Dynamic bandwidth allocation algorithm for long reach passive optical network

Next generation broadband access networks are gaining more interests from many key players in this field. The demands for longer reach and higher bandwidth are among the driving factors for such network as it can reach wider area up to 100 km, even beyond; has enhanced bandwidth capacity and transmission speed, but with low cost and energy consumption. One promising candidate is long reach passive optical network, a simplified network with reduced number of network elements, equipment interfaces, and even nodes; which leads to a significant reduction in the network’s capital expenditure and operational expenditure. Outcome of an extended reach often results in increased propagation delay of dynamic bandwidth allocation messages exchange between the optical line terminals and optical network units, leading to the degradations of bandwidth allocation and quality of service support. Therefore, an effective bandwidth allocation algorithm with appropriate service interval setup for a long reach network is proposed to ensure the delay is maintained under ITU-T G.987.1 standard requirement. An existing algorithm is improved in terms of service interval so that it can perform well beyond 100 km. Findings show that the improved algorithm can reduce the mean delay of high priority traffic classes for distance up to 140 km

PENGARUH INTERFERENSI HIDDEN NODE TERHADAP MODEL PREDIKSI KETERSEDIAAN BANDWIDTH DI JARINGAN NIRKABEL

Ketersediaan bandwidth merupakan salah satu aspek penting untuk menjamin QoS dalam transmisi data, terutama pada jaringan nirkabel. Walaupun demikian, prediksi ketersediaan pada jaringan nirkabel masih sulit dilakukan karena medium transmisi dapat digunakan oleh beberapa node secara bersamaan. Selain itu jaringan nirkabel juga rentan terhadap pengaruh dari sinyal transmisi yang dihasilkan dari node lain, terutama hidden node. Beberapa penelitian telah dilakukan untuk mengembangkan model prediksi ketersediaan bandwidth. Walaupun demikian, belum terdapat mekanisme terstandarisasi yang digunakan untuk mengevaluasi ketersediaan bandwidth pada jaringan nirkabel. Selain itu tingkat akurasi dari setiap model juga masih belum diketahui ketika diimplementasikan pada jaringan nirkabel, terutama dengan keberadaan hidden node. Oleh karena itu penelitian ini berupaya untuk menginvestigasi kinerja dari setiap model untuk memprediksi ketersediaan bandwidth pada jaringan nirkabel dengan interferensi hidden node. Model prediksi yang dibandingkan adalah Distributed Lagrange Interpolation Based Available Bandwidth Estimation (DLI-ABE), Cognitive Passive Estimation Of The Available Bandwidth (cPEAB),  Improved Available Bandwidth (IAB), dan Available Bandwidth Estimation (ABE). Percobaan dilakukan dalam skala simulasi yang dikembangkan menggunakan simulasi jaringan OMNet++. Hasil penelitian menunjukan bahwa model ABE memperoleh tingkat akurasi yang paling baik sebesar 85,25%

Diseño e implementación de un sistema de evaluación adaptativa basada en modelos de aprendizaje automático para una competencia de electrónica analógica

