QoS-Aware and Load-Balance Routing for IEEE 802.11s Based Neighborhood Area Network in Smart Grid

Monitoring and transforming smart grid (SG) assets in a timely manner is highly desired for emerging smart grid applications. This critically requires the design of a neighborhood area network (NAN) which is capable of providing high-efficiency and reliable two-way last mile communication from meters to other SG domains. For this demand, IEEE 802.11s based wireless mesh network (WMN) is anticipated to be utilized in a NAN as it can provide high scalability, high-speed and cost-effective wireless transmission. In this paper, we propose a NAN QoS-aware and load-balance routing scheme (NQA-LB) based on the default hybrid wireless mesh protocol (HWMP) of IEEE 802.11s, which aims to address multiple QoS requirements from different NAN applications, and guarantee the highly reliability transfer of NAN traffic data towards gateway. With the NQA-LB, various QoS requirements can be satisfied through sufficient differentiated services as well as network congestion is mitigated by achieving load balance between multiple transmission paths. In order to improve the reliability of NQA-LB, we present an EDCA based adaptive priority adjustment scheme, called AP-EDCA, which dynamically adjusts packet’s priority to increase the throughput under low load condition and to mitigate the collision under heavy load condition to improve the reliability of applications with high QoS requirements. Extensive simulation experiments demonstrate the superiority of the proposed scheme in terms of packet delivery ratio, end-to-end delay and throughput while satisfies various QoS requirements much better at the same time

