Intelligent Circuits and Systems

ICICS-2020 is the third conference initiated by the School of Electronics and Electrical Engineering at Lovely Professional University that explored recent innovations of researchers working for the development of smart and green technologies in the fields of Energy, Electronics, Communications, Computers, and Control. ICICS provides innovators to identify new opportunities for the social and economic benefits of society.　 This conference bridges the gap between academics and R&D institutions, social visionaries, and experts from all strata of society to present their ongoing research activities and foster research relations between them. It provides opportunities for the exchange of new ideas, applications, and experiences in the field of smart technologies and finding global partners for future collaboration. The ICICS-2020 was conducted in two broad categories, Intelligent Circuits & Intelligent Systems and Emerging Technologies in Electrical Engineering

A hybrid intelligent model for network selection in the industrial Internet of Things

Industrial Internet of Things (IIoT) plays an important role in increasing productivity and efficiency in heterogeneous wireless networks. However, different domains such as industrial wireless scenarios, small cell domains and vehicular ad hoc networks (VANET) require an efficient machine learning/intelligent algorithm to process the vertical handover decision that can maintain mobile terminals (MTs) in the preferable networks for a sufficient duration of time. The preferred quality of service parameters can be differentiated from all the other MTs. Hence, in this paper, the problem with the vertical handoff (VHO) decision is articulated as the process of the Markov decision aimed to maximize the anticipated total rewards as well as to minimize the handoffs’ average count. A rewards function is designed to evaluate the QoS at the point of when the connections take place, as that is where the policy decision for a stationary deterministic handoff can be established. The proposed hybrid model merges the biogeography-based optimization (BBO) with the Markov decision process (MDP). The MDP is utilized to establish the radio access technology (RAT) selection’s probability that behaves as an input to the BBO process. Therefore, the BBO determines the best RAT using the described multi-point algorithm in the heterogeneous network. The numerical findings display the superiority of this paper’s proposed schemes in comparison with other available algorithms. The findings shown that the MDP-BBO algorithm is able to outperform other algorithms in terms of number of handoffs, bandwidth availability, and decision delays. Our algorithm displayed better expected total rewards as well as a reduced average account of handoffs compared to current approaches. Simulation results obtained from Monte-Carlo experiments prove validity of the proposed model

Who wrote this scientific text?

The IEEE bibliographic database contains a number of proven duplications with indication of the original paper(s) copied. This corpus is used to test a method for the detection of hidden intertextuality (commonly named "plagiarism"). The intertextual distance, combined with the sliding window and with various classification techniques, identifies these duplications with a very low risk of error. These experiments also show that several factors blur the identity of the scientific author, including variable group authorship and the high levels of intertextuality accepted, and sometimes desired, in scientific papers on the same topic

Artificial neural networks for location estimation and co-cannel interference suppression in cellular networks

This thesis reports on the application of artificial neural networks to two important problems encountered in cellular communications, namely, location estimation and co-channel interference suppression. The prediction of a mobile location using propagation path loss (signal strength) is a very difficult and complex task. Several techniques have been proposed recently mostly based on linearized, geometrical and maximum likelihood methods. An alternative approach based on artificial neural networks is proposed in this thesis which offers the advantages of increased flexibility to adapt to different environments and high speed parallel processing. Location estimation provides users of cellular telephones with information about their location. Some of the existing location estimation techniques such as those used in GPS satellite navigation systems require non-standard features, either from the cellular phone or the cellular network. However, it is possible to use the existing GSM technology for location estimation by taking advantage of the signals transmitted between the phone and the network. This thesis proposes the application of neural networks to predict the location coordinates from signal strength data. New multi-layered perceptron and radial basis function based neural networks are employed for the prediction of mobile locations using signal strength measurements in a simulated COST-231 metropolitan environment. In addition, initial preliminary results using limited available real signal-strength measurements in a metropolitan environment are also reported comparing the performance of the neural predictors with a conventional linear technique. The results indicate that the neural predictors can be trained to provide a near perfect mapping using signal strength measurements from two or more base stations. The second application of neural networks addressed in this thesis, is concerned with adaptive equalization, which is known to be an important technique for combating distortion and Inter-Symbol Interference (ISI) in digital communication channels. However, many communication systems are also impaired by what is known as co-channel interference (CCI). Many digital communications systems such as digital cellular radio (DCR) and dual polarized micro-wave radio, for example, employ frequency re-usage and often exhibit performance limitation due to co-channel interference. The degradation in performance due to CCI is more severe than due to ISI. Therefore, simple and effective interference suppression techniques are required to mitigate the interference for a high-quality signal reception. The current work briefly reviews the application of neural network based non-linear adaptive equalizers to the problem of combating co-channel interference, without a priori knowledge of the channel or co-channel orders. A realistic co-channel system is used as a case study to demonstrate the superior equalization capability of the functional-link neural network based Decision Feedback Equalizer (DFE) compared to other conventional linear and neural network based non-linear adaptive equalizers.This project was funded by Solectron (Scotland) Ltd

