliferación de las redes inalámbricas de sensores junto con la gran variedad de posi¬bles aplicaciones relacionadas, han motivado el desarrollo de herramientas y algoritmos necesarios para el procesado cooperativo en sistemas distribuidos. Una de las aplicaciones que suscitado mayor interés entre la comunidad científica es la de localization, donde el conjunto de nodos de la red intenta estimar la posición de un blanco localizado dentro de su área de cobertura. El problema de la localization es especialmente desafiante cuando se usan niveles de energía de la seal recibida (RSSI por sus siglas en inglés) como medida para la localization. El principal inconveniente reside en el hecho que el nivel de señal recibida no sigue una relación lineal con la posición del blanco. Muchas de las soluciones actuales al problema de localization usando RSSI se basan en complejos esquemas centralizados como filtros de partículas, mientas que en otras se basan en esquemas mucho más simples pero con menor precisión. Además, en muchos casos las estrategias son centralizadas lo que resulta poco prácticos para su implementación en redes de sensores. Desde un punto de vista práctico y de implementation, es conveniente, para ciertos escenarios y aplicaciones, el desarrollo de alternativas que ofrezcan un compromiso entre complejidad y precisión. En esta línea, en lugar de abordar directamente el problema de la estimación de la posición del blanco bajo el criterio de máxima verosimilitud, proponemos usar una formulación subóptima del problema más manejable analíticamente y que ofrece la ventaja de permitir en¬contrar la solución al problema de localization de una forma totalmente distribuida, convirtiéndola así en una solución atractiva dentro del contexto de redes inalámbricas de sensores. Para ello, se usan herramientas de procesado distribuido como los algorit¬mos de consenso y de optimización convexa en sistemas distribuidos. Para aplicaciones donde se requiera de un mayor grado de precisión se propone una estrategia que con¬siste en la optimización local de la función de verosimilitud entorno a la estimación inicialmente obtenida. Esta optimización se puede realizar de forma descentralizada usando una versión basada en consenso del método de Gauss-Newton siempre y cuando asumamos independencia de los ruidos de medida en los diferentes nodos. Independientemente de la aplicación subyacente de la red de sensores, es necesario tener un mecanismo que permita recopilar los datos provenientes de la red de sensores. Una forma de hacerlo es mediante el uso de uno o varios nodos especiales, llamados nodos “sumidero”, (sink en inglés) que actúen como centros recolectores de información y que estarán equipados con hardware adicional que les permita la interacción con el exterior de la red. La principal desventaja de esta estrategia es que dichos nodos se convierten en cuellos de botella en cuanto a tráfico y capacidad de cálculo. Como alter¬nativa se pueden usar técnicas cooperativas de conformación de haz (beamforming en inglés) de manera que el conjunto de la red puede verse como un único sistema virtual de múltiples antenas y, por tanto, que exploten los beneficios que ofrecen las comu¬nicaciones con múltiples antenas. Para ello, los distintos nodos de la red sincronizan sus transmisiones de manera que se produce una interferencia constructiva en el recep¬tor. No obstante, las actuales técnicas se basan en resultados promedios y asintóticos, cuando el número de nodos es muy grande. Para una configuración específica se pierde el control sobre el diagrama de radiación causando posibles interferencias sobre sis¬temas coexistentes o gastando más potencia de la requerida. La eficiencia energética es una cuestión capital en las redes inalámbricas de sensores ya que los nodos están equipados con baterías. Es por tanto muy importante preservar la batería evitando cambios innecesarios y el consecuente aumento de costes. Bajo estas consideraciones, se propone un esquema de conformación de haz que maximice el tiempo de vida útil de la red, entendiendo como tal el máximo tiempo que la red puede estar operativa garantizando unos requisitos de calidad de servicio (QoS por sus siglas en inglés) que permitan una decodificación fiable de la señal recibida en la estación base. Se proponen además algoritmos distribuidos que convergen a la solución centralizada. Inicialmente se considera que la única causa de consumo energético se debe a las comunicaciones con la estación base. Este modelo de consumo energético es modificado para tener en cuenta otras formas de consumo de energía derivadas de procesos inherentes al funcionamiento de la red como la adquisición y procesado de datos, las comunicaciones locales entre nodos, etc. Dicho consumo adicional de energía se modela como una variable aleatoria en cada nodo. Se cambia por tanto, a un escenario probabilístico que generaliza el caso determinista y se proporcionan condiciones bajo las cuales el problema se puede resolver de forma eficiente. Se demuestra que el tiempo de vida de la red mejora de forma significativa usando el criterio propuesto de eficiencia energética.

