A Tabu Search WSN Deployment Method for Monitoring Geographically Irregular Distributed Events

In this paper, we address the Wireless Sensor Network (WSN) deployment issue. We assume that the observed area is characterized by the geographical irregularity of the sensed events. Formally, we consider that each point in the deployment area is associated a differentiated detection probability threshold, which must be satisfied by our deployment method. Our resulting WSN deployment problem is formulated as a Multi-Objectives Optimization problem, which seeks to reduce the gap between the generated events detection probabilities and the required thresholds while minimizing the number of deployed sensors. To overcome the computational complexity of an exact resolution, we propose an original pseudo-random approach based on the Tabu Search heuristic. Simulations show that our proposal achieves better performances than several other approaches proposed in the literature. In the last part of this paper, we generalize the deployment problem by including the wireless communication network connectivity constraint. Thus, we extend our proposal to ensure that the resulting WSN topology is connected even if a sensor communication range takes small values

Method for Optimal Sensor Deployment on 3D Terrains Utilizing a Steady State Genetic Algorithm with a Guided Walk Mutation Operator Based on the Wavelet Transform

One of the most critical issues of Wireless Sensor Networks (WSNs) is the deployment of a limited number of sensors in order to achieve maximum coverage on a terrain. The optimal sensor deployment which enables one to minimize the consumed energy, communication time and manpower for the maintenance of the network has attracted interest with the increased number of studies conducted on the subject in the last decade. Most of the studies in the literature today are proposed for two dimensional (2D) surfaces; however, real world sensor deployments often arise on three dimensional (3D) environments. In this paper, a guided wavelet transform (WT) based deployment strategy (WTDS) for 3D terrains, in which the sensor movements are carried out within the mutation phase of the genetic algorithms (GAs) is proposed. The proposed algorithm aims to maximize the Quality of Coverage (QoC) of a WSN via deploying a limited number of sensors on a 3D surface by utilizing a probabilistic sensing model and the Bresenham's line of sight (LOS) algorithm. In addition, the method followed in this paper is novel to the literature and the performance of the proposed algorithm is compared with the Delaunay Triangulation (DT) method as well as a standard genetic algorithm based method and the results reveal that the proposed method is a more powerful and more successful method for sensor deployment on 3D terrains

Connectivity, Coverage and Placement in Wireless Sensor Networks

Wireless communication between sensors allows the formation of flexible sensor networks, which can be deployed rapidly over wide or inaccessible areas. However, the need to gather data from all sensors in the network imposes constraints on the distances between sensors. This survey describes the state of the art in techniques for determining the minimum density and optimal locations of relay nodes and ordinary sensors to ensure connectivity, subject to various degrees of uncertainty in the locations of the nodes

Long-Range Wireless Mesh Network for Weather Monitoring in Unfriendly Geographic Conditions

In this paper a long-range wireless mesh network system is presented. It consists of three main parts: Remote Terminal Units (RTUs), Base Terminal Units (BTUs) and a Central Server (CS). The RTUs share a wireless network transmitting in the industrial, scientific and medical applications ISM band, which reaches up to 64 Km in a single point-to-point communication. A BTU controls the traffic within the network and has as its main task interconnecting it to a Ku-band satellite link using an embedded microcontroller-based gateway. Collected data is stored in a CS and presented to the final user in a numerical and a graphical form in a web portal

Gestion de la qualité de service et planification optimale de réseaux de capteurs multimédia sans fil

