921 resultados para QoS, VoIP, wireless, monitoraggio, multihoming
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Per dare supporto al traffico multimediale in una rete totalmente distribuita come le reti ad-hoc, il protocollo MAC deve fornire garanzie di QoS. L'IEEE ha sviluppato un standard per supportare le QoS chiamato 802.11e, facente parte della famiglia 802.11. Per dare supporto al QoS viene proposto un nuovo protocollo chiamato PAB che consiste in un accesso al canale preceduto da una serie di invii di burst, inviati alla stessa frequenza dei dati, che inibiscono la trasmissione di stazioni avente minore priorità. Lo scopo di questo protocollo è fornire servizi QoS, evitare starvation e fornire un accesso equo tra le stazioni.
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In recent years, due to the rapid convergence of multimedia services, Internet and wireless communications, there has been a growing trend of heterogeneity (in terms of channel bandwidths, mobility levels of terminals, end-user quality-of-service (QoS) requirements) for emerging integrated wired/wireless networks. Moreover, in nowadays systems, a multitude of users coexists within the same network, each of them with his own QoS requirement and bandwidth availability. In this framework, embedded source coding allowing partial decoding at various resolution is an appealing technique for multimedia transmissions. This dissertation includes my PhD research, mainly devoted to the study of embedded multimedia bitstreams in heterogenous networks, developed at the University of Bologna, advised by Prof. O. Andrisano and Prof. A. Conti, and at the University of California, San Diego (UCSD), where I spent eighteen months as a visiting scholar, advised by Prof. L. B. Milstein and Prof. P. C. Cosman. In order to improve the multimedia transmission quality over wireless channels, joint source and channel coding optimization is investigated in a 2D time-frequency resource block for an OFDM system. We show that knowing the order of diversity in time and/or frequency domain can assist image (video) coding in selecting optimal channel code rates (source and channel code rates). Then, adaptive modulation techniques, aimed at maximizing the spectral efficiency, are investigated as another possible solution for improving multimedia transmissions. For both slow and fast adaptive modulations, the effects of imperfect channel estimation errors are evaluated, showing that the fast technique, optimal in ideal systems, might be outperformed by the slow adaptive modulation, when a real test case is considered. Finally, the effects of co-channel interference and approximated bit error probability (BEP) are evaluated in adaptive modulation techniques, providing new decision regions concepts, and showing how the widely used BEP approximations lead to a substantial loss in the overall performance.
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The term Ambient Intelligence (AmI) refers to a vision on the future of the information society where smart, electronic environment are sensitive and responsive to the presence of people and their activities (Context awareness). In an ambient intelligence world, devices work in concert to support people in carrying out their everyday life activities, tasks and rituals in an easy, natural way using information and intelligence that is hidden in the network connecting these devices. This promotes the creation of pervasive environments improving the quality of life of the occupants and enhancing the human experience. AmI stems from the convergence of three key technologies: ubiquitous computing, ubiquitous communication and natural interfaces. Ambient intelligent systems are heterogeneous and require an excellent cooperation between several hardware/software technologies and disciplines, including signal processing, networking and protocols, embedded systems, information management, and distributed algorithms. Since a large amount of fixed and mobile sensors embedded is deployed into the environment, the Wireless Sensor Networks is one of the most relevant enabling technologies for AmI. WSN are complex systems made up of a number of sensor nodes which can be deployed in a target area to sense physical phenomena and communicate with other nodes and base stations. These simple devices typically embed a low power computational unit (microcontrollers, FPGAs etc.), a wireless communication unit, one or more sensors and a some form of energy supply (either batteries or energy scavenger modules). WNS promises of revolutionizing the interactions between the real physical worlds and human beings. Low-cost, low-computational power, low energy consumption and small size are characteristics that must be taken into consideration when designing and dealing with WSNs. To fully exploit the potential of distributed sensing approaches, a set of challengesmust be addressed. Sensor nodes are inherently resource-constrained systems with very low power consumption and small size requirements which enables than to reduce the interference on the physical phenomena sensed and to allow easy and low-cost deployment. They have limited processing speed,storage capacity and communication bandwidth that must be efficiently used to increase the degree of local ”understanding” of the observed phenomena. A particular case of sensor nodes are video sensors. This topic holds strong interest for a wide range of contexts such as military, security, robotics and most recently consumer applications. Vision sensors are extremely effective for medium to long-range sensing because vision provides rich information to human operators. However, image sensors generate a huge amount of data, whichmust be heavily processed before it is