Framework to facilitate smooth handovers between mobile IPv6 networks

Fourth generation (4G) mobile communication networks are characterised by heterogeneous access networks and IP based transport technologies. Different access technologies give users choices to select services such as levels of Quality of Service (QoS) support, business models and service providers. Flexibility of heterogeneous access is compounded by the overhead of scanning to discover accessible services, which added to the handoff latency. This thesis has developed mechanisms for service discovery and service selection, along with a novel proposal for mobility management architectures that reduced handoff latency. The service discovery framework included a service advertisement data repository and a single frequency band access mechanism, which enabled users to explore services offered by various operators with a reduced scanning overhead. The novel hierarchical layout of the repository enabled it to categorise information into various layers and facilitate location based information retrieval. The information made available by the repository included cost, bandwidth, Packet Loss (PL), latency, jitter, Bit Error Rate (BER), location and service connectivity information. The single frequency band access mechanism further enabled users to explore service advertisements in the absence of their main service providers. The single frequency access mechanism broadcasted service advertisements information piggybacked onto a router advertisement packet on a reserved frequency band for advertisements. Results indicated that scanning 13 channels on 802.11 b interface takes 189ms whereas executing a query with maximum permissible search parameters on the service advertisement data repository takes 67ms. A service selection algorithm was developed to make handoff decisions utilising the service advertisements acquired from the service discovery framework; based on a user's preference. The selection algorithm reduced the calculation overhead by eliminating unsuitable networks; based on interface compatibility, service provider location, unacceptable QoS (Quality of service) and unacceptable cost; from the selection process. The selection algorithm utilised cost, bandwidth, PL, latency, jitter, BER and terminal power for computing the most suitable network. Results indicated that the elimination based approach has improved the performance of the algorithm by 35% over non- elimination oriented selection procedures, even after utilising more selection parameters. The service discovery framework and the service selection algorithm are flexible enough to be employed in most mobility management architectures. The thesis recommends Seamless Mobile Internet Protocol (SMIP) as a mobility management scheme based on the simulation results. The SMIP protocol, a combination of Hierarchical Mobile Internet Protocol (HMIP) and Fast Mobile Internet Protocol (FMIP), suffered hand off latency increases when undergoing a global handoff due to HMIP. The proposed modification to the HMIP included the introduction of a coverage area overlap, to reduce the global handoff latency. The introduction of a Home Address (HA) in Wireless Local Area Networks (WLAN) binding table enabled seamless handoffs from WLANs by having a redirection mechanism for the user's packets after handoff. The thesis delivered a new mobility management architecture with mechanisms for service discovery and service selection. The proposed framework enabled user oriented, application centric and terminal based approach for selecting IPv6 networks

Context-based Resource Management and Slicing for SDN-enabled 5G Smart, Connected Environments