RÉSUMÉ Un RCSF est constitué d'un certain nombre d'entités (capteurs) géographiquement dispersées, de taille réduite, avec une autonomie et une puissance de traitement réduites. Ces dispositifs sont utilisés pour réaliser, de manière indépendante, des tâches comme la surveillance, le contrôle de processus industriel, etc. Les avancées en microélectronique ont conduit à l'émergence des petites caméras (type CMOS) et microphones accessibles. Ces capteurs audio-visuels peuvent être intégrés dans un RCSF pour former des RCMSF. Dans certains types d'applications, comme la surveillance des frontières, un grand nombre de ce type de capteurs est susceptible d'être déployés, sur de vastes terrains. Un volume considérable de flux audio-visuel (en plus des données) doit être transmis au centre de contrôle (le collecteur, ou SINK) pour analyse et prise de décision. Il y a donc un besoin important en termes de bande passante, avec surtout une forte contrainte en termes de délai de transmission et d'autres paramètres de RCSF. Des solutions pour le routage d'information ont été développées pour des RCSF, mais ces protocoles n'ont pas pris en compte la génération à grande échelle des données multimédia, elles sont par conséquent inadaptées aux RCMSF. Les capteurs typiquement sont omnidirectionnels, c'est-à-dire qu'ils sont capables de capter des signaux qui proviennent de toutes les directions autour d'eux. Les capteurs multimédia, en particulier les capteurs de vidéo, sont de type directionnel. Pour ce type de capteurs, l'aire de captage est limitée à un secteur donné d'un plan tridimensionnel. Malheureusement, les modèles mathématiques développés pour le placement des RCMSF conventionnels ne peuvent pas être appliqués dans le cadre de la configuration et de la planification des réseaux de capteurs directionnels. De nouveaux modèles d'optimisation sont donc nécessaires pour la capture des principaux paramètres caractérisant les capteurs directionnels. Dans cette thèse, nous abordons donc les problèmes clés suivants: le routage des données hétérogènes (scalaires et multimédia) pour les nœuds d'un RCMSF afin d'assurer une meilleure QdS aux usagers; et le déploiement optimisé de capteurs directionnels d'un RCMSF dans un espace tridimensionnel dont le but est couvrir un ensemble de points d'intérêts définis dans tel espace. Notre thèse se compose de trois articles scientifiques, chacun traitant d'une problématique bien spécifique. Le premier article traite du problème du routage d'information pour les RCMSF basé sur la QdS. Nous proposons un nouveau protocole, AntSensNet, basé sur l'heuristique de la colonie de fourmis, qui utilise plusieurs métriques de QdS pour trouver de bonnes routes pour les données multimédia et l'information scalaire. Dans la pratique, le protocole établit d'abord une structure hiérarchique sur le réseau avant de choisir les chemins appropriés pour répondre aux diverses exigences de QdS des différents types de trafic qui circulent dans le réseau. Ceci permet de maximiser l'utilisation des ressources du réseau, tout en améliorant la performance de la transmission de l'information. En outre, AntSensNet est capable d'utiliser un mécanisme efficace d'ordonnancement de paquets et de multiples chemins afin d'obtenir la distorsion minimale au moment où une application fait la transmission de la vidéo dans le réseau. Dans le deuxième article nous continuons avec le sujet de la QdS dans le RCMSFs et, plus spécifiquement, nous abordons la problématique du contrôle d'admission pour ce type de réseau. Grâce au contrôle d'admission, il est possible de déterminer si un réseau est capable de supporter un nouveau flot de données. S'il n'y a pas de contrôle d'admission dans un RCMSF, le performance du réseau sera compromis car les ressources existantes dans le réseau ne seront pas assez pour tous les flots acceptés et cela entraînera beaucoup de problèmes comme la perte de paquets des flots. Nous proposons un nouveau schéma de contrôle d'admission de nouveaux flots multimédia pour un RCMSF. Le système proposé est en mesure de déterminer si un flot de données puisse être admis dans le réseau, compte tenu de l'état actuel des liaisons de communications et l'énergie des nœuds. La décision sur l'acceptation est prise de manière distribuée, sans utiliser une entité centrale. De plus, notre schéma se présente comme un plug-in, et est adaptable à d'éventuels protocoles de routage et MAC utilisés pour la transmission de données dans les RCMSF. Nos résultats de simulation montrent l'efficacité de notre approche pour répondre aux exigences de QdS des nouveaux flots de données. Finalement, notre troisième article traite du problème du déploiement optimal des capteurs multimédia dans un espace 3D. Tel que mentionné ci-dessus, la plupart des capteurs multimédia sont du type directionnel. De surcroît, ces capteurs sont plus coûteux et plus spécialisés que les capteurs scalaires. En conséquence, les déploiements aléatoires, qui sont typiques pour les capteurs scalaires, ne sont ni souhaitables ni adéquats pour les capteurs multimédia. A cet effet, nous proposons un modèle optimal de déploiement 3D de capteurs directionnels. Ce modèle vise à déterminer le nombre minimum de capteurs directionnels connectés, leur emplacement et leur configuration, qui sont nécessaires pour couvrir un ensemble de points de contrôle dans un espace 3D donné. La configuration de chaque capteur déployé est déterminée par trois paramètres : la plage de détection, le champ de vision (FoV) et l'orientation. Nous présentons une formulation « Integer Linear Programming » (ILP) pour trouver la solution exacte du problème et aussi, un algorithme glouton capable de trouver une solution approximative (mais efficace) du problème. Nous évaluons également différentes propriétés des solutions proposées par le biais de nombreuses simulations. Avec ces trois articles on a réussi à résoudre, d'une façon à la fois innovatrice et pratique, les problèmes de routage basé sur la QdS pour les RCMSF et le déploiement de capteurs directionnels, qui sont l'objectif principal de notre recherche.