Contribution to the traffc engineering in wireless mesh networks

Premi extraordinari doctorat UPC curs 2019-2020, àmbit d’Enginyeria de les TICNowadays, we live in a modern society in which people and devices are interconnected anywhere and anytime. Under this premise, both the infrastructure and the services offered have evolved and diversified in a drastic way. In fact, many of these services are transported in decentralized networks. Among them, Wireless mesh networks are decentralized networks that have been widely studied in different research areas such as community networks, public safety and surveillance. Wireless mesh networks have been also studied and evaluated in the Smart Grid scenario. Smart Grids are a new paradigm in which the electricity network is no longer focused only on the generation, distribution and transport of electricity to subscribers. Now, it is a robust network that includes a data communication network. The associated data network is divided in different subnetworks. This thesis is mainly focused on the improvement of the performance of one of those subnetworks, the so-called Smart Grid Neighborhood Area Network. Several applications are transmitted between the users and the control center. In general, upstream communication involves tasks such as meter reading, billing data or electricity consumption, while downstream communication allows the smart grid to take actions in different network situations such as power peaks or emergency situations. In the first part, the work is focused on improving the routing mechanism. To do this, a multipath routing mechanism is proposed, where the traffics that are most important are transmitted over the best communication links. In order to improve even more the benefits obtained, a multichannel scheme is proposed to separate both control traffic and data traffic, and use the less congested channels to transmit the most priority traffic types.Smart Grids offer many services and some of them are very demanding in terms of QoS. Besides, infrastructure failures, attacks and high congestion situations can greatly reduce the network performance. Therefore, the network must be able to offer a minimum QoS to the most priority applications handling some traffic control techniques. With this goal in mind, in this thesis some congestion control mechanisms are also proposed. In the first of these mechanisms, the decision of whether a packet should be retransmitted or not is made in a distributed and independent way by each one of the network nodes, depending on the network conditions that the node itself is observing. This mechanism considers again the existence of traffics with different priorities, so that, less priority traffic has a higher probability of being discarded. Furthermore, an emergency system is coupled to the congestion control mechanism. With this strategy, the NAN is able to take global actions (in a short time) to face anomalous situations.In a Smart grid scenario, the nodes are static and each of them transmits upstream data flows to the data concentrator. Therefore, depending on their geographical location, some nodes may be more favored than others. Besides, some nodes can monopolize the network resources if they are not regulated. For this reason, in this thesis another distributed solution is proposed that runs in each node. The objective here is to provide a fair distribution of network resources regardless of the geographical position and the transmission rate. The last contribution is focused on the application of machine learning techniques to obtain again a better performance of the data networks under study. In this sense, a new congestion control mechanism is proposed, which, like the previous ones, provides different quality of service to data flows with different priorities. For this, a complete framework is proposed, including the generation, preprocessing and evaluation of the data necessary for the training of the machine learning algorithms that will be used. The proposal is also implemented and evaluated in the Smart Grid NANs environmentAvui dia, vivim en una societat en què les persones i els dispositius estan interconnectats en qualsevol lloc i en qualsevol moment. Sota aquesta premissa, la infraestructura com els serveis oferts han evolucionat i diversificat de manera dràstica. De fet, molts d'aquests serveis s'envien en xarxes descentralitzades. Entre elles, les xarxes de malla sense fils són xarxes descentralitzades que han estat àmpliament estudiades en diferents àrees com xarxes comunitàries, seguretat pública i vigilància. Les xarxes de malla sense fils també s'han estudiat i avaluat en les xarxes elèctriques intel·ligents. Aquestes xarxes són un nou paradigma on la xarxa elèctrica ja no es centra només en la generació, distribució i transport d'electricitat als subscriptors. Ara, és una xarxa robusta que inclou una xarxa de comunicació de dades. La xarxa de dades associada es divideix en diferents subxarxes. Aquesta tesi se centra a millorar el rendiment d'una d'aquestes subxarxes, l'anomenada xarxa d'àrea de veïnatge de les xarxes elèctriques intel·ligents. Diverses aplicacions s'envien entre els usuaris i el centre de control. En general, la comunicació de pujada implica la lectura de mesuradors, dades de facturació o consum elèctric, mentre que la comunicació de baixada permet que la xarxa intel·ligent prengui mesures davant diferents situacions, com pics d'energia o d'emergència. La primera part de la feina es centra a millorar el mecanisme d'enrutament. Per això, es proposa un mecanisme de múltiples rutes, on els tràfics més prioritaris s'envien a través dels millors enllaços de comunicació. A més, es proposa un esquema multicanal per separar el tràfic de control del de dades, i utilitzar els canals menys congestionats per enviar les dades més prioritàries.Les xarxes elèctriques intel·ligents ofereixen molts serveis i alguns són exigents en termes de qualitat de servei (QoS). A més, les falles d'infraestructura, els atacs i les situacions d'alta congestió poden reduir el seu rendiment. Per tant, la xarxa ha d'oferir una QoS mínima a les aplicacions més prioritàries mitjançant algunes tècniques de control de tràfic. Amb aquest objectiu, en aquesta tesi també es proposen alguns mecanismes de control de congestió. En el primer d'aquests mecanismes, cada node de forma distribuïda i independent, decideix si un paquet s¿ha de retransmetre o no depenent de les condicions de la xarxa que el mateix node està observant. Aquest mecanisme considera novament tràfics amb diferents prioritats, de manera que, el tràfic menys prioritari té una major probabilitat de ser descartat. A més, un sistema d'emergència està acoblat amb el mecanisme de control de congestió. Amb això, la xarxa pot prendre accions globals (en poc temps) per enfrontar situacions anòmales.A les xarxes elèctriques intel·ligents, els nodes són fixos i cadascun envia dades a un concentrador de dades. Per tant, depenent de la seva ubicació geogràfica, alguns nodes poden ser més afavorits que altres. A més, alguns nodes poden monopolitzar els recursos de xarxa si no són regulats. A causa d'això, en aquesta tesi es proposa una altra solució distribuïda que s'executa en cada node. L'objectiu és proveir una distribució justa dels recursos de la xarxa, independent de la posició geogràfica i la velocitat de transmissió. L'última contribució es centra en l'aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic