Data-driven design of intelligent wireless networks: an overview and tutorial

Data science or "data-driven research" is a research approach that uses real-life data to gain insight about the behavior of systems. It enables the analysis of small, simple as well as large and more complex systems in order to assess whether they function according to the intended design and as seen in simulation. Data science approaches have been successfully applied to analyze networked interactions in several research areas such as large-scale social networks, advanced business and healthcare processes. Wireless networks can exhibit unpredictable interactions between algorithms from multiple protocol layers, interactions between multiple devices, and hardware specific influences. These interactions can lead to a difference between real-world functioning and design time functioning. Data science methods can help to detect the actual behavior and possibly help to correct it. Data science is increasingly used in wireless research. To support data-driven research in wireless networks, this paper illustrates the step-by-step methodology that has to be applied to extract knowledge from raw data traces. To this end, the paper (i) clarifies when, why and how to use data science in wireless network research; (ii) provides a generic framework for applying data science in wireless networks; (iii) gives an overview of existing research papers that utilized data science approaches in wireless networks; (iv) illustrates the overall knowledge discovery process through an extensive example in which device types are identified based on their traffic patterns; (v) provides the reader the necessary datasets and scripts to go through the tutorial steps themselves

Robot Localization Obtained by Using Inertial Measurements, Computer Vision, and Wireless Ranging

Robots have long been used for completing tasks that are too difficult, dangerous, or distant to be accomplished by humans. In many cases, these robots are highly specialized platforms - often expensive and capable of completing every task related to a mission\u27s objective. An alternative approach is to use multiple platforms, each less capable in terms of number of tasks and thus significantly less complex and less costly. With advancements in embedded computing and wireless communications, multiple such platforms have been shown to work together to accomplish mission objectives. In the extreme, collections of very simple robots have demonstrated emergent behavior akin to that seen in nature (e.g., bee colonies) motivating the moniker of \u27\u27swarm robotics\u27\u27 - a group of robots working collaboratively to accomplish a task. The use of robotic swarms offers the potential to solve complex tasks more efficiently than a single robot by introducing robustness and flexibility to the system. This work investigates localization in heterogeneous and autonomous robotic swarms to improve their ability to carry out exploratory missions in unknown terrain. Collaboratively, these robots can, for example, conduct sensing and mapping of an environment while simultaneously evolving a communication network. For this application, among many others, it is required to determine an accurate knowledge of the robot\u27s pose (i.e., position and orientation). The act of determining the pose of the robot is known as localization. Some low cost robots can provide location estimates using inertial measurements (i.e., odometry), however this method alone is insufficient due to cumulative errors in sensing. Image tracking and wireless localization methods are implemented in this work to increase the accuracy of localization estimates. These localization methods complement each other: image tracking yields higher accuracy than wireless, however a line-of-sight (LOS) with the target is required; wireless localization can operate under LOS or non-LOS conditions, however has issues in multipath conditions. Together, these methods can be used to improve localization results under all sight conditions. The specific contributions of this work are: (1) a concept of \u27shared sensing\u27 in which extremely simple and inexpensive robots with unreliable localization estimates are used in a heterogeneous swarm of robots in a way that increases the accuracy of localization for the simple agents and simultaneously extends the sensing capabilities of the more complex robots, (2) a description, evaluation, and discussion of various means to estimate a robot\u27s pose, (3) a method for increasing reliability of RSSI measurements for wireless ranging/localization systems by averaging RSSI measurements over both time and space, (4) a process for developing an in-field model to be used for estimating the location of a robot by leveraging the existing wireless communication system

