Millimeter-Scale and Energy-Efficient RF Wireless System

This dissertation focuses on energy-efficient RF wireless system with millimeter-scale dimension, expanding the potential use cases of millimeter-scale computing devices. It is challenging to develop RF wireless system in such constrained space. First, millimeter-sized antennae are electrically-small, resulting in low antenna efficiency. Second, their energy source is very limited due to the small battery and/or energy harvester. Third, it is required to eliminate most or all off-chip devices to further reduce system dimension. In this dissertation, these challenges are explored and analyzed, and new methods are proposed to solve them. Three prototype RF systems were implemented for demonstration and verification. The first prototype is a 10 cubic-mm inductive-coupled radio system that can be implanted through a syringe, aimed at healthcare applications with constrained space. The second prototype is a 3x3x3 mm far-field 915MHz radio system with 20-meter NLOS range in indoor environment. The third prototype is a low-power BLE transmitter using 3.5x3.5 mm planar loop antenna, enabling millimeter-scale sensors to connect with ubiquitous IoT BLE-compliant devices. The work presented in this dissertation improves use cases of millimeter-scale computers by presenting new methods for improving energy efficiency of wireless radio system with extremely small dimensions. The impact is significant in the age of IoT when everything will be connected in daily life.PHDElectrical EngineeringUniversity of Michigan, Horace H. Rackham School of Graduate Studieshttps://deepblue.lib.umich.edu/bitstream/2027.42/147686/1/yaoshi_1.pd

Deep learning for internet of underwater things and ocean data analytics

The Internet of Underwater Things (IoUT) is an emerging technological ecosystem developed for connecting objects in maritime and underwater environments. IoUT technologies are empowered by an extreme number of deployed sensors and actuators. In this thesis, multiple IoUT sensory data are augmented with machine intelligence for forecasting purposes

Remote Sensing

This dual conception of remote sensing brought us to the idea of preparing two different books; in addition to the first book which displays recent advances in remote sensing applications, this book is devoted to new techniques for data processing, sensors and platforms. We do not intend this book to cover all aspects of remote sensing techniques and platforms, since it would be an impossible task for a single volume. Instead, we have collected a number of high-quality, original and representative contributions in those areas