On-Chip Thermal Monitoring: Design, Placement and Interconnection of Temperature Sensors

La temperatura es una preocupación que juega un papel protagonista en el diseño de circuitos integrados modernos. El importante aumento de las densidades de potencia que conllevan las últimas generaciones tecnológicas ha producido la aparición de gradientes térmicos y puntos calientes durante el funcionamiento normal de los chips. La temperatura tiene un impacto negativo en varios parámetros del circuito integrado como el retardo de las puertas, los gastos de disipación de calor, la fiabilidad, el consumo de energía, etc. Con el fin de luchar contra estos efectos nocivos, la técnicas de gestión dinámica de la temperatura (DTM) adaptan el comportamiento del chip en función en la información que proporciona un sistema de monitorización que mide en tiempo de ejecución la información térmica de la superficie del dado. El campo de la monitorización de la temperatura en el chip ha llamado la atención de la comunidad científica en los últimos años y es el objeto de estudio de esta tesis. Esta tesis aborda la temática de control de la temperatura en el chip desde diferentes perspectivas y niveles, ofreciendo soluciones a algunos de los temas más importantes. Los niveles físico y circuital se cubren con el diseño y la caracterización de dos nuevos sensores de temperatura especialmente diseñados para los propósitos de las técnicas DTM. El primer sensor está basado en un mecanismo que obtiene un pulso de anchura variable dependiente de la relación de las corrientes de fuga con la temperatura. De manera resumida, se carga un nodo del circuito y posteriormente se deja flotando de tal manera que se descarga a través de las corrientes de fugas de un transistor; el tiempo de descarga del nodo es la anchura del pulso. Dado que la anchura del pulso muestra una dependencia exponencial con la temperatura, la conversión a una palabra digital se realiza por medio de un contador logarítmico que realiza tanto la conversión tiempo a digital como la linealización de la salida. La estructura resultante de esta combinación de elementos se implementa en una tecnología de 0,35 _m. El sensor ocupa un área muy reducida, 10.250 nm2, y consume muy poca energía, 1.05-65.5nW a 5 muestras/s, estas cifras superaron todos los trabajos previos en el momento en que se publicó por primera vez y en el momento de la publicación de esta tesis, superan a todas las implementaciones anteriores fabricadas en el mismo nodo tecnológico. En cuanto a la precisión, el sensor ofrece una buena linealidad, incluso sin calibrar; se obtiene un error 3_ de 1,97oC, adecuado para tratar con las aplicaciones de DTM. Como se ha explicado, el sensor es completamente compatible con los procesos de fabricación CMOS, este hecho, junto con sus valores reducidos de área y consumo, lo hacen especialmente adecuado para la integración en un sistema de monitorización de DTM con un conjunto de monitores empotrados distribuidos a través del chip. Las crecientes incertidumbres de proceso asociadas a los últimos nodos tecnológicos comprometen las características de linealidad de nuestra primera propuesta de sensor. Con el objetivo de superar estos problemas, proponemos una nueva técnica para obtener la temperatura. La nueva técnica también está basada en las dependencias térmicas de las corrientes de fuga que se utilizan para descargar un nodo flotante. La novedad es que ahora la medida viene dada por el cociente de dos medidas diferentes, en una de las cuales se altera una característica del transistor de descarga |la tensión de puerta. Este cociente resulta ser muy robusto frente a variaciones de proceso y, además, la linealidad obtenida cumple ampliamente los requisitos impuestos por las políticas DTM |error 3_ de 1,17oC considerando variaciones del proceso y calibrando en dos puntos. La implementación de la parte sensora de esta nueva técnica implica varias consideraciones de diseño, tales como la generación de una referencia de tensión independiente de variaciones de proceso, que se analizan en profundidad en la tesis. Para la conversión tiempo-a-digital, se emplea la misma estructura de digitalización que en el primer sensor. Para la implementación física de la parte de digitalización, se ha construido una biblioteca de células estándar completamente nueva orientada a la reducción de área y consumo. El sensor resultante de la unión de todos los bloques se caracteriza por una energía por muestra ultra baja (48-640 pJ) y un área diminuta de 0,0016 mm2, esta cifra mejora todos los trabajos previos. Para probar esta afirmación, se realiza una comparación exhaustiva con más de 40 propuestas de sensores en la literatura