Τα συστήματα κινητής επικοινωνίας πέμπτης γενιάς (5G) τα οποία αναμένονται τα αμέσως επόμενα χρόνια, θα αντιμετωπίσουν πρωτοφανείς απαιτήσεις όσον αφορά τον όγκο και το ρυθμό μεταδόσης δεδομένων, τις καθυστερήσεις του δικτύου, καθώς και τον αριθμό των συνδεδεμένων συσκευών. Τα μελλοντικά δικτυακά οικοσυστήματα θα περιλαμβάνουν μια πληθώρα τεχνολογιών ασύρματης επικοινωνίας (είτε τεχνολογιών 3GPP, είτε μη-3GPP) όπως το Wi-Fi, το 3G, το 4G ή LTE, το Bluetooth, κτλ. Τα σενάρια ανάπτυξης του 5G προβλέπουν έναν πολυεπίπεδο συνδυασμό μακρο- και μικρο-κυψελών, όπου πολυλειτουργικές συσκευές –οι οποίες μπορούν να υποστηρίξουν ποικιλία διαφορετικών εφαρμογών και υπηρεσιών- εξυπηρετούνται από διαφορετικές τεχνολογίες. Οι περιορισμοί που υπήρξαν στα παλιότερα συστήματα κινητών επικοινωνιών πρέπει να εξαλειφθούν, ανοίγοντας το δρόμο για ένα νέο κύμα υπηρεσιών και συνολική εμπειρία χρήστη. Ως εκ τούτου, η διαχείριση των ασύρματων πόρων μέσω της χαρτογράφησης και διανομής τους στις κινητές συσκευές, μέσω της πλέον κατάλληλης τεχνολογίας πρόσβασης, η οποία εξυπηρετεί τις ανάγκες των συγκεκριμένων υπηρεσιών/εφαρμογών αποκτά πρωταρχική σημασία. Οι κύριοι μηχανισμοί διαχείρισης πόρων δικτύου πρόσβασης δηλαδή η επιλογή κυψέλης (cell selection/reselection), η παράδοση υπηρεσίας από τη μία κυψέλη στην άλλη (handover), καθώς και ο έλεγχος εισαγωγής κλήσεων/υπηρεσιών (call/service admission control), είναι αυτοί που τελικώς θα μπορέσουν να προσφέρουν στους χρήστες εξαιρετικά υψηλή ποιότητα υπηρεσιών (Quality of Service - QoS) και εμπειρίας (Quality of Experience - QoE) προς τις πολύ απαιτητικές περιπτώσεις χρήσης του 5G. Αυτό θα γίνει εφικτό μέσω της βελτιστοποίησης του συσχετισμού-χαρτογράφησης μεταξύ των διαφορετικών (τελικών) κινητών συσκευών και των συνυπαρχόντων ασύρματων δικτύων πρόσβασης. Επιπλέον της οπτικής του χρήστη, οι Πάροχοι Δικτύων Κινητής θα είναι σε θέση να εκμεταλλευτούν τη μέγιστη αποδοτικότητα και χρήση των –ήδη δυσεύρετων- ασύρματων πόρων. Ευφυείς βελτιστοποιήσεις και αποδοτικές λύσεις όσον αφορά το κόστος και την κατανάλωση ενέργειας πρέπει επίσης να εισαχθούν στα δίκτυα 5ης γενιάς με σκοπό να προάγουν ένα συνεκτικό, στοχευμένο στο χρήστη και πολυδιάστατο οικοσύστημα πληροφοριών. Η παρούσα διατριβή αυτή εστιάζει στη Διαχείριση Ασύρματων Δικτυακών Πόρων (ΔΑΔΠ - RRM) από την οπτική των κύριων διαδικασιών που σχετίζονται με την επιλογή ασύρματης τεχνολογίας πρόσβασης και στρώματος κυψέλης (μικρο-, μάκρο κυψέλη, κτλ.), δηλαδή η επιλογή κυψέλης, η παράδοση υπηρεσίας και ο έλεγχος εισαγωγής κλήσεων/υπηρεσιών. Έπειτα, η διατριβή προχωρά ένα βήμα παραπέρα, με σκοπό να συνδέσει τη ΔΑΔΠ με μία από τις πιο πρόσφατες προσεγγίσεις διαχείρισης δικτυακών πόρων, δηλαδή τον «τεμαχισμό δικτύου» (network slicing), όπως αυτή εισάγεται σε περιβάλλοντα που χρησιμοποιούν τη μέθοδος της Δικτύωσης Βασισμένης στο Λογισμικό (Software Defined Networking), η οποία δημιουργεί μικρότερα, εικονικά τμήματα του δικτύου, προσαρμοσμένα και βελτιστοποιημένα για συκεκριμένες υπηρεσίες και αντίστοιχες απαιτήσεις. Σαν πρώτο βήμα, πραγματοποιήθηκε μια ολοκληρωμένη ανάλυση για τις υπάρχουσες λύσεις – όπως αυτές προδιαγράφονται στα πρότυπα της 3GPP, στη βιβλιογραφία, καθώς και τις σχετικές πατέντες-. Η διατριβή αυτή αρχικά εντοπίζει τους δεσμούς μεταξύ των προσπαθειών της ερευνητικής κοινότητας, των υλοποιήσεων της βιομηχανίας, καθώς και των δράσεων προτυποποίησης, σε μια προσπάθεια να επισημανθούν ρεαλιστικές λύσεις εφαρμογής, να προσδιοριστούν οι κύριοι στόχοι, τα πλεονεκτήματα, αλλά