transmitted due to the scarce bandwidth capability of radio interfaces. In particular, in video-surveillance, it has been shown that source-side compression is mandatory due to limited bandwidth and delay constraints. Moreover, there is an ample opportunity for performing higher-level processing functions, such as object recognition that has the potential to drastically reduce the required bandwidth (e.g. by transmitting compressed images only when something ‘interesting‘ is detected). The energy cost of image processing must however be carefully minimized. Imaging could play and plays an important role in sensing devices for ambient intelligence. Computer vision can for instance be used for recognising persons and objects and recognising behaviour such as illness and rioting. Having a wireless camera as a camera mote opens the way for distributed scene analysis. More eyes see more than one and a camera system that can observe a scene from multiple directions would be able to overcome occlusion problems and could describe objects in their true 3D appearance. In real-time, these approaches are a recently opened field of research. In this thesis we pay attention to the realities of hardware/software technologies and the design needed to realize systems for distributed monitoring, attempting to propose solutions on open issues and filling the gap between AmI scenarios and hardware reality. The physical implementation of an individual wireless node is constrained by three important metrics which are outlined below. Despite that the design of the sensor network and its sensor nodes is strictly application dependent, a number of constraints should almost always be considered. Among them: • Small form factor to reduce nodes intrusiveness. • Low power consumption to reduce battery size and to extend nodes lifetime. • Low cost for a widespread diffusion. These limitations typically result in the adoption of low power, low cost devices such as low powermicrocontrollers with few kilobytes of RAMand tenth of kilobytes of program memory with whomonly simple data processing algorithms can be implemented. However the overall computational power of the WNS can be very large since the network presents a high degree of parallelism that can be exploited through the adoption of ad-hoc techniques. Furthermore through the fusion of information from the dense mesh of sensors even complex phenomena can be monitored. In this dissertation we present our results in building several AmI applications suitable for a WSN implementation. The work can be divided into two main areas:Low Power Video Sensor Node and Video Processing Alghoritm and Multimodal Surveillance . Low Power Video Sensor Nodes and Video Processing Alghoritms In comparison to scalar sensors, such as temperature, pressure, humidity, velocity, and acceleration sensors, vision sensors generate much higher bandwidth data due to the two-dimensional nature of their pixel array. We have tackled all the constraints listed above and have proposed solutions to overcome the current WSNlimits for Video sensor node. We have designed and developed wireless video sensor nodes focusing on the small size and the flexibility of reuse in different applications. The video nodes target a different design point: the portability (on-board power supply, wireless communication), a scanty power budget (500mW),while still providing a prominent level of intelligence, namely sophisticated classification algorithmand high level of reconfigurability. We developed two different video sensor node: The device architecture of the first one is based on a low-cost low-power FPGA+microcontroller system-on-chip. The second one is based on ARM9 processor. Both systems designed within the above mentioned power envelope could operate in a continuous fashion with Li-Polymer battery pack and solar panel. Novel low power low cost video sensor nodes which, in contrast to sensors that just watch the world, are capable of comprehending the perceived information in order to interpret it locally, are presented. Featuring such intelligence, these nodes would be able to cope with such tasks as recognition of unattended bags in airports, persons carrying potentially dangerous objects, etc.,which normally require a human operator. Vision algorithms for object detection, acquisition like human detection with Support Vector Machine (SVM) classification and abandoned/removed object detection are implemented, described and illustrated on real world data. Multimodal surveillance: In several setup the use of wired video cameras may not be possible. For this reason building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. Energy efficiency for wireless smart camera networks is one of the major efforts in distributed monitoring and surveillance community. For this reason, building an energy efficient wireless vision network for monitoring and surveillance is one of the major efforts in the sensor network community. The Pyroelectric Infra-Red (PIR) sensors have been used to extend the lifetime of a solar-powered video sensor node by providing an energy level dependent trigger to the video camera and the wireless module. Such approach has shown to be able to extend node lifetime and possibly result in continuous operation of the node.Being low-cost, passive (thus low-power) and presenting a limited form factor, PIR sensors are well suited for WSN applications. Moreover techniques to have aggressive power management policies are essential for achieving long-termoperating on standalone distributed cameras needed to improve the power consumption. We have used an adaptive controller like Model Predictive Control (MPC) to help the system to improve the performances outperforming naive power management policies.