científica. Subiendo el nivel de abstracción al sistema, la tercera contribución se centra en el modelado de un sistema de monitorización que consiste de un conjunto de sensores distribuidos por la superficie del chip. Todos los trabajos anteriores de la literatura tienen como objetivo maximizar la precisión del sistema con el mínimo número de monitores. Como novedad, en nuestra propuesta se introducen nuevos parámetros de calidad aparte del número de sensores, también se considera el consumo de energía, la frecuencia de muestreo, los costes de interconexión y la posibilidad de elegir diferentes tipos de monitores. El modelo se introduce en un algoritmo de recocido simulado que recibe la información térmica de un sistema, sus propiedades físicas, limitaciones de área, potencia e interconexión y una colección de tipos de monitor; el algoritmo proporciona el tipo seleccionado de monitor, el número de monitores, su posición y la velocidad de muestreo _optima. Para probar la validez del algoritmo, se presentan varios casos de estudio para el procesador Alpha 21364 considerando distintas restricciones. En comparación con otros trabajos previos en la literatura, el modelo que aquí se presenta es el más completo. Finalmente, la última contribución se dirige al nivel de red, partiendo de un conjunto de monitores de temperatura de posiciones conocidas, nos concentramos en resolver el problema de la conexión de los sensores de una forma eficiente en área y consumo. Nuestra primera propuesta en este campo es la introducción de un nuevo nivel en la jerarquía de interconexión, el nivel de trillado (o threshing en inglés), entre los monitores y los buses tradicionales de periféricos. En este nuevo nivel se aplica selectividad de datos para reducir la cantidad de información que se envía al controlador central. La idea detrás de este nuevo nivel es que en este tipo de redes la mayoría de los datos es inútil, porque desde el punto de vista del controlador sólo una pequeña cantidad de datos |normalmente sólo los valores extremos| es de interés. Para cubrir el nuevo nivel, proponemos una red de monitorización mono-conexión que se basa en un esquema de señalización en el dominio de tiempo. Este esquema reduce significativamente tanto la actividad de conmutación sobre la conexión como el consumo de energía de la red. Otra ventaja de este esquema es que los datos de los monitores llegan directamente ordenados al controlador. Si este tipo de señalización se aplica a sensores que realizan conversión tiempo-a-digital, se puede obtener compartición de recursos de digitalización tanto en tiempo como en espacio, lo que supone un importante ahorro de área y consumo. Finalmente, se presentan dos prototipos de sistemas de monitorización completos que de manera significativa superan la características de trabajos anteriores en términos de área y, especialmente, consumo de energía. Abstract Temperature is a first class design concern in modern integrated circuits. The important increase in power densities associated to recent technology evolutions has lead to the apparition of thermal gradients and hot spots during run time operation. Temperature impacts several circuit parameters such as speed, cooling budgets, reliability, power consumption, etc. In order to fight against these negative effects, dynamic thermal management (DTM) techniques adapt the behavior of the chip relying on the information of a monitoring system that provides run-time thermal information of the die surface. The field of on-chip temperature monitoring has drawn the attention of the scientific community in the recent years and is the object of study of this thesis. This thesis approaches the matter of on-chip temperature monitoring from different perspectives and levels, providing solutions to some of the most important issues. The physical and circuital levels are covered with the design and characterization of two novel temperature sensors specially tailored for DTM purposes. The first sensor is based upon a mechanism that obtains a pulse with a varying width based on the variations of the leakage currents on the temperature. In a nutshell, a circuit node is charged and subsequently left floating so that it discharges away through the subthreshold currents of a transistor; the time the node takes to discharge is the width of the pulse. Since the width of the pulse displays an exponential dependence on the temperature, the conversion into a digital word is realized by means of a logarithmic counter that performs both the timeto- digital conversion and the linearization of the output. The structure resulting from this combination of elements is implemented in a 0.35_m technology and is characterized