και οι ελλείψεις αυτών των προσπαθειών. Όπως θα δειχθεί, οι υπάρχουσες λύσεις προσπαθούν να εξισορροπήσουν σε ένα σημείο μεταξύ της βέλτιστης λύσης και μιας απλής υλοποίησης. Έτσι, οι λύσεις που έχουν προταθεί είτε είναι απλοποιημένες σε τέτοιο βαθμό που απομακρύνονται από μια ρεαλιστική πρόταση, και επιτυγχάνουν υπο-βέλτιστες λύσεις ή από την άλλη παρέχουν πολύ σημαντικές βελτιώσεις, αλλά η πολυπλοκότητά τους και η επιβάρυνση που επιβάλλουν στο δίκτυο (όσον αφορά για παράδειγμα κόστος σηματοδοσίας, ή επεξεργαστικής ισχύος) τις καθιστούν ελκυστικές για μια πραγματική ανάπτυξη. Προς αυτή την κατεύθυνση, η παρούσα διατριβή εισαγωγή ένα σύνολο μηχανισμών επίγνωσης πλαισίου για τη διαχείριση δικτυακών πόρων, που αποτελείται από τρεις επιμέρους μηχανισμούς με διακριτό ρόλο: Δύο από τους μηχανισμούς χρησιμοποιούν πληροφορία πλαισίου με σκοπό τη βελτίωση τη διαχείριση πόρων και και τη χαρτογράφηση μεταξύ ροών δεδομένων κινητών συσκευών και κυψέλης/τεχνολογίας δικτύου. Ο τρίτος μηχανισμός δρα με έναν ενισχυτικό ρόλο στους δύο προηγούμενους, μέσω μιας προ-επεξεργασίας που πραγματοποιεί πάνω σε πληροφορία πλαισίου, με σκοπό τον περιορισμό του κόστους της επιπλέον σηματοδοσίας που απαιτείται για την μεταφορά της πληροφορίας πλαισίου μεταξύ των διαφόρων ενδιαφερόμενων δικτυακών οντοτήτων. Εκτός από τους τρεις μηχανισμούς αυτούς, πραγματοποιήθηκαν εκτενείς μελέτες σε σχέση με αρχιτεκτονικά ζητήματα και πτυχές, στο πλαίσιο της επικείμενης αρχιτεκτονικής δικτύου 5G και χαρτογράφηση των προτεινόμενων μηχανισμών στα συστατικά στοιχεία του δικτύου 5G -όπως αυτά εισήχθησαν στα τελευταίο κείμενα προτυποποίησης της 3GPP-. Η πρώτη κύρια συμβολή της παρούσας διατριβής είναι το COmpAsS, ένας μηχανισμός επιλογής Τεχνολογίας Ασύρματης Πρόσβασης πολλαπλών κριτηρίων, με γνώμονα το περιβάλλον, το κύριο μέρος του οποίου λειτουργεί στην πλευρά του Εξοπλισμού Χρήστη (UE), ελαχιστοποιώντας με αυτό τον τρόπο τις επιβαρύνσεις σηματοδότησης στη διεπαφή αέρα και το φορτίο υπολογισμού στους σταθμούς βάσης. Ο μηχανισμός COmpAsS εκτελεί παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο, υιοθετώντας την Ασαφή Λογική (Fuzzy Logic -FL) ως μία από τις βασικές προσεγγίσεις αντίληψης και ανάλυσης της κατάστασης του δικτύου. Σε συνδυασμό με ένα σύνολο προκαθορισμένων κανόνων, υπολογίζει μια λίστα με τις καταλληλότερες διαθέσιμες επιλογές πρόσβασης δικτύου, για κάθε μία από τις ροές δεδομένων/υπηρεσίας που είναι ενεργές εκείνη τη στιγμή. Τα πλεονεκτήματα του COmpAsS παρουσιάζονται μέσω μιας εκτεταμένης σειράς σεναρίων προσομοίωσης, ως μέρος των περιπτώσεων χρήσης εξαιρετικά πυκνών δικτύων (UDN) 5G. Τα αποτελέσματα αποδεικνύουν τον τρόπο με τον οποίο ο προτεινόμενος μηχανισμός βελτιστοποιεί τους βασικούς δείκτες επιδόσεων (Key Performance Indicators - KPIs), όταν αντιπαρατίθεται σε έναν από τους καθιερωμένους LTE αλγορίθμους. Η δεύτερη σημαντική συμβολή της παρούσας διατριβής είναι η Μηχανή Εξόρυξης Πλαισίου και Δημιουργίας Προφίλ (Context Extraction and Profiling Engine – CEPE), ένας μηχανισμός διαχείρισης πόρων, ο οποίος αναλύει συμπεριφορικά πρότυπα των χρηστών/κινητών συσκευών, εξάγει ουσιώδη γνώση και δημιουργεί αντίστοιχα προφίλ/πρότυπα συμπεριφοράς, με σκοπό να τα χρησιμοποιήσει για βέλτιστο προγραμματισμό πόρων, καθώς επίσης και για την μελλοντική πρόβλεψη απαιτήσεων πόρων. Το CEPE συλλέγει πληροφορίες σχετικά με τους χρήστες, τις υπηρεσίες, τις κινητές συσκευές, καθώς και τις συνθήκες δικτύου, και μέσω επεξεργασίας -χωρίς σύνδεση, ετεροχρονισμένα- αποκτά ένα μοντέλο γνώσης, το