Distributed, Low-Cost, Non-Expert Fine Dust Sensing with Smartphones

Diese Dissertation behandelt die Frage, wie mit kostengünstiger Sensorik Feinstäube in hoher zeitlicher und räumlicher Auflösung gemessen werden können. Dazu wird ein neues Sensorsystem auf Basis kostengünstiger off-the-shelf-Sensoren und Smartphones vorgestellt, entsprechende robuste Algorithmen zur Signalverarbeitung entwickelt und Erkenntnisse zur Interaktions-Gestaltung für die Messung durch Laien präsentiert. Atmosphärische Aerosolpartikel stellen im globalen Maßstab ein gravierendes Problem für die menschliche Gesundheit dar, welches sich in Atemwegs- und Herz-Kreislauf-Erkrankungen äußert und eine Verkürzung der Lebenserwartung verursacht. Bisher wird Luftqualität ausschließlich anhand von Daten relativ weniger fester Messstellen beurteilt und mittels Modellen auf eine hohe räumliche Auflösung gebracht, so dass deren Repräsentativität für die flächendeckende Exposition der Bevölkerung ungeklärt bleibt. Es ist unmöglich, derartige räumliche Abbildungen mit den derzeitigen statischen Messnetzen zu bestimmen. Bei der gesundheitsbezogenen Bewertung von Schadstoffen geht der Trend daher stark zu räumlich differenzierenden Messungen. Ein vielversprechender Ansatz um eine hohe räumliche und zeitliche Abdeckung zu erreichen ist dabei Participatory Sensing, also die verteilte Messung durch Endanwender unter Zuhilfenahme ihrer persönlichen Endgeräte. Insbesondere für Luftqualitätsmessungen ergeben sich dabei eine Reihe von Herausforderungen - von neuer Sensorik, die kostengünstig und tragbar ist, über robuste Algorithmen zur Signalauswertung und Kalibrierung bis hin zu Anwendungen, die Laien bei der korrekten Ausführung von Messungen unterstützen und ihre Privatsphäre schützen. Diese Arbeit konzentriert sich auf das Anwendungsszenario Partizipatorischer Umweltmessungen, bei denen Smartphone-basierte Sensorik zum Messen der Umwelt eingesetzt wird und üblicherweise Laien die Messungen in relativ unkontrollierter Art und Weise ausführen. Die Hauptbeiträge hierzu sind: 1. Systeme zum Erfassen von Feinstaub mit Smartphones (Low-cost Sensorik und neue Hardware): Ausgehend von früher Forschung zur Feinstaubmessung mit kostengünstiger off-the-shelf-Sensorik wurde ein Sensorkonzept entwickelt, bei dem die Feinstaub-Messung mit Hilfe eines passiven Aufsatzes auf einer Smartphone-Kamera durchgeführt wird. Zur Beurteilung der Sensorperformance wurden teilweise Labor-Messungen mit künstlich erzeugtem Staub und teilweise Feldevaluationen in Ko-Lokation mit offiziellen Messstationen des Landes durchgeführt. 2. Algorithmen zur Signalverarbeitung und Auswertung: Im Zuge neuer Sensordesigns werden Kombinationen bekannter OpenCV-Bildverarbeitungsalgorithmen (Background-Subtraction, Contour Detection etc.) zur Bildanalyse eingesetzt. Der resultierende Algorithmus erlaubt im Gegensatz zur Auswertung von Lichtstreuungs-Summensignalen die direkte Zählung von Partikeln anhand individueller Lichtspuren. Ein zweiter neuartiger Algorithmus nutzt aus, dass es bei solchen Prozessen ein signalabhängiges Rauschen gibt, dessen Verhältnis zum Mittelwert des Signals bekannt ist. Dadurch wird es möglich, Signale die von systematischen unbekannten Fehlern betroffen sind auf Basis ihres Rauschens zu analysieren und das "echte" Signal zu rekonstruieren. 3. Algorithmen zur verteilten Kalibrierung bei gleichzeitigem Schutz der Privatsphäre: Eine Herausforderung partizipatorischer Umweltmessungen ist die wiederkehrende Notwendigkeit der Sensorkalibrierung. Dies beruht zum einen auf der Instabilität insbesondere kostengünstiger Luftqualitätssensorik und zum anderen auf der Problematik, dass Endbenutzern die Mittel für eine Kalibrierung üblicherweise fehlen. Bestehende Ansätze zur sogenannten Cross-Kalibrierung von Sensoren, die sich in Ko-Lokation mit einer Referenzstation oder anderen Sensoren befinden, wurden auf Daten günstiger Feinstaubsensorik angewendet sowie um Mechanismen erweitert, die eine Kalibrierung von Sensoren untereinander ohne Preisgabe privater Informationen (Identität, Ort) ermöglicht. 4. Mensch-Maschine-Interaktions-Gestaltungsrichtlinien für Participatory Sensing: Auf Basis mehrerer kleiner explorativer Nutzerstudien wurde empirisch eine Taxonomie der Fehler erstellt, die Laien beim Messen von Umweltinformationen mit Smartphones machen. Davon ausgehend wurden mögliche Gegenmaßnahmen gesammelt und klassifiziert. In einer großen summativen Studie mit einer hohen Teilnehmerzahl wurde der Effekt verschiedener dieser Maßnahmen durch den Vergleich vier unterschiedlicher Varianten einer App zur partizipatorischen Messung von Umgebungslautstärke evaluiert. Die dabei gefundenen Erkenntnisse bilden die Basis für Richtlinien zur Gestaltung effizienter Nutzerschnittstellen für Participatory Sensing auf Mobilgeräten. 5. Design Patterns für Participatory Sensing Games auf Mobilgeräten (Gamification): Ein weiterer erforschter Ansatz beschäftigt sich mit der Gamifizierung des Messprozesses um Nutzerfehler durch den Einsatz geeigneter Spielmechanismen zu minimieren. Dabei wird der Messprozess z.B. in ein Smartphone-Spiel (sog. Minigame) eingebettet, das im Hintergrund bei geeignetem Kontext die Messung durchführt. Zur Entwicklung dieses "Sensified Gaming" getauften Konzepts wurden Kernaufgaben im Participatory Sensing identifiziert und mit aus der Literatur zu sammelnden Spielmechanismen (Game Design Patterns) gegenübergestellt