Los sistemas de evaluación permiten determinar las habilidades adquiridas por una persona durante su proceso de aprendizaje, ya que sus estructuras certifican el cumplimiento de los objetivos de aprendizaje propuestos en cualquier curso por parte de los estudiantes. En la actualidad, debido a los avances tecnológicos y los cambios generacionales, los investigadores se han enfocado en el desarrollo de algoritmos que realizan dicha tarea de forma moderna, buscando que las pruebas pasen de ser fijos a personalizados y por consiguiente solventar las fallas que se presentan al implementarse de forma tradicional. Adicionalmente, algunos de ellos tienen como finalidad generar diferentes alertas en función del rendimiento académico, lo que posibilita desarrollar estrategias de enseñanza y retroalimentación efectivas. En este documento se presenta el diseño y desarrollo de sistema de evaluación adaptativo basado en técnicas de aprendizaje automático, el cual determina el conocimiento de los estudiantes con respecto a diferentes unidades que forman una competencia de electrónica analógica. Esta metodología tuvo como objetivo determinar los temas específicos que cada uno de los estudiantes de forma individual requiere reforzar demostrando una eficiencia mayor al 80%, esto con base en la predicción de respuestas de preguntas de niveles dificultad superior a partir de las entregadas en una etapa inferior con una precisión mayor al 90%. Finalmente, es importante destacar la integración de herramientas de retroalimentación que le permite a los estudiantes de manera autónoma determinar y reforzar sus falencias. La validación de la metodología se basó en la eficiencia del algoritmo al determinar el rendimiento estudiantil en función del número de respuestas predichas de forma correcta y la comparación de las debilidades reales de los estudiantes y las detectadas por el sistema. La base de datos utilizada fue desarrollada exclusivamente para esta investigación y se puso a disposición de la comunidad científica, la cual se compone de un banco de 66 preguntas que fue solucionado por diferentes estudiantes de la Universidad Tecnológica de Pereira con un total de 2251 casos.Evaluation systems allow determining the skills acquired by a person during the learning process, since their structures certify the fulfillment of the learning objectives proposed in any course by the students. Currently, due to technological advances and generational changes, researchers have focused on the development of algorithms that perform this task in a modern way, seeking to change the tests from fixed to personalized and therefore solve the failures that occur when implemented in a traditional way. Additionally, some of them are intended to generate different alerts based on academic performance, which makes it possible to develop effective teaching and feedback strategies. This paper presents the design and development of an adaptive evaluation system based on machine learning techniques, which determines the knowledge of students with respect to different units that make up an analog electronics competency. The objective of this methodology was to determine the specific topics that each individual student needs to reinforce, demonstrating an efficiency higher than 80%, based on the prediction of answers to questions of higher difficulty levels from those given in a lower stage with an accuracy higher than 90%. Finally, it is important to highlight the integration of feedback tools that allow students to autonomously determine and reinforce their shortcomings. The validation of the methodology was based on the efficiency of the algorithm in determining student performance based on the number of correctly predicted answers and the comparison of the actual weaknesses of the students and those detected by the system. The database used was developed exclusively for this research and was made available to the scientific community, which is composed of a bank of 66 questions that were solved by different students of the Technological University of Pereira with a total of 2251 cases.MaestríaMagíster en Ingeniería Eléctricaíndice 1. Introducción .................................................................................................................................. 10 2. Definición del problema................................................................................................................ 11 3. Justificación................................................................................................................................... 14 4. Objetivos....................................................................................................................................... 16 4.1 Objetivo general...................................................................................................................... 16 4.2 Objetivos específicos: ............................................................................................................. 16 5. Estado del arte ............................................................................................................................... 17 6. Marco teórico ................................................................................................................................ 19 6.1 Electrónica analógica ........................................................................................................ 19 6.1.1 Amplificadores operacionales................................................................................... 19 6.1.3 Solución de sistemas lineales y acondicionamientos con amplificadores operacionales. 20 6.2 Inteligencia artificial. ........................................................................................................ 25 6.3 Aprendizaje automático..................................................................................................... 25 6.4 Aprendizaje no supervisado .............................................................................................. 25 6.5 Aprendizaje supervisado. .................................................................................................. 25 6.1.1 Máquinas de soporte vectorial (SVM): ............................................................................ 26 6.2.1 Redes long-short term memory (LSTM).......................................................................... 26 6.6 Métrica de error................................................................................................................. 27 6.7 Matriz de confusión................................................................................................................. 28 7. Metodología .................................................................................................................................. 29 7.1 Creación de la base de datos ................................................................................................... 29 7.2 Metodologías de predicción y clasificación ............................................................................ 32 7.2.1 Sistema de predicción LSTM........................................................................................... 32 7.2.2 Sistema de clasificación SVM.......................................................................................... 33 7.3 Integración de la metodología dentro de la prueba adaptativa................................................ 34 7.4 Computo del sistema de alertas junto al de retroalimentación................................................ 36 7.5 Validación de las metodologías LSTM y SVM. ..................................................................... 40 8. Análisis y resultados ..................................................................................................................... 42 9. Conclusiones................................................................................................................................. 53 10. Trabajos futuros .......................................................................................................................... 55 11. Referencias.................................................................................................................................. 5