οποίο στη συνέχεια χρησιμοποιείται για τη βελτιστοποίηση των κύριων μηχανισμών ΔΑΔΠ (RRM). Το προαναφερθέν μοντέλο γνώσης μεταφράζεται έπειτα σε προφίλ χρηστών/κινητών συσκευών, τα οποία εφαρμόζονται ως είσοδος κατά τις διαδικασίες ΔΑΔΠ. Η βιωσιμότητα και η εγκυρότητα του CEPE επιδεικνύεται μέσω εκτεταμένων σεναρίων προσομοίωσης. Η τρίτη σημαντική συμβολή είναι το CIP (Context Information Preprocessor), ένας μηχανισμός προεπεξεργασίας πληροφοριών πλαισίου, με στόχο τον εντοπισμό και την απόρριψη περιττών δεδομένων κατά τη σηματοδοσία πριν από την εξαγωγή της γνώσης. Το CIP θα μπορούσε να θεωρηθεί ως αναπόσπαστο μέρος των προαναφερθέντων σχημάτων σχεδίασης, δηλαδή των COmpAsS και CEPE. Ο προτεινόμενος μηχανισμός περιλαμβάνει τη συγκέντρωση και συμπίεση πληροφοριών πλαισίου σχετικά με το δίκτυο ανά μοναδικό αναγνωριστικό κινητής συσκευής/χρήστη, -όπως η διεθνής ταυτότητα συνδρομητή κινητού (IMSI)-, καθώς και τεχνικές που σχετίζονται με την αναγνώριση και την απόρριψη δεδομένων πλαισίου που δε συμβάλλουν στην βελτίωση ή διόρθωση του πρόφιλ χρήστη, πριν από οποιαδήποτε μετάδοση προς το CEPE (ή άλλο μηχανισμό ΔΑΔΠ). Οι βελτιώσεις και τα κέρδη του CIP στη διαδικασία της σηματοδοσίας απεικονίζονται μέσω λεπτομερούς αναλυτικής προσέγγισης, η οποία καθορίζεται από τις καθιερωμένες απαιτήσεις περί χρήσης 5G. Ως τελική σημαντική συμβολή αυτής της διατριβής, διεξάγεται μια εκτεταμένη ανάλυση όσον αφορά τη διασύνδεση των CEPE-COmpAsS, στο πλαίσιο της επικείμενης αρχιτεκτονικής δικτύου 5G και της χαρτογράφησης αυτών με τα τελευταία συστατικά στοιχεία του δικτύου 5G –όπως αυτά παρουσιάστηκαν στις τελευταίες δημοσιεύσεις προτυποποίησης της 3GPP -. Το έργο σε αυτή την ενότητα δείχνει πώς μπορεί να παρουσιαστεί το προτεινόμενο πλαίσιο ως μέρος των συνιστωσών του δικτύου 5G και των λειτουργιών που εισάγονται σε περιβάλλοντα με δυνατότητα SDN, όπως η προσέγγιση του «Τεμαχισμού Δικτύου», ο Μηχανισμός Ανάλυσης Δικτυακών Δεδομένων (Network Data Analytics Function – NWDAF), η λειτουργία επιλογής βέλτιστου τεμαχίου δικτύου (Network Slice Selection Function) - προς περαιτέρω βελτιστοποίηση της διανομής και της διαχείρισης των διαθέσιμων πόρων δικτύου μεταξύ των συσκευών-, καθώς και το ATSSS – Access Traffic Steering, Switching and Splitting, μια οντότητα υπεύθυνη για τη διαχείριση των ροών δεδομένων των UE –με δυνατότητες επαναδρομολόγησης, διαχωρισμού και σύνδεσης της κάθε ροής με την αντίστοιχη βέλτιστη, διαθέσιμη τεχνολογία πρόσβασης. Δύο συμπληρωματικές μελέτες περιλαμβάνονται –τέλος- σε αυτή τη διατριβή: μια αρχική ανάλυση των πολιτικών μηχανικής κυκλοφορίας (Traffic Engineering) που βασίζονται σε προφίλ χρηστών που προκύπτουν από το CEPE, καθώς και μία περίπτωση χρήσης 5G που σχετίζεται με τον τομέα του Διαδικτύου των Πραγμάτων - και πιο συγκεκριμένα την «Καλλιέργεια Ακριβείας» (Precision Farming), με σκοπό να δοθεί έμφαση σε ρητές απαιτήσεις των περιπτώσεων χρήσης 5G, όπως η επικοινωνία τύπου μηχανής κρίσιμης σημασίας (Mission-Critical Machine Type Communication).The fifth-generation (5G) mobile communication systems, which are expected to emerge in the forthcoming years, will address unprecedented demands in terms of system capacity, service latency and number of connected devices. Future 5G network ecosystems will comprise a plethora of 3GPP and non-3GGP Radio Access Technologies (RATs), such as Wi-Fi, 3G, 4G or LTE, Bluetooth, etc. Deployment scenarios envision a multi-layer combination of macro, micro and femto cells where multi-mode end devices, supporting