Tecnologias IoT para pastoreio e controlo de postura animal

The unwanted and adverse weeds that are constantly growing in vineyards, force wine producers to repeatedly remove them through the use of mechanical and chemical methods. These methods include machinery such as plows and brushcutters, and chemicals as herbicides to remove and prevent the growth of weeds both in the inter-row and under-vine areas. Nonetheless, such methods are considered very aggressive for vines, and, in the second case, harmful for the public health, since chemicals may remain in the environment and hence contaminate water lines. Moreover, such processes have to be repeated over the year, making it extremely expensive and toilsome. Using animals, usually ovines, is an ancient practice used around the world. Animals, grazing in vineyards, feed from the unwanted weeds and fertilize the soil, in an inexpensive, ecological and sustainable way. However, sheep may be dangerous to vines since they tend to feed on grapes and on the lower branches of the vines, which causes enormous production losses. To overcome that issue, sheep were traditionally used to weed vineyards only before the beginning of the growth cycle of grapevines, thus still requiring the use of mechanical and/or chemical methods during the remainder of the production cycle. To mitigate the problems above, a new technological solution was investigated under the scope of the SheepIT project and developed in the scope of this thesis. The system monitors sheep during grazing periods on vineyards and implements a posture control mechanism to instruct them to feed only from the undesired weeds. This mechanism is based on an IoT architecture, being designed to be compact and energy efficient, allowing it to be carried by sheep while attaining an autonomy of weeks. In this context, the thesis herein sustained states that it is possible to design an IoT-based system capable of monitoring and conditioning sheep’s posture, enabling a safe weeding process in vineyards. Moreover, we support such thesis in three main pillars that match the main contributions of this work and that are duly explored and validated, namely: the IoT architecture design and required communications, a posture control mechanism and the support for a low-cost and low-power localization mechanism. The system architecture is validated mainly in simulation context while the posture control mechanism is validated both in simulations and field experiments. Furthermore, we demonstrate the feasibility of the system and the contribution of this work towards the first commercial version of the system.O constante crescimento de ervas infestantes obriga os produtores a manter um processo contínuo de remoção das mesmas com recurso a mecanismos mecânicos e/ou químicos. Entre os mais populares, destacam-se o uso de arados e roçadores no primeiro grupo, e o uso de herbicidas no segundo grupo. No entanto, estes mecanismos são considerados agressivos para as videiras, assim como no segundo caso perigosos para a saúde pública, visto que os químicos podem permanecer no ambiente, contaminando frutos e linhas de água. Adicionalmente, estes processos são caros e exigem mão de obra que escasseia nos dias de hoje, agravado pela necessidade destes processos necessitarem de serem repetidos mais do que uma vez ao longo do ano. O uso de animais, particularmente ovelhas, para controlar o crescimento de infestantes é uma prática ancestral usada em todo o mundo. As ovelhas, enquanto pastam, controlam o crescimento das ervas infestantes, ao mesmo tempo que fertilizam o solo de forma gratuita, ecológica e sustentável. Não obstante, este método foi sendo abandonado visto que os animais também se alimentam da rama, rebentos e frutos da videira, provocando naturais estragos e prejuízos produtivos. Para mitigar este problema, uma nova solução baseada em tecnologias de Internet das Coisas é proposta no âmbito do projeto SheepIT, cuja espinha dorsal foi construída no âmbito desta tese. O sistema monitoriza as ovelhas enquanto estas pastoreiam nas vinhas, e implementam um mecanismo de controlo de postura que condiciona o seu comportamento de forma a que se alimentem apenas das ervas infestantes. O sistema foi incorporado numa infraestrutura de Internet das Coisas com comunicações sem fios de baixo consumo para recolha de dados e que permite semanas de autonomia, mantendo os dispositivos com um tamanho adequado aos animais. Neste contexto, a tese suportada neste trabalho defende que é possível projetar uma sistema baseado em tecnologias de Internet das Coisas, capaz de monitorizar e condicionar a postura de ovelhas, permitindo que estas pastem em vinhas sem comprometer as videiras e as uvas. A tese é suportada em três pilares fundamentais que se refletem nos principais contributos do trabalho, particularmente: a arquitetura do sistema e respetivo sistema de comunicações; o mecanismo de controlo de postura; e o suporte para implementação de um sistema de localização de baixo custo e baixo consumo energético. A arquitetura é validada em contexto de simulação, e o mecanismo de controlo de postura em contexto de simulação e de experiências em campo. É também demonstrado o funcionamento do sistema e o contributo deste trabalho para a conceção da primeira versão comercial do sistema.Programa Doutoral em Informátic