per obtenir de nou un millor rendiment de les xarxes de dades en estudi. En aquest sentit, es proposa un nou mecanisme de control de congestió que, a l'igual que els anteriors, proveeix diferent qualitat de servei d'acord amb la prioritat de les dades. Per això, es proposa un sistema, que inclou la generació, el processament i l'avaluació de les dades necessàries per a l'entrenament dels algoritmes d'aprenentatge que s'utilitzaran. La proposta també s'implementa i avalua a l'entorn de les xarxes elèctriques intel·ligents en l'entorn de Smart Grid NANsHoy en día, vivimos en una sociedad moderna en la que las personas y los dispositivos están interconectados en cualquier lugar y en cualquier momento. Bajo esta premisa, tanto la infraestructura como los servicios ofrecidos han evolucionado y diversificado de manera drástica. De hecho, muchos de estos servicios se transportan en diferentes tipos de redes. Las redes descentralizadas (o sin infraestructura) se están utilizando ampliamente para soportar estos servicios. Permiten una mayor accesibilidad para los usuarios debido a una gran cantidad de ventajas. Por ejemplo, la creación automática, la configuración automática, la instalación fácil en áreas de difícil acceso, mantenimiento y escalabilidad hacen que este tipo de redes sean atractivas para los proveedores de servicios. Entre ellas, las redes de malla inalámbricas son redes descentralizadas que han sido ampliamente estudiadas en diferentes áreas de investigación, como redes comunitarias, escenarios de desastres, seguridad pública y vigilancia. Además, estos tipos de red son más estructurados que las redes ad hoc inalámbricas tradicionales y, por lo tanto, pueden admitir protocolos más complejos. Las redes de malla inalámbricas también se han estudiado y evaluado en el escenario de redes eléctricas inteligentes. Las redes eléctricas inteligentes son un nuevo paradigma en el que se abordan las infraestructuras tradicionales de transporte de electricidad. En este contexto, la red eléctrica ya no se centra solo en la generación, distribución y transporte de electricidad a los suscriptores. Ahora, es una red robusta que incluye una red de comunicación de datos. El objetivo de tener una red de comunicación de datos junto con la eléctrica es proporcionar un servicio eficiente desde el centro de control al usuario, así como dar retroalimentación sobre el correcto funcionamiento de las redes de electricidad y datos al centro de control. Como la infraestructura de transporte eléctrico, la red de datos asociada se divide en diferentes subredes. Esta tesis se centra principalmente en la mejora del rendimiento de una de esas subredes, la llamada red de área de vecindad de las redes electrices inteligentes. Las contribuciones se centran en mejorar el enrutamiento de datos, proporcionando una diferenciación del tráfico con la provisión de calidad de servicio (QoS), mecanismos de control de congestión, un sistema de emergencia que trata situaciones anómalas de la red y una distribución justa de los recursos de la red. Varias aplicaciones se transmiten desde los usuarios al centro de control, así como desde el centro de control hacia los usuarios. En general, la comunicación hacia el centro de control implica tareas como la lectura de medidores, los datos de facturación o el consumo de electricidad, mientras que la comunicación hacia los suscriptores permite que la red eléctrica inteligente tome medidas en diferentes situaciones de la red, como picos de energía o situaciones de emergencia. En la primera parte de la tesis, el trabajo se centra en mejorar el mecanismo de enrutamiento. Para hacer esto, se propone un mecanismo de enrutamiento de múltiples rutas, donde los tráficos que son más importantes se transmite a través de los mejores enlaces de comunicación, mientras que los tráficos de menor prioridad se transmiten a través de las rutas con menos reputación (menos métrica de enrutamiento). Para mejorar aun más los beneficios obtenidos, se propone un esquema multicanal para separar tanto el tráfico de control como el tráfico de datos, y utilizar los canales menos congestionados para transmitir los tipos de tráfico más prioritarios. Las redes eléctricas inteligentes ofrecen muchos servicios y algunos de ellos son muy exigentes en términos de QoS. Por lo tanto, las fallas de infraestructura, los ataques y las situaciones de alta congestión pueden reducir en gran medida el rendimiento de la red. Para enfrentar estos problemas, la red debe poder ofrecer una calidad de servicio mínima a las aplicaciones más prioritarias mediante algunas técnicas de control de tráfico. Con este objetivo en mente, en esta tesis también se proponen algunos mecanismos de control de congestión. En el primero de estos mecanismos, cada uno de los nodos de la red decide de manera distribuida e independiente si un paquete debe o no ser retransmitido, dependiendo de las condiciones de la red (principalmente la utilización promedio del canal y la ocupación de los buffers) que el nodo mismo está observando. Es decir, un nodo intermedio puede descartar directamente un paquete de datos si observa que el canal de transmisión se está utilizando por encima de un cierto umbral. Este mecanismo considera nuevamente la existencia de tráficos con diferentes prioridades, de modo que, el tráfico menos prioritario tiene una mayor probabilidad de ser descartado. Además, un sistema de emergencia está acoplado al mecanismo de control de congestión. Con esta estrategia, la NAN puede tomar acciones globales (en poco tiempo) para enfrentar situaciones anómalas, lo que proporciona aún más probabilidad de transmisión para tráficos con mayores requisitos de QoS. Con este fin, también se propone una señalización de emergencia que puede activarse automática o manualmente. Una distribución justa de los recursos de la red también es un campo de investigación importante en las redes eléctricas inteligentes. Tenga en cuenta que, en este escenario, los nodos son estáticos y cada uno de ellos transmite flujos de datos hacia al concentrador de datos. Por lo tanto, dependiendo de su ubicación geográfica, algunos nodos pueden ser más favorecidos que otros. Además, algunos nodos pueden monopolizar los recursos de la red si no están regulados. Por esta razón, en esta tesis se propone otro algoritmo de control de congestión distribuido que se ejecuta en cada nodo. El objetivo aquí es proporcionar una distribución justa de los recursos de la red, independientemente de la posición geográfica y la velocidad de transmisión. Es decir, todos los nodos tendrán las mismas oportunidades para transmitir sus datos al centro de control. La solución propuesta es independiente de la red, mac y capas físicas. La última contribución realizada con esta tesis se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para obtener nuevamente un mejor rendimiento de las redes de datos en estudio. En este sentido, se propone un nuevo mecanismo de control de congestión que, al igual que los anteriores, proporciona diferente calidad de servicio a los flujos de datos con diferentes prioridades. Para esto, se propone un marco completo, que incluye la generación, el preprocesamiento y la evaluación de los datos necesarios para la capacitación de los algoritmos de aprendizaje automático que se utilizarán. La propuesta también se implementa y evalúa en el entorno de Smart Grid NANs.Award-winningPostprint (published version