----------ABSTRACT A Wireless Sensor Network (WSN) consists of a set of embedded processing units, called sensors, communicating via wireless links, whose main function is the collection of parameters related to the surrounding environment, such as temperature, pressure or the presence/motion of objects. WSN are expected to have many applications in various fields, such as industrial processes, military surveillance, observation and monitoring of habitat, etc. The availability of inexpensive hardware such as CMOS cameras and microphones that are able to ubiquitously capture multimedia content from the environment has fostered the development of Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs), i.e., networks of wirelessly interconnected devices that allow retrieving video and audio streams, still images, and scalar sensor data. In addition to the ability to retrieve multimedia data, WMSNs will be able to store, process in real time, correlate and fuse multimedia data originated from heterogeneous sources, and perform actions on the environment based on the content gathered. Many applications require the sensor network paradigm to be rethought in view of the need for mechanisms to deliver multimedia content with a certain level of quality of service (QoS). Due to high bandwidth, processing and stringent Qos requirements existing solutions are not feasible for WMSNs. Since the need to minimize the energy consumption has driven most of the research in sensor networks so far, there is a need to create mechanisms to efficiently deliver application-level QoS, and to map these requirements to network-layer metrics such as latency or delay. Additionally, in WSNs, an omnidirectional sensing model is often assumed where each sensor can equally detect its environment in each direction. Instead, multimedia sensors, specially video sensor, are directional sensors. A directional sensor is characterized by its sensing region which can be viewed as a sector in a three-dimensional plane. Therefore, it can only choose one active sector (or direction) at any time instant. Unfortunately, the many methods developed for deploying traditional WSNs cannot directly be used for optimizing and configuring directional WMSNs due to the different parameters involved. Therefore, new optimization models which capture the primary parameters characterizing directional sensors are necessary. The issues aforementioned are crucial challenges for the development of WMSNs. In this thesis, we are interested in the following aspects: routing of heterogeneous data (scalar and multimedia) from the nodes of a WMSN to the sink in order to provide better QoS experience to users; and an optimized deployment of directional sensors of a WMSN in a three-dimensional surface with the objective to cover all the control points as defined in such a space. Our thesis runs through three scientific papers, each addressing a specific problem. In our first paper, we address the problem of data routing based on different QoS metrics in a WMSN. We propose a new protocol AntSensNet, based on the traditional ant-based algorithm. The AntSensNet protocol builds a hierarchical structure on the network before choosing suitable paths to meet various QoS requirements from different kinds of traffic, thus maximizing network utilization, while improving its performance. In addition, AntSensNet is able to use a efficient multipath video packet scheduling in order to get minimum video distortion transmission. In the second paper, we address the problem of connection admission control for WMSNs. With admission control, it is possible to determine whether a network is capable of supporting a new data stream. Without admission control in a WMSN, the network performance will be compromised because the existing resources within the network cannot be enough for all the flows accepted and this will cause many problems such as packet loss and congestion. Taking multiple parameters into account, we propose a novel connection admission control scheme for the multimedia traffic circulating in the network. The proposed scheme is able to determine if a new flow can be admitted in the network considering the current link states and the energy of the nodes. The decision about accepting is taken in a distributed way, without trusting in a central entity to take this decision. In addition, our scheme works like a plug-in, being easily adaptable to any routing and MAC protocols. Our simulation results show the effectiveness of our approach to satisfy QoS requirements of flows and achieve fair bandwidth utilization and low jitter. Finally, in the third paper, we address the problem of optimal deployment of directional sensors in a 3D space. We have already mentioned that conventional methods to deploy omnidirectional sensors are not suitable to deploy directional sensors. To remedy this deficiency, we propose a mathematical model which aims at to determine the minimum number of connected directional multimedia sensor nodes and their configuration, needed to cover a set of control points in a given 3D space. The configuration of each deployed sensor is determined by three parameters: sensing range, field of view and orientation. We present the exact ILP formulation for the problem and an approximate (but computationally efficient) greedy algorithm solution. We also evaluate different properties of the proposed solutions through extensive simulations. Overall, the proposed solutions in this thesis are both innovative and practical. With these three papers, we have been successfully resolved the problems of a QoS-based routing protocol for WMSN and an optimal deployment of directional sensors in a 3D space, which are the components of the main objective of this thesis