diverse applications, are served by different technologies. Limitations previously posed by legacy generation systems need to be eliminated, paving the way to a new wave of services and overall experience for the user. As a result, the management of radio resources via mapping the end devices to the most appropriate access network becomes of paramount importance; the primary Radio Resource Management (RRM) mechanisms, i.e. cell selection/reselection, handover and call admission control will be able to offer extremely high Quality of Service (QoS) and Experience (QoE) to the users, towards the very demanding 5G use case requirements; this will be realised via an optimal association between the diverse end devices and the coexisting available access networks. Besides the user’s perspective, the Mobile Network Operators (MNOs) will be able to take advantage of the maximum efficiency and utilization over the –already scarce- wireless resources. Intelligent optimizations, as well as cost and energy efficient solutions need to be introduced in 5G networks in order to promote a consistent, user-centred and all-dimensional information ecosystem. This thesis focuses on the radio resource management (RRM) from the perspective of the primary RAT and cell layer selection processes (i.e., cell (re)selection, handover, admission control); afterwards, it goes one step beyond, in order to link the RRM with one of the latest RRM optimization approaches, i.e. the Network Slicing, as introduced in Software Defined Networking (SDN)-enabled environments, which creates smaller, virtual “portions” of the network, adapted and optimized for specific services/requirements. As a first step, a comprehensive analysis for the existing solutions -as these are specified in 3GPP standards, research papers, and patents has taken place. This thesis initially identifies the links between the research community efforts, the industry implementations, as well as the standardization efforts, in an attempt to highlight realistic solution implementations, identify the main goals, advantages and shortcomings of these efforts. As will be shown, existing solutions attempt to balance between implementation simplicity and solution optimality. Thus, solutions are either simple to implement but achieve sub-optimal solutions or provide significant improvements but their complexity and the burden placed on the network components renders them unattractive for a real-life deployment. Towards this end, this thesis introduces a context-based radio resource management (RRM) framework, comprised of three distinct mechanisms: Two out of the three mechanisms exploit contextual information with the aim of optimising the resource management and UE-RAT mapping, while the third mechanism acts with an augmenting role to the former two, by pre-processing the contextual information required by such, context-based mechanisms and –thus- by limiting the signalling cost required for communicating this contextual information among network entities. In addition to the three mechanisms, comprehensive analysis has taken place in relation to architectural aspects, in the context of the forthcoming 5G network architecture and by mapping them with the latest 5G network components –as these were introduced in the latest 3GPP work-. The first major contribution of this thesis is COmpAsS, a context-aware, multi-criteria RAT selection mechanism, the main part of which operates on the User Equipment (UE) side, minimizing signalling