Contribution to the traffc engineering in wireless mesh networks

Nowadays, we live in a modern society in which people and devices are interconnected anywhere and anytime. Under this premise, both the infrastructure and the services offered have evolved and diversified in a drastic way. In fact, many of these services are transported in decentralized networks. Among them, Wireless mesh networks are decentralized networks that have been widely studied in different research areas such as community networks, public safety and surveillance. Wireless mesh networks have been also studied and evaluated in the Smart Grid scenario. Smart Grids are a new paradigm in which the electricity network is no longer focused only on the generation, distribution and transport of electricity to subscribers. Now, it is a robust network that includes a data communication network. The associated data network is divided in different subnetworks. This thesis is mainly focused on the improvement of the performance of one of those subnetworks, the so-called Smart Grid Neighborhood Area Network. Several applications are transmitted between the users and the control center. In general, upstream communication involves tasks such as meter reading, billing data or electricity consumption, while downstream communication allows the smart grid to take actions in different network situations such as power peaks or emergency situations. In the first part, the work is focused on improving the routing mechanism. To do this, a multipath routing mechanism is proposed, where the traffics that are most important are transmitted over the best communication links. In order to improve even more the benefits obtained, a multichannel scheme is proposed to separate both control traffic and data traffic, and use the less congested channels to transmit the most priority traffic types.Smart Grids offer many services and some of them are very demanding in terms of QoS. Besides, infrastructure failures, attacks and high congestion situations can greatly reduce the network performance. Therefore, the network must be able to offer a minimum QoS to the most priority applications handling some traffic control techniques. With this goal in mind, in this thesis some congestion control mechanisms are also proposed. In the first of these mechanisms, the decision of whether a packet should be retransmitted or not is made in a distributed and independent way by each one of the network nodes, depending on the network conditions that the node itself is observing. This mechanism considers again the existence of traffics with different priorities, so that, less priority traffic has a higher probability of being discarded. Furthermore, an emergency system is coupled to the congestion control mechanism. With this strategy, the NAN is able to take global actions (in a short time) to face anomalous situations.In a Smart grid scenario, the nodes are static and each of them transmits upstream data flows to the data concentrator. Therefore, depending on their geographical location, some nodes may be more favored than others. Besides, some nodes can monopolize the network resources if they are not regulated. For this reason, in this thesis another distributed solution is proposed that runs in each node. The objective here is to provide a fair distribution of network resources regardless of the geographical position and the transmission rate. The last contribution is focused on the application of machine learning techniques to obtain again a better performance of the data networks under study. In this sense, a new congestion control mechanism is proposed, which, like the previous ones, provides different quality of service to data flows with different priorities. For this, a complete framework is proposed, including the generation, preprocessing and evaluation of the data necessary for the training of the machine learning algorithms that will be used. The proposal is also implemented and evaluated in the Smart Grid NANs environmentAvui dia, vivim en una societat en què les persones i els dispositius estan interconnectats en qualsevol lloc i en qualsevol moment. Sota aquesta premissa, la infraestructura com els serveis oferts han evolucionat i diversificat de manera dràstica. De fet, molts d'aquests serveis s'envien en xarxes descentralitzades. Entre elles, les xarxes de malla sense fils són xarxes descentralitzades que han estat àmpliament estudiades en diferents àrees com xarxes comunitàries, seguretat pública i vigilància. Les xarxes de malla sense fils també s'han estudiat i avaluat en les xarxes elèctriques intel·ligents. Aquestes xarxes són un nou paradigma on la xarxa elèctrica ja no es centra només en la generació, distribució i transport d'electricitat als subscriptors. Ara, és una xarxa robusta que inclou una xarxa de comunicació de dades. La xarxa de dades associada es divideix en diferents subxarxes. Aquesta tesi se centra a millorar el rendiment d'una d'aquestes subxarxes, l'anomenada xarxa d'àrea de veïnatge de les xarxes elèctriques intel·ligents. Diverses aplicacions s'envien entre els usuaris i el centre de control. En general, la comunicació de pujada implica la lectura de mesuradors, dades de facturació o consum elèctric, mentre que la comunicació de baixada permet que la xarxa intel·ligent prengui mesures davant diferents situacions, com pics d'energia o d'emergència. La primera part de la feina es centra a millorar el mecanisme d'enrutament. Per això, es proposa un mecanisme de múltiples rutes, on els tràfics més prioritaris s'envien a través dels millors enllaços de comunicació. A més, es proposa un esquema multicanal per separar el tràfic de control del de dades, i utilitzar els canals menys congestionats per enviar les dades més prioritàries.Les xarxes elèctriques intel·ligents ofereixen molts serveis i alguns són exigents en termes de qualitat de servei (QoS). A més, les falles d'infraestructura, els atacs i les situacions d'alta congestió poden reduir el seu rendiment. Per tant, la xarxa ha d'oferir una QoS mínima a les aplicacions més prioritàries mitjançant algunes tècniques de control de tràfic. Amb aquest objectiu, en aquesta tesi també es proposen alguns mecanismes de control de congestió. En el primer d'aquests mecanismes, cada node de forma distribuïda i independent, decideix si un paquet s¿ha de retransmetre o no depenent de les condicions de la xarxa que el mateix node està observant. Aquest mecanisme considera novament tràfics amb diferents prioritats, de manera que, el tràfic menys prioritari té una major probabilitat de ser descartat. A més, un sistema d'emergència està acoblat amb el mecanisme de control de congestió. Amb això, la xarxa pot prendre accions globals (en poc temps) per enfrontar situacions anòmales.A les xarxes elèctriques intel·ligents, els nodes són fixos i cadascun envia dades a un concentrador de dades. Per tant, depenent de la seva ubicació geogràfica, alguns nodes poden ser més afavorits que altres. A més, alguns nodes poden monopolitzar els recursos de xarxa si no són regulats. A causa d'això, en aquesta tesi es proposa una altra solució distribuïda que s'executa en cada node. L'objectiu és proveir una distribució justa dels recursos de la xarxa, independent de la posició geogràfica i la velocitat de transmissió. L'última contribució es centra en l'aplicació de tècniques d'aprenentatge automàtic