Machine Learning in Wireless Sensor Networks: Algorithms, Strategies, and Applications

Wireless sensor networks monitor dynamic environments that change rapidly over time. This dynamic behavior is either caused by external factors or initiated by the system designers themselves. To adapt to such conditions, sensor networks often adopt machine learning techniques to eliminate the need for unnecessary redesign. Machine learning also inspires many practical solutions that maximize resource utilization and prolong the lifespan of the network. In this paper, we present an extensive literature review over the period 2002-2013 of machine learning methods that were used to address common issues in wireless sensor networks (WSNs). The advantages and disadvantages of each proposed algorithm are evaluated against the corresponding problem. We also provide a comparative guide to aid WSN designers in developing suitable machine learning solutions for their specific application challenges.Comment: Accepted for publication in IEEE Communications Surveys and Tutorial

A study of the applicability of software-defined networking in industrial networks

173 p.Las redes industriales interconectan sensores y actuadores para llevar a cabo funciones de monitorización, control y protección en diferentes entornos, tales como sistemas de transporte o sistemas de automatización industrial. Estos sistemas ciberfísicos generalmente están soportados por múltiples redes de datos, ya sean cableadas o inalámbricas, a las cuales demandan nuevas prestaciones, de forma que el control y gestión de tales redes deben estar acoplados a las condiciones del propio sistema industrial. De este modo, aparecen requisitos relacionados con la flexibilidad, mantenibilidad y adaptabilidad, al mismo tiempo que las restricciones de calidad de servicio no se vean afectadas. Sin embargo, las estrategias de control de red tradicionales generalmente no se adaptan eficientemente a entornos cada vez más dinámicos y heterogéneos.Tras definir un conjunto de requerimientos de red y analizar las limitaciones de las soluciones actuales, se deduce que un control provisto independientemente de los propios dispositivos de red añadiría flexibilidad a dichas redes. Por consiguiente, la presente tesis explora la aplicabilidad de las redes definidas por software (Software-Defined Networking, SDN) en sistemas de automatización industrial. Para llevar a cabo este enfoque, se ha tomado como caso de estudio las redes de automatización basadas en el estándar IEC 61850, el cual es ampliamente usado en el diseño de las redes de comunicaciones en sistemas de distribución de energía, tales como las subestaciones eléctricas. El estándar IEC 61850 define diferentes servicios y protocolos con altos requisitos en terminos de latencia y disponibilidad de la red, los cuales han de ser satisfechos mediante técnicas de ingeniería de tráfico. Como resultado, aprovechando la flexibilidad y programabilidad ofrecidas por las redes definidas por software, en esta tesis se propone una arquitectura de control basada en el protocolo OpenFlow que, incluyendo tecnologías de gestión y monitorización de red, permite establecer políticas de tráfico acorde a su prioridad y al estado de la red.Además, las subestaciones eléctricas son un ejemplo representativo de infraestructura crítica, que son aquellas en las que un fallo puede resultar en graves pérdidas económicas, daños físicos y materiales. De esta forma, tales sistemas deben ser extremadamente seguros y robustos, por lo que es conveniente la implementación de topologías redundantes que ofrezcan un tiempo de reacción ante fallos mínimo. Con tal objetivo, el estándar IEC 62439-3 define los protocolos Parallel Redundancy Protocol (PRP) y High-availability Seamless Redundancy (HSR), los cuales garantizan un tiempo de recuperación nulo en caso de fallo mediante la redundancia activa de datos en redes Ethernet. Sin embargo, la gestión de redes basadas en PRP y HSR es estática e inflexible, lo que, añadido a la reducción de ancho de banda debida la duplicación de datos, hace difícil un control eficiente de los recursos disponibles. En dicho sentido, esta tesis propone control de la redundancia basado en el paradigma SDN para un aprovechamiento eficiente de topologías malladas, al mismo tiempo que se garantiza la disponibilidad de las aplicaciones de control y monitorización. En particular, se discute cómo el protocolo OpenFlow permite a un controlador externo configurar múltiples caminos redundantes entre dispositivos con varias interfaces de red, así como en entornos inalámbricos. De esta forma, los servicios críticos pueden protegerse en situaciones de interferencia y movilidad.La evaluación de la idoneidad de las soluciones propuestas ha sido llevada a cabo, principalmente, mediante la emulación de diferentes topologías y tipos de tráfico. Igualmente, se ha estudiado analítica y experimentalmente cómo afecta a la latencia el poder reducir el número de saltos en las comunicaciones con respecto al uso de un árbol de expansión, así como balancear la carga en una red de nivel 2. Además, se ha realizado un análisis de la mejora de la eficiencia en el uso de los recursos de red y la robustez alcanzada con la combinación de los protocolos PRP y HSR con un control llevado a cabo mediante OpenFlow. Estos resultados muestran que el modelo SDN podría mejorar significativamente las prestaciones de una red industrial de misión crítica

Probabilistic modelling and inference of human behaviour from mobile phone time series

With an estimated 4.1 billion subscribers around the world, the mobile phone offers a unique opportunity to sense and understand human behaviour from location, co-presence and communication data. While the benefit of modelling this unprecedented amount of data is widely recognised, a number of challenges impede the development of accurate behaviour models. In this thesis, we identify and address two modelling problems and show that their consideration improves the accuracy of behaviour inference. We first examine the modelling of long-range dependencies in human behaviour. Human behaviour models only take into account short-range dependencies in mobile phone time series. Using information theory, we quantify long-range dependencies in mobile phone time series for the first time, demonstrate that they exhibit periodic oscillations and introduce novel tools to analyse them. We further show that considering what the user did 24 hours earlier improves accuracy when predicting user behaviour five hours or longer in advance. The second problem that we address is the modelling of temporal variations in human behaviour. The time spent by a user on an activity varies from one day to the next. In order to recognise behaviour patterns despite temporal variations, we establish a methodological connection between human behaviour modelling and biological sequence alignment. This connection allows us to compare, cluster and model behaviour sequences and introduce novel features for behaviour recognition which improve its accuracy. The experiments presented in this thesis have been conducted on the largest publicly available mobile phone dataset labelled in an unsupervised fashion and are entirely repeatable. Furthermore, our techniques only require cellular data which can easily be recorded by today's mobile phones and could benefit a wide range of applications including life logging, health monitoring, customer profiling and large-scale surveillance