overhead over the air interface and computation load on the base stations. COmpAsS mechanism performs real-time monitoring and adopts Fuzzy Logic (FL) as one the core logic modules, responsible for the perception of the network situation and, in combination with a set of pre-defined rules, calculates a list of the most suitable available access network options. The merits of COmpAsS are showcased via an extensive series of simulation scenarios, as part of 5G ultra dense networks (UDN) use cases. The results prove how the proposed mechanism optimises Key Performance Indicators (KPIs), when juxtaposed to a well-established LTE handover algorithm. The second major contribution of the current thesis the Context Extraction and Profiling Engine (CEPE), a resource management framework, which analyzes user behavioral patterns, extracts meaningful knowledge and performs user profiling in order to apply it for optimal resource planning, as well as prediction of resource requirements. CEPE collects information about users, services, terminals and network conditions and –based on offline processing– derives a knowledge model, which is subsequently used for the optimization of the primary RRM mechanisms. Then, the extracted context information is translated into user profiles and is finally applied as input for enhanced cell (re)selection, handover or admission control. The viability and validity of CEPE is demonstrated via an extensive set of simulation scenarios. The third major contribution is CIP, a Context Information Pre-processing scheme, aiming to identify and discard redundant or unnecessary data during network signalling and before knowledge extraction. CIP could be considered as an integral part of the afore described profiling schemes, i.e. COmpAsS and CEPE. The module comprises aggregating and compressing mobile network-related context information per unique identifier, such as the end device’s International Mobile Subscriber Identity (IMSI), as well as techniques related to identifying and discarding user profile-redundant or unnecessary context data, before any transmission to CEPE. CIP gains are illustrated via a detailed analytical approach, guided by well-established 5G use case requirements. As a final major contribution of this thesis, a comprehensive analysis takes place with regard to the CEPE-COmpAsS interworking, in the context of the forthcoming 5G network architecture and by mapping them with the latest 5G network components –as these were introduced in the latest 3GPP work-. The work in this section shows how the proposed framework can be instantiated as part of the 5G network components and functions introduced in SDN-enabled environments, such as the Network Slicing approach, the Network Data Analytics and the Network Slice Selection Functions, towards further optimising the distribution and management of the available infrastructure and network resources among the UEs, as well as the Access Traffic Steering, Switching and Splitting (ATSSS), responsible for managing the UE data flows and mapping each single UE flow with the optimal available access technology.. Two supplementary studies are finally included in this dissertation: a preliminary analysis on traffic engineering policies based on user profiling realised by CEPE, as well as a 5G use case related to the Internet of Things domain -and more specifically, Precision Farming-, aiming to highlight explicit requirements such as mission-critical machine type communication