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Questa tesi tratta dello sviluppo di un progetto chiamato Faxa e di una sua concreta applicazione nell’ambito della domotica (CasaDomotica). Faxa è un framework per la comunicazione via wireless tra dispositivi che supportano il sistema operativo Android e dispositivi Arduino Ethernet, comunicazione che avviene localmente attraverso il wi-fi. Il progetto si inserisce nel panorama più ampio chiamato “Internet of Things”, ovvero internet delle cose, dove ogni oggetto di uso domestico è collegato ad Internet e può essere quindi manipolato attraverso la rete in modo da realizzare una vera e propria “smart house”; perchè ciò si attui occorre sviluppare applicazioni semplici e alla portata di tutti. Il mio contributo comincia con la realizzazione del framework Faxa, così da fornire un supporto semplice e veloce per comporre programmi per Arduino e Android, sfruttando metodi ad alto livello. Il framework è sviluppato su due fronti: sul lato Android è composto sia da funzioni di alto livello, necessarie ad inviare ordini e messaggi all'Arduino, sia da un demone per Android; sul lato Arduino è composto dalla libreria, per inviare e ricevere messaggi. Per Arduino: sfruttando le librerie Faxa ho redatto un programma chiamato “BroadcastPin”. Questo programma invia costantemente sulla rete i dati dei sensori e controlla se ci sono ordini in ricezione. Il demone chiamato “GetItNow” è una applicazione che lavora costantemente in background. Il suo compito è memorizzare tutti i dati contenuti nei file xml inviati da Arduino. Tali dati corrispondono ai valori dei sensori connessi al dispositivo. I dati sono salvati in un database pubblico, potenzialmente accessibili a tutte le applicazioni presenti sul dispositivo mobile. Sul framework Faxa e grazie al demone “GetItNow” ho implementato “CasaDomotica”, un programma dimostrativo pensato per Android in grado di interoperare con apparecchi elettrici collegati ad un Arduino Ethernet, impiegando un’interfaccia video semplice e veloce. L’utente gestisce l’interfaccia per mezzo di parole chiave, a scelta comandi vocali o digitali, e con essa può accendere e spegnere luci, regolare ventilatori, attuare la rilevazione di temperatura e luminosità degli ambienti o quanto altro sia necessario. Il tutto semplicemente connettendo gli apparecchi all’Arduino e adattando il dispositivo mobile con pochi passi a comunicare con gli elettrodomestici.