Vehicle route optimization system with stochastic demands including predictive models

[ES] Durante los últimos años se ha producido un incremento en el número de ciudades que están incorporando nuevos sistemas basados en el concepto conocido como Internet de las Cosas o Internet of Things (IoT) para, por un lado, obtener nuevos datos acerca de la ciudad y, por otro, a partir de estos, ofrecer nuevos servicios y optimizar el consumo energético. Estas ciudades se mueven hacia un paradigma de ciudad inteligente o Smart City, cuyo principal objetivo es conseguir ciudades más sostenibles y que constituyan un mejor lugar donde vivir. Entre todas las aplicaciones que han surgido para Smart Cities, cabe destacar las destinadas a la logística inteligente, que buscan el ahorro y la eficiencia energética en el transporte realizado por las flotas de vehículos. Unido a esto, nuevos sensores han emergido para llevar a cabo proyectos que incorporen el concepto de IoT y la conexión de cualquier objeto de la vida diaria a Internet. Estos sensores o nodos se agrupan en las conocidas como Wireless Sensor Networks (WSN) o redes inalámbricas de sensores. Dichas redes pueden desplegarse tanto en entornos rurales como en urbanos y suponen la infraestructura básica para la toma de datos en aplicaciones para Smart Cities. En la presente tesis se realiza una investigación sobre el uso indicado de los sensores junto con las WSN para la toma de datos en sistemas de recogida de desechos. Asimismo, el procesamiento de los datos obtenidos por dichas redes y la extracción de patrones que permitan modelar su comportamiento ofrecen una valiosa información que puede emplearse más tarde para mejorar otros sistemas, como, por ejemplo, sistemas de optimización de rutas de vehículos. En este trabajo de tesis se aborda la utilización de modelos de predicción para predecir la demanda y que esta información pueda proporcionarse a otros sistemas para su posterior uso. Por último, los datos obtenidos a través de una red de sensores y la información extraída gracias a los modelos de predicción habilitan la inclusión de nuevos métodos de optimización de rutas de vehículos en un sistema de recogida inteligente de desechos o Smart Waste Collection System en inglés. La optimización de las rutas de vehículos en este tipo de sistemas se formula en la literatura como un problema de rutas de vehículos o Vehicle Routing Problem (VRP), en el que generalmente sus parámetros son de naturaleza estocástica, pero con frecuencia son tratados de forma determinista. En esta tesis se aborda la resolución de problemas VRP que incluyan incertidumbre en la demanda de sus clientes. Para ello, se emplean nuevas metodologías propuestas en la literatura como Simheuristics y se propone incluir modelos de predicción con el fin de obtener mejores resultados.[EN]In recent years there has been an increase in the number of cities that are incorporating new systems based on the concept known as the Internet of Things (IoT) to, on the one hand, obtain new data about the city and, on the other hand, from these, offer new services and optimize energy consumption. These cities are moving towards an intelligent city paradigm called Smart City, whose main objective is to achieve more intelligent and sustainable cities that constitute a better place to live. Among all the applications that have arisen for Smart Cities, it is worth highlighting those aimed at intelligent logistics, which seek savings and energy efficiency in transport performed by vehicle fleets. Along with this, new sensors have emerged to carry out projects that incorporate the concept of IoT and the connection of an object of daily life to the Internet. These sensors or nodes are grouped into what are known as Wireless Sensor Networks (WSN). These networks can be deployed in both rural and urban environments and provide the essential infrastructure for data collection in applications for Smart Cities. In the present thesis, a research is conducted on the indicated use of the sensors together with the WSN for the data collection in waste collection systems. Likewise, the processing of the data obtained by these networks and the extraction of patterns that allow modelling their behaviour offer valuable information which can be used later to improve other systems such as routing optimization systems. This thesis work deals with the use of prediction models to predict demand and then provide this information to other systems for later use. Finally, the data obtained through a network of sensors and the information extracted through predictive models enable the inclusion of new methods of vehicle routing optimization in an intelligent waste collection system or Smart Waste Collection System. The optimization of vehicle routes in this type of system is formulated in the literature as a Vehicle Routing Problem (VRP), in which its parameters are generally stochastic in nature, but are treated deterministically. This thesis deals with the resolution of VRP problems that include uncertainty in the demand of their customers. To this end, new methodologies in the literature such as Simheuristics are used and, in this work, modifications are proposed including prediction models in their use in order to obtain better results