L'intertextualité dans les publications scientifiques

La base de données bibliographiques de l'IEEE contient un certain nombre de duplications avérées avec indication des originaux copiés. Ce corpus est utilisé pour tester une méthode d'attribution d'auteur. La combinaison de la distance intertextuelle avec la fenêtre glissante et diverses techniques de classification permet d'identifier ces duplications avec un risque d'erreur très faible. Cette expérience montre également que plusieurs facteurs brouillent l'identité de l'auteur scientifique, notamment des collectifs de chercheurs à géométrie variable et une forte dose d'intertextualité acceptée voire recherchée

Working Notes from the 1992 AAAI Spring Symposium on Practical Approaches to Scheduling and Planning

The symposium presented issues involved in the development of scheduling systems that can deal with resource and time limitations. To qualify, a system must be implemented and tested to some degree on non-trivial problems (ideally, on real-world problems). However, a system need not be fully deployed to qualify. Systems that schedule actions in terms of metric time constraints typically represent and reason about an external numeric clock or calendar and can be contrasted with those systems that represent time purely symbolically. The following topics are discussed: integrating planning and scheduling; integrating symbolic goals and numerical utilities; managing uncertainty; incremental rescheduling; managing limited computation time; anytime scheduling and planning algorithms, systems; dependency analysis and schedule reuse; management of schedule and plan execution; and incorporation of discrete event techniques

A Methodology for Extracting Human Bodies from Still Images

Monitoring and surveillance of humans is one of the most prominent applications of today and it is expected to be part of many future aspects of our life, for safety reasons, assisted living and many others. Many efforts have been made towards automatic and robust solutions, but the general problem is very challenging and remains still open. In this PhD dissertation we examine the problem from many perspectives. First, we study the performance of a hardware architecture designed for large-scale surveillance systems. Then, we focus on the general problem of human activity recognition, present an extensive survey of methodologies that deal with this subject and propose a maturity metric to evaluate them. One of the numerous and most popular algorithms for image processing found in the field is image segmentation and we propose a blind metric to evaluate their results regarding the activity at local regions. Finally, we propose a fully automatic system for segmenting and extracting human bodies from challenging single images, which is the main contribution of the dissertation. Our methodology is a novel bottom-up approach relying mostly on anthropometric constraints and is facilitated by our research in the fields of face, skin and hands detection. Experimental results and comparison with state-of-the-art methodologies demonstrate the success of our approach

Applied Metaheuristic Computing

For decades, Applied Metaheuristic Computing (AMC) has been a prevailing optimization technique for tackling perplexing engineering and business problems, such as scheduling, routing, ordering, bin packing, assignment, facility layout planning, among others. This is partly because the classic exact methods are constrained with prior assumptions, and partly due to the heuristics being problem-dependent and lacking generalization. AMC, on the contrary, guides the course of low-level heuristics to search beyond the local optimality, which impairs the capability of traditional computation methods. This topic series has collected quality papers proposing cutting-edge methodology and innovative applications which drive the advances of AMC