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"I computer del nuovo millennio saranno sempre più invisibili, o meglio embedded, incorporati agli oggetti, ai mobili, anche al nostro corpo. L'intelligenza elettronica sviluppata su silicio diventerà sempre più diffusa e ubiqua. Sarà come un'orchestra di oggetti interattivi, non invasivi e dalla presenza discreta, ovunque". [Mark Weiser, 1991] La visione dell'ubiquitous computing, prevista da Weiser, è ormai molto vicina alla realtà e anticipa una rivoluzione tecnologica nella quale l'elaborazione di dati ha assunto un ruolo sempre più dominante nella nostra vita quotidiana. La rivoluzione porta non solo a vedere l'elaborazione di dati come un'operazione che si può compiere attraverso un computer desktop, legato quindi ad una postazione fissa, ma soprattutto a considerare l'uso della tecnologia come qualcosa di necessario in ogni occasione, in ogni luogo e la diffusione della miniaturizzazione dei dispositivi elettronici e delle tecnologie di comunicazione wireless ha contribuito notevolmente alla realizzazione di questo scenario. La possibilità di avere a disposizione nei luoghi più impensabili sistemi elettronici di piccole dimensioni e autoalimentati ha contribuito allo sviluppo di nuove applicazioni, tra le quali troviamo le WSN (Wireless Sensor Network), ovvero reti formate da dispositivi in grado di monitorare qualsiasi grandezza naturale misurabile e inviare i dati verso sistemi in grado di elaborare e immagazzinare le informazioni raccolte. La novità introdotta dalle reti WSN è rappresentata dalla possibilità di effettuare monitoraggi con continuità delle più diverse grandezze fisiche, il che ha consentito a questa nuova tecnologia l'accesso ad un mercato che prevede una vastità di scenari indefinita. Osservazioni estese sia nello spazio che nel tempo possono essere inoltre utili per poter ricavare informazioni sull'andamento di fenomeni naturali che, se monitorati saltuariamente, non fornirebbero alcuna informazione interessante. Tra i casi d'interesse più rilevanti si possono evidenziare: - segnalazione di emergenze (terremoti, inondazioni) - monitoraggio di parametri difficilmente accessibili all'uomo (frane, ghiacciai) - smart cities (analisi e controllo di illuminazione pubblica, traffico, inquinamento, contatori gas e luce) - monitoraggio di parametri utili al miglioramento di attività produttive (agricoltura intelligente, monitoraggio consumi) - sorveglianza (controllo accessi ad aree riservate, rilevamento della presenza dell'uomo) Il vantaggio rappresentato da un basso consumo energetico, e di conseguenza un tempo di vita della rete elevato, ha come controparte il non elevato range di copertura wireless, valutato nell'ordine delle decine di metri secondo lo standard IEEE 802.15.4. Il monitoraggio di un'area di grandi dimensioni richiede quindi la disposizione di nodi intermedi aventi le funzioni di un router, il cui compito sarà quello di inoltrare i dati ricevuti verso il coordinatore della rete. Il tempo di vita dei nodi intermedi è di notevole importanza perché, in caso di spegnimento, parte delle informazioni raccolte non raggiungerebbero il coordinatore e quindi non verrebbero immagazzinate e analizzate dall'uomo o dai sistemi di controllo. Lo scopo di questa trattazione è la creazione di un protocollo di comunicazione che preveda meccanismi di routing orientati alla ricerca del massimo tempo di vita della rete. Nel capitolo 1 vengono introdotte le WSN descrivendo caratteristiche generali, applicazioni, struttura della rete e architettura hardware richiesta. Nel capitolo 2 viene illustrato l'ambiente di sviluppo del progetto, analizzando le piattaforme hardware, firmware e software sulle quali ci appoggeremo per realizzare il progetto. Verranno descritti anche alcuni strumenti utili per effettuare la programmazione e il debug della rete. Nel capitolo 3 si descrivono i requisiti di progetto e si realizza una mappatura dell'architettura finale. Nel capitolo 4 si sviluppa il protocollo di routing, analizzando i consumi e motivando le scelte progettuali. Nel capitolo 5 vengono presentate le interfacce grafiche utilizzate utili per l'analisi dei dati. Nel capitolo 6 vengono esposti i risultati sperimentali dell'implementazione fissando come obiettivo il massimo lifetime della rete.
