3,198 research outputs found

    Autonomic Wireless Sensor Networks: A Systematic Literature Review

    Get PDF
    Autonomic computing (AC) is a promising approach to meet basic requirements in the design of wireless sensor networks (WSNs), and its principles can be applied to efficiently manage nodes operation and optimize network resources. Middleware for WSNs supports the implementation and basic operation of such networks. In this systematic literature review (SLR) we aim to provide an overview of existing WSN middleware systems that address autonomic properties. The main goal is to identify which development approaches of AC are used for designing WSN middleware system, which allow the self-management of WSN. Another goal is finding out which interactions and behavior can be automated in WSN components. We drew the following main conclusions from the SLR results: (i) the selected studies address WSN concerns according to the self-* properties of AC, namely, self-configuration, self-healing, self-optimization, and self-protection; (ii) the selected studies use different approaches for managing the dynamic behavior of middleware systems for WSN, such as policy-based reasoning, context-based reasoning, feedback control loops, mobile agents, model transformations, and code generation. Finally, we identified a lack of comprehensive system architecture designs that support the autonomy of sensor networking

    A survey of self organisation in future cellular networks

    Get PDF
    This article surveys the literature over the period of the last decade on the emerging field of self organisation as applied to wireless cellular communication networks. Self organisation has been extensively studied and applied in adhoc networks, wireless sensor networks and autonomic computer networks; however in the context of wireless cellular networks, this is the first attempt to put in perspective the various efforts in form of a tutorial/survey. We provide a comprehensive survey of the existing literature, projects and standards in self organising cellular networks. Additionally, we also aim to present a clear understanding of this active research area, identifying a clear taxonomy and guidelines for design of self organising mechanisms. We compare strength and weakness of existing solutions and highlight the key research areas for further development. This paper serves as a guide and a starting point for anyone willing to delve into research on self organisation in wireless cellular communication networks

    Connectivity Management for HetNets based on the Principles of Autonomicity and Context-Awareness