Exploiting and optimizing mobility in wireless sensor networks

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Automação e Sistemas, Florianópolis, 2016.Nos últimos anos, as chamadas Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) tem sido usadas numa grande variedade de aplicações, tais como monitoramento (p.ex. poluição do ar e água, vulcões, estruturas, sinais vitais), detecção de eventos (p.ex. vigilância, incêndios, inundações, terremotos), e monitoramento de alvos (p.ex. segurança, animais silvestres, etc). RSSF são constituídas tipicamente por dezenas, as vez centenas de pequenos dispositivos alimentados por baterias, capazes de realizar medições e de transmitir tais dados para uma estação base através de um canal sem fio. Uma das formas mais promissoras para melhorar o desempenho das RSSF em termos de conectividade, tempo de vida da rede, e latência na transmissão dos dados é através de técnicas que exploram a mobilidade em um ou mais componentes da rede. A mobilidade na RSSF pode ser tanto controlável como aleatória, sendo que em ambos os casos os protocolos devem ser devidamente ajustados para responder adequadamente aos cenários em questão. No caso de mobilidade aleatória, os nodos sensores podem ser capazes de aprender os padrões de mobilidade dos nodos para poderem otimizar a operação da rede. Por outro lado, sendo os padrões de mobilidade conhecidos, é possível fazer escolhas para melhor sintonizar o desempenho da rede de acordo com os critérios estabelecidos pelo projetista. A presente tese de doutorado procura explorar as vantagens associadas com o uso de mobilidade controlada em RSSF. É possível definir mobilidade controlada como sendo a capacidade de se alterar propositalmente o posicionamento de determinados nodos da RSSF. Com isso se torna possível explorar, controlar, ou mesmo otimizar a trajetória e a velocidade dos nodos móveis da RSSF a fim de maximizar o desempenho da rede como um todo. Definitivamente, o uso de nodos que permitam o ajuste de trajetória e velocidade oferece um alto grau de flexibilidade para se explorar aspectos de mobilidade e projetar protocolos de coleta de dados otimizados. Ao se utilizar mobilidade controlada, algumas das operações realizadas pela RSSF podem ser significativamente melhoradas, de modo a tornar possível ajustar o padrão de desempenho da rede de acordo com os níveis desejados. Por exemplo, o processo de descoberta de nodos pode ser melhorado e mesmo simplificado com o controle dos nodos móveis, de modo que ele possa se aproximar dos nodos estáticos em instantes pré-determinados. Da mesma forma, o processo de coleta de dados pode ser otimizado se os nodos móveis se moverem mais rapidamente nos locais onde eles precisam coletar menos dados. Entretanto, diversos desafios aparecem neste tipo de contexto. Por exemplo, como se deve escalonar a chegada do(s) nodo(s) móvel(is) e como se deve controlar e otimizar a movimentação em termos de velocidade sem afetar a qualidade de serviço. Nesse contexto, o segundo capítulo da teseapresenta um esquema de estimação de localização de nodos estáticos espalhados ao longo de uma área predeterminada, utilizando-se para tanto de um nodo móvel com mobilidade controlada. Tal informação de posicionamento é muito importante para a organização de uma RSSF. Com isso é possível definir a sua cobertura, os protocolos de roteamento, a forma de coleta de dados e também auxiliar em aplicações de rastreamento e detecção de eventos. O esquema proposto consiste de uma técnica de localização para estimar a posição dos nodos sensor de forma eficiente, usando apenas um nodo móvel e técnicas geométricas simples. O esquema não requer hardware adicional ou mesmo comunicação entre nodos sensores, evitando assim maiores gastos de baterias. A estimativa de posição obtida é precisa e capaz de tolerar um certo grau de obstáculos. Os resultados obtidos ao longo da tese demostram que a precisão de localização pode ser bem ajustada selecionando corretamente a velocidade, o intervalo de transmissão de beacons e o padrão de varredura da área de interesse pelo nodo móvel.Já o terceiro capítulo apresentada uma técnica de otimização para fins de controle da mobilidade do nodo coletor de dados (MDC). Com isso torna-se possível desenvolver um esquema inteligente de coleta de dados na RSSF. Em primeiro lugar, são destacados os fatores que afetam o processo de coleta de dados usando um MDC. Em seguida é apresentado um algoritmo adaptativo que permite ajustar os parâmetros de controlenecessários para modificar os parâmetros de movimentação do MDC. Estes parâmetros permitem que a velocidade do MDC seja ajustada em tempo de execução para otimizaro processo de coleta de dados. Com isso o MDC pode se adaptar às diferentes taxas de coletas de dados impostas por um conjunto de nodos heterogêneos. O esquema proposto apresenta vantagens significativas para RSSF de grande escala e também heterogêneas (onde os sensores possuem taxas de amostragem variáveis). Os resultados obtidos mostram um