2,135 research outputs found

    Distributed Cognitive RAT Selection in 5G Heterogeneous Networks: A Machine Learning Approach

    Get PDF
    The leading role of the HetNet (Heterogeneous Networks) strategy as the key Radio Access Network (RAN) architecture for future 5G networks poses serious challenges to the current cell selection mechanisms used in cellular networks. The max-SINR algorithm, although effective historically for performing the most essential networking function of wireless networks, is inefficient at best and obsolete at worst in 5G HetNets. The foreseen embarrassment of riches and diversified propagation characteristics of network attachment points spanning multiple Radio Access Technologies (RAT) requires novel and creative context-aware system designs. The association and routing decisions, in the context of single-RAT or multi-RAT connections, need to be optimized to efficiently exploit the benefits of the architecture. However, the high computational complexity required for multi-parametric optimization of utility functions, the difficulty of modeling and solving Markov Decision Processes, the lack of guarantees of stability of Game Theory algorithms, and the rigidness of simpler methods like Cell Range Expansion and operator policies managed by the Access Network Discovery and Selection Function (ANDSF), makes neither of these state-of-the-art approaches a favorite. This Thesis proposes a framework that relies on Machine Learning techniques at the terminal device-level for Cognitive RAT Selection. The use of cognition allows the terminal device to learn both a multi-parametric state model and effective decision policies, based on the experience of the device itself. This implies that a terminal, after observing its environment during a learning period, may formulate a system characterization and optimize its own association decisions without any external intervention. In our proposal, this is achieved through clustering of appropriately defined feature vectors for building a system state model, supervised classification to obtain the current system state, and reinforcement learning for learning good policies. This Thesis describes the above framework in detail and recommends adaptations based on the experimentation with the X-means, k-Nearest Neighbors, and Q-learning algorithms, the building blocks of the solution. The network performance of the proposed framework is evaluated in a multi-agent environment implemented in MATLAB where it is compared with alternative RAT selection mechanisms

    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)

    An Autonomic Cross-Platform Operating Environment for On-Demand Internet Computing

    Get PDF
    The Internet has evolved into a global and ubiquitous communication medium interconnecting powerful application servers, diverse desktop computers and mobile notebooks. Along with recent developments in computer technology, such as the convergence of computing and communication devices, the way how people use computers and the Internet has changed people´s working habits and has led to new application scenarios. On the one hand, pervasive computing, ubiquitous computing and nomadic computing become more and more important since different computing devices like PDAs and notebooks may be used concurrently and alternately, e.g. while the user is on the move. On the other hand, the ubiquitous availability and pervasive interconnection of computing systems have fostered various trends towards the dynamic utilization and spontaneous collaboration of available remote computing resources, which are addressed by approaches like utility computing, grid computing, cloud computing and public computing. From a general point of view, the common objective of this development is the use of Internet applications on demand, i.e. applications that are not installed in advance by a platform administrator but are dynamically deployed and run as they are requested by the application user. The heterogeneous and unmanaged nature of the Internet represents a major challenge for the on demand use of custom Internet applications across heterogeneous hardware platforms, operating systems and network environments. Promising remedies are autonomic computing systems that are supposed to maintain themselves without particular user or application intervention. In this thesis, an Autonomic Cross-Platform Operating Environment (ACOE) is presented that supports On Demand Internet Computing (ODIC), such as dynamic application composition and ad hoc execution migration. The approach is based on an integration middleware called crossware that does not replace existing middleware but operates as a self-managing mediator between diverse application requirements and heterogeneous platform configurations. A Java implementation of the Crossware Development Kit (XDK) is presented, followed by the description of the On Demand Internet Computing System (ODIX). The feasibility of the approach is shown by the implementation of an Internet Application Workbench, an Internet Application Factory and an Internet Peer Federation. They illustrate the use of ODIX to support local, remote and distributed ODIC, respectively. Finally, the suitability of the approach is discussed with respect to the support of ODIC

    Towards Autonomic Handover Decision Management in 4G Networks

    Full text link

    Hybridisation of genetic algorithm with simulated annealing for vertical-handover in heterogeneous wireless networks

    Get PDF
    To provide the seamless mobility in heterogeneous wireless networks two significant methods, simulated annealing (SA) and genetic algorithms (GAs) are hybrid. In this paradigm, vertical handovers (VHs) are necessary for seamless mobility. In this paper, the hybrid algorithm has the ability to find the optimal network to connect with a good quality of service (QoS) in accordance with the user's preferences. The intelligent algorithm was developed to provide solutions near to real time and to avoid slow and considerable computations according to the features of the mobile devices. Moreover, a cost function is used to sustain the chosen QoS during transition between networks, which is measured in terms of the bandwidth, BER, ABR, SNR and monetary cost. Simulation results presented that choosing the SA rules would minimise the cost function and the GA-SA algorithm could reduce the number of unnecessary handovers, and thereby avoid the 'Ping-Pong' effect

    Impact and Challenges of Software in 2025: Collected Papers

    Get PDF
    Today (2014), software is the key ingredient of most products and services. Software generates innovation and progress in many modern industries. Software is an indispensable element of evolution, of quality of life, and of our future. Software development is (slowly) evolving from a craft to an industrial discipline. Software – and the ability to efficiently produce and evolve high-quality software – is the single most important success factor for many highly competitive industries. Software technology, development methods and tools, and applications in more and more areas are rapidly evolving. The impact of software in 2025 in nearly all areas of life, work, relationships, culture, and society is expected to be massive. The question of the future of software is therefore important. However – like all predictions – quite difficult. Some market forces, industrial developments, social needs, and technology trends are visible today. How will they develop and influence the software we will have in 2025?:Impact of Heterogeneous Processor Architectures and Adaptation Technologies on the Software of 2025 (Kay Bierzynski) 9 Facing Future Software Engineering Challenges by Means of Software Product Lines (David Gollasch) 19 Capabilities of Digital Search and Impact on Work and Life in 2025 (Christina Korger) 27 Transparent Components for Software Systems (Paul Peschel) 37 Functionality, Threats and Influence of Ubiquitous Personal Assistants with Regard to the Society (Jonas Rausch) 47 Evolution-driven Changes of Non-Functional Requirements and Their Architecture (Hendrik Schön) 5
    corecore