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Lo scopo di questa tesi è quello di illustrare gli standard IEEE 802.22 WRAN e IEEE 802.16e Mobile WiMAX. Di questi standard verranno analizzate le caratteristiche principali, i metodi di funzoinamento ed alcuni protocolli. Nel primo capitolo viene fatta una breve spiegazione delle tecnologie wireless con un focus sullo spettro radio, sulle tecniche di modulazione dell’onda radio, sugli scenari operativi LOS, nLOS ed NLOS, sulle tecniche di duplexing e le tecniche di accesos multiplo, inoltre vengono brevente illustrate alcune delle problematiche che affliggono le trasmissioni senza fili ed infine vengono illustrate i quattro più comuni livelli di QoS. Nel secondo capitolo viene illustrato lo standard IEEE 802.22 con un focus sullo stato dell’arte della tecnologia WRAN, come si è sviluppato lo standard e per quali motivi è stato redatto, lo spettro di frequeza utilizzato e come, il funzionamento delle Cognitive Radio, i dispositivi che caratterizzano le reti WRAN e la topologia di rete utilizzata. In seguito sono spiegati nello specifico i livelli fisico e MAC e le loro caratteristiche e metodi di funzionamento. Nel terzo capitolo vengono illustrate le caratteristiche dello standard IEEE 802.16e cercando di riprendere gli stessi punti toccati nel capitolo precedente con una caratterizzazione dello standard nei suoi particolari.
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Il presente lavoro di tesi è finalizzato allo sviluppo di un dispositivo indossabile, e minimamente invasivo, in grado di registrare in maniera continua segnali legati all’attività elettromeccanica del muscolo cardiaco, al fine di rilevare eventuali anomalie cardiache. In tal senso il sistema non si limita alla sola acquisizione di un segnale ECG, ma è in grado di rilevare anche i toni cardiaci, ovvero le vibrazioni generate dalla chiusura delle valvole cardiache, la cui ampiezza è espressione della forza contrattile (funzione meccanica) del cuore. Il presente lavoro di tesi ha riguardato sia la progettazione che la realizzazione di un prototipo di tale dispositivo ed è stato svolto presso il laboratorio di Bioingegneria del Dipartimento di Medicina Specialistica Diagnostica e Sperimentale dell’Università di Bologna, sito presso l’Azienda Ospedaliero-Universitaria Policlinico Sant’Orsola-Malpighi. Il sistema finale consiste in un dispositivo applicabile al torace che, attraverso una serie di sensori, è in grado di rilevare dati legati alla meccanica del cuore (toni cardiaci), dati elettrici cardiaci (ECG) e dati accelerometrici di attività fisica. Nello specifico, il sensing dei toni cardiaci avviene attraverso un accelerometro in grado di misurare le vibrazioni trasmesse al torace. I tracciati, raccolti con l’ausilio di una piattaforma Arduino, vengono inviati, tramite tecnologia Bluetooth, ad un PC che, attraverso un applicativo software sviluppato in LabVIEW™, ne effettua l’analisi, il salvataggio e l’elaborazione in real-time, permettendo un monitoraggio wireless ed in tempo reale dello stato del paziente.
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L'obiettivo di questa Tesi di laurea è di creare un applicativo che informi gli utenti sulle reti circostanti, in particolare sulla qualità del segnale, sulle zone in cui la rete mobile è carente e sui punti d'accesso aperti. Per l'implementazione del servizio, è stato adottato un modello di business, il Crowdsourcing, per raccogliere informazioni sui sistemi di connessione, affinché qualsiasi utente dotato di Smartphone possa aggiungere elementi al dataset.
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I dispositivi impiantabili stanno acquisendo grande importanza nell’ambito delle applicazioni biomedicali, ciò è dovuto principalmente alla loro attitudine nell’adempiere funzioni di stimolazione, monitoraggio su organi interni e di comunicazione di segnali vitali al mondo esterno. La comunità scientifica, in particolare, concentra la sua attenzione sulle tecniche di alimentazione di tali dispositivi. Le batterie al litio hanno rappresentato, fino a qualche tempo fa, la sorgente di alimentazione primaria. Il bisogno crescente di minimizzare le dimensioni di questi dispositivi e migliorare la qualità di vita del paziente (evitare successive operazioni chirurgiche, rischi e infezioni a causa dei cavi percutanei), ha spinto nella ricerca di nuove soluzioni. Una di queste è rappresentata dalla Wireless Power Transfer (WPT). In questo lavoro di tesi, è stato proposto un sistema di alimentazione wireless transcutaneo. Il sistema sfrutta il principio dell’accoppiamento induttivo risonante, che consiste nella trasmissione di energia in campo vicino tra due risuonatori magneticamente accoppiati. Al fine di acquisire la massima efficienza, sono state effettuate operazioni di ottimizzazione geometrica sul trasmettitore e di adattamento sul modello circuitale. I software CST e LTspice hanno reso possibile le simulazioni sul sistema dal punto di vista elettromagnetico e circuitale. Gli sviluppi futuri prevedono di convalidare i risultati ottenuti realizzando prove “in vitro”.