aumento significativo na taxa de coleta de dados e a redução no tempo total de deslocamento e no número de voltas que o MDC gasta para coletar os dados dos sensores.Por fim, o capítulo 4 propõe um mecanismo de controle de acesso (MAC) adaptado ao cenário de mobilidade, que se ajusta automaticamente de acordo com o padrão de mobilidade do MDC. O mesmo foca umaredução no consumo de energia e na melhoria da coleta de dados, suportando mobilidade e evitando colisões de mensagens. Este protocolo destina-se a aplicações de coleta de dados nas quais os nós sensores têm de reportar periodicamente a um nó receptor ou estação base. O conceito básico é baseado em acesso múltiplo de divisão de tempo, onde a duração do padrão de sono-vigília é definida de acordo com o padrão de mobilidade do MDC. O esquema proposto é capaz de atender tanto mobilidade aleatória quanto controlada por parte do MDC, desde que as RSSF sejam organizadas em cluster. Uma análise de simulação detalhada é realizada para avaliar seu desempenho em cenários mais gerais e sob diferentes condições operacionais. Os resultados obtidos mostram que o nosso esquema proposto supera amplamente oprotocolo 802.15.4 com sinais (beacons) em termos de eficiência energética, tempo de deslocamento do MDC e taxas de coleta de dados.Abstract : One of the promising techniques for improving the performance of a wireless sensor network (WSN), in terms of connectivity, network lifetime, and data latency, is to introduce and exploit mobility in some of the network components. Mobility in WSN can be either uncontrollable or controllable and needs to be optimized in both cases. In the case of uncontrolled mobility, sensor nodes can learn the mobility patterns of mobile nodes to improve network performance. On the other hand, if the mobility is controllable in terms of trajectory and speed, it can be best tuned to enhance the performance of the network to the desired level. This thesis considers the problem of exploiting and optimizing mobility in wireless sensor networks in order to increase the performance and efficiency of the network.First, a location estimation scheme is discussed for static nodes within a given sensor area using a controlled mobile node. Position information of static nodes is very important in WSN. It helps in effective coverage, routing, data collection, target tracking, and event detection. The scheme discusses a localization technique for efficient position estimation of the sensor nodes using a mobile node and simple geometric techniques. The scheme does not require extra hardware or data communication and does not make the ordinary sensor nodes to spend energy on any interaction with neighboring nodes. The position estimation is accurate and efficient enough to tolerate obstacles and only requires broadcasting of beacon messages by the mobile node. Obtained simulation results show that the localization accuracy can be well adjusted by properly selecting the speed, beacon interval, and scan pattern of the mobile node.Second, an optimization technique for controlled mobility of a mobile data collector is presented in order to develop a smart data collection scheme in WSN. In this case, first, the factors affecting the data collection process using an MDC is highlighted. Then, an adaptive algorithm and control parameters that the MDC uses for autonomously controlling its motion is presented. These parameters allow the speed of the MDC to be adjusted at run time in order to adaptively improve the data collection process. Built-in intelligence helps our system adapting to the changing requirements of data collection. Our scheme shows significant advantages for sparsely deployed, large scale sensor networks and heterogeneous networks (where sensors have variable sampling rates). The simulation results show a significant increase in data collection rate and reduction in the overall traverse time and number of laps that the MDC spends for data gathering.Finally, a mobility aware adaptive medium access control (MAC) is proposed for WSNs which automatically adjusts according to the mobility pattern of the MDC, focusing on reducing energy consumption and improving data collection, while supporting mobility and collision avoidance. This protocol is targeted to data collection applications (e.g. monitoring and surveillance), in which sensor nodes have to periodically report to a sink node. The core concept is based on adaptive time division multiple access, where the sleep-wake duration is defined according to the MDC mobility pattern. The proposed scheme is described for random, predictable, and controlled arrival of MDC in cluster-based WSNs. A detailed simulation analysis is carried out to evaluate its performance in more general scenarios and under different operating conditions. The obtained results show that our scheme largely outperforms the commonly used 802.15.4 beacon-enabled and other fixed duty-cycling schemes in terms of energy efficiency, MDC traverse time, and data collection rates