Crowdsensing-driven route optimisation algorithms for smart urban mobility

Cotutela Universitat Politècnica de Catalunya i KTH Royal Institute of TechnologyUrban rörlighet anses ofta vara en av de främsta möjliggörarna för en hållbar statsutveckling. Idag skulle det dock kräva ett betydande skifte mot renare och effektivare stadstransporter vilket skulle stödja ökad social och ekonomisk koncentration av resurser i städerna. En viktig prioritet för städer runt om i världen är att stödja medborgarnas rörlighet inom stadsmiljöer medan samtidigt minska trafikstockningar, olyckor och föroreningar. Att utveckla en effektivare och grönare (eller med ett ord; smartare) stadsrörlighet är en av de svåraste problemen att bemöta för stora metropoler. I denna avhandling närmar vi oss problemet från det snabba utvecklingsperspektivet av ITlandskapet i städer vilket möjliggör byggandet av rörlighetslösningar utan stora stora investeringar eller sofistikerad sensortenkik. I synnerhet föreslår vi utnyttjandet av den mobila rörlighetsavkännings, eng. Mobile Crowdsensing (MCS), paradigmen i vilken befolkningen exploaterar sin mobilkommunikation och/eller mobilasensorer med syftet att frivilligt samla, distribuera, lokalt processera och analysera geospecifik information. Rörlighetavkänningssdata (t.ex. händelser, trafikintensitet, buller och luftföroreningar etc.) inhämtad från frivilliga i befolkningen kan ge värdefull information om aktuella rörelsesförhållanden i stad vilka, med adekvata databehandlingsalgoriter, kan användas för att planera människors rörelseflöden inom stadsmiljön. Såtillvida kombineras i denna avhandling två mycket lovande smarta rörlighetsmöjliggörare, eng. Smart Mobility Enablers, nämligen MCS och rese/ruttplanering. Vi kan därmed till viss utsträckning sammanföra forskningsutmaningar från dessa två delar. Vi väljer att separera våra forskningsmål i två delar, dvs forskningssteg: (1) arkitektoniska utmaningar vid design av MCS-system och (2) algoritmiska utmaningar för tillämpningar av MCS-driven ruttplanering. Vi ämnar att visa en logisk forskningsprogression över tiden, med avstamp i mänskligt dirigerade rörelseavkänningssystem som MCS och ett avslut i automatiserade ruttoptimeringsalgoritmer skräddarsydda för specifika MCS-applikationer. Även om vi förlitar oss på heuristiska lösningar och algoritmer för NP-svåra ruttproblem förlitar vi oss på äkta applikationer med syftet att visa på fördelarna med algoritm- och infrastrukturförslagen.La movilidad urbana es considerada una de las principales desencadenantes de un desarrollo urbano sostenible. Sin embargo, hoy en día se requiere una transición hacia un transporte urbano más limpio y más eficiente que soporte una concentración de recursos sociales y económicos cada vez mayor en las ciudades. Una de las principales prioridades para las ciudades de todo el mundo es facilitar la movilidad de los ciudadanos dentro de los entornos urbanos, al mismo tiempo que se reduce la congestión, los accidentes y la contaminación. Sin embargo, desarrollar una movilidad urbana más eficiente y más verde (o en una palabra, más inteligente) es uno de los temas más difíciles de afrontar para las grandes áreas metropolitanas. En esta tesis, abordamos este problema desde la perspectiva de un panorama TIC en rápida evolución que nos permite construir movilidad sin la necesidad de grandes inversiones ni sofisticadas tecnologías de sensores. En particular, proponemos aprovechar el paradigma Mobile Crowdsensing (MCS) en el que los ciudadanos utilizan sus teléfonos móviles y dispositivos, para nosotros recopilar, procesar y analizar localmente información georreferenciada, distribuida voluntariamente. Los datos de movilidad recopilados de ciudadanos que voluntariamente quieren compartirlos (por ejemplo, eventos, intensidad del tráfico, ruido y contaminación del aire, etc.) pueden proporcionar información valiosa sobre las condiciones de movilidad actuales en la ciudad, que con el algoritmo de procesamiento de datos adecuado, pueden utilizarse para enrutar y gestionar el flujo de gente en entornos urbanos. Por lo tanto, en esta tesis combinamos dos prometedoras fuentes de movilidad inteligente: MCS y la planificación de viajes/rutas, uniendo en cierta medida los distintos desafíos de investigación. Hemos dividido nuestros objetivos de investigación en dos etapas: (1) Desafíos arquitectónicos en el diseño de sistemas MCS y (2) Desafíos algorítmicos en la planificación de rutas aprovechando la información del MCS. Nuestro objetivo es demostrar una progresión lógica de la investigación a lo largo del tiempo, comenzando desde los fundamentos de los sistemas de detección centrados en personas, como el MCS, hasta los algoritmos de optimización de rutas diseñados específicamente para la aplicación de estos. Si bien nos centramos en algoritmos y heurísticas para resolver problemas de enrutamiento de clase NP-hard, utilizamos ejemplos de aplicaciones en el mundo real para mostrar las ventajas de los algoritmos e infraestructuras propuestas.Postprint (published version