per obtenir de nou un millor rendiment de les xarxes de dades en estudi. En aquest sentit, es proposa un nou mecanisme de control de congestió que, a l'igual que els anteriors, proveeix diferent qualitat de servei d'acord amb la prioritat de les dades. Per això, es proposa un sistema, que inclou la generació, el processament i l'avaluació de les dades necessàries per a l'entrenament dels algoritmes d'aprenentatge que s'utilitzaran. La proposta també s'implementa i avalua a l'entorn de les xarxes elèctriques intel·ligents en l'entorn de Smart Grid NANsHoy en día, vivimos en una sociedad moderna en la que las personas y los dispositivos están interconectados en cualquier lugar y en cualquier momento. Bajo esta premisa, tanto la infraestructura como los servicios ofrecidos han evolucionado y diversificado de manera drástica. De hecho, muchos de estos servicios se transportan en diferentes tipos de redes. Las redes descentralizadas (o sin infraestructura) se están utilizando ampliamente para soportar estos servicios. Permiten una mayor accesibilidad para los usuarios debido a una gran cantidad de ventajas. Por ejemplo, la creación automática, la configuración automática, la instalación fácil en áreas de difícil acceso, mantenimiento y escalabilidad hacen que este tipo de redes sean atractivas para los proveedores de servicios. Entre ellas, las redes de malla inalámbricas son redes descentralizadas que han sido ampliamente estudiadas en diferentes áreas de investigación, como redes comunitarias, escenarios de desastres, seguridad pública y vigilancia. Además, estos tipos de red son más estructurados que las redes ad hoc inalámbricas tradicionales y, por lo tanto, pueden admitir protocolos más complejos. Las redes de malla inalámbricas también se han estudiado y evaluado en el escenario de redes eléctricas inteligentes. Las redes eléctricas inteligentes son un nuevo paradigma en el que se abordan las infraestructuras tradicionales de transporte de electricidad. En este contexto, la red eléctrica ya no se centra solo en la generación, distribución y transporte de electricidad a los suscriptores. Ahora, es una red robusta que incluye una red de comunicación de datos. El objetivo de tener una red de comunicación de datos junto con la eléctrica es proporcionar un servicio eficiente desde el centro de control al usuario, así como dar retroalimentación sobre el correcto funcionamiento de las redes de electricidad y datos al centro de control. Como la infraestructura de transporte eléctrico, la red de datos asociada se divide en diferentes subredes. Esta tesis se centra principalmente en la mejora del rendimiento de una de esas subredes, la llamada red de área de vecindad de las redes electrices inteligentes. Las contribuciones se centran en mejorar el enrutamiento de datos, proporcionando una diferenciación del tráfico con la provisión de calidad de servicio (QoS), mecanismos de control de congestión, un sistema de emergencia que trata situaciones anómalas de la red y una distribución justa de los recursos de la red. Varias aplicaciones se transmiten desde los usuarios al centro de control, así como desde el centro de control hacia los usuarios. En general, la comunicación hacia el centro de control implica tareas como la lectura de medidores, los datos de facturación o el consumo de electricidad, mientras que la comunicación hacia los suscriptores permite que la red eléctrica inteligente tome medidas en diferentes situaciones de la red, como picos de energía o situaciones de emergencia. En la primera parte de la tesis, el trabajo se centra en mejorar el mecanismo de enrutamiento. Para hacer esto, se propone un mecanismo de enrutamiento de múltiples rutas, donde los tráficos que son más importantes se transmite a través de los mejores enlaces de comunicación, mientras que los tráficos de menor prioridad se transmiten a través de las rutas con menos reputación (menos métrica de enrutamiento). Para mejorar aun más los beneficios obtenidos, se propone un esquema multicanal para separar tanto el tráfico de control como el tráfico de datos, y utilizar los canales menos congestionados para transmitir los tipos de tráfico más prioritarios. Las redes eléctricas inteligentes ofrecen muchos servicios y algunos de ellos son muy exigentes en términos de QoS. Por lo tanto, las fallas de infraestructura, los ataques y las situaciones de alta congestión pueden reducir en gran medida el rendimiento de la red. Para enfrentar estos problemas, la red debe poder ofrecer una calidad de servicio mínima a las aplicaciones más prioritarias mediante algunas técnicas de control de tráfico. Con este objetivo en mente, en esta tesis también se proponen algunos mecanismos de control de congestión. En el primero de estos mecanismos, cada uno de los nodos de la red decide de manera distribuida e independiente si un paquete debe o no ser retransmitido, dependiendo de las condiciones de la red (principalmente la utilización promedio del canal y la ocupación de los buffers) que el nodo mismo está observando. Es decir, un nodo intermedio puede descartar directamente un paquete de datos si observa que el canal de transmisión se está utilizando por encima de un cierto umbral. Este mecanismo considera nuevamente la existencia de tráficos con diferentes prioridades, de modo que, el tráfico menos prioritario tiene una mayor probabilidad de ser descartado. Además, un sistema de emergencia está acoplado al mecanismo de control de congestión. Con esta estrategia, la NAN puede tomar acciones globales (en poco tiempo) para enfrentar situaciones anómalas, lo que proporciona aún más probabilidad de transmisión para tráficos con mayores requisitos de QoS. Con este fin, también se propone una señalización de emergencia que puede activarse automática o manualmente. Una distribución justa de los recursos de la red también es un campo de investigación importante en las redes eléctricas inteligentes. Tenga en cuenta que, en este escenario, los nodos son estáticos y cada uno de ellos transmite flujos de datos hacia al concentrador de datos. Por lo tanto, dependiendo de su ubicación geográfica, algunos nodos pueden ser más favorecidos que otros. Además, algunos nodos pueden monopolizar los recursos de la red si no están regulados. Por esta razón, en esta tesis se propone otro algoritmo de control de congestión distribuido que se ejecuta en cada nodo. El objetivo aquí es proporcionar una distribución justa de los recursos de la red, independientemente de la posición geográfica y la velocidad de transmisión. Es decir, todos los nodos tendrán las mismas oportunidades para transmitir sus datos al centro de control. La solución propuesta es independiente de la red, mac y capas físicas. La última contribución realizada con esta tesis se centra en la aplicación de técnicas de aprendizaje automático para obtener nuevamente un mejor rendimiento de las redes de datos en estudio. En este sentido, se propone un nuevo mecanismo de control de congestión que, al igual que los anteriores, proporciona diferente calidad de servicio a los flujos de datos con diferentes prioridades. Para esto, se propone un marco completo, que incluye la generación, el preprocesamiento y la evaluación de los datos necesarios para la capacitación de los algoritmos de aprendizaje automático que se utilizarán. La propuesta también se implementa y evalúa en el entorno de Smart Grid NANs