An optical transceiver powered by on-chip solar cells for IoT smart dusts with optical wireless communications

Using optical communications for smart dust applications enables small size of transceivers and offers a potentially large power advantage over RF. This paper presents an optically powered transceiver, which consists of on-chip solar cells, an optical receiver, a storage capacitor and a passive transmitter formed by a liquid crystal modulator and a modulated retro-reflector (MRR). The transceiver circuit system has been fabricated using a standard 0.18μm CMOS process and the circuit area is 1*1.7mm² excluding the MRR. Measurement results show that the complete transceiver can successfully work for 1kbps downlink and 10bps uplink under 0.5V voltage supply and consume 53nA totally. This indicates the transceiver can work at least in a 10 meter range. It is successfully demonstrated that the transceiver scavenged the power from a 670nm modulated laser beam sent by a base station, extracted clock signal and the encoded data from the beam, decoded two designed instructions, switched the liquid crystal in the MRR and sent responses back to the base station. To the author’s best knowledge, this is the first time to present that an on-chip solar-cell powered transceiver realizes the two-way optical wireless communications for IoT applications

An optical transceiver powered by on-chip solar cells for IoT smart dusts with optical wireless communications

Using optical communications for smart dust applications enables small size of transceivers and offers a potentially large power advantage over RF. This paper presents an optically powered transceiver, which consists of on-chip solar cells, an optical receiver, a storage capacitor and a passive transmitter formed by a liquid crystal modulator and a modulated retro-reflector (MRR). The transceiver circuit system has been fabricated using a standard 0.18μm CMOS process and the circuit area is 1*1.7mm² excluding the MRR. Measurement results show that the complete transceiver can successfully work for 1kbps downlink and 10bps uplink under 0.5V voltage supply and consume 53nA totally. This indicates the transceiver can work at least in a 10 meter range. It is successfully demonstrated that the transceiver scavenged the power from a 670nm modulated laser beam sent by a base station, extracted clock signal and the encoded data from the beam, decoded two designed instructions, switched the liquid crystal in the MRR and sent responses back to the base station. To the author’s best knowledge, this is the first time to present that an on-chip solar-cell powered transceiver realizes the two-way optical wireless communications for IoT applications

An optical transceiver powered by on-chip solar cells for IoT smart dusts with optical wireless communications

Using optical communications for smart dust applications enables small size of transceivers and offers a potentially large power advantage over RF. This paper presents an optically powered transceiver, which consists of on-chip solar cells, an optical receiver, a storage capacitor and a passive transmitter formed by a liquid crystal modulator and a modulated retro-reflector (MRR). The transceiver circuit system has been fabricated using a standard 0.18μm CMOS process and the circuit area is 1*1.7mm² excluding the MRR. Measurement results show that the complete transceiver can successfully work for 1kbps downlink and 10bps uplink under 0.5V voltage supply and consume 53nA totally. This indicates the transceiver can work at least in a 10 meter range. It is successfully demonstrated that the transceiver scavenged the power from a 670nm modulated laser beam sent by a base station, extracted clock signal and the encoded data from the beam, decoded two designed instructions, switched the liquid crystal in the MRR and sent responses back to the base station. To the author’s best knowledge, this is the first time to present that an on-chip solar-cell powered transceiver realizes the two-way optical wireless communications for IoT applications

Data and the city – accessibility and openness. a cybersalon paper on open data

This paper showcases examples of bottom–up open data and smart city applications and identifies lessons for future such efforts. Examples include Changify, a neighbourhood-based platform for residents, businesses, and companies; Open Sensors, which provides APIs to help businesses, startups, and individuals develop applications for the Internet of Things; and Cybersalon’s Hackney Treasures. a location-based mobile app that uses Wikipedia entries geolocated in Hackney borough to map notable local residents. Other experiments with sensors and open data by Cybersalon members include Ilze Black and Nanda Khaorapapong's The Breather, a "breathing" balloon that uses high-end, sophisticated sensors to make air quality visible; and James Moulding's AirPublic, which measures pollution levels. Based on Cybersalon's experience to date, getting data to the people is difficult, circuitous, and slow, requiring an intricate process of leadership, public relations, and perseverance. Although there are myriad tools and initiatives, there is no one solution for the actual transfer of that data