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Opportunistic routing (OR) takes advantage of the broadcast nature and spatial diversity of wireless transmission to improve the performance of wireless ad-hoc networks. Instead of using a predetermined path to send packets, OR postpones the choice of the next-hop to the receiver side, and lets the multiple receivers of a packet to coordinate and decide which one will be the forwarder. Existing OR protocols choose the next-hop forwarder based on a predefined candidate list, which is calculated using single network metrics. In this paper, we propose TLG - Topology and Link quality-aware Geographical opportunistic routing protocol. TLG uses multiple network metrics such as network topology, link quality, and geographic location to implement the coordination mechanism of OR. We compare TLG with well-known existing solutions and simulation results show that TLG outperforms others in terms of both QoS and QoE metrics.
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Esta Tesis constituye una contribución a los Modelos y Metodologías para la Estimación de la Calidad Percibida por los Usuarios, o Calidad de Experiencia (QoE), a partir de Parámetros de Calidad y/o Rendimiento de Red y/o Servicio (QoS) en Servicios Multimedia, y específicamente en servicios Triple-Play (3P): servicios de Televisión (TV), Telefonía y Datos ofrecidos por un mismo operador como un paquete único. En particular, se centra en los servicios Triple-Play convergentes (desplegados sobre una Red de Transporte común basada en IP, gestionada por un único operador como un Sistema Autónomo (SA)), y la relación entre la Calidad Percibida por los usuarios de dichos servicios y los parámetros de rendimiento de la Red de Transporte IP subyacente. Específicamente, contribuye a la estimación ‘en línea’ (es decir, durante la prestación del servicio, en tiempo real o casi-real) de dicha calidad. La calidad de experiencia de los usuarios es un factor determinante para el éxito o fracaso de estos servicios, y su adecuada gestión resulta por tanto un elemento crucial para el despliegue exitoso de los mismos. La calidad de experiencia resulta fácil de entender, pero compleja de implementar en sistemas reales, debido principalmente a la dificultad de su modelado, evaluación, y traducción en términos de parámetros de calidad de servicio. Mientras que la calidad de servicio puede medirse, monitorizarse y controlarse fácilmente, la calidad de experiencia es todavía muy difícil de gestionar. Una metodología completa de gestión de la calidad de experiencia debe incluir al menos: monitorización de la experiencia de los usuarios durante el consumo del servicio; adaptación de la provisión de contenidos a las condiciones variables del contexto; predicción del nivel de degradación potencial de la calidad de experiencia; y recuperación de la degradación debida a cambios en el sistema. Para conseguir un control completo de la experiencia de los usuarios finales, todas estas tareas deben ser realizadas durante la prestación del servicio y de forma coordinada. Por lo tanto, la capacidad de medir, estimar y monitorizar la calidad percibida en tiempo casi-real, y relacionarla con las condiciones de servicio de la red, resulta crítica para los proveedores de este tipo de servicios, especialmente en el caso de los más exigentes, tales como la difusión de Televisión sobre IP (IPTV). Para ello se ha seleccionado un modelo ya existente, de tipo matricial, para la estimación de la Calidad Global en servicios complejos a partir de los parámetros de funcionamiento interno de los agentes que proporcionan los servicios. Este modelo, definido en términos de servicios y sus componentes, percepciones de los usuarios, capacidades de los agentes, indicadores de rendimiento y funciones de evaluación, permite estimar la calidad global de un conjunto de servicios convergentes, tal como la perciben uno o más grupos de usuarios. Esto se consigue combinando los resultados de múltiples modelos parciales, tales que cada uno de ellos proporciona la valoración de la calidad percibida para uno de los servicios componentes, obtenida a partir de un conjunto de parámetros de rendimiento y/o Calidad de Servicio de la red de transporte IP convergente. El modelo se basa en la