    Get PDF
    Στο περιβάλλον του Διαδικτύου του Μέλλοντος, η Πέμπτη γενιά (5G) δικτύων έχει ήδη αρχίσει να καθιερώνεται. Τα δίκτυα 5G αξιοποιούν υψηλότερες συχνότητες παρέχοντας μεγαλύτερο εύρος ζώνης, ενώ υποστηρίζουν εξαιρετικά μεγάλη πυκνότητα σε σταθμούς βάσης και κινητές συσκευές, σχηματίζοντας ένα περιβάλλον ετερογενών δικτύων, το οποίο στοχεύει στο να καλυφθούν οι απαιτήσεις της απόδοσης ως προς την μικρότερη δυνατή συνολική χρονοκαθυστέρηση και κατανάλωση ενέργειας. Η αποδοτική διαχείριση της συνδεσιμότητας σε ένα τόσο ετερογενές δικτυακό περιβάλλον αποτελεί ανοιχτό πρόβλημα, με σκοπό να υποστηρίζεται η κινητικότητα των χρηστών σε δίκτυα διαφορετικών τεχνολογιών και βαθμίδων, αντιμετωπίζοντας θέματα πολυπλοκότητας και διαλειτουργικότητας, υποστηρίζοντας τις απαιτήσεις των τρεχουσών εφαρμογών και των προτιμήσεων των χρηστών και διαχειρίζοντας ταυτόχρονα πολλαπλές δικτυακές διεπαφές. Η συλλογή, η μοντελοποίηση, η διεξαγωγή συμπερασμάτων και η κατανομή πληροφορίας περιεχομένου σε σχέση με δεδομένα αισθητήρων θα παίξουν κρίσιμο ρόλο σε αυτήν την πρόκληση. Με βάση τα παραπάνω, κρίνεται σκόπιμη η αξιοποίηση των αρχών της επίγνωσης περιεχομένου και της αυτονομικότητας, καθώς επιτρέπουν στις δικτυακές οντότητες να είναι ενήμερες του εαυτού τους και του περιβάλλοντός τους, καθώς και να αυτοδιαχειρίζονται τις λειτουργίες τους ώστε να πετυχαίνουν συγκεκριμένους στόχους. Επιπλέον, χρειάζεται ακριβής ποσοτική αξιολόγηση της απόδοσης λύσεων διαχείρισης της συνδεσιμότητας για ετερογενή δίκτυα, οι οποίες παρουσιάζουν διαφορετικές στρατηγικές επίγνωσης περιβάλλοντος, απαιτώντας μια μεθοδολογία που να είναι περιεκτική και γενικά εφαρμόσιμη ώστε να καλύπτει διαφορετικές προσεγγίσεις, καθώς οι υπάρχουσες μεθοδολογίες στην βιβλιογραφία είναι σχετικά περιορισμένες. Tο σύνολο της μελέτης επικεντρώνεται σε δύο θεματικούς άξονες. Στο πρώτο θεματικό μέρος της διατριβής, αναλύεται ο ρόλος της επίγνωσης περιβάλλοντος και της αυτονομικότητας, σε σχέση με την διαχείριση της συνδεσιμότητας, αναπτύσσοντας ένα πλαίσιο ταξινόμησης και κατηγοριοποίησης, επεκτείνοντας την τρέχουσα βιβλιογραφία. Με βάση το προαναφερθέν πλαίσιο, ταξινομήθηκαν και αξιολογήθηκαν λύσεις για την υποστήριξη της κινητικότητας σε ετερογενή δίκτυα, οι οποίες δύνανται να θεωρηθούν ότι παρουσιάζουν επίγνωση περιβάλλοντος και αυτο-διαχειριστικά χαρακτηριστικά. Επιπλέον, μελετήθηκε κατά πόσον οι αποφάσεις που λαμβάνονται ως προς την επιλογή του κατάλληλου δικτύου, σύμφωνα με την κάθε λύση, είναι αποτελεσματικές και προτάθηκαν τρόποι βελτιστοποίησης των υπαρχουσών αρχιτεκτονικών, καθώς και προτάσεων προς περαιτέρω ανάπτυξη σχετικών μελλοντικών λύσεων. Στο δεύτερο θεματικό μέρος της διατριβής, αναπτύχθηκε μια ευέλικτη αναλυτική μεθοδολογία, περιλαμβάνοντας όλους τους παράγοντες που μπορούν να συνεισφέρουν στην συνολική χρονοκαθυστέρηση, λαμβάνοντας υπόψιν την σηματοδοσία, την επεξεργαστική επιβάρυνση και την συμφόρηση (μελέτη ουράς), επεκτείνοντας την τρέχουσα βιβλιογραφία. Η μεθοδολογία είναι περιεκτική, ενώ ταυτόχρονα προσφέρει κλειστού τύπου λύσεις και έχει την δυνατότητα να προσαρμόζεται σε διαφορετικές προσεγγίσεις. Προς απόδειξη αυτού, εφαρμόσαμε την μεθοδολογία σε δύο λύσεις με διαφορετική στρατηγική επίγνωσης περιβάλλοντος (μια μεταδραστική και μια προδραστική). Και για τις δύο προσεγγίσεις, τα αναλυτικά αποτελέσματα επιβεβαιώθηκαν από προσομοιώσεις, επιβεβαιώνοντας την αποτελεσματικότητα και την ακρίβεια της αναλυτικής μεθοδολογίας. Επιπλέον, αποδείχθηκε ότι η προδραστική προσέγγιση εμφανίζει καλύτερη απόδοση ως προς την συνολική χρονοκαθυστέρηση, ενώ χρειάζεται σημαντικά λιγότερους επεξεργαστικούς πόρους, παρουσιάζοντας πιθανά οφέλη και στην συνολική ενεργειακή κατανάλωση και στα λειτουργικά και κεφαλαιουχικά κόστη (OPEX και CAPEX)