by very reduced area, 10250 nm2, and power consumption, 1.05-65.5 nW at 5 samples/s, these figures outperformed all previous works by the time it was first published and still, by the time of the publication of this thesis, they outnumber all previous implementations in the same technology node. Concerning the accuracy, the sensor exhibits good linearity, even without calibration it displays a 3_ error of 1.97oC, appropriate to deal with DTM applications. As explained, the sensor is completely compatible with standard CMOS processes, this fact, along with its tiny area and power overhead, makes it specially suitable for the integration in a DTM monitoring system with a collection of on-chip monitors distributed across the chip. The exacerbated process fluctuations carried along with recent technology nodes jeop-ardize the linearity characteristics of the first sensor. In order to overcome these problems, a new temperature inferring technique is proposed. In this case, we also rely on the thermal dependencies of leakage currents that are used to discharge a floating node, but now, the result comes from the ratio of two different measures, in one of which we alter a characteristic of the discharging transistor |the gate voltage. This ratio proves to be very robust against process variations and displays a more than suficient linearity on the temperature |1.17oC 3_ error considering process variations and performing two-point calibration. The implementation of the sensing part based on this new technique implies several issues, such as the generation of process variations independent voltage reference, that are analyzed in depth in the thesis. In order to perform the time-to-digital conversion, we employ the same digitization structure the former sensor used. A completely new standard cell library targeting low area and power overhead is built from scratch to implement the digitization part. Putting all the pieces together, we achieve a complete sensor system that is characterized by ultra low energy per conversion of 48-640pJ and area of 0.0016mm2, this figure outperforms all previous works. To prove this statement, we perform a thorough comparison with over 40 works from the scientific literature. Moving up to the system level, the third contribution is centered on the modeling of a monitoring system consisting of set of thermal sensors distributed across the chip. All previous works from the literature target maximizing the accuracy of the system with the minimum number of monitors. In contrast, we introduce new metrics of quality apart form just the number of sensors; we consider the power consumption, the sampling frequency, the possibility to consider different types of monitors and the interconnection costs. The model is introduced in a simulated annealing algorithm that receives the thermal information of a system, its physical properties, area, power and interconnection constraints and a collection of monitor types; the algorithm yields the selected type of monitor, the number of monitors, their position and the optimum sampling rate. We test the algorithm with the Alpha 21364 processor under several constraint configurations to prove its validity. When compared to other previous works in the literature, the modeling presented here is the most complete. Finally, the last contribution targets the networking level, given an allocated set of temperature monitors, we focused on solving the problem of connecting them in an efficient way from the area and power perspectives. Our first proposal in this area is the introduction of a new interconnection hierarchy level, the threshing level, in between the monitors and the traditional peripheral buses that applies data selectivity to reduce the amount of information that is sent to the central controller. The idea behind this new level is that in this kind of networks most data are useless because from the controller viewpoint just a small amount of data |normally extreme values| is of interest. To cover the new interconnection level, we propose a single-wire monitoring network based on a time-domain signaling scheme that significantly reduces both the switching activity over the wire and the power consumption of the network. This scheme codes the information in the time domain and allows a straightforward obtention of an ordered list of values from the maximum to the minimum. If the scheme is applied to monitors that employ TDC, digitization resource sharing is achieved, producing an important saving in area and power consumption. Two prototypes of complete monitoring systems are presented, they significantly overcome previous works in terms of area and, specially, power consumption.