Enabling Technologies for Ultra-Reliable and Low Latency Communications: From PHY and MAC Layer Perspectives

© 1998-2012 IEEE. Future 5th generation networks are expected to enable three key services-enhanced mobile broadband, massive machine type communications and ultra-reliable and low latency communications (URLLC). As per the 3rd generation partnership project URLLC requirements, it is expected that the reliability of one transmission of a 32 byte packet will be at least 99.999% and the latency will be at most 1 ms. This unprecedented level of reliability and latency will yield various new applications, such as smart grids, industrial automation and intelligent transport systems. In this survey we present potential future URLLC applications, and summarize the corresponding reliability and latency requirements. We provide a comprehensive discussion on physical (PHY) and medium access control (MAC) layer techniques that enable URLLC, addressing both licensed and unlicensed bands. This paper evaluates the relevant PHY and MAC techniques for their ability to improve the reliability and reduce the latency. We identify that enabling long-term evolution to coexist in the unlicensed spectrum is also a potential enabler of URLLC in the unlicensed band, and provide numerical evaluations. Lastly, this paper discusses the potential future research directions and challenges in achieving the URLLC requirements

Layer 2 Path Selection Protocol for Wireless Mesh Networks with Smart Antennas

In this thesis the possibilities of smart antenna systems in wireless mesh networks are examined. With respect to the individual smart antenna tradeoffs, a routing protocol (Modified HWMP, MHWMP) for IEEE 802.11s mesh networks is presented, that exploits the full range of benefits provided by smart antennas: MHWMP actively switches between the PHY-layer transmission/reception modes (multiplexing, beamforming and diversity) according to the wireless channel conditions. Spatial multiplexing and beamforming are used for unicast data transmissions, while antenna diversity is employed for efficient broadcasts. To adapt to the directional channel environment and to take full benefit of the PHY capabilities, a respective MAC scheme is employed. The presented protocol is tested in extensive simulation and the results are examined.:1 Introduction 2 Wireless Mesh Networks 3 IEEE 802.11s 4 Smart Antenna Concepts 5 State of the Art: Wireless Mesh Networks with Smart Antennas 6 New Concepts 7 System Model 8 Results and Discussion 9 Conclusion and Future Wor

Real-Time Sensor Networks and Systems for the Industrial IoT

The Industrial Internet of Things (Industrial IoT—IIoT) has emerged as the core construct behind the various cyber-physical systems constituting a principal dimension of the fourth Industrial Revolution. While initially born as the concept behind specific industrial applications of generic IoT technologies, for the optimization of operational efficiency in automation and control, it quickly enabled the achievement of the total convergence of Operational (OT) and Information Technologies (IT). The IIoT has now surpassed the traditional borders of automation and control functions in the process and manufacturing industry, shifting towards a wider domain of functions and industries, embraced under the dominant global initiatives and architectural frameworks of Industry 4.0 (or Industrie 4.0) in Germany, Industrial Internet in the US, Society 5.0 in Japan, and Made-in-China 2025 in China. As real-time embedded systems are quickly achieving ubiquity in everyday life and in industrial environments, and many processes already depend on real-time cyber-physical systems and embedded sensors, the integration of IoT with cognitive computing and real-time data exchange is essential for real-time analytics and realization of digital twins in smart environments and services under the various frameworks’ provisions. In this context, real-time sensor networks and systems for the Industrial IoT encompass multiple technologies and raise significant design, optimization, integration and exploitation challenges. The ten articles in this Special Issue describe advances in real-time sensor networks and systems that are significant enablers of the Industrial IoT paradigm. In the relevant landscape, the domain of wireless networking technologies is centrally positioned, as expected