Distributed Algorithms for Target Localization in Wireless Sensor Networks Using Hybrid Measurements

This dissertation addresses the target localization problem in wireless sensor networks (WSNs). WSNs is now a widely applicable technology which can have numerous practical applications and offer the possibility to improve people’s lives. A required feature to many functions of a WSN, is the ability to indicate where the data reported by each sensor was measured. For this reason, locating each sensor node in a WSN is an essential issue that should be considered. In this dissertation, a performance analysis of two recently proposed distributed localization algorithms for cooperative 3-D wireless sensor networks (WSNs) is presented. The tested algorithms rely on distance and angle measurements obtained from received signal strength (RSS) and angle-of-arrival (AoA) information, respectively. The measurements are then used to derive a convex estimator, based on second-order cone programming (SOCP) relaxation techniques, and a non-convex one that can be formulated as a generalized trust region sub-problem (GTRS). Both estimators have shown excellent performance assuming a static network scenario, giving accurate location estimates in addition to converging in few iterations. The results obtained in this dissertation confirm the novel algorithms’ performance and accuracy. Additionally, a change to the algorithms is proposed, allowing the study of a more realistic and challenging scenario where different probabilities of communication failure between neighbor nodes at the broadcast phase are considered. Computational simulations performed in the scope of this dissertation, show that the algorithms’ performance holds for high probability of communication failure and that convergence is still achieved in a reasonable number of iterations

Identifying High-Traffic Patterns in the Workplace With Radio Tomographic Imaging in 3D Wireless Sensor Networks

The rapid progress of wireless communication and embedded mircro-sensing electro-mechanical systems (MEMS) technologies has resulted in a growing confidence in the use of wireless sensor networks (WSNs) comprised of low-cost, low-power devices performing various monitoring tasks. Radio Tomographic Imaging (RTI) is a technology for localizing, tracking, and imaging device-free objects in a WSN using the change in received signal strength (RSS) of the radio links the object is obstructing. This thesis employs an experimental indoor three-dimensional (3-D) RTI network constructed of 80 wireless radios in a 100 square foot area. Experimental results are presented from a series of stationary target localization and target tracking experiments using one and two targets. Preliminary results demonstrate a 3-D RTI network can be effectively used to generate 3-D RSS-based images to extract target features such as size and height, and identify high-traffic patterns in the workplace by tracking asset movement