The SSN ontology of the W3C semantic sensor network incubator group

The W3C Semantic Sensor Network Incubator group (the SSN-XG) produced an OWL 2 ontology to describe sensors and observations ? the SSN ontology, available at http://purl.oclc.org/NET/ssnx/ssn. The SSN ontology can describe sensors in terms of capabilities, measurement processes, observations and deployments. This article describes the SSN ontology. It further gives an example and describes the use of the ontology in recent research projects.

Self-healing in unattended wireless sensor networks

Wireless sensor networks (WSNs) appeal to a wide range of applications that involve the monitoring of various physical phenomena. However, WSNs are subject to many threats. In particular, lack of pervasive tamper-resistant hardware results in sensors being easy targets for compromise. Having compromised a sensor, the adversary learns all the sensor secrets, allowing it to later encrypt/decrypt or authenticate messages on behalf of that sensor. This threat is particularly relevant in the novel unattended wireless sensor networks (UWSNs) scenario. UWSNs operate without constant supervision by a trusted sink. UWSN?s unattended nature and increased exposure to attacks prompts the need for special techniques geared towards regaining security after being compromised. In this article, we investigate cooperative self-healing in UWSNs and propose various techniques to allow unattended sensors to recover security after compromise. Our techniques provide seamless healing rates even against a very agile and powerful adversary. The effectiveness and viability of our proposed techniques are assessed by thorough analysis and supported by simulation results. Finally, we introduce some real-world issues affecting UWSN deployment and provide some solutions for them as well as a few open problems calling for further investigation.

Air pollution data classification by SOM Neural Network

Over the last ten years, Salamanca has been considered among the most polluted cities in México. This paper presents a Self-Organizing Maps (SOM) Neural Network application to classify pollution data and automatize the air pollution level determination for Sulphur Dioxide (SO2) in Salamanca. Meteorological parameters are well known to be important factors contributing to air quality estimation and prediction. In order to observe the behavior and clarify the influence of wind parameters on the SO2 concentrations a SOM Neural Network have been implemented along a year. The main advantages of the SOM is that it allows to integrate data from different sensors and provide readily interpretation results. Especially, it is powerful mapping and classification tool, which others information in an easier way and facilitates the task of establishing an order of priority between the distinguished groups of concentrations depending on their need for further research or remediation actions in subsequent management steps. The results show a significative correlation between pollutant concentrations and some environmental variables.

Combining Wireless Sensor Networks and Semantic Middleware for an Internet of Things-Based Sportsman/Woman Monitoring Application.

Wireless Sensor Networks (WSNs) are spearheading the efforts taken to build and deploy systems aiming to accomplish the ultimate objectives of the Internet of Things. Due to the sensors WSNs nodes are provided with, and to their ubiquity and pervasive capabilities, these networks become extremely suitable for many applications that so-called conventional cabled or wireless networks are unable to handle. One of these still underdeveloped applications is monitoring physical parameters on a person. This is an especially interesting application regarding their age or activity, for any detected hazardous parameter can be notified not only to the monitored person as a warning, but also to any third party that may be helpful under critical circumstances, such as relatives or healthcare centers. We propose a system built to monitor a sportsman/woman during a workout session or performing a sport-related indoor activity. Sensors have been deployed by means of several nodes acting as the nodes of a WSN, along with a semantic middleware development used for hardware complexity abstraction purposes. The data extracted from the environment, combined with the information obtained from the user, will compose the basis of the services that can be obtained.