Towards Real-time Wireless Sensor Networks

Wireless sensor networks are poised to change the way computer systems interact with the physical world. We plan on entrusting sensor systems to collect medical data from patients, monitor the safety of our infrastructure, and control manufacturing processes in our factories. To date, the focus of the sensor network community has been on developing best-effort services. This approach is insufficient for many applications since it does not enable developers to determine if a system\u27s requirements in terms of communication latency, bandwidth utilization, reliability, or energy consumption are met. The focus of this thesis is to develop real-time network support for such critical applications. The first part of the thesis focuses on developing a power management solution for the radio subsystem which addresses both the problem of idle-listening and power control. In contrast to traditional power management solutions which focus solely on reducing energy consumption, the distinguishing feature of our approach is that it achieves both energy efficiency and real-time communication. A solution to the idle-listening problem is proposed in Energy Efficient Sleep Scheduling based on Application Semantics: ESSAT). The novelty of ESSAT lies in that it takes advantage of the common features of data collection applications to determine when to turn on and off a node\u27s radio without affecting real-time performance. A solution to the power control problem is proposed in Real-time Power Aware-Routing: RPAR). RPAR tunes the transmission power for each packet based on its deadline such that energy is saved without missing packet deadlines. The main theoretical contribution of this thesis is the development of novel transmission scheduling techniques optimized for data collection applications. This work bridges the gap between wireless sensor networks and real-time scheduling theory, which have traditionally been applied to processor scheduling. The proposed approach has significant advantages over existing design methodologies:: 1) it provides predictable performance allowing for the performance of a system to be estimated upon its deployment,: 2) it is possible to detect and handle overload conditions through simple rate control mechanisms, and: 3) it easily accommodates workload changes. I developed this framework under a realistic interference model by coordinating the activities at the MAC, link, and routing layers. The last component of this thesis focuses on the development of a real-time patient monitoring system for general hospital units. The system is designed to facilitate the detection of clinical deterioration, which is a key factor in saving lives and reducing healthcare costs. Since patients in general hospital wards are often ambulatory, a key challenge is to achieve high reliability even in the presence of mobility. To support patient mobility, I developed the Dynamic Relay Association Protocol -- a simple and effective mechanism for dynamically discovering the right relays for forwarding patient data -- and a Radio Mapping Tool -- a practical tool for ensuring network coverage in 802.15.4 networks. We show that it is feasible to use low-power and low-cost wireless sensor networks for clinical monitoring through an in-depth clinical study. The study was performed in a step-down cardiac care unit at Barnes-Jewish Hospital. This is the first long-term study of such a patient monitoring system

Contributions to the routing of traffic flows in multi-hop IEEE 802.11 wireless networks