    Context Aware Computing for The Internet of Things: A Survey

    Get PDF
    As we are moving towards the Internet of Things (IoT), the number of sensors deployed around the world is growing at a rapid pace. Market research has shown a significant growth of sensor deployments over the past decade and has predicted a significant increment of the growth rate in the future. These sensors continuously generate enormous amounts of data. However, in order to add value to raw sensor data we need to understand it. Collection, modelling, reasoning, and distribution of context in relation to sensor data plays critical role in this challenge. Context-aware computing has proven to be successful in understanding sensor data. In this paper, we survey context awareness from an IoT perspective. We present the necessary background by introducing the IoT paradigm and context-aware fundamentals at the beginning. Then we provide an in-depth analysis of context life cycle. We evaluate a subset of projects (50) which represent the majority of research and commercial solutions proposed in the field of context-aware computing conducted over the last decade (2001-2011) based on our own taxonomy. Finally, based on our evaluation, we highlight the lessons to be learnt from the past and some possible directions for future research. The survey addresses a broad range of techniques, methods, models, functionalities, systems, applications, and middleware solutions related to context awareness and IoT. Our goal is not only to analyse, compare and consolidate past research work but also to appreciate their findings and discuss their applicability towards the IoT.Comment: IEEE Communications Surveys & Tutorials Journal, 201

    Next Generation Cloud Computing: New Trends and Research Directions

    Get PDF
    The landscape of cloud computing has significantly changed over the last decade. Not only have more providers and service offerings crowded the space, but also cloud infrastructure that was traditionally limited to single provider data centers is now evolving. In this paper, we firstly discuss the changing cloud infrastructure and consider the use of infrastructure from multiple providers and the benefit of decentralising computing away from data centers. These trends have resulted in the need for a variety of new computing architectures that will be offered by future cloud infrastructure. These architectures are anticipated to impact areas, such as connecting people and devices, data-intensive computing, the service space and self-learning systems. Finally, we lay out a roadmap of challenges that will need to be addressed for realising the potential of next generation cloud systems.Comment: Accepted to Future Generation Computer Systems, 07 September 201

    Cognition-Based Networks: A New Perspective on Network Optimization Using Learning and Distributed Intelligence

    Get PDF
    IEEE Access Volume 3, 2015, Article number 7217798, Pages 1512-1530 Open Access Cognition-based networks: A new perspective on network optimization using learning and distributed intelligence (Article) Zorzi, M.a , Zanella, A.a, Testolin, A.b, De Filippo De Grazia, M.b, Zorzi, M.bc a Department of Information Engineering, University of Padua, Padua, Italy b Department of General Psychology, University of Padua, Padua, Italy c IRCCS San Camillo Foundation, Venice-Lido, Italy View additional affiliations View references (107) Abstract In response to the new challenges in the design and operation of communication networks, and taking inspiration from how living beings deal with complexity and scalability, in this paper we introduce an innovative system concept called COgnition-BAsed NETworkS (COBANETS). The proposed approach develops around the systematic application of advanced machine learning techniques and, in particular, unsupervised deep learning and probabilistic generative models for system-wide learning, modeling, optimization, and data representation. Moreover, in COBANETS, we propose to combine this learning architecture with the emerging network virtualization paradigms, which make it possible to actuate automatic optimization and reconfiguration strategies at the system level, thus fully unleashing the potential of the learning approach. Compared with the past and current research efforts in this area, the technical approach outlined in this paper is deeply interdisciplinary and more comprehensive, calling for the synergic combination of expertise of computer scientists, communications and networking engineers, and cognitive scientists, with the ultimate aim of breaking new ground through a profound rethinking of how the modern understanding of cognition can be used in the management and optimization of telecommunication network

    Proceedings of the 2005 IJCAI Workshop on AI and Autonomic Communications

    Get PDF
    corecore