evaluación de las percepciones de los usuarios a partir de Factores de Valoración, calculados a partir de Indicadores de Rendimiento, que se derivan a su vez de Parámetros de Funcionamiento Interno correspondientes a las capacidades de los distintos agentes que intervienen en la prestación de los servicios. El trabajo original incluye la aplicación del modelo a un servicio 3P (datos+voz+vídeo). En este trabajo, sin embargo, el servicio de vídeo (Vídeo bajo Demanda, VoD) se considera poco importante y es finalmente ignorado. En el caso de los usuarios residenciales, el servicio de voz (Voz sobre IP, VoIP) se considera asimismo poco importante y es también ignorado, por lo que el servicio global se reduce finalmente a los servicios de datos (Acceso a Internet y juegos interactivos). Esta simplificación era razonable en su momento, pero la evolución del mercado de servicios convergentes ha hecho que en la actualidad las razones que la justificaban no sean ya aplicables. En esta Tesis, por lo tanto, hemos considerado un servicio ‘Triple-Play’ completo, incluyendo servicios de datos, voz y vídeo. Partiendo de dicho modelo, se ha procedido a actualizar los servicios considerados, eliminando los no relevantes e incluyendo otros no considerados, así como a incluir nuevos elementos (percepciones) para la estimación de la calidad de los servicios; actualizar, extender y/o mejorar los modelos de estimación de los servicios ya incluidos; incluir modelos de estimación para los nuevos servicios y elementos añadidos; desarrollar nuevos modelos de estimación para aquellos servicios o elementos para los que no existen modelos adecuados; y por último, extender, actualizar y/o mejorar los modelos para la estimación de la calidad global. Con todo ello se avanza apreciablemente en la modelización y estimación de la Calidad de Experiencia (QoE) en Servicios Multimedia a partir de Parámetros de Calidad de Servicio (QoS) y/o Rendimiento de la Red, y específicamente en la estimación ‘en línea’, en tiempo casi-real, de dicha calidad en servicios Triple-Play convergentes. La presente Tesis Doctoral se enmarca en la línea de investigación sobre Calidad de Servicio del grupo de Redes y Servicios de Telecomunicación e Internet, dentro del Departamento de Ingeniería de Sistemas Telemáticos (DIT) de la Universidad Politécnica de Madrid (UPM).
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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.
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The network mobility (NEMO) is proposed to support the mobility management when users move as a whole. In IP Multimedia Subsystem (IMS), the individual Quality of Service (QoS) control for NEMO results in excessive signaling cost. On the other hand, current QoS schemes have two drawbacks: unawareness of the heterogeneous wireless environment and inefficient utilization of the reserved bandwidth. To solve these problems, we present a novel heterogeneous bandwidth sharing (HBS) scheme for QoS provision under IMS-based NEMO (IMS-NEMO). The HBS scheme selects the most suitable access network for each session and enables the new coming non-real-time sessions to share bandwidth with the Variable Bit Rate (VBR) coded media flows. The modeling and simulation results demonstrate that the HBS can satisfy users' QoS requirement and obtain a more efficient use of the scarce wireless bandwidth.
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Energy efficiency is a major design issue in the context of Wireless Sensor Networks (WSN). If data is to be sent to a far-away base station, collaborative beamforming by the sensors may help to dis- tribute the load among the nodes and reduce fast battery depletion. However, collaborative beamforming techniques are far from opti- mality and in many cases may be wasting more power than required. In this contribution we consider the issue of energy efficiency in beamforming applications. Using a convex optimization framework, we propose the design of a virtual beamformer that maximizes the network's lifetime while satisfying a pre-specified Quality of Service (QoS) requirement. A distributed consensus-based algorithm for the computation of the optimal beamformer is also provided
Resumo:
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.