The IEEE 802.11 standard was not initially designed to provide multi-hop capabilities. Therefore, providing a proper traffic performance in Multi-Hop IEEE 802.11 Wireless Networks (MIWNs) becomes a significant challenge. The approach followed in this thesis has been focused on the routing layer in order to obtain applicable solutions not dependent on a specific hardware or driver. Nevertheless, as is the case of most of the research on this field, a cross-layer design has been adopted. Therefore, one of the first tasks of this work was devoted to the study of the phenomena which affect the performance of the flows in MIWNs. Different estimation methodologies and models are presented and analyzed. The first main contribution of this thesis is related to route creation procedures. First, FB-AODV is introduced, which creates routes and forwards packets according to the flows on the contrary to basic AODV which is destination-based. This enhancement permits to balance the load through the network and gives a finer granularity in the control and monitoring of the flows. Results showed that it clearly benefits the performance of the flows. Secondly, a novel routing metric called Weighted Contention and Interference routing Metric (WCIM) is presented. In all analyzed scenarios, WCIM outperformed the other analyzed state-of-the-art routing metrics due to a proper leveraging of the number of hops, the link quality and the suffered contention and interference. The second main contribution of this thesis is focused on route maintenance. Generally, route recovery procedures are devoted to the detection of link breaks due to mobility or fading. However, other phenomena like the arrival of new flows can degrade the performance of active flows. DEMON, which is designed as an enhancement of FB-AODV, allows the preemptive recovery of degraded routes by passively monitoring the performance of active flows. Results showed that DEMON obtains similar or better results than other published solutions in mobile scenarios, while it clearly outperforms the performance of default AODV under congestion Finally, the last chapter of this thesis deals with channel assignment in multi-radio solutions. The main challenge of this research area relies on the circular relationship between channel assignment and routing; channel assignment determines the routes that can be created, while the created routes decide the real channel diversity of the network and the level of interference between the links. Therefore, proposals which join routing and channel assignment are generally complex, centralized and based on traffic patterns, limiting their practical implementation. On the contrary, the mechanisms presented in this thesis are distributed and readily applicable. First, the Interference-based Dynamic Channel Assignment (IDCA) algorithm is introduced. IDCA is a distributed and dynamic channel assignment based on the interference caused by active flows which uses a common channel in order to assure connectivity. In general, IDCA leads to an interesting trade-off between connectivity preservation and channel diversity. Secondly, MR-DEMON is introduced as way of joining channel assignment and route maintenance. As DEMON, MR-DEMON monitors the performance of the active flows traversing the links, but, instead of alerting the source when noticing degradation, it permits reallocating the flows to less interfered channels. Joining route recovery instead of route creation simplifies its application, since traffic patterns are not needed and channel reassignments can be locally decided. The evaluation of MR-DEMON proved that it clearly benefits the performance of IDCA. Also, it improves DEMON functionality by decreasing the number of route recoveries from the source, leading to a lower overhead.El estándar IEEE 802.11 no fue diseñado inicialmente para soportar capacidades multi-salto. Debido a ello, proveer unas prestaciones adecuadas a los flujos de tráfico que atraviesan redes inalámbricas multi-salto IEEE 802.11 supone un reto significativo. La investigación desarrollada en esta tesis se ha centrado en la capa de encaminamiento con el objetivo de obtener soluciones aplicables y no dependientes de un hardware específico. Sin embargo, debido al gran impacto de fenómenos y parámetros relacionados con las capas físicas y de acceso al medio sobre las prestaciones de los tráficos de datos, se han adoptado soluciones de tipo cross-layer. Es por ello que las primeras tareas de la investigación, presentadas en los capítulos iniciales, se dedicaron al estudio y caracterización de estos fenómenos. La primera contribución principal de esta tesis se centra en mecanismos relacionados con la creación de las rutas. Primero, se introduce una mejora del protocolo AODV, que permite crear rutas y encaminar paquetes en base a los flujos de datos, en lugar de en base a los destinos como se da en el caso básico. Esto permite balacear la carga de la red y otorga un mayor control sobre los flujos activos y sus prestaciones, mejorando el rendimiento general de la red. Seguidamente, se presenta una métrica de encaminamiento sensible a la interferencia de la red y la calidad de los enlaces. Los resultados analizados, basados en la simulación de diferentes escenarios, demuestran que mejora significativamente las prestaciones de otras métricas del estado del arte. La segunda contribución está relacionada con el mantenimiento de las rutas activas. Generalmente, los mecanismos de mantenimiento se centran principalmente en la detección de enlaces rotos debido a la movilidad de los nodos o a la propagación inalámbrica. Sin embargo, otros fenómenos como la interferencia y congestión provocada por la llegada de nuevos flujos pueden degradar de forma significativa las prestaciones de los tráficos activos. En base a ello, se diseña un mecanismo de mantenimiento preventivo de rutas, que monitoriza las prestaciones de los flujos activos y permite su reencaminamiento en caso de detectar rutas degradadas. La evaluación de esta solución muestra una mejora significativa sobre el mantenimiento de rutas básico en escenarios congestionados, mientras que en escenarios con nodos móviles obtiene resultados similares o puntualmente mejores que otros mecanismos preventivos diseñados específicamente para casos con movilidad. Finalmente, el último capítulo de la tesis se centra en la asignación de canales en entornos multi-canal y multi-radio con el objetivo de minimizar la interferencia entre flujos activos. El reto principal en este campo es la dependencia circular que se da entre la asignación de canales y la creación de rutas: la asignación de canales determina los enlaces existentes la red y por ello las rutas que se podrán crear, pero son finalmente las rutas y los tráficos activos quienes determinan el nivel real de interferencia que se dará en la red. Es por ello que las soluciones que proponen unificar la asignación de canales y el encaminamiento de tráficos son generalmente complejas, centralizadas y basadas en patrones de tráfico, lo que limita su implementación en entornos reales. En cambio, en nuestro caso adoptamos una solución distribuida y con mayor aplicabilidad. Primero, se define un algoritmo de selección de canales dinámico basado en la interferencia de los flujos activos, que utiliza un canal común en todos los nodos para asegurar la conectividad de la red. A continuación, se introduce un mecanismo que unifica la asignación de canales con el mantenimiento preventivo de las rutas, permitiendo reasignar flujos degradados a otros canales disponibles en lugar de reencaminarlos completamente. Ambas soluciones demuestran ser beneficiosas en este tipo de entornos.Postprint (published version

Medium Access Control and Routing Protocols Design for 5G

In future wireless systems, such as 5G and beyond, the current dominating human-centric communication systems will be complemented by a tremendous increase in the number of smart devices, equipped with radio devices, possibly sensors, and uniquely addressable. This will result in explosion of wireless traffic volume, and consequently exponential growth in demand of radio spectrum. There are different engineering techniques for resolving the cost and scarcity of radio spectrum such as coexistence of diverse devices on the same pool of radio resources, spectrum aggregations, adoption of mmWave bands with huge spectrum, etc. The aim of this thesis is to investigate Medium Access Control (MAC) and routing protocols for 5G and beyond radio networks. Two scenarios are addressed: heterogeneous scenario where scheduled and uncoordinated users coexist, and a scenario where drones are used for monitoring a given area. In the heterogeneous scenario scheduled users are synchronised with the Base Station (BS) and rely on centralised resource scheduler for assignment of time slots, while the uncoordinated users are asynchronous with each other and the BS and rely unslotted Carrier Sense Multiple Access with Collision Avoidance (CSMA/CA) for channel access. First, we address a single-hop network with advanced scheduling algorithm design and packet length adaptation schemes design. Second, we address a multi-hop network with novel routing protocol for enhancing performance of the scheduled users in terms of throughput, and coexistence of all network users. In the drone-based scenario, new routing protocols are designed to address the problems of Wireless Mesh Networks with monitoring drones. In particular, a novel optimised Hybrid Wireless Mesh Protocol (O-HWMP) for a quick and efficient discovery of paths is designed, and a capacity achieving routing and scheduling algorithm, called backpressure, investigated. To improve on the long-end-to-end delays of classical backpressure, a modified backpressure algorithm is proposed and evaluated