The Influence of Communication Range on Connectivity for Resilient Wireless Sensor Networks Using a Probabilistic Approach.

Wireless sensor networks (WSNs) consist of thousands of nodes that need to communicate with each other. However, it is possible that some nodes are isolated from other nodes due to limited communication range. This paper focuses on the influence of communication range on the probability that all nodes are connected under two conditions, respectively: (1) all nodes have the same communication range, and (2) communication range of each node is a random variable. In the former case, this work proves that, for 0menor queepsmenor quee^(-1) , if the probability of the network being connected is 0.36eps , by means of increasing communication range by constant C(eps) , the probability of network being connected is at least 1-eps. Explicit function C(eps) is given. It turns out that, once the network is connected, it also makes the WSNs resilient against nodes failure. In the latter case, this paper proposes that the network connection probability is modeled as Cox process. The change of network connection probability with respect to distribution parameters and resilience performance is presented. Finally, a method to decide the distribution parameters of node communication range in order to satisfy a given network connection probability is developed.

Desarrollo de sistema de gestión de alumbrado público mediante WSN

Este proyecto surge de la búsqueda de un campo de aplicación de las Redes de Sensores Inalámbricos, WSN, aplicadas a la vida cotidiana. Dicha aplicación consistirá en un sistema de gestión de alumbrado público a través del cual se buscará una reducción del consumo energético y del gasto económico, así como una gestión en tiempo de real de la operativa del alumbrado. Para ello se desarrollará un sistema basado en nodos instalados en farolas, los cuales se comunicarán entre sí para funcionar de la forma más optimizada posible, complementándose todo ello con un “nodo base”, que se encargará de servir de nexo entre la red y los diferentes elementos necesarios para la configuración de los nodos y la recogida de información. Esta información servirá para que una página web pueda mostrar al usuario final toda la información necesaria para tener un control sobre el estado actual de funcionamiento de cada una de las farolas, control del consumo, así como detección de averías. En este proyecto se describen las tecnologías actuales relacionadas con el campo de las WSN y los sensores, presentando aplicaciones que en la actualidad se encuentran desplegadas. Se expone también una propuesta real de despliegue presentada al Ayuntamiento de una localidad, Pedro Muñoz, para implementar un proyecto piloto en varias de sus calles. Se describe el entorno, tanto hardware como software, explicando los algoritmos utilizados para las asociaciones entre nodos, diagramas de funcionamiento en las distintas fases de la que está compuesta la operativa de los nodos, la codificación de los programas que se necesitan ejecutar para el correcto funcionamiento del sistema. Por último, debido a que el campo de las WSN está en constante evolución, se presentarán diversas ideas para implementar diversas mejoras que pudieran ser desplegadas en un futuro, ampliando la oferta de aplicaciones a ofrecer al usuario final. ABSTRACT. This project results from the development for an application field of wireless Sensor Networks (WSN), applied to daily life. That application will consist of a system of street lighting management, through which it will seek a reduction in energy consumption and economic cost, and a real-time management of the operative of the street lighting. To do this, a system based on nodes installed in streetlights will be developed. These nodes will communicate with each other to operate in the most optimized way possible, complementing all with a Base-station, which will act as a link between the network and the components required for configuring the nodes and collecting data from them. This information will help a website to show the end user all the information needed to have a control on the current operating status of each of the streetlights, consumption control and troubleshooting. To this end, this project will describe the current technologies related to the field of WSN and sensors, presenting applications that are currently deployed. It will be also exposed a real proposal submitted to a city council to deploy a pilot project in many of its streets. Will be described the environment, both hardware and software, explaining the algorithms used for the associations between nodes, operating diagrams in the different phases of the nodes operation, and the coding of programs that are needed for proper system performance. Finally, because the field of WSN is in constant evolution, will be presented different ideas to implement various improvements which could be deployed in the future, extending the range of applications to provide to end-users.

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.